1 前言

振动和转速不仅是衡量压缩机性能的关键参数，也是用于压缩机故障诊断的指标。传统的测试方法包括：（1）基于压缩机外壳振动的测量方法［1］，认为振动频率即为压缩机转动频率，但该方法对测量点位置选择及基波筛选要求较高；（2）基于排气压力脉动或电流波动的测量方法［2］，该方法测量效果较好，但对传感器要求精度高，信号微弱，容易淹没在噪声中。国内目前还没有较好的软硬件测量平台，而国外的测量平台价格非常昂贵且灵活性差，因此作者自主研发了一套数据库+BCB软件+LabView+cDAQ+高精度传感器的完整且可定制的测试平台，采用上述方案1的方法，通过反复寻找最佳测量点，并比较不同的信号处理算法，最终准确测量压缩机振动和转速等关键参数，将压缩机转速测量误差降低到2%的偏差，同时也兼顾实时性和灵活性。

表面上看，对象的表达式(专名)不带有空位是因为对象不是函数或概念，因而没有“洞”，但是同样，如果不借助于语言上的特征，我们根本无法设想一种有“洞”或无“洞”的实体。

2 测量原理

压缩机系统产生的振动，主要来自于气流脉动以及由脉动引起的共振。以螺杆压缩机为例，当气流膨胀和压缩时，气流固有频率与压缩机激发频率相重合，会产生气流共振。

假设脉动引起的压缩机激发频率为fex，气柱固有频率为f，当满足时会产生气流共振fex=f，这一频点的振动最为剧烈。

通过测量振动最大点对应的频率，可以得到压缩机的转动频率，该频点的振幅即可认为压缩机工作时的最大振幅。

3.6 舒适度提高 更换气管套管固定带时，由于操作时有过度带全程帮助固定，操作者不再需要长时间抵住气管套管，因此不会对于切口产生压迫，也较少引起患者呛咳等不适，观察组30例患者中27例表示耐受。舒适度的提高，也正体现了“以人为本”的护理理念。

 

双螺杆压缩机的主转子是电机转子，主转子的齿轮比从转子的少，摩擦后传导至外壳的振动由主转子决定，因此测量方法与单螺杆压缩机相同，只要得到压缩机振动值最大的频点位置，便可同时得到振动振幅和转速。

使用某公司自主研发的一整套压缩机测试系统的方案，压缩机排气后的气体分别通过冷却器和冷凝器节流成气液混合的状态，在混合段内充分搅拌均匀送至压缩机吸气测，保证压缩机吸排气系统的压力稳定，压力脉动控制在1kPa以内。压缩机测试平台结构如图1所示。

A—— 加速度，m/s2

寒冬将至，我们驾驶着三辆捷豹经历了一次由南到北的旅行，在城市的中心和边缘流连，寻找那些隐秘却趣味盎然的去处。我们和其他千万人分享一个城市，但我们却仍然想拥有独家体验。那些新生的去处、生生不息的街区正是城市跳动的脉搏，是我们永远热爱城市生活的理由。

因此，通过测出振动幅度最大值对应的频率点，即共振的激发频率点fex，即可得到螺杆压缩机转速值。

压缩机振动的性能通常使用速度单位衡量，如ISO2375［3］；也有一些标准是以位移来衡量，实际上，速度和位移均可以由加速度推导出来，三者满足微积分关系式如下：

转速不仅直接与容积效率有关，还影响压缩机的泄漏和性能系数。

假设压缩机为单气缸单作用，即每转一圈排气一次，则对排气管道来说，激发的主频率为fex，则转速的计算公式为：

水，冒着热气，只有大半桶。田志芳立即抖散行李，取出搪瓷缸，舀半缸，猛喝一口，差点全喷出来。水，又苦又涩，田志芳看看铁桶，看看茶缸，眼泪一下涌出来，这一路她没哭，她提醒自己是班长，要带头做表率，不能哭，不能不坚强，可这水，这又苦又涩的水，像她眼泪一样的水，让她的眼泪汩汩地流出来。田志芳这会儿强烈思念家乡。

 

物像通过散光眼折射在视网膜上呈现的是弥散光斑，其不同于单纯近视和远视眼所致的物像模糊，不仅成像模糊，且其在相互垂直方向子午线上的模糊程度不同，儿童视觉发育期内得不到及时光学矫正的散光更易导致弱视[18]。本研究表明单纯散光性屈光参差比单纯远视性和近视性屈光参差会导致更差的视力和立体视，认为散光性屈光参差对儿童视力和立体视功能危害更大，单纯近视性和远视性屈光参差合并了散光性屈光参差后视力和立体视功能更差。

式中 N——压缩机每分钟转速，r/min

D—— 位移的振幅，m

式中 v——速度，m/s

3 信号处理算法

传统的方法是对信号直接进行快速傅里叶变换（FFT），但是这种方法频谱分辨率较大，时延较长，难以满足精度的要求。目前有关测量信号的分析方法的文献较多，文献［4，5］梳理了各种常用的信号处理及深度学习理论和算法；文献［6］介绍了利用小波变换法（WT）克服了FFT中分辨率不可调整的特性，对测量信号进行多分辨率细化分析；文献［7，8］介绍了希尔伯特-黄变换（HHT），根据信号局部时变特性进行自适应的时频分析，是一种对非线性非平稳信号较好的处理方法，但该方法算法较复杂。结合实际工程情况，压缩机振动信号在稳定工况下可近似认为是平稳线性信号，因此提出采用低通滤波+时域补零+FFT（FFT+时域插值）+加窗的算法进行处理。

习近平总书记重要讲话提出，要把修复长江生态环境摆在压倒性位置，共抓大保护、不搞大开发，强调要正确把握整体推进和重点突破、生态环境保护和经济发展、总体谋划和久久为功、破除旧动能和培育新动能、自身发展和协同发展“五个关系”。农业农村发展是长江经济带发展的重要内容，全面贯彻习近平总书记重要讲话精神，要求我们把思想和行动统一到中央决策部署上来，牢固树立“四个意识”，增强政治责任感和历史使命感，推动农业农村绿色发展，构建人与自然和谐共生的农业农村发展新格局，支持长江经济带探索出一条生态优先和农业农村绿色发展协同推进的路子。

4 测试平台

4.1 压缩机系统测试平台

为了精确测量压缩机振动，必须保证整个试验系统的稳定。因为当系统不稳定时，一方面会在低频处产生较大的速度谐波分量，压缩机的振动幅度难以监测；另一方面，振动产生的低频谐波分量会使幅值最大值对应的频率点fex随机化，进而干扰压缩机转速的测量计算。

f ——频率，Hz

自2011年韩国教育部颁布“学术道德建设规划”，全面建设高校教师学术道德教育实施体系后，取得了一定成效。

  

图1 压缩机系统测试平台

4.2 信号处理测试平台

本文采用的信号处理测试平台为自主设计的：ACCESS数据库+BCB测试软件+LabView+cDAQ9184+cDAQ9234+高精度传感器的系统平台。该平台除了测量压缩机的振动及转速，还能同时测量脉动压力及噪声等参数，为振动和转速的测量提供稳定的基础。传感器信号通过转换成差分信号，接入到cDAQ9234测量模块中，cDAQ9184主机提供精确的时钟和信号采集，使用LabView中自带的信号处理函数对数据进行分析，最终将数据上传到BCB集成测试软件并存储在数据库中，为研发人员提供实时的数据分析。测试平台的架构如图2所示。

  

图2 信号处理测试平台架构

5 测试结果及分析

本试验中，压缩机实际有效振动频率低于200 Hz，因此将cDAQ9184的采样率设为2048 Hz，提供了足够的信噪比，原始数据采样周期为1 s，即FFT的周期也为1 s，主要考虑了实时性。采用低通滤波器滤除高频谐波分量并加Kaiser窗减小频谱泄漏。数据上传的周期同样为1 s，保证测量数据实时上传到BCB软件和数据库中。

5.1 压缩机排气压力对测量的影响

测量中发现，压缩机排气压力对振动频点有较大的影响。一方面，在相同的压缩机频率下，吸气压力不变，随着排气压力的增加，压缩机振动幅值会先减小再增大。这是因为当排气压力增加到满足设计的内压比时，压缩机基元容积与排气腔内的压差会减小，导致排气口排出气流的瞬态流速减小，从而使脉动压力幅值减小，进而较小压缩机的振动幅值；另一方面，当排气压力稳定时和排气压力波动较大时，压缩机振动信号会在低频处产生分量，频谱分布也是随机的，如图3所示。由图可见，当排气压力稳定时，测量的振动信号也是稳定的，而当排气压力不稳定时，测量的振动信号则是杂乱无章的。

  

图3 排气压力稳定性对压缩机振动的影响

5.2 信号处理算法对测量的影响

当系统脉动压力稳定时，试验分别比较了使用FFT算法，FFT+补零算法，FFT+插值算法对转速测量结果的误差影响，结果如图4所示。

  

图4 不同信号处理算法对压缩机振动的影响

试验结果表明，使用FFT+补零算法或FFT+插值算法时，频谱辨识度可以精确到0.1 Hz以下，对应的压缩机转速误差小于±3 r/min，见表1。理论上可以实现更高精度，然而会增加软件信号处理的计算时间，折中考虑，该算法既满足压缩机转速测量精度的需求，也保证系统实时性能监测的需求。

 

表1 不同压力下实测转速对比

  

6 结论

（1）压缩机排气压力脉动变化值对振动和转速的影响较大，一方面，脉动压力的稳定性影响振动转速的测量，另一方面，振动并不仅仅随着脉动压力的增加而同步增加，而是当脉动压力达到一定值的时候，引起压缩机共振，此时的振动幅度最大。

（2）用时域补零+FFT和FFT+频域插值的算法相比较传统的FFT算法，均可以优化压缩机振动和转速的测量信号，不仅减小了系统测量的周期性，对频率精度也有较大的提升。

（3）使用我公司自主研发的软硬件测试平台，既能满足信号测量的准确性，又能保证用户需求的灵活性，通过数据上传的方式，可以实时将测量值反馈给研发人员。和国外一些测试平台相比，该方案既满足了用户需求，也大大降低了测试成本。

参考文献

［1］Mathias N，Florian D，Philipp G，et al.A laser-optical sensor system for blade vibration detection of highspeed compressors［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2015，64（2）：337-346.

［2］Miguel B D，Carlos A F，André P R，et al.Indirectmeasurement of hermetic compressor speed through externally-measurable quantities［J］.International Journal of Refrigeration，2011，34（5）：1268-1275.

［3］GB/T 2888-2008.风机和罗茨风机噪声测量方法［S］.

［4］桂伟兵，李海生，武涛，等.涡旋压缩机振动测试的试验研究［J］.液体机械，2016，44（11）：1-5.

［5］文成林，吕菲亚，包哲静，等.基于数据驱动的微小故障诊断方法综述［J］.自动化学报，2016，42（9）：1285-1299.

［6］Rubini R，Meneghetti U.Application of the envelope and wavelet transform analyses for the diagnosis of incipient faults in ball bearings［J］.Mechanical Systems and Signal Pro-cessing，2001，15（2）：287-302.

［7］Huang N E，Shen Z，Long S R，et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis［J］.Proceedings of the Royal Society of London A：Mathematical，Physical and Engineer-ing Sciences，1998，454（1971）：903-995.

［8］Lyons R G.数字信号处理［M］.朱光明，译.北京：机械工业出版社，2006.