流体机械

符号	概念	含义
$x ¯$	平均值	第i个样本中d参数的平均值
$s 2$	方差	第i个样本中d参数的方差
$s$	标准差	第i个样本中d参数的标准差
$x ˜$	中位数	第i个样本中d参数的中位数
Q₁	第一四分位数	数据集中25%位置的值
Q₃	第三四分位数	数据集中75%位置的值
IQR	四分位距	IQR=Q₃-Q₁
$γ 1$	偏度	数据分布的不对称性
$γ 2$	峰度	数据分布的尖锐程度
Max	最大值	第i个样本中d参数中的最大值
Min	最小值	第i个样本中d参数中的最小值
C_V	变异系数	相对离散程度C_V= $s$ / $x ¯$

符号	概念	含义
$x ¯$	平均值	第i个样本中d参数的平均值
$s 2$	方差	第i个样本中d参数的方差
$s$	标准差	第i个样本中d参数的标准差
$x ˜$	中位数	第i个样本中d参数的中位数
Q₁	第一四分位数	数据集中25%位置的值
Q₃	第三四分位数	数据集中75%位置的值
IQR	四分位距	IQR=Q₃-Q₁
$γ 1$	偏度	数据分布的不对称性
$γ 2$	峰度	数据分布的尖锐程度
Max	最大值	第i个样本中d参数中的最大值
Min	最小值	第i个样本中d参数中的最小值
C_V	变异系数	相对离散程度C_V= $s$ / $x ¯$

算法名称	矩阵	所属	时间复杂度	空间复杂度
AffinityPropagation	S_AP	消息传递	O(N^2*T)	O(N^2)
Agglomerative	S_Agg	层次聚类	O(N^2*logN)	O(N^2)
BIRCH	S_B	层次聚类	O(N)	O(N)
DBSCAN	S_D	基于密度	O(N*logN)	O(N)
GMM	S_G	基于概率模型	O(TKN*D^2)	O(KD*^2)
Divisive	S_Di	分裂簇层次	O(N^2*logN)	O(N^2)
Kmeans++	S_K	Kmeans	O(TKN*D)	O(KD*)
MeanShift	S_M	基于密度	O(NTD)	O(ND*)
OPTICS	S_O	基于密度	O(N*logN)	O(N)
Spectral	S_S	基于图论	O(N^2*logN)	O(N^2)

算法名称	矩阵	所属	时间复杂度	空间复杂度
AffinityPropagation	S_AP	消息传递	O(N^2*T)	O(N^2)
Agglomerative	S_Agg	层次聚类	O(N^2*logN)	O(N^2)
BIRCH	S_B	层次聚类	O(N)	O(N)
DBSCAN	S_D	基于密度	O(N*logN)	O(N)
GMM	S_G	基于概率模型	O(TKN*D^2)	O(KD*^2)
Divisive	S_Di	分裂簇层次	O(N^2*logN)	O(N^2)
Kmeans++	S_K	Kmeans	O(TKN*D)	O(KD*)
MeanShift	S_M	基于密度	O(NTD)	O(ND*)
OPTICS	S_O	基于密度	O(N*logN)	O(N)
Spectral	S_S	基于图论	O(N^2*logN)	O(N^2)

序号	监测参数	数据范围
G1	进气压力/MPa	6.730 27~14.721 4
G2	排气压力/MPa	68.089 3~97.259 2
G3	级间压力/MPa	18.346 1~32.276 9
G4	压缩机流量/(m³⋅h^-1)	316.348 8~510.028
G5	进气温度/℃	9.178 04~19.495 4
G6	一级排气冷却前温度/℃	81.246~121.078
G7	一级排气冷却后温度/℃	14.196 6~33.493 1
G8	二级排气冷却前温度/℃	122.073~147.889
G9	二级排气冷却后温度/℃	16.158 8~53.648 6
G10	进水温度/℃	15.598 2~24.441 6
G11	回水温度/℃	14.332 2~31.580 6
G12	一级轴瓦温度/℃	43.105 4~46.004
G13	二级轴瓦温度/℃	43.105 5~45.824 6
G14	冷却器温度/℃	6.972 4~34.236 1
G15	一级油缸压力/MPa	29.603 9~43.097
G16	二级油缸压力/MPa	80.076 7~106.29
G17	润滑油压力/MPa	0.363 36~0.480 615
G18	润滑油温度/℃	28.642 7~33.756 9

序号	监测参数	数据范围
G1	进气压力/MPa	6.730 27~14.721 4
G2	排气压力/MPa	68.089 3~97.259 2
G3	级间压力/MPa	18.346 1~32.276 9
G4	压缩机流量/(m³⋅h^-1)	316.348 8~510.028
G5	进气温度/℃	9.178 04~19.495 4
G6	一级排气冷却前温度/℃	81.246~121.078
G7	一级排气冷却后温度/℃	14.196 6~33.493 1
G8	二级排气冷却前温度/℃	122.073~147.889
G9	二级排气冷却后温度/℃	16.158 8~53.648 6
G10	进水温度/℃	15.598 2~24.441 6
G11	回水温度/℃	14.332 2~31.580 6
G12	一级轴瓦温度/℃	43.105 4~46.004
G13	二级轴瓦温度/℃	43.105 5~45.824 6
G14	冷却器温度/℃	6.972 4~34.236 1
G15	一级油缸压力/MPa	29.603 9~43.097
G16	二级油缸压力/MPa	80.076 7~106.29
G17	润滑油压力/MPa	0.363 36~0.480 615
G18	润滑油温度/℃	28.642 7~33.756 9

分类	参数表现	设备表现与偏离判定
正常运行	进排气压力、温度、压比、流量等稳定	（1）设备在设计进气压力、温度条件下，出口压力、温度与流量总体保持稳定，满足后端用气需求；（2）两级压比贴近设计值1∶3∶5，隔膜片、随动阀膜片均无明显长期拍缸。
偏离预警	前述参数基础上增加：进回水温度，油缸温度与压力；所列参数出现偏离	（1）进排气压力偏离正常区间，压比出现偏离设计点，隔膜片、随动阀膜片出现拍缸，诱发膜片破裂或缩短寿命；（2）进排气温度偏离，进回水温度异常，冷却系统可能故障，在进气侧影响O型圈密封寿命，在排气侧不满足后续设备用氢需求；（3）润滑油温度偏高，表明摩擦副出现偏磨，将导致密封性能下降，减少填料寿命，加速润滑油老化；（4）油缸压力短暂波动，未匹配前端供气或后端用气需求，诱发膜片拍缸，冲击膜片降低使用寿命。
严重偏离	前述参数基础上增加：氢探，火探报警；参数长期或严重偏离	（1）进排气压力、压比严重偏离设计工况，隔膜片的破裂风险显著增大；前后端气路可能出现明显状态变化，气路阻塞或调压阀故障；（2）进回水温度过高，对于进气端可能引发O型圈受损烧坏，对于后端用氢设备可能触发停机保护；（3）润滑油温度过低或高温，持续高温摩擦副可能硬接触磨损，持续过低表明加热系统工作异常，低于-15 ℃或长期高于65 ℃，导致系统内润滑润滑不足，加剧磨损；（4）油缸压力不足或者过高，油泵失效或调压阀异常，膜片两侧压差波动过大，加剧破裂风险；（5）氢探、火探报警，现场发生氢气泄漏或火情。

分类	参数表现	设备表现与偏离判定
正常运行	进排气压力、温度、压比、流量等稳定	（1）设备在设计进气压力、温度条件下，出口压力、温度与流量总体保持稳定，满足后端用气需求；（2）两级压比贴近设计值1∶3∶5，隔膜片、随动阀膜片均无明显长期拍缸。
偏离预警	前述参数基础上增加：进回水温度，油缸温度与压力；所列参数出现偏离	（1）进排气压力偏离正常区间，压比出现偏离设计点，隔膜片、随动阀膜片出现拍缸，诱发膜片破裂或缩短寿命；（2）进排气温度偏离，进回水温度异常，冷却系统可能故障，在进气侧影响O型圈密封寿命，在排气侧不满足后续设备用氢需求；（3）润滑油温度偏高，表明摩擦副出现偏磨，将导致密封性能下降，减少填料寿命，加速润滑油老化；（4）油缸压力短暂波动，未匹配前端供气或后端用气需求，诱发膜片拍缸，冲击膜片降低使用寿命。
严重偏离	前述参数基础上增加：氢探，火探报警；参数长期或严重偏离	（1）进排气压力、压比严重偏离设计工况，隔膜片的破裂风险显著增大；前后端气路可能出现明显状态变化，气路阻塞或调压阀故障；（2）进回水温度过高，对于进气端可能引发O型圈受损烧坏，对于后端用氢设备可能触发停机保护；（3）润滑油温度过低或高温，持续高温摩擦副可能硬接触磨损，持续过低表明加热系统工作异常，低于-15 ℃或长期高于65 ℃，导致系统内润滑润滑不足，加剧磨损；（4）油缸压力不足或者过高，油泵失效或调压阀异常，膜片两侧压差波动过大，加剧破裂风险；（5）氢探、火探报警，现场发生氢气泄漏或火情。

序号	G1	G2	…	G17	G18
Mean	13.047	89.620	…	0.475	32.982
Var	2.946×10^-5	2.678×10^-5	…	1.586×10^-7	9.3×10^-4
Std	5.427×10^-3	1.636	…	3.98×10^-4	0.031
Median	13.047	89.642	…	0.475 341	32.975
Q₁	13.044	88.712	…	0.475 124	32.962
Q₃	13.049	90.113	…	0.475 848	32.994
IQR	5.425×10^-3	1.401	…	7.240×10^-4	0.032
Skewness	0.234	0.594	…	0.678	0.506
Kurtosis	-0.876	-0.277	…	-0.541	-0.912
Max	13.059	93.210	…	0.476	33.038
Min	13.040	87.129	…	0.475	32.937
CV	4.160×10^-4	0.018	…	8.370×10^-4	9.25×10^-4

序号	G1	G2	…	G17	G18
Mean	13.047	89.620	…	0.475	32.982
Var	2.946×10^-5	2.678×10^-5	…	1.586×10^-7	9.3×10^-4
Std	5.427×10^-3	1.636	…	3.98×10^-4	0.031
Median	13.047	89.642	…	0.475 341	32.975
Q₁	13.044	88.712	…	0.475 124	32.962
Q₃	13.049	90.113	…	0.475 848	32.994
IQR	5.425×10^-3	1.401	…	7.240×10^-4	0.032
Skewness	0.234	0.594	…	0.678	0.506
Kurtosis	-0.876	-0.277	…	-0.541	-0.912
Max	13.059	93.210	…	0.476	33.038
Min	13.040	87.129	…	0.475	32.937
CV	4.160×10^-4	0.018	…	8.370×10^-4	9.25×10^-4

矩阵	簇	准确率/%	召回率/%	耗时/s	F1分数	耗时得分	综合评分	权重
S_AP	50	93.3	94.2	0.024 095	93.747 84	98.973 6	95.315 57	0.107 5
S_Agg	5	97.5	97.3	0.029 798	97.399 9	98.730 7	97.799 14	0.110 301
S_B	5	94.2	55.2	0.048 053	69.609 64	97.953 05	78.112 66	0.088 098
S_D	50	97.4	97.3	1.123 091	97.349 97	52.159 2	83.792 74	0.094 504
S_G	36	95.5	95.4	0.009 513	95.449 97	99.594 79	96.693 42	0.109 054
S_Di	8	93	93.9	2.347 559	93.447 83	0	65.413 48	0.073 776
S_K	5	94.4	66.7	0.056 006	78.168 59	97.614 28	84.002 3	0.094 741
S_M	37	96.7	96.6	0.332 371	96.649 97	85.841 86	93.407 54	0.105 348
S_O	300	95.9	95.7	0.020 176	95.799 9	99.140 56	96.802 09	0.109 177
S_S	5	93.3	94.2	0.024 095	93.747 84	98.973 6	95.315 57	0.107 5

矩阵	簇	准确率/%	召回率/%	耗时/s	F1分数	耗时得分	综合评分	权重
S_AP	50	93.3	94.2	0.024 095	93.747 84	98.973 6	95.315 57	0.107 5
S_Agg	5	97.5	97.3	0.029 798	97.399 9	98.730 7	97.799 14	0.110 301
S_B	5	94.2	55.2	0.048 053	69.609 64	97.953 05	78.112 66	0.088 098
S_D	50	97.4	97.3	1.123 091	97.349 97	52.159 2	83.792 74	0.094 504
S_G	36	95.5	95.4	0.009 513	95.449 97	99.594 79	96.693 42	0.109 054
S_Di	8	93	93.9	2.347 559	93.447 83	0	65.413 48	0.073 776
S_K	5	94.4	66.7	0.056 006	78.168 59	97.614 28	84.002 3	0.094 741
S_M	37	96.7	96.6	0.332 371	96.649 97	85.841 86	93.407 54	0.105 348
S_O	300	95.9	95.7	0.020 176	95.799 9	99.140 56	96.802 09	0.109 177
S_S	5	93.3	94.2	0.024 095	93.747 84	98.973 6	95.315 57	0.107 5

参数	KL散度	JS散度	差异度
二级轴瓦温度	1.791 759	0.453 913	差异较大
润滑油压力	1.671 569	0.430 624	差异较大
排气压力	1.451 982	0.385 797	差异较大
进气压力	1.399 644	0.376 307	差异较大
二级排气温度	1.266 741	0.334 646	差异较大
一级排气温度	1.055 306	0.298 941	差异较大
润滑油温度	0.892 096	0.234 592	有一定差异
一级轴瓦温度	0.815 121	0.233 773	有一定差异
冷却器温度	0.506 584	0.135 573	有一定差异

参数	KL散度	JS散度	差异度
二级轴瓦温度	1.791 759	0.453 913	差异较大
润滑油压力	1.671 569	0.430 624	差异较大
排气压力	1.451 982	0.385 797	差异较大
进气压力	1.399 644	0.376 307	差异较大
二级排气温度	1.266 741	0.334 646	差异较大
一级排气温度	1.055 306	0.298 941	差异较大
润滑油温度	0.892 096	0.234 592	有一定差异
一级轴瓦温度	0.815 121	0.233 773	有一定差异
冷却器温度	0.506 584	0.135 573	有一定差异

参数	KS检验	显著性	差异度
二级轴瓦温度	0.054 3	0.236 1	无显著差异
润滑油压力	0.158 6	0	差异显著
排气压力	0.320 1	0	差异显著
润滑油温度	0.326 4	0	差异显著
冷却器温度	0.367 9	0	差异显著
一级轴瓦温度	0.538 0	0	差异显著
一级排气温度	0.568 6	0	差异显著
进气压力	0.703 3	0	差异显著
二级排气温度	0.784 6	0	差异显著

参数	KS检验	显著性	差异度
二级轴瓦温度	0.054 3	0.236 1	无显著差异
润滑油压力	0.158 6	0	差异显著
排气压力	0.320 1	0	差异显著
润滑油温度	0.326 4	0	差异显著
冷却器温度	0.367 9	0	差异显著
一级轴瓦温度	0.538 0	0	差异显著
一级排气温度	0.568 6	0	差异显著
进气压力	0.703 3	0	差异显著
二级排气温度	0.784 6	0	差异显著

基于聚类矩阵的隔膜氢气压缩机自学习监测预警方法研究

陶波 ¹^,² , 陈恩 ¹^,² , 李芙东 ¹^,² , 程翱翔 ¹^,² , 舒悦 ¹^,² , 刘志龙 ¹^,² , 刘晓明 ¹^,² , 袁恒川 ¹^,² , 马文博 ³

流体机械 | 应用技术 2025,53(5): 92-101

收起

流体机械 |应用技术 2025 , 53 (5) : 92 -101

基于聚类矩阵的隔膜氢气压缩机自学习监测预警方法研究

全屏

陶波¹^,², 陈恩¹^,², 李芙东¹^,², 程翱翔¹^,², 舒悦¹^,², 刘志龙¹^,², 刘晓明¹^,², 袁恒川¹^,², 马文博³

作者信息

¹合肥通用机械研究院有限公司，合肥 230031

²高端压缩机及系统技术全国重点实验室，合肥 230031

³中石化氢能机械（武汉）有限公司，武汉 430040

作者简介:

陶波（1994），男，硕士，主要从事氢能、压缩机等工业领域设备数字孪生技术、监测诊断算法研究与软件研发，通信地址：230031安徽省合肥市长江西路888号合肥通用机械研究院有限公司，E-mail：15129039270@163.com。

Research on self‑learning monitoring and early warning methods for diaphragm hydrogen compressors based on clustering matrices

Bo TAO¹^,², En CHEN¹^,², Fudong LI¹^,², Aoxiang CHENG¹^,², Yue SHU¹^,², Zhilong LIU¹^,², Xiaoming LIU¹^,², Hengchuan YUAN¹^,², Wenbo MA³

Affiliations

¹Hefei General Machinery Research Institute Co.，Ltd.，Hefei 230031，China

²State Key Laboratory of High-end Compressors and Systems Technology，Hefei 230031，China

³Sinopec Hydrogen Machinery （Wuhan） Co.，Ltd.，Wuhan 430040，China

出版时间: 2025-05-30 doi: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.012

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摘要

收起

为了满足加氢站用90 MPa隔膜氢气压缩机的稳定运行监测与安全预警需求，提出了一种基于聚类矩阵的自学习监测预警方法。使用移动滑窗方法，以窗口长度为10，对监测工况时序编组，采用12个组合统计学指标对18种监测参数进行隐含信息挖掘，再构建聚类矩阵算法对筛选的10种监测参数建立模型与识别状态；结合专家经验，基于准确率、召回率与耗时设定权重矩阵。针对氢气压缩机长周期与变工况特点，引入KL，JS散度和KS检验构建自更新策略，阈值为1.0和0.3，显著性水平为0.05。试验结果表明，对于8 000余组数据迭代测试，模型平均准确度从最低点66.75%恢复至94.87%，平均召回率提升至90.64%，核心计算总耗时111.37 s，验证了模型自更新能力与不同工况分布数据的敏感性。本研究为隔膜氢气压缩机全生命周期监测与预警提供支持。

关键词

隔膜氢气压缩机 / 监测预警 / 聚类矩阵 / 全生命周期

Abstract

收起

To meet the requirements for stable operation monitoring and safety early warning of 90 MPa diaphragm hydrogen compressors used in hydrogen refueling stations，a self‑learning monitoring and early warning method based on a clustering matrix was proposed.Initially，a moving window method with a window length of 10 was used to group the monitored operational conditions in time series.Then，12 combined statistical indicators were employed to mine the implicit information from 18 monitored parameters.Subsequently，a clustering matrix algorithm was constructed to model and identify the states of the selected 10 monitored parameters.Combining expert experience，a weight matrix was established based on accuracy，recall rate，and time consumption.Considering the long‑term and variable operational characteristics of hydrogen compressors，KL and JS divergences and KS tests are introduced to construct a self‑updating strategy，with thresholds set at 1.0 and 0.3 and a significance level of 0.05.The experimental results show that for over 8 000 data sets in iterative testing，the model's average accuracy recovers from a low of 66.75% to 94.87%，and the average recall rate improves to 90.64%，with a total core computation time of 111.37 s，validating the model's self‑updating capability and sensitivity to data from different operational distributions.This study provides support for the full lifecycle monitoring and early warning of diaphragm hydrogen compressors.

Key words

diaphragm hydrogen compressor / monitoring and early warning / clustering matrix / full life cycle

引用本文

陶波, 陈恩, 李芙东, 程翱翔, 舒悦, 刘志龙, 刘晓明, 袁恒川, 马文博. 基于聚类矩阵的隔膜氢气压缩机自学习监测预警方法研究. 流体机械, 2025 , 53 (5) : 92 -101 . DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.012

Bo TAO, En CHEN, Fudong LI, Aoxiang CHENG, Yue SHU, Zhilong LIU, Xiaoming LIU, Hengchuan YUAN, Wenbo MA. Research on self‑learning monitoring and early warning methods for diaphragm hydrogen compressors based on clustering matrices[J]. Fluid Machinery, 2025 , 53 (5) : 92 -101 . DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.012

正文

收起

0　引言

收起

氢能作为清洁能源的重要载体，全球主要经济体均纷纷布局^［1-2］。目前，全国已有20多个省份发布了200余份氢能规划和指导意见，据中国氢能联盟研究院的最新记录，截至2024年12月25日，中国建成加氢站540座，数量已居世界第一，在此基础上设备智能运维愈发重要^［3-4］。

隔膜氢气压缩机作为加氢站氢气充装的核心增压设备，是氢泛应用的重要环节^［5-7］。其作为复杂动设备系统，因设计压力高，气、水、油路交错复杂，各类阀门多，阀门、膜片等易发生故障^［8］，轻则影响生产效率，降低寿命并增加运营成本，重则影响安全，引发事故风险^［9］。为保障设备安全可靠运行，现场常配备监测控制系统并集成PLC，部署压力、温度、振动等传感器，通过编程对相应参数阈值判定，以触发告警、停机等响应^［10］。对压缩机组的数字化赋能，通过在线监测并分析系统运行工况，研究机组全生命周期运维管理，将对隔膜氢气压缩机在氢能领域的安全可靠应用起到有力支撑。

高金吉院士提出了工业设备在遇到故障后自主纠正并恢复的故障自愈理论^［11］。近年来，随着深度学习技术的快速发展，相关监测预警方法在工业设备领域得到了广泛应用^［12-13］。数据驱动场景下，张利军^［14］提出了以深度学习为诊断工具，利用迁移学习的方法，实现复杂工况下在线迁移诊断能力。聚类方法中不同模型适应对应数据分布下有很好的识别效果。但这些方法在应用过程中仍存在数据样本分布要求高，只能针对特定类型的数据进行分析的问题。鲁晨阳等^［15］在非独立同分布数据研究中表明聚类模型适用特定数据分布特点。针对隔膜氢气压缩机运行数据分布特点难以确认的情况，单独聚类模型的识别效果不佳。

由于装配工艺、运输颠簸、现场环境的差异，即使同型号甚至同一台压缩机也会有不同性能与故障表现。设备在长期运行过程中，随着零部件退化演变，起初构建的监测模型将逐步偏离设备表现，导致全生命周期下模型泛化能力不足。发现偏离差异并调节运维模型，是达到“因机施策”，实现设备全生命周期智能运维的关键。深度学习模型在训练中容易过拟合，导致未知数据上表现不佳。同一批次工业设备在不同环境下会出现多种异常工况，导致基础训练模型难以实现全面覆盖，泛化能力显著受限，导致模型无法有效识别新出现故障，根源在于模型缺乏对新增偏离样本有效感知，缺少自更新手段，无法满足全生命周期的监测预警需求。

工业界广泛使用基于人工设定阈值的监测响应规则，但该方法忽略了设备劣化趋势，未能挖掘隐含变化信息，对偏移工况无法有效识别。针对阈值规则固化的缺陷，本研究提出基于统计学指标的移动滑窗预处理方法，通过时序数据动态分析挖掘隐含信息；针对传统聚类模型依赖特定数据分布的问题，构建集成聚类矩阵，通过多模型共识机制匹配设备特征；特别是针对全生命周期中模型泛化能力退化难题，设计基于KL散度、JS散度与KS检验的自学习更新模型，实现偏离工况的动态感知与模型迭代。三阶递进方法（数据预处理→特征匹配→模型更新）可有效突破传统方法在数据动态性、分布不确定性及模型退化方面的局限，为实现"因机施策"的智能运维提供支持。。

1　算法模型

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本文监测预警算法框架如图1所示，包括如下算法模块：移动滑窗预处理模块，基于统计学指标进行数据预处理与隐含信息分析挖掘；集成聚类模块，以矩阵共识的方式识别工况；自学习更新模块，持续监测数据分布差异，触发模型更新。

1.1　基于统计学指标的移动滑窗预处理模块

分析工业设备故障记录数据，常发现其蕴含的劣化趋势。但聚类算法本身对数据时序特征不敏感，为增强模型时序分析能力，采用移动滑窗思想，对一定时间段内工况数据进行编组，构成时序信息独立样本。

y i, d = [x d (i), x d (i + 1), ⋯, x d (i + D)]

（1）

式中，

y i, d

表示第i个参数种类为d的编组样本，D个连续x_d构成的编组数据集，

i ∈ [0, N]

；原始数据集

x d (i)

为二维矩阵；N为样本数量。

基于统计学指标构成预处理矩阵，实现时序特征信息提取。具体统计学指标如表1所示。

1.2　集成聚类矩阵模块

在聚类任务中，数据集形状、噪声数据特征、离群点分布、簇数量与数据集规模，需要匹配相应模型，否则将对模型收敛性和类别精度带来不利影响^［16-17］。单一聚类算法易导致聚类结果不理想，模型精度较低问题。

本文提出的集成聚类矩阵F如式（2）所示，包括聚类S与权重W矩阵；S中包含结果矩阵R与簇权重w矩阵。

F = S W = R A P w A P R A g g w A g g … R S w S W A P W A g g ⋯ W S

（2）

综合考虑基于聚类模型对样本分布要求及其计算的时间、空间复杂度，选择表2中的10种方法，其中，T代表计算迭代次数，K代表簇或高斯分量数量，D代表参数种类数。

对于W矩阵，首先设均值，通过专家经验对聚类矩阵S结果进行判别。基于准确率P_S、召回率R_S与耗时B，结合需求调节系数α与β，利用式（3）计算综合评分，利用式（4）确定权重数值。

S 综合 = α F 1 + β B = α 2 × P S R S P S + R S + β 1 - B B M a x

（3）

W i = S i / ∑ i = 1 k S i

（4）

对于矩阵R，当算法自主生成的簇数据与工况数量不相同时，需要构建多元映射矩阵，进行工况映射，实现簇类别归类。具体类似W方法将各子模型内聚类结果矩阵按照指定簇数据进行比较迭代，实现w矩阵构建。

通过上述方法，完成集成聚类矩阵的构建。

1.3　自学习更新策略

文中设计了基于Kullback‑Leibler（KL）散度，Jensen‑Shannon（JS）散度与Kolmogorov‑Smirnov（KS）检验的自学习更新策略，持续分析工况数据特征并判别模型指标，触发模型更新，学习识别新偏离工况。

在设备完成调试开始运行初期，数据记录量并不充足。KL散度作为衡量两概率分布间差异的方法，敏感数据分布微小变化^［16］。利用该特性进行在线离散概率分布P与历史离散概率分布Q的KL散度评估（式（5）），监测数据分布差异。

D K L (P ‖ Q) = ∑ i P (i) l o g P (i) Q (i)

（5）

基于有界性与平滑性特点，利用P与Q的平均分布M，并行计算其JS散度（式（6）），归一化散度度量。

D J S (P ‖ Q) = 12 D K L (P ‖ M) + 12 D K L (Q ‖ M)

（6）

由于KL散度计算结果为0到无穷大，JS散度结果限定［0，1］范围，文中进行相似度划分，确定KL阈值为1.0，JS阈值为0.3，代表分布差异。

设备在中长期运行中，海量数据持续积累。KS检验作为非参数检验，不需假设数据的分布，处理各类数据较KL更稳健，不需对全量数据点求和或积分，更适合长期积累的大量数据^［18］。计算KS检验的结果p值，当小于显著性水平0.05时，认为两组分布已出现差异，触发模型更新。

通过上述方法组合，保持模型对差异分布偏离工况敏感性；持续更新与调整模型，提高模型泛化能力。实现对隔膜氢气压缩机全生命周期的监测与预警。

2　应用场景试验验证

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2.1　试验条件

为验证文中方法的有效性，以某加氢站用90 MPa两级氢气隔膜压缩机为试验对象对模型进行试验验证。该机组设计参数如下：吸气压力为5~20.0 MPa，容积流量为500 Nm³/h，排气压力为90.0 MPa，轴功率≤85 kW，电机功率为90 kW，转速为420 r/min。如图2所示，现场布置相关传感器监测并记录隔膜氢气压缩机的实际运行数据。

2.2　数据采集

本研究采集表3中所列18种监测参数，为集中有效数据，选取热机后工况开始采集。

采用专家经验对部分监测数据进行分析，具体分类依据及其设备偏离表现如表4所示。用于模型验证的工况数据分布与区间划分如图3所示。以第1 230组数据橙色虚线为分界，第8 100组数据红色虚线为分界。左侧区间进气压力稳定，排气压力与排气温度正常波动，整体偏离工况较少，设备总体运行平稳；运行中期，由于压比调节阀门响应调节延迟，压比出现短暂偏离波动，导致随动阀出现排缸场景，导致偏离波动工况。后续工况中由于调节阀门动作持续偏离，进排气压力与两级油缸的压力不匹配情况严重，一二级隔膜膜片先后出现拍缸，流量与压力负载波动导致电机负载变动，传送皮带出现打滑现象，设备逐步出现严重偏离。右侧异常发生区间，排气压力、温度均发生明显波动，一二级排气温度异常升高，其他参量出现偏离，现场运维分析后手动调节系统，直至逐步恢复正常。在该运行周期内，设备总体经历了初期平稳运行，中期伴有偏离，末期触发异常的过程。因此，本研究将该监测周期内的数据用于模型验证。

2.3　试验步骤

总体步骤：按时序读取在线数据，输入模型进行预处理与模型训练，对依次输入的工况进行识别预测；并行分析数据分布差异，触发更新，提升模型泛化能力。

步骤一：数据预处理。

设定滑动窗口长度，基于表1提取特征信息。具体步骤：排除无效数据，按时序监测数据，从初始数据滑移选中10步长内数据组成一组，对各维数据计算统计学结果，补充组内首条工况记录后，组成该时段预处理结果。循环至所有数据完成计算。以编号1 500滑动窗口为例，其处理结果如表5所示。

步骤二：指定数据集，构建模型。

指定数据集进行模型训练。确认或调整模型超参数并计算聚类矩阵，基于准确率、召回率、计算耗时与专家经验调整权重矩阵。例如，对图3工况数据预处理后得到前1 000组数据，指定超参数中簇为5，其他超参数为默认值，迭代计算15次，获得各工况类型判别平均准确率和召回率。基于优先准确率、召回率，兼顾平均耗时原则，设定式（3）中α与β分别为70，30。完成权重矩阵W计算，结果如表6所示。当人员未介入或略过调整模型各参数时，系统沿用原有权重、超参数，快速进行模型计算。

步骤三：制定自学习策略，触发模型自更新。

结合KL，JS散度与KS检验，保持模型对数据分布差异敏感性，监测阈值以判定更新，重复步骤二。

具体流程：基于上步骤模型，监测偏离区间。由于偏离工况增多，其出口压力由均值90 MPa附近偏离至70~80 MPa，初期模型对图4所示工况进行监测预警时，错误识别部分85~87 MPa工况为偏离工况，85 MPa以下保持正确识别。测试区间出现大量错误，精确度降至66.75%。

对上述问题进行分析：由于模型基于前1 000组数据构建，未包含新增偏离工况。基于模型自更新测策略，将同类分布偏离工况数据补充进新数据集，更新策略中设定动态时间窗口1 200，保障偏离工况被有效收录。对各类参数KL与JS散度计算结果如表7所示。

KL与JS散度均超阈值，新数据集差异明显，触发更新动作。新模型对测试样本结果如图5所示，此时工况分为4类，正常区间工况细分为3种，原先大量错误识别的情况得到纠正。

基于异常工况，对比分析本方法与DBSCAN，OPTICS，GMM等传统方法。选取出口压力、二级排气与冷却器温度参量，基于前8 000组数据训练模型，对异常区间进行监测，计算结果如图6所示。由图6（a）~（c）可看出，传统方法可以有效识别出口压力偏离，但未能区分偏离程度；二级排温上升沿的陡峭区间，此类异常工况识别不足，只有OPTICS有效识别；部分模型对冷却器参量识别精度不高，对变温数据未有效识别；不同参量间相互独立，三种参数异常区间未关联结论，总体工况异常区间范围不精确。图6（d）为本模型未更新前的识别效果。此时，通过聚类矩阵的共识方式已取得相较传统方法更好的识别效果。本模型首先有效识别各参量异常并实现不同压力偏离等级自动区分，便于运维人员直观感知当前偏离等级；对二级排气温度的异常上升区间与冷却器偏离变化的关联参量，本方法也进行有效关联并共同识别，能有效识别二级排温上升沿陡峭区间的异常工况，并对冷却器参量区间的变化进行有效识别，相较传统方案精度更高，参量间关联预警。

为进一步提高模型精度，结合自学习更新模块，模型同步对该区间前、后数据进行KS检验，对各参数计算p值，取显著性水平α=0.05，得到各维统计量的差异结果，如表8所示。

出口压力、一级排气压力、润滑油温度、二级排温等统计量数值偏大，表明该区间下监测数据分布差异显著。除二级轴瓦温度，其余各参数的p值均为0，低于显著性水平，表明两组数据集分布存在显著差异。需要触发更新模型。同样策略在设定时间周期持续循环评估，保障持续自更新。更新后的模型关联温度、压力等多种参量联合分析预警如图7所示，此时模型提升了泛化与预警能力。

基于图3数据模拟在线数据输入，进行模型构建、动态更新与持续监测，为方便观察，基于排气压力量展示全过程监测预警结果，如图8所示。模型对偏离工况阶段可以有效识别并标记，在异常区间，模型可以提前发现偏离工况并发出预警。在第8 200组的异常工况发生前后，监测预警模型准确密集提示了红色偏离预警，表明模型具有对关键异常工况的监测预警能力。

2.4　模型性能分析

模型性能评估结果如图9所示，通过逐次输入时序数据，评估全量监测数据周期下模型的性能。模型刚完成训练时，其准确率与召回率均较高，随差异分布数据增多与模型自动更新，性能表现出现波动并逐步提升，最终对图3工况数据的平均准确率达94.87%，平均召回率为90.64%，训练完成的模型对在线数据计算耗时约13 ms，满足实时性需求。全量数据下累计核心计算耗时111.37 s。

通过上述试验验证模型可持续监测分析运行数据，并基于自学习策略及时调整更新模型，提升模型泛化能力。为后续相似工况进行识别与预警，对氢压机长周期的持续监测与预警能力提供支持。

3　结论

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（1）结合移动滑窗的聚类矩阵监测预警模块，可实现隔膜氢气压缩机运行工况准确有效分类与识别。通过试验验证，基于8 000余组参量样本的数据迭代测试，可实现平均准确率94.87%，平均召回率90.64%，总耗时111.37 s的性能表现。

（2）自学习更新模块引入KL散度阈值为1.0，JS散度阈值为0.3，显著性水平为0.05的KS检验策略，通过差异工况区间实验，模型有效识别偏离样本分布差异，修正后模型精确度从66.75%恢复至94.87%。

（3）未来将进一步研究模型参数的调优，提升模型性能；开发自动聚类共识函数，提升簇结果映射效率；通过与数字孪生平台集成，实现隔膜氢气压缩机等工业设备系统全生命周期智能化运维管理。

参考文献

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文献

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2025年第53卷第5期

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doi: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.012

接收时间：2025-01-14
首发时间：2026-10-20
出版时间：2025-05-30

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出版历史

收稿日期：2025-01-14
修回日期：2025-02-26

基金

作者信息

¹合肥通用机械研究院有限公司，合肥 230031

²高端压缩机及系统技术全国重点实验室，合肥 230031

³中石化氢能机械（武汉）有限公司，武汉 430040

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/ltjx/CN/10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.012

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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