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一、往复式压缩机诊断方法的研究现状

在工业上被广泛使用的往复式压缩机，故障诊断比较复杂，所以国内外学者一直以来都很关注对它的研究。

在国外，美国学者曾经利用气缸内侧的压力信号图像判断气阀故障及活塞环的磨损；学者对千余种不同类型的压缩机建立了常规性参数数据库，确定评定参数，以判断压缩机的工作状态等。

在国内，有些专家对往复式压缩机的缸盖振动信号进行过简单的分析，也有人在缸盖振动信号对缸内气体压力的影响方面进行过研究。

有些学者在压缩机的常规性能参数的监测和控制方面做了大量的工作，就是为了能够改变目前压缩机操作人员用耳听、眼看，凭借经验判断故障的局面，而是有实际强有力的证据得到的检测结果。

然而，由于往复式压缩机结构比较复杂，根据当前的研究状况以及研究资料表明，我们需要完善计算机技术和人工智能领域的专家系统和神经网络技术的初步使用，使在故障诊断技术领域能够有一套像旋转机械那样成熟的，得到人们普遍认可和广泛应用的诊断系统，以供选择并获得往复式压缩机工作状态的有效特征参数。

仅仅采取先凭经验或设想去确定和试凑特征参数，然后再进行实验验证的方法是不充分的，且不能找出特征参数，与实际的应用还是有一定的出入的，这同往复式压缩机在工业中的重要地位是不相称的。

二、往复式压缩机热力性能的故障及机理

（一）常见往复式压缩机热力性能故障类型及起因是各种各样的

从相关资料和研究中可知，造成往复式压缩机热力故障的主要原因为填料函和气阀等易损件的损坏。填料函的故障大大降低了排气量、使得压比失调等。

资料表明，气阀故障占往复式压缩机故障总数的60%，气阀故障可导致压比失调、排气温度增高、排气量降低等，严重时甚至可拉毛气缸导致机组报废。在实际生产中，现场操作人员常根据它来进行诊断。

（二）往复式压缩机机械功能的故障及机理

常见往复式压缩机机械性能故障类型及起因也是多方面的。

在生产过程中典型的机械故障有阀片碎裂、十字头及活塞杆断裂、活塞环断裂、汽缸开裂、汽缸和汽缸盖破裂、曲轴断裂、连杆断裂和变形、连杆螺栓断裂、活塞卡住与开裂、机身断裂和烧瓦、电机故障等。

实践证明，气阀故障的诊断在往复式压缩机故障诊断中是很重要的，但活塞杆断裂、裂纹事故也较常见。由于运动件较多，大多数还是机械性能故障。

三、往复式压缩机状态监测、故障诊断方法及原理和技术特点

往复式压缩机是一种复杂的机械设备，其状态监测和故障诊断的技术手段和方法也很多。通常采用的是在线间接诊断方法，即通过二次诊断信息来间接判断其中关键零部件的状态变化。

常见的方法有：直观检测、热力性能参数监测、振动噪声监测、润滑油液分析、专家系统和神经网络等。

（一）直观检测

压缩机操作人员仅用耳听、眼看、凭借经验判断设备的故障。随着机械设备朝着高度自动化的方向发展，该方法已无法满足目前往复式压缩机故障诊断的要求。

（二）热力性能参数监测

测量热力性能参数，并据此判断往复式压缩机状态，从而诊断故障的研究。

一般通过仪表监测压缩机的油温、水温、排气量、排气压力、冷却水量等，为查找有关部件的故障提供有用的信息。

由于该方法对故障点缺乏准确性及预测性，目前主要用于监测工艺参数及压缩机的运行状态。

（三）振动噪声监测

振动监测诊断往复式压缩机故障，在实验室已取得了许多研究成果。

利用机器表面振动信号诊断活塞与气缸磨损、气阀漏气和主轴承状态；在气缸头安装振动传感器，通过分析振动信号诊断缸内故障；利用振动信号诊断往复式压缩机主轴承故障；利用润滑油管路内的压力波信号诊断往复式压缩机轴承故障等。

但由于背景噪声干扰大，往复式机械工况的变化导致其信号的非平稳性，缺少性能可靠的传感器等原因，因此到现在为止还没有被广泛的运用。

（四）油液监测

润滑油油液分析分为两大类：一类是油液本身物理化学性能的分析，润滑油的粘度、酸度、水分、燃点、闪点等；另一类是油液中摩擦副磨损信息的分析，包括光谱分析、铁谱分析、颗粒计数等。

该方法的实施过程包括取样、样品制备、获得监测数据、形成诊断结论等步骤。润滑油中磨粒监测技术则可分为在线和离线两大类。

离线监测技术主要有油液光谱分析、铁谱分析及利用扫描电子显微镜和能谱仪分析铁谱谱片等；在线监测技术主要有颗粒计数器、在线式铁谱仪等，已经投入使用的主要有光学型磨损颗粒计数器，电磁型磨损颗粒计数器，尚未投入实际使用但已在研究的有X射线磨损颗粒在线监测仪，超声磨损颗粒监测仪等。

（五）人工智能诊断

随着计算机技术的不断进步，人工智能诊断系统被应用于工业生产的各个领域，压缩机的故障诊断也不例外。

人工智能诊断是一种使用专家系统和神经网络系统，人工神经网络具有自学性和组织性特点，具备联想记忆功能，能从设备故障中学习、积累经验，并借助故障方面的知识，同时以一些搜索方式和推理方式作为辅助，对较为复杂的系统故障进行诊断的智能化计算机程序系统。

其所具有的优势是诊断方式较为简单快捷且解释机制强，但缺陷是推理机制太过简单且所借助的知识是否可靠等等。

（六）早期预警技术

早期预警技术能够对设备的异常信息做出快速的分析和判断，并准确地得出设备当前时刻的异常信息、开停车状态、异常诊断结论等信息，进而主动反馈输出结果，有效辅助现场工作人员对设备进行统一管理。

当前主要的研究方向包括气阀故障及预警、活塞杆断裂故障及预警、大头瓦磨损故障及预警等等，并通过相关实验得出了相应的结论，在减少故障发生方面起到了至关重要的作用。

随着研究的不断深入，越来越多的典型故障决策模型将会建立起来，诊断经验的积累不断增多，决策模型和预警方法将会进一步改进提升，提高对故障诊断的准确性，保证设备的正常运行。

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