【壓縮機網(wǎng)】往復式壓縮機在工業(yè)中的應用十分廣泛，因此，對往復式壓縮機的運行狀態(tài)進行監(jiān)測和故障診斷，研究其故障診斷技術，具有十分重要的安全和經(jīng)濟效益。由于往復式壓縮機類型結構多樣化，發(fā)生的故障也多種多樣，診斷方法也相對比較復雜。下面筆者將針對相關問題展開論述：

　　一、往復式壓縮機的常見故障分析

　　1.1壓縮機的常見故障和機理

　　往復式壓縮機的常見故障主要有兩大類：機械性質(zhì)和流體性質(zhì)。機械性質(zhì)是指機械動力性能出現(xiàn)故障，故障的主要原因是運動零件的結構出現(xiàn)裂紋、間隙有變化等。故障的主要表現(xiàn)是機械運動時有異常的震動、發(fā)熱和響聲；流體性質(zhì)是一種機械熱力性能故障，該故障具有溫差、壓力異常、排氣量不足的主要特征。出現(xiàn)故障的主要原因是吸氣濾清器、活塞環(huán)、氣閥、冷卻水路等部位出現(xiàn)故障，對于這類現(xiàn)象可以用參數(shù)法進行診斷。

　　1.2壓縮機機械功能故障分析

　　在機械運動過程中，比較典型的機械故障包括連桿螺栓、活塞環(huán)、曲軸、閥片、十字頭等斷裂，汽缸和汽缸蓋破裂，燒瓦、電機故障等。在往復式壓縮機的實際操作中，氣閥故障的診斷是十分重要的，因為連桿、活塞桿等斷裂是較常見現(xiàn)象，且壓縮機的運動部件很多，所以大部分故障問題還是機械性能故障。

　　1.3壓縮機熱力性能的故障分析

　　根據(jù)多年的生產(chǎn)經(jīng)驗分析，往復式壓縮機熱力故障的原因通常是氣閥和填料函等部件的損壞。填料函若出現(xiàn)故障會造成壓比失調(diào)、降低排氣量等統(tǒng)計表明，往復式壓縮機故障中有60%為氣閥故障，氣閥若出現(xiàn)故障會增加排氣的溫度，降低排氣量，造成壓比失調(diào)等，情況嚴重的會導致整個機組報廢。在現(xiàn)場操作中，工作人員經(jīng)常根據(jù)氣閥來診斷壓縮機的故障問題。

　　二、往復式壓縮機常見故障診斷方式

　　2.1人體直觀檢查診斷

　　人體直觀檢查診斷主要是指通過對相關問題進行詢問了解，或者對故障所表現(xiàn)出來的物理特性進行觸覺、嗅覺、聽覺等方面的檢查和了解，進而發(fā)現(xiàn)其中存在的問題。這是z*基本也是z*初級的故障診斷方式，能夠比較迅速的發(fā)現(xiàn)表面故障，進而采取措施排除。

　　2.2振動噪音監(jiān)測法

　　很多實驗室已經(jīng)通過振動噪音監(jiān)測法診斷壓縮機的故障并取得不少研究成果。根據(jù)機械表面的振動現(xiàn)狀分析主軸承狀態(tài)、氣閥漏氣、汽缸磨損等現(xiàn)象。例如在氣缸頭部裝置振動傳感器，根據(jù)分析振動信號判斷汽缸內(nèi)部故障；根據(jù)油管路內(nèi)的壓力波信號判斷壓縮機軸承故障；根據(jù)振動信號判斷壓縮機主軸承故障。但因為在機械操作過程中會產(chǎn)生很大的噪聲，噪聲會干擾信號的穩(wěn)定性，影響傳感器的可靠度，所以振動噪音監(jiān)測法還未全面推廣。

　　2.3油液檢測法

　　潤滑油油液分析法主要有兩類：油液中磨損信息分析和油液物理化學性能分析。油液中磨損信息的分析主要有顆粒監(jiān)測技術、鐵譜分析以及光譜分析等；油液本身物理化學性能分析主要包括潤滑油的燃點、水分以及黏度等方面的分析。油液監(jiān)測的實施步驟有提取樣品、獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)、確定診斷結論等。

　　2.4熱力性能參數(shù)監(jiān)測法

　　根據(jù)儀表監(jiān)測往復式壓縮機的冷卻水量、排氣量、水溫、油溫等數(shù)據(jù)信息，為診斷部件故障提供參考依據(jù)。熱力性能參數(shù)監(jiān)測法在診斷和預測故障時缺乏準確性，所以目前主要應用于壓縮機的運行狀態(tài)和監(jiān)測工藝參數(shù)。

　　2.5人工智能診斷

　　隨著計算機技術的不斷進步，人工智能診斷系統(tǒng)被應用于工業(yè)生產(chǎn)的各個領域，壓縮機的故障診斷也不例外。人工智能診斷是一種使用專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學性和組織性特點，具備聯(lián)想記憶功能，能從設備故障中學習、積累經(jīng)驗，并借助故障方面的知識，同時以一些搜索方式和推理方式作為輔助，對較為復雜的系統(tǒng)故障進行診斷的智能化計算機程序系統(tǒng)。其所具有的優(yōu)勢是診斷方式較為簡單快捷且解釋機制強，但缺陷是推理機制太過簡單且所借助的知識是否可靠等等。

　　2.6早期預警技術

　　早期預警技術能夠對設備的異常信息做出快速的分析和判斷，并準確地得出設備當前時刻的異常信息、開停車狀態(tài)、異常診斷結論等信息，進而主動反饋輸出結果，有效輔助現(xiàn)場工作人員對設備進行統(tǒng)一管理。當前主要的研究方向包括氣閥故障及預警、活塞桿斷裂故障及預警、大頭瓦磨損故障及預警等等，并通過相關實驗得出了相應的結論，在減少故障發(fā)生方面起到了至關重要的作用。隨著研究的不斷深入，越來越多的典型故障決策模型將會建立起來，診斷經(jīng)驗的積累不斷增多，決策模型和預警方法將會進一步改進提升，提高對故障診斷的準確性，保證設備的正常運行。

　　三、結束語

　　綜上所述，在工業(yè)化發(fā)展日益繁榮的今天，對往復式壓縮機常見故障的相關研究有著十分重要的現(xiàn)實意義，往復式壓縮機故障診斷過程中，由于其結構復雜，激勵源多，故障類型多，可以利用的狀態(tài)信息多，不同特征參數(shù)對不同故障靈敏度有所不同。因此，綜合利用大量信息進行多源信息融合化，是今后往復式壓縮機故障診斷技術中的重點。

　　另外，充分利用人工智能的故障診斷專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡，并將計算機網(wǎng)絡技術引入狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領域，實現(xiàn)技術共享，能提高診斷的準確度，也是目前往復式壓縮機診斷的革新之處。