三、往復(fù)壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，故障診斷方法及原理和技術(shù)特點(diǎn)

往復(fù)壓縮機(jī)作為復(fù)雜的機(jī)械設(shè)備，其狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的技術(shù)手段和方法很多，通常采用的是在線間接診斷方法，即通過(guò)二次診斷信息來(lái)間接判斷其中關(guān)鍵零部件的狀態(tài)變化。常見(jiàn)的方法一般有直觀監(jiān)測(cè)、熱力性能參數(shù)監(jiān)測(cè)、振動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)、潤(rùn)滑油液分析、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

（1）直觀檢測(cè)壓縮機(jī)操作人員僅用耳聽(tīng)、眼看、憑借經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷設(shè)備的故障。隨著機(jī)械設(shè)備朝著高度自動(dòng)化的方向發(fā)展，該方法已無(wú)法滿足目前往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷的要求。

（2）熱力性能參數(shù)監(jiān)測(cè)測(cè)量熱力性能參數(shù)，并據(jù)此判斯往復(fù)壓縮機(jī)狀態(tài)以32診斷故障，已有較長(zhǎng)的歷史。通過(guò)儀表監(jiān)測(cè)壓縮機(jī)的油溫、水溫、排氣量、排氣壓力、冷卻水量等參數(shù)，為查找有關(guān)部件的故障提供有用的信息。由于該方法對(duì)故障點(diǎn)缺乏準(zhǔn)確性及預(yù)測(cè)性，目前主要用于監(jiān)測(cè)工藝參數(shù)及壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。

（3）振動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷往復(fù)壓縮機(jī)故障，已取得了許多研究成果。

利用機(jī)器表面振動(dòng)信號(hào)診新活塞、氣缸磨損、氣閥漏氣和主軸承狀態(tài)；在缸頭安裝振動(dòng)傳感器，通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)診斷缸內(nèi)故障；利用振動(dòng)信號(hào)診斷往復(fù)壓縮機(jī)主軸承故障：利用潤(rùn)滑油管路內(nèi)的壓力波信號(hào)診斷往復(fù)壓縮機(jī)軸承故障等。但由于背景噪聲干擾大、往復(fù)機(jī)械工況的變化導(dǎo)致其信號(hào)的非平穩(wěn)性、缺少性能可靠的傳感器等原因，該方法在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)往復(fù)壓縮機(jī)工況中尚未全面推廣。

（4）油液監(jiān)測(cè)潤(rùn)滑油油液分析分為兩大類：

一類是油液本身物理化學(xué)性能的分析，潤(rùn)滑油的粘度、酸度、水分、燃油、閃點(diǎn)等；

另一類是油液中摩擦副磨損信息的分析，包括光譜分析、鐵譜分析、顆粒計(jì)數(shù)等。該方法的實(shí)施過(guò)程包括取樣、樣品制備、獲得監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、形成診斷結(jié)論等步驟。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外均研制出了用于現(xiàn)場(chǎng)的便攜式油液性能測(cè)試箱，可簡(jiǎn)便地測(cè)試油液的粘度、酸（堿）值、水分、機(jī)械雜質(zhì)等多項(xiàng)指標(biāo)。潤(rùn)滑油中磨粒監(jiān)測(cè)技術(shù)則可分為在線和離線兩大類。離線監(jiān)測(cè)技術(shù)主要有油液光譜分析、鐵譜分析及利用掃描電子顯微鏡和能譜儀分析鐵譜譜片等；在線監(jiān)測(cè)技術(shù)主要有顆粒計(jì)數(shù)器、在線式鐵譜儀等，已經(jīng)投入使用的主要有光學(xué)型磨損顆粒計(jì)數(shù)器、電磁型磨損顆粒計(jì)數(shù)器，尚未投入實(shí)際使用但已在研究的有X射線磨損顆粒在線監(jiān)測(cè)儀、超聲磨損顆粒監(jiān)測(cè)儀等。

（5）人工智能診斯往復(fù)壓縮機(jī)故障人工智能領(lǐng)域的專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷。故障診斷專家系統(tǒng)是基于大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)的一種智能化計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，用以解決復(fù)雜的、難度較大的系統(tǒng)故障診斷間題。它的優(yōu)點(diǎn)是推理預(yù)測(cè)簡(jiǎn)單、解釋機(jī)制強(qiáng)、易于建造、使用方便；其缺點(diǎn)是在診斷復(fù)雜裝備時(shí)，存在知識(shí)獲取的瓶須和自學(xué)習(xí)、專家知識(shí)是否準(zhǔn)確和可靠及推理機(jī)制過(guò)于簡(jiǎn)單等問(wèn)題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種大規(guī)模的分布式并列處理系統(tǒng)，具有組織性和自學(xué)習(xí)性，能從故障中學(xué)習(xí)，具有聯(lián)想記憶、模式匹配等功能。將它應(yīng)用到故障診斷系統(tǒng)，可較好地解決當(dāng)前專家系統(tǒng)面臨的問(wèn)題，但也存在很多不足，如診斷推理不清楚、診斷解釋機(jī)制不強(qiáng)、復(fù)雜系統(tǒng)的模型難以建立等。