四、往復(fù)壓縮機故障診斷應(yīng)注意的問題

近年來，往復(fù)壓縮機的故障診斷技術(shù)不斷發(fā)展、推陳出新，在實際運用中也積累了不少成功的經(jīng)驗，但往復(fù)壓縮機的在線狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷仍是目前研究的熱點和難點。對往復(fù)壓縮機進行故障診斷時，要注意以下一些問題：

①小波分析、人工智能理論等多種分析技術(shù)相結(jié)合。由于往復(fù)壓縮機結(jié)構(gòu)復(fù)雜、振動激勵源多、被測信號中干擾噪聲多、且存在嚴重的非平穩(wěn)性和非線性，因此應(yīng)注重非線性、非定常信號的處理。

②故障監(jiān)測準確率不高。往復(fù)壓縮機故障在線監(jiān)測獲取的故障信息一般都是間接采集獲得，都帶有一定程度的不確定性，常常會出現(xiàn)誤診。因此，應(yīng)加深識別理論的研究。此外，目前的研究大多停留在故障特征的定性關(guān)系上，定量關(guān)系仍有待確定。如氣閥的故障診斷，對閥片的前期裂紋存在的預(yù)測，不同裂紋的類型、長度及方向在頻譜圖上的表現(xiàn)特征仍需深入研究。

③一些典型故障仍不能診斷。活塞桿、曲軸、連桿斷裂預(yù)測或存在裂紋診斷仍缺乏有效手段。國外文獻提出用應(yīng)變傳感器監(jiān)測曲軸每一轉(zhuǎn)是否有逆向載荷來判斷活塞桿中的缺陷，其準確性和可靠性仍值得研究。北京理工大學(xué)所研制的新型非表面接觸式傳感器及監(jiān)測控制儀，能對金屬和非金屬裂紋動態(tài)監(jiān)控，但在往復(fù)壓縮機上的應(yīng)用前景如何，仍需要進一步深人研究。

④系統(tǒng)診斷方法單一，專家系統(tǒng)知識庫急需充實。在往復(fù)壓縮機故障診斷實例中，很多都無法有效地表達成通用的診斷規(guī)則，故往復(fù)壓縮機故障診斷的專家系統(tǒng)知識庫急需充實。典型故障特征的研究試驗是知識庫知識的主要來源，鑒于往復(fù)壓縮機試驗研究的困難，應(yīng)加強計算機輔助試驗的開發(fā)工作。

⑤高可靠性、專用新型集成化、價格適中，特別是長壽命的可頂埋于往復(fù)壓縮機內(nèi)的傳感器與監(jiān)測儀的研制。

⑥由于往復(fù)壓縮機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作時振動是非平穩(wěn)的隨機過程，有時表現(xiàn)為非線性，所以對系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型困難較大；另外，通過振動分析獲得往復(fù)壓縮機故障診斷與特征參數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系非常復(fù)雜，這些問題都是亟待解決的。

由上面分析可見，往復(fù)壓縮機故章診斷技術(shù)仍是個難點問題。所以，我們應(yīng)該利用已有的旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷技術(shù)成果，去研究往復(fù)壓縮機的故障。

總之，今后往復(fù)壓縮機故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是利用小波分析、人工智能理論、計算機輔助設(shè)計等方法與網(wǎng)絡(luò)化相結(jié)合，開發(fā)出往復(fù)壓縮機多源信息融合的實時在線故障診斷監(jiān)測系統(tǒng)。

在往復(fù)壓縮機故障診斷的過程中，可利用的狀態(tài)信息還很多，如機器運行過程中的過程量、過程參數(shù)以及排泄物信息等，但活塞桿、曲軸、氣閥的裂紋診斷仍是研究的重點。不同的特征參數(shù)有各自的敏感區(qū)域，表現(xiàn)出對不同故障的靈敏度不同，因此綜合利用大量信息進行多源信息融合化，是今后往復(fù)壓縮機故障診斷技術(shù)應(yīng)重點研究的課題。在實時在線診斷方面，應(yīng)重點研制適合往復(fù)壓縮機故障診斷的專用新型集成化傳感器和觀測器，尋找各振動信號之間相互交叉影響最小的最佳測點，并利用現(xiàn)代信號處理方法以及智能理論等實現(xiàn)故障的自動診斷。充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的自學(xué)習(xí)能力對歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，尤其是將計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引人狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領(lǐng)域，將成為實現(xiàn)在線故障診斷的一個發(fā)展趨勢。