三、往復壓縮機狀態監測，故障診斷方法及原理和技術特點

往復壓縮機作為復雜的機械設備，其狀態監測和故障診斷的技術手段和方法很多，通常采用的是在線間接診斷方法，即通過二次診斷信息來間接判斷其中關鍵零部件的狀態變化。常見的方法一般有直觀監測、熱力性能參數監測、振動噪聲監測、潤滑油液分析、專家系統和神經網絡等。

（1）直觀檢測壓縮機操作人員僅用耳聽、眼看、憑借經驗來判斷設備的故障。隨著機械設備朝著高度自動化的方向發展，該方法已無法滿足目前往復壓縮機故障診斷的要求。

（2）熱力性能參數監測測量熱力性能參數，并據此判斯往復壓縮機狀態以32診斷故障，已有較長的歷史。通過儀表監測壓縮機的油溫、水溫、排氣量、排氣壓力、冷卻水量等參數，為查找有關部件的故障提供有用的信息。由于該方法對故障點缺乏準確性及預測性，目前主要用于監測工藝參數及壓縮機的運行狀態。

（3）振動噪聲監測振動監測診斷往復壓縮機故障，已取得了許多研究成果。

利用機器表面振動信號診新活塞、氣缸磨損、氣閥漏氣和主軸承狀態；在缸頭安裝振動傳感器，通過分析振動信號診斷缸內故障；利用振動信號診斷往復壓縮機主軸承故障：利用潤滑油管路內的壓力波信號診斷往復壓縮機軸承故障等。但由于背景噪聲干擾大、往復機械工況的變化導致其信號的非平穩性、缺少性能可靠的傳感器等原因，該方法在實時監測往復壓縮機工況中尚未全面推廣。

（4）油液監測潤滑油油液分析分為兩大類：

一類是油液本身物理化學性能的分析，潤滑油的粘度、酸度、水分、燃油、閃點等；

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、顆粒計數等。該方法的實施過程包括取樣、樣品制備、獲得監測數據、形成診斷結論等步驟。

近年來，國內外均研制出了用于現場的便攜式油液性能測試箱，可簡便地測試油液的粘度、酸（堿）值、水分、機械雜質等多項指標。潤滑油中磨粒監測技術則可分為在線和離線兩大類。離線監測技術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；在線監測技術主要有顆粒計數器、在線式鐵譜儀等，已經投入使用的主要有光學型磨損顆粒計數器、電磁型磨損顆粒計數器，尚未投入實際使用但已在研究的有X射線磨損顆粒在線監測儀、超聲磨損顆粒監測儀等。

（5）人工智能診斯往復壓縮機故障人工智能領域的專家系統和神經網絡技術已廣泛應用于往復壓縮機故障診斷。故障診斷專家系統是基于大量的實踐經驗和領域專家知識的一種智能化計算機程序系統，用以解決復雜的、難度較大的系統故障診斷間題。它的優點是推理預測簡單、解釋機制強、易于建造、使用方便；其缺點是在診斷復雜裝備時，存在知識獲取的瓶須和自學習、專家知識是否準確和可靠及推理機制過于簡單等問題。

人工神經網絡是一種大規模的分布式并列處理系統，具有組織性和自學習性，能從故障中學習，具有聯想記憶、模式匹配等功能。將它應用到故障診斷系統，可較好地解決當前專家系統面臨的問題，但也存在很多不足，如診斷推理不清楚、診斷解釋機制不強、復雜系統的模型難以建立等。