【壓縮機網】往復式壓縮機在工業中的應用十分廣泛，因此，對往復式壓縮機的運行狀態進行監測和故障診斷，研究其故障診斷技術，具有十分重要的安全和經濟效益。

 

　　由于往復式壓縮機類型結構多樣化，發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、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：機械性質和流體性質。機械性質是指機械動力性能出現故障，故障的主要原因是運動零件的結構出現裂紋、間隙有變化等。故障的主要表現是機械運動時有異常的震動、發熱和響聲；流體性質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。出現故障的主要原因是吸氣濾清器、活塞環、氣閥、冷卻水路等部位出現故障，對于這類現象可以用參數法進行診斷。

 

　　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、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。

 

　　3、壓縮機熱力性能的故障分析

 

　　根據多年的生產經驗分析，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。填料函若出現故障會造成壓比失調、降低排氣量等統計表明，往復式壓縮機故障中有60%為氣閥故障，氣閥若出現故障會增加排氣的溫度，降低排氣量，造成壓比失調等，情況嚴重的會導致整個機組報廢。在現場操作中，工作人員經常根據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

 

　　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，進而發現其中存在的問題。這是最基本也是最初級的故障診斷方式，能夠比較迅速的發現表面故障，進而采取措施排除。

 

　　2、振動噪音監測法

 

　　很多實驗室已經通過振動噪音監測法診斷壓縮機的故障并取得不少研究成果。根據機械表面的振動現狀分析主軸承狀態、氣閥漏氣、汽缸磨損等現象。例如在氣缸頭部裝置振動傳感器，根據分析振動信號判斷汽缸內部故障；根據油管路內的壓力波信號判斷壓縮機軸承故障；根據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生很大的噪聲，噪聲會干擾信號的穩定性，影響傳感器的可靠度，所以振動噪音監測法還未全面推廣。

 

　　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。油液監測的實施步驟有提取樣品、獲取監測數據、確定診斷結論等。

 

　　4、熱力性能參數監測法

 

　　根據儀表監測往復式壓縮機的冷卻水量、排氣量、水溫、油溫等數據信息，為診斷部件故障提供參考依據。熱力性能參數監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和監測工藝參數。

 

　　5、人工智能診斷

 

　　隨著計算機技術的不斷進步，人工智能診斷系統被應用于工業生產的各個領域，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和神經網絡系統，人工神經網絡具有自學性和組織性特點，具備聯想記憶功能，能從設備故障中學習、積累經驗，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，對較為復雜的系統故障進行診斷的智能化計算機程序系統。其所具有的優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。

 

　　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、異常診斷結論等信息，進而主動反饋輸出結果，有效輔助現場工作人員對設備進行統一管理。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。

 

　　
 

　　綜上所述，在工業化發展日益繁榮的今天，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，可以利用的狀態信息多，不同特征參數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和神經網絡，并將計算機網絡技術引入狀態監測和故障診斷領域，實現技術共享，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。