一、往復(fù)式壓縮機(jī)的常見故障分析
1.1壓縮機(jī)的常見故障和機(jī)理
往復(fù)式壓縮機(jī)的常見故障主要有兩大類：機(jī)械性質(zhì)和流體性質(zhì)。機(jī)械性質(zhì)是指機(jī)械動(dòng)力性能出現(xiàn)故障，故障的主要原因是運(yùn)動(dòng)零件的結(jié)構(gòu)出現(xiàn)裂紋、間隙有變化等。故障的主要表現(xiàn)是機(jī)械運(yùn)動(dòng)時(shí)有異常的震動(dòng)、發(fā)熱和響聲；流體性質(zhì)是一種機(jī)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(duì)于這類現(xiàn)象可以用參數(shù)法進(jìn)行診斷。
1.2壓縮機(jī)機(jī)械功能故障分析
在機(jī)械運(yùn)動(dòng)過程中，比較典型的機(jī)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(jī)故障等。在往復(fù)式壓縮機(jī)的實(shí)際操作中，氣閥故障的診斷是十分重要的，因?yàn)檫B桿、活塞桿等斷裂是較常見現(xiàn)象，且壓縮機(jī)的運(yùn)動(dòng)部件很多，所以大部分故障問題還是機(jī)械性能故障。
1.3壓縮機(jī)熱力性能的故障分析
根據(jù)多年的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)分析，往復(fù)式壓縮機(jī)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(huì)造成壓比失調(diào)、降低排氣量等統(tǒng)計(jì)表明，往復(fù)式壓縮機(jī)故障中有60%為氣閥故障，氣閥若出現(xiàn)故障會(huì)增加排氣的溫度，降低排氣量，造成壓比失調(diào)等，情況嚴(yán)重的會(huì)導(dǎo)致整個(gè)機(jī)組報(bào)廢。在現(xiàn)場(chǎng)操作中，工作人員經(jīng)常根據(jù)氣閥來診斷壓縮機(jī)的故障問題。
二、往復(fù)式壓縮機(jī)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(duì)相關(guān)問題進(jìn)行詢問了解，或者對(duì)故障所表現(xiàn)出來的物理特性進(jìn)行觸覺、嗅覺、聽覺等方面的檢查和了解，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)其中存在的問題。這是最基本也是最初級(jí)的故障診斷方式，能夠比較迅速的發(fā)現(xiàn)表面故障，進(jìn)而采取措施排除。
2.2振動(dòng)噪音監(jiān)測(cè)法
很多實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)通過振動(dòng)噪音監(jiān)測(cè)法診斷壓縮機(jī)的故障并取得不少研究成果。根據(jù)機(jī)械表面的振動(dòng)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(dòng)傳感器，根據(jù)分析振動(dòng)信號(hào)判斷汽缸內(nèi)部故障；根據(jù)油管路內(nèi)的壓力波信號(hào)判斷壓縮機(jī)軸承故障；根據(jù)振動(dòng)信號(hào)判斷壓縮機(jī)主軸承故障。但因?yàn)樵跈C(jī)械操作過程中會(huì)產(chǎn)生很大的噪聲，噪聲會(huì)干擾信號(hào)的穩(wěn)定性，影響傳感器的可靠度，所以振動(dòng)噪音監(jiān)測(cè)法還未全面推廣。
2.3油液檢測(cè)法
潤(rùn)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(xué)性能分析。油液中磨損信息的分析主要有顆粒監(jiān)測(cè)技術(shù)、鐵譜分析以及光譜分析等；油液本身物理化學(xué)性能分析主要包括潤(rùn)滑油的燃點(diǎn)、水分以及黏度等方面的分析。油液監(jiān)測(cè)的實(shí)施步驟有提取樣品、獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、確定診斷結(jié)論等。
2.4熱力性能參數(shù)監(jiān)測(cè)法
根據(jù)儀表監(jiān)測(cè)往復(fù)式壓縮機(jī)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(cè)法在診斷和預(yù)測(cè)故障時(shí)缺乏準(zhǔn)確性，所以目前主要應(yīng)用于壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和監(jiān)測(cè)工藝參數(shù)。
2.5人工智能診斷
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能診斷系統(tǒng)被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，壓縮機(jī)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(luò)系統(tǒng)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)性和組織性特點(diǎn)，具備聯(lián)想記憶功能，能從設(shè)備故障中學(xué)習(xí)、積累經(jīng)驗(yàn)，并借助故障方面的知識(shí)，同時(shí)以一些搜索方式和推理方式作為輔助，對(duì)較為復(fù)雜的系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷的智能化計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。其所具有的優(yōu)勢(shì)是診斷方式較為簡(jiǎn)單快捷且解釋機(jī)制強(qiáng)，但缺陷是推理機(jī)制太過簡(jiǎn)單且所借助的知識(shí)是否可靠等等。
2.6早期預(yù)警技術(shù)
早期預(yù)警技術(shù)能夠?qū)υO(shè)備的異常信息做出快速的分析和判斷，并準(zhǔn)確地得出設(shè)備當(dāng)前時(shí)刻的異常信息、開停車狀態(tài)、異常診斷結(jié)論等信息，進(jìn)而主動(dòng)反饋輸出結(jié)果，有效輔助現(xiàn)場(chǎng)工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一管理。當(dāng)前主要的研究方向包括氣閥故障及預(yù)警、活塞桿斷裂故障及預(yù)警、大頭瓦磨損故障及預(yù)警等等，并通過相關(guān)實(shí)驗(yàn)得出了相應(yīng)的結(jié)論，在減少故障發(fā)生方面起到了至關(guān)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(huì)建立起來，診斷經(jīng)驗(yàn)的積累不斷增多，決策模型和預(yù)警方法將會(huì)進(jìn)一步改進(jìn)提升，提高對(duì)故障診斷的準(zhǔn)確性，保證設(shè)備的正常運(yùn)行。
三、結(jié)束語
綜上所述，在工業(yè)化發(fā)展日益繁榮的今天，對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)常見故障的相關(guān)研究有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義，往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷過程中，由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，激勵(lì)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(duì)不同故障靈敏度有所不同。因此，綜合利用大量信息進(jìn)行多源信息融合化，是今后往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)中的重點(diǎn)。
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(luò)，并將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)技術(shù)共享，能提高診斷的準(zhǔn)確度，也是目前往復(fù)式壓縮機(jī)診斷的革新之處。