摘要：我國(guó)現(xiàn)代科技發(fā)展迅速，自動(dòng)化機(jī)械程度逐步完善和提高，設(shè)備各零件間的聯(lián)系更加緊密。若其中某一部件出現(xiàn)故障，容易造成整個(gè)機(jī)械設(shè)備癱瘓。頻繁的設(shè)備故障會(huì)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失，甚至是人員傷亡事故。文章通過(guò)闡述往復(fù)式壓縮機(jī)的常見(jiàn)故障問(wèn)題和原理特點(diǎn)，結(jié)合案例研究故障診斷方法。

　　關(guān)鍵詞：蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào),往復(fù)式壓縮機(jī),故障診斷方法,自動(dòng)化機(jī)械,人工智能系統(tǒng),小波分析法技術(shù)

　　在機(jī)械設(shè)備的實(shí)際操作運(yùn)行過(guò)程中，如果可以及早預(yù)報(bào)和診斷其隱含的故障問(wèn)題，在壓縮機(jī)沒(méi)有分解的情況下，就可以正確判斷設(shè)備出現(xiàn)故障的具體位置，采用先進(jìn)的動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)和傳感技術(shù)以及計(jì)算機(jī)信號(hào)對(duì)故障進(jìn)行處理，分析機(jī)械異常狀況的原因及解決措施，這對(duì)預(yù)防事故的發(fā)生、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益的提高都具有重大

　　意義。

　　1 往復(fù)式壓縮機(jī)的常見(jiàn)故障分析

　　1.1 壓縮機(jī)的常見(jiàn)故障和機(jī)理

　　往復(fù)式壓縮機(jī)的常見(jiàn)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(guò)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(jiàn)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(wèn)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(lái)診斷壓縮機(jī)的故障

　　問(wèn)題。

　　2 往復(fù)式壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究

　　往復(fù)式壓縮機(jī)屬于一種復(fù)雜的機(jī)械設(shè)備，其狀態(tài)檢測(cè)的方法有很多，一般使用在線間接診斷法，即根據(jù)二次診斷的數(shù)據(jù)信息判斷關(guān)鍵組件的變化狀態(tài)。常用的診斷方法包括振動(dòng)噪音監(jiān)測(cè)法、油液監(jiān)測(cè)法、熱力性能參數(shù)監(jiān)測(cè)法、直觀監(jiān)測(cè)法、人工智能診斷法等。

　　2.1 振動(dòng)噪音監(jiān)測(cè)法

　　很多實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)通過(guò)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(guò)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。

　　2.2 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、制備樣品、獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、確定診斷結(jié)論等。

　　2.3 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)。

　　2.4 直觀診斷法

　　相關(guān)操作人員通過(guò)用眼睛看、耳朵聽(tīng)以及根據(jù)自身的工作經(jīng)驗(yàn)來(lái)診斷機(jī)械的故障。由于壓縮機(jī)機(jī)械設(shè)備逐漸自動(dòng)化的發(fā)展方向，直觀監(jiān)測(cè)法缺乏一定科學(xué)性，已經(jīng)無(wú)法診斷往復(fù)式壓縮機(jī)故障的要求。

　　2.5 人工智能診斷法

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合人工智能專家系統(tǒng)已廣泛用于診斷往復(fù)式壓縮機(jī)的故障問(wèn)題。人工智能診斷法是在專業(yè)知識(shí)和大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的一種計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，它可以用于解決難度較大、較復(fù)雜的故障問(wèn)題。該診斷法具有易于建造、解釋機(jī)制強(qiáng)、預(yù)測(cè)簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也具有推理機(jī)制過(guò)于簡(jiǎn)單、專家知識(shí)不夠精確等不足。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)性和組織性的特點(diǎn)，它具有聯(lián)想記憶功能，能從設(shè)備故障中學(xué)習(xí)，積累經(jīng)驗(yàn)，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到故障診斷中，能彌補(bǔ)專家系統(tǒng)的不足，但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自身也存在著缺陷，例如解釋機(jī)制較弱、建立復(fù)雜系統(tǒng)的模型有難度、診斷不清楚等。

　　3 小波分析法的實(shí)際案例分析

　　3.1 小波分析法

　　采用小波分析法可以使提取的信息更具可靠性和穩(wěn)定性，常使用時(shí)域平均分析法和濾波技術(shù)等。小波分析法可以局部?jī)?yōu)化非平穩(wěn)信號(hào)，能分析時(shí)域內(nèi)和指定頻帶寬的信號(hào)，相對(duì)其他分析法，具有更強(qiáng)的提取特征的功能，它可以通過(guò)小波伸縮形成一組基函數(shù)，并能將接收到的所有信號(hào)映射到這組函數(shù)上，從而得到各頻帶的分解序列，并根據(jù)這些頻帶序列診斷零部件的故障問(wèn)題。

　　小波分析法只對(duì)低頻部分的信號(hào)進(jìn)行分解，對(duì)信號(hào)的高頻部分有所保留。而小波包分解法和小波分解法相比更加精細(xì)，它對(duì)信號(hào)的高頻部分和低頻部分都可以進(jìn)行分解，因此小波包分析法使用更廣泛。

　　3.2 診斷實(shí)例

　　以某單位壓縮機(jī)試驗(yàn)臺(tái)作為研究對(duì)象，進(jìn)行監(jiān)測(cè)、分析機(jī)體表面的振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)改變閥板的厚度以達(dá)到提高制冷效率的目的的研究試驗(yàn)。下文根據(jù)減少閥板厚度后的機(jī)體表面振動(dòng)情況，提取故障特征，通過(guò)實(shí)際研究案例分析小波包在診斷壓縮機(jī)故障中的實(shí)用性。

　　從改變前機(jī)體前后的表面振動(dòng)信號(hào)可以看出，改變閥板厚度后，機(jī)體表面的振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)了一些尖峰和毛刺的現(xiàn)象，沒(méi)有改變之前的光滑，所以可以將其視為故障信號(hào)。

　　3.3 提取故障特征向量

　　分析機(jī)體振動(dòng)信號(hào)的頻率，將信號(hào)分解成5層，在0～1500Hz內(nèi)，有32(25=32)個(gè)寬帶信號(hào)，若直接統(tǒng)計(jì)這些信號(hào)的能量，其過(guò)大的故障特征向量會(huì)造成診斷結(jié)果不精確。本文采用小波包分解法分解振動(dòng)信號(hào)。去噪音后，小波包分解振動(dòng)信號(hào)的結(jié)果如圖1所示：

　　圖1 去噪后小波包分解振動(dòng)信號(hào)結(jié)果

　　d(0，0)：原始信號(hào);d(a，b)：小波包分解第a層的第b個(gè)小波系數(shù)。原始信號(hào)：d(0，0)=d(1，1)+d(2，1)+d(3，1)+d(5，3)+d(5，2)+d(5，1)+d(5，0)。由此統(tǒng)計(jì)7個(gè)頻帶的能量，如表1所示：

　　表1 各頻帶的能量統(tǒng)計(jì)

　　4 結(jié)語(yǔ)

　　綜上所述，筆者認(rèn)為在往后的壓縮機(jī)故障診斷中，采用人工智能系統(tǒng)、小波分析法技術(shù)等是必然的發(fā)展趨勢(shì)。利用這種方法，可以有效提取壓縮機(jī)常見(jiàn)故障的特征，為其他智能故障診斷技術(shù)提供新的參考依據(jù)，小波包分解法更全地分析了信號(hào)的能量，其應(yīng)用更符合實(shí)際情況。另外，將網(wǎng)絡(luò)和多種故障診斷技術(shù)進(jìn)行聯(lián)合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)技術(shù)共享，能提高診斷的準(zhǔn)確度，這也是目前我國(guó)往復(fù)式壓縮機(jī)診斷故障的革新之處。

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　　作者簡(jiǎn)介：華根節(jié)(1979-)，男，安徽潛山人，江蘇中能硅業(yè)科技發(fā)展有限公司工程師，研究方向：化工設(shè)備管理。