【壓縮機網(wǎng)】空壓機是用以提高各種氣體壓力的一種通用機械，是機械工業(yè)中量大面廣的產(chǎn)品之一。在國民經(jīng)濟許多部門(mén)中得到十分廣泛的應用，幾乎遍及工業(yè)、農業(yè)、交通運輸、醫療衛生、國防、科研乃至全人民生活的許多領(lǐng)域，尤其在化工、合成、煤炭、石油、建筑施工、海洋工程等方面，更是必不可少的動(dòng)力設備。空壓機的設計制造水平，以及它的遠行經(jīng)濟性和可靠性，己被認為是衡量一個(gè)國家機械工業(yè)發(fā)展狀況和水平的標志之一。
隨著(zhù)裝備的不斷發(fā)展，對空壓機的性能要求越來(lái)越高，其結構也越來(lái)越復雜，因此對空壓機進(jìn)行狀態(tài)檢測和故障診斷具有重要的軍事和經(jīng)濟意義。如果在設備實(shí)際運行當中，如能對隱含的故障進(jìn)行正確的早期預報和診斷，使空壓機在不分解的情況下就能準確判斷出故障的部位，借助或依靠先進(jìn)的傳感器技術(shù)和動(dòng)態(tài)測試技術(shù)及計算機信號處理技術(shù)，分析設備中異常的部位和原因，對于減少和防止事故的發(fā)生，提高生產(chǎn)的經(jīng)濟效益，起到極大的促進(jìn)作用。開(kāi)發(fā)出能夠應用于指導實(shí)際生產(chǎn)的在線(xiàn)狀態(tài)監測與故障診斷技術(shù)，己成為社會(huì )化大生產(chǎn)的關(guān)鍵問(wèn)題。
1、往復式空壓機診斷技術(shù)的研究現狀
總結起來(lái)，空壓機故障診斷技術(shù)的發(fā)展大致可分四個(gè)階段：
(1)第一階段是在19世紀，當時(shí)機器設備本身技術(shù)水平和復雜程度都很低，一般采用事后維修方式。
(2)第二階段是進(jìn)入20世紀后，隨著(zhù)工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，裝備本身的技術(shù)復雜程度也有了提高，裝備故障或事故對生產(chǎn)的影響顯著(zhù)增加，在這種情況下，出現了定期預防維修方式。
(3)第三階段是從20世紀60年代開(kāi)始，特別是70年代，設備診斷技術(shù)隨著(zhù)現代計算機技術(shù)、數據處理技術(shù)等發(fā)展，出現了更科學(xué)的按設備狀態(tài)進(jìn)行維修的方式。
(4)第四階段是進(jìn)入20世紀80年代以后，人工智能技術(shù)和專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等開(kāi)始發(fā)展，并在實(shí)際工程中應用，使設備維修技術(shù)達到了智能化高度。雖然這一階段發(fā)展歷史并不長(cháng)，但已有研究成果表明，設備智能故障診斷具有十分廣泛的應用前景。
往復式空壓機是工業(yè)上應用量大、面廣的一種重要通用機械，其故障診斷比較復雜，對于其故障診斷技術(shù)的研究一直以來(lái)都得到了國內外學(xué)者的廣泛關(guān)注。例如，在國外，美國學(xué)者曾經(jīng)利用氣缸內側的壓力信號圖像判斷氣閥故障及活塞環(huán)的磨損;捷克學(xué)者根據對千余種不同類(lèi)型的空壓機建立了常規性參數數據庫，確定評定參數，以判斷空壓機的工作狀態(tài)等。在國內，有些專(zhuān)家對往復式空壓機的缸蓋振動(dòng)信號進(jìn)行過(guò)簡(jiǎn)單分析，也有人在缸蓋振動(dòng)信號對缸內氣體壓力的影響方面進(jìn)行過(guò)研究。尤其是近幾年來(lái)，人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在往復式空壓機故障診斷方面的應用以及一些專(zhuān)家學(xué)者對空壓機的常規性能參數的監測和控制方面所做的工作，目的都是為了改變目前空壓機操作人員用耳聽(tīng)、眼看、憑借經(jīng)驗判斷故障的局面。然而，由于往復式空壓機結構復雜、激勵源多等特點(diǎn)，鑒于當前研究現狀以及上述研究資料表明，計算機技術(shù)的不完善和人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的初步使用，使得故障診斷技術(shù)目前還只是處于第三階段的整理完善和向第四階段的過(guò)渡時(shí)期，至今尚無(wú)一套像旋轉機械那樣成熟的、得到人們普遍認可和廣泛應用的診斷系統，以供選擇并獲得往復式空壓機工作狀態(tài)的有效特征參數。僅僅采取先憑經(jīng)驗或設想去確定和試湊特征參數，然后再進(jìn)行實(shí)驗驗證的方法是不充分的，且不能找出z*優(yōu)特征參數，離實(shí)際應用還有差距，也與其在工業(yè)中的重要地位不相稱(chēng)。
2、往復式空壓機的常見(jiàn)故障及機理
往復式空壓機故障按機理可分成兩大類(lèi)：一類(lèi)是流體性質(zhì)的，屬于機器熱力性能故障;另一類(lèi)是機械性質(zhì)的，屬于機械功能故障。引起故障的原因不同，確定故障所采集的信號和使用的方法也應有所不同。
2.1 往復式空壓機熱力性能的故障及機理
以多年的生產(chǎn)經(jīng)驗來(lái)看，造成往復式空壓機熱力故障的主要原因為填料函和氣閥等易損件的損壞。填料函的故障可使排氣量降低、壓比失調等。統計資料表明，氣閥故障占往復式空壓機故障總數的60%，氣閥故障可導致壓比失調、排氣溫度增高、排氣量降低等，嚴重時(shí)甚至可拉毛氣缸導致機組報廢。在實(shí)際生產(chǎn)中，現場(chǎng)操作人員常根據它來(lái)進(jìn)行診斷。
2.2往復式空壓機機械功能的故障及機理
在生產(chǎn)過(guò)程中典型的機械故障有閥片碎裂、十字頭及活塞桿斷裂、活塞環(huán)斷裂、汽缸開(kāi)裂、汽缸和汽缸蓋破裂、曲軸斷裂、連桿斷裂和變形、連桿螺栓斷裂、活塞卡住與開(kāi)裂、機身斷裂和燒瓦、電機故障等。實(shí)踐證明，氣閥故障的診斷在往復式空壓機故障診斷中是很重要的，但活塞桿斷裂、裂紋事故也較常見(jiàn)。由于運動(dòng)件較多，大多數還是機械性能故障。
3、往復式空壓機狀態(tài)監測、故障診斷方法及原理和技術(shù)特點(diǎn)
往復式空壓機作為復雜的機械設備，其狀態(tài)監測和故障診斷的技術(shù)手段和方法很多，通常采用的是在線(xiàn)間接診斷方法，即通過(guò)二次診斷信息來(lái)間接判斷其中關(guān)鍵零部件的狀態(tài)變化。常見(jiàn)的方法一般有：直觀(guān)檢測、熱力性能參數監測、振動(dòng)噪聲監測、潤滑油液分析、專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
3.1 直觀(guān)檢測
空壓機操作人員僅用耳聽(tīng)、眼看、憑借經(jīng)驗判斷設備的故障。隨著(zhù)機械設備朝著(zhù)高度自動(dòng)化的方向發(fā)展，該方法已無(wú)法滿(mǎn)足目前故障診斷的要求。
3.2 熱力性能參數監測
測量熱力性能參數，并據此判斷往復式空壓機狀態(tài)，從而診斷故障的研究，此研究已有較長(cháng)的歷史。一般通過(guò)儀表監測空壓機的油溫、水溫、排氣量、排氣壓力、冷卻水量等，為查找有關(guān)部件的故障提供有用的信息。由于該方法對故障點(diǎn)缺乏準確性及預測性，目前主要用于監測工藝參數及空壓機的運行狀態(tài)。
3.3 振動(dòng)噪聲監測
振動(dòng)監測診斷往復式空壓機故障，在實(shí)驗室已取得了許多研究成果。利用機器表面振動(dòng)信號診斷活塞、氣缸磨損、氣閥漏氣和主軸承狀態(tài);在氣缸頭安裝振動(dòng)傳感器，通過(guò)分析振動(dòng)信號診斷缸內故障;利用振動(dòng)信號診斷往復式空壓機主軸承故障;利用潤滑油管路內的壓力波信號診斷往復式空壓機軸承故障等。但由于背景噪聲干擾大、往復式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，該方法尚未全面推廣。
3.4 油液監測
潤滑油油液分析分為兩大類(lèi)：1)油液本身物理化學(xué)性能的分析，潤滑油的粘度、酸度、水分、燃油、閃點(diǎn)等;2)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(shí)施過(guò)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(lái)，國內外均研制出了用于現場(chǎng)的便攜式油液性能測試箱，可簡(jiǎn)便地測試油液的粘度、酸(堿)值、水分、機械雜質(zhì)等多項指標。潤滑油中磨粒監測技術(shù)則可分為在線(xiàn)和離線(xiàn)兩大類(lèi)。離線(xiàn)監測技術(shù)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(xiàn)監測技術(shù)主要有顆粒計數器、在線(xiàn)式鐵譜儀等，已經(jīng)投入使用的主要有光學(xué)型磨損顆粒計數器，電磁型磨損顆粒計數器，尚未投入實(shí)際使用但已在研究的有x射線(xiàn)磨損顆粒在線(xiàn)監測儀，超聲磨損顆粒監測儀等。
3.5 人工智能診斷往復式空壓機故障
人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)已廣泛應用于往復式空壓機故障診斷。故障診斷專(zhuān)家系統，是基于大量的實(shí)踐經(jīng)驗和領(lǐng)域專(zhuān)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問(wèn)題。它的優(yōu)點(diǎn)是推理預測簡(jiǎn)單、解釋機制強、易于建造、使用方便;其缺點(diǎn)是在診斷復雜裝備時(shí)，存在知識獲取的瓶頸和自學(xué)習、專(zhuān)家知識是否準確和可靠及推理機制過(guò)于簡(jiǎn)單等問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種大規模的分布式并列處理系統，具有組織性和自學(xué)習性，能從故障中學(xué)習，具有聯(lián)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(zhuān)家系統面臨的問(wèn)題，但它也存在如下不足：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。筆者嘗試采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對級差式空壓機進(jìn)行氣缸故障的診斷，也嘗試采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對空壓機進(jìn)行過(guò)診斷，都取得了一定的效果，見(jiàn)參考文獻1，2。
4、往復式空壓機故障診斷應注意的問(wèn)題
近年來(lái)往復式空壓機的故障診斷技術(shù)不斷發(fā)展，推陳出新，在實(shí)際運用中也積累了不少成功的經(jīng)驗，但往復式空壓機的在線(xiàn)狀態(tài)監測及故障診斷仍是目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，在進(jìn)行故障診斷時(shí)要注意以下幾點(diǎn)：
(1)小波分析、人工智能理論等多種分析技術(shù)相結合。由于往復式空壓機結構復雜，振動(dòng)激勵源多，被測信號中干擾噪聲多，且存在嚴重非平穩性和非線(xiàn)性，因此應注重非線(xiàn)性、非定常信號的處理。
(2)故障監測準確率不高。往復式空壓機故障在線(xiàn)監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，常會(huì )出現誤診。因此，應加深識別理論的研究。此外，目前研究大多停留在定性關(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測，不同的裂紋的類(lèi)型、長(cháng)度及方向在頻譜圖上的表現特征仍需要深入研究。
(3)一些典型故障仍不能診斷?；钊麠U、曲軸、連桿斷裂預測或存在裂紋診斷仍缺乏有效手段。國外文獻提出，用應變傳感器監測曲軸每一轉是否有逆向載荷來(lái)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測控制儀，能對金屬和非金屬裂紋動(dòng)態(tài)監控，在往復式空壓機上的應用前景如何需要進(jìn)一步深入研究。
(4)系統診斷方法單一，專(zhuān)家系統知識庫急需充實(shí)。往復式空壓機故障診斷實(shí)例很多都無(wú)法有效地表達成通用的診斷規則，故往復式空壓機故障診斷的專(zhuān)家系統知識庫急需充實(shí)。典型故障特征的研究實(shí)驗是知識庫知識的主要來(lái)源，鑒于往復式空壓機實(shí)驗研究的困難，應加強計算機輔助實(shí)驗的開(kāi)發(fā)工作。
(5)高可靠性、專(zhuān)用新型集成化、價(jià)格適中，特別是長(cháng)壽命的可預埋于機內的傳感器與監測儀的研制。
(6)由于往復式空壓機系統結構復雜，工作時(shí)振動(dòng)是非平穩的隨機過(guò)程，有時(shí)表現為非線(xiàn)性，所以對系統建立數學(xué)模型困難較大。而且通過(guò)振動(dòng)分析獲得往復式空壓機故障診斷與特征參數之問(wèn)的對應關(guān)系非常復雜，這些問(wèn)題都是亟待解決的。由上面分析可見(jiàn)，往復式空壓機故障診斷技術(shù)仍是個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。所以，我們應該利用已有的旋轉機械的故障診斷技術(shù)成果去研究往復式空壓機的故障。
5、結語(yǔ)
鑒于上面的分析，筆者認為，今后往復式空壓機故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是利用小波分析、人工智能理論、計算機輔助設計等方法與網(wǎng)絡(luò )化相結合，開(kāi)發(fā)出多源信息融合的實(shí)時(shí)在線(xiàn)故障診斷監測系統。在往復式空壓機故障診斷的過(guò)程中，可利用的狀態(tài)信息還很多，如機器運行過(guò)程中的過(guò)程量和過(guò)程參數以及排泄物信息等，但活塞桿、曲軸、氣閥的裂紋診斷仍是研究的重點(diǎn)。不同的特征參數有各自的敏感區域，表現出對不同故障靈敏度的不同，因此綜合利用大量信息進(jìn)行多源信息融合化，是今后往復式空壓機故障診斷技術(shù)應重點(diǎn)研究的課題。在實(shí)時(shí)在線(xiàn)診斷方面，應重點(diǎn)研制適合往復式空壓機故障診斷的專(zhuān)用新型集成化傳感器和觀(guān)測器，尋找各振動(dòng)信號之間相互交叉影響z*小的z*佳測點(diǎn)，利用現代信號處理方法以及智能理論等實(shí)現故障的自動(dòng)診斷。充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等的自學(xué)習能力并對歷史數據進(jìn)行數據挖掘，尤其是將計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)引入狀態(tài)監測和故障診斷領(lǐng)域，將成為實(shí)現在線(xiàn)故障診斷的一個(gè)發(fā)展趨勢。
隨著(zhù)裝備的不斷發(fā)展，對空壓機的性能要求越來(lái)越高，其結構也越來(lái)越復雜，因此對空壓機進(jìn)行狀態(tài)檢測和故障診斷具有重要的軍事和經(jīng)濟意義。如果在設備實(shí)際運行當中，如能對隱含的故障進(jìn)行正確的早期預報和診斷，使空壓機在不分解的情況下就能準確判斷出故障的部位，借助或依靠先進(jìn)的傳感器技術(shù)和動(dòng)態(tài)測試技術(shù)及計算機信號處理技術(shù)，分析設備中異常的部位和原因，對于減少和防止事故的發(fā)生，提高生產(chǎn)的經(jīng)濟效益，起到極大的促進(jìn)作用。開(kāi)發(fā)出能夠應用于指導實(shí)際生產(chǎn)的在線(xiàn)狀態(tài)監測與故障診斷技術(shù)，己成為社會(huì )化大生產(chǎn)的關(guān)鍵問(wèn)題。
1、往復式空壓機診斷技術(shù)的研究現狀
總結起來(lái)，空壓機故障診斷技術(shù)的發(fā)展大致可分四個(gè)階段：
(1)第一階段是在19世紀，當時(shí)機器設備本身技術(shù)水平和復雜程度都很低，一般采用事后維修方式。
(2)第二階段是進(jìn)入20世紀后，隨著(zhù)工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，裝備本身的技術(shù)復雜程度也有了提高，裝備故障或事故對生產(chǎn)的影響顯著(zhù)增加，在這種情況下，出現了定期預防維修方式。
(3)第三階段是從20世紀60年代開(kāi)始，特別是70年代，設備診斷技術(shù)隨著(zhù)現代計算機技術(shù)、數據處理技術(shù)等發(fā)展，出現了更科學(xué)的按設備狀態(tài)進(jìn)行維修的方式。
(4)第四階段是進(jìn)入20世紀80年代以后，人工智能技術(shù)和專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等開(kāi)始發(fā)展，并在實(shí)際工程中應用，使設備維修技術(shù)達到了智能化高度。雖然這一階段發(fā)展歷史并不長(cháng)，但已有研究成果表明，設備智能故障診斷具有十分廣泛的應用前景。
往復式空壓機是工業(yè)上應用量大、面廣的一種重要通用機械，其故障診斷比較復雜，對于其故障診斷技術(shù)的研究一直以來(lái)都得到了國內外學(xué)者的廣泛關(guān)注。例如，在國外，美國學(xué)者曾經(jīng)利用氣缸內側的壓力信號圖像判斷氣閥故障及活塞環(huán)的磨損;捷克學(xué)者根據對千余種不同類(lèi)型的空壓機建立了常規性參數數據庫，確定評定參數，以判斷空壓機的工作狀態(tài)等。在國內，有些專(zhuān)家對往復式空壓機的缸蓋振動(dòng)信號進(jìn)行過(guò)簡(jiǎn)單分析，也有人在缸蓋振動(dòng)信號對缸內氣體壓力的影響方面進(jìn)行過(guò)研究。尤其是近幾年來(lái)，人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在往復式空壓機故障診斷方面的應用以及一些專(zhuān)家學(xué)者對空壓機的常規性能參數的監測和控制方面所做的工作，目的都是為了改變目前空壓機操作人員用耳聽(tīng)、眼看、憑借經(jīng)驗判斷故障的局面。然而，由于往復式空壓機結構復雜、激勵源多等特點(diǎn)，鑒于當前研究現狀以及上述研究資料表明，計算機技術(shù)的不完善和人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的初步使用，使得故障診斷技術(shù)目前還只是處于第三階段的整理完善和向第四階段的過(guò)渡時(shí)期，至今尚無(wú)一套像旋轉機械那樣成熟的、得到人們普遍認可和廣泛應用的診斷系統，以供選擇并獲得往復式空壓機工作狀態(tài)的有效特征參數。僅僅采取先憑經(jīng)驗或設想去確定和試湊特征參數，然后再進(jìn)行實(shí)驗驗證的方法是不充分的，且不能找出z*優(yōu)特征參數，離實(shí)際應用還有差距，也與其在工業(yè)中的重要地位不相稱(chēng)。
2、往復式空壓機的常見(jiàn)故障及機理
往復式空壓機故障按機理可分成兩大類(lèi)：一類(lèi)是流體性質(zhì)的，屬于機器熱力性能故障;另一類(lèi)是機械性質(zhì)的，屬于機械功能故障。引起故障的原因不同，確定故障所采集的信號和使用的方法也應有所不同。
2.1 往復式空壓機熱力性能的故障及機理
以多年的生產(chǎn)經(jīng)驗來(lái)看，造成往復式空壓機熱力故障的主要原因為填料函和氣閥等易損件的損壞。填料函的故障可使排氣量降低、壓比失調等。統計資料表明，氣閥故障占往復式空壓機故障總數的60%，氣閥故障可導致壓比失調、排氣溫度增高、排氣量降低等，嚴重時(shí)甚至可拉毛氣缸導致機組報廢。在實(shí)際生產(chǎn)中，現場(chǎng)操作人員常根據它來(lái)進(jìn)行診斷。
2.2往復式空壓機機械功能的故障及機理
在生產(chǎn)過(guò)程中典型的機械故障有閥片碎裂、十字頭及活塞桿斷裂、活塞環(huán)斷裂、汽缸開(kāi)裂、汽缸和汽缸蓋破裂、曲軸斷裂、連桿斷裂和變形、連桿螺栓斷裂、活塞卡住與開(kāi)裂、機身斷裂和燒瓦、電機故障等。實(shí)踐證明，氣閥故障的診斷在往復式空壓機故障診斷中是很重要的，但活塞桿斷裂、裂紋事故也較常見(jiàn)。由于運動(dòng)件較多，大多數還是機械性能故障。
3、往復式空壓機狀態(tài)監測、故障診斷方法及原理和技術(shù)特點(diǎn)
往復式空壓機作為復雜的機械設備，其狀態(tài)監測和故障診斷的技術(shù)手段和方法很多，通常采用的是在線(xiàn)間接診斷方法，即通過(guò)二次診斷信息來(lái)間接判斷其中關(guān)鍵零部件的狀態(tài)變化。常見(jiàn)的方法一般有：直觀(guān)檢測、熱力性能參數監測、振動(dòng)噪聲監測、潤滑油液分析、專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
3.1 直觀(guān)檢測
空壓機操作人員僅用耳聽(tīng)、眼看、憑借經(jīng)驗判斷設備的故障。隨著(zhù)機械設備朝著(zhù)高度自動(dòng)化的方向發(fā)展，該方法已無(wú)法滿(mǎn)足目前故障診斷的要求。
3.2 熱力性能參數監測
測量熱力性能參數，并據此判斷往復式空壓機狀態(tài)，從而診斷故障的研究，此研究已有較長(cháng)的歷史。一般通過(guò)儀表監測空壓機的油溫、水溫、排氣量、排氣壓力、冷卻水量等，為查找有關(guān)部件的故障提供有用的信息。由于該方法對故障點(diǎn)缺乏準確性及預測性，目前主要用于監測工藝參數及空壓機的運行狀態(tài)。
3.3 振動(dòng)噪聲監測
振動(dòng)監測診斷往復式空壓機故障，在實(shí)驗室已取得了許多研究成果。利用機器表面振動(dòng)信號診斷活塞、氣缸磨損、氣閥漏氣和主軸承狀態(tài);在氣缸頭安裝振動(dòng)傳感器，通過(guò)分析振動(dòng)信號診斷缸內故障;利用振動(dòng)信號診斷往復式空壓機主軸承故障;利用潤滑油管路內的壓力波信號診斷往復式空壓機軸承故障等。但由于背景噪聲干擾大、往復式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，該方法尚未全面推廣。
3.4 油液監測
潤滑油油液分析分為兩大類(lèi)：1)油液本身物理化學(xué)性能的分析，潤滑油的粘度、酸度、水分、燃油、閃點(diǎn)等;2)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(shí)施過(guò)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(lái)，國內外均研制出了用于現場(chǎng)的便攜式油液性能測試箱，可簡(jiǎn)便地測試油液的粘度、酸(堿)值、水分、機械雜質(zhì)等多項指標。潤滑油中磨粒監測技術(shù)則可分為在線(xiàn)和離線(xiàn)兩大類(lèi)。離線(xiàn)監測技術(shù)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(xiàn)監測技術(shù)主要有顆粒計數器、在線(xiàn)式鐵譜儀等，已經(jīng)投入使用的主要有光學(xué)型磨損顆粒計數器，電磁型磨損顆粒計數器，尚未投入實(shí)際使用但已在研究的有x射線(xiàn)磨損顆粒在線(xiàn)監測儀，超聲磨損顆粒監測儀等。
3.5 人工智能診斷往復式空壓機故障
人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家系統和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)已廣泛應用于往復式空壓機故障診斷。故障診斷專(zhuān)家系統，是基于大量的實(shí)踐經(jīng)驗和領(lǐng)域專(zhuān)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問(wèn)題。它的優(yōu)點(diǎn)是推理預測簡(jiǎn)單、解釋機制強、易于建造、使用方便;其缺點(diǎn)是在診斷復雜裝備時(shí)，存在知識獲取的瓶頸和自學(xué)習、專(zhuān)家知識是否準確和可靠及推理機制過(guò)于簡(jiǎn)單等問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種大規模的分布式并列處理系統，具有組織性和自學(xué)習性，能從故障中學(xué)習，具有聯(lián)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(zhuān)家系統面臨的問(wèn)題，但它也存在如下不足：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。筆者嘗試采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對級差式空壓機進(jìn)行氣缸故障的診斷，也嘗試采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對空壓機進(jìn)行過(guò)診斷，都取得了一定的效果，見(jiàn)參考文獻1，2。
4、往復式空壓機故障診斷應注意的問(wèn)題
近年來(lái)往復式空壓機的故障診斷技術(shù)不斷發(fā)展，推陳出新，在實(shí)際運用中也積累了不少成功的經(jīng)驗，但往復式空壓機的在線(xiàn)狀態(tài)監測及故障診斷仍是目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，在進(jìn)行故障診斷時(shí)要注意以下幾點(diǎn)：
(1)小波分析、人工智能理論等多種分析技術(shù)相結合。由于往復式空壓機結構復雜，振動(dòng)激勵源多，被測信號中干擾噪聲多，且存在嚴重非平穩性和非線(xiàn)性，因此應注重非線(xiàn)性、非定常信號的處理。
(2)故障監測準確率不高。往復式空壓機故障在線(xiàn)監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，常會(huì )出現誤診。因此，應加深識別理論的研究。此外，目前研究大多停留在定性關(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測，不同的裂紋的類(lèi)型、長(cháng)度及方向在頻譜圖上的表現特征仍需要深入研究。
(3)一些典型故障仍不能診斷?；钊麠U、曲軸、連桿斷裂預測或存在裂紋診斷仍缺乏有效手段。國外文獻提出，用應變傳感器監測曲軸每一轉是否有逆向載荷來(lái)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測控制儀，能對金屬和非金屬裂紋動(dòng)態(tài)監控，在往復式空壓機上的應用前景如何需要進(jìn)一步深入研究。
(4)系統診斷方法單一，專(zhuān)家系統知識庫急需充實(shí)。往復式空壓機故障診斷實(shí)例很多都無(wú)法有效地表達成通用的診斷規則，故往復式空壓機故障診斷的專(zhuān)家系統知識庫急需充實(shí)。典型故障特征的研究實(shí)驗是知識庫知識的主要來(lái)源，鑒于往復式空壓機實(shí)驗研究的困難，應加強計算機輔助實(shí)驗的開(kāi)發(fā)工作。
(5)高可靠性、專(zhuān)用新型集成化、價(jià)格適中，特別是長(cháng)壽命的可預埋于機內的傳感器與監測儀的研制。
(6)由于往復式空壓機系統結構復雜，工作時(shí)振動(dòng)是非平穩的隨機過(guò)程，有時(shí)表現為非線(xiàn)性，所以對系統建立數學(xué)模型困難較大。而且通過(guò)振動(dòng)分析獲得往復式空壓機故障診斷與特征參數之問(wèn)的對應關(guān)系非常復雜，這些問(wèn)題都是亟待解決的。由上面分析可見(jiàn)，往復式空壓機故障診斷技術(shù)仍是個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。所以，我們應該利用已有的旋轉機械的故障診斷技術(shù)成果去研究往復式空壓機的故障。
5、結語(yǔ)
鑒于上面的分析，筆者認為，今后往復式空壓機故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是利用小波分析、人工智能理論、計算機輔助設計等方法與網(wǎng)絡(luò )化相結合，開(kāi)發(fā)出多源信息融合的實(shí)時(shí)在線(xiàn)故障診斷監測系統。在往復式空壓機故障診斷的過(guò)程中，可利用的狀態(tài)信息還很多，如機器運行過(guò)程中的過(guò)程量和過(guò)程參數以及排泄物信息等，但活塞桿、曲軸、氣閥的裂紋診斷仍是研究的重點(diǎn)。不同的特征參數有各自的敏感區域，表現出對不同故障靈敏度的不同，因此綜合利用大量信息進(jìn)行多源信息融合化，是今后往復式空壓機故障診斷技術(shù)應重點(diǎn)研究的課題。在實(shí)時(shí)在線(xiàn)診斷方面，應重點(diǎn)研制適合往復式空壓機故障診斷的專(zhuān)用新型集成化傳感器和觀(guān)測器，尋找各振動(dòng)信號之間相互交叉影響z*小的z*佳測點(diǎn)，利用現代信號處理方法以及智能理論等實(shí)現故障的自動(dòng)診斷。充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等的自學(xué)習能力并對歷史數據進(jìn)行數據挖掘，尤其是將計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)引入狀態(tài)監測和故障診斷領(lǐng)域，將成為實(shí)現在線(xiàn)故障診斷的一個(gè)發(fā)展趨勢。
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