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往复式压缩机故障诊断技术探究

秦福星   点击:

  往复式压缩机在工业中的应用十分广泛,因此,对往复式压缩机的运行状态进行监测和故障诊断,研究其故障诊断技术,具有十分重要的安全和经济效益。由于往复式压缩机类型结构多样化,发生的故障也多种多样,诊断方法也相对比较复杂。下面笔者将针对相关问题展开论述:

往复式压缩机故障诊断技术探究

  一、往复式压缩机的常见故障分析

  1.1压缩机的常见故障和机理

  往复式压缩机的常见故障主要有两大类:机械性质和流体性质。机械性质是指机械动力性能出现故障,故障的主要原因是运动零件的结构出现裂纹、间隙有变化等。故障的主要表现是机械运动时有异常的震动、发热和响声;流体性质是一种机械热力性能故障,该故障具有温差、压力异常、排气量不足的主要特征。出现故障的主要原因是吸气滤清器、活塞环、气阀、冷却水路等部位出现故障,对于这类现象可以用参数法进行诊断。

  1.2压缩机机械功能故障分析

  在机械运动过程中,比较典型的机械故障包括连杆螺栓、活塞环、曲轴、阀片、十字头等断裂,汽缸和汽缸盖破裂,烧瓦、电机故障等。在往复式压缩机的实际操作中,气阀故障的诊断是十分重要的,因为连杆、活塞杆等断裂是较常见现象,且压缩机的运动部件很多,所以大部分故障问题还是机械性能故障。

  1.3压缩机热力性能的故障分析

  根据多年的生产经验分析,往复式压缩机热力故障的原因通常是气阀和填料函等部件的损坏。填料函若出现故障会造成压比失调、降低排气量等统计表明,往复式压缩机故障中有60%为气阀故障,气阀若出现故障会增加排气的温度,降低排气量,造成压比失调等,情况严重的会导致整个机组报废。在现场操作中,工作人员经常根据气阀来诊断压缩机的故障问题。

  二、往复式压缩机常见故障诊断方式

  2.1人体直观检查诊断

  人体直观检查诊断主要是指通过对相关问题进行询问了解,或者对故障所表现出来的物理特性进行触觉、嗅觉、听觉等方面的检查和了解,进而发现其中存在的问题。这是最基本也是最初级的故障诊断方式,能够比较迅速的发现表面故障,进而采取措施排除。

  2.2振动噪音监测法

  很多实验室已经通过振动噪音监测法诊断压缩机的故障并取得不少研究成果。根据机械表面的振动现状分析主轴承状态、气阀漏气、汽缸磨损等现象。例如在气缸头部装置振动传感器,根据分析振动信号判断汽缸内部故障;根据油管路内的压力波信号判断压缩机轴承故障;根据振动信号判断压缩机主轴承故障。但因为在机械操作过程中会产生很大的噪声,噪声会干扰信号的稳定性,影响传感器的可靠度,所以振动噪音监测法还未全面推广。

  2.3油液检测法

  润滑油油液分析法主要有两类:油液中磨损信息分析和油液物理化学性能分析。油液中磨损信息的分析主要有颗粒监测技术、铁谱分析以及光谱分析等;油液本身物理化学性能分析主要包括润滑油的燃点、水分以及黏度等方面的分析。油液监测的实施步骤有提取样品、获取监测数据、确定诊断结论等。

  2.4热力性能参数监测法

  根据仪表监测往复式压缩机的冷却水量、排气量、水温、油温等数据信息,为诊断部件故障提供参考依据。热力性能参数监测法在诊断和预测故障时缺乏准确性,所以目前主要应用于压缩机的运行状态和监测工艺参数。

  2.5人工智能诊断

  随着计算机技术的不断进步,人工智能诊断系统被应用于工业生产的各个领域,压缩机的故障诊断也不例外。人工智能诊断是一种使用专家系统和神经网络系统,人工神经网络具有自学性和组织性特点,具备联想记忆功能,能从设备故障中学习、积累经验,并借助故障方面的知识,同时以一些搜索方式和推理方式作为辅助,对较为复杂的系统故障进行诊断的智能化计算机程序系统。其所具有的优势是诊断方式较为简单快捷且解释机制强,但缺陷是推理机制太过简单且所借助的知识是否可靠等等。

  2.6早期预警技术

  早期预警技术能够对设备的异常信息做出快速的分析和判断,并准确地得出设备当前时刻的异常信息、开停车状态、异常诊断结论等信息,进而主动反馈输出结果,有效辅助现场工作人员对设备进行统一管理。当前主要的研究方向包括气阀故障及预警、活塞杆断裂故障及预警、大头瓦磨损故障及预警等等,并通过相关实验得出了相应的结论,在减少故障发生方面起到了至关重要的作用。随着研究的不断深入,越来越多的典型故障决策模型将会建立起来,诊断经验的积累不断增多,决策模型和预警方法将会进一步改进提升,提高对故障诊断的准确性,保证设备的正常运行。

  三、结束语

  综上所述,在工业化发展日益繁荣的今天,对往复式压缩机常见故障的相关研究有着十分重要的现实意义,往复式压缩机故障诊断过程中,由于其结构复杂,激励源多,故障类型多,可以利用的状态信息多,不同特征参数对不同故障灵敏度有所不同。因此,综合利用大量信息进行多源信息融合化,是今后往复式压缩机故障诊断技术中的重点。

  另外,充分利用人工智能的故障诊断专家系统和神经网络,并将计算机网络技术引入状态监测和故障诊断领域,实现技术共享,能提高诊断的准确度,也是目前往复式压缩机诊断的革新之处。

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