往复压缩机故障诊断实例

阐述了往复压缩机故障诊断技术原理及现场操作方法,结合现场诊断实例进行了深入分析,为企业现场设备维护人员、往复压缩机巡检维护和企业预防设备故障提供参考。     

基于示功图的往复压缩机故障诊断技术

往复压缩机结构复杂、激励源多,常规的机械振动声学法难以满足压缩机故障诊断的需要.示功图是有效的参数法诊断手段,是反应设备内部能量循环的最佳方式,可在较深层次上诊断压缩机故障.介绍了往复压缩机气缸内动态压力的测取方法,比较了常用的示功图测试装置,详细阐述了基于示功图分析的故障诊断方法,并对常见的进气阀、排气阀、活塞环泄漏故障进行了基于示功图法的故障分析.     

基于AR模型的往复压缩机故障诊断

往复压缩机是一个非常复杂的机械系统,激励源多,因而所测的振动信号包含各种成分和干扰,属于典型的非平稳振动信号。将现代谱估计中的AR模型应用于该种振动信号的分析诊断中,通过相同结构的往复压缩机的振动信号的AR谱之间的对比分析,证实了AR模型分析法在其故障诊断中的有效性和对其振动信号分析的适用性,为往复压缩机故障诊断的研究提供了一种有效的方法。     

计算机在往复压缩机故障诊断中的应用

主要介绍如何借助计算机（微机）对往复压缩机填料的机械故障进行在线监测与诊断。     

基于RBF神经网络的往复压缩机气阀故障诊断

提出了一种往复压缩机气阀的故障诊断方法.把往复压缩机气阀的振动信号作为识别故障的特征向量,送入RBF神经网络中,进行故障类别的自动识别.试验结果表明,该诊断模型对往复压缩机气阀故障诊断具有良好的诊断效果,系统不仅能够检测到往复压缩机气阀故障的存在,而且能够比较准确地识别往复压缩机气阀的故障模式.     

基于小波神经网络的往复压缩机故障诊断方法研究

针对往复压缩机在线故障诊断时难以提取故障特征的实际情况,提出一种适于往复压缩机的在线诊断方法。该方法利用小波包对采集信号进行分解和重构来构造能量特征向量,用该方法构造的特征向量能有效地反映往复压缩机的故障特征,通过用BP神经网络进行故障诊断,结果表明该方法能提高往复压缩机的诊断率。     

往复压缩机故障诊断专家系统知识库的构建

分析了往复压缩机的故障表现形式，提出了在往复压缩机故障诊断专家系统中采用广义故障树知识表示方法，介绍了簇复压缩机故障诊断专家系统知识库的组成及其功能和特点。     

往复压缩机故障诊断研究现状及展望

叙述了往复压缩机故障诊断的意义及研究现状，对往复压缩机常见故障及机理进行了分析，并介绍了国内外一些常见的往复压缩机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点，最后提出了往复压缩机的故障诊断技术的难点和发展方向，为从事该方面研究提供借鉴。     

往复压缩机故障诊断方法的研究

在分析、归纳往复发缩机常见各类故障及故障方法的基础上,研究参数法、振动声学法和油液分析法的工作原理、实施难点及适应范围,为适用适宜的方法诊断往复压缩机故障提供选择的基础。     

往复压缩机气阀故障诊断的信息融合方法研究

针对使用单一信号对往复压缩机气阀故障进行诊断时所存在的不足．提出一种适合气阀故障诊断的信息融合方法。该方法将气阀的压力信号和振动信号特征进行信息融合，再通过RBF神经网络进行故障诊断。诊断实例表明该方法能更准确地诊断出气阀的各种故障。     

基于振动测试的往复式压缩机的故障诊断

往复式压缩机是各类生产企业中通用的动力设备,应用于冶金、矿山、船舶、机械制造等行业部门。往复式压缩机的故障诊断通常使用振动法,但由于其机械结构复杂、运动部件多、工作时振动激励源较多,发生的故障也是多种多样,因此往复式压缩机的故障诊断就相对较复杂。介绍了压缩机振动故障的几种基本形式和原因,并通过实例对压缩机故障进行了分析。     

基于振动测试的往复式压缩机的故障诊断

往复式压缩机是各类生产企业中通用的动力设备,应用于冶金、矿山、船舶、机械制造等行业部门,尤其是在船舶上的应用更加广泛,往复式压缩机的故障诊断通常使用振动法,但由于其机械结构复杂、运动部件多、工作时振动激励源较多,发生的故障也是多种多样,因此往复式压缩机的故障诊断就相对较复杂。本文介绍了压缩机振动故障的几种基本形式和原因,并通过实例对压缩机故障进行了分析。     

基于多源信息融合的往复式压缩机故障诊断方法

往复式压缩机结构复杂,振动激励源多,故障关联性较强,需要依靠多种类型的传感器所采集的信息来对往复式压缩机故障进行诊断。在融合往复式压缩机多种类型传感器采集的特征信息基础上,提出一种基于多源信息融合的往复式压缩机故障诊断方法,构建信息融合诊断框架。利用往复式压缩机多种类型传感器所采集的数据信息构建特征证据体,使用径向基神经网络对每个证据体进行初步诊断,根据加权证据融合理论融合各个证据体初步诊断结果,得到最终诊断结果。使用提出的方法对往复式压缩机3种工况的试验数据进行融合诊断,诊断结果表明：使用加权证据融合理论融合多源传感器信息的诊断结果可信度高,不确定性小,能够准确对往复式压缩机故障状态进行诊断识别。     

裂解气压缩机振动故障诊断分析

针对裂解气压缩机出现的振动异常情况。采用ENTRX在线监测系统，对其振动信号进行采集和处理，并由其频谱特性、相位特性以及轴心轨迹进行相应的故障诊断，初步实现设备的预测维修，以保证压缩机安全、可靠地工作。     

基于三次hermite插值lmd方法的往复压缩机故障诊断技术

针对往复压缩机振动信号的强非平稳特性和多分量耦合特性,提出了一种基于三次hermite插值的lmd方法.该方法结合三次hermite插值法的优良保形特性,以其对信号极值点进行插值包络,提高局部均值函数和包络估计函数的拟合精度.以往复压缩机轴承故障振动信号为研究对象,通过与原有lmd方法的对比,验证了此方法的优越性,实现了轴承间隙故障的准确诊断.     

往复压缩机故障振动诊断标准的建立与完善

回顾了压缩机故障振动诊断标准的应用现状，分别阐述了绝对标准和相对标准，同时提出了自动寻优诊断标准，使得针对不同的设备、不同的故障，选择灵敏有效的方法，从而建立适合设备自身所需的最优诊断标准。     

基于振动、油液监测技术的往复式空压机故障诊断

往复式空压机是各类生产企业中通用的动力设备,应用于冶金、矿山、船舶、机械制造等行业部门,尤其是在船舶上的应用更加广泛,其故障诊断通常使用振动法,但由于其机械结构复杂、运动部件多、工作时振动激励源较多,有时利用振动信号确定故障部位较难。介绍了利用振动、油液分析技术综合诊断空压机故障,并通过一实例具体分析了一空压机的故障诊断方法。     

基于多重分形的往复压缩机分级诊断研究

应用多重分形理论实现了往复压缩机振动信号的故障特征提取。广义维数Dq作为故障特征参数能够很好地反映往复压缩机的工作状态。广义维数谱中Dq的最大值与最小值之差△Dq反应了振动信号波动的大小,通过比较压缩机两级正常与故障状态下的△Dq之差,可以评定哪一级出现了故障,实现往复压缩机运行状态的分级诊断。对多种故障类型的大量数据分析验证了此方法的有效性。     

基于EMD信息熵和支持向量机的往复压缩机轴承故障诊断

往复压缩机工况恶劣、结构复杂、易损件多等特点,增加了压缩机故障诊断难度。将EMD信息熵和支持向量机(SVM)技术相结合,应用于压缩机轴承故障诊断。通过EMD对压缩机轴承信号进行分解,计算其信息熵值,并提取出能反映轴承工作状态的信息熵,将其作为特征向量训练SVM网络。结果表明,EMD信息熵和支持向量机相结合的方法,可以准确识别压缩机轴承故障。