往复压缩机故障诊断模型技术研究及应用

在研究往复压缩机气阀、活塞环、活塞支撑环等关键部件故障机理基础上,建立了示功图、活塞杆下沉量监测的量化数学模型;研究了往复压缩机常见故障逻辑决断方法,建立了往复压缩机专家诊断系统并应用于设备维修决策。     

多级压缩机故障诊断技术

阐述多级压缩机故障诊断策略,建立多级压缩机数学模型及样本库,运用人工神经网络技术诊断压缩级的故障。     

往复压缩机故障样本库的建立

通过“压力激发”这个概念建立了阀腔脉动压力与阀片运动规律、气缸压力之间的联系,并建立相应的数学模型。通过对压缩机故障的模拟计算建立故障样本库,为识别故障提供必要的基础。     

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。     

基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断

往复压缩机以多源非线性冲击振动信号为主,应用传统方法难以从振动信号中提取故障特征,为此提出一种基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断方法。以气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂及弹簧损坏4种状态下往复压缩机气阀振动信号为分析数据,在小波阈值降噪处理的基础上,采用均值符号化方法计算信号的归一化Lempel-Ziv复杂度(Lempel-Zivcomplexity,LZC)指标,分别给出各状态相应的LZC特征区间,利用BP人工神经网络对各状态信号的有效值特征、功率谱能量特征及LZC特征分别进行训练和测试,结果表明LZC更能准确区分不同状态的往复压缩机气阀故障,为往复压缩机故障诊断和维修决策提供了一种有效方法。     

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.     

基于往复压缩机轴心轨迹特征的故障诊断方法研究

往复压缩机的故障诊断一直以来都是研究工作的重点问题,对其关键运动部件的监测诊断更是研究的热点之一.当往复压缩机发生运动部件磨损、撞缸等故障时,活塞杆的运行状态会发生改变,进而引起活塞杆轴心轨迹的变化.因此,提出了一种基于活塞杆轴心轨迹的往复压缩机智能诊断方法.首先,文章利用改进的离散点轮廓包络方法提取活塞杆轴心轨迹特征...     

往复压缩机故障诊断技术研究现状与展望

综述往复压缩机故障诊断的国内外研究现状。内容包括：诊断方法;故障信息处理技术;故障诊断智能系统及有关诊断仪器设备的开发现状,并对今后发展方向进行了阐述。     

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。     

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。     

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。     

往复压缩机在线示功监测系统研究

针对往复压缩机的故障特点,研究开发了往复压缩机在线示功监测系统。介绍了在线示功监测系统的组成、工作原理、软件的设计以及在工业实践应用中的监测实例,为往复压缩机的故障诊断及高效运行提供保障。     

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。     

往复压缩机气体压缩热力过程研究

建立了往复压缩机压缩过程中伴有气体泄漏和不稳定传热耦合作用下的变质量系统气体压缩热力过程的数学模型,应用龙格-库塔法对其进行数值求解,并分别讨论了传热、质量泄漏及其耦合作用对气体压缩热力过程的影响.结果表明:气体质量泄漏对压缩热力过程影响较大,延长了压缩进程,在示功图上其过程线较为平坦.通过数值计算结果与实验测试结果的比较证实了所建立的压缩过程数学模型的正确性,所得到的压缩热力过程更符合往复压缩机的实际工作过程.     

基于ITD与排列熵的往复压缩机故障特征提取方法研究

针对往复压缩机振动信号的非平稳、非线性和特征耦合特性,提出了基于ITD与排列熵的往复压缩机轴承故障特征提取方法.利用ITD方法将各状态振动信号分解为一系列PR分量,依据相关性系数选择代表故障状态主要信息的PR分量,计算其排列熵形成有效的特征向量.以平均样本距离为特征向量可分性标准,对比了ITD与近似熵方法所提取特征向量,结果表明此法具有更好的可分性.     

往复压缩机多重分形故障特征提取

实现了基于多重分形的往复压缩机振动信号的故障特征提取。针对往复压缩机振动信号的非线性和非平稳性,使用多重分形谱和广义维数对压缩机振动信号进行分析,从中提取可识别的故障特征。分析结果发现多重分形谱中的△α值和广义维数Dq作为故障特征能够很好地反映往复压缩机的工作状态,为往复压缩机的故障特征识别提供了必要依据。     

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。