近年来，往复压缩机的故障诊断技术不断发展、推陈出新，在实际运用中也积
累了不少成功的经验，但往复压缩机的在线状态监测及故障诊断仍是目前研究的热
点和难点。对往复压缩机进行故障诊断时，要注意以下一些问题：
①小波分析、人工智能理论等多种分析技术相结合。由于往复压缩机结构复；
杂、振动激励源多、被测信号中干扰噪声多、且存在严重的非平稳性和非线性，因
此应注重非线性、非定常信号的处理。
②故障监测准确率不高。往复压缩机故障在线监测获取的故障信息一般都是
间接采集获得，都带有一定程度的不确定性，常常会出现误诊。因此，应加深识别
理论的研究。此外，目前的研究大多停留在故障特征的定性关系上，定量关系仍有
待确定。如气阀的故障诊断，对阀片的前期裂纹存在的预测，不同裂纹的类型、长
度及方向在频谱图上的表现特征仍需深人研究。
③一些典型故障仍不能诊断。活塞杆、曲轴、连杆断裂预澜或存在裂纹诊断
仍缺乏有效手段。国外文献提出用应变传感器监测曲轴每一转是否有逆向载荷来判
断活塞杆中的缺陷，其准确性和可靠性仍值得研究。北京理工大学所研制的新型非
表面接触式传感器及监测控制仪，能对金属和非金属裂纹动态监控，但在往复压缩
机上的应用前景如何，仍需要进一步深入研究。
④系统诊断方法单一，专家系统知识库急需充实。在往复压缩机故障诊断实
例中，很多都无法有效地表达成通用的诊断规则，故往复压缩机故障诊断的专家系
统知识库急需充实。典型故障特征的研究试验是知识库知识的主要来源，鉴于往复
压缩机试验研究的困难，应加强计算机辅助试验的开发工作。
⑤高可靠性、专用新型集成化、价格适中，特别是长寿命的可预埋于往复压
缩机内的传感器与监测仪的研制。
⑥由于往复压缩机系统结构复杂、工作时振动是非平稳的随机过程，有时表现
为非线性，所以对系统建立数学模型困难较大；另外，通过振动分析获得往复压缩机
故障诊断与特征参数之间的对应关系非常复杂，这些问题都是亟待解决的。
由上面分析可见，往复压缩机故障诊断技术仍是个难点问题。所以，我们应该
利用已有的旋转机械的故障诊断技术成果，去研究往复压缩机的故障。
总之，今后往复压缩机故障诊断技术的发展趋势是利用小波分析、人工智能理
论、计算机辅助设计等方法与网络化相结合，开发出往复压缩机多源信息融合的实
时在线故障诊断监测系统。
在往复压缩机故障诊断的过程中，可利用的状态信息还很多，如机器运行过程
中的过程量、过程参数以及排泄物信息等，但活塞杆、曲轴、气阀的裂纹诊断仍是
研究的重点。不同的特征参数有各自的敏感区域，表现出对不同故障的灵敏度不
同，因此综合利用大量信息进行多源信息融合化，是今后往复压缩机故障诊断技术
应重点研究的课题。在实时在线诊断方面，应重点研制适合往复压缩机故障诊断的
专用新型集成化传感器和观测器，寻找各振动信号之间相互交叉影响最小的最佳测
点，并利用现代信号处理方法以及智能理论等实现故障的自动诊断。充分利用神经
网络等的自学习能力对历史数据进行数据挖掘，尤其是将计算机网络技术引入状态
监测和故障诊断领域，将成为实现在线故障诊断的一个发展趋势。
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