四、往復壓縮機故障診斷應注意的問題
近年來，往復壓縮機的故障診斷技術不斷發展、推陳出新，在實際運用中也積累了不少成功的經驗，但往復壓縮機的在線狀態監測及故障診斷仍是目前研究的熱點和難點。對往復壓縮機進行故障診斷時，要注意以下一些問題：
①小波分析、人工智能理論等多種分析技術相結合。由于往復壓縮機結構復雜、振動激勵源多、被測信號中干擾噪聲多、且存在嚴重的非平穩性和非線性，因此應注重非線性、非定常信號的處理。
②故障監測準確率不高。往復壓縮機故障在線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，常常會出現誤診。因此，應加深識別理論的研究。此外，目前的研究大多停留在故障特征的定性關系上，定量關系仍有待確定。如氣閥的故障診斷，對閥片的前期裂紋存在的預測，不同裂紋的類型、長度及方向在頻譜圖上的表現特征仍需深入研究。
③一些典型故障仍不能診斷。活塞桿、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態監控，但在往復壓縮機上的應用前景如何，仍需要進一步深人研究。
④系統診斷方法單一，專家系統知識庫急需充實。在往復壓縮機故障診斷實例中，很多都無法有效地表達成通用的診斷規則，故往復壓縮機故障診斷的專家系統知識庫急需充實。典型故障特征的研究試驗是知識庫知識的主要來源，鑒于往復壓縮機試驗研究的困難，應加強計算機輔助試驗的開發工作。
⑤高可靠性、專用新型集成化、價格適中，特別是長壽命的可頂埋于往復壓縮機內的傳感器與監測儀的研制。
⑥由于往復壓縮機系統結構復雜、工作時振動是非平穩的隨機過程，有時表現為非線性，所以對系統建立數學模型困難較大；另外，通過振動分析獲得往復壓縮機故障診斷與特征參數之間的對應關系非常復雜，這些問題都是亟待解決的。
由上面分析可見，往復壓縮機故章診斷技術仍是個難點問題。所以，我們應該利用已有的旋轉機械的故障診斷技術成果，去研究往復壓縮機的故障。
總之，今后往復壓縮機故障診斷技術的發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絡化相結合，開發出往復壓縮機多源信息融合的實時在線故障診斷監測系統。
在往復壓縮機故障診斷的過程中，可利用的狀態信息還很多，如機器運行過程中的過程量、過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。不同的特征參數有各自的敏感區域，表現出對不同故障的靈敏度不同，因此綜合利用大量信息進行多源信息融合化，是今后往復壓縮機故障診斷技術應重點研究的課題。在實時在線診斷方面，應重點研制適合往復壓縮機故障診斷的專用新型集成化傳感器和觀測器，尋找各振動信號之間相互交叉影響最小的最佳測點，并利用現代信號處理方法以及智能理論等實現故障的自動診斷。充分利用神經網絡等的自學習能力對歷史數據進行數據挖掘，尤其是將計算機網絡技術引人狀態監測和故障診斷領域，將成為實現在線故障診斷的一個發展趨勢。
