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1 往復壓縮機常見故障 往復壓縮機是一種容積式壓縮機，具有壓力適用范圍廣、壓縮效率高、工作壓力穩定等特點，在生產中應用廣泛。在正常運轉時，作用于運動機構上的主要有慣性力、氣體力和相對運動表面之間產生的摩擦力。其結構復雜，易損件較多，出現故障的概率大。而且一旦出現故障，不能及時發現并排除，造成事故，給生產帶來巨大的經濟損失，有時甚至會造成人身傷忘。往復式壓縮機典型故障與原因如表1所示。 2 往復壓縮機故障監測診斷方法 往復壓縮機廣泛應用于化工工藝過程、氣體輸送以及動力工程等重要場合，在國民經濟的很多部門中屬于必不可少的關鍵設備。隨著機械設備在線監測技術的不斷發展，越來越多的往復壓縮機安裝了在線監測系統，其采用多種傳感器，如溫度、壓力、振動、位移（測量活塞桿沉降）等傳感器，來監測整個機組及其零部件的運行狀態，從而做到對故障的提前預知，避免惡性故障的發生。 目前國內外從事往復壓縮機在線監測的企業主要有北京博華信智、Hoerbiger、Bently （GE）、西馬力等公司，其中北京博華信智科技股份有限公司的產品BH5000R往復機械在線監測診斷系統已經在國內煉化等企業得到廣泛應用，并取得了良好的故障預警診斷實效。  往復壓縮機采用的主要監測方法如下： （1）工況熱力參數法。熱力參數是根據往復壓縮機的熱力參數來判斷設備及其零部件運轉狀況的一種方法。熱力參數包括往復壓縮機的進、 排氣溫度、壓力，冷卻水、潤滑油的溫度、壓力和流量。 （2） 振動檢測分析法。振動聲學法監測是指通過對機械設備的振動、噪聲信號的檢測、分析、處理尋找機器故障的方法。理論上講，振動信號含有的信息最豐富，以此來尋找故障源最簡便，該方法在旋轉機械診斷技術中的應用最普遍。目前氣閥振動信號的分析處理方法主要有：頻譜分析法、時域分析和包絡分析法。 （3）氣體泄漏監測法。主要是對氣閥和填料函磨損故障進行診斷，填料函磨損故障是采用泄漏監測來實現的。 （4）油液分析法。油液分析是根據潤滑油中的金屬含量來評定往復壓縮機不同摩擦副的摩擦程度。油液分析法在往復壓縮機中的應用并不十分普遍，因為雙作用往復壓縮機、無油潤滑往復壓縮機的氣缸部分得不到反映，在發動機中應用較多。將其應用于監測曲柄連桿機構的磨損狀況 應是一種比較理想的輔助手段。 3 往復壓縮機典型故障診斷案例 （1） 撞缸故障。某石化K1202A機組安裝了北京博華信智公司的BH5000R在線監測診斷系統。在2014年12月13日，1#缸出現明顯異常。機組于20點24分左右出現活塞桿沉降快速變化，同步出現氣閥溫度異常升高，在線監測系統發送報警郵件給巡檢人員；21點30分左右，機組缸體振動與曲軸箱振動迅速增大，機組運行狀態嚴重異常，現場及時停車。開缸后發現，機組1#缸已發生活塞組件掉落，引發輕微撞缸。圖1為監測系統在故障發生前后監測到的1#缸活塞桿沉降、十字頭沖擊振動和機身振動的信號，現場故障照片如圖2所示。  （2） 拉缸故障。2011年8月~10月，某石化公司兩缸臥式往復壓縮機1#缸運行過程中拉缸故障。從BH5000R在線監測診斷系統中的信號中可以看到：2個月左右時間內，活塞桿沉降量相對變化量超過500 滋m，沉降波形在缸頭處存在現出劇烈波動；缸體振動沖擊峰值異常增大，由20 m/s2增大到50 m/s2左右，振動波形也在缸頭處出現強烈沖擊，BH5000R系統持續報警，現場停車后發現支撐環、活塞環已發生嚴重磨損，缸頭處存在輕微拉缸。 （3）氣閥故障。往復壓縮機在工作過程中，氣閥在一個正常的工作周期內的振動時域波形中，其能量主要集中在3處：排氣閥開啟時，出現強烈 的機械撞擊以及短時間的氣體流，此處振動峰值最大；排氣閥關閉時，由于氣路被切斷，所以出現一定的氣流沖擊，形成一個關閉壓力峰值，此處振動峰值次之；吸氣閥開啟時，也會出現機械撞擊，導致流道內出現短暫的噪聲。某石化聚丙烯廠C301往復壓縮機組，2011年12月至2012年1月，2個月以來運行狀態異常，4#缸缸體振動由40 m/s2左右逐漸增加至72 m/s2左右；振動波形在內側吸氣閥開啟處振動較大；外排溫度1由62 益逐漸升高至74 益左右，外排溫度2由45益逐漸升高至52 益左右。故障圖譜見圖4，4#缸缸體振動有增大趨勢，4#缸外排溫度1、2有增大趨 勢。 4 往復壓縮機故障監測診斷技術發展趨勢 隨著現代科學技術的發展，特別是信息技術、計算機技術、傳感器技術等多種新技術的出現，數據采集、信號處理和分析手段日臻完善，設備 故障診斷技術正在變成計算機、控制、通信和人工智能的集成技術。近年來故障監測診斷技術呈現以下發展趨勢： （1） 診斷技術多元化。診斷技術吸收了大量的現代化科技成果，使診斷技術可以利用振動、噪聲、應力、溫度、油液、電磁、光、射線等多 種信息實施診斷，還可以同時利用幾種方法進行綜合診斷。多種現代信息處理方法，如神經網絡、全息譜技術、小波分析、數據融合技術、數據挖掘技術等前沿科學成果也被用于故障診斷領域，提高了診斷的準確性。 （2）故障診斷實時化。實時監測是航空、航天技術和現代化工業生產的要求。現代化工業要求生產裝備的高度自動化、集成化和大型化發展， 越復雜的工業裝備，越應該具備高度的可靠性和抵御故障的能力，以確保系統安全、穩定、長期、滿負荷、優化運行。為此需要快速、有效的故障信號采集、傳輸、存儲、分析和識別以及決策支持。 （3） 診斷方法智能化。在工業現場，從監測到的故障信息去判別故障原因往往需要技術人員  有較高的專業水平和現場診斷經驗，要想將診斷技術推廣應用，必須使用儀器或系統智能化，制造出“傻瓜式”診斷系統，這樣可以降低對使用者技術水平的限制。應充分利用計算機及其軟件技術和專家知識、經驗使診斷系統智能化，從而使普通技術人員使用診斷系統得到的結果能達到診斷專家的水平。神經網絡、專家系統、決策支持系統和數據挖掘技術等可以為實現人工智能診斷提供技術支持。 （4） 監測診斷系統網絡化。隨著Internet和In原tranet的普及應用，國內外許多大型企業設備管理已向網絡化發展，設備監測和診斷網絡化已成必然。采用傳感器群對工業裝備進行監測，將數據采集系統有線或無線通信與監測診斷系統、企業管理信息系統通過網絡相連，使管理部門及時獲得設備運行狀態信息，有利于科學維修決策。借助Internet還可以提供范圍廣泛的專家支援、網上會診，實現遠程診斷。近年來，應用基于無線局域網等技術的無線網絡技術在發達國家開始應用，我國不少機構也在開始研究，這是監測診斷技術發展的重要趨勢，應引起足夠的重視。 |
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