基于能量比的往复压缩机气阀故障诊断

往复压缩机气阀故障具有相当的复杂性,运用单一参数进行诊断有着相当大的难度,其故障诊断往往需要多种手段结合。在总结往复压缩机气阀的常见故障类型基础上,运用小波包分解法对故障往复压缩机气阀信号特征频段能量进行提取,并构造常见故障类型能量比参数,以此来诊断往复压缩机气阀故障类型。     

往复压缩机的故障诊断研究

随着科学技术的不断发展,我国的生产力水平越来越高。对于往复压缩机这种现代化设备,我们有了很多诊断其故障的方法。本研究对往复压缩机的故障诊断研究现状进行了分析,同时介绍了往复压缩机的常见故障并对常见故障的诊断方法、诊断现状进行了说明。最后,笔者展望了未来往复压缩机故障诊断的发展方向。     

应用BH5000R系统，实现大型机组预知性检修

在往复压缩机故障诊断、实时在线监测、、预知维修方面，往复压缩机在线状态监测系统具有重要作用。本文介绍BH 5000R往复压缩机在线状态监测系统组成、监测手段、软硬件配置及功能和日常维护注意事项，并通过诊断案例说明该系统的有效性和实用性。     

离心压缩机的故障诊断研究

离心压缩机是工业运营发展的重点设备，由于离心压缩机的结构较为复杂，所以其在运行中较容易出现故障，干扰正常的运行效果。离心压缩机需要准确的故障诊断方法，以此来强化离心压缩机的运行，实际故障诊断的方法比较复杂，在诊断过程中具备多项要求。因此，本文以离心压缩机为研究对象，分析故障诊断的方法。     

螺杆压缩机故障诊断及问题处理研究

依据螺杆式压缩机工作原理以及结构优缺点，对其故障进行分类。通过状态检测和故障诊断技术，结合现代信息技术对各类型的故障进行诊断分析，并研究出适合螺杆压缩机典型故障的处理方法和最佳实践，最终达到改善螺杆压缩机工况的目的。     

往复压缩机运行故障及预防策略

往复式压缩机耗能少,广泛应用于化工企业的生产过程中,但是其运动部件多、结构相对复杂,很容易出现故障。分析往复压缩机常见的运行故障,提出预防策略,在提高其运行效率的基础上,减少不必要的损失。     

往复压缩机气阀故障机理研究

对异构脱蜡装置往复压缩机气阀近10年的故障规律进行统计,总结、分析造成气阀故障的原因,剖析气阀零部件失效机理,对设备的实际维护以及故障诊断有指导作用。     

往复式压缩机气阀故障维修的质量管理与控制

计算往复式压缩机排气量，应用基于LCD与多尺度模糊熵的气阀故障诊断方法，提取往复压缩机气阀故障特征的小波包能量。往复式压缩机气阀故障维修的质量管理与控制实践表明：气阀升程减小，节流作用增强，压缩机排气量减小，能够在很大程度上延长往复式压缩机的使用寿命。     

往复式压缩机气阀泄漏故障诊断处理一例

应用往复式压缩机状态监测与故障诊断技术原理,诊断往复式压缩机故障,判断出往复式压缩机气阀泄漏故障。     

基于声发射的发动机制造线工业机器人故障诊断

工业机器人由于其运动的往复非匀速、重载等特性,传统的加速度振动信号对其故障的分析和识别效果并不理想,提出采用声发射技术对工业机器人的关节臂故障进行检测和诊断。针对工业现场的关节臂机器人研发专用故障监测系统,该系统通过声发射检测技术,评估机器人关节的健康状况。系统功能包含专用检测流程、数据管理、故障诊断算法。     

往复式压缩机故障诊断的小波分析方法

往复式压缩机振动源多,特征向量不易提取,采用小波包分解和重构来构造能量特征向量的方法,提取往复式压缩机气阀的故障特征,该方法可有效地诊断往复压缩机的故障.     

DPC800压缩机意外停机故障诊断方法研究

为提高DPC800压缩机故障诊断效率和准确率,设计了一种基于故障树的DPC800压缩机意外停机故障诊断方法,并对故障点进行详述和提供了故障解决思路。该方法对DPC800机组无故障停机的故障诊断具有重要指导意义。     

制氢压缩机撞缸故障分析及处理

为了促进制氢压缩机的稳定运行,提升制氢质量和效率,采用理论分析的方法,研究制氢压缩机在运行过程中出现的一些故障,特别是撞缸故障以及其他一些故障,并针对故障进行分析,指出故障的原因并进行优化处理,供相关人员参考。     

基于CEEMD-BP神经网络大数据轴承故障诊断

基于BP神经网络的智能诊断方法,应用于离心泵的滚动轴承故障诊断中。将原信号经过CEEMD分解进行降噪处理,重构信号并求出时频域特征参数;选取合适的时域特征参数(峭度指标、峰值指数等)和频域特征参数(重心频率、均方频率等),作为BP神经网络的输入;确定网络层的数目、各层节点数目和初始权值大小,进一步明确诊断模型;对比实际输出值与理论输出,推导滚动轴承的故障状态。实践证明,由于BP神经网络在信号处理方面具有很强的数据拟合能力,这种方法在大数据滚动轴承故障诊断中取得良好应用效果。     

基于有监督和无监督学习算法的设备故障诊断技术及算法融合探析

部分工业生产工艺具有生产工序长、使用设备多、设备机理复杂等特点,特殊的工艺运行环境进一步加剧了设备故障率和故障危害性。以轧钢工艺中的多传感设备粗轧机作为研究对象,设计了基于多尺度卷积神经网络(CNN)模型的有监督学习算法,研究与比选了LOF、K-means、GMM、SO-GAAL、MO-GAAL等无监督学习算法。研究发现：1)将多尺度CNN模型应用于粗轧机原始数据,测试集的准确率高达99.91%,但损失函数数值较大;2)无监督学习算法通过二元分类处理评价设备故障诊断性能,其中MO-GAAL算法的二元分类指标均在98%以上,AUC值高达0.99,在五种算法中效果最好。结合两类算法优势,构建并探析了算法融合策略,为粗轧机故障诊断的不同场景提供了进一步的解决方案。     

离心式压缩机故障诊断

介绍了离心式压缩机振动过大故障的诊断过程，用实例说明了借助振动频谱分析进行压缩机的故障诊断是非常有效的，对机组的维护和维修都具有指导意义。     

往复压缩机故障诊断技术

往复式压缩机在很多行业得到大量应用,由于构造较为复杂,故障的诊断和分析比较困难。介绍往复式压缩机故障诊断技术方法,对故障诊断实践进行探索。     

CNG加气站压缩机故障分析与诊断

为进一步探究压缩机故障分析与诊断工作要点内容,以某天然气公司CNG加气站中压缩机为研究对象,针对其在运行过程中发生频率较高的压缩机气阀、气缸过热、气缸异响和自控仪表运行4类典型故障,通过“故障现象描述→故障原因分析→故障排查与解决”的流程,对故障分析诊断工作予以详细阐述。     

1~#压缩机电机故障诊断

中国石油华北油田山西煤层气勘探开发分公司设备管理中心运用现代化工具及管理手段,对设备开展状态监测工作。通过以振动为主的故障诊断措施,对煤层气处理中心的1~#压缩机电机进行分析诊断,找到了电机频繁故障的根本原因,彻底解决了1~#压缩机电机频繁维修的问题。     

石油石化往复压缩机RCM分析及应用

动设备是石油化工行业的重要生产设备,尤其是汽轮发电机组、往复压缩机、离心压缩机等大型关键设备对炼化行业的生产至关重要。当这些关键设备出现故障后将对生产和安全有重大影响。为有效控制设备的风险,为安全生产保驾护航,对往复压缩机进行RCM分析。