往复式压缩机状态监测与预测性维护技术

引言：

相较于离心式压缩机，往复式压缩机的内部结构更为复杂，再加上零部件更多，若在实际运行中出现故障，极难确认故障位置，增加了维护维修难度。为提升往复式压缩机操作效率与安全，利用全新方法开展状态监测，并引入预测性维护技术，借助智能算法展现设备运行状态，满足压缩机高质量运行需求。

1 往复式压缩机运行现状

为探究往复式压缩机状态监测与预测性维护技术操作效果，以某区域某往复式压缩机操作控制为例，详细展现设备状态监测和维护过程。该往复式压缩机处在大型天然气压缩机组内部，在日常操作中常产生机组拉瓦、油泵故障、螺栓断裂问题。某往复式压缩机机组气缸缸头产生螺栓断裂问题，使接线盒、注油油管都产生较大损伤。探究引发该故障的具体原因时，发现故障螺栓的安全性不高，产生疲劳断裂等不良现象。螺栓断裂带有长期性特征，在出现断裂故障前即发生了些许松动，而当前安装运用的监控系统未能发现该风险，给压缩机实际运行带来极大伤害。为精准预测往复式压缩机运行状态，确保设备出现潜在风险故障前就进行安全预警，可合理引入状态监测和预测性维护技术，利用全新预测软件全面分析压缩机操作过程，精准发现异常信号并加以处理。

2 往复式压缩机状态监测和预测性维护技术实践

2.1 设计振动模型

开展往复式压缩机状态监测工作前，需探究其故障特点。比如，当压缩机螺栓断裂后，可发现具体的断裂情况是气缸结合位置的相邻螺栓，在循环作用力影响下，其产生疲劳断裂问题。螺栓断裂以后，剩余位置螺栓内部负载快速增加，继而引发剩余螺栓疲劳断裂，增加了压缩机运行危险性。为全面探究往复式压缩机运行状态，在开展状态监测时需全面监测振动信号。该类压缩机内部零部件在实际操作中存在较大关联，因而极易出现大量改变信号振动的要素指标。在实际操作中，将监测位置安排在气阀盖核心位置，要全面分析气阀盖受力情况，再依照受力指标构建振动模型。设计振动模型时，需合理运用“阀盖运动方程”，即F=K (h₁-h₂) ） +C (h₁-h₂) ） +m*h₁ 。在该方程中，C 代表着压缩机内部的阻尼系数； h₁ 代表着阀盖位移量； h₂ 代表着机体位移量；m 代表着阀盖质量；K 代表着机体质量与阀盖质量的差值；F 代表着阀盖受力量。在全面了解掌握振动模型内部系数后，可发现压缩机振动与撞击、气流脉动紧密相关，若气阀产生故障，则能固定机体振动值。在往复式压缩机状态监测中，若想提升监测位置准确性，可严格规范振动信号变化范围。比如，监测压缩机内部气阀时，将阀盖当成核心监测点，利用该举措精准展现气阀力学行为，增强信号可信度。

2.2 收集振动信号

在开展往复式压缩机状态监测时，要合理收集振动信号。本文在探究压缩机运行状态或潜在故障时，主动探究气阀故障，而气阀振动形态为冲击振动，在相关平台展现中为高振动频率、宽频带，要在操作现场合理监测气阀振动信号，明确该类信号实际变化范围。为增强振动信号监测准确性，在实际操作中，将阀盖核心位置当成监测点，满足高质量状态监测需求。在明确监测点具体位置后，要合理收集振动信号并明确采样频率。相关人群在实际操作中合理探究不同类型采样频率，在观察多种采样频率时，发现不同频率下的振动信号频谱带有极大差异，若未能进行精准规范极大降低信号准确性、真实性 。仍以气阀振动信号监测为例，为确保该类信号准确性，可合理明确信号特征与频谱特征，将相关振动信号变化幅度控制在 0-390Hz 中，明确监测信号采样标准。相关人员还合理引入标准监测仪表，并在实际操作前全面检查仪表内部数据显示准确性、灵敏性，利用该类仪器进行采样处理。为精准确认监测信号采样频率，要根据监测信号变化情况，设计最低采样频率并合理控制采样频率变化范围，继而确认具体的采样频率，将该项数值控制在理想范围中。

2.3 引入预测软件

往复式压缩机开展状态监测时，需在系统平台中利用系统主界面编制机组编号，明确采集器 IP、服务器 IP 等，并科学挑选传感器、监测类型，将标准采样频率引入到相关平台中。在全面了解掌握压缩机运行状态后，为精准预测故障或潜在故障，引入合适的预测软件，并搭建在线预测平台。在系统平台中可全面开展数据传输、数据储存、数据收集等，在全面分析各类数据的具体情况后，在线开展故障预测，并可视化压缩机状态数据。比如，往复式压缩机的运行操作较为复杂，相同部件运行参数在较短时间内可发生较大变化，相关参数在变化中较难借助数学公式来摸索其规律，传统方式难以预测其变化趋势。为精准预测压缩机运行状态并为其提供合适维护方案，需科学引入预测性维护技术，将人工智能技术与大数据分析技术运用到系统平台中，提升设备故障预测精准度 [2]。在搭建神经网络模型时，需精准处理阀盖位置振动信号，时域特征可精准展现不同位置振动信号故障变化趋势，合理预测其潜在故障。在实际操作中要在神经网络模型中输入“时间”“有效值”“峰值”等，再利用全新技术手段输出“预测有效值”“预测峰值”，在该类信息全面影响下，提升故障维护预测的准确性。

2.4 现场处理

在科学开展往复式压缩机状态监测与预测性维护技术时，还要对监测现场数据进行科学处理。一方面，在处理监测信号过程中，可合理运用“小波分析法”“频域分析法”“时域分析法”等，科学收集气阀内部的特征信号，再依照合适数据技术软件获取“频谱图”“时域波形图”，及时观察到信号处理状态，提升信号处理准确性。另一方面，为精准展现预测性维护技术操作效果，需在监测现场数据技术软件，利用合适软件预测故障或潜在故障的振动频率、振动变化趋势。在相关数据技术平台中观察到“振动测试值”“振动预测值”，再借助数据软件探究出最小的二乘拟合线，即合理设置气阀振动信号变化范围，明确相关故障信号预测标准，合理探究相关故障的变化方向，提升故障控制有效性。在观察故障或潜在故障特征曲线时，发现若相关数值的增加幅度较慢或无增加，则代表往复式压缩机仍处在正常运行状态中，其生成的部分故障可进行针对性调整。定期更新更换压缩机内部螺栓，利用数据技术软件精准监测设备运行状态，及时发现其潜在故障或故障变化趋势，再进行科学控制调整，提升压缩机运行效率。

总结：

综上所述，往复式压缩机状态监测与预测性维护技术属全新监测手段，利用大数据分析技术与人工智能技术可全面展现压缩机运行状态，发现其是否存在故障或潜在故障，再利用预测性维护技术预测其变化趋势，为往复式压缩机运行状态提供合适建议，可持续运用在天然气传输、煤矿开采中。

参考文献：

[1] 卢镇 , 孙瑞泽 . 往复式压缩机智能化状态监测技术与应用 [J]. 齐鲁石油化工 ,2024,52(04):332-337.

[2] 张勇 , 王立辉 , 唐瑜 , 等 . 往复压缩机润滑油在线监测技术及应用确保设备高效运行 [J]. 压缩机技术 ,2024,(05):32-38.

作者一姓名：郭文科；性别：男；出生年月：1997.09 ；籍贯：甘肃平凉；民族；汉；最高学历：专科；目前职称：助理工程师；研究方向：石油化工机械设备安装与调试2 作：姓名：张录；性别：男；出生年月：1978.01 ；籍贯：河南安阳；民族；汉；最高学历：专科；目前职称：工程师；研究方向：石油化工机械设备安装与调试