内容发布更新时间 : 2024/5/4 21:11:06星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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设备状态监测与故障诊断系统的开发应用

天然气分公司各前线大队有许多压缩机机组，这些压缩机机组在天然气的深加工过程中起着非常重要的作用，一旦它们出现故障，天然气的正常生产就会受到非常大的影响，这些设备大部分已经运转十多年，设备逐步陈旧，并且都陆续进入“维修年代”，设备运行的安全性能很难保证，这对天然气公司的正常生产带来非常大的威胁。

为了确保设备的安全可靠运行，变计划维修为预测维修，以最少的支出，最少的人力和最短的时间达到设备的最佳维护，保证设备运行的安全性，必须加强对机组运行状态的监测，及时发现征兆和及时对故障进行诊断和处理，快速准确地把握机组工作状态、预测和诊断机组各种常见故障，预防重大事故的发生。

要实现上述目标必须有先进的设备状态监测和故障诊断系统，并加上设备诊断人员的经验，现在对于往复式压缩机的状态监测与故障诊断系统已初具模型，且系统软件比较先进，包括八通道移动式振动、温度、压力、超声信号采集器，能够实现对往复压缩机的故障进行诊断；而对于离心式压缩机的监测与诊断，所用的诊断设备比较落后，是ENTEK IRD公司的最早期的产品，它的数据采集器是单通道的，不能对机组各个部位的瞬间变化进行横向比较，这些都限制了故障诊断的作用，并且它的软件设计单一，实际所测得的信号中包含的一些与诊断目的无关的成分（噪声）不能很好地进行分析和处理，使故障特征变得不明显，甚至被淹没，降低了故障诊断的可靠性，而信号的分析与处理是故障诊断的核心，设备的状态信号中包含着丰富的反映其工作状态的信息，通过对信号的分析与处理，可得到信号在各个域中反映机器不同状态的信息特征区性 。为了很好的发挥状态监测与故障诊断技术在设备维修中的作用，真正实现变计划维修为预测维修，单凭现在的仪器是不够的，它不适应现在设备的状态监测与故障诊断。

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随着电子测量技术、信号处理技术和计算机技术的发展，我们可以开发出有多种故障诊断技术集成的混合智能型的多通道的状态监测与故障诊断系统，该系统可根据设备故障诊断过程的不同阶段和具体任务，综合利用模糊数学、模糊模式识别、模糊人工神经网络、基于规则的诊断专家系统和小波分析方法等多种故障诊断原理，进行故障的识别和诊断。

要开发出先进的状态监测与故障诊断系统，我们就必须拥有一台多通道的数据采集器，对离心式压缩机组的正常运行状态和故障状态的数据进行大量的采集、比较，并对测试结果进行统计、分析和处理，综合利用模糊数学、模糊模式识别、模糊人工神经网络、基于规则的诊断专家系统和小波分析方法开发故障诊断软件，更好地为设备的预测维修提供科学依据。

设备在运行过程中随时都可能产生故障，影响设备正常的运行，特别是对于运行时间较长的设备更是如此，所以我们对此项目的开发应用就显得及为重要和紧迫，我们必须现在要尽快研究开发方案，与国内故障诊断研究先进单位，如清华大学热能工程系进行合作，聘请有关专家开发研制一套对于离心式压缩机组特别有效的故障诊断系统，以便更准确、及时地诊断压缩机的各种故障，更好地为设备的预测维修提供科学依据，保证设备的安全、正常、平稳运行。

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