一、往復式壓縮機診斷方法的研究現狀
在工業(yè)上被廣泛使用的往復式壓縮機，故障診斷比較復雜，所以國內外學者一直以來都很關注對它的研究。
在國外，美國學者曾經利用氣缸內側的壓力信號圖像判斷氣閥故障及活塞環(huán)的磨損；捷克學者對千余種不同類型的壓縮機建立了常規(guī)性參數數據庫，確定評定參數，以判斷壓縮機的工作狀態(tài)等。
在國內，有些專家對往復式壓縮機的缸蓋振動信號進行過簡單的分析，也有人在缸蓋振動信號對缸內氣體壓力的影響方面進行過研究。
有些學者在壓縮機的常規(guī)性能參數的監(jiān)測和控制方面做了大量的工作，就是為了能夠改變目前壓縮機操作人員用耳聽、眼看，憑借經驗判斷故障的局面，而是有實際強有力的證據得到的檢測結果。
然而，由于往復式壓縮機結構比較復雜，根據當前的研究狀況以及研究資料表明，我們需要完善計算機技術和人工智能領域的專家系統和神經網絡技術的初步使用，使在故障診斷技術領域能夠有一套像旋轉機械那樣成熟的，得到人們普遍認可和廣泛應用的診斷系統，以供選擇并獲得往復式壓縮機工作狀態(tài)的有效特征參數。
僅僅采取先憑經驗或設想去確定和試湊特征參數，然后再進行實驗驗證的方法是不充分的，且不能找出特征參數，與實際的應用還是有一定的出入的，這同往復式壓縮機在工業(yè)中的重要地位是不相稱的。
二、往復式壓縮機熱力性能的故障及機理
（一）常見往復式壓縮機熱力性能故障類型及起因是各種各樣的
從相關資料和研究中可知，造成往復式壓縮機熱力故障的主要原因為填料函和氣閥等易損件的損壞。填料函的故障大大降低了排氣量、使得壓比失調等。
資料表明，氣閥故障占往復式壓縮機故障總數的60%，氣閥故障可導致壓比失調、排氣溫度增高、排氣量降低等，嚴重時甚至可拉毛氣缸導致機組報廢。在實際生產中，現場操作人員常根據它來進行診斷。
（二）往復式壓縮機機械功能的故障及機理
常見往復式壓縮機機械性能故障類型及起因也是多方面的。
在生產過程中典型的機械故障有閥片碎裂、十字頭及活塞桿斷裂、活塞環(huán)斷裂、汽缸開裂、汽缸和汽缸蓋破裂、曲軸斷裂、連桿斷裂和變形、連桿螺栓斷裂、活塞卡住與開裂、機身斷裂和燒瓦、電機故障等。
實踐證明，氣閥故障的診斷在往復式壓縮機故障診斷中是很重要的，但活塞桿斷裂、裂紋事故也較常見。由于運動件較多，大多數還是機械性能故障。
三、往復式壓縮機狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷方法及原理和技術特點
往復式壓縮機是一種復雜的機械設備，其狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的技術手段和方法也很多。通常采用的是在線間接診斷方法，即通過二次診斷信息來間接判斷其中關鍵零部件的狀態(tài)變化。
常見的方法有：直觀檢測、熱力性能參數監(jiān)測、振動噪聲監(jiān)測、潤滑油液分析、專家系統和神經網絡等。
（一）直觀檢測
壓縮機操作人員僅用耳聽、眼看、憑借經驗判斷設備的故障。隨著機械設備朝著高度自動化的方向發(fā)展，該方法已無法滿足目前往復式壓縮機故障診斷的要求。
（二）熱力性能參數監(jiān)測
測量熱力性能參數，并據此判斷往復式壓縮機狀態(tài)，從而診斷故障的研究。
一般通過儀表監(jiān)測壓縮機的油溫、水溫、排氣量、排氣壓力、冷卻水量等，為查找有關部件的故障提供有用的信息。
由于該方法對故障點缺乏準確性及預測性，目前主要用于監(jiān)測工藝參數及壓縮機的運行狀態(tài)。
（三）振動噪聲監(jiān)測
振動監(jiān)測診斷往復式壓縮機故障，在實驗室已取得了許多研究成果。
利用機器表面振動信號診斷活塞與氣缸磨損、氣閥漏氣和主軸承狀態(tài)；在氣缸頭安裝振動傳感器，通過分析振動信號診斷缸內故障；利用振動信號診斷往復式壓縮機主軸承故障；利用潤滑油管路內的壓力波信號診斷往復式壓縮機軸承故障等。
但由于背景噪聲干擾大，往復式機械工況的變化導致其信號的非平穩(wěn)性，缺少性能可靠的傳感器等原因，因此到現在為止還沒有被廣泛的運用。
（四）油液監(jiān)測
潤滑油油液分析分為兩大類：一類是油液本身物理化學性能的分析，潤滑油的粘度、酸度、水分、燃點、閃點等；另一類是油液中摩擦副磨損信息的分析，包括光譜分析、鐵譜分析、顆粒計數等。
該方法的實施過程包括取樣、樣品制備、獲得監(jiān)測數據、形成診斷結論等步驟。潤滑油中磨粒監(jiān)測技術則可分為在線和離線兩大類。
離線監(jiān)測技術主要有油液光譜分析、鐵譜分析及利用掃描電子顯微鏡和能譜儀分析鐵譜譜片等；在線監(jiān)測技術主要有顆粒計數器、在線式鐵譜儀等，已經投入使用的主要有光學型磨損顆粒計數器，電磁型磨損顆粒計數器，尚未投入實際使用但已在研究的有X射線磨損顆粒在線監(jiān)測儀，超聲磨損顆粒監(jiān)測儀等。
（五）人工智能診斷
隨著計算機技術的不斷進步，人工智能診斷系統被應用于工業(yè)生產的各個領域，壓縮機的故障診斷也不例外。
人工智能診斷是一種使用專家系統和神經網絡系統，人工神經網絡具有自學性和組織性特點，具備聯想記憶功能，能從設備故障中學習、積累經驗，并借助故障方面的知識，同時以一些搜索方式和推理方式作為輔助，對較為復雜的系統故障進行診斷的智能化計算機程序系統。
其所具有的優(yōu)勢是診斷方式較為簡單快捷且解釋機制強，但缺陷是推理機制太過簡單且所借助的知識是否可靠等等。
（六）早期預警技術
早期預警技術能夠對設備的異常信息做出快速的分析和判斷，并準確地得出設備當前時刻的異常信息、開停車狀態(tài)、異常診斷結論等信息，進而主動反饋輸出結果，有效輔助現場工作人員對設備進行統一管理。
當前主要的研究方向包括氣閥故障及預警、活塞桿斷裂故障及預警、大頭瓦磨損故障及預警等等，并通過相關實驗得出了相應的結論，在減少故障發(fā)生方面起到了至關重要的作用。
隨著研究的不斷深入，越來越多的典型故障決策模型將會建立起來，診斷經驗的積累不斷增多，決策模型和預警方法將會進一步改進提升，提高對故障診斷的準確性，保證設備的正常運行。
四、對于往復式壓縮機中出現問題的對策
對于往復式壓縮機熱力性能故障中的問題的類型，其主要是：
（1）排氣量不足；
（2）溫度異常。
其對策：
（1）對于排氣量不足
a. 進氣濾清器的故障，應定期清洗濾清器，對氣閥板、閥片上的污垢進行清洗，有利于空壓機保持正常排氣量。常規(guī)情況下每200小時應清洗一次濾清器，每500～800小時應清洗一次氣閥。
b. 氣缸、活塞、活塞環(huán)磨損嚴重超差，使有關間隙增大，泄漏量增大，影響排氣量。屬于正常磨損的，應及時更換易損件，如活塞環(huán)等。屬于安裝不當、間隙不合適時，應按圖紙進行糾正；無圖紙時，可按經驗資料，活塞與氣缸之間沿圓周的間隙，為鑄鐵活塞時，間隙為氣缸直徑的0.06％～009％；為鋁合金活塞時，間隙為氣缸直徑的0.12％～0.18％；鋼活塞可取鋁合金活塞的較小值。
c. 壓縮機轉速降低，因為空氣壓縮機的排氣量是按一定的海拔高度、吸氣溫度、濕度設計的，所有使用不能超過標準的高原，就不會導致吸氣壓力降低，使排氣量降低。
d. 潤滑油質量不好，應選擇高質量的潤滑油。長期工作后，潤滑油會含有雜質、灰塵，要進行過濾。一般情況，每500～800小時應更換一次機油，并對前一次使用的機油進行過濾。
（2）對于溫度異常
a. 中間冷卻效率低，或者中冷卻器內結水垢影響換熱，則后一級的吸氣溫度必然升高，排氣溫度也會增高。
b. 氣閥漏氣、活塞環(huán)漏氣，不僅影響到排氣溫度升高，而且會使級間壓力發(fā)生變化，壓力比高于正常值均會使排氣溫度升高。
c. 水冷式壓縮機，缺水或水量不足時均會使排氣溫度升高。
對于往復式壓縮機機械功能的故障中的類型其主要表現為異常振動、異常響聲。
往復壓縮機由于存在旋轉慣性力、往復慣性力及力矩，將會引起機械及基礎的振動。
主要部位包括氣缸和機體部分振動：
（1）氣缸部分
a. 氣缸內侵入雜物，應排除夾雜物；
b. 填料、托瓦或活塞環(huán)異常磨損，軸向間隙大，應更換部件；
c. 管線強制振動，應加強管線支承；
d. 氣缸與十字頭滑道的同心度不正，應重找同心度；
e. 缸套定位不好或其他原因，連接部位存在松動；
f. 氣閥工作狀態(tài)不好。
（2）機體部分振動
a. 往復慣性力和力矩沒有平衡好；
b. 曲軸中心線與機身滑道中心線不垂直；
c. 對稱平衡型壓縮機機身的主軸承不同心；
d. 機身水平度不符合要求；
e. 運動部件連接不牢固；
f. 地腳螺栓松動。
（3）故障解決方法
a. 氣缸余隙容積過大，調整氣缸余隙尺寸；
b. 吸排氣閥咬住，拆開氣閥，清洗、修理或更換；
c. 吸排氣閥不嚴密或活塞環(huán)漏氣，清洗或進行更換；
d. 吸排氣閥、管通道截面積小，清洗過濾器，檢查吸氣閥和排氣管路的通道面積。