四、往复压缩机故障诊断应注意的问题
近年来，往复压缩机的故障诊断技术不断发展、推陈出新，在实际运用中也积累了不少成功的经验，但往复压缩机的在线状态监测及故障诊断仍是目前研究的热点和难点。对往复压缩机进行故障诊断时，要注意以下一些问题：
①小波分析、人工智能理论等多种分析技术相结合。由于往复压缩机结构复杂、振动激励源多、被测信号中干扰噪声多、且存在严重的非平稳性和非线性，因此应注重非线性、非定常信号的处理。
②故障监测准确率不高。往复压缩机故障在线监测获取的故障信息一般都是间接采集获得，都带有一定程度的不确定性，常常会出现误诊。因此，应加深识别理论的研究。此外，目前的研究大多停留在故障特征的定性关系上，定量关系仍有待确定。如气阀的故障诊断，对阀片的前期裂纹存在的预测，不同裂纹的类型、长度及方向在频谱图上的表现特征仍需深入研究。
③一些典型故障仍不能诊断。活塞杆、曲轴、连杆断裂预测或存在裂纹诊断仍缺乏有效手段。国外文献提出用应变传感器监测曲轴每一转是否有逆向载荷来判断活塞杆中的缺陷，其准确性和可靠性仍值得研究。北京理工大学所研制的新型非表面接触式传感器及监测控制仪，能对金属和非金属裂纹动态监控，但在往复压缩机上的应用前景如何，仍需要进一步深人研究。
④系统诊断方法单一，专家系统知识库急需充实。在往复压缩机故障诊断实例中，很多都无法有效地表达成通用的诊断规则，故往复压缩机故障诊断的专家系统知识库急需充实。典型故障特征的研究试验是知识库知识的主要来源，鉴于往复压缩机试验研究的困难，应加强计算机辅助试验的开发工作。
⑤高可靠性、专用新型集成化、价格适中，特别是长寿命的可顶埋于往复压缩机内的传感器与监测仪的研制。
⑥由于往复压缩机系统结构复杂、工作时振动是非平稳的随机过程，有时表现为非线性，所以对系统建立数学模型困难较大；另外，通过振动分析获得往复压缩机故障诊断与特征参数之间的对应关系非常复杂，这些问题都是亟待解决的。
由上面分析可见，往复压缩机故章诊断技术仍是个难点问题。所以，我们应该利用已有的旋转机械的故障诊断技术成果，去研究往复压缩机的故障。
总之，今后往复压缩机故障诊断技术的发展趋势是利用小波分析、人工智能理论、计算机辅助设计等方法与网络化相结合，开发出往复压缩机多源信息融合的实时在线故障诊断监测系统。
在往复压缩机故障诊断的过程中，可利用的状态信息还很多，如机器运行过程中的过程量、过程参数以及排泄物信息等，但活塞杆、曲轴、气阀的裂纹诊断仍是研究的重点。不同的特征参数有各自的敏感区域，表现出对不同故障的灵敏度不同，因此综合利用大量信息进行多源信息融合化，是今后往复压缩机故障诊断技术应重点研究的课题。在实时在线诊断方面，应重点研制适合往复压缩机故障诊断的专用新型集成化传感器和观测器，寻找各振动信号之间相互交叉影响最小的最佳测点，并利用现代信号处理方法以及智能理论等实现故障的自动诊断。充分利用神经网络等的自学习能力对历史数据进行数据挖掘，尤其是将计算机网络技术引人状态监测和故障诊断领域，将成为实现在线故障诊断的一个发展趋势。
