（中国石油四川石化设备检修部，四川彭州 611930)

1 引言

往复压缩机结构复杂、易损件多，故障率一直居高不下，尤其气阀故障更是占据60%以上，导致故障停机次数占总停机次数的85%以上[1]。往复压缩机现有报警方式单一，多采用“单特征值报警”与“门限报警”的方式，经常导致设备盲目停车而影响生产，无法综合分析设备当前运行状态是否异常并提前预警[2]。因此，从故障机理出发，构建高效、适用的故障诊断方法以及科学的评价标准，方能及时、精准诊断气阀故障。

目前，国内已有很多专家、学者对往复压缩机气阀故障诊断方法及预警技术进行了大量的研究工作。文献[3] 采用经验模态分解的功率谱分析方法获得高信噪比故障特征；文献[4] 基于生物免疫系统的反面选择机理，构造气阀空间最小特征超球体和故障空间来实现快速诊断；文献[5]建立了一种基于AR与RBF神经网络结合的诊断模型进行故障模式识别，上述诊断方法大都处于研究探索阶段，在工程实践中还未得到广泛应用。目前，国内在役的往复压缩机在线监测系统大部分实现了气阀阀盖温度实时监测，采用单一特征值超标报警方式，但由于阀盖温度受到季节性、昼夜性、工艺性以及其他原因的综合影响，因此报警线的设置很难做到科学、有效，漏警、误警率一直居高不下。

本文将阀盖温度作为长期监测的核心参数，探索参数运行规律，建立了科学的评价方法及标准。

2 气阀阀盖温度的……

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