舜通云设备诊断之空压机健康分析

一、空压机物理特性分析

1. 空压机核心功能分析

空气压缩机作为工业生产中的关键动力设备，其核心功能是将电能或机械能转换为气体压力能，为各类气动系统提供稳定、清洁的压缩空气源。该设备广泛应用于自动化控制系统、气动执行机构驱动及工艺用气场景。

空压机在运行过程中，由于机械磨损、热应力变化及介质污染等因素，会产生一系列典型损耗现象，包括：

◆ 润滑油氧化老化导致润滑性能下降

◆ 空气滤芯堵塞引起进气阻力增大

◆ 冷却器积尘导致换热效率降低

◆ 阀片疲劳磨损引起密封性能劣化

◆ 轴承磨损导致机械效率下降

这些损耗直接影响设备运行效率与供气质量。研究表明，空压机的主要失效模式包括轴承磨损、阀片疲劳断裂、转子间隙增大及电机绝缘老化等，这些失效模式不仅降低设备能效，还可能引发非计划停机，进而影响整个生产线的稳定性与安全性。

因此，构建基于物理特性的健康状态评估模型，有助于实现空压机从被动维修向预测性维护的转变，提升设备全生命周期管理水平。

2. 空压机关键运行参数

二、健康状态定义

基于设备运行状态和历史维修记录，将空压机健康状态划分为以下等级：

三、数据模型构建

1. 物理驱动特征构建

基于空压机运行机理，构建以下关键特征指标：

2. 异常检测模型设计

采用孤立森林（Isolation Forest）算法进行异常检测。该算法是一种基于树结构的无监督异常检测方法，其核心原理是通过递归地随机选择特征并分割样本空间，使得异常点由于远离大多数数据分布而更容易被隔离。

  2.1 算法优势

◆ 对高维数据具有良好的处理能力

◆ 不需要标记数据，适用于工业现场

◆ 计算复杂度低，适合实时检测

◆ 对异常点具有较高的检测敏感性

  2.2 算法原理

孤立森林通过构建多棵孤立树（iTree）实现数据点的隔离。每棵孤立树采用以下过程：

◆ 随机选择一个特征维度

◆ 在该特征的最大值和最小值之间随机选择分割点

◆ 递归地重复上述过程，直到所有数据点被孤立

图1：孤立森林算法示例1

正常数据点需要更多的分割步骤才能被孤立，而异常点由于其稀疏性，往往在较少的步骤中就被孤立。

图2：孤立森林算法示例2

  2.3 模型应用流程

◆ 数据预处理：标准化处理，消除量纲影响

◆ 特征选择：选取关键物理参数作为输入特征

◆ 模型训练：基于历史正常数据训练孤立森林模型

◆ 异常检测：计算新数据点的异常分数

◆ 阈值设定：根据业务需求设定异常判定阈值

3.健康检测与预警策略

建立多级健康评分体系，将设备健康状态量化为0-1之间的数值：

四、系统集成方案

系统提供健康诊断结果和诊断报告，并使用可视化方式展示健康趋势。用户可选择时间范围、站点和设备进行查询，获得以下可视化结果：

1.功能模块

◆ 数据查询模块：支持按时间、站点、设备等维度查询历史数据

◆ 健康评估模块：实时计算设备健康评分

◆ 异常检测模块：识别设备运行异常

◆ 预警推送模块：及时发送预警信息

◆ 报告生成模块：自动生成诊断报告

图3：设备实时运行数据

2.可视化展示

◆ 健康评分趋势曲线

◆ 关键参数实时监测图

◆ 异常事件时间轴

◆ 设备健康状态分布图

◆ 维护建议提示面板

图4：设备健康诊断结果

图5：设备异常告警记录

3.系统优势

◆ 科学性：基于物理特性和数据驱动相结合的方法

◆ 实时性：支持实时数据处理和异常检测

◆ 可解释性：提供清晰的诊断依据和维护建议

◆ 可扩展性：模块化设计便于功能扩展和系统集成

通过该方案的实施，可实现空压机设备的预测性维护，降低非计划停机风险，提高设备运行效率，延长设备使用寿命，为工业生产的稳定运行提供有力保障。