舜通云設備診斷之空壓機健康分析

一、空壓機物理特性分析

1. 空壓機核心功能分析

空氣壓縮機作為工業生產中的關鍵動力設備，其核心功能是將電能或機械能轉換為氣體壓力能，為各類氣動系統提供穩定、清潔的壓縮空氣源。該設備廣泛應用于自動化控制系統、氣動執行機構驅動及工藝用氣場景。

空壓機在運行過程中，由于機械磨損、熱應力變化及介質污染等因素，會產生一系列典型損耗現象，包括：

◆ 潤滑油氧化老化導致潤滑性能下降

◆ 空氣濾芯堵塞引起進氣阻力增大

◆ 冷卻器積塵導致換熱效率降低

◆ 閥片疲勞磨損引起密封性能劣化

◆ 軸承磨損導致機械效率下降

這些損耗直接影響設備運行效率與供氣質量。研究表明，空壓機的主要失效模式包括軸承磨損、閥片疲勞斷裂、轉子間隙增大及電機絕緣老化等，這些失效模式不僅降低設備能效，還可能引發非計劃停機，進而影響整個生產線的穩定性與安全性。

因此，構建基于物理特性的健康狀態評估模型，有助于實現空壓機從被動維修向預測性維護的轉變，提升設備全生命周期管理水平。

2. 空壓機關鍵運行參數

二、健康狀態定義

基于設備運行狀態和歷史維修記錄，將空壓機健康狀態劃分為以下等級：

三、數據模型構建

1. 物理驅動特征構建

基于空壓機運行機理，構建以下關鍵特征指標：

2. 異常檢測模型設計

采用孤立森林（Isolation Forest）算法進行異常檢測。該算法是一種基于樹結構的無監督異常檢測方法，其核心原理是通過遞歸地隨機選擇特征并分割樣本空間，使得異常點由于遠離大多數數據分布而更容易被隔離。

  2.1 算法優勢

◆ 對高維數據具有良好的處理能力

◆ 不需要標記數據，適用于工業現場

◆ 計算復雜度低，適合實時檢測

◆ 對異常點具有較高的檢測敏感性

  2.2 算法原理

孤立森林通過構建多棵孤立樹（iTree）實現數據點的隔離。每棵孤立樹采用以下過程：

◆ 隨機選擇一個特征維度

◆ 在該特征的最大值和最小值之間隨機選擇分割點

◆ 遞歸地重復上述過程，直到所有數據點被孤立

圖1：孤立森林算法示例1

正常數據點需要更多的分割步驟才能被孤立，而異常點由于其稀疏性，往往在較少的步驟中就被孤立。

圖2：孤立森林算法示例2

  2.3 模型應用流程

◆ 數據預處理：標準化處理，消除量綱影響

◆ 特征選擇：選取關鍵物理參數作為輸入特征

◆ 模型訓練：基于歷史正常數據訓練孤立森林模型

◆ 異常檢測：計算新數據點的異常分數

◆ 閾值設定：根據業務需求設定異常判定閾值

3.健康檢測與預警策略

建立多級健康評分體系，將設備健康狀態量化為0-1之間的數值：

四、系統集成方案

系統提供健康診斷結果和診斷報告，并使用可視化方式展示健康趨勢。用戶可選擇時間范圍、站點和設備進行查詢，獲得以下可視化結果：

1.功能模塊

◆ 數據查詢模塊：支持按時間、站點、設備等維度查詢歷史數據

◆ 健康評估模塊：實時計算設備健康評分

◆ 異常檢測模塊：識別設備運行異常

◆ 預警推送模塊：及時發送預警信息

◆ 報告生成模塊：自動生成診斷報告

圖3：設備實時運行數據

2.可視化展示

◆ 健康評分趨勢曲線

◆ 關鍵參數實時監測圖

◆ 異常事件時間軸

◆ 設備健康狀態分布圖

◆ 維護建議提示面板

圖4：設備健康診斷結果

圖5：設備異常告警記錄

3.系統優勢

◆ 科學性：基于物理特性和數據驅動相結合的方法

◆ 實時性：支持實時數據處理和異常檢測

◆ 可解釋性：提供清晰的診斷依據和維護建議

◆ 可擴展性：模塊化設計便于功能擴展和系統集成

通過該方案的實施，可實現空壓機設備的預測性維護，降低非計劃停機風險，提高設備運行效率，延長設備使用壽命，為工業生產的穩定運行提供有力保障。