往复压缩机广泛应用于各生产部门,具有结构复杂、激励源多等特点,在实际生产中,一旦发生故障,不仅会影响工业生产过程,造成巨大损失,而且会带来一系列安全问题。因此,为了保证机组安全运行,生产企业急需一套经济、可靠的往复压缩机故障诊断系统对压缩机故障进行早期预测、监测及诊断。2D12往复压缩机是石油天然气输送的常用设备,其气缸部分经常发生故障。往复压缩机的P-V指示图能反映压缩机气缸内压力的变化情况,是压缩机气缸部分工作状况的真实记录。本文将针对压缩机气缸故障进行往复压缩机气缸内压力信号检测与分析技术的研究。首先本文在查阅了大量文献的基础上,综合分析了机械设备故障诊断技术的基本理论、基本方法,介绍了压缩机故障诊断技术的发展状况及主要问题,针对往复压缩机气缸故障诊断的特点提出了人工神经网络和支持向量机两种故障识别方法,并阐述了这两种方法的基本理论。其次,介绍了2D12型往复压缩机结构、气缸故障模拟试验以及气缸内压力信号检测技术,对其主要部件的常见故障进行了机理分析,采用分段重构方法对往复式压缩机指示图进行归一化处理。再次,结合气缸的故障特征阐明了BP网络的设计、训练过程,对初始权值、网络层数、各层神经节点数目、系统目标误差进行设定,建立了结构简明的BP网络。随后介绍了支持向量机的核函数选择和参数优化过程,在此基础之上建立了支持向量机多类分类器。并分别用BP网络和支持向量机对归一化的指示图进行识别,取得了满意的结果。最后,根据故障诊断系统的功能要求,利用MATLAB开发了压缩机气缸故障诊断系统软件。