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基于PCA技术与RBF神经网络的空气压缩机故障诊断方法

基于PCA的传感器网络故障诊断在实际的网络诊断之中，一般与RBF神经网络诊断放在一起综合使用，此处对RBF就不再加以论述。PCA是一种多元的统计方法，它经常被运用在控制领域中进行各种数据的处理，小型空压机维修厂，并且根据其处理的数据特征来监测与控制生产，济南小型空压机，在空气压缩机的故障诊断上运用这种技术能够很大程度上降低故障发生的概率。

基于PCA传感技术与RBF神经网络的空气压缩机故障诊断方法是通过建立机器运行的数据模型解决问题。它的工作原理是收集空气压缩机运行过程中出现的原始性的各种数据。在PCA传感技术的数据分析能力支持下，能提前检测出在车辆运行过程中空气压缩机可能会出现的各种问题与该故障可能出现在的位置。这种方法更地分析了所收集到的数据信息，而且该技术的信息处理能力与抗干扰能力都很强，能够准确地判断出故障问题，这样就能让我们对该故障有所准备，不至于在故障发生时茫然面对。

运行故障及处理

近几年，离心式空气压缩机在化工业中的应用范围更广，小型空压机维修，这类设备不仅为本身气体压力能调控提供了**，更是为压缩机连接设备提供了足够的气体压力能，进而带动机械传动系统的运转。压缩机利用气体的连续流动，对电动机原始机械能进行转换，这一过程工作强度受机械设备工作荷载的影响。鉴于化工行业机械设备运转荷载的不断提升，离心式压缩机的故障率也有明显增加。

压缩机油压突然下降原因比较复杂，与机组内部件构成存在密切的联系，处理这一故障要根据实际情况而定。一般情况下，油压下降与油泵、油管等润滑系统油管相关，处理这一故障需要做好压力测试及处理工作。例如，当油泵故障降低时，也降低了压力，小型空压机保养，应对油泵及时检查，排查故障原因；当故障与油管有关时，故障源于有关而造成泄漏，具体措施为更换新油管。

基于PCA技术与D-S证据理论的空气压缩机故障诊断方法

基于PCA传感技术与D-S证据理论的空气压缩机故障诊断方法是一种根据数据信息进行故障诊断分析的方法，这种分析诊断方法是指在空气压缩机不同的运行过程中观测并且分析数据。根据这种技术分析得到的数据特征形成一个比较融合结果，进而给空气压缩机的故障原因一个终局性结果。这种方法与以上两种方法相比较更加**的优点是能更地分析收集到的数据下所潜在的各种隐藏信息。而且这种方法仍保留了PCA传感技术具有的处理数据速度与抗干扰能力强的优点。这就很好地解决了传统的模糊分析中存在的操作人员在空气压缩机出现故障现象时对该现象理解不透彻或者不准确的问题。

综上所述，通过对以上3种故障诊断方法的分析与探讨，我们对如何诊断空气压缩机故障都有了更深刻的了解如何预防一些行车过程中可能发生的故障问题。尽管目前市面上所出售的拉菲尔呼吸机空气压缩机、螺杆式空气压缩机与喷油螺杆空气压缩机质量都比较好，但是受压缩机输出功率较大的影响，导致了车辆上呼吸机故障比例居高不下的现状。