针对目前核电应急柴油发电机组现有监测信息难以有效定位故障源的现状,提出一种基于键相、瞬时转速和振动等多参数融合的在线监测分析技术。对数据进行高速连续采集和处理,将时域信号转换至角域以消除转速波动的影响。基于柴油机故障特性和信息融合理论,提取各工作循环相关测点的多特征参数,确定各故障类型与相关特征的映射关系,依次融合相关参数对故障进行分析定位。结合该技术对启动超时故障进行分析,验证了该技术的有效性。

针对往复压缩机异常检测不及时、漏报、误报的问题,提出一种多特征融合的相空间LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的异常检测方法。为了全面描述波形特征,提取往复压缩机正常运行数据和实时运行数据的特征集,对特征集进行预处理后,运用LDA方法计算正常状态和当前状态相空间分布模型,并用JS（Jensen Shannon divergence）距离计算两者差异度,若差异度超过设定值则认为发生故障。实验验证了该方法能有效实现往复压缩机异常检测,并能大幅提前往复压缩机典型故障异常检测报警时间点。

针对滚动轴承物理模型难以准确建立,全寿命失效样本难以获取的问题,提出一种基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测方法。该方法通过改进公式,构建模型参数定时更新的动态状态空间模型。将已知的滚动轴承运行状态数据输入动态状态空间模型,应用粒子滤波算法估计滚动轴承运行状态,实现滚动轴承寿命预测。运用滚动轴承全寿命实验数据对所提出方法进行验证,并将预测结果与Gamma模型预测结果对比分析,结果表明该方法优于Gamma模型预测方法,具有较强的工程实用性。

往复式压缩机是流程工业安全生产的关键机组,由于缺乏有效的安全监控和故障预知手段,往复式压缩机存在故障率高、安全事故频发的特点.为有效降低往复式压缩机故障停机时间并减少安全事故,在对压缩机运动部件结构、功能和故障机理分析的基础上,针对往复式压缩机振动激励源多和故障关联性强的特点,开发了基于多传感器信息融合和正向推理的往复式压缩机智能诊断专家系统,通过提取敏感特征参数并建立和故障类型相关的独立诊断规则,实现了自动故障诊断.建立的往复式压缩机智能诊断专家系统已应用于国内多家石油炼化企业.实践证明：往复式压缩机智能诊断专家系统在机组异常时能够自动报警并给出故障诊断结论,提高了设备预知维修水平,保证了往复式压缩机运行的安全性、可靠性.

支撑环是往复压缩机的关键部件及主要易损件，其可靠性必然会影响整个设备的稳定性和利用率。为了有效的识别支撑环的磨损状态，减少维修的不确定性，保证其长周期安全运行，提出一种基于多维信息的支撑环多变量可靠性评估方法。采用距离评估技术优选支撑环运行状态的敏感特征指标，构造多重协变量函数，结合历史更换记录和运行状态信息，建立支撑环比例协变量可靠性评估模型。利用该模型对某石化企业往复压缩机支撑环磨损监测数据进行评估，通过特征优选构造支撑环多重响应协变量函数，将重要运行状态信息引入到可靠性分析当中，准确地实现对支撑环的可靠性评估。

主要研究了一体化二次分离旋流器结构的初步设计,利用正交试验法,检验一级溢流口直径、二级溢流口直径、底流口直径对旋流器分离效果的影响。确定分离效率为正交试验中的指标,针对试验结果分别利用直观分析法和方差分析法进行分析,验证2种方法的一致性,并对因素进行了显著性检验,发现在研究范围内3种因素均对旋流器整体的分离效果无明显影响。