往復式壓縮機配件診斷方法的研究現(xiàn)狀工業(yè)上廣泛使用的機械是往復式壓縮機，因為到目前為止，其故障診斷較為復雜，因此國內外學者對其研究一直十分關注。在其他國家，美國學者采用了氣缸和活塞環(huán)的磨損內部的圖像判別信號壓力閥故障;捷克學者根據(jù)1000多個不同類型的壓縮機，建立定期參數(shù)數(shù)據(jù)庫，以確定評估參數(shù)確定壓縮機工作狀態(tài)。一些學者進行了大量監(jiān)測和工作的傳統(tǒng)壓縮機方面的性能參數(shù)控制的，是能夠改變用耳朵當前的壓縮操作，眼看，憑借經驗來判斷故障的情況，但有強有力的證據(jù)表明實際的檢測結果獲得。

然而，由于往復式壓縮機結構分析比較復雜，根據(jù)我國當前的研究發(fā)展狀況以及相關研究文獻資料數(shù)據(jù)表明，我們國家需要不斷完善計算機信息技術和人工智能教育領域的專家控制系統(tǒng)和神經網(wǎng)絡安全技術的初步使用，得到提高人們普遍認可和廣泛應用的診斷系統(tǒng)，使在故障診斷技術經濟領域能夠有一套像旋轉機械那樣成熟的、以供選擇并獲得往復式壓縮機工作學習狀態(tài)的有效特征參數(shù)。 不足以通過經驗或想象確定和測試特征參數(shù)，然后通過實驗進行測試，無法找到最優(yōu)特征參數(shù)。