透平膨胀机是空分设备制冷环节的核心动力机械，其稳定运行直接关联到空气液化与精馏制冷量的供应。
透平膨胀机靠高压气体的绝热膨胀做功制冷。高压空气进入喷嘴加速，形成高速气流冲击工作轮，驱动其旋转，气体内能迅速转化为机械能与冷量。在此过程中，喷嘴的设计精度决定气流初始速度与方向，工作轮的动平衡状态影响运转稳定性，轴承系统则支撑旋转部件，保障顺畅运行。
振动异常是关键故障信号，可能源于工作轮失衡、轴承磨损或是气流不均。一旦振动超标，不仅加速部件磨损，还可能引发机械结构损坏。温度过高也是一大隐患，轴承处油温、轴温过高，暗示润滑不良或摩擦加剧，极易造成轴承抱死。另外，制冷量不足，表现为出口气体温度降幅不够，这或许是喷嘴堵塞、进气压力不足等因素所致，严重影响空分设备低温工况的构建。
借助振动传感器、温度传感器收集实时数据，搭建基于大数据与人工智能的故障诊断平台。机器学习算法分析历史故障数据与实时监测数据，精准识别故障模式，提前预警。例如，神经网络模型能根据振动频谱特征，快速判断是何种机械故障根源；基于规则的专家系统，依据温度、压力等多参数变化规则，推断潜在问题，实现从被动维修到主动预防的运维转变。
智能运维不仅是故障预警，还涵盖运行优化。根据生产负荷动态调整膨胀机转速、进气参数，匹配最佳制冷工况，降低不必要能耗。在维修计划上，摒弃传统定期检修模式，依照设备实际健康状态安排精准维修，减少停机时间，延长设备使用寿命，全方位保障透平膨胀机可靠、高效运转。
