以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用解析.docx

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以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用解析

北京化工大学学位论文原创性声明

本人郑重声明：

所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律结果眭｛本人承担。

作者签名：

日期：

—型孑．＿矽．乒

关于论文使用授权的说明

学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：

研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。

学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、江：

编学位论文。

保密论文注释：

本学位论文属于保密范网，在一年解密后适用本授权书。

非保密论文注释：

本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。

日期：

』／２，石．妒

日期：

２（）Ｊ２、‘．乒

学位论文数据集

中图分类号

ＴＨｌ７学科分类号６２０．３０３０论文编号

１００１０２０１２０７０３密级，汝器学位授予单位代码

１００ｉＯ学位授予单位名称北京化工大学作者姓名

徐微学号２００９０００７０３获学位专业名称

安全技术及工程获学位专业代码０８１９０３课题来源

９７３计划研究方向ＲＣＭ应用论文题目以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用

以可靠性为中心的维修（ＲＣＭ），威布尔分布，灰色马尔科夫，灰色

关键词

关联分析的神经网络，寿命预测，维修决策论文答辩日期２０１２．５．２９宰论文类型应用研究

学位论文评阅及答辩委员会情况

姓名

职称工『乍单位学科专长指导教师

江志农研究员二｛匕京化工大学设备诊断工程评阅人ｌ

杨剑锋研究员北京化工大学化工过程机械评阔人２

马波副教授北京化工大学故障诊断、风险分析评阅人３

评阅人４

答辩委员会主席

何立东研究员北京化工大学转子动力学答辩委员ｌ

高金吉教授北京化工大学设备诊断工程答辩委员２

杨国安教授北京化工大学信号处理答辩委员３

杨剑锋研究员北京化工大学化工过程机械北京昆仑天辰仪表答辩委员４

吴海琦高工仪器仪表科技有限公司答辩委员５

王华庆教授北京化工大学设备诊断工程答辩委员６马波副教授北京化工大学故障诊断、风险分析

二．中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。

三．学科分类号在中华人民共和国国家标；隹（ＧＢ／Ｔ１３７４５—９）《学科分类与代码》中查

询。

四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。

以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用

摘要

现代企业中，典型的维修问题有被动的维修，重复的检修，合理的维修无法体制化，不必要和保守的预防性维修，以及缺乏可追溯性的维修列＋划等，因此，发展一种合适的维修方法来处理这类问题卜分必要。

以可靠性为中心的维修（ＲＣＭ）提供了最系统和最有效的方式可实现工厂和设备维护计戈０的优化，帮助制定合理且有效的维修决策。

曰前，ＲＣＭ已初步在我国的多个炼化企业中得到应用，但由于各种原因，其实施应用的效果并不理想，主要表现在很难利用已知的历史数据或状态隘测数据获得设备的隐含信息进行风险的评估，为此，本文从以下方面进行了研究：

（１）将一元和混合威布尔寿命分布模型引入到ＲＣＭ的风险评估ｔ．｝｜，研究相应的参数估计方法，总结模型的选用原则，利用所得结果分析可靠性的各指标参量，并对中石油往复压缩机组关键部件进行风险评估，取得了较理想的效果。

（２）引进三次指数平滑、灰色马尔科夫和灰色关联分析的神经网络法，实现状态监测下小样本波动数据的故障分析，以某轴承的数据验证了方法的有效性和可行性，另外，也探索性地研究其剩余寿命的估算。

（３）详细介绍了ＲＣＭ列‘中石油往复压缩机关键零部件的实施过程，并将上述各模型应用到该评估中，根据评估结果筛选出了可能产生高中风险故障模式对应的关键零部件，同时完成维修任务的优化。

ｌ

关键词：

以可靠性为中心的维修（ＲＣＭ），威布尔分布，可靠性预测，灰色马尔科夫法，灰色关联分析的神经网络法，寿命预测，维修决策ＩＩ

ＴＨＥＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＡＰＰＬＩＣＡＴＩｏＮＦＯＲ

ＤＥＣｌＳＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＥＱＵｌＰＭＥＮＴ

ＢＡＳＥＤＯＮＲＥＬＩＡＢＩＬＩＴＹＣＥＮＴＥＲＥＤ

ＭＡＩＮＴＥＮＡＮＣＥ

ＡＢＳＴＲＡＣＴ

Ｉｎｔｈｅｍｏｄｅｍｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ，ｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｉｎｃｌｕｄｅｐａｓｓｉｖｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ，ｔｈｅｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ

ｏｆｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｄｔ１１ｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｎｏｔｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌｉｚｅｄ，ｔｈｅｕｎｎｅｃｅｓｓａｌｙａｎｄ

ｃｏｎｓｅｌ＋ｖａｔｉｖｅｐｒｅｖｅｎｔｉＶｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ，ｌａｃｋｏｆｔｒａｃｅａｂｉｌｉｔｙ

ｔｏｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｐｌａｎｓ，ｔｈｅｒｅｆ．ｏｒｅ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｄｅＶｅｌｏｐａｓＬｌｉｔａｂｌｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｓｔｒａｔｅｇｙｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｃｅｎｔｅｒｅｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ（ＲＣＭ）ｃａｎｐｒｏＶｉｄｅｔｈｅｍｏｓｔｓｙｓｔｅｍｉｃａｎｄｅｆ．ｆｅｃｔｉＶｅｍｅｔｈｏｄｔｏｓｏｌＶｅｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｐｌａｎｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，ａｎｄａｃｈｉｅＶｅｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｎｄｅｆｌｆｅｃｔｉＶｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｍａｋｉｎｇ．

Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ＲＣＭｈａｓｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅｍａｎｙｐｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｅｎｔｅｌ．ｐｒｉｓｅｓ

ｏｆｏｕｒｃｏｕｎｔ巧，ｂｕｔｆｏｒｓｏｍｅｆａｃｔｏｒｓ，ｉｔｓｐｒａｃｔｉａｌｅｆｋｃｔｉｓ

ｎｏｔｇｏｏｄ，ｗｈｉｃｈｒｅＨｅｃｔｓｉｎｄｉ碰ｃｕｌｔｔｏｍａｋｅｕｓｅｏｆｈｉｓｔｏｒｉｃａｌａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ’ｓｄａｔａ

ｋｎｏｗｎｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｈｉｄｄｅｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔｆｏｒｉｔｓｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｆｏｒｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｆｒｏｍｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｏｎｔｅｎｔｓ：

（１）Ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｈｆｅｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｉｎｇｌｅａｎｄ

ｔｈｅｍｉｘｅｄｗｅｉｂｕｌｌＩＩＩ

ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｏＲＣＭｆｏｒｔｈｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｅｑｕｊｐｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔ１１ｅｉｒｐａ１．ａｍｅｔｅｒｓｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｌ．ｄ，ａｎｄｔｈｅｉｒｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓｓｕｍｍａ“ｚｅｄ，ｓｏｅａｃｈｉｎｄｅｘｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｓｇａｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｅｓｔｉＩｎａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅｎｓｋｏｆｋｅｙｐａｌ－ｔｓｏｆｒｅｃｉｐｒｏｃａｔｉｎｇｃｏｍｐｒｅｓｓｏｒｉｎｔｈｅｐｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｅｎｔｅｒｐ“ｓｅｉｓａｓｓｅｓｓｅｄｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｓｍｅｎｔｉｏｎｅｄａｂｏｖｅ，ｗｈｉｃｈｒｅ＿ｎｅｃｔｓｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｏｂｔａｉｎａｉｄｅａｌｅｆ诧ｃｔ．

（２）ＩｎＶｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｈｅｍｏｄｅｌｆｏｒｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｉｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｏａｃｈｉｅＶｅｔｈｅｆａｉｌｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅｄａｔａ，ｗｈｉｃｈｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｒｅｅｔｉｍｅｓｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ，ｇｒａｙｍａｌ．ｋｏＶａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｇｒｅｙｒｅｌａｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｕｓｅｄ

ａｅｘａｍｐｌｅｏｆｂｅａｒｉｎｇｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｉｒｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｆ诧ｃｔｉＶｅｎｅｓｓ，ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔ１１ｅｐｒｏｂｌｅｌｎｏｆｒｅｓｉｄｕａｌ

ｌｊｆｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓａｌｓｏｄｉｓｃｕｓｓｅｄａｎｄｓｍｄｉｅｄ．

（３）ＴｈｅｉｍｐｌｅｌｎｅｎｔａｔｉｏｌｌｐｒｏｃｅｓｓｏｆＲＣＭｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｆｏｒｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｅｃｉｐｒｏｃａｔｉｎｇｃｏｌｎｐｒｅｓｓｏｒｉｎｐｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｅｎｔｅｑ）ｒｉｓｅ，ｔ１１ｅｒｅｓｕｌｔｓｉｓｈｅｌｐｆｕｌｆ－ｏｒｓｃｒｅｅｎｉｎｇ

ｏｕｔｔ１１ｅｋｅｙｃｏｌｎｐｏｎｅｎｔｓｏｆｆ．ａｉｌｕｒｅｍｏｄｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｈａｔｍｉｇｈｔｌｅａｄｔｏｈｉｇｈ

ａｎｄｍｉｄｄｌｅｒｉｓｋ，ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｍａｋｉｎｇｉｓａｃｈｉｅｖｅｄ．

ＫＥＹＷｏＲＤＳ：

ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｃｅｎｔｅｒｅｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ（ＲＣＭ），ｗｅｉｂｕｌｌ

ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｒｅｌｉａｂｉｉｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｇｒａｙｍａｒｋｏＶ，

ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｇｒｅｙｒｅｌａｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓ，ｌｉｆ．ｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｄｅｃｉｓｉｏｎＩＶ

目录

目录

第一章绪论………………………………………………………………】】．１选题背景………………………………………………………………………………．．１１．１．１课题来源……………………………………………………………………………．．１１．１．２研究意义……………………………………………………………………………．．１１．２国内外检维修策略的发展及研究现状………………………………………………．．２１．３文章框架和主要创新点………………………………………………………………．４

第二章ＲｅＭ风险评估中应用的相关理论…………………………………５２．１ＲＣＭ理论………………………………………………………………………………５

２．１．１ＲＣＭ在故障特性中的研究…………………………………………………………５２．１．２

ＲＣＭ评估的关键步骤………………………………………………………………６２．２可靠性相关的指标和分布……………………………………………………………．．８２．２．１可靠性和维修性特征量……………………………………………………………．．８２．２．２可靠性中常用的故障分布…………………………………………………………．．８２．３小结…………………………………………………………………………………………………………………９

第三章基于威布尔概率统计的设备可靠性预测研究…………………．．１１３．１失效数据的建模………………………………………………………………………１１３．１．１建模主要过程………………………………………………………………………１】３．１．２分布函数的经验取值………………………………一……………………………．．１２３．２一元威布尔的可靠性分析模型………………………………………………………１３３．３一元威布尔分布的参数估计…………………………………………………………１５３．３．１极大似然法…………………………………………………………………………１５３．３．２最小二乘法…………………………………………………………………………１６３．３．３遗传算法……………………………………………………………………………１７３．４混合威布尔的可靠性分析模型………………………………………………………１８３．５混合威布尔分布的参数估计…………………………………………………………１９３．６威布尔概率统计的可靠性预测………………………………………………………２０Ｖ

北京化工大学硕士学位论文

３．６．１一元威布尔的可靠性预测…………………………………………………………２０３．６．２混合威布尔的可靠性预测…………………………………………………………２ｌ３。

７一元威布尔和混合威布尔的选用原则………………………………………………２ｌ３．８实例分析与应用………………………………………………………………………２２３．８．１一元威布尔分布的应用实例………………………………………………………２２３．８．２混合威布尔分布的应用实例………………………………………………………２７３．９小结………………………………………………………………………………………………………………．．２９

第四章基于状态监测的设备剩余寿命预测方法研究…………………．。

３ｌ４．１设备剩余寿命预测的相关理论………………………………………………………３１４．１．１状态监测……………………………………………………………………………３２４．１．２趋势分析……………………………………………………………………………３２４．１．３状态阀值……………………………………………………………………………．３３４．２设备剩余寿命预测方法的研究………………………………………………………３４４．２．１三次指数平滑模型…………………………………………………………………３４４．２．２灰色马尔科夫模型…………………………………………………………………３５４．２．３灰色关联分析的神经网络模型……………………………………………………３６４．３实例应用与研究………………………………………………………………………３７４．４小结………………………………………………………………………………………………………………．．４２

第五章ＲＣＭ在往复压缩机关键零部件上的应用…………………………４３５．１往复压缩机关键零部件的ＲＣＭ分析………………………………………………４３５．１．１项目开工会及实施范围的确定……………………………………………………４３５．１．２各种数据资料的收集和统计分析…………………．………………………………４３５．１．３往复压缩机机组系统划分和功能描述……………………………………………４４５．１．４往复压缩机部件的ＦＭＥＡ…………………………………………………………４４５．１．５故障模式的风险评价………………………………………………………………５７５．１．６关键部件重要度的确定……………………………………………………………６３５．２往复压缩机部件检维修策略的制定…………………………………………………６４５．３维修任务的优化………………………………………………………………………６５５．４小结………………………………………………………………………………………………………………．．６６

第六章总论与展望………………………………………………………６７ＶＩ

６．１全文总结………………………………………………………………………………６７６．２展望………………………………………………………………………………………………………………．．６８参考文献…………………………………………………………………．．６８致谢………………………………………………………………………６８研究成果及发表的学术论文……………………………………………．６８作者及导师介绍…………………………………………………………６８

Ｌ１（、）＼ｆＥＮ‘ＩＳ

—————————————————————————————————————————————————————————一

Ｃｏｎｔｅｎｔｓ

Ｃｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ……………………………………………………………．．１１．１Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ

ｏｆｔｈｅｓ酞…………………………………………………．．１．１．】Ｓｏｕｒｃｅ

ｏｆｔｈｅｓｉｓ………………………………………………………１．１．２Ｓｉ｛；Ｉｌ语ｃａｎｃｅｏｆｔｈｅｓｉＳ¨…………………………………………………

１．２ＤｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔｂｏｔｈｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｆｃｈｓｔａｔｕｓ…．…．…．…………．．…．．１．３ＲｅｓｅａｒｃｈＷｏｒｋ

ａｎｄＩｎｎｏＶａｔｉｏｎＰｏｉｎｔｓｉｎｔｈｅＴｈｅｓｉｓ…．……．．………．…．．．…．．……．…．……．Ｃｈａｐｔｅｒ２ＲｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｙｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＲ（Ⅺ汀ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ……………………５２・ｌＴｈｅｏ呵ｓｙｓｔｅｍｏｆＲＣＭ……………………………………………………５

２・ｌ・１Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆ劬ｌｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｆｏｒＲＣＭ……………………………………５

２・】・２ＫｅｙｓｔｅｐｓｆｏｒＲＣＭａｎａｌｙｓｎ……………………………………………．．６

２．２Ｒｅｌｉａｂｉ＿｝ｉｔｙｒｅｌａｔｅｄｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄｄｉｓｔｒ沁ｕｔｉｏｎ……………

２．２・ｌＴｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｆｅａｎｌｒｅｓｆｏｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｍａｉｎｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ…………．．

２．２．２Ｃｏｍｍｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ………………一

２－３Ｓｕｎ瑚ａ哆……………………………………………………Ｃｈａｐｔｅｒ３Ｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｒｒｅｌｉａｂ主ｌｉｔｙｐｒｅ（１ｉｃｔｉｏｎｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｗｅｉｂｕｌｌ．．…．．．……．……．．…．．．．………．．…．……………．………，．．…．．…１ｌ３－ｌＭｏｄｅ】矗１９ｆｏｒ也ｅｆａｉｌｕｒｅ

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３・ｌ・ＩＭａｉｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｍｏｄｅｌ吨………………………………………………．１１３・ｌ・２ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅＶａｌｕｅｆｏｒｄｉＳｔｒｉｂｕｔｉｏｎ如ｎｃｔｉｏｎ………………………………１２

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Ｅ京化下人学顾主学ｆ盘沦文

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ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ………………………………３ｌ４．１．１Ｓｔａｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ………………………………………………………………………．３２

４．１．２Ｔｒｅｎｄ

ａｎａｌｙｓｉｓ………………………………………………………………………一３２４．１．３Ｓｔａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｔｔｉｎｇ．．…………………．…．．．．．．．…．．．…．…．．…．．．．．．．．…．．．．．．．…．…，…．……．．．．．．．．．．３３４２Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｒｅｓｉｄｕａｌｌｉｆｅｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔ………………………………………………３４４．２．１Ｍｏｄｅｌｆｏｒｔ１１ｒｅｅｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ…．…．．．………．．．．．…．．．．．．．．．．．…．…．．．．．．…．．……．．．．…．３４４１２．２ＭｏｄｅｌｆｏｒｇｒｅｙｍａｒｋｏＶｍｅｔｈｏｄ………………………………………………………３５

４．２．３Ｍｏｄｅｌｆｏｒｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｇｒｅｙｒｅｌａｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓ．．…．．…．．．……．．．．．．．．．．．．．……．．…３６

４．３Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｅｘａｍｐｌｅ．．………．…．…．………．．．．．…．．．…．．．……．．…．…．…．……．．…３７４．４Ｓｕｍｍａｒｙ…………………………………………………………………………………………………………４２Ｃｈａｐｔｅｒ５ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＲＣＭｆｏｒｋｅｙｐａｒｔｓｏｆｒｅｃｉｐｒｏｃａｔｉｎｇｃｏｍｐｒｅｓｓｏｒ………．…．．．……………．……………．…．………．……………．……………．．……．……………．………．．．…．．．．．…．ｚ｝：

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