旋轉機械狀態監測及預測技術的發展與研究
加入技術交流群
1.2 旋轉機械狀態監測技術的發展趨勢
機械設備運行狀態的監測技術，已經從單憑直覺的耳聽、眼看、手摸，發展到采用現代 測量技術、計算機技術和信號分析技術的先進的監測技術，諸如超聲、聲發射、紅外測溫等 ，層出不窮。人工智能、專家系統、模糊數學等新興學科在機械狀態監測技術中也找到用武 之地。
在機械動態信號分析方法和應用技術上，新近的發展有：采用空間域濾波的預處理、采用Vo ld－Kalman濾波的多軸階比信號分析技術、適于非平穩信號的基于Wigner－Ville分布分析、小波(wavelet)變換方法、混沌分析方法、智能 傳感與檢測技術、以及與VXI總線儀器平臺相關的技術等。
現今，國內外較典型的狀態監測方式主要有3種。
(1) 離線定期監測方式。測試人員定期到現場用一個傳感器依次對各測點進行測試，并用磁帶機記錄信號，數據處理 在專用計算機上完成，或是直接在便攜式內置微機的儀器上完成；這是當前利用進口監 測儀器普遍采用的方式。采用該方式，測試系統較簡單，但是測試工作較煩鎖，需要專門的 測試人員；由于是離線定期監測，不能及時避免突發性故障。
(2) 在線檢測離線分析的監測方式。亦稱主從機監測方式，在設備上的多個測點均安裝傳 感器，由現場微處理器從機系統進行各測點的數據采集和處理，在主機系統上由專業人員進 行分析和判斷。這種方式是近年在大型旋轉機械上采用的方式。相對第一種方式，該方式免 去了更換測點的麻煩，并能在線進行檢測和報警；但是該方式需要離線進行數據分析和判斷 ，而且分析和判斷需要專業技術人員參與。
(3) 自動在線監測方式。該方式不僅能實現自動在線監測設備的工作狀態，及時進行故障 預報，而且能實現在線地進行數據處理和分析判斷；由于能根據專家經驗和有關準則進行智 能化的比較和判斷，中等文化水平的值班工作人員經過短期培訓后就能使用。該方式技術最 先進，不需要人為更換測點，不僅不需要專門的測試人員，也不需要專業技術人員參與分析 和判斷；但是軟硬件的研制工作量很大。本課題研究的是這種方式。
今后，旋轉機械狀態監測技術趨向由離線定期監測方式、在線檢測離線分析監測方式，發展 為自動在線監測方式。隨著人工智能理論的發展及其在實際中的應用、數據處理軟件的大量 開發，今后旋轉機械狀態監測技術正向多目標、多層次監測和網絡化方向發展 。
2 旋轉機械狀態預測技術的發展
2.1 旋轉機械狀態預測技術的發展歷程
當機械設備發生故障時,不僅物質財富遭到破壞，服務逼迫中斷，甚至連人員的生存也會受 到威脅。在工業史上，由于機械設備故障造成的災難和環境事故頻頻發生。例如，美國阿莫 科.卡迪斯號油輪原油泄漏事故，前蘇聯的切爾諾貝利核電站事故等等，了解這些事故發生 的過程以及如何加以防范，成為要考慮的重要問題。尤其這些故障大都是由于人為干預和不 當措施所造成的，因而減少維護次數和提高維護的科學性是預防惡性事故發生的重要方面 。
傳統的機械設備維護方式概括為：運轉至損壞再維護和以時間為基礎的預防性維護；前者一 般用于廉價的小型機器，采用后備設備來保證生產；后者也稱定期維護，一般用于大中型設 備，不論設備是否有故障都按人為計劃的時間定期檢修80年代以來，以建立新 的維修體制為目標形成了綜合工程學科，這一工程學科在歐美、日本以不同的形式獲得了推 廣。近年來丹麥、美國、德國、日本等發達國家的專家學者進一步提出了預知維護的基本概 念。90年代以來，開始研究新型旋轉機械工作狀態分析和狀態預測技術，研究采用專家系統 、神經網絡等新的應用技術。但是，人工智能狀態在線預測和預知維護的研究尚處于研究發 展的起步階段。
設備預知維護是通過對機械設備運行狀態做監測及預測來取代定期檢修方式，其原則是：只 有當監測、分析和預測結果表明有必要維修時才進行維修。這種現代化維護方式能監測和預 報設備的故障，在發現故障前兆時能及時停機，甚至能按判別出的故障的性質和部位，有目 的地進行檢修。其檢測方式通常是定期檢測，但理想的方式是在線實時檢測；其分析預測方 式通常是在計算機上由專業人員評定完成，但理想的方式是由人工智能系統實時在線判斷完 成。
因此，若能在線實時檢測和以人工智能分析機械設備經歷的和當前的狀態，并預測隨后的發 展，則可以隨時、科學、有效地揭示機械設備當前的工作狀態，并預測今后多長時間設備狀 態將達到不可接受的程度而應當停機維修，從傳統的預防維護上升到預知維護。若對旋轉機 械設備實行預知維護，需要在旋轉機械狀態監測和故障分析的基礎上，進一步通過對設備狀 態進行頻域、時域的綜合分析判斷以及狀態的趨勢預測來實現。
國際上有代表性的預測系統是美國Entek Scientific Corporation的預測維修系統(pre ventive maintenance system)，其主要功能有：幅值趨勢圖顯示；時域波形顯示，頻譜顯 示；六段頻率頻譜自動報警，窄帶頻譜自動報警；兩頻譜幅值比顯示，兩頻譜幅值差顯示； 三維譜圖顯示；用旋轉機械故障診斷專家系統進行離線故障診斷；支持鐵譜分析；支持局域 網。該預測系統，能對頻譜進行自動比較，能識別由于旋轉機械轉速變化所引起的頻率漂移 ，并提供報警信號。
隨著我國科學技術的發展，一些大型企業正在從單純的振動測量或巡回檢測、定期檢測和檢 修，逐漸向長期連續監測和預測性維修過渡。有的高等院校和科研院所的研究方向也開始相 應變化，有代表性的是天津大學的基于Windows的IDPM智能診斷與預測維修軟件系統的研究。但是國內當前研究的重點仍集中在旋轉機械設備的狀態監測和故障分析方面 ，而對大型旋轉機組的以預知維護為目標的智能狀態在線預測技術尚待系統地研究。國內許 多廠家和研究單位研制的監測系統，大多數測量項目單一，甚至還往往限于對溫度、壓力、 液位、電量等常規參數的檢測，不具備對振動量為主的機械動態特性進行檢測和分析的功能 ，因而無從反映旋轉機械設備重要的工作狀態；即便具有檢測振動量的功能，尚限于狀態的 監測和故障分析，不能對旋轉機械設備工作狀態發展趨勢進行預測。
2.2 旋轉機械狀態預測技術的發展趨勢
從機械設備的檢修歷史和現狀來看，設備檢修方式大致有：發生事故停機檢修，定期停 機檢修亦稱預防性維修(preventive maintenance)，預知維修(predictive maintenance)亦 稱狀態維修或視情維修(condition maintenance or condition-based maintenance)。
預知維修方式可以從根本上改變原有的設備維修制度。在保證設備安全運行、避免人員 傷亡、減少環境污染和避免巨大的經濟損失方面將產生巨大的作用。據有關文獻介紹，在設 備上應用預測技術，獲利與投資比可達17:1。因而，以預知維護取代以時間為基礎的預防性 維修，成為關鍵設備和大中型設備維護方式的發展趨勢。國外有代表性的采用旋轉機械狀態 預測先進技術的系統是美國Entek 公司的IRD－890 PM預測維修系統、丹麥BK公司的COMPAS S TYPE 3540系統、TYPE3560系統，這些系統一般用于設備的離線預測。
在線的預測技術越來越受到人們的重視，并成為目前技術攻關的課題。在現有的設備狀態在 線監測系統上附加狀態預測功能，由于具有較高的性能價格比，而成為實現設備狀態在線監 測及預測的優選方案，本課題研究的是這種采用在線方式的同時進行監測及預測的方案。具 有人工智能的狀態在線監測和預測技術是國內外研究的新課題，也是本課題研究的內容。
由于機組狀態在線智能化趨勢預測技術是國際上90年代以來發展的一項先進技術，國家 自然科學基金工程與材料科學部確定，國內大型旋轉機械狀態監測及預報研究課題主要針對 大中型旋轉機械，研究智能化在線的狀態分析和狀態預測的有關理論、方法，研究在線檢測 、人工智能分析設備經歷的和當前的狀態并預測發展趨勢。國家機械工業技術發展基金委員 會提出的“九五”期間研究工作目標也確定在大型旋轉機械狀態監測和故障分析的基礎上， 研究大型旋轉機械狀態預測系統，研究大型旋轉機械狀態趨勢預示的技術，開發大型旋轉機 械狀態趨勢預測的系統。
評論