旋轉機械狀態(tài)監測及預測技術(shù)的發(fā)展與研究
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3 旋轉機械狀態(tài)在線(xiàn)監測及預測技術(shù)的研究
3.1 問(wèn)題的提出
以往在工業(yè)現場(chǎng)通常通過(guò)值班人員對大型機械設備的狀態(tài)進(jìn)行監測，監測項目除溫度、壓力 、電機功率、電流等常規項目外，按規定振動(dòng)、噪聲通常也是需監測的項目，但往往沒(méi)有檢 測手段，只能靠值班人員手摸或耳聽(tīng)；由于缺乏可靠的科學(xué)依據，對其狀態(tài)評價(jià)也往往是不 準確的，因而設備損壞等惡性事故時(shí)有發(fā)生。因停機維修而造成的經(jīng)濟損失往往是很驚人的 。同時(shí)，當前大型機械設備的維護方式通常采用的是周期性強制維護，該維護方式到時(shí)即更 換零部件，維護費用巨大，停機時(shí)影響正常生產(chǎn)，并且仍避免不了惡性事故的發(fā)生。此外， 工業(yè)現場(chǎng)往往裝有若干臺大型機械設備，現場(chǎng)噪聲很高，通常大大超過(guò)國家《工業(yè)企業(yè)噪聲 衛生標準》。
在機械設備狀態(tài)監測技術(shù)應用方面：如我國大型油田以前建的大型采油注水站沒(méi)有裝備 狀態(tài)監測及預測系統。有的新建注水站雖裝備了微機巡檢系統，但該系統通常僅對壓力、溫 度等常規項目進(jìn)行監測，沒(méi)有包括機械振動(dòng)特性的檢測，不能進(jìn)行機組重要狀態(tài)的監測和分 析。近年來(lái)，有的油田輸油站等大型設備上，采用了新研制的包括對振動(dòng)特性進(jìn)行檢測的系 統，實(shí)現了在線(xiàn)監測和分析，但尚沒(méi)有建立機組機械動(dòng)特性檔案，因而難以進(jìn)行自動(dòng)在線(xiàn)的 狀態(tài)判斷，而需要專(zhuān)業(yè)人員離線(xiàn)進(jìn)行分析。
在機械設備狀態(tài)預測技術(shù)應用方面：如在我國大型油田廣泛使用的大型注水機組的維護 方式仍采用上述的傳統的預防性維修。近年來(lái)有的維修部門(mén)進(jìn)口了美國Entek 公司預測維修 系統，可對機組進(jìn)行定期檢測和離線(xiàn)分析。但是該儀器內置的預測對象是通用電機，對注水 機組故障率較高的離心泵的預測針對性不強，同時(shí)又是定期離線(xiàn)預測方式，不便于進(jìn)行短期 預測，不能防止機組突發(fā)性事故，并且得由專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行檢測和分析；因而應用受到限制， 也不能從根本上改變注水機組的維護方式。當前工業(yè)生產(chǎn)越來(lái)越注重降低成本 ，特別是要求在能避免機械設備突發(fā)事故的同時(shí)盡量延長(cháng)設備運行周期。為此，迫切需要研 究大型旋轉機械狀態(tài)自動(dòng)在線(xiàn)監測及預測技術(shù)。
3.2 研究的意義
對旋轉機械狀態(tài)進(jìn)行在線(xiàn)監測及預測可以有效地避免意外事故，消除續發(fā)損壞，節約大 量維護費用；由于減少維修次數，從而增加設備正常運轉時(shí)間，提高設備利用率，縮減維修 備件的庫存及庫存時(shí)間。
對機械設備狀態(tài)進(jìn)行機械動(dòng)態(tài)特性以及壓力、溫度、流量、液位、電量、潤滑油含水等 常規項目的綜合自動(dòng)監測; 同時(shí)可進(jìn)一步研究增加控制功能，調整設備輸出使 設備在效率較佳、能耗較低的狀態(tài)下運行。利用主機系統進(jìn)行統計和打印日常 報表以及故障報表, 能為生產(chǎn)部門(mén)提供現代化的科學(xué)管理手段，通過(guò)微機聯(lián)網(wǎng)通訊，還可以 使設備狀態(tài)監測及預測系統成為企業(yè)先進(jìn)的管理系統中的一個(gè)子系統。此外，由于大大減少 值班人員在強噪聲環(huán)境下工作的時(shí)間，即改善了工作條件, 又使企業(yè)達到國家有關(guān)噪聲衛生 標準。
隨著(zhù)人們對設備保護意識的加強和設備維護認識的深入、監測及預測技術(shù)的發(fā)展及應用成本 的降低，對該項技術(shù)的需求也將日益增加。隨著(zhù)該技術(shù)帶來(lái)的經(jīng)濟效益和社會(huì )效益日益明顯 ，旋轉機械狀態(tài)在線(xiàn)監測及預測技術(shù)會(huì )進(jìn)一步受到青睞。若進(jìn)口國外通用監測及預測系統， 不僅價(jià)格昂貴，且針對性不強。本課題涉及的研究?jì)热菔歉鶕覈I(yè)生產(chǎn)狀況，針對實(shí)際 需求而提出來(lái)的。
旋轉機械狀態(tài)在線(xiàn)監測及預測研究的技術(shù)原理與技術(shù)方案適用于普通機械設備，尤其適 于連續運轉的大中型旋轉機械，如：機械、車(chē)輛、電力、石化、冶金、煤炭、核能等許多行 業(yè)中的關(guān)鍵設備，從而推廣應用領(lǐng)域廣泛，經(jīng)濟效益潛力巨大。
3.3 研究的主要內容
本課題著(zhù)重針對大型旋轉注水機械，以揭示機械設備的機械動(dòng)態(tài)特性為手段，研究了機 械設備狀態(tài)自動(dòng)在線(xiàn)監測及預測的方法，以及相應的軟件系統和硬件系統。通過(guò)對機械設備 運行和發(fā)展狀態(tài)的在線(xiàn)檢測，實(shí)現了對機械設備狀態(tài)自動(dòng)分析和判斷，對機械設備狀態(tài)發(fā)展 進(jìn)行在線(xiàn)趨勢預測，具體完成的主要內容如下：
(1)提出了大型旋轉機械設備狀態(tài)在線(xiàn)監測及預測的總體方案和技術(shù)路線(xiàn)，開(kāi)發(fā)了傳感 器、數據采集、現代信號處理、人工智能以及硬件、軟件的有關(guān)技術(shù)。狀態(tài)監 測研究主要考慮的是針對隨機性故障，狀態(tài)預測研究主要考慮的是針對趨勢性故障、可預知 故障。
(2)在故障分析和預報方法的研究上，考慮到傳統的布爾邏輯識別、FTA方法（故障樹(shù)分析 法），因為識別能力差、判據不足，不能滿(mǎn)足要求。采用了灰色系統理論、時(shí)間系列、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò )、遺傳算法、小波分析等新技術(shù)。
(3)從特征信號中提取有關(guān)機組狀態(tài)的信息；選擇的機械設備狀態(tài)敏感因子（特征參數）具 有較高靈敏度、較高識別能力，采取合適的敏感因子提取裝置、提取方式及提取方法。
(4)提出了大型機械設備狀態(tài)正常與否的準則，選擇了安全評定的標準，確定了對機械設備 整體狀態(tài)及主要零部件狀態(tài)分別評價(jià)的判據；提供能對異常情況做出判斷的方法。
(5)研究了時(shí)域、頻域綜合信號處理方法，使信號處理后的特征突出、明顯，便于自動(dòng)比較 、判別；圍繞信號處理的實(shí)時(shí)性、實(shí)用性、穩定性進(jìn)行了相應的設計和改進(jìn)，探討了新的譜 估計方法以及小波分析方法。
(6)研究了機械設備狀態(tài)在線(xiàn)分析及自動(dòng)判別的技術(shù)，能根據歷史檔案、專(zhuān)家經(jīng)驗、客觀(guān)依 據，實(shí)現機械設備狀態(tài)決策判斷自動(dòng)化；研究的機械設備狀態(tài)自動(dòng)判別智能專(zhuān)家系統，可克 服轉速波動(dòng)影響；開(kāi)發(fā)了振動(dòng)頻譜在線(xiàn)時(shí)域、頻域報警新技術(shù)。
(7)研究了旋轉機械設備常見(jiàn)故障特征，建立了機組故障原因集以及故障推理機制。
(8)為對機械設備實(shí)行現代預知維護提供科學(xué)依據和手段，研究了趨勢預測的方法。除對機 械設備整體進(jìn)行趨勢預測外，探討了對機械設備零部件進(jìn)行趨勢預測的方法。
(9)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )ANN在旋轉機械設備狀態(tài)預測上的應用技術(shù)，針對現有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對新信 息強調不足的問(wèn)題，研究出適于預測用途的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型。探索了遺傳算法GA在趨勢預 測應用的途徑。
(10)在趨勢預測模型中考慮時(shí)間序列模型預測、灰色模型預測、組合模型預測，圍繞提高預測精度提出了新型改進(jìn)模型及有關(guān)方法。
(11)為進(jìn)行旋轉機械狀態(tài)在線(xiàn)監測及預測技術(shù)的實(shí)驗研究，研制完成具有典型機械結構和現代測試分析功能的新型實(shí)驗系統，該實(shí)驗系統應能模擬典型旋轉機械的運行狀態(tài)，能再現故障發(fā)展過(guò)程和預測發(fā)展趨勢。
(12) 以大型旋轉機械設備為對象進(jìn)行了工業(yè)現場(chǎng)的實(shí)踐驗證，并對驗證結果進(jìn)行了分析。
4 結束語(yǔ)
研究大型旋轉機組狀態(tài)在線(xiàn)監測及預測技術(shù)，對保證安全生產(chǎn)以及對設備實(shí)行預知維護都具 有十分重要的意義。為此，本項課題采用科學(xué)分析與實(shí)驗驗證相結合的方法，從信息提取和 信號處理、故障分析、在線(xiàn)預測、人工智能預測方法、實(shí)驗研究、實(shí)踐驗證以及系統研制幾 個(gè)方面對智能化自動(dòng)在線(xiàn)監測及預測技術(shù)進(jìn)行了系統的研究。探索了新的途徑，得出了新的 結論，獲得了有價(jià)值的成果，解決了重要生產(chǎn)實(shí)際問(wèn)題，取得了預期效果。
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