旋轉機械狀態(tài)監(jiān)測及預測技術的發(fā)展與研究
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1.2 旋轉機械狀態(tài)監(jiān)測技術的發(fā)展趨勢
機械設備運行狀態(tài)的監(jiān)測技術，已經從單憑直覺的耳聽、眼看、手摸，發(fā)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(jiān)測技術，諸如超聲、聲發(fā)射、紅外測溫等 ，層出不窮。人工智能、專家系統(tǒng)、模糊數學等新興學科在機械狀態(tài)監(jiān)測技術中也找到用武 之地。
在機械動態(tài)信號分析方法和應用技術上，新近的發(fā)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(wěn)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(tài)監(jiān)測方式主要有3種。
(1) 離線定期監(jiān)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(jiān) 測儀器普遍采用的方式。采用該方式，測試系統(tǒng)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(jiān)測，不能及時避免突發(fā)性故障。
(2) 在線檢測離線分析的監(jiān)測方式。亦稱主從機監(jiān)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(tǒng)進行各測點的數據采集和處理，在主機系統(tǒng)上由專業(yè)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(yè)技術人員參與。
(3) 自動在線監(jiān)測方式。該方式不僅能實現自動在線監(jiān)測設備的工作狀態(tài)，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(yè)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(tài)監(jiān)測技術趨向由離線定期監(jiān)測方式、在線檢測離線分析監(jiān)測方式，發(fā)展 為自動在線監(jiān)測方式。隨著人工智能理論的發(fā)展及其在實際中的應用、數據處理軟件的大量 開發(fā)，今后旋轉機械狀態(tài)監(jiān)測技術正向多目標、多層次監(jiān)測和網絡化方向發(fā)展 。
2 旋轉機械狀態(tài)預測技術的發(fā)展
2.1 旋轉機械狀態(tài)預測技術的發(fā)展歷程
當機械設備發(fā)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(yè)史上，由于機械設備故障造成的災難和環(huán)境事故頻頻發(fā)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(fā)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(fā)生的重要方面 。
傳統(tǒng)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(fā)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(tài)分析和狀態(tài)預測技術，研究采用專家系統(tǒng) 、神經網絡等新的應用技術。但是，人工智能狀態(tài)在線預測和預知維護的研究尚處于研究發(fā) 展的起步階段。
設備預知維護是通過對機械設備運行狀態(tài)做監(jiān)測及預測來取代定期檢修方式，其原則是：只 有當監(jiān)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(jiān)測和預 報設備的故障，在發(fā)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(yè)人員評定完成，但理想的方式是由人工智能系統(tǒng)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(tài)，并預測隨后的發(fā) 展，則可以隨時、科學、有效地揭示機械設備當前的工作狀態(tài)，并預測今后多長時間設備狀 態(tài)將達到不可接受的程度而應當停機維修，從傳統(tǒng)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(tài)監(jiān)測和故障分析的基礎上，進一步通過對設備狀 態(tài)進行頻域、時域的綜合分析判斷以及狀態(tài)的趨勢預測來實現。
國際上有代表性的預測系統(tǒng)是美國Entek Scientific Corporation的預測維修系統(tǒng)(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(tǒng)進行離線故障診斷；支持鐵譜分析；支持局域 網。該預測系統(tǒng)，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(fā)展，一些大型企業(yè)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(xù)監(jiān)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(tǒng)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(tài)監(jiān)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(tài)在線預測技術尚待系統(tǒng)地研究。國內許 多廠家和研究單位研制的監(jiān)測系統(tǒng)，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(guī)參數的檢測，不具備對振動量為主的機械動態(tài)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(tài)；即便具有檢測振動量的功能，尚限于狀態(tài)的 監(jiān)測和故障分析，不能對旋轉機械設備工作狀態(tài)發(fā)展趨勢進行預測。
2.2 旋轉機械狀態(tài)預測技術的發(fā)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(fā)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(tài)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(huán)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(fā)展趨勢。國外有代表性的采用旋轉機械狀態(tài) 預測先進技術的系統(tǒng)是美國Entek 公司的IRD－890 PM預測維修系統(tǒng)、丹麥BK公司的COMPAS S TYPE 3540系統(tǒng)、TYPE3560系統(tǒng)，這些系統(tǒng)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(tài)在 線監(jiān)測系統(tǒng)上附加狀態(tài)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(tài)在線監(jiān) 測及預測的優(yōu)選方案，本課題研究的是這種采用在線方式的同時進行監(jiān)測及預測的方案。具 有人工智能的狀態(tài)在線監(jiān)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(tài)在線智能化趨勢預測技術是國際上90年代以來發(fā)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(tài)監(jiān)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(tài)分析和狀態(tài)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(tài)并預測發(fā)展趨勢。國家機械工業(yè)技術發(fā)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(tài)監(jiān)測和故障分析的基礎上， 研究大型旋轉機械狀態(tài)預測系統(tǒng)，研究大型旋轉機械狀態(tài)趨勢預示的技術，開發(fā)大型旋轉機 械狀態(tài)趨勢預測的系統(tǒng)。
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