旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展與研究
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1.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)技術(shù)，已經(jīng)從單憑直覺的耳聽、眼看、手摸，發(fā)展到采用現(xiàn)代 測(cè)量技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和信號(hào)分析技術(shù)的先進(jìn)的監(jiān)測(cè)技術(shù)，諸如超聲、聲發(fā)射、紅外測(cè)溫等 ，層出不窮。人工智能、專家系統(tǒng)、模糊數(shù)學(xué)等新興學(xué)科在機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)中也找到用武 之地。
在機(jī)械動(dòng)態(tài)信號(hào)分析方法和應(yīng)用技術(shù)上，新近的發(fā)展有：采用空間域?yàn)V波的預(yù)處理、采用Vo ld－Kalman濾波的多軸階比信號(hào)分析技術(shù)、適于非平穩(wěn)信號(hào)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(cè)技術(shù)、以及與VXI總線儀器平臺(tái)相關(guān)的技術(shù)等。
現(xiàn)今，國(guó)內(nèi)外較典型的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方式主要有3種。
(1) 離線定期監(jiān)測(cè)方式。測(cè)試人員定期到現(xiàn)場(chǎng)用一個(gè)傳感器依次對(duì)各測(cè)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試，并用磁帶機(jī)記錄信號(hào)，數(shù)據(jù)處理 在專用計(jì)算機(jī)上完成，或是直接在便攜式內(nèi)置微機(jī)的儀器上完成；這是當(dāng)前利用進(jìn)口監(jiān) 測(cè)儀器普遍采用的方式。采用該方式，測(cè)試系統(tǒng)較簡(jiǎn)單，但是測(cè)試工作較煩鎖，需要專門的 測(cè)試人員；由于是離線定期監(jiān)測(cè)，不能及時(shí)避免突發(fā)性故障。
(2) 在線檢測(cè)離線分析的監(jiān)測(cè)方式。亦稱主從機(jī)監(jiān)測(cè)方式，在設(shè)備上的多個(gè)測(cè)點(diǎn)均安裝傳 感器，由現(xiàn)場(chǎng)微處理器從機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行各測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集和處理，在主機(jī)系統(tǒng)上由專業(yè)人員進(jìn) 行分析和判斷。這種方式是近年在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械上采用的方式。相對(duì)第一種方式，該方式免 去了更換測(cè)點(diǎn)的麻煩，并能在線進(jìn)行檢測(cè)和報(bào)警；但是該方式需要離線進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和判斷 ，而且分析和判斷需要專業(yè)技術(shù)人員參與。
(3) 自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)方式。該方式不僅能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài)，及時(shí)進(jìn)行故障 預(yù)報(bào)，而且能實(shí)現(xiàn)在線地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析判斷；由于能根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和有關(guān)準(zhǔn)則進(jìn)行智 能化的比較和判斷，中等文化水平的值班工作人員經(jīng)過短期培訓(xùn)后就能使用。該方式技術(shù)最 先進(jìn)，不需要人為更換測(cè)點(diǎn)，不僅不需要專門的測(cè)試人員，也不需要專業(yè)技術(shù)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(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)趨向由離線定期監(jiān)測(cè)方式、在線檢測(cè)離線分析監(jiān)測(cè)方式，發(fā)展 為自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)方式。隨著人工智能理論的發(fā)展及其在實(shí)際中的應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理軟件的大量 開發(fā)，今后旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)正向多目標(biāo)、多層次監(jiān)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展 。
2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展
2.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展歷程
當(dāng)機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障時(shí),不僅物質(zhì)財(cái)富遭到破壞，服務(wù)逼迫中斷，甚至連人員的生存也會(huì)受 到威脅。在工業(yè)史上，由于機(jī)械設(shè)備故障造成的災(zāi)難和環(huán)境事故頻頻發(fā)生。例如，美國(guó)阿莫 科.卡迪斯號(hào)油輪原油泄漏事故，前蘇聯(lián)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(yù)和不 當(dāng)措施所造成的，因而減少維護(hù)次數(shù)和提高維護(hù)的科學(xué)性是預(yù)防惡性事故發(fā)生的重要方面 。
傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備維護(hù)方式概括為：運(yùn)轉(zhuǎn)至損壞再維護(hù)和以時(shí)間為基礎(chǔ)的預(yù)防性維護(hù)；前者一 般用于廉價(jià)的小型機(jī)器，采用后備設(shè)備來保證生產(chǎn)；后者也稱定期維護(hù)，一般用于大中型設(shè) 備，不論設(shè)備是否有故障都按人為計(jì)劃的時(shí)間定期檢修80年代以來，以建立新 的維修體制為目標(biāo)形成了綜合工程學(xué)科，這一工程學(xué)科在歐美、日本以不同的形式獲得了推 廣。近年來丹麥、美國(guó)、德國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家的專家學(xué)者進(jìn)一步提出了預(yù)知維護(hù)的基本概 念。90年代以來，開始研究新型旋轉(zhuǎn)機(jī)械工作狀態(tài)分析和狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)，研究采用專家系統(tǒng) 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的應(yīng)用技術(shù)。但是，人工智能狀態(tài)在線預(yù)測(cè)和預(yù)知維護(hù)的研究尚處于研究發(fā) 展的起步階段。
設(shè)備預(yù)知維護(hù)是通過對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)做監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)來取代定期檢修方式，其原則是：只 有當(dāng)監(jiān)測(cè)、分析和預(yù)測(cè)結(jié)果表明有必要維修時(shí)才進(jìn)行維修。這種現(xiàn)代化維護(hù)方式能監(jiān)測(cè)和預(yù) 報(bào)設(shè)備的故障，在發(fā)現(xiàn)故障前兆時(shí)能及時(shí)停機(jī)，甚至能按判別出的故障的性質(zhì)和部位，有目 的地進(jìn)行檢修。其檢測(cè)方式通常是定期檢測(cè)，但理想的方式是在線實(shí)時(shí)檢測(cè)；其分析預(yù)測(cè)方 式通常是在計(jì)算機(jī)上由專業(yè)人員評(píng)定完成，但理想的方式是由人工智能系統(tǒng)實(shí)時(shí)在線判斷完 成。
因此，若能在線實(shí)時(shí)檢測(cè)和以人工智能分析機(jī)械設(shè)備經(jīng)歷的和當(dāng)前的狀態(tài)，并預(yù)測(cè)隨后的發(fā) 展，則可以隨時(shí)、科學(xué)、有效地揭示機(jī)械設(shè)備當(dāng)前的工作狀態(tài)，并預(yù)測(cè)今后多長(zhǎng)時(shí)間設(shè)備狀 態(tài)將達(dá)到不可接受的程度而應(yīng)當(dāng)停機(jī)維修，從傳統(tǒng)的預(yù)防維護(hù)上升到預(yù)知維護(hù)。若對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī) 械設(shè)備實(shí)行預(yù)知維護(hù)，需要在旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過對(duì)設(shè)備狀 態(tài)進(jìn)行頻域、時(shí)域的綜合分析判斷以及狀態(tài)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)來實(shí)現(xiàn)。
國(guó)際上有代表性的預(yù)測(cè)系統(tǒng)是美國(guó)Entek Scientific Corporation的預(yù)測(cè)維修系統(tǒng)(pre ventive maintenance system)，其主要功能有：幅值趨勢(shì)圖顯示；時(shí)域波形顯示，頻譜顯 示；六段頻率頻譜自動(dòng)報(bào)警，窄帶頻譜自動(dòng)報(bào)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(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行離線故障診斷；支持鐵譜分析；支持局域 網(wǎng)。該預(yù)測(cè)系統(tǒng)，能對(duì)頻譜進(jìn)行自動(dòng)比較，能識(shí)別由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)速變化所引起的頻率漂移 ，并提供報(bào)警信號(hào)。
隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，一些大型企業(yè)正在從單純的振動(dòng)測(cè)量或巡回檢測(cè)、定期檢測(cè)和檢 修，逐漸向長(zhǎng)期連續(xù)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)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(yīng)變化，有代表性的是天津大學(xué)的基于Windows的IDPM智能診斷與預(yù)測(cè)維修軟件系統(tǒng)的研究。但是國(guó)內(nèi)當(dāng)前研究的重點(diǎn)仍集中在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障分析方面 ，而對(duì)大型旋轉(zhuǎn)機(jī)組的以預(yù)知維護(hù)為目標(biāo)的智能狀態(tài)在線預(yù)測(cè)技術(shù)尚待系統(tǒng)地研究。國(guó)內(nèi)許 多廠家和研究單位研制的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，大多數(shù)測(cè)量項(xiàng)目單一，甚至還往往限于對(duì)溫度、壓力、 液位、電量等常規(guī)參數(shù)的檢測(cè)，不具備對(duì)振動(dòng)量為主的機(jī)械動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行檢測(cè)和分析的功能 ，因而無從反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備重要的工作狀態(tài)；即便具有檢測(cè)振動(dòng)量的功能，尚限于狀態(tài)的 監(jiān)測(cè)和故障分析，不能對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備工作狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
從機(jī)械設(shè)備的檢修歷史和現(xiàn)狀來看，設(shè)備檢修方式大致有：發(fā)生事故停機(jī)檢修，定期停 機(jī)檢修亦稱預(yù)防性維修(preventive maintenance)，預(yù)知維修(predictive maintenance)亦 稱狀態(tài)維修或視情維修(condition maintenance or condition-based maintenance)。
預(yù)知維修方式可以從根本上改變?cè)械脑O(shè)備維修制度。在保證設(shè)備安全運(yùn)行、避免人員 傷亡、減少環(huán)境污染和避免巨大的經(jīng)濟(jì)損失方面將產(chǎn)生巨大的作用。據(jù)有關(guān)文獻(xiàn)介紹，在設(shè) 備上應(yīng)用預(yù)測(cè)技術(shù)，獲利與投資比可達(dá)17:1。因而，以預(yù)知維護(hù)取代以時(shí)間為基礎(chǔ)的預(yù)防性 維修，成為關(guān)鍵設(shè)備和大中型設(shè)備維護(hù)方式的發(fā)展趨勢(shì)。國(guó)外有代表性的采用旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài) 預(yù)測(cè)先進(jìn)技術(shù)的系統(tǒng)是美國(guó)Entek 公司的IRD－890 PM預(yù)測(cè)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(shè)備的離線預(yù)測(cè)。
在線的預(yù)測(cè)技術(shù)越來越受到人們的重視，并成為目前技術(shù)攻關(guān)的課題。在現(xiàn)有的設(shè)備狀態(tài)在 線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上附加狀態(tài)預(yù)測(cè)功能，由于具有較高的性能價(jià)格比，而成為實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān) 測(cè)及預(yù)測(cè)的優(yōu)選方案，本課題研究的是這種采用在線方式的同時(shí)進(jìn)行監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)的方案。具 有人工智能的狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)技術(shù)是國(guó)內(nèi)外研究的新課題，也是本課題研究的內(nèi)容。
由于機(jī)組狀態(tài)在線智能化趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)是國(guó)際上90年代以來發(fā)展的一項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，國(guó)家 自然科學(xué)基金工程與材料科學(xué)部確定，國(guó)內(nèi)大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)報(bào)研究課題主要針對(duì) 大中型旋轉(zhuǎn)機(jī)械，研究智能化在線的狀態(tài)分析和狀態(tài)預(yù)測(cè)的有關(guān)理論、方法，研究在線檢測(cè) 、人工智能分析設(shè)備經(jīng)歷的和當(dāng)前的狀態(tài)并預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)。國(guó)家機(jī)械工業(yè)技術(shù)發(fā)展基金委員 會(huì)提出的“九五”期間研究工作目標(biāo)也確定在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障分析的基礎(chǔ)上， 研究大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，研究大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)示的技術(shù)，開發(fā)大型旋轉(zhuǎn)機(jī) 械狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的系統(tǒng)。
評(píng)論