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　　摘　要　旋轉(zhuǎn)機械是工業(yè)上應(yīng)用最廣泛的機械，為了對其進(jìn)行安全生產(chǎn)和實行科學(xué)維護(hù)，需要研究旋轉(zhuǎn)機械在線監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)。采用了綜述該技術(shù)發(fā)展趨勢與介紹該技術(shù)研究工作相結(jié)合的方法。在大型機組上施行的實踐驗證結(jié)果表明：所研究的技術(shù)是有效的，分析手段是適用的，以風(fēng)電行業(yè)的主機振動系統(tǒng)為例子，推薦使用 振動傳感器、潤滑油檢測傳感器檢測相關(guān)設(shè)備狀態(tài)。
　　關(guān)鍵詞　旋轉(zhuǎn)機械；工作狀態(tài)；監(jiān)測及預(yù)測；潤滑油檢測傳感器；振動監(jiān)測傳感器
    一、引言
　　旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)，是近年來研究的熱門課題，這里著重考慮的是避免設(shè)備的隨機性故障。自動在線監(jiān)測方式與定期監(jiān)測方式、在線檢測離線分析監(jiān)測方式相比技術(shù)水平先進(jìn)，既避免設(shè)備突發(fā)性故障又無需專業(yè)人員現(xiàn)場操作。旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)在線預(yù)測技術(shù)，是研究的新興課題之一，這里著重考慮的是預(yù)測設(shè)備的時間依存性故障和改變設(shè)備的維護(hù)方式。該技術(shù)是在狀態(tài)監(jiān)測及故障分析基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，是實現(xiàn)以先進(jìn)的預(yù)知維護(hù)取代以時間為基礎(chǔ)的預(yù)防性維護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)。本課題著重研究的是設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測及趨勢預(yù)測的方法。
    二、旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展
    1.旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展歷程
　　旋轉(zhuǎn)機械是工業(yè)上應(yīng)用最廣泛的機械。許多大型旋轉(zhuǎn)機械，如：離心泵、電動機、發(fā)動機、發(fā)電機、壓縮機、汽輪機、軋鋼機等，還是石化、電力、冶金、煤炭、核能等行業(yè)中的關(guān)鍵設(shè)備。本世紀(jì)以來，隨著機械工業(yè)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代機械工程中的機械設(shè)備朝著輕型化、大型化、重載化和高度自動化等方向發(fā)展。出現(xiàn)了大量的強度、結(jié)構(gòu)、振動、噪聲、可靠性，以及材料與工藝等問題，設(shè)備損壞事件時有發(fā)生，國內(nèi)外大型汽輪機嚴(yán)重事故是其典型實例。
　　大型旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究是國家重點的攻關(guān)項目，目的是提高大型旋轉(zhuǎn)機械的產(chǎn)品質(zhì)量，減少突發(fā)性事故，避免重大經(jīng)濟(jì)損失。50年代，各種類型和性能的傳感器和測振 儀相繼研制成功，并開始應(yīng)用于科學(xué)研究和工程實際。六七十年代，數(shù)字電路、電子計算機 技術(shù)的發(fā)展、“信號數(shù)字分析處理技術(shù)”的形成，推動 了振動檢測技術(shù)在機械設(shè)備上的應(yīng)用。70年代至80年代，機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷 技術(shù)在許多發(fā)達(dá)國家開始研究。隨著電子計算機技術(shù)、現(xiàn)代測試技術(shù)、信號處理技術(shù)、信號 識別技術(shù)與故障診斷技術(shù)等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展，機械設(shè)備的監(jiān)測研究跨入系統(tǒng)化的階段，并 把實驗室的研究成果逐步推廣到核能設(shè)備、動力設(shè)備以及其它各種大型的成套機械設(shè)備中去， 進(jìn)入了蓬勃發(fā)展的階段。例如：日本三菱公司的“旋轉(zhuǎn)機械健康管理系統(tǒng)”(machinery health monitoring，簡稱MHM)，美國西屋公司的“可移動診斷中心”(mobile diagnosi s center，簡稱MDC)，丹麥B＆K公司的2500型振動監(jiān)測系統(tǒng)等，都具備了機組 信號數(shù)據(jù)的采集、分析、計算、顯示、打印、繪圖等功能，并配有專項診斷軟件。先進(jìn)的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)把體現(xiàn)機械動態(tài)特性的振動、噪聲作為主要監(jiān)測和分析的內(nèi)容。由 于振動、噪聲是快速的隨機性信號, 不僅對測試系統(tǒng)要求高，而且在分析中要進(jìn)行大量的數(shù) 據(jù)處理， 國內(nèi)外在80年代用小型計算機或?qū)Ｓ脭?shù)字信號處理機做為主機完成機械動態(tài)特性 的數(shù)據(jù)處理(如:HP5451C), 該類主機不僅價格昂貴(一般價格為數(shù)十萬元)而且對工作環(huán)境要求苛刻(需要專用機房)，因而通常采用離線監(jiān)測與分析的方式。
　　90年代以來，高檔微機不斷更新且價格迅速下降，適合數(shù)字信號處理的計算方法不斷優(yōu)化，使數(shù)據(jù)處理速度大為提高，為在工業(yè)現(xiàn)場直接應(yīng)用狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)創(chuàng)造了條件。丹麥、美國、德國、日本等發(fā)達(dá)國家的專家學(xué)者對旋轉(zhuǎn)機械工作狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)進(jìn)行了深入研究，研制出不同系統(tǒng)。該類系統(tǒng)以 美國MEAS公司的2520型振動監(jiān)測系統(tǒng)、美國BENTLY 公司的3300 系列振動監(jiān)測系統(tǒng)、美國亞特蘭大公司的M6000系統(tǒng)為代表已經(jīng)達(dá)到較高的水平。在功能上比較典型的系統(tǒng)之一是丹麥B&K公司的2520型振動監(jiān)測系統(tǒng)(vibrati on monitortype 2520)，主要功能有：自動譜比較并進(jìn)行故障預(yù)警報警；對6％和23％恒百 分比帶寬譜進(jìn)行速度補償；幅值增長趨勢圖顯示； 三維譜圖顯示；振動總均方根值(振動 烈度)計算；支持局域網(wǎng)。美國IRD公司的IQ2000系統(tǒng)可認(rèn)為是至今為止有報道的功能最齊全的監(jiān)測與診斷系統(tǒng)。
　　我國在工業(yè)部門中開展?fàn)顟B(tài)監(jiān)測技術(shù)研究的工作起步于1986年，在此之前從國外引進(jìn)的大型機組，一般都購置了監(jiān)測系統(tǒng)。而在自行研制的國產(chǎn)設(shè)備上，若選用國外的監(jiān)測系統(tǒng)，由于 價格異常昂貴而難以接受。80年代中后期以來，我國有關(guān)研究院所、高等院校和企業(yè)開始自 行或合作研究旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)，無論在理論研究、測試技術(shù)和儀器研制方面，都取得了成果，并開發(fā)出相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。如：西安交通大學(xué)、浙江大學(xué)、北京理工大學(xué)、北京機械工業(yè)學(xué)院等。
　　國內(nèi)主要有幾種類型：a.哈爾濱工業(yè)大學(xué)等單位聯(lián)合研制的3MDⅠ、3MDⅡ、3MDⅢ系統(tǒng) ；b.西安交通大學(xué)機械監(jiān)測與診斷研究室的RMMDS系統(tǒng)；c.西安交通大學(xué)潤滑理論及軸承研 究室的RB201系統(tǒng)；d.鄭州工學(xué)院的RMMDS系統(tǒng)；1f62e.重慶太笛公司的CDMS系統(tǒng)；f.浙江大學(xué) 的CMDI型及II型系統(tǒng)；g.西北工業(yè)大學(xué)的MD3905系統(tǒng)；h.北京機械工業(yè)學(xué)院的BJDZⅠ、BJ DZⅡ、BJDZⅢ系統(tǒng)。其中比較典型的系統(tǒng)有：1985年10月通過鑒定的由哈爾濱工業(yè)大學(xué)等 單位聯(lián)合研制的3MDⅠ微機化“汽輪發(fā)電機組振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”，以及后來進(jìn)一 步開發(fā)的汽輪機故障診斷專家系統(tǒng)3MDⅡ、3MDⅢ；1987年通過鑒定的由西安交通大學(xué)機械 故障診斷研究室研制的RMMDS化肥五大機組“微機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”等。這些系統(tǒng) 的主要功能有：軸振動監(jiān)測，包括軸心軌跡分析、軸向串動、軸振動位移峰峰值計算；殼 體振動監(jiān)測；頻譜分析，包括頻率細(xì)化、階比譜分析、階跟蹤譜、三維功率譜分析；自動預(yù) 、報警；故障特征提取及診斷。
　　以上系統(tǒng)的軟件功能比較豐富，硬件性能也不斷改進(jìn)，但基本上仍處于研究發(fā)展階段，且價格依然昂貴，這些系統(tǒng)主要應(yīng)用于國家重點企業(yè)中關(guān)鍵設(shè)備的監(jiān)測或特定設(shè)備的監(jiān)測，如大型汽輪機組、大型水輪機組等。
　　從技術(shù)發(fā)展過程看，現(xiàn)代監(jiān)測技術(shù)大致經(jīng)歷了兩個階段。
　　第一階段是以傳感器技術(shù)和動態(tài)測試技術(shù)為基礎(chǔ)，以信號處理技術(shù)為手段的常規(guī)技術(shù)發(fā) 展階段，這一階段的技術(shù)已在工程中得到了應(yīng)用，它吸收了大量的現(xiàn)代科技成果，傳感器技術(shù)的飛躍發(fā)展，使之可以利用振動、噪聲、力、溫度、電、磁、光、射線等多種信息。由此產(chǎn)生了設(shè)備的振動、噪聲、光譜、鐵譜、無損檢測、熱成像等監(jiān)測和故障分析技術(shù)。信號分析與數(shù)值處理技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合微計算機技術(shù)的發(fā)展，使各種方法應(yīng)運而生，如：狀態(tài)空間分析、對比分析、函數(shù)分析、邏輯分析、統(tǒng)計和模糊分析方法。近年來，各種數(shù)據(jù)處理軟、硬件的出現(xiàn)使實時在線監(jiān)測及故障分析技術(shù)成為可能。
　　人工智能技術(shù)為設(shè)備監(jiān)測和故障分析的智能化發(fā)展提供了可能，使得現(xiàn)代監(jiān)測技術(shù)發(fā)展 步入第二階段。這一階段的研究內(nèi)容與實現(xiàn)方法已開始并正在繼續(xù)發(fā)生著重大變化，以 數(shù)據(jù)處理為核心的過程將被以知識處理為核心的過程所替代，開展了專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 模糊分析等理論、方法和應(yīng)用技術(shù)的研究。這階段起主導(dǎo)作用的將是人類專家的知識，包括人類專家所擁有的領(lǐng)域知識、求解問題的方法等。由于實現(xiàn)信號檢測、數(shù) 據(jù)處理與知識處理的統(tǒng)一，使得先進(jìn)技術(shù)不再是少數(shù)專業(yè)人員才能掌握的技術(shù)，而是一般操 作人員所能使用的工具。
    2.旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展趨勢
　　機械設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測技術(shù)，已經(jīng)從單憑直覺的耳聽、眼看、手摸，發(fā)展到采用現(xiàn)代測量技術(shù)、計算機技術(shù)和信號分析技術(shù)的先進(jìn)的監(jiān)測技術(shù)，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(shù)學(xué)等新興學(xué)科在機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)中也找到用武之地。
　　在機械動態(tài)信號分析方法和應(yīng)用技術(shù)上，新近的發(fā)展有：采用空間域濾波的預(yù)處理、采用Vo ld－Kalman濾波的多軸階比信號分析技術(shù)、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(shù)、以及與VXI總線儀器平臺相關(guān)的技術(shù)等。
　　現(xiàn)今，國內(nèi)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(xiàn)場用一個傳感器依次對各測點進(jìn)行測試，并用磁帶機記錄信號，數(shù)據(jù)處理在專用計算機上完成，或是直接在便攜式內(nèi)置微機的儀器上完成；這是當(dāng)前利用進(jìn)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(shè)備上的多個測點均安裝傳感器，由現(xiàn)場微處理器從機系統(tǒng)進(jìn)行各測點的數(shù)據(jù)采集和處理，在主機系統(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(jìn)行檢測和報警；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)自動在線監(jiān)測方式。該方式不僅能實現(xiàn)自動在線監(jiān)測設(shè)備的工作狀態(tài)，及時進(jìn)行故障預(yù)報，而且能實現(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)，不需要人為更換測點，不僅不需要專門的測試人員，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)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)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(yīng)用、數(shù)據(jù)處理軟件的大量開發(fā)，今后旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)正向多目標(biāo)、多層次監(jiān)測和網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展 。
    三、旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)預(yù)測技術(shù)的發(fā)展
    1.旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)預(yù)測技術(shù)的發(fā)展歷程
　　當(dāng)機械設(shè)備發(fā)生故障時,不僅物質(zhì)財富遭到破壞，服務(wù)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(shè)備故障造成的災(zāi)難和環(huán)境事故頻頻發(fā)生。例如，美國阿莫科.卡迪斯號油輪原油泄漏事故，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)的機械設(shè)備維護(hù)方式概括為：運轉(zhuǎn)至損壞再維護(hù)和以時間為基礎(chǔ)的預(yù)防性維護(hù)；前者一般用于廉價的小型機器，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(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、德國、日本等發(fā)達(dá)國家的專家學(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)機械工作狀態(tài)分析和狀態(tài)預(yù)測技術(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)是通過對機械設(shè)備運行狀態(tài)做監(jiān)測及預(yù)測來取代定期檢修方式，其原則是：只有當(dāng)監(jiān)測、分析和預(yù)測結(jié)果表明有必要維修時才進(jìn)行維修。這種現(xiàn)代化維護(hù)方式能監(jiān)測和預(yù)報設(shè)備的故障，在發(fā)現(xiàn)故障前兆時能及時停機，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(yù)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(shè)備經(jīng)歷的和當(dāng)前的狀態(tài)，并預(yù)測隨后的發(fā)展，則可以隨時、科學(xué)、有效地揭示機械設(shè)備當(dāng)前的工作狀態(tài)，并預(yù)測今后多長時間設(shè)備狀態(tài)將達(dá)到不可接受的程度而應(yīng)當(dāng)停機維修，從傳統(tǒng)的預(yù)防維護(hù)上升到預(yù)知維護(hù)。若對旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備實行預(yù)知維護(hù)，需要在旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測和故障分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過對設(shè)備狀 態(tài)進(jìn)行頻域、時域的綜合分析判斷以及狀態(tài)的趨勢預(yù)測來實現(xiàn)。
　　國際上有代表性的預(yù)測系統(tǒng)是美國Entek Scientific Corporation的預(yù)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(zhuǎn)機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)測系統(tǒng)，能對頻譜進(jìn)行自動比較，能識別由于旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)速變化所引起的頻率漂移 ，并提供報警信號。
　　隨著我國科學(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(yù)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(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)測維修軟件系統(tǒng)的研究。但是國內(nèi)當(dāng)前研究的重點仍集中在旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障分析方面，而對大型旋轉(zhuǎn)機組的以預(yù)知維護(hù)為目標(biāo)的智能狀態(tài)在線預(yù)測技術(shù)尚待系統(tǒng)地研究。國內(nèi)許多廠家和研究單位研制的監(jiān)測系統(tǒng)，大多數(shù)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(shù)的檢測，不具備對振動量為主的機械動態(tài)特性進(jìn)行檢測和分析的功能，因而無從反映旋轉(zhuǎn)機械設(shè)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(zhuǎn)機械設(shè)備工作狀態(tài)發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。
    2.旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)預(yù)測技術(shù)的發(fā)展趨勢
　　從機械設(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)生事故停機檢修，定期停機檢修亦稱預(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 conditionbased maintenance)。
　　預(yù)知維修方式可以從根本上改變原有的設(shè)備維修制度。在保證設(shè)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(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。國外有代表性的采用旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)預(yù)測先進(jìn)技術(shù)的系統(tǒng)是美國Entek 公司的IRD－890 PM預(yù)測維修系統(tǒng)、丹麥B&K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。
　　在線的預(yù)測技術(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)測系統(tǒng)上附加狀態(tài)預(yù)測功能，由于具有較高的性能價格比，而成為實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測及預(yù)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(jìn)行監(jiān)測及預(yù)測的方案。具有人工智能的狀態(tài)在線監(jiān)測和預(yù)測技術(shù)是國內(nèi)外研究的新課題，也是本課題研究的內(nèi)容。
　　由于機組狀態(tài)在線智能化趨勢預(yù)測技術(shù)是國際上90年代以來發(fā)展的一項先進(jìn)技術(shù)，國家 自然科學(xué)基金工程與材料科學(xué)部確定，國內(nèi)大型旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)報研究課題主要針對大中型旋轉(zhuǎn)機械，研究智能化在線的狀態(tài)分析和狀態(tài)預(yù)測的有關(guān)理論、方法，研究在線檢測、人工智能分析設(shè)備經(jīng)歷的和當(dāng)前的狀態(tài)并預(yù)測發(fā)展趨勢。國家機械工業(yè)技術(shù)發(fā)展基金委員會提出的“九五”期間研究工作目標(biāo)也確定在大型旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測和故障分析的基礎(chǔ)上，研究大型旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，研究大型旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)趨勢預(yù)示的技術(shù)，開發(fā)大型旋轉(zhuǎn)機 械狀態(tài)趨勢預(yù)測的系統(tǒng)。
     四、旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)在線監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)的研究
     1.問題的提出
　　以往在工業(yè)現(xiàn)場通常通過值班人員對大型機械設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，監(jiān)測項目除溫度、壓力、電機功率、電流等常規(guī)項目外，按規(guī)定振動、噪聲通常也是需監(jiān)測的項目，但往往沒有檢測手段，只能靠值班人員手摸或耳聽；由于缺乏可靠的科學(xué)依據(jù)，對其狀態(tài)評價也往往是不準(zhǔn)確的，因而設(shè)備損壞等惡性事故時有發(fā)生。因停機維修而造成的經(jīng)濟(jì)損失往往是很驚人的。同時，當(dāng)前大型機械設(shè)備的維護(hù)方式通常采用的是周期性強制維護(hù)，該維護(hù)方式到時即更換零部件，維護(hù)費用巨大，停機時影響正常生產(chǎn)，并且仍避免不了惡性事故的發(fā)生。此外，工業(yè)現(xiàn)場往往裝有若干臺大型機械設(shè)備，現(xiàn)場噪聲很高，通常大大超過國家《工業(yè)企業(yè)噪聲衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》。
　　在機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用方面：如我國大型油田以前建的大型采油注水站沒有裝備狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)測系統(tǒng)。有的新建注水站雖裝備了微機巡檢系統(tǒng)，但該系統(tǒng)通常僅對壓力、溫度等常規(guī)項目進(jìn)行監(jiān)測，沒有包括機械振動特性的檢測，不能進(jìn)行機組重要狀態(tài)的監(jiān)測和分析。近年來，有的油田輸油站等大型設(shè)備上，采用了新研制的包括對振動特性進(jìn)行檢測的系統(tǒng)，實現(xiàn)了在線監(jiān)測和分析，但尚沒有建立機組機械動特性檔案，因而難以進(jìn)行自動在線的狀態(tài)判斷，而需要專業(yè)人員離線進(jìn)行分析。
　　在機械設(shè)備狀態(tài)預(yù)測技術(shù)應(yīng)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(hù)方式仍采用上述的傳統(tǒng)的預(yù)防性維修。近年來有的維修部門進(jìn)口了美國Entek 公司預(yù)測維修系統(tǒng)，可對機組進(jìn)行定期檢測和離線分析。但是該儀器內(nèi)置的預(yù)測對象是通用電機，對注水機組故障率較高的離心泵的預(yù)測針對性不強，同時又是定期離線預(yù)測方式，不便于進(jìn)行短期預(yù)測，不能防止機組突發(fā)性事故，并且得由專業(yè)人員進(jìn)行檢測和分析；因而應(yīng)用受到限制，也不能從根本上改變注水機組的維護(hù)方式。當(dāng)前工業(yè)生產(chǎn)越來越注重降低成本，特別是要求在能避免機械設(shè)備突發(fā)事故的同時盡量延長設(shè)備運行周期。為此，迫切需要研究大型旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)自動在線監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)。
    2.研究的意義
　　對旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測及預(yù)測可以有效地避免意外事故，消除續(xù)發(fā)損壞，節(jié)約大量維護(hù)費用；由于減少維修次數(shù)，從而增加設(shè)備正常運轉(zhuǎn)時間，提高設(shè)備利用率，縮減維修備件的庫存及庫存時間。
　　對機械設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行機械動態(tài)特性以及壓力、溫度、流量、液位、電量、潤滑油含水等常規(guī)項目的綜合自動監(jiān)測; 同時可進(jìn)一步研究增加控制功能，調(diào)整設(shè)備輸出使 設(shè)備在效率較佳、能耗較低的狀態(tài)下運行。利用主機系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)計和打印日常 報表以及故障報表, 能為生產(chǎn)部門提供現(xiàn)代化的科學(xué)管理手段，通過微機聯(lián)網(wǎng)通訊，還可以使設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)測系統(tǒng)成為企業(yè)先進(jìn)的管理系統(tǒng)中的一個子系統(tǒng)。此外，由于大大減少值班人員在強噪聲環(huán)境下工作的時間，即改善了工作條件, 又使企業(yè)達(dá)到國家有關(guān)噪聲衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)。
　　隨著人們對設(shè)備保護(hù)意識的加強和設(shè)備維護(hù)認(rèn)識的深入、監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用成本的降低，對該項技術(shù)的需求也將日益增加。隨著該技術(shù)帶來的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益日益明顯，旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)在線監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)會進(jìn)一步受到青睞。若進(jìn)口國外通用監(jiān)測及預(yù)測系統(tǒng)，不僅價格昂貴，且針對性不強。本課題涉及的研究內(nèi)容是根據(jù)我國工業(yè)生產(chǎn)狀況，針對實際需求而提出來的。
　　旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)在線監(jiān)測及預(yù)測研究的技術(shù)原理與技術(shù)方案適用于普通機械設(shè)備，尤其適 于連續(xù)運轉(zhuǎn)的大中型旋轉(zhuǎn)機械，如：機械、車輛、電力、石化、冶金、煤炭、核能等許多行業(yè)中的關(guān)鍵設(shè)備，從而推廣應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，經(jīng)濟(jì)效益潛力巨大。
    3.研究的主要內(nèi)容
　　本課題著重針對大型旋轉(zhuǎn)注水機械，以揭示機械設(shè)備的機械動態(tài)特性為手段，研究了機械設(shè)備狀態(tài)自動在線監(jiān)測及預(yù)測的方法，以及相應(yīng)的軟件系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)。通過對機械設(shè)備 運行和發(fā)展?fàn)顟B(tài)的在線檢測，實現(xiàn)了對機械設(shè)備狀態(tài)自動分析和判斷，對機械設(shè)備狀態(tài)發(fā)展進(jìn)行在線趨勢預(yù)測，具體完成的主要內(nèi)容如下：
    (1)提出了大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測及預(yù)測的總體方案和技術(shù)路線，開發(fā)了傳感器、數(shù)據(jù)采集、現(xiàn)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(jiān) 測研究主要考慮的是針對隨機性故障，狀態(tài)預(yù)測研究主要考慮的是針對趨勢性故障、可預(yù)知故障。
    (2)在故障分析和預(yù)報方法的研究上，考慮到傳統(tǒng)的布爾邏輯識別、FTA方法(故障樹分析 法)，因為識別能力差、判據(jù)不足，不能滿足要求。采用了灰色系統(tǒng)理論、時間系列、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(shè)備狀態(tài)敏感因子(特征參數(shù))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(shè)備狀態(tài)正常與否的準(zhǔn)則，選擇了安全評定的標(biāo)準(zhǔn)，確定了對機械設(shè)備整體狀態(tài)及主要零部件狀態(tài)分別評價的判據(jù)；提供能對異常情況做出判斷的方法。
    (5)研究了時域、頻域綜合信號處理方法，使信號處理后的特征突出、明顯，便于自動比較、判別；圍繞信號處理的實時性、實用性、穩(wěn)定性進(jìn)行了相應(yīng)的設(shè)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(shè)備狀態(tài)在線分析及自動判別的技術(shù)，能根據(jù)歷史檔案、專家經(jīng)驗、客觀依據(jù)，實現(xiàn)機械設(shè)備狀態(tài)決策判斷自動化；研究的機械設(shè)備狀態(tài)自動判別智能專家系統(tǒng)，可克服轉(zhuǎn)速波動影響；開發(fā)了振動頻譜在線時域、頻域報警新技術(shù)。
    (7)研究了旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備常見故障特征，建立了機組故障原因集以及故障推理機制。
    (8)為對機械設(shè)備實行現(xiàn)代預(yù)知維護(hù)提供科學(xué)依據(jù)和手段，研究了趨勢預(yù)測的方法。除對機械設(shè)備整體進(jìn)行趨勢預(yù)測外，探討了對機械設(shè)備零部件進(jìn)行趨勢預(yù)測的方法。
    (9)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN在旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備狀態(tài)預(yù)測上的應(yīng)用技術(shù)，針對現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對新信息強調(diào)不足的問題，研究出適于預(yù)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(yù)測應(yīng)用的途徑。
    (10)在趨勢預(yù)測模型中考慮時間序列模型預(yù)測、灰色模型預(yù)測、組合模型預(yù)測，圍繞提高預(yù)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(zhuǎn)機械狀態(tài)在線監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)的實驗研究，研制完成具有典型機械結(jié)構(gòu)和現(xiàn)代測試分析功能的新型實驗系統(tǒng)，該實驗系統(tǒng)應(yīng)能模擬典型旋轉(zhuǎn)機械的運行狀態(tài)，能再現(xiàn)故障發(fā)展過程和預(yù)測發(fā)展趨勢。
    (12)以大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備為對象進(jìn)行了工業(yè)現(xiàn)場的實踐驗證，并對驗證結(jié)果進(jìn)行了分析。
    五、結(jié)束語
　　研究大型旋轉(zhuǎn)機組狀態(tài)在線監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)，對保證安全生產(chǎn)以及對設(shè)備實行預(yù)知維護(hù)都具有十分重要的意義。為此，本項課題采用科學(xué)分析與實驗驗證相結(jié)合的方法，從信息提取和信號處理、故障分析、在線預(yù)測、人工智能預(yù)測方法、實驗研究、實踐驗證以及系統(tǒng)研制幾個方面對智能化自動在線監(jiān)測及預(yù)測技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。探索了新的途徑，得出了新的結(jié)論，獲得了有價值的成果，解決了重要生產(chǎn)實際問題，取得了預(yù)期效果。

　　根據(jù)本文的介紹，對 旋轉(zhuǎn)機械 需要各類傳感器檢測 包括：振動傳感器：通過檢測設(shè)備的振動情況判斷設(shè)備的運行健康情況！

　　油液分析傳感器：通過檢測潤滑油的品質(zhì)（包括：粘度、密度、介電常、溫度）來檢測設(shè)備是有良好的潤滑效果！

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