旋转机械的故障预测方法综述

　　2.1 多变量预测问题

　　对旋转机械而言，振动信号中蕴含着丰富的设备运行状态信息，并且振动信号对大多数机械故障都很敏感。故障会引起振级的增加，至少是振动特征的改变。这表明振动信号是反映旋转机械工作状态和故障演化情况的一个极其重要的参数指标。现有的方法主要利用单变量的振动信号来预测旋转机械的运行状态。然而，仅采用单变量进行故障预测显然是不合理的。例如，对烟气轮机而言，机组的烟气入口和出口的温度、压力，烟气轮机、联轴器、发电机的振动以及连接轴的轴向位移等都是表征机组正常运行与否的重要参数。为了能够掌握机组的运行状况，在机组上相应位置安装了温度、压力、键相和振动等传感器进行监测，从而为诊断和预测提供数据。烟气轮机机组测点布置如图3所示。

　　常见的基于单变量振动数据的状态预测技术无法利用多维测量数据的有效信息，难以检测性能退化初期微弱的故障征兆。为了处理多个相关测量变量的联合监测问题，人们于20世纪90年代初期使用主元分析模型( Principal component analysis，PCA)和偏最小二乘模型(par共模电感器tial least squares，PLS)进行数据建模，并提出了相应的过程监控方法。多变量预测可以把同一时刻的测量数据中多个变量间的内在联系和相互影响考虑在内。例如，Li等人将统计过程监控方法用于故障预测，取得了很好的效果。目前，国际上基于多变量数据的故障预测方法的研究才刚刚起步，成果相对较少。因此，研究多变量数据驱动的旋转机械故障预测方法具有广泛的发展空间。

　　2.2 非线性和非平稳问题

　　旋转机械系统是一类复杂非线性动力系统。从工程中所获得的设备运行状态的动态信号，其平稳性是相对的、非平稳性是绝对的和广泛的。旋转机械运行的状态特征信息具有非线性、非平稳特性，导致其故障预测面临着大量复杂的非线性、非平稳动态信号，需要

　　用到非线性的数据模型，例如，核主元分析(kernel principal component analysis，KPCA)等。传统的数据模型多假设测量变量的分布是多元高斯分布，这与实际数据不相符合，需要用非高斯的数据模型，例如，独立主元分析(independent component analysis,ICA)。随着故障检测和预测要求的日益提高，原可忽略的非线性和非高斯问题越来越突出。因此，研究基于非线性和非高斯数据模型的旋转机械故障预测方法具有重大的现实意义和应用价值。

　　2.3 网络化预测问题

　　旋转机械故障预测还存在对象数据获取和算法验证困难等问题。故障预测算法的开发和验证工作都离不开大量对象系统数据的支持。数据来源一般概括为三类：一是实际工况数据，此类数据可以涵盖已知对象各种工况、负载和环境因素，数据真实可靠，但需要构建数据获取平台;二是基于实验台的故障注入实验数据，此类数据的真实性可以在一定程度上得到保证，不模压电感足之处在于它不能完全描述对象实际故障演化过程;三是模型仿真数据，此类数据可以按照算法开发和验证要求进行定制，但其数http://www.dgfpc.com/数字功放电感据真实性通常无法保证，而电感器英文且难以建立可靠的仿真模型。为了保证所采用的故障预测方法能够达到预期的目标，需要对其进行验证。通常采用的仿真验证难以取得令人信服的验证结果;而进一步采用的实验台模拟实验验证，也与实际应用环境有较大差距。较有效的解决途径是构建在线数据交互平台。

　　自2007年以来，北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室建立了大型机械设大电流电感备RMD8000远程在线监测诊断中心。该中心与国内石化、冶金、煤炭等50家大型企业的近200台大型机械设备互联，可进行工业现场大型机组的实时数据分析、实验研究和方法验证，还可在一体电感线提供机组早期故障预测分析结果，并能够及时将数据反馈给企业用户。随着物联网技术的兴起，可进一步构建一种在线实时一体成型电感的故障预测与健康管理( prognostics and health management，PHM)的物联网平台，实现对旋转机械远程状态的监测、故障诊断和故障预测。

　　三、结束语

　　本文以烟气轮机为例阐述了工业过程预测维护的意义和重要性，并将现有的旋转机械故障预测方法依据定性分析的方法(基于知识的方法)和定量分析的方法(基于模型和基于数据的方法)进行分类和比较。最后总结出旋转机械故障预测中有待进一步解决的难点问题，并对此领域未来的发展方向进行了展望。

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