基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统_成明利

E = ( E 1, E2 ,, En ) 。 用 P 矩阵记录最后的结果, 其中的每一列元素 为从输入节点 I 到输出节点L 的一条路所经过的节 点标号, 矩阵 P 的元素 P ( V , W ) 记录了第 W 条最 小路中第 V 个节点的标号。用 Uw 表示第 W 条最小 路中的节点数目, 因为事先不知道最小路的长度, 所 以 Uw 及 P 的列数事先都是未知的。
[ 2] 周祖德, 陈幼平. 现代 机械制 造系统 的着 重描写 与故 障 诊断[ M] . 武汉: 华中理工大学出版社, 1999.
( 编辑: 李国云)
2 软件系统开发
2. 1 软件的模块化设计 设备寿命预测系统主要完成设备趋势分析、寿
命预测、报表生成等功能。我们把软件的所有工作 划分为 3 大模块: 数据库管理模块、趋势分析和寿命 预测模块、用户输入输出模块。由这 3 个模块和主 控界面模块, 以及其它的辅助模块构成了整个寿命 预测软件系统, 本系统的软件模块及其关系如图 2 所示。
3 大型网络所有最小路的计算机算法实列
例 1: 有向网络 S , 4 是输入节点, 6 是输出节点, 如图 1 所示。
输入的原始数据为
n= 6; I = 4; 52
L = 6;
63
61
Ro=
5
, 3
62
E= ( 2, 2, 2, 2, 2, 1) 。
2 初值为
C= ( 1, 1, 1, 1, 1, 1) ; I = 4;
图 2 系统功能 结构框图
( 4) 数据库及管理模块。本模块除完成数据的 管理与数据更新( 包括插入、修改、删除) 的功能, 还 对数据进行处理, 实现数据的报表打印与曲线图输 出。为了数据库的安全与维护, 还应有数据库维护 的功能。
( 5) 剩余寿命预测模块。该模块完成设备整体 劣化趋势分析、剩余寿命预测, 该模块是系统的核心 部分。
整体能量趋势分析法如图 1 表示。纵坐标为振
动烈度即速度均方根值; 横坐标为测试时间; L 1 为 状态劣化曲线; L2 为停机维修线; L 为各测试点A ,
B , C, D 的拟合曲线; E , F 点为曲线外推部分与 L1, L2 的交点。E , F 点的横坐标对应的时间差值即为
维修时间, 或从当前到设备发生故障必须停机维修
第 26 卷 第 4 期 2004 年 8 月
水利电力机械 WATER CONSERVANCY & ELECTRIC POWER MACHINERY
Vol. 26 No. 4 Aug. 2004
基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统
The remaining life prediction system of mechanical equipment based on the condition monitoring
卡尔曼滤波等方法。 可用于设备趋势分析的征兆信息的种类很多,
本系统采用最为普遍的基于振动信号能量及其分布
的比较判别法, 即建立在基于振动信号能量谱分析 基础之上。
振动信号的整体能量的计算公式为
En =
n
E Fi2
i= 1
。
Nn
式中 E n 为信号的整体能量; n 为整个信号频率
范围内的谱线数; N n 为所选窗的噪声带宽。
输入节点开始, 每往前走一步, 使 F 的值相应变化, 一旦 F= - 1, 就表明已经到达输出节点, 即找到了 一条最小路。
上述算法要求输入的原始数据为 n : 网络中节点数; I : 输入节点标号; L : 输出节点标号; R= [ R ( I , k ) ] , I = 1, 2, ,, n, k = 1, 2, ,, Ei 为路线矩阵。
对设备进行状态监测, 首先必须根据设备特点 合理地选择测点位置, 一般选择易劣化部位和设备 的关键部件为测点位置。其次, 通过对设备劣化速 度的分析研究, 确定信号测试的周期。第三, 根据测 点信号频率, 确定测试的具体参数并选择传感器的 类型。例如: 根据振动信号的不同频度范围, 对一个 测点的振动信号测试可以选择其振动位移、速度或 加速度 3 种参数。
文献标识码: B
文章编号: 1006- 6446( 2004) 04- 0054- 02
0 引言
机械设备的寿命是指有形的和无形的损坏而导 致的设备的使用时 间。机械设 备的寿命有物 质寿 命、经济寿命、技术寿命和极限寿命等多种范畴意义 上的寿命。本文所研究的是从设备运行的可靠性和 安全性角度来考虑, 设备保持其正常运行的时间称 为寿命; 所谓剩余寿命, 是指系 统在运行一段 时间 后, 各种损伤累积达到允许值之前的能保持正常工 作的时间。
( 6) 帮助模块。实现系统的在线使用帮助。
2. 2 软件的设计平台与运行环境
该系统的操作系统要求是 Windows95 以上中文
平台, 包括 Windows98, WinNT , Win2000。程序开发语
言及工具使用 Visual C+ + 6. 0 版本。数据库设计采
用 SQL Server 7. 0 版本的数据库管理系统。应用程序
( 1) 主模块。该模块对整个软件系统进行组织 和管理, 使各模块按照剩余寿命预测的工作流程协 调运行。需要完成模块间的调用、模块间参数传递、 提供总体界面等。
( 2) 显示模块。为用户提供有关设备状态信号 的基本信息。
( 3) 输入/ 输出模块。该模块完成使用数据库管 理模块, 向数据库中添加、更新数据; 在寿命预测分 析过程中输入必要的参数; 并完成分析结果报表的 生成、报表存取以及打印功能。
另外, 设备状态监测可能采取在线方式或离线
收稿日期: 2004- 01- 15 作者简介: 成明利( 1971- ) , 男, 湖南湘潭人, 中国有色金属总公司第二十三冶金建设公司第一分公司助理工程师, 从事机电一体化方面的工作。
第 26 卷第 4 期
成明利: 基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统
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方式, 本寿命预测系统可以对在线检测或离线检测 所得的信号进行劣化趋势分析。 1. 2 趋势分析
趋势分析是根据设备的征兆信息来识别设备运
行状态的优劣以及预测其未来, 这也是故障诊断中 普遍采用的方法。将趋势分析与各类诊断参考标准 相结合, 可以作出多种状态趋势分析图, 能用于评判 设备运行状态的优劣和故障的早期预报。目前, 趋 势分析的研究手段主要是最小二乘拟合、时序模型、
前的持续运行时间。
图 1 整体 能量分析法
基于趋势分析的寿命预测步骤是: 第一步, 统计 当前测 量信号 在整个 分析 频带 的振动 烈度, 记 为 Ei , Ei 将与警线L 1, L 2 设定的门限 E o1和 E o2进行比 较, 这就是识别状态。第二步, 将各次能量 Ei 按时 间顺序作图, 形成状态曲线。第三步, 对该曲线进行 曲线按惯例与外推, 求出曲线和警线 L1, L 2 的交点, 该交点的所对应的时间差就是对该设备的可持续运 行时限的估计, 也就是对设备整机未来状态的预测。
63
552
6
626
6
参考文献:
[ 1] 郭 永基. 可靠 性工 程原 理[ M ] . 北京: 清 华大 学出 版社,
2002. [ 2] 潘 仲立. 可靠性分析的理 论基础 [M ] . 北 京: 水 利电力 出
版社, 1988.
图 1 有向网络 S
( 编辑: 王书平)
( 上接第 55 页)
3 结论
W = 1;
V = 2;
P( 1, 1) = 4; F= ( 0, 0, 0, 1, 0, - 1) ;
52 0 63 0
61 R=
0。
5 3 -1
62 0 20 利用上述算法可以依次 求出所有的最 小路( 7 条、按列排出) 。 4 4 4 4 444
5 5 5 3 333
6 P=
2
2
6
1 1 1。
1 设备剩余寿命预测的基本方法[ 1, 2]
基于预测原理的不同, 目前国内外对机械设备 寿命预测的方法主要分为 2 种: 累积损伤跟踪法、特 征参数跟踪法。
累积损伤跟踪法是根据损伤物理学原理, 对机 械受到的损伤进行累积, 根据各种破坏因子对设备 的损伤率和设备的允许损伤值确定设备剩余寿命。
特征参数跟踪法则主要是选择最能够反映设备 技术状态的参数作为状态监测的技术指标, 根据其 发展趋势和事先规定的极限值实现设备的剩余寿命 预测, 根据所采用的数学方法不同, 特征参数跟踪法 又可分为 4 种: 曲线回归拟合法、时间序列参数建模 的方法、基于灰色理论的方法、基于人工神经网络的 方法。本文就是采用该方法来进行设备剩余寿命的 预测, 通过对设备的运行特征参数进行监测, 通过设 备的当前状态来判断其距离大修或报废的时间。因 此, 基于状态监测的剩余寿命分析与预测, 主要涉及 2 个方面的工作: 一是对设备的工作状态进行监测; 二是进行趋势分析。 1. 1 状态监测
本文采取趋势分析技术, 通过对机械设备的运 行状态参数进行监测, 及时分析所获取的特征数据, 确定设备的状态及未来的发展趋势, 从而实现设备 剩余寿命的预测, 在生产实践中可能产生极大的经 济效益, 有着十分广泛的应用前景。
参考文献:
[ 1] 化建宁. 障 Petri 网及其在机械设备剩余寿 命预测中的应 用[ D] . 保定: 河北农业大学, 2001.
成明利
( 中国有色金属总公司第二十三冶金建设公司第 一分公司, 湖南 湘潭 411100)
摘 要:测模型, 并开发了相应的
寿命预测软件系统。
关键词: 剩余寿命预测; 机械设备; 状态监测; 趋势分析
中图分类号: TP311. 52
目前, 国家和各行业制订了许多规范规定机械 设备的使用年限, 超过使用年限必须报废或降低使 用标准。然而, 这些规范和法规是按照设计寿命而 制订的, 实际上同一类设备由于使用情况的差异会 导致其使用寿命的不同, 如何有效预测机械设备的 剩余寿命具有极大的工程意义, 是工程界非常关心 的一个问题。