旋转机械故障诊断方法与局限性分析

本资料包含pdf文件1个，下载需要1积分

旋转机械如：汽轮机、发电机、离心压缩机、风机等，是工业部门中应用最为广泛的-类机械设备，在电力 、能源 、交通 、国防及石油化工等领域发挥着无可替代的作用。随着科学技术的发展，旋转机械正在向大型化 、综合化(存同-台设备中多种技术的应用)、连续化f从投料到产品整个过程的连续化)、自动化(操作、检测等的非人工化1、严格化(如技术指标严格化)的方向发展，造成设备构造复杂，零部件之间的联系更加紧密 在设备复杂化的同时，发生故障的潜在可能性和方式也存相应增加 ，且故障-旦发生 ，就可能引起连锁反应，导致设备甚至整个生产过程不能正常运行乃至破坏.轻则造成巨大的经济损失，重则导致灾难性的人员伤亡和社会影响↑年来 ，国内外冈设备故障而引起的灾难性事故仍时有发生 ，如 2003年，同内某钢铁企业高线初轧机因-齿轮箱主输出轴轴承破碎，造成设备紧急停机 68小时，直接经济损失 1500万元以上。2001年阜新电厂2号机组断轴事故的发生，给电厂带巨大的经济损失 1988年我国秦岭电厂 Zot)lV[W汽轮发电机组 振动引起的断轴毁机事件。灾难性事件的不断发生，使人们认识到对大型机械装备实施在线监测与故障诊断的必要性2现行故障识别与诊断分析方法简介当前 ，故障识圳与诊断决策过程中采用的方法较多，按照它们隶属的学科体系，大体町分为i类：基于控制模型故障诊断、基于模式识别故障诊断及基于人1二智能故障诊断。它们具体的诊断方式如下：2.基于控制模型的故障诊断。对于-个旋转机械系统.若通过理论或实验方法能够建立其模型，则系统参数或状态的变化可以直接反映陔系统及其动态过程，从而为故障诊断提供依据。基于控制模型的故障诊断方法主要涉及到模型建立、参数与状态估计和观测器应用等技术 其f1，参数与状态估计技术是该方法的关键”参数估计的参数包含两类：第-，系统参数，即描述系统动态特性的参数。

基于系统参数估计的故障诊断方法与状态估计方法相比较，前者更有利于故障的分离，但是它也存存不足之处：求解物理元件参数很困难：系统故障引起系统模型结构和参数变化的形式是不确定的，目前还缺少有效的方法。第二，故障参数.即用于描述系统出现的故障时信号自身特性的参数。其基本思想是：对故障系统构造适当形式的包含有可凋参数的状态观测器，并使其处于零状态”当系统发生故障时.用观测器中的可调部分来补偿故障对系统状态和输出的影响.使得观测器存系统处于故障状态下仍然保持零状态观测误差.此时观测器中可调部分的输出即为故障参数的估计结果。使用该方法的优点是可对故障信号进行在线建模，但是当系统出现强非线性时，目前仍无有效算法。

2.2基于模式识别的故障诊断。故障诊断实质上是利用被诊断系统运行的状态信息和系统的先验知识进行综合处理，最终得到关于系统运行状况和故障状况的综合评价过。如果事先对系统可能发生的故障模式进行分类.那么故障诊断问题就转化为模式识别问题。

当系统的模型未知或者非常复杂时，模式识别则为解决故障诊断问题提供了-种简便有效的手段。基于模式识别的故障诊断方法主要分为统计模式识别和句法模式识别两大类，它们在旋转机械故障诊断领域中得到广泛应用。基于 ]3ayes分类器的统计模式识别法是旋转机械故障诊断中-种经典方法。

2.3基于人工智能的故障诊断 基于人工智能故障诊断的研究主要分为两类：基于知识(符号推理)的故障诊断和基于神经网络(数值计算)的故障诊断。首先，基于知识的故障诊断大致包含两种情况：基于浅知识的专家系统和基于深知识的专家系统。前者是以领域专家和操作者的经验知识为核心，通过演绎推理来获取诊断结果。其特点是利用领域 专家的知识和经验为故障诊断服务 ，但是这种方法具有较大的局限性，如知识集不完备，过于依赖领域专家等。而后者则要求诊断对象的每-个环节具有明确的输入输出表达关系，诊断时首先通过诊断对象的实际输出与期望输出之间的不-致.生成引起这种不-致的原因集 ，然后根据诊断对象领域中的第-定律知识f具有明确科学依据知识)及其内部特定的约束关系，采用-定的算法，找f可能的故障源。它比前者具有更大的优越性，但其搜索空间大，推理速度慢。其次，基于神经网络的故障诊断作为-种自适应的模式识别技术，人工神经网络以其全新的信息表达方式、高度并行分布处理、联想、自学习及自组织等能力和极强的非线性映射能力使它渗透到科学技术的各个领域。人工神经网络在机械故障诊断中的应用主要集中在 个方面 ：-是从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故 障诊断 ；二是从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障诊断；三是从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统。如采用径向基函数网络、概率神经网络和自适应特征映射网络作为分类器对旋转机械故障进行研究3现行故障信号诊断分析方法的局限性大型旋转机械在运行过程中易受到噪声、速度突变、结构变形及摩擦的变化等因素影响，尤其是在发生故障的情况下，从机械设备测得的振动信号往往表现出非线性非平稳特征，深入考虑目前用于旋转机械振动信号处理的前述方法，对于全面提取旋转机械振动特征信息而言仍然存在着-定的局限性：首先 FFT谱分析仅反映了振动信号整体的统计特性，频谱中无法体现非平稳时频细节，且频谱分辨率受到限制；其次、ARMA时序模型虽然可以推广应用于某些非线性、非平稳振动信号的特征提取，但应用中建模复杂、阶数选择和计算量之间矛盾等问题，制约了该方法的实用性.不宜在大型旋转机械状态监测和故障诊断中应用；对于短时傅里叶变换通过对信号的分段截取来处理时变信号，是基于对所截取的每-段信号认为是线性、平稳的。因此 ，严格地说 ，短时傅里叶变换是-种平稳信号分析法，只适用于对缓变信号的分析 ：最后 ，小波变换虽然在机械故障诊断领域得到了成功应用，但由于存在小波基等参数的选择敏感性、非自适应性等特点，制约了小波变换的应用性能。此外，小波变换本质上是窗口可调的傅立叶变换，其小波窗内的信号则视为平稳状态.因而没有摆脱傅立叶变换的局限。