旋转机械故障诊断方法与局限性分析

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1、旋转机械故障诊断方法与局限性分析摘要:介绍了旋转机械的常用故障诊断与分析方法,在对其诊断过程详细阐述的基础上,提出了各种诊断分析方法存在的局限性。  关键词:旋转机械;故障分析;诊断;局限性  :TH165:B:1009-8631(2013)01-0038-01  1引言  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一类机械设备,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(在同一台设备中多种技术的应用)、连续化(从投料到产品整个过程的连续化

2、)、自动化(操作、检测等的非人工化)、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在相应增加,且故障一旦发生,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。近年来,国内外因设备故障而引起的灾难性事故仍时有发生,如2003年,国内某钢铁企业高线初轧机因一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

3、厂带巨大的经济损失。1988年我国秦岭电厂ZooMW汽轮发电机组因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,故障识别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,大体可分为三类:基于控制模型故障诊断、基于模式识别故障诊断及基于人工智能故障诊断。它们具体的诊断方式如下:  2.1基于控制模型的故障诊断。对于一个旋转机械系统,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该系统及其动态过程,从而为故障诊

4、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。其中,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:第一,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,但是它也存在不足之处: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调参数的状态观测器,并使其处于零状态"当系

5、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,使得观测器在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

6、故障诊断问题提供了一种简便有效的手段。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BayeS分类器的统计模式识别法是旋转机械故障诊断中一种经典方法。  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X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

7、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一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一致,生成引起这种不一致的原因集,然后根据诊断对象领域中摘要:介绍了旋转机械的常用故障诊断与分析方法,在对其诊断过程详细阐述的基础上,提出了各种诊断分析方法存在的局限性。  关键词:旋转机械;故障分析;诊断;局限性  :TH165:B:1009-8631(2013)01-0038-01  1引言  旋转机械如:汽轮机、发电机、离心压缩机、风机等,是工

8、业部门中应用最为广泛的一类机械设备,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(在同一台设备中多种技术的应用)、连续化(从投

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