機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)的發(fā)展

徐小力

（1.中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)設(shè)備與維修工程分會(huì) 北京 2.北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京）

機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)任務(wù)來(lái)源于企業(yè)生產(chǎn)與設(shè)備維修的實(shí)際需求，也是國(guó)家科技重大專項(xiàng)、國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)家科技支撐計(jì)劃，以及中國(guó)機(jī)械行業(yè)及眾多骨干企業(yè)立項(xiàng)的重要科技研發(fā)課題及工程技術(shù)研發(fā)任務(wù)。

為實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控、故障健康診斷和故障預(yù)警，有效避免惡性事故發(fā)生，實(shí)現(xiàn)科學(xué)維護(hù)，國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了故障預(yù)報(bào)關(guān)鍵技術(shù)及其系列安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)，其中重點(diǎn)面向多類現(xiàn)代、高端、關(guān)鍵機(jī)電設(shè)備，著力解決機(jī)電設(shè)備非平穩(wěn)、非線性、變工況、長(zhǎng)歷程等復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展演變及其早期故障預(yù)報(bào)等難點(diǎn)問(wèn)題。

一、設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)的研究背景

機(jī)電設(shè)備，特別是高端、大型、關(guān)鍵機(jī)電設(shè)備，其往往處于高負(fù)荷、變工況及連續(xù)的運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)行中故障導(dǎo)致重大安全事故屢見(jiàn)不鮮，重大事故時(shí)常造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失、資源浪費(fèi)、環(huán)境污染及人員傷亡，因此機(jī)電設(shè)備安全可靠性對(duì)有關(guān)國(guó)計(jì)民生的社會(huì)穩(wěn)定、國(guó)家資源和環(huán)境等具有重要影響。

我國(guó)是一個(gè)由低端制造走向高端制造及全球化制造的制造業(yè)超級(jí)大國(guó)，同時(shí)也是安全生產(chǎn)問(wèn)題突出的國(guó)家，機(jī)電設(shè)備運(yùn)行服役中的安全運(yùn)行及維護(hù)保障問(wèn)題愈來(lái)愈突出并日益引起重視，而設(shè)備傳統(tǒng)維護(hù)方式不僅代價(jià)大，且往往難以有效避免設(shè)備安全事故的發(fā)生。

如風(fēng)電機(jī)組是連續(xù)運(yùn)行大功率變負(fù)荷機(jī)組，機(jī)組通常在惡劣環(huán)境下運(yùn)行，風(fēng)速、風(fēng)向等造成工況變化，極易造成傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)損壞，并導(dǎo)致惡性事故經(jīng)常發(fā)生，傳統(tǒng)定期維護(hù)方式往往避免不了事故發(fā)生。同時(shí)機(jī)組通常安裝在邊遠(yuǎn)地區(qū)，維修時(shí)零部件體積龐大且懸于高空，吊裝更換困難，風(fēng)電產(chǎn)業(yè)中故障及維修是風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行與維護(hù)成本居高不下的重要原因。近年隨著機(jī)組數(shù)量迅速增大，故障快速增加，經(jīng)濟(jì)損失突出，產(chǎn)業(yè)需要改變傳統(tǒng)定期維護(hù)方式，采用動(dòng)態(tài)預(yù)知維護(hù)方式，以能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)早期故障及隱患，減少繼發(fā)性事故及惡性事故發(fā)生。

機(jī)電設(shè)備服役的故障預(yù)警及安全保障技術(shù)是國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)，也是具有挑戰(zhàn)性的研究課題。為解決設(shè)備運(yùn)行安全可靠問(wèn)題，《國(guó)家“十二五”科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃》提出在制造與工程科學(xué)領(lǐng)域重點(diǎn)支持“工程設(shè)備健康狀態(tài)的檢測(cè)、監(jiān)測(cè)以及診斷和處置”研究；《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）》將“重大產(chǎn)品和重大設(shè)施壽命預(yù)測(cè)技術(shù)”列為先進(jìn)制造領(lǐng)域急需重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容；在2012年中國(guó)工程院?jiǎn)?dòng)的高金吉院士負(fù)責(zé)的“我國(guó)高端能源動(dòng)力機(jī)械健康與能效監(jiān)控智能化發(fā)展戰(zhàn)略研究”重點(diǎn)項(xiàng)目中提出相關(guān)戰(zhàn)略研究任務(wù)。多年來(lái)，國(guó)家科技重大專項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金等對(duì)本領(lǐng)域研究給予持續(xù)大力支持。

二、設(shè)備故障預(yù)警及安全保障相關(guān)技術(shù)的發(fā)展

隨著電子計(jì)算機(jī)及信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展及普及，美國(guó)、日本、加拿大等國(guó)家開(kāi)展了設(shè)備服役監(jiān)測(cè)預(yù)警研究。國(guó)內(nèi)許多高校及研究院所對(duì)故障預(yù)警相關(guān)技術(shù)也開(kāi)展了研究；一些國(guó)內(nèi)企業(yè)根據(jù)自身需求進(jìn)行了基于故障預(yù)警技術(shù)的工程研發(fā)及相關(guān)監(jiān)測(cè)儀器新產(chǎn)品研發(fā)，這些相關(guān)技術(shù)應(yīng)用企業(yè)大致可分為兩類，一類是生產(chǎn)設(shè)備擁有企業(yè)，另一類是設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷儀器制造企業(yè)。

我國(guó)的研究團(tuán)隊(duì)及生產(chǎn)企業(yè)大致從20世紀(jì)80年代起經(jīng)歷了30余年的相關(guān)技術(shù)探索與工程實(shí)踐，特別是近10年來(lái)根據(jù)國(guó)家、行業(yè)、地方及企業(yè)的重要科技任務(wù)以及安全保障迫切需求，在前期研究及工程應(yīng)用基礎(chǔ)上通過(guò)技術(shù)聯(lián)合攻關(guān)以及國(guó)際合作，研發(fā)面向多類型設(shè)備復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)安全可靠服役的早期故障預(yù)報(bào)技術(shù)以及相關(guān)物化儀器系統(tǒng)，并在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行工程應(yīng)用。在設(shè)備故障預(yù)警及安全保障的技術(shù)研發(fā)及工程應(yīng)用中，近年來(lái)關(guān)注的相關(guān)問(wèn)題有3點(diǎn)。

（1）研究及探討面向多類型設(shè)備的故障預(yù)報(bào)方法，包括多類設(shè)備復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)的服役特性及故障趨勢(shì)，研究表明：設(shè)備及狀態(tài)越復(fù)雜，故障率往往就越高，隨機(jī)性也往往更多，需要探討有效的分析方法及提供適用的監(jiān)控系統(tǒng)。

（2）研究及揭示早期故障信息的低信噪比特點(diǎn)及發(fā)展演變規(guī)律，包括弱故障趨勢(shì)信號(hào)特征與噪聲信號(hào)特征，工況、負(fù)載、轉(zhuǎn)速及環(huán)境變化等產(chǎn)生的信號(hào)干擾因素。

（3）研究及融合面向設(shè)備安全可靠運(yùn)行的技術(shù)保障系統(tǒng)及企業(yè)管理系統(tǒng)，完善其中的信息管理及信息決策系統(tǒng)等。

三、設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)可以為實(shí)施設(shè)備科學(xué)維護(hù)提供支持

在生產(chǎn)維修（PM）中很多情況表明：傳統(tǒng)設(shè)備維護(hù)方式-故障即事后維修（BM：Breakdown or run to failure Maintenance）、預(yù)防即定期維修 （PrM，Preventive Maintenance、TBM：Timebased Maintenance），不僅代價(jià)大且仍難以有效預(yù)防及避免事故發(fā)生，但是在沒(méi)有其他有效手段替代時(shí)不得而為之。

為有效避免設(shè)備事故發(fā)生，現(xiàn)代企業(yè)迫切需要采用更有效的能夠預(yù)測(cè)狀態(tài)及預(yù)見(jiàn)故障的方法，以實(shí)施更科學(xué)的設(shè)備維護(hù)方式—預(yù)知維修，即狀態(tài)維修或視情維修（PDM：Predictive Maintenance、CBM：Condition-based Maintenance）。

為有效實(shí)施預(yù)知維修方式，需要通過(guò)采用設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展演變規(guī)律及趨勢(shì)特征，進(jìn)行早期故障預(yù)測(cè)，為針對(duì)性調(diào)整設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)或提前安排設(shè)備維護(hù)提供技術(shù)支持，實(shí)現(xiàn)未雨綢繆，而非亡羊補(bǔ)牢。從而有利于在避免惡性事故前提下，減少過(guò)剩維修，延長(zhǎng)維修周期，降低維修成本，減少維修備件庫(kù)存及資金占用，提高設(shè)備利用率。

設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)及其系統(tǒng)可以為設(shè)備動(dòng)態(tài)科學(xué)維護(hù)及提供實(shí)現(xiàn)途徑，也可以為合理及高效安排生產(chǎn)調(diào)度提供幫助。研究與實(shí)踐表明相關(guān)技術(shù)能夠?yàn)槎喾N現(xiàn)代維護(hù)方式提供支持，例如，預(yù)知維修、主動(dòng)維修、IM智能維修或自維修、CM改善維修、FMEA/EFMEA前瞻性預(yù)測(cè)維修（基于潛在失效模式及后果分析的防范風(fēng)險(xiǎn)維修方式）、RBI基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)、RCM以可靠性為中心的維修、ACM以利用率為中心的維修等。

設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)及其系統(tǒng)也有利于企業(yè)的信息技術(shù)水平及信息管理水平提升，有利于傳統(tǒng)制造業(yè)設(shè)備管理體系的升級(jí)改造；有利于企業(yè)相關(guān)現(xiàn)代管理模塊的完善與提升，涉及內(nèi)容包括：在企業(yè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)方面－ERP企業(yè)資源規(guī)劃、SAP企業(yè)管理平臺(tái)、EM設(shè)備管理信息系統(tǒng)；在企業(yè)人員管理系統(tǒng)方面－TPM全員生產(chǎn)維修（相應(yīng)點(diǎn)檢維修）；在企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)方面－EAM企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)、LCC壽命周期費(fèi)用管理系統(tǒng)；在企業(yè)安全管理系統(tǒng)方面－HSE危害識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)控制管理系統(tǒng)（健康Health、安全 Safety、環(huán)境 Environment三位一體）、HAZOP 危險(xiǎn)與可操作性分析系統(tǒng)（Hazard and Operability Analysis）、SIL安全完整性等級(jí)分析系統(tǒng)（Safety Integrity Level）等。

四、設(shè)備故障預(yù)警及安全保障的若干關(guān)鍵技術(shù)及實(shí)現(xiàn)路線研討

這里主要涉及在役機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行、使用與維護(hù)周期，重點(diǎn)面向設(shè)備非平穩(wěn)、非線性、長(zhǎng)歷程、變工況等復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)故障發(fā)展趨勢(shì)，著重關(guān)注機(jī)電設(shè)備動(dòng)力傳動(dòng)等較高故障率的系統(tǒng)及部件，基于現(xiàn)代信息化技術(shù)提出設(shè)備故障預(yù)警及安全保障的若干關(guān)鍵技術(shù)及實(shí)現(xiàn)路線。

提供的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)及技術(shù)路線來(lái)源于典型科研成果，工程實(shí)踐中還應(yīng)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用對(duì)象、工作環(huán)境及條件、不同功能及應(yīng)用成本等有所不同、有所取舍及有所側(cè)重，若干關(guān)鍵技術(shù)及實(shí)現(xiàn)技術(shù)路線歸納如下，可供研討及參考：

1.多傳感器長(zhǎng)樣本的信息采集方法

為設(shè)備安全預(yù)警提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，面對(duì)連續(xù)運(yùn)行的大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備，利用現(xiàn)場(chǎng)多傳感器系統(tǒng)進(jìn)行長(zhǎng)樣本信息采集，相關(guān)監(jiān)測(cè)量往往涉及振動(dòng)、噪聲、聲發(fā)射、應(yīng)變、轉(zhuǎn)速、溫度、壓力、風(fēng)速、載荷等動(dòng)靜態(tài)信號(hào)；分析量往往涉及多信息融合、機(jī)械動(dòng)態(tài)特性分析、時(shí)頻域分析、時(shí)變非線性分析、故障分析與診斷、運(yùn)行狀態(tài)及故障趨勢(shì)、壽命與評(píng)估、維護(hù)決策分析、統(tǒng)計(jì)分析等。面對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的多傳感器長(zhǎng)樣本的大數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)信息采集，可以采用長(zhǎng)歷程大數(shù)據(jù)信息集成及數(shù)據(jù)挖掘方法，構(gòu)建云計(jì)算的信息服務(wù)架構(gòu)以適應(yīng)海量大數(shù)據(jù)的信息存儲(chǔ)及信息處理，構(gòu)建相關(guān)的可視化系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等直觀在線動(dòng)態(tài)的信息采集系統(tǒng)等。

2.多類型機(jī)電設(shè)備機(jī)械動(dòng)態(tài)特性發(fā)展演變規(guī)律與特征分析

面向多類型機(jī)電設(shè)備，對(duì)設(shè)備的多部位多方向機(jī)械動(dòng)特性及相應(yīng)工況進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，揭示設(shè)備工作狀態(tài)發(fā)展演變趨勢(shì)特征，特別是設(shè)備由健康運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài)的機(jī)械動(dòng)特性劣化演變的趨勢(shì)特征，分析故障產(chǎn)生機(jī)理、發(fā)展原因和發(fā)展模式，建立故障發(fā)展原因與故障發(fā)展特性的映射關(guān)系；構(gòu)建基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)動(dòng)力學(xué)模型，分析轉(zhuǎn)子動(dòng)力系統(tǒng)典型故障發(fā)展機(jī)理，揭示劣化演變規(guī)律、轉(zhuǎn)子等關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)部件行為與故障發(fā)展特征關(guān)系、故障發(fā)展與狀態(tài)趨勢(shì)異常之間的關(guān)聯(lián)、故障發(fā)展與定位等；針對(duì)輕微損傷和磨損等微弱故障發(fā)展趨勢(shì)、傳動(dòng)系統(tǒng)調(diào)制信號(hào)發(fā)展趨勢(shì)、運(yùn)行參數(shù)和載荷變化等非線性發(fā)展趨勢(shì)、復(fù)合故障發(fā)展趨勢(shì)等，建立機(jī)械動(dòng)特性劣化演變的發(fā)展趨勢(shì)模型。

3.機(jī)電設(shè)備復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)故障發(fā)展趨勢(shì)的特征提取

大型機(jī)電設(shè)備往往在長(zhǎng)歷程復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)中運(yùn)行，運(yùn)行中工況、負(fù)載及環(huán)境變化等復(fù)雜非故障因素會(huì)造成信號(hào)能量變化，故障趨勢(shì)信息往往被非故障變化信息所淹沒(méi)，傳統(tǒng)基于能量的振動(dòng)級(jí)值及功率譜變化不一定對(duì)應(yīng)設(shè)備健康狀態(tài)變化，因此傳統(tǒng)方式往往具有不確定性。為解決機(jī)電設(shè)備故障趨勢(shì)特征與變工況非故障狀態(tài)特征的分離難題，需要探討能量解耦的故障趨勢(shì)特征提取算法，較大程度上消除非故障能量變化所造成的冗余信息；面對(duì)設(shè)備變工況變負(fù)載等復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)的故障趨勢(shì)特征提取，要求確定能夠映射時(shí)變非線性狀態(tài)發(fā)展的特征參數(shù)和特征模式，確定表征故障發(fā)展趨勢(shì)特征的故障敏感特征參數(shù)、模式及表達(dá)方式等。

4.早期故障發(fā)展趨勢(shì)弱信息的信號(hào)處理方法

早期故障發(fā)展趨勢(shì)信息具有的明顯的低信噪比弱信息特點(diǎn)，在故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)中有用信息極易受到設(shè)備時(shí)變狀態(tài)變化及測(cè)試系統(tǒng)噪聲等因素干擾。面對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)早期故障發(fā)展征兆的弱信息低信噪比難題，需要采用弱信息低信噪比信號(hào)處理方法，包括：多傳感器信息采集與信息融合、早期故障弱趨勢(shì)信息提取、噪聲干擾抑制等；研究采用相關(guān)的隨機(jī)不確定性、模糊不確定性、不完備性、不完全可靠性的信號(hào)處理方法，以及提高信息處理的有效性、實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的方法；探討采用時(shí)變狀態(tài)（工況、環(huán)境等變化）微弱特征提取的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)特征提取方法，以及典型部件及部位微弱特征提取的故障趨勢(shì)敏感特征分量提取方法等。

5.基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

為實(shí)現(xiàn)故障預(yù)報(bào)工程應(yīng)用，構(gòu)建實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，確定預(yù)測(cè)模型適用范圍及適合度，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的歷史、現(xiàn)狀及隨后發(fā)展的在線綜合分析及比較判斷；盡可能采用以現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，該方式雖建模難度及工作量大，但與傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模、仿真建模或?qū)嶒?yàn)臺(tái)模擬建模方式等比較更符合實(shí)際情況。建模路徑通常可以歸納為兩種，一種是較傳統(tǒng)的基于物理信息的建模方式，另一種是日益興起的基于數(shù)據(jù)規(guī)律的建模方式；前一種方式一般是構(gòu)建機(jī)械動(dòng)力學(xué)模型，后一種方式隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展而得到關(guān)注及采用。為了較大限度利用獲取及提煉的有用信息，可以考慮協(xié)同利用多源信息的方法，如構(gòu)建基于物理信息的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型與構(gòu)建數(shù)據(jù)規(guī)律的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型相融合而形成多源信息融合的新型趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，該新型趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型可以既體現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展的物理本質(zhì)和機(jī)理，又體現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展的數(shù)據(jù)規(guī)律和特征，使趨勢(shì)預(yù)測(cè)更為符合系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行發(fā)展?fàn)顟B(tài)，有利于提高故障預(yù)報(bào)有效性。

6.故障預(yù)報(bào)檔案庫(kù)、案例庫(kù)、知識(shí)庫(kù)及專家系統(tǒng)構(gòu)建

工程應(yīng)用中通常需要構(gòu)建故障預(yù)報(bào)的檔案庫(kù)、案例庫(kù)等數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)；為了高效建庫(kù)、有效利用庫(kù)中資源和及時(shí)更新優(yōu)化庫(kù)中資源，建立知識(shí)庫(kù)及專家系統(tǒng)并形成基于知識(shí)的專家系統(tǒng)。配置的庫(kù)中資源包括：專業(yè)故障分析圖譜（含專家在線會(huì)診故障分析助手等工具）、歷史信息（含歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、大修停機(jī)、故障停機(jī)、搶修停機(jī)等歷史維修記錄）、決策知識(shí)（含變精度粗糙集知識(shí)模塊、趨勢(shì)預(yù)測(cè)性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則、穩(wěn)定性劣化及壽命預(yù)測(cè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)及閾值、控制及維修決策規(guī)則等）。構(gòu)建的基于知識(shí)的專家系統(tǒng)能夠面對(duì)多種趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)方法，配置相關(guān)知識(shí)挖掘工具以進(jìn)行知識(shí)自動(dòng)獲取和決策操作，圍繞運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)性能的穩(wěn)定性、精確度、適用性及實(shí)時(shí)性進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整與修正，實(shí)現(xiàn)多種模型及方法的自學(xué)習(xí)優(yōu)化、動(dòng)態(tài)擇優(yōu)選擇及有效利用，為故障預(yù)報(bào)應(yīng)用提供有效實(shí)現(xiàn)途徑。

7.機(jī)電設(shè)備劣化發(fā)展趨勢(shì)的評(píng)價(jià)參數(shù)、模式及準(zhǔn)則

為設(shè)備安全預(yù)警提供判斷依據(jù)，需要確定表征設(shè)備狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)的參數(shù)及特征模式并提供對(duì)其分類方法；利用故障預(yù)報(bào)專家系統(tǒng)進(jìn)行安全評(píng)價(jià)參數(shù)、模式及準(zhǔn)則的操作，根據(jù)有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、歷史檔案、專家經(jīng)驗(yàn)、客觀依據(jù)以及外界條件變化確定故障預(yù)報(bào)的判斷準(zhǔn)則及報(bào)警閾值，編制相關(guān)軟件模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同應(yīng)用對(duì)象和不同故障模式故障預(yù)報(bào)的判斷和決策。對(duì)于面向設(shè)備群的遠(yuǎn)程故障預(yù)報(bào)中心，探討多層遞階閾值自適應(yīng)方法，使報(bào)警閾值能夠適應(yīng)多類型設(shè)備及其多種運(yùn)行狀態(tài)的故障預(yù)報(bào)。

8.基于穩(wěn)定性劣化趨勢(shì)分析實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備壽命預(yù)測(cè)

絕大部分機(jī)電設(shè)備是旋轉(zhuǎn)機(jī)電機(jī)械（如電機(jī)拖動(dòng)的機(jī)組、發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)動(dòng)的機(jī)組等）或復(fù)合旋轉(zhuǎn)機(jī)械（如內(nèi)燃機(jī)、抽油機(jī)等），其維修周期往往取決于易損運(yùn)動(dòng)部件的失效程度，壽命預(yù)測(cè)則重點(diǎn)面向這些運(yùn)動(dòng)的部件。利用基于現(xiàn)場(chǎng)在線海量數(shù)據(jù)的故障預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)及專家系統(tǒng)，采用故障發(fā)展趨勢(shì)分析及判別方法，在壽命檢測(cè)與評(píng)估中分析零部件缺陷失效、磨損失效等故障的時(shí)間歷程及發(fā)展演變趨勢(shì)。機(jī)電設(shè)備壽命預(yù)測(cè)技術(shù)路線涉及：進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展變化的信息處理，分析狀態(tài)變化的原因（區(qū)分是外部激勵(lì)變化、擾動(dòng)變化、負(fù)載變化和工作環(huán)境還是設(shè)備自身性能損傷退化等），揭示設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性劣化的演變過(guò)程及規(guī)律，識(shí)別及評(píng)估系統(tǒng)是否偏離正常狀態(tài)、是否尚處于安全服役狀態(tài)門限閾值，利用判別準(zhǔn)則進(jìn)行失效模式、預(yù)期功能及壽命周期的可靠性分析，在故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)、安全性度量與風(fēng)險(xiǎn)分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)設(shè)備壽命預(yù)測(cè)及設(shè)備安全穩(wěn)定性、任務(wù)可靠性的途徑，為預(yù)知維護(hù)與預(yù)測(cè)控制提供依據(jù)及方法。

9.基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng)構(gòu)建及實(shí)驗(yàn)方法

為解決大型機(jī)電設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證難題，構(gòu)建及完善設(shè)備群遠(yuǎn)程在線樣本獲取及故障預(yù)報(bào)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng)，采用基于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)方法；利用該平臺(tái)系統(tǒng)采集及分析現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)并基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型（能在與當(dāng)前狀態(tài)比較后不斷學(xué)習(xí)及修正預(yù)測(cè)模型），進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果的信息反饋與控制反饋。為進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)難以實(shí)施的理論方法實(shí)驗(yàn)，利用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)系統(tǒng)、復(fù)合實(shí)驗(yàn)臺(tái)等故障發(fā)展趨勢(shì)模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，構(gòu)建相關(guān)樣本采集系統(tǒng)、樣本數(shù)據(jù)庫(kù)及知識(shí)庫(kù)等實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及處理系統(tǒng)，進(jìn)行故障發(fā)展趨勢(shì)實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬實(shí)驗(yàn)。為了實(shí)施極限條件下實(shí)驗(yàn)研究，建立及優(yōu)化典型傳動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行劣化極限條件仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，采用極限條件下仿真實(shí)驗(yàn)方法。如在工信部推進(jìn)的內(nèi)燃機(jī)再制造示范工程中提出建設(shè)“零部件缺陷檢測(cè)與失效分析平臺(tái)”、“磨損量檢測(cè)與壽命評(píng)估平臺(tái)”、“物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程檢測(cè)分析服務(wù)平臺(tái)”及“遠(yuǎn)程信息共享服務(wù)平臺(tái)”等，為企業(yè)群提供先進(jìn)的快速的檢測(cè)分析公共實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

10.建立與機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)相適應(yīng)的企業(yè)設(shè)備管理方式

某大型企業(yè)采用了故障預(yù)報(bào)技術(shù)，在一年中有效避免了80%設(shè)備故障的發(fā)生，之后經(jīng)企業(yè)統(tǒng)計(jì)與分析另外20%故障主要是由于疏于管理以及操作失誤造成。為確保設(shè)備安全可靠運(yùn)行，除了采用安全保障系統(tǒng)外還要配合相應(yīng)技術(shù)管理方式。近年來(lái)一些企業(yè)建立了設(shè)備預(yù)知維護(hù)的信息管理及信息決策系統(tǒng)，其特點(diǎn)是在采用機(jī)電設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)及安全預(yù)警技術(shù)的同時(shí)，建立了適應(yīng)新技術(shù)的設(shè)備安全服役管理方式及設(shè)備壽命周期管理方式，在技術(shù)管理上建立了設(shè)備安全保障的故障預(yù)警及應(yīng)急處置機(jī)制，為多類型關(guān)鍵機(jī)電設(shè)備的可靠運(yùn)行、健康服役及科學(xué)維護(hù)提供全方位安全保障。

五、設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)的典型工程應(yīng)用及其應(yīng)用效果

這些年來(lái)研究機(jī)構(gòu)及工業(yè)企業(yè)通過(guò)產(chǎn)學(xué)研用合作研究多類型機(jī)電設(shè)備的安全保障關(guān)鍵技術(shù)，開(kāi)發(fā)系列安全監(jiān)測(cè)儀器系統(tǒng)，建立設(shè)備群遠(yuǎn)程在線故障監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中心，相關(guān)技術(shù)及其系統(tǒng)在有關(guān)國(guó)計(jì)民生的多個(gè)行業(yè)的通用設(shè)備、專用設(shè)備及特種設(shè)備應(yīng)用，涉及行業(yè)包括制造業(yè)、能源、石化、交通、機(jī)床、儀器儀表、環(huán)保、市政、航天、煤炭、船艦及國(guó)防等，典型設(shè)備如：制造業(yè)及企業(yè)集團(tuán)關(guān)鍵設(shè)備群、發(fā)電動(dòng)力機(jī)組（含風(fēng)力、太陽(yáng)能等新能源發(fā)電機(jī)組）、石化企業(yè)大型設(shè)備、高風(fēng)險(xiǎn)特種機(jī)電設(shè)備、市政大功率供水機(jī)組、高檔數(shù)控機(jī)床及加工中心、鐵路機(jī)車動(dòng)力機(jī)組、航天工程多種關(guān)鍵裝備、地鐵及煤礦通風(fēng)風(fēng)機(jī)、建筑工程機(jī)械、資源與環(huán)境設(shè)備等；提升了一批我國(guó)監(jiān)測(cè)診斷儀器制造企業(yè)的自主創(chuàng)新能力并提供了多種相關(guān)安全監(jiān)控儀器新產(chǎn)品。

如一些企業(yè)利用設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)報(bào)系統(tǒng)輸出信息驅(qū)動(dòng)設(shè)備在線保護(hù)裝置、調(diào)整設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、進(jìn)行設(shè)備預(yù)測(cè)控制及提前預(yù)防故障；利用設(shè)備遠(yuǎn)程故障監(jiān)測(cè)中心，實(shí)現(xiàn)設(shè)備群異地健康監(jiān)測(cè)與控制。從而有效及時(shí)避免惡性事故發(fā)生，實(shí)現(xiàn)多類現(xiàn)代、高端、關(guān)鍵設(shè)備及設(shè)備群的安全監(jiān)控與綜合保護(hù)。

如某大型石化煉油廠構(gòu)建了基于設(shè)備故障預(yù)警及安全保障技術(shù)的設(shè)備群預(yù)知維修系統(tǒng)，該設(shè)備群預(yù)知維修系統(tǒng)包括了5個(gè)模塊（APM、動(dòng)設(shè)備、靜設(shè)備、電氣、儀表），實(shí)現(xiàn)萬(wàn)余臺(tái)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及預(yù)知維修管理；采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整合了多類在役設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（ERP、EM系統(tǒng)、各專業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)裝置等），通過(guò)設(shè)備群預(yù)知維修系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行計(jì)算、推理和判斷，成功預(yù)報(bào)多類型重要設(shè)備群早期故障，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警，指導(dǎo)了預(yù)知維修管理。

如某骨干機(jī)床廠與高等院校合作，在國(guó)家科技重大專項(xiàng)支持下開(kāi)展了數(shù)控機(jī)床故障預(yù)警診斷技術(shù)及基于功能部件的可重構(gòu)監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)研發(fā)，建立了樣本數(shù)據(jù)庫(kù)、故障案例庫(kù)、維護(hù)決策系統(tǒng)，構(gòu)建了高端數(shù)控裝備故障在線監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，延長(zhǎng)了高檔數(shù)控機(jī)床無(wú)故障運(yùn)行周期并提升了加工精度保持性能；該項(xiàng)技術(shù)及系統(tǒng)經(jīng)進(jìn)一步研發(fā)，應(yīng)用于機(jī)床制造集團(tuán)的國(guó)產(chǎn)加工中心可靠性提升工程，以及飛機(jī)制造集團(tuán)的設(shè)備故障診斷預(yù)警及智能維護(hù)系統(tǒng)。

工程應(yīng)用表明該項(xiàng)技術(shù)及其系統(tǒng)在保障設(shè)備安全可靠服役、高效節(jié)能運(yùn)行、穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量、改善工作條件、減少環(huán)境污染、提升信息化水平及管理水平等方面發(fā)揮了重要作用；基于遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的設(shè)備群遠(yuǎn)程在線故障監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中心還能夠利用故障診斷預(yù)報(bào)專家資源，將預(yù)報(bào)結(jié)果實(shí)時(shí)信息反饋，并控制設(shè)備群在安全運(yùn)行區(qū)或節(jié)能減排工況下優(yōu)化運(yùn)行。

在這些新技術(shù)新系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用過(guò)程中還培養(yǎng)了一批從事設(shè)備工程技術(shù)研究的高層次人才以及企業(yè)從事設(shè)備維修的專業(yè)技術(shù)人員。

六、結(jié)束語(yǔ)

保障機(jī)電設(shè)備安全運(yùn)行是國(guó)內(nèi)外面臨的重要課題，機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警技術(shù)有利于消除故障隱患，避免事故發(fā)生以及實(shí)施預(yù)知維護(hù)。這里闡述的設(shè)備故障預(yù)警與通常故障診斷有所不同，通常故障診斷主要關(guān)注的是故障發(fā)生的類型和程度，這里涉及的設(shè)備故障預(yù)警及以其為基礎(chǔ)的安全保障技術(shù)主要是實(shí)現(xiàn)故障發(fā)生前運(yùn)行狀態(tài)演變發(fā)展的趨勢(shì)預(yù)測(cè)及早期故障預(yù)警。

機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警及其安全保障技術(shù)涉及設(shè)備工程、維修管理、機(jī)電技術(shù)、信息技術(shù)、儀器技術(shù)以及人工智能等多項(xiàng)現(xiàn)代技術(shù)及工程技術(shù)交叉領(lǐng)域，隨著該項(xiàng)綜合技術(shù)的系統(tǒng)深入研究及工程應(yīng)用推廣，有望進(jìn)一步在我國(guó)現(xiàn)代制造業(yè)及設(shè)備維修管理中發(fā)揮重要作用。