投影尋蹤方法在設備預知維護中的應用研究

程曉涵 汪愛明 蘇一新 孟國營

摘要： 提出了一種融合投影尋蹤的自回歸分析方法實現設備的預知維護。該預知維護方法是從設備關鍵部件處提取振動信號，經分析和計算得出24種特征指標用以描述設備運行狀態；對24種特征指標分別提取一個時間序列并各自進行自回歸分析，得到各自對應的預測因子；利用投影尋蹤將前述預測因子投影到二維空間，然后分別建立預測因子投影值與相對應的特征指標值的擬合函數，進而推算出24種特征指標的未來值；再通過對24種特征指標的未來值在最佳投影方向矩陣下進行投影，根據投影值的分布情況判斷設備未來運行狀態是否存在異常，從而實現設備的預知維護。最后利用美國西儲大學軸承數據中心網站公開發布的軸承探傷測試數據集中的內圈故障數據和山西省某洗煤廠主井皮帶機的減速器故障數據進行了驗證。關鍵詞： 故障診斷； 特征指標； 投影尋蹤； 評價體系； 預知維護方法

中圖分類號： TH165+.3； TP277文獻標志碼： A文章編號： 10044523（2016）04063107

DOI：10.16385/j.cnki.issn.10044523.2016.04.010

引言

目前設備的日常運行和維護工作基本上是依托于各種在線或者離線的監測監控系統，并主要依靠門限報警方式，通過對不同的監測參數設置一定的極限值進行超值報警，但當達到報警值時設備已經出現了不同程度的損壞或性能降低，導致設備存在很大的安全隱患，并使維護維修工作存在嚴重的被動性，因此需要尋求方法實現設備運行狀態的預知，及時采取維護措施。

設備運行狀況是否正?？梢杂刹煌奶卣髦笜诉M行衡量，不同的特征指標對各類故障類型和不同的損傷程度可能表現出不同的靈敏度和響應特點，且相關性難以界定[12]，因此文章選取了24種特征指標對設備狀態進行描述，提出了一種基于投影尋蹤方法的設備預知維護方法，即采用基于24種特征指標的融合投影尋蹤方法的自回歸分析，實現了對設備零部件未來狀態的初步預測，并根據預測結果提出相應的維護維修建議。

Abstract： Equipment maintenance is passive when using traditional threshold alarm， so early detection of fault and prescient maintenance are badly in need. A method of regression analysis combined with projection pursuit method for equipments is put forward. The first step of this method is analyzing the vibration signal and calculating 24 characteristic indexes to describe the equipment running status. By extracting a time series respectively of these 24 characteristic indexes and regression analysis， predictors for each characteristic index are obtained. Predictors are respectively projected to twodimensional space using projection pursuit method， and then fitting functions between projection values of predictors and characteristic index are established， hereunder future values of 24 characteristic indexes are inferred. Then projecting these 24 future values under the best projection direction matrix and observation of distribution of projection values， whether the future status of the equipment abnormal could be judged and prescient maintenance of coal mine equipment could be realized. At last， the method proposed in this paper is verified by inner ring fault test data publicly released by the Case Western Reserve University Bearing Data Center website and failure data when gear reducer served to belt convey at main shaft of coal washery of one mining group in Shanxi Province was broken.

Key words： fault diagnosis； characteristic indexes； projection pursuit method； evaluation index system； predictive maintenance method