旋转机械状态监测、预测技术的发展
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摘 要：旋转机械是工业上应用最广泛的机械，为了对其进行安全生产和实行科学维护，需要研究旋转机械在线监测及预测技术。本文综述了该技术的发展趋势，并介绍了该技术研究工作所取得的成果。在大型机组上施行的实践验证结果表明：所研究的技术是有效的，分析手段是适用的。
关键词：旋转机械；检测
旋转机械状态监测技术，是近年来研究的热门课题，这里着重考虑的是避免设备的随机性故障。自动在线监测方式与定期监测方式、在线检测离线分析监测方式相比技术水平先进，既避免设备突发性故障又无需专业人员现场操作。旋转机械状态在线预测技术，是研究的新兴课题之一，这里着重考虑的是预测设备的时间依存性故障和改变设备的维护方式。该技术是在状态监测及故障分析基础上发展起来的，是实现以先进的预知维护取代以时间为基础的预防性维护的关键技术。本课题着重研究的是设备状态在线监测及趋势预测的方法。
旋转机械状态监测技术的发展历程旋转机械是工业上应用最广泛的机械。许多大型旋转机械，如：离心泵、电动机、发动机、发电机、压缩机、汽轮机、轧钢机等，还是石化、电力、冶金、煤炭、核能等行业中的关键设备。本世纪以来，随着机械工业的迅速发展，现代机械工程中的机械设备朝着轻型化、大型化、重载化和高度自动化等方向发展。出现了大量的强度、结构、振动、噪声、可靠性，以及材料与工艺等问题，设备损坏事件时有发生，国内外大型汽轮机严重事故是其典型实例。
大型旋转机械状态监测技术研究是国家重点的攻关项目，目的是提高大型旋转机械的产品质量，减少突发性事故，避免重大经济损失。年代，各种类型和性能的传感器和测振仪相继研制成功，并开始应用于科学研究和工程实际。六七十年代，数字电路、电子计算机技术的发展、“信号数字分析处理技术” 的形成，推动了振动检测技术在机械设备上的应用。年代，机械设备的状态监测与故障诊断技术在许多发达国家开始研究。随着电子计算机技术、现代测试技术、信号处理技术、信号识别技术与故障诊断技术等现代科学技术发展，机械设备的监测研究跨入系统化的阶段，并把实验室的研究成果逐步推广到核能设备、动力设备以及其它各种大型的成套机械设备中去，进入了蓬勃发展的阶段。
二、 旋转机械状态监测技术的发展
机械设备运行状态的监测技术，已经从单凭直觉的耳听、眼看、手摸，发展到采用现代测量技术、计算机技术和信号分析技术的先进的监测技术，诸如超声、声发射、红外测温等，层出不穷。人工智能、专家系统、模糊数学等新兴学科在机械状态监测技术中也找到用武之地。在机械动态信号分析方法和应用技术上，新近的发展有：采用空间域滤波的预处理、采用滤波的多轴阶比信号分析技术、适于非平稳信号的基分布分析、小波变换方法、混沌分析方法、智能传感与检测技术、 总线仪器平台相关的技术等。
现今，国内外较典型的状态监测方式主要有9种。离线定期监测方式。测试人员定期到现场用一个传感器依次对各测点进行测试，并用磁带机记录信号，数据处理在专用计算机上完成，或是直接在便携式内置微机的仪器上完成；这是当前利用进口监测仪器普遍采用的方式。采用该方式，测试系统较简单，但是测试工作较烦锁，需要专门的测试人员；由于是离线定期监测，不能及时避免突发性故障。
1.在线检测离线分析的监测方式
亦称主从机监测方式，在设备上的多个测点均安装传感器，由现场微处理器从机系统进行各测点的数据采集和处理，在主机系统上由专业人员进行分析和判断。这种方式是近年在大型旋转机械上采用的方式。相对第一种方式，该方式免去了更换测点的麻烦，并能在线进行检测和报警；但是该方式需要离线进行数据分析和判断，而且分析和判断需要专业技术人员参与。
2.自动在线监测方式
该方式不仅能实现自动在线监测设备的工作状态，及时进行故障预报，而且能实现在线地进行数据处理和分析判断；由于能根据专家经验和有关准则进行智能化的比较和判断，中等文化水平的值班工作人员经过短期培训后就能使用。该方式技术最先进，不需要人为更换测点，不仅不需要专门的测试人员，也不需要专业技术人员参与分析和判断；但是软硬件的研制工作量很大。
三、旋转机械状态预测技术的发展
当机械设备发生故障时不仅物质财富遭到破坏，服务逼迫中断，甚至连人员的生存也会受到威胁。在工业史上，由于机械设备故障造成的灾难和环境事故频频发生。例如，美国阿莫科卡迪斯号油轮原油泄漏事故，前苏联的切尔诺贝利核电站事故等等，了解这些事故发生的过程以及如何加以防范，成为要考虑的重要问题。尤其这些故障大都是由于人为干预和不当措施所造成的，因而减少维护次数和提高维护的科学性是预防恶性事故发生的重要方面。
传统的机械设备维护方式概括为：运转至损坏再维护和以时间为基础的预防性维护；前者一般用于廉价的小型机器，采用后备设备来保证生产；后者也称定期维护，一般用于大中型设备，不论设备是否有故障都按人为计划的时间定期检修。年代以来，以建立新的维修体制为目标形成了综合工程学科，这一工程学科在欧美、日本以不同的形式获得了推广。近年来丹麦、美国、德国、日本等发达国家的专家学者进一步提出了预知维护的基本概念。 年代以来，开始研究新型旋转机械工作状态分析和状态预测技术，研究采用专家系统、神经网络等新的应用技术。但是，人工智能状态在线预测和预知维护的研究尚处于研究发展的起步阶段。
因此，若能在线实时检测和以人工智能分析机械设备经历的和当前的状态，并预测随后的发展，则可以随时、科学、有效地揭示机械设备当前的工作状态，并预测今后多长时间设备状态将达到不可接受的程度而应当停机维修，从传统的预防维护上升到预知维护。若对旋转机械设备实行预知维护，需要在旋转机械状态监测和故障分析的基础上，进一步通过对设备状态进行频域、时域的综合分析判断以及状态的趋势预测来实现。
四、结束语
研究大型旋转机组状态在线监测及预测技术，对保证安全生产以及对设备实行预知维护都具有十分重要的意义。为此，本项课题采用科学分析与实验验证相结合的方法，从信息提取和信号处理、故障分析、在线预测、人工智能预测方法、实验研究、实践验证以及系统研制几个方面对智能化自动在线监测及预测技术进行了系统的研究。探索了新的途径，得出了新的结论，获得了有价值的成果，解决了重要生产实际问题，取得了预期效果。