[发明专利]一种旋转设备故障预测方法及其装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种机械故障预报预测方法及装置，特别是关于一种用于旋转设备在线状态检测领域中的旋转设备故障预测方法及其装置。

背景技术

对旋转设备运行的状态监测和故障检测，人们一直以来都十分关心与重视。保障设备的安全可靠运行，不仅能提高生产效率还能降低设备维护成本。对于大中型机械设备来说，传统的维护方式是“以时间为基础的预防性维护”也称定期维护，这种维护方式的主要特点是不论设备是否有故障都按人为计划的时间定期检修，为避免重要机械设备意外停产而造成巨大的经济损失，周期性强制维护的时间周期往往留有较大的安全系数，因而这种维护方式是不经济的。但是，在不掌握机械设备当前状态和无法预测未来发展的情况下不得已而采用。

预知维护(也称状态维护)是国际上的一项新兴设备动态维护方式，可以从根本上改变原有的设备维修制度，它是通过对机械设备的运行状态做监测及预测来取代以时间为基础的定期检修方式，并称之“以状态为基础的预知维护方式”，其原则是：只有当监测、分析和预测结果表明有必要维修时才进行或准备进行维修。这种现代化维护方式能监测和预报设备的故障和维护日期，甚至能判别和预测故障的性质和部位，做到有目的地进行检修。预知维修这种现代化的维护方式可以提高机器的利用率，延长累计维修周期，减少累计维修次数，节约维护的费用，相应提高生产力。因而，以先进的以状态为基础的预知维护取代传统的以时间为基础的预防性维修，成为关键设备和大中型设备先进维护方式的发展趋势。但是，在工业现场使用的大量机械设备，其中许多关键设备功率大、负载重且不稳定、工况较恶劣，需要采取措施保证机械设备的正常运行和对其施行科学的维护。针对不同的机械设备采用哪一种故障预测方法是最有效与最经济，目前现有测试预测技术往往是无法确定与衡量的。采用一种预测模型往往只能针对一种设备在特定的工况下，有效实现状态趋势预测，实用面窄，在不同工况的设备中不能得到推广应用。另外，当前工业生产越来越注重降低成本，特别是要求在能避免机械设备发生事故的同时，尽量延长设备运行周期。为此，迫切需要能提供及时准确预测设备状态发展和维护信息的在线趋势预示技术。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种能实现实时在线监测、预测精度较高且应用较为广泛的旋转设备故障预测方法及其装置。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种旋转设备故障预测方法，其包括以下步骤：(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置；(2)旋转设备正常运行时，由故障预测装置内数据采集模块在线采集时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块和频率分量幅值预测模块的振动信号，并将振动信号预处理后存入数据归类模块内的知识库，作为各种预测模型的历史数据；(3)根据旋转设备运行情况，由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号，并将振动信号预处理后存入知识库，作为各种预测模型的当前信号数据；(4)利用由时间序列预测模型、灰色预测模型、组合预测模型以及频率分量幅值预测模型组成的趋势预测方法，对保存在知识库中的历史数据进行分析，得到旋转设备运行状态将来的发展趋势；(5)根据旋转设备运行情况，将下一时刻采集的最新振动信号分析处理后，与前一时刻由趋势预测方法内四种模型得到的结果进行比较；(6)分析比较结果，按照最优目标函数得到的最优预测模型，作为本时刻的精确预测方法，并由显示模块显示下一时刻预测值。