（机械电子工程专业论文）基于流形学习的风电机传动系统故障诊断方法研究.pdf

中文摘要 摘要 风能作为一种无污染的可再生资源，成为世界各国争相发展的领域之一。风 力发电装备在我国取得了长足的发展，已形成一种新型产业。但风力发电机组( 以 下简称风电机组) 的工作环境恶劣，风速具有不稳定性，在交变负载作用下，机组 的传动系统最容易失效和损坏。传动系统不平衡、磨损、疲劳损伤、断裂等故障 是风电机组的主要故障。而风电机组又安装在偏远地区且距地面甚高，并且又是 规模化、成片式的运作模式，因此维修十分不便，风电机组传动系统的智能故障 诊断在这种情况下就显得非常必要和迫切。然而，风电行业目前又欠缺智能故障 诊断技术。目前大型风电机组的就地控制器s c a d a 仅有运行数据采集、阈值报警 和通信功能，不能对风电机组传动系统进行故障诊断。而s k f 公司针对风电机组 的状态监测系统w i n d c o n 目前也只具各预警、报警及简易的信号分析功能，缺乏 精确故障诊断技术。同时，现有的面向旋转机械的故障诊断方法普遍采用“特征提 取一模式识别”这一模式，又存在以下两个与风电机组传动系统故障诊断技术需求 不相适应的重大缺陷：特征提取方式需要人工干预，故障特征优选质量完全取 决于经验，这种做法与风电机组的工作条件和运行模式所要求的自动化、高精度、 快速性的故障诊断方式相背离；普遍采用的单一单域故障特征提取方法孤立使 用普适性不强，难以全面准确地获取复杂系统不同部位、不同类型、不同程度的 故障特征，而风电机组传动系统是一个刚柔耦合的多体复杂系统，系统主要部件 风轮、主轴和齿轮箱之间的强耦合作用造成系统失效形式、失效层级比较复杂， 这就要求面向风电机组的故障诊断方法向系统性方法提升，而现有故障特征提取 方式难以达到这一要求。为此，本文基于流形学习维数化简理论开展了稳定性、 自动化、高精度、快速性与通用性相统一的风电机组传动系统智能故障诊断方法 研究。本文主要研究内容如下： 针对目前的模式识别方法自适应模式识别特性不强，模式识别精度的稳定 性不好的问题，基于最d , - - 乘支持向量机( l s s v m ) ，提出了两种解决方案。一是 将l s s v m 的训练模型视为最优化问题的目标函数，采用遗传算法对l s s v m 的 指数参数、补偿参数和惩罚因子进行全局寻优，使目标函数达到极值，从而实现 l s s v m 稳定性的提高。二是通过构造可更好地逼近l s s v m 的训练目标函数和 决策函数，具有更好非线性映射能力的小波核l i t t l e w o o d p a l e y 、s h a n n o n 、m o r l e t 来提高l s s v m 的自适应分类特性即稳定性。另外还研究了直接利用训练样本的 局部和类标签信息来对测试样本进行分类的最近邻分类器( k n n c ) 。理论分析、仿 真实验和风电机组轴承故障诊断实例表明小波支持向量机l p w s v m 、 重庆大学博十学位论文 s w s v m 、m w s v m 和k n n c 的诊断精度、稳定性与遗传算法分层优化l s s v m 等效，但计算效率优于遗传算法分层优化l s s v m 。通过以上研究为风电机组故障 诊断提供了改进的、高效的、稳定的模式识别方法。 针对当前故障诊断通行模式无法实现自动化与高精度的结合，因而无法适 应风电机组故障诊断技术需求的问题，提出一种基于主分量分析( p c a ) 和前向传播 ( b p ) 神经网络维数调整的风电机组故障诊断模型。该模型采用双谱相关值特征矩阵 的奇异值谱作为故障特征，用p c a 对超高维的奇异值谱进行快速降维，由b p 神 经网络来增强p c a 的非线性处理能力，又通过s w s v m 对b p 网络输出结果进行 校正。理论分析、仿真实验和风电机组轴承故障诊断实例表明该诊断模型解决了 双谱应用于风电机组故障诊断的难题，实现了风电机组故障诊断自动化与高精度 的结合。 在实现风电机组传动系统故障诊断自动化与高精度的基础上，为进一步解 决传动系统故障诊断快速性和通用性的问题，提出了基于流形学习特征约简理论 的新型传动系统智能故障诊断模式“混合域特征融合_ 流形学习特征约简一模式 识别”，并根据该模式构建了智能故障诊断新模型：“时频域特征融合e m d 与a r 模型系数融合一正交局部保持映射( o l p p ) 正交邻域保持嵌x ( o n p e ) 线性局部切 空间排列( l l t s 吣一小波支持向量机( w s v m ) k n n c ”。理论分析、仿真实验和风 电机组轴承故障诊断实例表明该诊断模型充分发挥了混合域特征融合的故障特征 全面提取优势、流形学习的特征化简优势以及人工智能的模式识别优势，并且该 模型以上三个技术环节都具有较好的时效性，因此可实现风电机组故障诊断的自 动化、高精度、快速性与通用性的统一。流形学习维数约简理论、混合域特征融 合方法和新型风电机组智能故障诊断模式的研究进一步丰富和发展了风电机组故 障诊断理论和技术。 以智能故障诊断理论模型为核心，研发了风力发电机组状态监测与故障诊 断系统，该系统包含数据采集及信号传输，数据库存储管理，数据远程访问，状 态监测、智能故障诊断、人机交互等多代理功能，可实现风电机组状态监测与故 障诊断技术的系统集成。 文章最后对本文的工作进行了总结，并展望了下一步的研究方向。 关键词：风电机组，模式识别，流形学习，混合域特征融合，智能故障诊断 i i 英文摘要 a b s t r a c t a sac l e a na n dr e n e w a b l er e s o u r c e ，w i n de n e r g yh a sb e e no n eo ft h ea r e a st h a t c o u n t r i e si nt h ew o r l da r es c r a m b l i n gt od e v e l o p i nc h i n a , w i n dp o w e rg e n e r a t i o n e q u i p m e n th a sa c h i e v e dr a p i dd e v e l o p m e n ta n dh a sf o r m e dan e wi n d u s t r y h o w e v e r , d u et op o o rw o r k i n gc o n d i t i o n ，u n s t a b l e 嘶n ds p e e da n da l t e r n a t i n gl o a d s ，嘶n dt u r b i n e t r a n s m i s s i o ns y s t e mi sm o s tl i k e l yt of a i lo rd a m a g e i m b a l a n c e ，w e a l ，f a t i g u ed a m a g e a n df r a c t u r eo ft r a n s m i s s i o ns y s t e ma r et h em a i nf a i l u r em o d e so fw i n dt u r b i n e i n a d d i t i o n , t h ew i n dt u r b i n e st h a ta r ei n s t a l l e d i nr e m o t ea r e a sa r ef a ra w a yf r o mt h e g r o u n d ，t h i s c a u s e st h e 谢n dt u r b i n e sm a i n t e n a n c e ，i nt h i s c a s e ，i n t e l l i g e n tf a u l t d i a g n o s i sf o rw i n dt u r b i n et r a n s m i s s i o ns y s t e ms e e mt ob ev e r yn e c e s s a r ya n du r g e n t b u to nt h eo t h e rh a n d t h ew i n dp o w e ri n d u s t r yc u r r e n t l ye x i s t e st e c h n o l o g yg a p si n i n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i s f o re x a m p l e ，t h el o c a lc o n t r o l l e rs c a d a o f l a r g e - s c a l e 、析n d t u r b i n eo n l yr u n sd a t aa c q u i s i t i o n , t h r e s h o l d sa l a r ma n dc o m m u n i c a t i o n sf u n c t i o n s ，a n d c a nn o td r i v ef o ri n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i so fw i n dt u r b i n et r a n s m i s s i o ns y s t e m s i m i l a r l y , w i n dt u r b i n ec o n d i t i o nm o n i t o r i n gs y s t e mw i n d c o nd e v e l o p e db ys k fh a s t h ee a r l yw a r n i n g ，a l a r ma n ds i m p l es i g n a la n a l y s i sf u n c t i o n s ，b u tl a c k sa c c u r a t ef a u l t d i a g n o s i s m e t h o d s m e a n w h i l e ，t h ec u r r e n t p r e v a i l i n g m o d e l“f e a t u r e e x t m c t i o n - - - p a t t e mr e c o g n i t i o n o ff a u l td i a g n o s i sf o rr o t a t i n gm a c h i n e r ye x i s t st h e f o l l o w i n gt w os e r i o u sd i s a d v a n t a g e st h a ti si n c o m p a t i b l e 、析t l lt h et e c h n o l o g yn e e do f f a u l td i a g n o s i sf o rw i n dt u r b i n et r a n s m i s s i o ns y s t e m ：f e a t u r ee x t r a c t i o nm e t h o d s r e q u i r em a n u a li n t e r v e n t i o ns ot h a ts e l e c t i o nq u a l i t yo ff a u l tf e a t u r ea l ld e p e n d so n e x p e r i e n c e ，t h i sm e t h o dc o n f l i c t s 谢n la u t o m a t i c ，h i g hp r e c i s ea n dr a p i df a u l td i a g n o s i s w a yt h a ti sr e q u i r e db yw o r k i n gc o n d i t i o n sa n do p e r a t i o nm o d eo fw i n dt u r b i n e ( 弛 s i n g l eo rs i n g l ed o m a i nf e a t u r ee x t r a c t i o na p p r o a c h e sw i d e l ya d o p t e da tp r e s e n ta r ev e r y d i f f i c u l ti nc o m p r e h e n s i v e l yc h a r a c t e r i z i n gd i f f e r e n tf a u l tp a r t s ，d i f f e r e n tf a u l tt y p e sa n d d i f f e r e n tf a u l ts e v e r i t i e so fc o m p l e xw i n dt u r b i n et r a n s m i s s i o ns y s t e mu n d e rc o m p l e x c o n d i t i o n s ，b u ta si sw e l lk n o w n ，谢i l dt u r b i n et r a n s m i s s i o ns y s t e mi sar i g i d f l e x i b l e c o u p l i n gu n i t y , t h u ss t r o n gc o u p l i n ge f f e c ta m o n gw i n dw h e e l ，s p i n d l ea n dg e a r b o xo f t r a n s m i s s i o ns y s t e me a s i l yc a u s et h ec o m p l e x i t yo ff a i l u r em o d ea n df a i l u r eh i e r a r c h y t h i sr e q u i r e st h a tf a u l td i a g n o s i sm e t h o do fw i n dt u r b i n et r a n s m i s s i o ns y s t e ms h o u l db e p r o m o t e dt ot h es y s t e m a t i co n e h o w e v e r , t h ee x i s t i n gf a u l tf e a t u r ee x t r a c t i o nm e t h o d s a r ev e rd i f f i c u l tt om e e tt h et e c h n i c a lr e q u i r e m e n t t h e r e f o r e ，b a s e do nm a n i f o l d i i i 重庆大学博士学位论文 l e a r n i n gd i m e n s i o nr e d u c t i o nt h e o r y ，i n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i sm e t h o d sc h a r a c t e r i z e d b yt h e i ru n i f i c a t i o no fs t a b i l i t y , a u t o m a t i o n ，h i g h p r e c i s i o n ，r a p i d i t ya n dg e n e r a l i t yh a v e b e e ns t u d i e di nt h i sp a p e r t h em a i nr e s e a r c hw o r ka n dc o n c l u s i o n sa r ea sf o l l o w s ： f o rt h ed r a w b a c kt h a tt h ea d a p t i v ep a t t e r nr e c o g n i t i o nc h a r a c t e r i s t i c ，n a m e l y ， t h es t a b i l i t yo fp a t t e r nr e c o g n i t i o na c c u r a c yo ft h ec u r r e n tp a t t e r nr e c o g n i t i o nm e t h o d s i sv e r yp o o r ，b a s e do nl e a s ts q u a r es u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( l s - s v m ) ，t w ot y p e so f s o l u t i o n sa r ep r o p o s e di nt h i sp a p e r f i r s t ，o nt h ep r e m i s eo fc o n s i d e r i n gt h el s s v m s t r a i n i n g m o d e la st h e o b j e c t i v e f u n c t i o no f o p t i m i z a t i o np r o b l e m ，g e n e t i c a l g o f i t h m ( g a ) i sa d o p t e dt oh i e r a r c h i c a l l yo p t i m i z et h ei n d e xp a r a m e t e r ，c o m p e n s a t i o n p a r a m e t e ra n dp e n a l t yf a c t o ro fl s - s v mf o rm i n i m i z i n go b j e c t i v ef u n c t i o n b yt h i s w a y ，t h ei m p r o v e m e n to fl s s v m sa d a p t a b i l i t yc a r lb ea c h i e v e d s e c o n d ，w a v e l e t k e r n e l sl i t t l e w o o d - p a l e y 、s h a n n o na n dm o r l e tw h i c hc a na p p r o x i m a t et h et r a i n i n g o b j e c t i v ef u n c t i o na n d d e c i s i o nf u n c t i o no fl s - s v m ，i e h a v eb e r e rn o n l i n e a rm a p p i n g a b i l i t ya r ec o n s t r u c t e dt oi m p r o v et h ea d a p t i v ec l a s s i f i c a t i o np r o p e r t yo fl s - s v m i n a d d i t i o n ，k n e a r e s tn e i g h b o r sc l a s s i f i e r ( k n n c ) ，w h i c hd i r e c t l yu s et h el o c a lc l a s sl a b e l i n f o r m a t i o no ft r a i n i n gs a m p l e sf o rc l a s s i f i c a t i o no ft e s ts a m p l e s ，i ss t u d i e di nt h i sp a p e r t h e o r e t i c a la n a l y s i s ，s i m u l a t i o ne x p e r i m e n ta n df a u l td i a g n o s i se x a m p l eo fw i n dt u r b i n e b e a r i n g ss h o wt h a ta sf o rd i a g n o s t i ca c c u r a c ya n ds t a b i l i t y ，w a v e l e ts u p p o r tv e c t o r m a c h i n e sl p w s v m 、s w s v m 、m w s v ma n dk n n ca r ee q u i v a l e n tt ol s - s v m o p t i m i z e dh i e r a r c h i c a l l yb yg e n e t i ca l g o r i t h m ，b u t 丽t hr e g a r dt oc o m p u t a t i o n a l e f f i c i e n c y ，t h ef o r m e ri sb e t t e rt h a nt h el a t t e r a b o v er e s e a r c hw o r kp r o v i d e si m p r o v e d ， e f f i c i e n ta n ds t a b l ep a r e mr e c o g n i t i o nm e t h o d sf o rw i i l dt u r b i n ef a u l td i a g n o s i s f a c i n g o nt h e p r o b l e m t h a tt h ec u r r e n t p r e v a i l i n g m o d e l “f e a t u r e e x t r a c t i o n - 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- - f e a t u r ec o m p r e s s i o nw i t hm a n i f o l d l e a r n i n g _ p a t t e r nr e c o g n i t i o n i sp r o p o s e di nt h i sp a p e rt of u r t h e rr e a l i z et h er a p i d i t y a n dg e n e r a l i t yo ff a u l td i a g n o s i s t h e nb a s e do nt h ep r o p o s e df a u l td i a g n o s i sm o d e ，a n e wi n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i sm o d e l t h ei n t e g r a t i o no ff a u l tf e a t u r ei nt i m ed o m a i n a n df r e q u e n c yd o m a i n t h ef u s i o no fe m da n da rm o d e lc o e f f i c i e n t s - - o r t h o g o n a l l o c a l i t yp r e s e r v i n gp r o j e c t i o n ( o l p p ) o r t h o g o n a ln e i g h b o r h o o d p r e s e r v i n g e m b e d d i n g ( o n p e ) l i n e a rl o c a lt a n g e n ts p a c ea l i g n m e n t ( l l t sk a v e l e ts u p p o r t v e c t o rm a c h i n e ( w s v m ) k n n c ”i sb u i l d e d t h et h e o r e t i c a la n a l y s i s ，s i m u l a t i o n e x p e r i m e n ta n df a u l td i a g n o s i se x a m p l eo fw i n dt u r b i n eb e a r i n g si n d i c a t et h a tt h e b u i l d e df a u l td i a g n o s i sm o d e lf o rw i n dt u r b i n et r a n s m i s s i o ns y s t e mc o m b i n e st h e s t r e n g t h so fm i x e d d o m a i nf e a t u r ef u s i o ni ne x t e n s i v ee x t r a c t i o no ff a u l tf e a t u r e ， m a n i f o l d l e a r n i n g i ne f f e c t i v e c o m p r e s s i o no ff a u l ti n f o r m a t i o na n da r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c ei np a t t e mr e c o g n i t i o n , a n dt r u l yr e a l i z e st h ea u t o m a t i o n ，h i g h - p r e c i s i o n , r a p i d i t ya n dg e n e r a l i t yo fw i n dt u r b i n e f a u l td i a g n o s i sm e t h o d t h er e s e a r c ho n m a n i f o l dl e a r n i n g ，m i x e d d o m a i nf e a t u r ef u s i o na n dt h en o v e li n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i s m o d e le n r i c h e sa n dd e v e l o p st h et h e o r i e sa n d t e c h n o l o g i e so fw i n dt u r b i n ef a u l t d i a g n o s i s w i t hi n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i st h e o r e t i c a lm o d e l sa st h el e a d i n gr o l e ，c o n d i t i o n m o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i ss y s t e mo fw i n dt u r b i n ei sd e v e l o p e d t h ec o n d i t i o n m o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i ss y s t e m ，w h i c hi n c l u d e sm u l t i - a g e n tc o m p o n e n t ss u c ha s d a t aa c q u i s i t i o n , s i g n a lt r a n s m i s s i o n ，d a t a b a s es t o r a g em a n a g e m e n t ，r e m o t ed a t aa c c e s s ， c o n d i t i o nm o n i t o r i n g ，i n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i sa n dm a n - c o m p u t e ri n t e r a c t i o n ，i sa b l e t oa c h i e v et h es y s t e mi n t e g r a t i o no fc o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l t d i a g n o s i s t e c h n o l o g i e so f w i n dt u r b i n e a tt h ee n do ft h et h e s i s ，t h es u m m a r i z a t i o no ft h ea r t i c l ea n de x p e c t a t i o no ft h e r e l a t i v et e c h n o l o g yd e v e l o p m e n ta r ep r e s e n t e d k e y w o r d s ：w i n dt u r b i n e ，p a t t e r nr e c o g n i t i o n ，m a n i f o l dl e a r n i n g ，m i x e d - d o m a i n v 重庆大学博士学位论文 f e a t u r ef u s i o n ，i n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i s v i 1 绪论 1 绪论 1 1 课题背景和研究意义 风能属于一种可再生的洁净能源，储存量丰富，是人类最早利用的能源之一 1 , 2 1 。随着风能技术的快速发展和日趋完善，风力发电机组( 以下简称风电机组) 的单机容量不断增大，装机量也逐年增加【3 。5 】。世界范围的风电机组能源装机量已 经达到1 2 0g w ，新增装机量在2 0 0 8 年就已经超过了2 7g w 6 - 9 。随着世界各国投 产的风电机组数量不断增加，发展相关的配套产业即风电机组状态监测、故障诊 断和智能维护等将成为行业新的增长点。 风电机组虽然具有良好的实用性，但这并不是因为其质量稳定，而是因为经 常进行维护【l o 】。国内外不少研究者指出，风电机组中的常见故障是不平衡、磨损、 疲劳损伤、断裂等由机械部件振动引起的故斟1 1 , 1 2 。如在德国2 5 0 m w 风电场一项 科学测量和评估计划( s c i e n t i f i cm e a s u r e m e n ta n de v a l u a t i o np r o g r a m ，w m e p ) 中， 通过对1 9 9 2 年到1 9 9 3 年间总共5 5 0 0 个，大约2 5 的维修风电机组数据进行分析， 结果表明风电机组的故障主要在于构件松动、失效和疲劳损伤【1 3 1 。瑞士风能机构 经测试发现，多数的失效都和机械部件的问题有关，同时伴随着传感器的问题、 叶片机组的问题等，图1 1 是2 0 0 0 年到2 0 0 4 年统计数据得出的结果【1 4 】，结果表明 风电机组机械部件引起的故障占据着很大的比例。 e n t ! r ou n n27 h u b0 , 3 s 扩t u r 骨 5 b t 鲥e s ，p t c h ，3d s e n s 。f s1 d1 0 0 n t “s c s t o t n1 2 j d r r c ep 缸n 1 图1 1 瑞士某风场部件损坏百分比示意图 f i g 1 1p e r c e n t a g es k e t c hm a po f t h ef a r mw i n dt u r b i n ed a m a g e si ns w i t z e r l a n d 另一项由丹麦和德国的研究机构得出的结论表明了类似的趋势 1 5 - 1 8 1 ，主要影 响高故障率的是电气控制部分和系统组件部分，比如偏航系统、电气系统、机械 重庆大学博士学位论文 系统、开关控制系统等，还包括机械的子系统，比如齿轮箱系统。研究者还使用 统计分析技术对报告的风电机组故障进行论证，得出主要的故障来源在于传动系 统，这包括主轴和轴承、齿轮箱、转子刹车片、叶片和发电机，并且故障率占据 很大的比例。对于变速单元，传动链的故障率大幅度下降，但同时控制和电子单 元的故障率增加了，比如开关机构、传感器、电子和电气组件是最值得注意的。 在所有的行星齿轮箱轴承中，行星轮轴承、中间的轴定位轴承、高速定位轴承都 倾向于以较高的故障率损坏，而行星子轴承、空轴的轴承、非定位轴承是最不太 容易损坏的。 而在我国，由于国内缺乏大型风电机组的研发能力，大型风电机组的生产主 要依靠国外相关技术或者完全依靠进口，而国外风电机组生产标准和国内相关条 件不一致，这就造成了风电机组对本地环境的不适应，风场中的风电机组齿轮箱 损坏率更是高达4 0 5 0 ，极个别品牌机组齿轮箱更换率更是几乎达到1 0 0 t 1 9 1 ， 在国内开展风电机组传动系统的智能故障诊断方法的研究更是显得愈发重要。 以上研究表明，振动故障是风电机组常见故障中的重要组成部分，并且振动 故障主要集中在由主轴、轴承、齿轮、转子刹车片、叶片和发电机等部件组成的 传动系统。同时风电机组又是一种相对不太容易接近的结构，因为它安装在较偏 远的区域，并且机舱本身离地面也有几十米、甚至上百米的高度，上到机舱很困 难。另外，风电机组的维修和护理需要额外的起重机、升降机等设备，国外甚至 有通过直升机进入到机舱的方式，这又产生了多余的费用。这些因素使得风电机 组的操作和维修费用相对较高，对于一个设计寿命3 0 年的风电机组而言，操作和 维修和部件费用会占到风电机组带来总共收入的1 0 1 5 2 0 1 。还有不少海上风电机 组运行在海上的恶劣环境中，其操作和维修费用更会占到风电机组总收入的 2 0 2 5 e 2 1 2 2 1 。因此，这些因素使得风电机组的叶片、齿轮箱、发电机、轴承等主 要部件的维护和保养显得更为重要和困难，风电机组传动系统的智能故障诊断在 这种情况下具有更大的现实意义。 目前风电机组一般自带有s c a d a ( s u p e r v i s o rc o n t r o la n dd a t aa c q u i s i t i o n ， 监测控制和数据获取) 系统，该系统为提高风电场运行的稳定性和可靠性提供了 一定的技术支撑【l l 1 2 】。图1 2 是某风电场s c a d a 系统结构示意图。 l 绪论 ；i f 高；： 、。 。”。1 4l ”。二 。鬟童国 “mj 。7j 厂产匮到 图1 2 某风电场s c a d a 系统结构示意图 f i g 1 2s k e t c hm a po fs o m et y p es c a d as y s t e ms t r u c t u r e 该s c a d a 系统通过一个远程接口单元( r i u ) ，与现场的每台风电机组、气 象站和变电站相连，r i u 将直接和风电机组控制器通讯，为网络设备和中央计算 机提供通用接口。s c a d a 系统可以对风电机组的运行实现基本的监测，具有报警 及报告等功能，可以生成风电场事件报告。但是对于s c a d a 系统而言，每一个品 牌的风电机组自带的s c a d a 系统功能是不同的，有的公司受条件的限制，系统数 据处理速度慢，存储量小，自动化程度较低。并且s c a d a 系统监测的量是有限的， 多以电流、电压、功率等信号为主，对关键部位的振动监测则涉及甚少，缺乏振 动监