设备在线状态监测与闭环管理.docx

设备在线监测与闭环管理设备管理的要素很多，涉及到设备从生产、制造、投入运营至失效的整个过程，其中各类技术、管理手段的应用也非常广泛，对企业来说是一项重要的系统工程。本文主要阐述设备状态的概念、设备状态信息的获取方式、在线监测技术、故障诊断技术、闭环管理、设备评估寿命技术。1. 在线监测技术的发展2. 设备状态管理状态信息：反映和评价设备功能、精度与可靠性以及效率的直接与间接信息。状态信息包括原始状态信息与结果状态信息两大类。2.1 原始状态信息原始状态信息也就是设备的基本属性。风机：设备名称、设备代码、作用原理（离心式、轴流式等）、工作介质、支撑形式、风机转速、风机叶片数、风机叶片固有频率、叶片直径、带轮节圆直径、皮带长度等。电动机：设备名称、设备代码、电动机类别、功率、转速、转差率、极数、调速方式、联轴器型号等。2.2 中间信息通过传感器、仪器在运行中获取的动态数据经计算或处理后能表征状态的中间数据。如电流、电压、功率、频率等。表征状态的中间数据是指经计算或处理所得到的一引动对判断状态有帮助的信息，如特证频率、各类统计报警值等。2.3 结果状态状态判定的结果不具体指明状态的细节，而是用正常、注意、异常等来表示。常用报警灯的颜色来区分。2.4 状态信息获取2.4.1 设备基本属性信息设备基本属性信息包括设备的基本参数(代码信息、型号、功率、投入日期等)、设备的设计性能参数(性能曲线、额定转速、额定功率等)、设备各类部件型号规格(轴承、齿轮等通用备件的型号或参数、用油品种等)和设备的产能信息(产品的规格风种、生产能力、产品质量要求等)等。2.4.2 设备运行过程中的物理量值和状态判断过程的中间信息主要包括两方面，安装尺寸等静态量的原始测量值及振动、湿度、应力、电流等动态量的原始测量值。般在设备设计书中对部分参数作出规定，作为投运时反映设备制造、安装过程是否到达设计要求的依据。2.4.3 设备运行中各类动态物理量对不同的设备类别而言，表征状态的动态物理量也有较多的选择。如机械设备有振动、噪声、转速、温度、应力、磨损、变形等；电气设备有电压，电流、介损、耐压等；液压设备有清洁度、压力、流量、动态响应等。这些状态信息由各类设备维护、生产运行、专业检测人员等通过检查或测量获得。2.4.4 经分析处理后能表征状态的中间数据包括与故障判断相关的各类统计值、特征值、图谱等，主要由各类计算方法、数据处理仪器(装备)对直接测量信息进行处理后获得，如运用振动诊断领域内的时域分析、领域分析、概率密度统计等产生的数值、谱图、曲线等，磨损分析的磨粒形貌，红外热成像的温度场分布图等。这些中间数据是故障判断的主要依据。3. 设备状态监测技术3.1 设备状态监测与故障诊断的概念设备状态监测是对运转中的设备整体或其零部件的技术状态进行检查鉴定，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆，或对异常情况进行追踪，预测其劣化趋势，确定其劣化及磨损程度等，这种活动就称为状态监测。状态监测的目的在于掌握设备发生故障之前的异常征兆与劣化信息，以便事前采取针对性措施，控制和防止故障的发生，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备的有效利用率。 设备诊断技术又称设备状态诊断技术，是一种通过监测设备的状态参数，发现设备异常情况，分析设备故障原因，并预测预报设备未来状态的一种技术。其基本功能是在不拆卸或基本不拆卸设备的情况下，掌控设备运行现状，定量地检测和评价设备的以下状态：设备所承受的应力；强度和性能；故障和劣化；预测设备的可靠性。在设备发生故障的情况下，对故障原因、故障部位、危险程度进行评定，并确定正确的修复方法。3.2 设备监测诊断技术 从技术流程来看，设备运行状态监测与诊断技术的进展分为信号采集、信号处理和故障诊断等几个阶段。3.2.1 信号采集技术 数据采集系统的任务，具体地说，就是采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。3.2.1.1 数据采集系统的功能数据采集系统有以下几方面的功能。1） 数据采集计算机按照预先选定的采样周期，对输入到系统的模拟信号进行采样，有时还要对数字信号、开关信号进行采样。数字信号和开关信号不受采样周期的限制，当这类信号到来时，由相应的程序负责处理。2） 模拟信号处理模拟信号是指随时间连续变化的信号，这些信号在规定的一段连续时间内，其幅值为连续值，即从一个量变到下一个量时，中间没有间断。模拟信号有两种类型：一种是由各种传感器获得的低电平信号，另一种是由仪器、变送器输出的010mA或420mA的电流信号。这些模拟信号经过采样和AD(模数)转换输入计算机后，常常要进行数据的正确判断、标度变换、线性化等处理。模拟信号非常使于传送，但它对干扰信号很敏感，容易使传送个的信号幅值或相位发生畸变。因此，有时还要对模拟信号做零漂修正、滤波等处理。3） 数字信号处理 数字信号是指在有限的离散瞬时上取值间断的信号。数字信号的特点是，它只代表某个瞬时的量值，是不连续的信号。 数字信号是由某些类型的传感器或仪器输出，它在线路上的传送形式有两种；一种是并行方式传送，另一种是串行方式传送。数字信号对传送线路上的不完善性(畸变、噪声)不敏感，这是因为只需检测脉冲的有无来获取信息，至于信号的精确性(幅值、持续时间)不是太重要的。4） 开关信号处理 开关信号主要来自各种开关器件，如按钮、行程开关和继电器触点等。开关信号的处理主要是监测开关器件的状态变化。3.2.1.2 典型的数据采集系统结构1）传感器针对电机及其他各种电气设备的数据采集系统的采集量有电量和各种非电量不同大小的电参量往往通过各种变送器转变成合适的电气量，各种非电量如温度、压力、振动、转速等，要通过传感器转换成电信号。2）模拟多路开关数据采集系统往往要对多路模拟量进行采集。在不要求高速采样的场合，为简化电路，降低成本，一般采用一个公共的AD转换器，分时对各路模拟量依次进行模数转换。可以用模拟多路开关来轮流切换各路模拟量与AD转换器间的通道，实现分时转换的目的。3）程控放大器在数据采集系统中，来自传感器的模拟信号大小各异，有的量非常微弱，有的量较大；有时同一被采集量在不同时候，其大小相差很大。如电机起动电流与空载电流相差非常大。程控放大器的作用是将微弱的输入信号进行放大，以便充分利用AD转换器的满量程分辨率。例如，很多传感器的输出信号是毫伏数量级，而AD转换器的满量程输入电压多数是25v，5v或10v，而AD转换器的分辨率是以满量程电压为依据确定的。为了能充分利用AD转换器的分辨率，要把模拟输入信号放大到与AD转换器满量程电压相应的电平值。4） 采样保持器 AD转换器完成一次转换需要一定的时间，在这段时间内希望AD转换器输入端的模拟信号电压保持不变，以保证有较高的转换精度。这可以用采样保持器来实现。采样保持电路的作用是在某规定的时间内接收输入电压，并在输出端保持该电压，直至下次采样开始时为止，采样保持电路一般用电容来保持。5） A/D转换因为计算机的CPU只能处理数字信号，所以需把模拟信号转换成数字信号，实现这“转换”功能的器件是AD转换器。AD转换器是数据采集系统的重要环节。由于使用要求和转换精度不同，AD转换器的种类很多，它们的性能也各异，但从使用角度来看，各类AD转换器都有一些相同功能的外部端子，如模拟信号输入端，数字量并行输出端，启动转换的外部控制信号端子，转换完毕，转换器发出的转换结束信号的端子等。6） 微机接口电路用来传送数据采集系统运行所需的数据、状态及控制信号。在一般的数据采集系统中，该电路主要用来将传感器输出的数字信号进行整形或电平调整，然后再传送到计算机的总线。 伪同步多通道数据采集系统这种系统结构的特点是：多个通道加了采样保持放大器，可使输入信号实现同时采样，并对各通道信号进行瞬时比较，消除了分时采样带来的时间歪斜误差。经采样后仍由多路模拟开关进行分时选通和转换。由于同时采样的各通道采样保持时间内的变化量各不相同，仍然非完全同步，故称为伪同步。 同步多通道收集结构 这种系统结构的特点是各路信号都有自己的AD转换器，采样完全与实际、自然时间同步，消除了分时采集的歪斜误差，且实现了同步转换，各通道转换值完全瞬时对应。这种结构可以大大提高速度，转换后的数字信号都有独立的锁存器，信息不会丢失或漂移，但经济代价巨大。 集散型数据采集系统集散型数据采集系统的结构如下图所示。集散型数据采集系统是计算机网络技术的产物，它由若干个“数据采集站”和一台上位机及通信线路组成。 数据采集站(又称数据采集终端)位于生产设备附近可以独立完成数据采集和预处理任务，还可以将数据以数字信号的形式传送给上位机。数据采集站一般是由单片机数据采集装置组成。 上位机用来将各个数据采集站传送来的数据，集中显示在显示器上或用打印机打印成各种报表，或以文件形式储存在磁盘上。此外还可以将系统的控制参数发送给各个数据采集站，以调整数据采集站的工作状态。上位机一般为通用计算机(或工控机)，配置有打印机和绘图机。 集散型数据采集系统的主要特点： 1)系统的适应能力强 无论是大规模的系统，还是中小规模的系统应，因为可以通过选用适当数量的数据采集站来构成相应规模的系统。 2)系统的可靠性高 由于采用了多个以单片机为核心的数据采集站，若某个数据采集站出现故障，只会影响某项数据的采集，而不会对系统的其他部分造成任何影响。 3)系统的实时响应性好 由于系统中各个数据采集站之间是真正“并行“工作的，所以系统的实时响应性较好。这一点对于大型、高速、动态数据采集系统来说，则是一个很突出的优点。4)对系统硬件的要求不高，由于集散型数据采集系统采用了多机并行的处理方式，所以每一个单片机完成十分有限的数据采集和处理任务。因此，它对硬件的要求不高。可以用低档的硬件组成高性能的系统，这是微型计算机数据采集系统方案所不可比拟的。3.2.1.3 模拟信号的数字化处理1) 信号的预处理对信号预处理的目的是把信号变成适于数字处理的形式，以减小数字处理的难度。信号预处理包括以下几种仪器或设备。a. 调解器在测试技术中，有许多情况需要对信号进行调制。例如被测物理量经传感器变换以后为低频缓变的微弱信号时，需要采用交流放大，这时需要调幅；电容、电感式等传感器都采用了调频电路，这时是将被测物理量转换为频率的变化；对于需要远距离传输的信号，也需要先进行调制处理。因此，在对上述信号进行AD转换、数据采集之前，需要先进行解调处理，以得到信号的原貌。b. 放大器将输入信号的幅值调整到A/D转换器动态范围相适应的大小。c. 滤波器滤除干扰噪声或进行频谱分析。一般分为低通、高通、带通和带阻滤波器。a) 低通 b)高通 c)带通 d)带阻2）采样采样过程是将时间连续的信号变成时间不连续的数字信号。这个过程是通过模拟开关来实现的。模拟开关每隔一定的时间间隔分合一次，一个连续信号通过这个开关，就形成一系列的脉冲信号，称为采样信号：采样过程如图522所示：图 采样过程a) 被采样信号 b)采样开关 c)采样信号采样频率确定量化和编码3）频率混淆和消除措施根据采样定理，采样频率必须大于两倍信号所包含的最高频率（），如果采样频率取得过小，使时，将会发生中的高频成分（）被叠加到低频成分（）上去的现象，这种现象称为频率混淆。图 频率混淆现象4） 数据采集系统的控制结构原理3.2.1.4 数据采集系统的主要构件1）模拟多路转换器2）检测信号的放大3）采样保持电路4）A/D转换器5）D/A转换器3.2.1.5 数据采集系统的抗干扰特性3.2.1.6 虚拟仪器技术在数据采集时的应用3.3 状态监测与故障诊断时常用的传感器传感器是一种转换装置，它的作用是借助检测元件把被测对象的力、位移、速度、加速度、温度、压力等参数转换为可以检测、传输、处理的信号(如电压信号、电流信号等)。因此，也称为变换器或检测器，测量振动的传感器又称拾振器。现代测试技术中的传感器，已不再是传统概念上独立的机械测量装置，它仅是整个测试或监测系统中的一个环节，与后续系统紧密关联。在整个监测系统中，传感器总是第一个环节，传感器的精度和可靠性直接影响看整个监测系统的工作情况。许多监测系统不能正常工作，其主要原因是传感器因选型不当导致输出失准。因此深入研究传感器的原理、结构和安装对设备状态监测与故障诊断工作有非常重要的实际意义。3.3.1 传感器的分类图 传感器的分类3.3.2 传感器的特性1) 灵敏度2) 精确度3) 线性范围4) 迟滞和重复性5) 稳定性和零漂6) 温度稳定性7) 量程8) 频率响应特性3.3.3 温度传感器3.3.3.1 热电偶温度传感器热电偶是广泛应用的一种传统式温度传感器。热电偶是一种点接触式温度计，这种传感器具有结构简单、精度高、测量范围宽、便于远距离和多点测量等优点；它热容量小，响应时间快，适合于快速变化的温度测量。热电偶的测量范围-2733000度，与显示仪表配套，可以直接测量出0-1820度范围内液体、气体内部以及固体表面的温度。其缺点是灵敏度低，重复性不好，线性很差。3.3.3.2 热电阻温度传感器电阻式温度计是利用高强度的金属电阻丝稳定的正温度系数这一特点来监测温度的。铂、镍和铜等均广泛用于电阻式温度计，电阻的基值通常选定。记时为Iooo。电阻式温度计又分为薄膜式和金属丝统制两种，前者测温范围可达咖宅，可广泛用作气体温度的测温元件。电阻式温度计的优点是线性度范围大、较商的测量准确度，缺点是灵敏度较低、价格较贵。它是面接触式温度计，测温部分通常在几毫米至几十毫米之间，对于温差大的固体，测量的是其平均温度，对快速变化的温度会产生滞后偏差，故较适于测量稳定温度。3.3.3.3 半导体温度传感器最早出现的半导体温敏器件是热敏电阻，它是由Mno、Nio等金属纫化物为基本成分制成的陶瓷半导体，其电阻值是温度的函数。3.3.4 红外线传感器任何物体只要其温度高于绝对零度，都会以电磁波形式释放热辐射能，其波长很宽，但只有35 、814波长的红外辐射被能较多地穿远大气，形成供红外辐射监测用的波段。红外传感器(也称红外探测器)，是能将红外辐射能转变为电能的光敏器件，用来检测物体辐射的红外线。红外辐射监测是一种非接触式的温度测量，故特别适用于在线监侧，除可用于测量温度外还广泛应用于遥测、遥感、成像等方面。3.3.5 电量测传感器在电力设备状态监测与故障诊断应用中，电量是一个非常重要的监测参数。通常情况下，设备原设计都考虑了对这些参数的测量，都安装有这类传感器，对于离线系统和一般的在线系统，可以利用已有的测量系统。3.3.5.1 电流型电流传感器电力设备状态监测与故障诊断中常用的电流传感器是电流互感器型的。一次侧匝数很小（多为一匝，也有用多匝的)，监测时将磁芯穿过被测设备的接地线或其他导线上。磁性材料根据频率进行选择，当测量高频或脉冲电流(例如测量局放信号)时选用铁淦氧，其最高使用频率为500kHz1MHz，相对磁导率为2000。测量50Hz低频电流时可选用坡莫合金，其磁导率为，但价格较责。近几年来发展较快的微晶磁芯，其磁导率大于，灵敏度高而加工成型方便，价格介于铁淦氧和坡莫合金之间，使用频率为40Hz500kHz。3.3.5.2 高频电流传感器 在高电压测量中，特别是在测量冲击信号或局部放电产生的高频信号时，经常需要用到高频电流传感器。目前常见的高频电流传感器主要有高频变流器和罗柯夫斯基线圈。3.3.5.3 磁敏电流传感器磁敏电流传感器是利用半导体材料的磁敏特性，通过测量其磁感应强度进而推算出待测的电流值。磁敏器件主要有利用霍尔效应制成的霍尔器件和磁敏管。3.3.6 振动传感器振动是电气设备运行过程中的普遍现象，特别是旋转电动机振动更显著。电气设备需监测的振动的强弱范围很广，从局部放电引起的微弱振动到故障引起的强大振动都在其中，须根据振动频率来选择监测参数和相应的传感器。发电机的振动测试使用的传感器主要有三种：位移传感器、速度传感器和加速度传感器。位移传感器所应用的频率有1kHz左右，用于测量重型电机机座的振动和偏心度。10Hz1kHz内的振动用速度传感器最有效。加速度传感器的使用频率一般在18kHz之间，若准确度要求不高时则还可提高，加速度传感器通常选用具有压电效应的晶体作为敏感元件。更高频率，例如60kHz100MHz则用声发射传感器，带宽仅有200kHz，但其灵敏度高，被广泛用于监测局部放电。3.3.7 测磁传感器磁敏传感器是伴随着测磁仪器的进步而逐渐发展起来的。在众多的测磁方法中，大都将磁场信息变成电信号进行测量。在测磁仪器中“探头”或“取样装置”就是磁敏传感器。3.3.8 光纤传感器光纤传感器是一种把被测的物理量转变成可测的光信号的装置。通常由光发送器、敏感元件（光纤的或非光纤的）、光接收器、信号处理系统以及光纤构成。光纤有很多的优点，因此用它制成的光纤传感器(Fos，fiber-optic sensor)与常规传感器相比也有很多特点；抗电磁干扰能力强、高灵敏度、耐腐蚀、可挠曲、体积小、结构简单以及与光纤传输线路相容等。光纤传感器可应用于位移、振动、转动、压力、弯曲、应变、速度、加速度、电流、滋场、电压、湿度、温度、声场、流量、浓度、pH值等70多个物理量的测量，且具备十分广泛的应用潜力和发展前景，在电机故障诊断中也获得广泛应用。另外还用到耦合式传感器、超声波传感器、磁光效应传感器。4. 设备故障诊断技术故障诊断就是根据从系统运行过程中得到的信息，进行分析和判断，确定系统是否存在故障及存在何种故障的过程。这个过程实际上是对系统运行的模式进行分类，因此故障诊断也是模式识别问题。选择合适的故障特征是故障诊断的关键问题。基于统计模式识别的故障诊断系统主要由五个部分组成，如下图所示。图 故障诊断的模式识别系统4.1 故障诊断流程图 故障诊断流程1）数据获取根据需要通过传感器测取有关参量，来自传感器的信号要用计算机可以运算的符号来表示。通常输入对象的信息有一维波形(如机械振动和噪声)、二维图像(如光弹图像、文字、图片等)、物理参量和逻辑值(如压力、温度，或对状态的描述，如关或开可用逻辑值即。或1表示)等。 通过测量、采样、量化、编码、数据形式的转换和校准，使信号变成可以计算的数据，其数据可以用向量或矩阵表示一维波形或二维图像，这就是数据获取的过程。2）预处理 预处理的目的是提高信号的信噪比，如剔除奇异项，去掉电平漂移，必要时零均值化，消除趋势项和平滑滤波等，以便突出有用的信息，并对输入测量仪器或其他原因所造成的退化现象进行复原。3）特征提取与选择 特征可以分为三类，即物理方面的、结构方面的和数学方面的特征。人们通常习惯于从物理和结构方面的特征去识别对象，因为这些特征容易被感觉器官所发现，也便于认识和理解。但是只有对相应的工业设备或系统工作机理有了深入的了解，才有可能从物理和结构上的合适特征去识别系统的故障。数学方面的特征主要是指运用数理统计方法等得到的特征，如均值、方差、协方差函数及线性预测模型的参数等等。4）故障模式分类如果每一个模式有n个特征数据，则它对应于n维模式空间的一个矢量或一个点。模式分类的问题就是把这些模式空间中的矢量(或点)确定为一个适当的模式类中。模式空间事先被划分成互不相交的区域，每个区域与一个类别的模式相对应。对于故障诊断，就是在已知各种故障类别及已知一些故障样本点的条件下，去判别被观测的样本届于哪一种故障。在进行故障诊断以前，这些已知的信息是通过上述的学习过程输入到计算机中去的。5） 分析决策这里通过对某发动机的故障诊断来说明用模式识别方法进行故障诊断的过程。根据所测试发动机运行时的各部分的温度和压力，经特征提取压缩数据后形成两维矢量，如图所示，横坐标为温度，纵坐标为压力。每一次测量形成一个矢量，矢量的始端为原点，末端标志为平面上的一个点，这就代表一个运行模式。经过对发动机运行状态的一系列测试后，得到的测点分为两类，一类为良好工作状态点，如图所示类；另一类为较差或故障工作状态点如图所示类。对发动机的某一运行状态，得到测点z，人们可以通过判断它属于类还是类来识别它的工作良好程度。很明显，z点属于类。4.2 故障诊断方法4.2.1 Bayers推理 贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。贝叶斯决策判据既考虑了各类参考总体出现的概率大小，又考虑了因误判造成的损失大小，判别能力强。贝叶斯方法更适用于下列场合： 1)样本(子样)的数量(容量)不充分大，因而大子样统计理论不适宜的场合。 2)试验具有继承性，反映在统计学上就是要具