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旋转机械状态监测及预测技术研究

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旋转机械状态监测及预测技术研究

作者：未知文章来源：网上搜集点击数：更新时间：2006-12-21 18:46:18

内许多厂家和研究单位研制的监测系统，大多数测量项目单一，甚至还往往限于对温度、压力、液位、电量等常规参数的检测，不具备对振动量为主的机械动态特性进行检测和分析的功能，因而无从反映旋转机械设备重要的工作状态；即便具有检测振动量的功能，尚限于状态的监测和故障分析，不能对旋转机械设备工作状态发展趋势进行预测。
    2.旋转机械状态预测技术的发展趋势
    从机械设备的检修历史和现状来看，设备检修方式大致有：发生事故停机检修，定期停机检修亦称预防性维修(preventive maintenance)，预知维修(predictive maintenance)亦称状态维修或视情维修(condition maintenance or condition-based maintenance)。
    预知维修方式可以从根本上改变原有的设备维修制度。在保证设备安全运行、避免人员伤亡、减少环境污染和避免巨大的经济损失方面将产生巨大的作用。据有关文献介绍，在设备上应用预测技术，获利与投资比可达17:1。因而，以预知维护取代以时间为基础的预防性维修，成为关键设备和大中型设备维护方式的发展趋势。国外有代表性的采用旋转机械状态预测先进技术的系统是美国Entek 公司的IRD－890 PM预测维修系统、丹麦B&K公司的COMPAS S TYPE 3540系统、TYPE3560系统，这些系统一般用于设备的离线预测。
    在线的预测技术越来越受到人们的重视，并成为目前技术攻关的课题。在现有的设备状态在线监测系统上附加状态预测功能，由于具有较高的性能价格比，而成为实现设备状态在线监测及预测的优选方案，本课题研究的是这种采用在线方式的同时进行监测及预测的方案。具有人工智能的状态在线监测和预测技术是国内外研究的新课题，也是本课题研究的内容。
    由于机组状态在线智能化趋势预测技术是国际上90年代以来发展的一项先进技术，国家自然科学基金工程与材料科学部确定，国内大型旋转机械状态监测及预报研究课题主要针对大中型旋转机械，研究智能化在线的状态分析和状态预测的有关理论、方法，研究在线检测、人工智能分析设备经历的和当前的状态并预测发展趋势。国家机械工业技术发展基金委员会提出的“九五”期间研究工作目标也确定在大型旋转机械状态监测和故障分析的基础上，研究大型旋转机械状态预测系统，研究大型旋转机械状态趋势预示的技术，开发大型旋转机械状态趋势预测的系统。
    四、旋转机械状态在线监测及预测技术的研究
    1.问题的提出
    以往在工业现场通常通过值班人员对大型机械设备的状态进行监测，监测项目除温度、压力、电机功率、电流等常规项目外，按规定振动、噪声通常也是需监测的项目，但往往没有检测手段，只能靠值班人员手摸或耳听；由于缺乏可靠的科学依据，对其状态评价也往往是不准确的，因而设备损坏等恶性事故时有发生。因停机维修而造成的经济损失往往是很惊人的。同时，当前大型机械设备的维护方式通常采用的是周期性强制维护，该维护方式到时即更换零部件，维护费用巨大，停机时影响正常生产，并且仍避免不了恶性事故的发生。此外，工业现场往往装有若干台大型机械设备，现场噪声很高，通常大大超过国家《工业企业噪声卫生标准》。   在机械设备状态监测技术应用方面：如我国大型油田以前建的大型采油注水站没有装备状态监测及预测系统。有的新建注水站虽装备了微机巡检系统，但该系统通常仅对压力、温度等常规项目进行监测，没有包括机械振动特性的检测，不能进行机组重要状态的监测和分析。近年来，有的油田输油站等大型设备上，采用了新研制的包括对振动特性进行检测的系统，实现了在线监测和分析，但尚没有建立机组机械动特性档案，因而难以进行自动在线的状态判断，而需要专业人员离线进行分析。
    在机械设备状态预测技术应用方面：如在我国大型油田广泛使用的大型注水机组的维护方式仍采用上述的传统的预防性维修。近年来有的维修部门进口了美国Entek 公司预测维修系统，可对机组进行定期检测和离线分析。但是该仪器内置的预测对象是通用电机，对注水机组故障率较高的离心泵的预测针对性不强，同时又是定期离线预测方式，不便于进行短期预测，不能防止机组突发性事故，并且得由专业人员进行检测和分析；因而应用受到限制，也不能从根本上改变注水机组的维护方式。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突发事故的同时尽量延长设备运行周期。为此，迫切需要研究大型旋转机械状态自动在线监测及预测技术。
    2.研究的意义
    对旋转机械状态进行在线监测及预测可以有效地避免意外事故，消除续发损坏，节约大量维护费用；由于减少维修次数，从而增加设备正常运转时间，提高设备利用率，缩减维修备件的库存及库存时间。
    对机械设备状态进行机械动态特性以及压力、温度、流量、液位、电量、润滑油含水等常规项目的综合自动监测; 同时可进一步研究增加控制功能，调整设备输出使设备在效率较佳、能耗较低的状态下运行。利用主机系统进行统计和打印日常报表以及故障报表, 能为生产部门提供现代化的科学管理手段，通过微机联网通讯，还可以使设备状态监测及预测系统成为企业先进的管理系统中的一个子系统。此外，由于大大减少值班人员在强噪声环境下工作的时间，即改善了工作条件, 又使企业达到国家有关噪声卫生标准。
    随着人们对设备保护意识的加强和设备维护认识的深入、监测及预测技术的发展及应用成本的降低，对该项技术的需求也将日益增加。随着该技术带来的经济效益和社会效益日益明显，旋转机械状态在线监测及预测技术会进一步受到青睐。若进口国外通用监测及预测系统，不仅价格昂贵，且针对性不强。本课题涉及的研究内容是根据我国工业生产状况，针对实际需求而提出来的。
    旋转机械状态在线监测及预测研究的技术原理与技术方案适用于普通机械设备，尤其适于连续运转的大中型旋转机械，如：机械、车辆、电力、石化、冶金、煤炭、核能等许多行业中的关键设备，从而推广应用领域广泛，经济效益潜力巨大。
    3.研究的主要内容
    本课题着重针对大型旋转注水机械，以揭示机械设备的机械动态特性为手段，研究了机械设备状态自动在线监测及预测的方法，以及相应的软件系统和硬件系统。通过对机械设备运行和发展状态的在线检测，实现了对机械设备状态自动分析和判断，对机械设备状态发展进行在线趋势预测，具体完成的主要内容如下：
    (1)提出了大型旋转

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