摘要：在分析了機(jī)械設(shè)備故障規(guī)律的基礎(chǔ)上，歸納總結(jié)了實(shí)際中常用的三種運(yùn)行狀態(tài)趨勢預(yù)測方法:時序模型預(yù)測方法、特征參數(shù)回歸擬合方法、經(jīng)濟(jì)大修模型預(yù)測方法。

關(guān)鍵詞：故障規(guī)律時序模型 回歸擬合 經(jīng)濟(jì)大修模型 趨勢預(yù)側(cè)

一、 引言

目前，機(jī)械設(shè)備正朝著大型化、連續(xù)化、高速化、精密化、系統(tǒng)化和自動化方向發(fā)展，設(shè)備結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，給設(shè)備管理與維修工作帶來新的問題。機(jī)械設(shè)備一旦發(fā)生故障，所造成的經(jīng)濟(jì)損失是十分驚人的。而生產(chǎn)過程的現(xiàn)代化對設(shè)備的可靠性、設(shè)備維修與更換的經(jīng)濟(jì)性提出了更高的要求。在機(jī)器設(shè)備的維修體系中，預(yù)防性定期維修和轉(zhuǎn)至損壞再維修體制主要缺陷是:欠維修和過維修并存，其結(jié)果導(dǎo)致，不是設(shè)備“帶病工作”，就是設(shè)備“無病診治”，顯然它已不能滿足企業(yè)“精益化生產(chǎn)方式”的要求。取而代之的，是一種新型的維修體系―智能診斷與預(yù)知維修系統(tǒng)。在智能診斷與預(yù)測維修系統(tǒng)中，為了使設(shè)備的監(jiān)控和維修取得最佳經(jīng)濟(jì)技術(shù)效果，掌握機(jī)械設(shè)備的故障規(guī)律，并對其運(yùn)行狀態(tài)劣化趨勢進(jìn)行預(yù)測就顯得非常重要。

二、 機(jī)械設(shè)備故障規(guī)律

研究機(jī)械設(shè)備故障規(guī)律是對其運(yùn)行狀態(tài)趨勢進(jìn)行預(yù)測的基礎(chǔ)，對于制定維修對策，以至建立更加科學(xué)的維修體制也是十分有利的。機(jī)械設(shè)備在使用過程中，其性能或狀態(tài)隨著使用時間的推移而逐步下降，呈現(xiàn)曲線。很多故障發(fā)生前會有一些預(yù)兆，這就是月而胃潛在故障。其可識別白創(chuàng)勿理參數(shù)表明，一種功能性故障即將發(fā)生。功能性故障表明，設(shè)備喪失了規(guī)定的性能標(biāo)準(zhǔn)。

三、 機(jī)械設(shè)備運(yùn)行趨勢預(yù)測方法

在狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)中，趨勢預(yù)測主要用于估計(jì)故障的傳播、發(fā)展，并對設(shè)備的劣化趨勢作出預(yù)報。趨勢預(yù)測是事故預(yù)防和進(jìn)行無破壞性檢測的重要手段，能幫助維修人員早期發(fā)現(xiàn)異常，迅速查明故障原因，預(yù)測故障影響，從而有針對性地進(jìn)行狀態(tài)或視情檢修，延長檢修周期，縮短檢修時間，提高檢修質(zhì)量，減少備件貯備，將常規(guī)檢修次數(shù)減少到最少，并在最有利的時間進(jìn)行維修，提高設(shè)備維修的管理水平。下面就已有的趨勢預(yù)測方法作一歸納介紹。

1.時序模型預(yù)測方法

狀態(tài)監(jiān)側(cè)中最常使用并且有效的預(yù)測方法是利用時序模型進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測。時序分析主要是指采用參數(shù)模型對觀測得到的有序隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種處理方法。時序模型反映了不同時刻觀測值的相關(guān)性，即狀態(tài)變化的“慣性”，這種慣性現(xiàn)象實(shí)際上反映了設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的變化趨勢。

2. 特征參數(shù)的回歸擬合方法

設(shè)備狀態(tài)從正常發(fā)展到不正常，導(dǎo)致故障發(fā)生的過程稱為劣化過程。劣化過程基本可以劃分為以下幾種類型：

（1）比例劣比型，劣化程度與使用時間成正比；

（2）加速劣化型，劣化程度與時間的關(guān)系為幕函數(shù)或指函數(shù)；

（3）急劇加速劣化型，從某一時刻開始，設(shè)備狀態(tài)急劇惡化；

（4）突發(fā)劣化型，沒有預(yù)告地在某一時刻突然損壞。

除突發(fā)劣化型較難預(yù)測分析外，其他幾種劣化類型可以用特征參數(shù)的回歸擬合方法來加以預(yù)側(cè)預(yù)報。即根據(jù)監(jiān)測所得的特征參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，推斷未來某時刻的特征參數(shù)值，并確定設(shè)備發(fā)生故障的概率。

　　參考文獻(xiàn)：

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