[发明专利]一种基于巡检系统的设备性能退化评估装置及方法

说明书

技术领域

本发明涉及设备状态监测和故障诊断系统，更具体的说，涉及一种基于巡检系统的设备状态监测及性能退化评估装置和方法。

背景技术

设备状态监测和故障诊断技术最早起源于美国，1967年，在美国国家宇航局(NASA)的创导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国“机械故障预防小组(MFPG)”。现有的状态监测与故障诊断系统的主要为三种典型形式：定期监测与诊断系统、单机在线故障监测与诊断系统和分布式监测与诊断系统，这些系统的不足分析如下：

1)定期监测与诊断系统：定期监测与诊断系统通过振动分析仪等设备采集设备运行信息，由计算机进行数据分析和故障诊断。该模式具有灵活方便、适用范围广的优点，适用于测点布置分散、检测量大而又不需要连续监测，或现场布线施工困难等的环境，是目前振动测量分析领域的主力。其缺点在于系统的工作效率低，占用大量的人力和物力，而且由于振动分析仪的软硬件限制，现场诊断能力差。

2)单机在线故障监测与诊断系统：对每一台设备安装一套故障监测诊断系统。这种方式实时性好，可靠性高。该模式适合于早期的小规模工厂。它是一个封闭的系统，信息只在系统内部流动和处理，各监测诊断系统之间信息难以共享，随着工厂规模的扩大，设备数量的增加，该类系统越来越显示出其局限性。

3)分布式监测与诊断系统：随着大规模企业和大型机电设备的出现，单机在线故障监测与诊断系统已不能满足生产需要，人们根据设备的功能分布和地域分布的特点，实现了基于网络技术的分布式监测与诊断系统。该类系统将各个监测点的计算机组成局域网，实现资源共享、分散监控和集中诊断，提高了系统的效率，是一个相对开放的系统。不足之处是各个企业均建立相对独立的监测与诊断局域网，仅能做到企业内部各监测诊断系统的信息共享，而企业之间毫无联系。

同时，机械设备在其使用过程中可分为四个状态：正常状态、性能退化状态、维护状态和故障(失效)状态。随着设备的不断运行，其性能会逐渐恶化。从设备性能开始退化到设备完全失效通常要经过一系列不同的性能退化状态。因此，如果能够在设备性能退化的过程中检测或测量到设备性能退化的程度，那么就可以有针对性地组织生产和设备维修，防止设备异常失效的发生。然而传统的故障诊断方法都是针对故障的有无作出判断，无法给出故障从无到有的过程，因此对于设备的维护只能采取事后维修、定期维修、视情况维修等方法，不仅可靠性差，还容易增大设备的维修成本，降低企业的经济效益和社会效益。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺点和不足，本发明提供一种基于巡检系统的设备性能退化评估装置及方法，采用模型训练和评估诊断相分离的思路，实现振动分析仪能够在工业现场准确及时地监测评估设备当前性能退化状态，并可用于设备性能趋势预测，为设备管理和维护提供很好的参考和依据，增强设备运行可靠性，降低设备维护成本。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于巡检系统的设备性能退化评估装置，包括振动分析仪和PC机两部分，所述振动分析仪包括数据采集及信号处理模块、性能退化评估诊断模块、信息交互模块，所述PC机包括信息交互模块和模型训练模块；数据采集及信号处理模块提取反映设备性能退化的特征向量，包括训练数据的特征向量和诊断数据的特征向量，其中诊断数据的特征向量输出到性能退化评估诊断模块，训练数据的特征向量通过信息交互模块输出到模型训练模块，模型训练模块建立设备性能退化评估模型，输出模型参数，并通过信息交互模块输出到性能退化评估诊断模块，由性能退化评估诊断模块评估并输出设备性能指标。

一种基于巡检系统的设备性能退化评估方法，采用所述的装置，具体步骤如下：

1)数据采集及信号处理模块对现场设备的振动信号进行高性能的数据采集，提取反映设备性能退化的特征向量，构成特征向量矩阵，通过特征向量矩阵保存数据信息，当判定为训练数据时，将特征向量通过信息交互模块与PC机实现信息交互，作为PC机模型训练模块的输入，而作为诊断用途的特征向量则作为性能退化评估诊断模块的输入；

2)模型训练模块读取特征向量数据库，建立设备行为与设备性能之间的映射关系，建立设备性能退化评估模型，将模型参数存储到模型参数数据库，并将模型参数通过信息交互模块输出到性能退化评估诊断模块；

3)性能退化评估诊断模块对特征向量进行信息融合，结合模型参数评估设备性能指标，输出评估结果，绘制性能退化曲线。