設備性能退化評估在巡檢系統中的應用

江瑞龍，陳 進，劉 韜，肖文斌

(1.上海交通大學 機械系統與振動國家重點實驗室，上海 200240;2.上海衛星工程研究所，上海 200240)

設備性能退化評估在巡檢系統中的應用

江瑞龍1，陳 進1，劉 韜1，肖文斌2

(1.上海交通大學 機械系統與振動國家重點實驗室，上海 200240;2.上海衛星工程研究所，上海 200240)

巡檢是設備管理與故障診斷的重要手段，在巡檢系統中開展設備性能退化評估，監測設備性能退化程度具有非常重要的意義。結合設備性能退化評估方法的研究，提出一種將模型訓練與評估診斷相分離的思路，具體闡述系統的結構及軟硬件實現，實現了系統設計，達到便攜式振動分析儀現場開展設備性能退化評估診斷并能夠指導報警閾值設置目的。最后，通過軸承全壽命加速疲勞實驗數據測試，驗證了所提出的方法的有效性和系統的可行性。

性能退化評估;巡檢系統;隱馬爾可夫模型

設備從正常使用到完全失效通常要經歷一系列不同的性能退化狀態。因此利用設備性能退化評估技術，監測設備性能退化程度，預測設備使用壽命，能夠指導企業生產，優化設備管理，提高企業綜合競爭力［1］。國內外學者研究了支持向量機［2］、小波包、隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)［3］等各種方法在性能退化評估領域的應用，并設計了應用于關鍵設備的在線監測與故障診斷系統［4］。

巡檢系統由便攜式振動分析儀和基于網絡的設備管理與故障診斷系統組成，能夠實現現場故障診斷和基于網絡數據庫的離線故障診斷，而且能夠與企業ERP(Enterprise Resource Planning，企業資源計劃)系統相結合。便攜式振動分析儀具有輕巧方便、適用范圍廣、靈活性高的優點，這使得巡檢系統適用于測點布置分散、檢測量大而又不需要連續監測，或現場布線施工困難等的環境，并成為了振動測量分析領域的主力。但由于硬件和軟件的限制，便攜式振動分析儀只能對采集到的信號進行一般的信號分析與處理，而如設備性能退化評估等智能診斷只能通過硬件交互，將采集到的數據上傳數據庫，由上位機故障診斷系統完成診斷［5－6］。

在巡檢系統的振動分析儀中直接開展設備性能退化評估在國內還處于空白。本文結合設備性能退化評估方法的研究，提出了一種將模型訓練與評估診斷相分離的思路，實現了巡檢系統的設計和搭建，并用實驗數據進行了測試，達到了便攜式振動分析儀現場實現設備性能退化評估診斷和指導報警閾值設置的目的。

1 性能退化評估

性能退化評估的流程如圖1所示，主要由特征提取、模型訓練和退化評估三部分組成，其最終目的是為設備健康管理和設備維護提供決策依據［2］。特征提取是指通過合適的信號處理方法從原始信號中提取能夠反映設備退化狀態的信息。模型訓練是指以訓練數據為樣本，通過局部尋優等思想，建立能夠精確反映退化狀態模型的過程，是性能退化評估中最復雜、計算量最大的一部分。退化評估是指以測量數據為樣本結合知識庫中模型，確定設備的退化狀態，為設備的維護決策提供依據。

圖1 性能退化評估流程圖Fig.1 Performance degradation assessment scheme

由于硬件和軟件限制，便攜式振動分析儀不能完成復雜的數據計算，復雜的特征提取方法如小波包分解等及模型訓練算法都會造成內存溢出，死機等。因此，本文提出這種將模型訓練與退化評估相分離的思路，將訓練數據通過物理通信方式上傳到網絡數據庫，由計算機完成模型訓練，并將模型參數存入數據庫，再通過物理通信方式將模型參數下載到便攜式振動分析儀的知識庫，最終由振動分析儀完成測量數據的退化評估，現場輸出設備退化評估結果，供現場工程師制定設備維護策略，同時也可上傳網絡數據庫，融入企業ERP系統或設備管理與故障診斷系統。本文實現的系統提取信號的有效值和幅值譜熵作為特征，以HMM算法作為性能退化評估的智能算法［4］。

2 系統的結構設計

本文研究開發的巡檢系統主要由便攜式振動分析儀、數據庫服務器和設備管理與故障診斷系統客戶端三部分組成，其網絡拓撲結構如圖2所示。本文重點介紹便攜式振動分析儀及性能退化評估模型訓練。

設備管理與故障診斷系統客戶端：作為上位機系統，其功能包括設備管理、用戶管理、故障診斷等。在設備性能退化評估中其最主要的作用是模型訓練并將模型參數存入數據庫。

便攜式振動分析儀：作為巡檢系統中最關鍵的設備，也是本文開展設備性能退化評估研究的重點，包括：①設備管理子系統：主要用于設備信息和測點信息的管理和維護，允許對現場工程師信息、測點信息進行修改、添加和刪除操作。②數據采集子系統：主要用于測點信號的采集和簡單處理，允許對采樣頻率、采樣方式、傳感器類型等進行設置，以及進行濾波處理。③故障診斷子系統：主要由特征提取模塊、性能退化評估模塊、知識庫三部分構成，實現設備的性能退化評估。

圖2 巡檢系統網絡拓撲結構圖Fig.2 Patrol inspection system network topology diagram

3 系統的實現

3.1 硬件條件

與某公司合作開發的便攜式振動分析儀硬件結構圖如圖3所示。采用的Marvel 310 CPU和Freescale DSP56321處理器，具有強大的數據處理功能;24位A/D轉換，具有100 dB以上的動態范圍;4 GB的存儲空間，滿足數據存儲的需求;支持WiFi、以太網、藍牙、USB電纜等通信模式，便于與上位機實現數據交互;最高采樣頻率可達204.8 kHz。

圖3 便攜式振動分析儀硬件結構圖Fig.3 Portable vibration analyzer hardware structure

3.2 軟件實現

便攜式振動分析儀軟件系統主要包括硬件驅動、操作系統軟件和用戶應用程序三部分，硬件驅動控制硬件設備完成數據采集及設備間交互，操作系統采用Windows CE系統，用戶應用程序采用 C#語言進行編制。

應用程序在編程實現階段采用基于COM/DCOM技術和ActiveX技術。COM/DCOM是Microsoft公司提出的組件標準，它不但定義了組件間交互的標準，而且提供了組件程序運行所需要的環境。ActiveX技術是Microsoft公司推出的建立在COM和OLE基礎之上與Internet有關技術的統稱［7－8］。采用功能模塊的編程思路完成系統編制，提高代碼利用率。故將應用程序劃分為數據庫層，應用邏輯層和用戶界面層，如圖4所示。

圖4 振動分析儀應用程序組件模型Fig.4 Vibration analyzer application component model

數據庫層：由于設備管理及與上位機系統數據同步等的需要，主要包含設備信息數據庫、用戶信息數據庫、模型參數數據庫和時域信號數據庫。其中設備用戶信息數據庫主要存儲測點設備信息、傳感器信息、采樣參數設置信息、設備退化狀態參數，用戶進行數據采集參數設置時可調用歷史設置也可重新設置;用戶信息數據庫主要存儲現場工程師信息、巡檢任務、巡檢記錄等，用戶只能用工號登錄并察看，不能對巡檢任務和巡檢記錄進行修改，只能由上位機進行修改、添加和刪除操作;模型參數數據庫主要存儲測點性能退化評估模型參數，與測點信息綁定，用戶不可操作;時域信號數據庫在用戶選擇存儲時，存儲時域信號，可供上位機進行數據處理及故障診斷。

應用邏輯層：集中了系統的業務邏輯處理，實現用戶界面層與數據庫層的通信。數據采集組件包主要完成硬件數據采集的相關操作，進行數據交互;數據庫訪問組件包主要完成數據庫的相關操作，進行數據交互;基本圖形組件包主要包括子一級界面控件;設備管理組件包和用戶管理組件包主要對設備信息和用戶信息進行管理和操作;特征提取組件包主要包括信號處理程序，從原始信號中提取有用信息;性能退化評估組件包主要包括性能退化評估算法，輸出設備退化狀態。

用戶界面層：主要由參數設置UI、常規故障診斷UI和性能退化評估UI等組成，實現人機交互。

4 系統測試與應用

由于實驗條件的限制，為驗證提出方法的有效性及巡檢系統的可行性，以杭州軸承試驗研究中心的6 307深溝球軸承全壽命加速疲勞實驗數據進行驗證。實驗裝置如圖5所示。將四個正常的試驗軸承安裝在試驗機上，加載12.744 kN，并采用油潤滑。試驗機轉速為3 000 r/min。采樣頻率為25.6 kHz，每分鐘記錄0.8 s的數據，即每幀數據包含20 480點，設置RMS閾值和油溫閾值報警。從開始采集直到報警停機，一共運行了2 469 min，采集到了2 469幀數據。停機后檢測，發現第四個軸承的內圈出現大面積的點蝕，如圖6所示。因此，使用測點3的軸承數據進行分析。

由便攜式振動分析儀的硬件條件可知，該巡檢系統能夠達到25.6 kHz的采樣頻率，滿足精度要求;每分鐘記錄0.8 s的數據，符合巡檢系統非連續監測的特點。因此該巡檢系統滿足實驗所需的數據采集能力，為驗證所提出方法的可行性，只需要驗證該系統能夠完成數據處理，并能合理描述設備性能退化。根據本文提出的方法，選取前200幀數據作為訓練數據，訓練HMM性能退化評估模型，具體訓練算法詳見文獻［4］，HMM的相關概念及算法詳見文獻［9］。取模型狀態數為N=4，高斯元數目為M=3，訓練后模型參數由為4×1，4×4，2×4×3，2×2×4×3，4×3五個矩陣組成，將參數模型下載到便攜式振動分析儀模型參數數據庫。某時刻采集到的數據時域波形及其幅值譜界面如圖7所示。將每幀數據劃分為10段，即每段2 048點，每段數據計算有效值和幅值譜熵，構成觀測值序列。用HMM的前向－后向算法計算的對數似然概率，進行歸一化后作為性能退化指標，評估設備的退化狀態如圖8所示。結合歷史評估結果，并繪制出性能退化曲線如圖9所示。

通過光標的左右移動和圖形縮放功能，可以查看歷史性能退化狀態。從性能退化曲線可以清晰地觀測到設備性能退化的三個階段。在1 295 min前，性能指標穩定且變化平緩，這是因為軸承因為不斷地運行，必定被逐漸地磨損，但是這種細微的磨損對軸承性能影響不明顯，此時軸承正處于第一退化狀態。在1 295～2 335 min性能指標出現小幅下降且變化頻繁，這可能是由于隨著磨損的加劇，軸承內圈出現了輕微的點蝕，軸承性能出現輕微退化，此時軸承正處于第二退化狀態。第2 335 min之后，性能指標開始迅速下降且變化頻繁，這可能是由于磨損加劇，軸承性能劇烈惡化，最終出現圖6所示大面積點蝕，此時設備正處于第三退化狀態。與文獻［3］性能退化評估結果如圖10所示進行比較，可發現便攜式振動分析儀評估結果準確可靠。同時也可以發現圖9和圖10性能評估曲線存在著差異，這主要是由于選取的特征不同，本文中選取有效值和幅值譜熵作為模型訓練的特征，而文獻［3］選取小波包能量作為模型訓練的特征。由圖所示的性能退化曲線本文設計的系統的設備性能退化結果，且相較于傳統的閾值報警具有提前診斷作用，設備性能退化曲線可用于指導報警閾值設置。

圖10 文獻［3］性能退化評估結果Fig.10 Paper［3］Performance degradation assessment results

5 結論

本文結合設備性能退化評估的研究和巡檢系統的特性，提出一種將模型訓練與退化評估相分離的思路，并完成了巡檢系統的設計和搭建。最后，為了驗證所提出方法的有效性和系統的可行性，采用6 307深溝球軸承加速疲勞壽命試驗數據進行測試。測試結果表明，所提出的方法能夠很好地反映設備性能退化過程，所設計的便攜式振動分析儀能夠現場完成設備性能退化評估，歷史評估結果形成的性能退化曲線可用于指導報警閾值設置，為設備維護提供決策依據。

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Performance degradation assessment with the application of patrol inspection system

JIANG Rui-long1，CHEN Jin1，LIU Tao1，XIAO Wen-bin2
(1.State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration，Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200240，China;2.Shanghai Institute of Satellite Engineering，Shanghai 200240，China)

Patrol inspection is one of the vital means for equipment management and failure diagnosis，and performance degradation assessment plays a great role in patrol inspection system.The idea of separating the model training phase and diagnosis phase was presented based on the research of methodology of performance degradation assessment.The system structure and the design of relevant software and hardware were introduced in detail.With the system，the portable vibration analyzer can assess the performance degradation directly as well as guide the setting of alarm thresholds.The accelerated life test of a bearing was performed to validate the designed system.The results show that the system is feasible and effective.

performance degradation assessment;patrol inspection system;hidden Markov model

TP216;TN911;TP277

A

國家自然科學基金重點項目(51035007);國家自然科學基金面上項目(50875162)

2011－11－07 修改稿收到日期：2012－01－05

江瑞龍 男，碩士，1988年8月生