楊健華

（作者單位：廣東省廣播電視網(wǎng)絡股份有限公司珠海分公司）

網(wǎng)絡環(huán)境大背景下的設備動態(tài)故障診斷與預測維修

楊健華

（作者單位：廣東省廣播電視網(wǎng)絡股份有限公司珠海分公司）

為避免故障發(fā)生后再進行設備維修的弊端，本文對維修制度、設備故障診斷以及故障動態(tài)診斷方法進行分析，并在此基礎上闡述個人的觀點和認識，即筆者認為網(wǎng)絡環(huán)境下設備故障的預測和自動化診斷具有可行性、合理性。

網(wǎng)絡環(huán)境；設備故障；動態(tài)診斷；預測維修

在當前的時代背景下，設備故障安全問題屢見不鮮，而且結果觸目驚心，加強設備動態(tài)故障診斷及預測維修，勢在必行。實踐中可以看到，雖然部分設備事故成因是不可抗力，但是多數(shù)設備故障是可以提前預測的。

1 設備故障診斷系統(tǒng)

對于系統(tǒng)設備而言，其發(fā)生的故障具有復雜性、分散性、隱蔽性和模糊性等特點，單一地采用信息反映設備情況并不完備和準確。實踐中，為了能夠有效避免對某設備采用單一信號診斷法進行診斷而造成誤警、虛警，筆者建議從多個方面、渠道獲取故障相關的冗余信息資料，并且通過綜合分析，提取其中有價值的信息，只有這樣才可能對設備運行狀態(tài)作出更精準、更可靠的預測和診斷。目前來看，設備故障問題診斷技術，先后經(jīng)歷了3個發(fā)展階段，具體分析如下。

1.1 人工離線預測與診斷

該種方法主要是以監(jiān)測儀設備為輔助工具，對運行的設備采用人工方式進行巡檢，其中主要依賴監(jiān)測人員的個人經(jīng)驗，對設備的運行狀態(tài)以及可能的發(fā)展態(tài)勢進行簡單的預判。從某種意義上來講，故障診斷結果是否準確，很大程度上決定于監(jiān)測人員的素質、責任心及實踐經(jīng)驗，即人工方式預測和診斷主要受人為因素的影響。然而，那些較為復雜的設備，對技術要求非常高，該種方式和方法不可取。

1.2 單機監(jiān)測與診斷

以配備工況監(jiān)測、故障診斷以及信號分析處理模塊的計算機系統(tǒng)為核心，設備的全部傳感監(jiān)測信息均傳于此，利用計算機對設備故障進行診斷分析。該方法的應用優(yōu)勢在于集中了主要的功能，對主體設備可以進行集中監(jiān)控及預測診斷，而且投資也比較少，并方便運維管理。然而，單機監(jiān)測過程中，可監(jiān)測的設備數(shù)量受限，而且系統(tǒng)的診斷功能會受到一定的限制。

2 設備故障動態(tài)診斷措施

設備故障預測與診斷過程中，會用到眾多應用學科，實踐中應當利用好既有的各種知識以及擬診斷系統(tǒng)運行狀態(tài)信息資料，方可對系統(tǒng)的狀態(tài)及故障問題，進行綜合評價。具體而言，所采用的診斷方法主要包含了解析模型及信號處理方面的方法，而且還采用了包含主元分析、小波變換及支持向量機在內(nèi)的新理論、多種方式和方法。對于解析模型診斷方法而言，主要是分析和處理可測與先驗兩方面信息殘差，并以此為基礎對設備故障問題進行診斷。就殘差形式而言，又可將診斷方法進行細分，即參數(shù)估計法及等價空間法和設備狀態(tài)估計法。通過信號處理來診斷故障的方法，主要包括以下幾種，即絕對值與趨勢校驗方法、信號模態(tài)與自適應滑動窗格形濾波器法、主元分析法以及分形法和小波變換法等，這些都是信號處理基礎上的故障問題預測診斷法。知識應用基礎上的故障診斷法，主要包括癥狀與定性模型應用基礎方法，其中最為顯著的特點就是該方式不需要構建數(shù)學模型，能夠有效利用診斷對象信息及專家知識，比較適合于那些大型的復雜系統(tǒng)以及非線性系統(tǒng)的預測與診斷。對于癥狀分析基礎上的診斷方法而言，主要包括了模糊推理、專家系統(tǒng)、范例推理以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡和灰色理論等故障問題的診斷法。需要強調的是，方法不同，其應用局限、差異性就非常的大，但相互之間能夠有效互補。對基于定性模型的相關設備故障問題進行診斷時，可采用很多的方式和方法，比如：帶符號有向圖的診斷方法、故障樹法及定性仿真診斷法。

近年來，隨著社會化經(jīng)濟的快速發(fā)展以及人工智能與信號處理技術的不斷提高，設備故障診斷方法和技術手段，正在朝著更高層次、集成故障診斷技術發(fā)展。比如：采用遺傳算法，不僅對設備故障診斷過程中的自動獲取和通用化故障診斷進行研究，而且還可以進行遠程故障診斷?；趯嶋H工程項目建設過程中的設備故障診斷復雜性考慮，任何一種診斷方式和方法，均有其范圍和應用局限，無法解決全部設備故障診斷問題。對此，筆者認為應當根據(jù)實際情況和需要，應有機融合多種方法，綜合應用多種預測與診斷方法，充分發(fā)揮不同方法的應用優(yōu)勢，在吸取各學科領域成果基礎上，利用先進的技術手段診斷設備故障，這是未來故障問題診斷以及預測方法和技術的主流發(fā)展趨勢。

3 結語

隨著現(xiàn)代經(jīng)濟的快速發(fā)展，生產(chǎn)系統(tǒng)及設備結構變得非常復雜，這在很大程度上增加了設備運維管理難度。而數(shù)字化、自動化程度的不斷提高，更加有利于現(xiàn)代網(wǎng)絡背景下的設備狀態(tài)預測和故障自動化診斷。通過對設備的科學預測和故障診斷，可將擬檢測設備故障問題控制在萌芽狀態(tài)，以此來提高設備運行安全可靠性。

[1]侯曉凱.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的多狀態(tài)網(wǎng)絡設備故障預測的研究[D]濟南:山東大學,2014.

[2]李向前.復雜裝備故障預測與健康管理關鍵技術研究[D]北京:北京理工大學,2014.

[3]姚瑤.基于可拓理論的機械設備故障診斷方法研究[D]南京:南京航空航天大學,2013.