羅昌俊，馬永一，王小飛，明麗洪，馮春艷

(1.中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心計(jì)算空氣動(dòng)力研究所，四川 綿陽(yáng) 621000;2.北京博華信智科技股份有限公司，北京 100029)

0 引言

大型風(fēng)洞設(shè)備設(shè)施是國(guó)家重大戰(zhàn)略資源，風(fēng)洞試驗(yàn)需要純水、電力、壓縮空氣、高/低真空等多種動(dòng)力資源[1]。如圖1所示，真空系統(tǒng)為風(fēng)洞試驗(yàn)提供真空環(huán)境，由若干套真空泵組、球罐、管道和插板閥等組成，通過(guò)真空泵組抽吸真空球罐，達(dá)到試驗(yàn)所需真空度。風(fēng)洞群真空泵組作為關(guān)鍵設(shè)備，由于數(shù)量多(上百臺(tái)套)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、分布分散、連續(xù)高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)等因素，容易發(fā)生軸承、齒輪、轉(zhuǎn)子等零部件磨損、轉(zhuǎn)子不平衡等故障，嚴(yán)重時(shí)將造成設(shè)備損壞、停機(jī)停產(chǎn)，從而影響風(fēng)洞試驗(yàn)開(kāi)展。但真空泵組維修普遍采用的定期維修或事后維修方式，會(huì)產(chǎn)生維修不足或過(guò)度維修的情況[2-3]。因此，需要實(shí)現(xiàn)對(duì)真空泵進(jìn)行集中監(jiān)測(cè)和在線(xiàn)故障診斷，以保證設(shè)備安全運(yùn)行，并提高維修效能。

圖1 風(fēng)洞群真空動(dòng)力資源

目前，國(guó)內(nèi)很多大中型工業(yè)行業(yè)均采用了針對(duì)設(shè)備檢修的故障管理系統(tǒng)[4-6]，但大多缺乏對(duì)于設(shè)備健康狀況的評(píng)估和故障的自動(dòng)預(yù)判，缺乏對(duì)故障知識(shí)庫(kù)的有效管理。

目前已有的故障預(yù)測(cè)方法主要有三類(lèi)：1)基于模型的故障預(yù)測(cè)方法，即在設(shè)備數(shù)學(xué)模型已知時(shí)，結(jié)合設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法[7-9]。這類(lèi)故障預(yù)測(cè)方法結(jié)果較為準(zhǔn)確，但全系統(tǒng)精確模型的建立十分困難，甚至無(wú)法建立；2)基于大數(shù)據(jù)的故障診斷系統(tǒng)，結(jié)合數(shù)據(jù)提取、挖掘、分析等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷和預(yù)警[10-12]。這類(lèi)故障預(yù)測(cè)方法的預(yù)警模型訓(xùn)練需要長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)支撐，并通過(guò)對(duì)每臺(tái)泵的大量數(shù)據(jù)分組訓(xùn)練、交叉檢驗(yàn)來(lái)評(píng)估單體模型效果，訓(xùn)練有效性可能影響診斷的準(zhǔn)確性；3)基于知識(shí)的故障預(yù)測(cè)方法是根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)，結(jié)合設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法[13-16]。這類(lèi)故障預(yù)測(cè)方法結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴(lài)于知識(shí)來(lái)源的正確性和推理機(jī)制的合理性。

因此，結(jié)合已有的真空泵組長(zhǎng)期運(yùn)行維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，采用智能故障診斷的理論和方法，建立集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)于保障風(fēng)洞試驗(yàn)順利開(kāi)展、降低維修成本、提高維修效能，具有重要意義。

1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

針對(duì)真空設(shè)備系統(tǒng)復(fù)雜、故障預(yù)判和提前預(yù)警困難、故障定位不易準(zhǔn)確、缺乏專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)、難以支撐維修決策等問(wèn)題，開(kāi)展設(shè)備健康診斷設(shè)計(jì)，系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖2所示。

圖2 集中監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)總體架構(gòu)

主要思路如下：

1)采集真空系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)真空動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的集中監(jiān)測(cè)。

2)通過(guò)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)警技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常提前報(bào)警，減少或避免設(shè)備發(fā)生嚴(yán)重故障，逐步實(shí)現(xiàn)事后維修向基于狀態(tài)的預(yù)測(cè)性維修的轉(zhuǎn)變。

3)建立基于故障機(jī)理和規(guī)則推理的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)，當(dāng)設(shè)備發(fā)生報(bào)警后，系統(tǒng)可以自動(dòng)定位故障原因。

4)建立維修知識(shí)庫(kù)和狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析工具，為準(zhǔn)確定位故障和維修決策提供數(shù)據(jù)支撐。

2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

風(fēng)洞群真空泵組集中監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)終端數(shù)據(jù)上行傳輸路徑如圖3所示。

圖3 終端數(shù)據(jù)上行數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)

真空設(shè)備健康管理系統(tǒng)包括現(xiàn)場(chǎng)級(jí)、中心級(jí)和業(yè)務(wù)級(jí)3個(gè)層級(jí)。健康管理數(shù)據(jù)分為兩類(lèi)：振動(dòng)量數(shù)據(jù)和工藝量數(shù)據(jù)，其中振動(dòng)量數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)器采集振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)后發(fā)送至裝置級(jí)中間件處理，并通過(guò)數(shù)據(jù)同步助手發(fā)送至中心級(jí)；工藝量數(shù)據(jù)由真空動(dòng)力系統(tǒng)已有的相應(yīng)傳感器及PLC進(jìn)行采集并經(jīng)通信PLC發(fā)送至OPCServer，然后OPCServer對(duì)外提供OPC協(xié)議數(shù)據(jù)，經(jīng)OPC客戶(hù)端進(jìn)行讀取轉(zhuǎn)發(fā)[17]。

2.1 振動(dòng)量數(shù)據(jù)采集

如圖4所示，每臺(tái)泵組安裝3套振動(dòng)傳感器，分別監(jiān)測(cè)泵組驅(qū)動(dòng)端(前端)徑向、軸向以及非驅(qū)動(dòng)端(后端)徑向3個(gè)位置的振動(dòng)情況。每個(gè)測(cè)點(diǎn)分別監(jiān)測(cè)加速度a和速度v兩種信號(hào)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集器進(jìn)行采集和信號(hào)調(diào)理，并傳入數(shù)據(jù)應(yīng)用管理服務(wù)器供存儲(chǔ)和應(yīng)用。

圖4 真空泵組振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)邏輯框圖

2.2 工藝量數(shù)據(jù)采集

如圖5所示，在真空動(dòng)力系統(tǒng)的本地監(jiān)控系統(tǒng)中配置西門(mén)子S7-1500系列PLC，并配置2個(gè)ProfiNET網(wǎng)絡(luò)接口，其中一個(gè)ProfiNET 網(wǎng)絡(luò)接口與本地監(jiān)控系統(tǒng)中的PLC進(jìn)行S7單邊通信[18]，并獲取數(shù)據(jù)。

圖5 現(xiàn)場(chǎng)通信組態(tài)圖

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用基于SOA面向服務(wù)(Service Oriented Architecture)的軟件體系架構(gòu)[19]，系統(tǒng)中所有的程序功能都被封裝在一些功能模塊中，而這些功能模塊就是SOA架構(gòu)中的不同的服務(wù)，這些服務(wù)可以組裝構(gòu)建完成一個(gè)或多個(gè)任務(wù)、業(yè)務(wù)功能所需要的應(yīng)用和流程。

3.1 多層級(jí)集中狀態(tài)監(jiān)測(cè)

如圖6所示，以工藝流程圖形式展示真空系統(tǒng)機(jī)組和設(shè)備狀態(tài)。分兩個(gè)層級(jí)進(jìn)行展示：第一層級(jí)以工藝流程圖形式展示系統(tǒng)機(jī)組的總體態(tài)勢(shì)、閥門(mén)狀態(tài)及調(diào)度人員關(guān)注的參數(shù)；第二層級(jí)跳轉(zhuǎn)到機(jī)組層級(jí)或者設(shè)備層級(jí)的工藝流程圖，展示該機(jī)組局部工藝流程圖，支持測(cè)點(diǎn)報(bào)警閾值設(shè)置，包括報(bào)警方式(低通、高通、帶通、帶阻)選擇和高限、高高限、下限、下下限等參數(shù)的設(shè)置。

圖6 多層級(jí)真空泵組集中監(jiān)測(cè)界面

如表1所示，設(shè)備操作人員或運(yùn)行人員可設(shè)置、查看所監(jiān)測(cè)設(shè)備各測(cè)點(diǎn)狀態(tài)，危險(xiǎn)和報(bào)警測(cè)點(diǎn)優(yōu)先排列，這樣可快速定位需重點(diǎn)關(guān)注的測(cè)點(diǎn)。

表1 泵組故障診斷邏輯對(duì)應(yīng)設(shè)備及測(cè)點(diǎn)(示例)

3.2 故障診斷分析

該模塊提供針對(duì)真空泵組等設(shè)備的半自動(dòng)診斷功能，同時(shí)提供用于專(zhuān)業(yè)故障診斷人員使用的圖譜診斷分析功能。

如圖7所示，根據(jù)不同類(lèi)型設(shè)備的振動(dòng)、工藝量等參數(shù)，提供機(jī)組概貌圖、趨勢(shì)分析、沖擊診斷、轉(zhuǎn)子類(lèi)故障診斷、倒譜圖、單多值棒圖、其它參數(shù)趨勢(shì)圖、機(jī)泵報(bào)警查詢(xún)等多種故障診斷分析功能。

圖7 低真空1#3 750泵概貌圖

4 關(guān)鍵技術(shù)和方法

4.1 狀態(tài)評(píng)估和故障機(jī)理模型的建立

針對(duì)真空泵進(jìn)行故障機(jī)理和特征的分析，建立基于故障演化機(jī)理挖掘、分析、修正的診斷模型，從而實(shí)現(xiàn)基于狀態(tài)評(píng)估和故障機(jī)理模型的故障診斷。

以常見(jiàn)的真空泵軸承磨損故障為例，由于在運(yùn)輸中軸承受到振幅很小的搖擺運(yùn)動(dòng)作用、配合面間有微小間隙造成的滑動(dòng)磨損、上游試驗(yàn)段排放的雜質(zhì)隨試驗(yàn)氣體進(jìn)入泵腔及密封件內(nèi)，對(duì)中不良，裝配不當(dāng)?shù)仍?，造成滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體、內(nèi)圈或外圈的磨損。軸承磨損通常會(huì)導(dǎo)致軸承游隙增大，機(jī)組效率下降，振動(dòng)和噪聲增大，軸承壽命降低。軸承磨損主要有：軸承滾動(dòng)體磨損、軸承內(nèi)圈磨損、軸承外圈磨損及滾動(dòng)體保持架磨損。

軸承磨損故障特征：振動(dòng)加速度峰值和RMS值會(huì)緩慢上升，振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)較強(qiáng)的隨機(jī)性?；谏鲜龉收蠙C(jī)理和征兆，給出狀態(tài)評(píng)估和故障機(jī)理模型如圖8所示。

圖8 軸承磨損診斷機(jī)理模型

4.2 智能預(yù)警技術(shù)

1)動(dòng)態(tài)閾值報(bào)警：

由于動(dòng)設(shè)備零部件眾多、連接方式復(fù)雜，使其呈現(xiàn)出范圍不確定性、高度非線(xiàn)性、強(qiáng)關(guān)聯(lián)性等特征，這些都給動(dòng)設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)報(bào)警帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)。常規(guī)報(bào)警采用固定閾值，但在動(dòng)設(shè)備實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)由于工藝參數(shù)的調(diào)整、設(shè)備的啟動(dòng)切換、人為操作等給動(dòng)設(shè)備的正常運(yùn)行帶來(lái)一定干擾，致使某一或某些監(jiān)測(cè)參數(shù)在某一時(shí)間段內(nèi)反復(fù)波動(dòng)，且波動(dòng)范圍常常超過(guò)常規(guī)報(bào)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)所設(shè)定的閾值。

通過(guò)對(duì)設(shè)備在不同負(fù)荷下的振動(dòng)及工藝量參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)，針對(duì)監(jiān)測(cè)設(shè)備在某一特定負(fù)荷下的振動(dòng)及工藝量參數(shù)特征，應(yīng)用動(dòng)態(tài)自學(xué)習(xí)閾值代替監(jiān)測(cè)系統(tǒng)系統(tǒng)中常規(guī)報(bào)警閾值，完成智能動(dòng)態(tài)閾值報(bào)警。

某低真空泵組中3 750泵的振動(dòng)加速度常規(guī)報(bào)警值為100 m/s2,危險(xiǎn)值為120 m/s2。該泵組某測(cè)點(diǎn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)趨勢(shì)從1月23日10:47開(kāi)始緩慢爬升，在此之前該測(cè)點(diǎn)趨勢(shì)一直平穩(wěn)在15 m/s2左右，到10:53爬升到251 m/s2，8分鐘內(nèi)趨勢(shì)異常爬升了236 m/s2。

根據(jù)自學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)閾值報(bào)警算法[20-21]，計(jì)算正常運(yùn)行階段的動(dòng)態(tài)自學(xué)習(xí)預(yù)警閾值，取尖峰噪聲引起的采集誤差α=0.05，得到擬合后的趨勢(shì)數(shù)據(jù)的預(yù)警閾值下限Thd1=40.6、上限Thd2=73.7，自學(xué)習(xí)預(yù)警閾值空間[40.6,73.7]。當(dāng)該泵組趨勢(shì)數(shù)據(jù)超過(guò)閾值空間后提前報(bào)警。經(jīng)排查，故障原因是羅茨真空泵轉(zhuǎn)子配合間隙改變，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子發(fā)生碰磨故障。真空泵轉(zhuǎn)子配合間隙的改變可能與軸承持續(xù)磨損、同步齒輪持續(xù)磨損等有關(guān)。

實(shí)踐證明，自學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)閾值預(yù)警方法比固定閾值報(bào)警方法更能適應(yīng)工況、環(huán)境的復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)真空設(shè)備故障的早期預(yù)警。

2)智能快變報(bào)警：

在一定時(shí)間內(nèi)，某一參數(shù)(如振動(dòng))出現(xiàn)一定幅度變化，及時(shí)報(bào)警。當(dāng)出現(xiàn)報(bào)警情況，一旦被判定為關(guān)鍵數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)加密數(shù)據(jù)保存間隔。

3)反復(fù)穿越識(shí)別報(bào)警：

具備報(bào)警事件識(shí)別功能，具備篩選或減少反復(fù)穿越引起的誤報(bào)功能，防止針對(duì)同一報(bào)警事件進(jìn)行重復(fù)報(bào)警。

防止反復(fù)穿越技術(shù)是在定值報(bào)警基礎(chǔ)做出的優(yōu)化。在設(shè)備反復(fù)穿越報(bào)警但總體平穩(wěn)時(shí)，設(shè)備報(bào)警只有一次。反復(fù)報(bào)警的測(cè)點(diǎn)，只有報(bào)警值比上一次報(bào)警值大15%以上時(shí)，設(shè)備才再次產(chǎn)生新的報(bào)警事件。

4.3 智能診斷技術(shù)

針對(duì)大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械類(lèi)設(shè)備(高壓壓縮機(jī)、中壓壓縮機(jī)、羅茨真空泵)采用定閾值報(bào)警、橫向?qū)Ρ葓?bào)警技術(shù)，基于振動(dòng)故障機(jī)理和規(guī)則推理，建立故障診斷邏輯和專(zhuān)家系統(tǒng)，可自動(dòng)給出診斷結(jié)論。

當(dāng)設(shè)備發(fā)生報(bào)警后，通過(guò)基于故障機(jī)理和規(guī)則推理的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)，可以自動(dòng)定位故障原因，目前專(zhuān)家系統(tǒng)內(nèi)置40個(gè)診斷規(guī)則，并支持前臺(tái)編輯。

專(zhuān)家系統(tǒng)定位故障原因后，觸發(fā)維修工單，系統(tǒng)通過(guò)調(diào)取知識(shí)庫(kù)故障維修方案給出維修建議，開(kāi)展維修活動(dòng)的審批和調(diào)度工作，并最終不斷積累維修任務(wù)數(shù)據(jù)，持續(xù)更新知識(shí)庫(kù)，比如標(biāo)準(zhǔn)故障庫(kù)、維修方案庫(kù)、設(shè)備關(guān)聯(lián)工具/備件、故障診斷規(guī)則等。

如圖9所示，在剩余壽命預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)方面，通過(guò)設(shè)備累計(jì)運(yùn)行時(shí)間和故障次數(shù)計(jì)算設(shè)備平均無(wú)故障運(yùn)行時(shí)間；通過(guò)關(guān)鍵部件平均壽命和運(yùn)行時(shí)間之差計(jì)算部件剩余壽命；通過(guò)閥門(mén)允許開(kāi)關(guān)次數(shù)和累計(jì)開(kāi)關(guān)次數(shù)只差計(jì)算閥門(mén)剩余壽命(剩余可開(kāi)關(guān)次數(shù))。

圖9 設(shè)備生命周期圖

假設(shè)設(shè)備在使用過(guò)程中某備件，共計(jì)發(fā)生過(guò)N0次故障，每次故障后經(jīng)過(guò)修復(fù)又和新的一樣繼續(xù)投入使用(或直接更換)，其工作時(shí)間分別為T(mén)i，計(jì)算Ti時(shí)減去設(shè)備“待機(jī)”和因其他部位維修、保養(yǎng)導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間。具體如下：

Ti=(t6-t0)-(t1-t0)-(t3-t2)-(t6-t5)

(1)

(2)

剩余壽命=該部位平均無(wú)故障運(yùn)行時(shí)間-已運(yùn)行時(shí)間:

(3)

當(dāng)設(shè)備/閥門(mén)剩余壽命達(dá)到報(bào)警閾值時(shí)，系統(tǒng)給出報(bào)警提示。剩余壽命預(yù)測(cè)對(duì)于維修有一定的指導(dǎo)意義，同時(shí)可以作為庫(kù)存優(yōu)化和采購(gòu)的數(shù)據(jù)支撐。

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

5.1 實(shí)驗(yàn)步驟和方法

為驗(yàn)證集中監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)中故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，通過(guò)數(shù)采模擬故障信號(hào)的方式進(jìn)行驗(yàn)證，由于信號(hào)模擬有一定難度，僅對(duì)部分主要故障進(jìn)行了模擬。將領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^(guò)頻譜分析得到的結(jié)論與故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)診斷結(jié)論進(jìn)行對(duì)比。如果結(jié)論一致，說(shuō)明專(zhuān)家系統(tǒng)診斷結(jié)論正確。

5.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

真空泵組的主要故障包括不平衡、不對(duì)中、流體激振和滾動(dòng)軸承故障等。以模擬轉(zhuǎn)子不平衡故障為例，具體過(guò)程如下：

1)建立診斷邏輯：

轉(zhuǎn)子不平衡按發(fā)生的過(guò)程可分為原始、漸性和突發(fā)性突衡。其中：原始不平衡是由于轉(zhuǎn)子制造誤差、裝配誤差以及材質(zhì)不均勻等原因造成；漸發(fā)性不平衡是由于轉(zhuǎn)子上部均勻結(jié)垢、介質(zhì)中粉塵的平均沉積、介質(zhì)中顆粒對(duì)齒輪箱轉(zhuǎn)子的不均勻磨損以及工作介質(zhì)對(duì)轉(zhuǎn)子的磨蝕等因素造成；突發(fā)性平衡是由于轉(zhuǎn)子上零部件脫落或有異物附著、卡塞等造成。

診斷邏輯描述如下：時(shí)域波形為正弦波，特征頻率為1 X，常伴頻率有較小的高次諧波，振動(dòng)速度值加大。專(zhuān)家系統(tǒng)中診斷邏輯id:plant_qdzx_zkxt_lcb_03。

圖10 轉(zhuǎn)子不平衡故障診斷邏輯

2)數(shù)據(jù)模擬：

模擬設(shè)備為低真空1#3750泵，加載的模擬信號(hào)如圖11所示。

圖11 低真空1#3 750泵前端徑向振動(dòng)速度趨勢(shì)

5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

如圖12所示，前端徑向振動(dòng)速度發(fā)生報(bào)警，領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^(guò)分析發(fā)現(xiàn)振動(dòng)速度主導(dǎo)頻率為1倍頻，常伴頻率為較小的2倍頻、3倍頻諧波，診斷結(jié)論為轉(zhuǎn)子不平衡。

圖12 低真空1#3 750泵前端徑向振動(dòng)頻譜

如圖13所示，故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)論為轉(zhuǎn)子不平衡。

圖13 專(zhuān)家系統(tǒng)診斷結(jié)論-轉(zhuǎn)子不平衡

通過(guò)領(lǐng)域?qū)＜以\斷結(jié)果與專(zhuān)家系統(tǒng)診斷結(jié)果對(duì)比，兩者診斷結(jié)果一致，說(shuō)明專(zhuān)家系統(tǒng)診斷結(jié)論可靠。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了一種風(fēng)洞群真空泵組集中監(jiān)測(cè)與故障診斷的系統(tǒng)架構(gòu)。系統(tǒng)的建立與應(yīng)用[22]，初步解決了風(fēng)洞群真空泵組故障預(yù)判和提前預(yù)警困難、故障定位不易準(zhǔn)確等問(wèn)題，但是真空泵組故障診斷知識(shí)庫(kù)還需不斷積累豐富。

總體來(lái)講，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了風(fēng)洞群真空泵組故障智能預(yù)警和故障診斷分析，提高了綜合診斷監(jiān)測(cè)效率，有力保障了風(fēng)洞試驗(yàn)，對(duì)國(guó)內(nèi)大型風(fēng)洞群、復(fù)雜水電氣真空動(dòng)力環(huán)境的智能化監(jiān)控與故障診斷具有一定借鑒意義。