楊健華

（作者單位：廣東省廣播電視網(wǎng)絡(luò)股份有限公司珠海分公司）

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境大背景下的設(shè)備動態(tài)故障診斷與預(yù)測維修

楊健華

（作者單位：廣東省廣播電視網(wǎng)絡(luò)股份有限公司珠海分公司）

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

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；設(shè)備故障；動態(tài)診斷；預(yù)測維修

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

1 設(shè)備故障診斷系統(tǒng)

對于系統(tǒng)設(shè)備而言，其發(fā)生的故障具有復(fù)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(shè)備情況并不完備和準(zhǔn)確。實踐中，為了能夠有效避免對某設(shè)備采用單一信號診斷法進(jìn)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(guān)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(shè)備運行狀態(tài)作出更精準(zhǔn)、更可靠的預(yù)測和診斷。目前來看，設(shè)備故障問題診斷技術(shù)，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(yù)測與診斷

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

1.2 單機(jī)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(jī)系統(tǒng)為核心，設(shè)備的全部傳感監(jiān)測信息均傳于此，利用計算機(jī)對設(shè)備故障進(jìn)行診斷分析。該方法的應(yīng)用優(yōu)勢在于集中了主要的功能，對主體設(shè)備可以進(jìn)行集中監(jiān)控及預(yù)測診斷，而且投資也比較少，并方便運維管理。然而，單機(jī)監(jiān)測過程中，可監(jiān)測的設(shè)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(shè)備故障動態(tài)診斷措施

設(shè)備故障預(yù)測與診斷過程中，會用到眾多應(yīng)用學(xué)科，實踐中應(yīng)當(dāng)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(jìn)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(jī)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(chǔ)對設(shè)備故障問題進(jìn)行診斷。就殘差形式而言，又可將診斷方法進(jìn)行細(xì)分，即參數(shù)估計法及等價空間法和設(shè)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(yīng)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(chǔ)上的故障問題預(yù)測診斷法。知識應(yīng)用基礎(chǔ)上的故障診斷法，主要包括癥狀與定性模型應(yīng)用基礎(chǔ)方法，其中最為顯著的特點就是該方式不需要構(gòu)建數(shù)學(xué)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(fù)雜系統(tǒng)以及非線性系統(tǒng)的預(yù)測與診斷。對于癥狀分析基礎(chǔ)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(luò)和灰色理論等故障問題的診斷法。需要強(qiáng)調(diào)的是，方法不同，其應(yīng)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(guān)設(shè)備故障問題進(jìn)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(jì)的快速發(fā)展以及人工智能與信號處理技術(shù)的不斷提高，設(shè)備故障診斷方法和技術(shù)手段，正在朝著更高層次、集成故障診斷技術(shù)發(fā)展。比如：采用遺傳算法，不僅對設(shè)備故障診斷過程中的自動獲取和通用化故障診斷進(jìn)行研究，而且還可以進(jìn)行遠(yuǎn)程故障診斷。基于對實際工程項目建設(shè)過程中的設(shè)備故障診斷復(fù)雜性考慮，任何一種診斷方式和方法，均有其范圍和應(yīng)用局限，無法解決全部設(shè)備故障診斷問題。對此，筆者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)根據(jù)實際情況和需要，應(yīng)有機(jī)融合多種方法，綜合應(yīng)用多種預(yù)測與診斷方法，充分發(fā)揮不同方法的應(yīng)用優(yōu)勢，在吸取各學(xué)科領(lǐng)域成果基礎(chǔ)上，利用先進(jìn)的技術(shù)手段診斷設(shè)備故障，這是未來故障問題診斷以及預(yù)測方法和技術(shù)的主流發(fā)展趨勢。

3 結(jié)語

隨著現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，生產(chǎn)系統(tǒng)及設(shè)備結(jié)構(gòu)變得非常復(fù)雜，這在很大程度上增加了設(shè)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(luò)背景下的設(shè)備狀態(tài)預(yù)測和故障自動化診斷。通過對設(shè)備的科學(xué)預(yù)測和故障診斷，可將擬檢測設(shè)備故障問題控制在萌芽狀態(tài)，以此來提高設(shè)備運行安全可靠性。

[1]侯曉凱.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備故障預(yù)測的研究[D]濟(jì)南:山東大學(xué),2014.

[2]李向前.復(fù)雜裝備故障預(yù)測與健康管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]北京:北京理工大學(xué),2014.

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