李小兵

（東方電氣集團(tuán)東方電機(jī)有限公司，四川德陽 618000）

0.引言

抽水蓄能機(jī)組區(qū)別于常規(guī)水輪機(jī)的重要特點(diǎn)是運(yùn)行水頭高，其工況更加復(fù)雜且轉(zhuǎn)換頻繁，各運(yùn)行工況的切換過程中常伴隨水力的大范圍波動(dòng)，對(duì)引水管道、機(jī)組等設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生重要威脅，甚至?xí)绊懙诫娋W(wǎng)的穩(wěn)定性。所以對(duì)其安全性和可靠性提出了越來越高的要求，并且其維護(hù)和保障成本也日益提高，同時(shí)由于系統(tǒng)本身復(fù)雜時(shí)變性、惡劣運(yùn)行環(huán)境和外部等諸多因素影響，出現(xiàn)故障的概率也呈增加趨勢(shì)。一旦發(fā)生事故，便會(huì)造成巨大的人員傷亡、財(cái)產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)損失，因此對(duì)抽水蓄能機(jī)組的安全性和可靠性提出了更高的要求。

以往水電機(jī)組的設(shè)備維護(hù)主要是“故障維護(hù)”到“計(jì)劃維護(hù)”，“故障維護(hù)”是機(jī)組某些部件出現(xiàn)事故之后進(jìn)行的補(bǔ)救性維護(hù)，“定期維護(hù)”由于技術(shù)成熟度和系統(tǒng)復(fù)雜的原因，目前抽水蓄能機(jī)組往往重點(diǎn)監(jiān)測(cè)一些關(guān)鍵參數(shù)，例如振動(dòng)擺度、壓力，溫度和電壓電流等參數(shù)，人工判斷其健康和故障狀態(tài)，并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行定期維護(hù)維修。

在其他工業(yè)領(lǐng)域中，如航空發(fā)動(dòng)機(jī)、艦船系統(tǒng)、民用車輛、車間設(shè)備等最新提出了設(shè)備故障預(yù)測(cè)與健康管理（Prognostics Health Management, PHM）的概念，PHM 實(shí)現(xiàn)了從當(dāng)前的“定期維護(hù)”到智能系統(tǒng)中“基于狀態(tài)的維護(hù)”的重大轉(zhuǎn)變。抽水蓄能機(jī)組應(yīng)該借鑒和消化相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)故障診斷、壽命預(yù)測(cè)和健康管理的技術(shù)升級(jí)。

1. PHM 的概念和內(nèi)容

設(shè)備故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）是為了滿足自主保障、自主診斷的要求提出來的，是“基于狀態(tài)的維護(hù)”的升級(jí)發(fā)展[1]。它強(qiáng)調(diào)設(shè)備管理中的狀態(tài)感知，監(jiān)控設(shè)備健康狀況、故障頻發(fā)區(qū)域與周期，通過數(shù)據(jù)監(jiān)控與分析，預(yù)測(cè)故障的發(fā)生，從而大幅度提高運(yùn)維效率。

PHM 主要可以劃分為故障預(yù)測(cè)和健康管理2 個(gè)部分。一般而言，寬泛的設(shè)備PHM 研究可以包含從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策支持的全部過程，是一項(xiàng)全面的、成體系的研究課題[2]。

具體步驟和內(nèi)容如下所示（圖1）：

圖1 常見的PHM實(shí)施流程

（1）數(shù)據(jù)采集和傳輸：采集用于故障預(yù)測(cè)與健康管理的設(shè)備信號(hào)。

（2）數(shù)據(jù)處理：將數(shù)據(jù)處理成后繼狀態(tài)監(jiān)測(cè)、健康評(píng)估和故障預(yù)測(cè)等部分處理要求的格式。

（3）狀態(tài)監(jiān)測(cè)：該部分接受來自傳感器、數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)與預(yù)定的失效判據(jù)等進(jìn)行比較來監(jiān)測(cè)系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)，并根據(jù)預(yù)定各種參數(shù)指標(biāo)閾值進(jìn)行故障報(bào)警。

（4）健康評(píng)估：進(jìn)行系統(tǒng)的健康狀態(tài)評(píng)估，形成故障診斷結(jié)果或故障發(fā)生的可能性。

（5）故障預(yù)測(cè)：該部分綜合利用前述各部分?jǐn)?shù)據(jù)信息，對(duì)被監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)其剩余壽命，未來的健康狀態(tài)等。

（6）自動(dòng)推理決策：該部分接受來自狀態(tài)監(jiān)測(cè)、健康評(píng)估和故障預(yù)測(cè)部分的數(shù)據(jù)，通過推理決策產(chǎn)生更換、維修等活動(dòng)的建議與措施。

（7）外部接口：人機(jī)接口與機(jī)機(jī)接口，實(shí)現(xiàn)信息傳遞。

2. PHM 狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)

狀態(tài)監(jiān)測(cè)是實(shí)現(xiàn)PHM 技術(shù)的基礎(chǔ)[3]，其目的是通過對(duì)一個(gè)或多個(gè)監(jiān)測(cè)變量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)來判斷系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)為后續(xù)的故障診斷和故障預(yù)測(cè)提供系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)和信息，狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法分為不同的信號(hào)來源，例如振動(dòng)信號(hào)、噪聲信號(hào)，壓力信號(hào)，油壓信號(hào)，溫度信號(hào)，電壓電流信號(hào)等，從監(jiān)測(cè)方法來看，主要有趨勢(shì)分析、聚類分析、正常行為建模等方法。

故障預(yù)測(cè)是 PHM 的核心，其基本原理就是分析和構(gòu)建故障規(guī)律模型，通過狀態(tài)檢測(cè)提前發(fā)現(xiàn)可能的故障。按照技術(shù)路線，故障預(yù)測(cè)技術(shù)可分為3 大類：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷墓收显\斷方法、基于信號(hào)分析的故障診斷方法和基于人工智能的故障診斷方法。

3. PHM 技術(shù)在水電行業(yè)策劃應(yīng)用案例

抽水蓄能機(jī)組中水泵水輪機(jī)主軸每天都要經(jīng)歷多次啟停和正反轉(zhuǎn)，以及承受緊急停機(jī)或者甩負(fù)荷等異常工況，需要重視結(jié)構(gòu)的安全性，本文以水泵水輪機(jī)主軸為例，嘗試建立一個(gè)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，進(jìn)行應(yīng)用性的探索，如圖2 所示。

圖2 主軸退化模型

方案搭建過程中有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：（1）主軸狀態(tài)監(jiān)測(cè)。首先需要對(duì)主軸的異常值監(jiān)測(cè)，過對(duì)力，振動(dòng)，熱等直觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)設(shè)置閾值，一旦發(fā)現(xiàn)異常就進(jìn)行報(bào)警；其次需要對(duì)主軸的異常事件進(jìn)行監(jiān)測(cè)和記錄。（2）健康評(píng)估。健康評(píng)估包括綜合評(píng)價(jià)與智能檢測(cè)，綜合評(píng)價(jià)需要主軸全生命周期數(shù)據(jù)支持，基于專家經(jīng)驗(yàn)、測(cè)量手段等構(gòu)建健康指標(biāo)，通過對(duì)健康指標(biāo)的歸一化和加權(quán)綜合，得到主軸健康評(píng)價(jià)結(jié)果，再通過綜合評(píng)價(jià)建立起不同健康狀態(tài)與系統(tǒng)響應(yīng)數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為實(shí)時(shí)智能檢測(cè)提供案例數(shù)據(jù)。智能檢測(cè)通過例如深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、智能參數(shù)優(yōu)化和遷移學(xué)習(xí)等混合建模，能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，快速檢測(cè)主軸當(dāng)前所處的健康狀態(tài)，智能化程度高，檢測(cè)過程中不依賴專家經(jīng)驗(yàn)。（3）退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)，分為4個(gè)步驟：1）通過健康評(píng)估得到主軸所處的健康等級(jí)。2）通過試驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)積累的方式，獲得主軸退化模板。3）通過歷史退化速度和模板比較聯(lián)合計(jì)算，得到退化至下一等級(jí)的大致時(shí)間區(qū)間。4）有多個(gè)退化模板時(shí)，將待測(cè)主軸與多個(gè)模板進(jìn)行相似度比較，選擇相似度最高的模板。（4）健康管理，對(duì)功能和數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理，利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法生成維護(hù)決策，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、功能集成化，構(gòu)建主軸健康保障/管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)主軸的預(yù)測(cè)性維護(hù)。

最終，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)將數(shù)據(jù)傳輸給信息存儲(chǔ)模塊，先驗(yàn)知識(shí)模塊和算法支持模塊，再通過混合建模技術(shù)，將分析結(jié)果導(dǎo)入主軸服務(wù)集合中，這包括健康評(píng)估，趨勢(shì)預(yù)測(cè)，統(tǒng)計(jì)分析，可視化交互，遠(yuǎn)程監(jiān)控。故障診斷，壽命預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)，最后再將服務(wù)集合App 的形式推送給相關(guān)人員，實(shí)現(xiàn)整個(gè)PHM 系統(tǒng)的集成。

4. PHM 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

國(guó)際上IEEE 正在制定PHM 相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，普及該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用，國(guó)內(nèi)對(duì)PHM 的應(yīng)用也方興未艾，與人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)深度融合，在不同應(yīng)用背景下實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目落地。

抽水蓄能機(jī)組運(yùn)行工況復(fù)雜，傳感器采集的信號(hào)往往呈現(xiàn)非平穩(wěn)、非線性、強(qiáng)噪聲、高相關(guān)等特點(diǎn)，如何針對(duì)這些特點(diǎn)開展針對(duì)性更強(qiáng)的PHM 技術(shù)研究，仍然是該領(lǐng)域內(nèi)重要的學(xué)術(shù)命題。

此外，PHM 的網(wǎng)絡(luò)化檢測(cè)、傳輸和應(yīng)用，將現(xiàn)有主要的離線分析方法變?yōu)樵诰€分析方法，融合多個(gè)信號(hào)，多種故障診斷和預(yù)測(cè)方法，多決策策略的信息技術(shù)以及和數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合都是PHM 技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。

5.結(jié)論

結(jié)合抽水蓄能機(jī)組的現(xiàn)狀需求，本文對(duì)PHM 技術(shù)內(nèi)容和關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行了介紹，并嘗試性的將該概念引入主軸的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)。希望通過本文的介紹和嘗試起到拋磚引玉的作用，使PHM 技術(shù)盡快在水電行業(yè)內(nèi)進(jìn)行探索，落地和普及，提升水電產(chǎn)品的維護(hù)維修水平，提升產(chǎn)品的技術(shù)含量，加快產(chǎn)業(yè)進(jìn)步，以迎接數(shù)字產(chǎn)品時(shí)代的到來。