基于状态监测的预警管理系统研究与应用

张栋梁，魏中青

（北京化工大学 诊断与自愈工程研究中心，北京 100029）

现代流程工业设备趋向大型化、连续化、高速化和自动化，功能越来越多、结构越来越复杂，因此由于设备故障停工而造成的损失将会大大增加。如果在设备出了问题后维修，停产不仅带来经济上的巨大损失，而且设备带病工作有可能引起严重损害[1]。尤其对关键机组，它是整个石化生产装置的“心脏”，其运行状态直接影响整个企业的安全生产和经济效益。因此对于大型设备在线监测早期故障特征的预警是至关重要的。

但是目前预警技术与状态监测并没有有效地结合起来，而且目前的预警技术存在一定的缺陷。首先，特征参数的预警方式过于简单，只能针对机组各个通道振动的总体幅值设置报警限，当超过报警限时对应通道报警。其次，可选预警参数特征参数少且没有合理利用。当前监测系统主要是利用FFT技术，获得振动信号各个谐波的倍频特征值或分频特征值[2]。而且没有将这些特征参数有机结合起来。对于故障发生时，机组可能出现非稳态等复杂的工作状态，使得预警不准确。预警系统智能化程度相对比较低，其主要表现在特征参数学习获得阈值信息不准确，智能预警关头策略不够严谨以及预警特征数据智能存储不够完善等方面。

笔者将预警技术与状态监测结合起来，对大型机组尤其是关键机组的早期预警进行了详细地分析和研究。

1 基于监督学习的预警

基于状态监测的预警技术可以根据阈值学习方式以及报警判断方式的不同分为很多类，笔者主要针对基于监督学习的预警技术进行讨论。……