程曉涵 汪愛明 蘇一新 孟國營

摘要： 提出了一種融合投影尋蹤的自回歸分析方法實現(xiàn)設備的預知維護。該預知維護方法是從設備關鍵部件處提取振動信號，經(jīng)分析和計算得出24種特征指標用以描述設備運行狀態(tài)；對24種特征指標分別提取一個時間序列并各自進行自回歸分析，得到各自對應的預測因子；利用投影尋蹤將前述預測因子投影到二維空間，然后分別建立預測因子投影值與相對應的特征指標值的擬合函數(shù)，進而推算出24種特征指標的未來值；再通過對24種特征指標的未來值在最佳投影方向矩陣下進行投影，根據(jù)投影值的分布情況判斷設備未來運行狀態(tài)是否存在異常，從而實現(xiàn)設備的預知維護。最后利用美國西儲大學軸承數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站公開發(fā)布的軸承探傷測試數(shù)據(jù)集中的內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)和山西省某洗煤廠主井皮帶機的減速器故障數(shù)據(jù)進行了驗證。關鍵詞： 故障診斷； 特征指標； 投影尋蹤； 評價體系； 預知維護方法

中圖分類號： TH165+.3； TP277文獻標志碼： A文章編號： 10044523（2016）04063107

DOI：10.16385/j.cnki.issn.10044523.2016.04.010

引言

目前設備的日常運行和維護工作基本上是依托于各種在線或者離線的監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)，并主要依靠門限報警方式，通過對不同的監(jiān)測參數(shù)設置一定的極限值進行超值報警，但當達到報警值時設備已經(jīng)出現(xiàn)了不同程度的損壞或性能降低，導致設備存在很大的安全隱患，并使維護維修工作存在嚴重的被動性，因此需要尋求方法實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的預知，及時采取維護措施。

設備運行狀況是否正常可以由不同的特征指標進行衡量，不同的特征指標對各類故障類型和不同的損傷程度可能表現(xiàn)出不同的靈敏度和響應特點，且相關性難以界定[12]，因此文章選取了24種特征指標對設備狀態(tài)進行描述，提出了一種基于投影尋蹤方法的設備預知維護方法，即采用基于24種特征指標的融合投影尋蹤方法的自回歸分析，實現(xiàn)了對設備零部件未來狀態(tài)的初步預測，并根據(jù)預測結(jié)果提出相應的維護維修建議。

Abstract： Equipment maintenance is passive when using traditional threshold alarm， so early detection of fault and prescient maintenance are badly in need. A method of regression analysis combined with projection pursuit method for equipments is put forward. The first step of this method is analyzing the vibration signal and calculating 24 characteristic indexes to describe the equipment running status. By extracting a time series respectively of these 24 characteristic indexes and regression analysis， predictors for each characteristic index are obtained. Predictors are respectively projected to twodimensional space using projection pursuit method， and then fitting functions between projection values of predictors and characteristic index are established， hereunder future values of 24 characteristic indexes are inferred. Then projecting these 24 future values under the best projection direction matrix and observation of distribution of projection values， whether the future status of the equipment abnormal could be judged and prescient maintenance of coal mine equipment could be realized. At last， the method proposed in this paper is verified by inner ring fault test data publicly released by the Case Western Reserve University Bearing Data Center website and failure data when gear reducer served to belt convey at main shaft of coal washery of one mining group in Shanxi Province was broken.

Key words： fault diagnosis； characteristic indexes； projection pursuit method； evaluation index system； predictive maintenance method