智能運維與健康管理全套課件

第1章緒論主講人：《智能運維與健康管理》本章導讀學習要求：了解發(fā)展智能運維與健康管理技術(shù)國內(nèi)外背景與重要意義；當前機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的發(fā)展水平與存在問題；掌握智能運維與健康管理核心技術(shù)的概念內(nèi)涵與體系結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)管理方法及智能運維方法；了解培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證關(guān)系?；緝?nèi)容及要點：本課程研究的背景、對象、意義與內(nèi)容；了解機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀；了解智能運維與健康管理技術(shù)的體系結(jié)構(gòu)與實現(xiàn)流程引言1機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷2智能運維與健康管理3講義提綱培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系4PART1.1引言1.1緒論5國際形勢：制造大國間的博弈智能制造成為國家具備強大競爭力與搶占發(fā)展制高點的關(guān)鍵技術(shù)，其關(guān)鍵要素之一為“遠程運維服務(wù)”。美國制造業(yè)復興美國“制造業(yè)回歸”的重要組成，智能制造是其主要內(nèi)容。德國工業(yè)4.0智能工廠、智能生產(chǎn)、智能物流是重要主題。日本超智能社會5.0以超智慧社會作為重要內(nèi)容，實現(xiàn)實現(xiàn)日本社會智能化。中國中國制造2025由制造大國到制造強國的轉(zhuǎn)變，制造+互聯(lián)網(wǎng)是關(guān)鍵，智能制造是主要內(nèi)容。1.1緒論6德國工業(yè)4.0對于世界制造業(yè)的發(fā)展影響最為深遠，要點概括為：建設(shè)一個網(wǎng)絡(luò)、研究三大主題、實現(xiàn)三項集成、實施八項計劃。一個網(wǎng)絡(luò)：信息物理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)（Cyber-PhysicalSystems簡稱CPS）；三大主題：智能工廠、智能生產(chǎn)、智能物流；三項集成：橫向集成、縱向集成與端對端的集成；實施八項計劃：建立標準化參考架構(gòu)、管理復雜系統(tǒng)、建設(shè)綜合的工業(yè)寬帶基礎(chǔ)設(shè)施、實現(xiàn)安全和保障、工作的組織和設(shè)計、培訓持續(xù)的職業(yè)發(fā)展、建立監(jiān)管框架、提高資源利用效率。圖1-1工業(yè)4.0框架圖1.1緒論7中國制造2025《智能制造工程實施指南（2016-2020）》中明確提到智能制造新模式關(guān)鍵要素之一為“遠程運維服務(wù)”。建有標準化信息采集與控制系統(tǒng)、自動診斷系統(tǒng)、基于專家系統(tǒng)的故障預測模型和故障索引知識庫；可實現(xiàn)裝備（產(chǎn)品）遠程無人操控、工作環(huán)境預警、運行狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與自修復；建立產(chǎn)品生命周期分析平臺、核心配件生命周期分析平臺、用戶使用習慣信息模型；可對智能裝備（產(chǎn)品）提供健康狀況監(jiān)測、虛擬設(shè)備維護方案制定與執(zhí)行、最優(yōu)使用方案推送、創(chuàng)新應(yīng)用開放等服務(wù)。圖1-1工業(yè)4.0框架圖設(shè)備的故障預測與健康管理（PrognosticandHealthManagement，簡稱PHM）是實現(xiàn)遠程運維、保障重大裝備可靠性的重要核心技術(shù)。1.1緒論8智能運維和健康管理對國民經(jīng)濟和國防安全意義重大在20世紀70年代起，A-7E飛機的發(fā)動機使用了發(fā)動機管理系統(tǒng)（EngineManagementSystem，簡稱EMS）成為PHM早期的經(jīng)典案例。中國的三一重工率先開啟智能生產(chǎn)、智能服務(wù)，自主開發(fā)企業(yè)控制中心(Enterprisecontrolcenter，ECC)可獲取設(shè)備的位置、累計工作時間、累計油耗等。在設(shè)備故障后可以依據(jù)傳回數(shù)據(jù)進行分析和排查，指導進行維修；能根據(jù)設(shè)備運行情況判斷用戶盈利及惡意拖欠債款行為，實現(xiàn)對設(shè)備遠程鎖定，維護企業(yè)利益。美國海軍A-7E攻擊機A-7E攻擊機TF41發(fā)動機三一重工18號廠房企業(yè)控制中心1.1緒論9智能運維和健康管理對國民經(jīng)濟和國防安全意義重大交通運輸能源電力太空技術(shù)國防工業(yè)航空動力國民經(jīng)濟領(lǐng)域重大裝備：如高速列車、航空發(fā)動機等，服役期占據(jù)產(chǎn)品全生命周期90%以上；運行中嚴重故障導致災(zāi)難性事故，如馬航失聯(lián)、國產(chǎn)新舟60全面停飛、挑戰(zhàn)者號空難；民用航空領(lǐng)域：民用飛機全壽命維修成本已達其價格的50%-120%；風電能源領(lǐng)域：現(xiàn)役風電裝備維護費用高達風電裝備總收入的20-25%；智能制造領(lǐng)域：數(shù)控機床服役性能監(jiān)控、刀具在線監(jiān)測、智能主軸微振動監(jiān)測與主動控制等，需要遠程監(jiān)測與控制技術(shù)。1.1緒論10智能運維和健康管理對國民經(jīng)濟和國防安全意義重大設(shè)備故障預測與健康管理（PrognosticandHealthManagement，簡稱PHM）是實現(xiàn)遠程運維、保障重大裝備可靠性重要核心技術(shù)，利用工業(yè)系統(tǒng)中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，進行信號處理和數(shù)據(jù)分析，提取出特征信息，并通過建模與故障機理分析，實現(xiàn)復雜和重大工業(yè)系統(tǒng)的健康狀態(tài)監(jiān)測、預測和管理。智能運維：在PHM基礎(chǔ)上，產(chǎn)生的一種新維修模式，包含完善的自檢和自診斷能力、對大型裝備進行實時監(jiān)測和故障報警，實施遠程故障集中報警和維護信息的綜合管理分析，減少對人員因素的依賴，逐步信任機器，實現(xiàn)機器的自判、自斷和自決。智能運維與健康管理技術(shù)對企業(yè)的運營管理乃至產(chǎn)品/設(shè)備的全壽命周期影響深遠，在確保設(shè)備的安全、穩(wěn)定、可靠運行與保障人身安全的同時，能夠提高企業(yè)生產(chǎn)效益、增強行業(yè)的國際競爭力和影響力，正在引領(lǐng)全球范圍內(nèi)新一輪制造業(yè)的設(shè)計、生產(chǎn)制造與維修保障體制的變革。PART1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷1.2.1故障監(jiān)測診斷的重要意義1.2.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.3機械故障監(jiān)測診斷現(xiàn)今存在的問題1.2.5總結(jié)1.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷121.2.1故障監(jiān)測診斷的重要意義機械故障診斷定義：是借助機械、力學、電子、計算機、信號處理、人工智能等學科方面的技術(shù)對連續(xù)運行機械設(shè)備的狀態(tài)和故障進行監(jiān)測、診斷的一門現(xiàn)代化科學技術(shù)，并且迅速發(fā)展成為一門新興學科。機械故障診斷理論與技術(shù)已成為國內(nèi)外的研究熱點。Google學術(shù)搜索關(guān)鍵詞英文名稱文獻篇數(shù)故障診斷faultdiagnosis25400損傷檢測damagedetection931002016~2018年Google學術(shù)故障診斷相關(guān)研究數(shù)量1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷131.2.1故障監(jiān)測診斷的重要意義會議名稱英文名稱舉行頻次設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷國際學術(shù)會議InternationalConferenceonConditionMonitoringandDiagnosis，CMD兩年一屆世界維修大會World?Congress?on?Maintenance，WCM兩年一屆國際結(jié)構(gòu)、材料和環(huán)境健康監(jiān)測大會InternationalConferenceonHealthMonitoringogStructure,MaterialandEnvironment，HMSME三年一屆結(jié)構(gòu)損傷評估國際會InternationalConferenceonDamageAssessmentofStructure，DAMAS兩年一屆狀態(tài)監(jiān)測與診斷工程管理Conditionmonitoringanddiagnosticengineeringmanagement,COMADEM每年一屆機械失效預防技術(shù)Machineryfailurepreventiontechnology,MFPT每年一屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷學術(shù)會議兩年一屆全國設(shè)備監(jiān)測診斷與維護學術(shù)會議每年一屆具有影響力的故障診斷相關(guān)國際、國內(nèi)會議信息1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷141.2.2故障監(jiān)測診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀機械故障診斷研究是機器或機組運行狀態(tài)的變化在診斷信息中的反映，由數(shù)據(jù)采集、特征提取、模式識別、故障預知組成。同時，故障機理承擔著數(shù)據(jù)和特征之間聯(lián)系，研究可分為信號獲取與傳感技術(shù)、故障機理與征兆聯(lián)系、信號處理與特征提取、識別分類與智能決策。信號獲取與傳感器技術(shù)可靠的信號獲取與先進的傳感技術(shù)，是機械故障診斷的前提。各國學者致力于傳感技術(shù)與機械設(shè)備的結(jié)合。2009年美國三院院士、西北大學機械工程系A(chǔ)CHENBACH教授將傳感技術(shù)等列入結(jié)構(gòu)健康監(jiān)控重要研究范疇內(nèi)；美國斯坦福大學KIREMIDJIAN開展了傳感網(wǎng)絡(luò)方面的研究；日本東京大學TAKEDA等人在復合材料結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測傳感方面取得顯著成果。南京航空航天大學對結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的壓電陣列技術(shù)進行了研究；武漢理工大學對光纖傳感技術(shù)應(yīng)用于機械設(shè)備監(jiān)測方面進行研究。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷151.2.2故障監(jiān)測診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀故障機理與征兆聯(lián)系研究故障的產(chǎn)生機理和表征形式，是為掌握故障形成和發(fā)展過程,了解故障內(nèi)在本質(zhì)及特征，建立合理故障模式，是機械故障診斷的基礎(chǔ)。日本白木萬博自六七十年代以來，發(fā)表了大量的故障診斷方面文章，總結(jié)了豐富的現(xiàn)場故障處理經(jīng)驗并進行了理論分析；美國Bently公司的轉(zhuǎn)子動力學研究所對轉(zhuǎn)子和軸承系統(tǒng)典型故障機理進行了大量試驗研究并發(fā)表了不少論文；意大利學者BACHSCHMID等人在MSSP國際期刊上主編一期裂紋研究綜述文章，從裂紋轉(zhuǎn)子模型、裂紋機理等多方面做了相關(guān)的論述；聞邦椿和陳予恕基于混沌和分岔理論對軸系非線性動力學行為研究；劉楊等基于非線性有限元法建立了雙盤耦合故障轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學模型，并通過實驗研究分析了不同轉(zhuǎn)速下的系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)特性。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷161.2.2故障監(jiān)測診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀信號處理與診斷方法從運行動態(tài)信號中提取出故障征兆，是機械故障診斷的必要條件。現(xiàn)代信號處理方法大致分為時域、頻域以及相結(jié)合的時頻域處理方法。隨著信號處理的方法從經(jīng)典的FFT到更強大的小波變換再到自適應(yīng)強的EMD以及其他方法不斷的發(fā)展，機械診斷研究也在如日中天的進行著。國外Thalji等詳細綜述了利用時域統(tǒng)計指標來診斷軸承故障的優(yōu)缺點；馬來西亞MOHAMMAD等人討論了各種狀態(tài)監(jiān)測與信號處理方法的原理與特點；美國斯坦福大學IHN在復合材料結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方面取得了顯著的研究成果；英國曼徹斯特和哈德菲爾德大學BALL團隊長期從事故障診斷的研究工作；Haile等人利用盲源分離方法來分析旋翼飛機的軸承故障；在時頻分析方面，帝國理工大學Ahrabian等學者將同步壓縮變換方法從一維擴展成并行多維，提高算法的抗噪聲性能；1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷171.2.2故障監(jiān)測診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀信號處理與診斷方法國內(nèi)郭遠晶等提出了一種基于STFT時頻譜系數(shù)收縮的旋轉(zhuǎn)機械故障振動信號降噪方法，該方法能夠從噪聲混合信號中恢復出時域降噪信號；胥永剛等人提出并利用了基于形態(tài)分量分析（MorphologicalComponentAnalysis，MCA）的雙樹復小波降噪方法成功的對仿真信號和某軋機齒輪箱打齒故障早期信號提取出強背景噪聲下的微弱故障特征信息；Wang等詳細綜述了有關(guān)譜峭度的理論發(fā)展和與之相關(guān)的應(yīng)用研究，為推動該方法在機械故障診斷領(lǐng)域的廣泛使用提供了基礎(chǔ)；EMD是近階段較新的且從最本質(zhì)的模式分量出發(fā)的方法，蔣超等提出了基于快速譜峭度圖的選取方法，選取出EEMD處理后中反應(yīng)故障最敏感的分量，并將其應(yīng)用于滾動軸承故障診斷中；雷亞國等[47]將EEMD自適應(yīng)的應(yīng)用到齒輪故障診斷中，自適應(yīng)的改變加入信號中的白噪聲，提高了診斷的準確性。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷181.2.2故障監(jiān)測診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀識別分類與智能決策計算機人工智能和機器學習技術(shù)的快速進步使得故障診斷系統(tǒng)逐步向智能化方向發(fā)展，專家系統(tǒng)，模糊集理論，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機等技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。智能故障診斷：就是模擬人類思考的過程，通過有效地獲取、傳遞和處理診斷信息，模擬人類專家，以靈活的策略對監(jiān)測對象的運行狀態(tài)和故障做出準確的判斷和最佳的決策。作用：具有學習功能和自動獲取診斷信息對故障進行實時診斷的能力，所以是實現(xiàn)機械故障診斷的應(yīng)用關(guān)鍵。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷191.2.2故障監(jiān)測診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀識別分類與智能決策Mechefske采用模糊集理論對軸承在不同狀態(tài)下的頻譜進行分類。Saravanan等將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機相結(jié)合，并將其應(yīng)用于齒輪箱故障識別，對比了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機的識別效果。Yang等根據(jù)風機齒輪箱結(jié)構(gòu)特征構(gòu)建故障樹模型，開發(fā)了風機齒輪箱故障診斷專家系統(tǒng)，并成功應(yīng)用于風機的健康維護。美國密執(zhí)安大學倪軍、辛辛那提大學李杰等在美國自然科學基金(NSF)的資助下，聯(lián)合工業(yè)界共同成立了“智能維護系統(tǒng)(IMS)中心”，致力于對機械設(shè)備性能衰退分析和預測性維護方法的研究。國內(nèi)，雷亞國等提出了一種基于深度學習理論的機械裝備健康監(jiān)測新方法。該方法擺脫了對大量信號處理技術(shù)和診斷經(jīng)驗的依賴，實現(xiàn)了故障特征的自適應(yīng)提取和健康狀態(tài)的智能診斷；1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷201.2.3機械故障監(jiān)測診斷現(xiàn)今存在的問題故障機理研究不足

故障機理：通過理論或大量的試驗分析，得到反映設(shè)備故障狀態(tài)信號與設(shè)備系統(tǒng)參數(shù)聯(lián)系的表達式，依之改變系統(tǒng)的參數(shù)可改變設(shè)備的狀態(tài)信號。機理研究可以揭示故障萌生和演化的一般規(guī)律，建立起故障與征兆之間的內(nèi)在聯(lián)系和映射關(guān)系，其具體的研究過程如下：根據(jù)研究對象的物理特點，建立相應(yīng)數(shù)學力學模型；通過仿真研究獲得其響應(yīng)特征；結(jié)合試驗修正模型，準確獲知某一故障的表征。上述過程是故障機理和故障征兆研究有效手段，也是機械故障診斷技術(shù)重要基礎(chǔ)和依據(jù)。通常獲得某系統(tǒng)全面故障數(shù)據(jù)樣本是不現(xiàn)實的，只有通過機理仿真研究才能對系統(tǒng)未知故障和弱故障進行有效預知和識別，c從而避免漏診和誤診。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷211.2.3機械故障監(jiān)測診斷現(xiàn)今存在的問題故障機理研究不足當前研究中對機械故障機理研究重視不足，是由很多原因造成的，尤其很多典型故障特征都是沿用經(jīng)典的成果，主要原因有以下幾點：大型裝備的故障機理研究通常需要涉及繁多的數(shù)學、力學等知識，即工程結(jié)構(gòu)的簡化和力學模型的建立都存在較大難度；故障機理研究需要結(jié)合大量的試驗驗證，一個模型簡化合理、故障模擬典型、制造精度保證和測試數(shù)據(jù)可靠的試驗臺，往往不是一朝一夕可以實現(xiàn)的，需要持久、大量的資源投入；實驗室針對單一故障的準確表征，還需要工程實際的驗證，單一的故障特征在實際工程中往往可遇而不可求。目前針對旋轉(zhuǎn)機械所建立的故障模擬試驗臺和理論研究較多，但是針對往復機械和專用機械理論和實驗研究偏少。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷221.2.3機械故障監(jiān)測診斷現(xiàn)今存在的問題故障診斷方法有限機械設(shè)備診斷首先要對從各類運轉(zhuǎn)設(shè)備中所獲取的各種信號進行分析，通過適當分析，提取信號中的各種特征信息，進而獲得與故障相關(guān)的征兆，最終利用征兆進行故障診斷。工程實踐表明不同類型的機械故障在動態(tài)信號中會表現(xiàn)出不同的特征波形。齒輪和軸承等機械零部件出現(xiàn)剝落和裂紋等故障，往復機械的氣缸、活塞、氣閥磨損缺陷，其運行中產(chǎn)生沖擊振動呈現(xiàn)接近單邊振蕩衰減的響應(yīng)波形，而且隨著損傷程度的發(fā)展，其特征波形也會發(fā)生改變。旋轉(zhuǎn)機械失衡振動的波形與正弦波相似；內(nèi)燃機燃爆振動波形是具有高斯函數(shù)包絡(luò)的高頻信號。目前廣泛應(yīng)用傅里葉變換、短時傅里葉變換、小波變換、第二代小波變換和多小波變換等都是基于內(nèi)積原理的特征波形基函數(shù)信號分解，旨在靈活運用與特征波形相匹配基函數(shù)去更好地處理信號，提取故障特征，實現(xiàn)故障診斷。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷231.2.3機械故障監(jiān)測診斷現(xiàn)今存在的問題故障診斷方法有限故障診斷方法研究中提出了許多有效的“望聞問測”診斷手段，但是近年來的理論分析和工程應(yīng)用表明，針對早期故障、微弱故障、復合故障、系統(tǒng)故障等的診斷方法還存在不足，可靠的診斷方法有限。理論層面：經(jīng)快速傅里葉變換得到的離散頻譜，其頻率、幅值和相位均可能產(chǎn)生一定的誤差，單頻率諧波信號加矩形窗時的幅值誤差最大誤差從理論上可以達到36.4%。即使加其他窗時，也不能完全消除此誤差，加Hanning窗且只進行幅值恢復時的最大幅值誤差仍高達15.3%，相位誤差高達±90°，頻率最大誤差為0.5個頻率分辨率。工程層面：機械設(shè)備運行過程中不可避免產(chǎn)生損傷和出現(xiàn)早期故障，具有潛在性和動態(tài)響應(yīng)的微弱性；復合故障和系統(tǒng)故障由于多因素耦合和傳遞路徑復雜，導致單一的信號處理方法難以有效溯源故障成因，因此，如航空發(fā)動機振動故障診斷至今沒有很好的解決方法。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷241.2.3機械故障監(jiān)測診斷現(xiàn)今存在的問題智能診斷系統(tǒng)薄弱現(xiàn)代機械裝備朝著大型化、復雜化、高速化、自動化和智能化方向發(fā)展，迫切需求融合智能傳感網(wǎng)絡(luò)、智能診斷算法和智能決策預示的智能診斷系統(tǒng)、專家會診平臺和遠程診斷技術(shù)等。發(fā)展智能化的診斷方法，是故障診斷的一條全新的途徑，目前已廣泛應(yīng)用，成為設(shè)備故障診斷的主要方向。不同類型的智能診斷方法針對某一特定的、相對簡單的對象進行故障診斷時有其各自的優(yōu)點和不足，例如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)需要的訓練樣本獲取困難。模糊故障診斷技術(shù)需要由先驗知識人工確定隸屬函數(shù)及模糊關(guān)系矩陣，但實際獲得與設(shè)備情況相符的隸屬函數(shù)及模糊關(guān)系矩陣存在許多困難。專家系統(tǒng)診斷技術(shù)存在知識獲取“瓶頸”，缺乏有效的診斷知識表達方式，推理效率低。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷251.2.3機械故障監(jiān)測診斷現(xiàn)今存在的問題智能診斷系統(tǒng)薄弱人工智能診斷方法大部分都需要滿足一定假設(shè)條件和人為設(shè)置參數(shù)，其智能化診斷能力薄弱，因此，研究中通過仿真驗證故障診斷算法較多，智能診斷方法的推廣性得不到很好的驗證。實現(xiàn)智能化診斷僅靠一兩種方法難以滿足現(xiàn)實要求，其應(yīng)用也會一定程度局限，若將幾種性能互補的智能診斷技術(shù)適當組合、取長補短、優(yōu)勢互補，其解決問題的能力勢必會大大提高。重點研究影響現(xiàn)有人工智能診斷方法推廣使用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，建立在故障機理等底層基礎(chǔ)研究的人工智能方法，形成知識豐富、推理正確、判斷準確、預示合理、結(jié)論可靠的設(shè)備智能診斷與預示的實用技術(shù)。避免簡單地借助人工智能方法和技術(shù)進行設(shè)備智能診斷的應(yīng)用，忽視底層基礎(chǔ)研究，因為沒有底層的機械故障診斷基礎(chǔ)研究，上層的人工智能方法和技術(shù)就難以解決實際的工程問題。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷261.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向安全生產(chǎn)和國民經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展對機械設(shè)備進行故障診斷提出了更高的要求，特別是迫切要求為工程實際中大型復雜機械設(shè)備開展早期、動態(tài)、定量和智能的故障診斷與預示，機械故障診斷學在科學和技術(shù)層面上面臨著嚴峻挑戰(zhàn)，同樣也迎來發(fā)展機遇，其基礎(chǔ)研究必須在以下6個方面有所突破：實現(xiàn)由表象研究到機理研究的突破故障機理是反映故障的原因和效應(yīng)，是通過理論或大量實驗分析得到反映設(shè)備故障狀態(tài)信號與設(shè)備系統(tǒng)參數(shù)之間聯(lián)系的表達式。加強故障機理研究是認識客觀事物的科學實踐。傳統(tǒng)的機械設(shè)備故障診斷多以研究已有故障的信號特征為基礎(chǔ)，對于新的設(shè)備故障預警便因沒有故障案例可循而不免漏診。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷271.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由表象研究到機理研究的突破針對新型旋轉(zhuǎn)和往復機械的機電液系統(tǒng)，如風電裝備、工業(yè)燃氣輪機、高速動車組列車等，其特殊服役環(huán)境下系統(tǒng)的故障機理和故障演化動力學還有待于深入地分析及研究。例如：利用間隙機構(gòu)動力學，研究不同間隙大小對應(yīng)的信號頻譜特征，甚至建立起間隙大小和信號特征的定量關(guān)系，用于指導機構(gòu)間隙的故障診斷；針對典型的不對中故障，建立數(shù)學和力學模型，搭建試驗平臺，研究不對中所對應(yīng)的故障征兆和頻譜特征。實際工程應(yīng)用中，韓剛等研究了航空發(fā)動機葉片和轉(zhuǎn)子在氣流激勵下的非線性動態(tài)響應(yīng)，揭示了顫振產(chǎn)生、發(fā)展的機理和演變規(guī)律；劉楊等基于非線性有限元法建立了雙盤耦合故障轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學模型，并通過實驗研究分析了不同轉(zhuǎn)速下的系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)特性。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷281.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由定性研究到定量研究的突破故障機理障診斷的研究工作通?？梢詣澐譃樗膫€層次：確定故障是否存在；能夠確定故障的位置；能確定故障的損傷程度；剩余壽命預測與可靠性評估。如果將前兩個層次的工作稱為定性研究的話，那么后兩個層次的工作就是定量研究。定性研究是定量研究的重要基礎(chǔ)，定量研究的第三和第四層次的研究緊密相連，因為在沒有準確損傷程度評估的情況下，裝備剩余壽命預測和可靠性評估將成為無源之水。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷291.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由定性研究到定量研究的突破故障的定量診斷需要識別損傷等故障的部位、種類以及程度，從而揭示設(shè)備故障狀態(tài)的發(fā)生、發(fā)展及演化規(guī)律，為機械設(shè)備的安全性分析、可靠性評估和壽命預測提供基礎(chǔ)性依據(jù)。發(fā)展方向：針對重大裝備典型結(jié)構(gòu)，如航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子、大型飛機機身、大型風力機齒輪箱和典型復合材料結(jié)構(gòu)，首先應(yīng)開展裂紋損傷等故障的動態(tài)在線診斷，然后在裂紋損傷定量診斷的基礎(chǔ)上，對狀態(tài)退化識別與剩余安全壽命預測。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷301.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由單故障研究到群故障研究的突破單故障診斷目前依靠信號處理相關(guān)方法，適用于故障振動信號特征與其他干擾成分頻譜容易區(qū)分的場合，通常容易實現(xiàn)，但實際中存在精度不高、泛化能力不強以及通用性較差等缺陷，制約了在工程中應(yīng)用。由于故障原因往往不單一，旋轉(zhuǎn)機械故障是多種故障因素耦合的結(jié)果，盲目地以單一故障對機械裝備做以診斷會造成漏判甚至誤判。機械裝備核心部件的磨損、剝落、裂紋等故障往往同時出現(xiàn)或者先后級聯(lián)發(fā)生，其振動信號并非多個單故障征兆信號簡單疊加，表現(xiàn)為故障特征信號相互耦合，這種群故障的產(chǎn)生給故障確診帶來更大的困難。研究方向：群故障診斷是一個多故障的模式識別問題，亟待研究出群故障耦合特征的一次性分離和診斷的相關(guān)方法，群故障診斷是今后故障診斷又一重要發(fā)展方向。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷311.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由超強故障研究到微弱故障研究的突破超強故障：是指機械故障已發(fā)展到中晚期，故障特征明顯，機械零部件性能已嚴重退化，若不及時采取處理手段，可能造成重大事故。針對機械設(shè)備超強故障的診斷，其故障特征容易提取，故障狀態(tài)也容易識別。然而僅能診斷超強故障限制了故障診斷技術(shù)在工程中的應(yīng)用。從超強故障診斷研究轉(zhuǎn)向微弱故障診斷研究轉(zhuǎn)變：及時掌握設(shè)備的性能退化過程以及故障的動態(tài)演化過程，對故障的發(fā)生發(fā)展做到防微杜漸，針對不同故障狀態(tài)，采取適當措施。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷321.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由超強故障研究到微弱故障研究的突破微弱故障：通常處于早期階段或者潛伏狀態(tài)，具有癥狀不明顯、特征信息微弱等特點，也可能已發(fā)展到中晚期，但故障特征被強噪聲淹沒，致使故障特征微弱，不易識別，如：齒輪箱的齒輪和軸承同時故障時，齒輪箱振動信號中包含表征齒輪故障的幅值調(diào)制成份和表征軸承故障的周期性沖擊脈沖，但弱故障特征會淹沒在較強故障特征中，直接進行分析診斷容易造成漏判或誤判；離心壓縮機中有裂紋葉片的異常振動會反映到流體的壓力脈動中，而實際中裂紋造成的異常振動非常小，故障特征頻率異常微弱，故障難識別。發(fā)展方向：研究微弱故障特征增強方法和強噪背景下故障特征提取方法，同時為了準確提取微弱故障特征，研究故障演化過程與征兆間的映射關(guān)系，保證微弱故障特征提取的準確性和有效性。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷331.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由零部件故障研究到機械系統(tǒng)故障研究的突破機械設(shè)備的零部件故障診斷主要是針對齒輪、軸承和轉(zhuǎn)子等機械系統(tǒng)中關(guān)鍵零部件的故障進行監(jiān)測和診斷。然而，機械系統(tǒng)的相互作用才是故障產(chǎn)生的本質(zhì)原因，零部件故障診斷只能診斷出誘發(fā)性故障，不能根治機械系統(tǒng)的故障隱患。研究方向：注重將機械設(shè)備看作多層次、非線性的復雜整體，首先建立多維和多參數(shù)復雜系統(tǒng)模型，然后從系統(tǒng)的整體性和系統(tǒng)的聯(lián)系性出發(fā)，深入研究系統(tǒng)內(nèi)部各組成部分的動力特性、相互作用和依賴關(guān)系，得出零部件故障的初步結(jié)論，接著探索系統(tǒng)故障的根源，找出原發(fā)性故障，從而根除機械設(shè)備故障隱患。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷341.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由特征頻率故障識別到多源信息智能診斷的突破機械系統(tǒng)發(fā)生故障時，機械運行狀態(tài)會發(fā)生變化，相應(yīng)伴有故障特征頻率產(chǎn)生。特征頻率故障識別：應(yīng)用最廣泛，針對某故障零部件，采用各類分析方法，識別其特征頻率，通過對特征頻率判斷確定故障類型、狀態(tài)?，F(xiàn)代機械裝備的趨勢是大型化、復雜化、高速化、自動化和智能化，故障的產(chǎn)生原因復雜，這就導致：設(shè)備振動激勵源較多，振動信號中包含了不同零部件的振動特征信息，特征頻率的提取越來越來困難，信號分析方法越來越復雜。不同故障的特征體現(xiàn)在不同類型的特征信號上，單一特征信號診斷方法不確定度較高；1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷351.2.4未來故障監(jiān)測診斷突破方向?qū)崿F(xiàn)由特征頻率故障識別到多源信息智能診斷的突破多源信息融合技術(shù)定義：充分利用多個傳感器資源，通過對各種觀測信息的合理支配和使用，在空間和時間上把互補的與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準則結(jié)合起來，產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋或描述，同時產(chǎn)生新的融合結(jié)果，以提高整個系統(tǒng)的有效性。多源信息融合技術(shù)作用：可對多種故障特征數(shù)據(jù)進行綜合處理，給出更可靠診斷結(jié)果，可以有效提高故障的確診率，避免誤診、漏診。如：往復式壓縮機故障診斷手段主要通過對振動信號和性能參數(shù)特征提取分析，存在特征不易識別和單一特征信號診斷不確定性高的問題。通過使用多源信息融合技術(shù)融合往復式壓縮機的振動信號、溫度信號、活塞桿沉降量信號來實現(xiàn)對故障診斷，可以更好解決上述問題。1.2機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷361.2.5總結(jié)目前我國機械故障診斷領(lǐng)域在理論基礎(chǔ)、框架體系和工程應(yīng)用等方面不斷發(fā)展完善，取得大量具有自主知識產(chǎn)權(quán)的研究成果，但對比國外當前發(fā)展程度，我國存在不少距離需要追趕。隨著世界各主要國家提出自己的制造業(yè)發(fā)展計劃，我國也進一步加大了對機械故障診斷研究的支持，為C919大飛機、“遼寧號”航母、高鐵等裝備，提供更好的故障診斷技術(shù)支撐。故障診斷領(lǐng)域有許多未知等待探索，理論基礎(chǔ)研究和工程實際結(jié)合，實現(xiàn)相關(guān)技術(shù)更深層次的突破是推動持續(xù)發(fā)展的原動力。在未來積極將理論和工程相結(jié)合，深入研究，推動故障診斷學科發(fā)展，為我國甚至人類文明進步做出更大貢獻。PART1.3智能運維與健康管理1.3.1故障預測與健康管理1.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理1.3.3智能運維1.3智能運維與健康管理38故障預測和健康管理技術(shù)的重要性在航空、航天、通信、工業(yè)應(yīng)用等領(lǐng)域的工程系統(tǒng)日趨復雜，系統(tǒng)的綜合化、智能化程度不斷提高，研制、生產(chǎn)尤其是維護和保障的成本也越來越高；由于組成環(huán)節(jié)和影響因素的增加，發(fā)生故障和功能失效幾率逐漸加大，復雜系統(tǒng)的健康管理和智能運維逐漸成為焦點問題。以預測技術(shù)為PHM技術(shù)(prognosticsandhealthmanagement)獲得越來越多的重視和應(yīng)用,PHM作為一門新興的、多學科交叉的綜合性技術(shù)，正在引領(lǐng)全球范圍內(nèi)新一輪制造業(yè)維修保障體制的變革。PHM技術(shù)實現(xiàn)裝備視情維修、自主式保障等新思想、新方案的關(guān)鍵技術(shù)，受到了美英等科技強國的高度重視。根據(jù)PHM產(chǎn)生的重要信息，制定合理的運營計劃、維修計劃、保障計劃，以最大限度的減少緊急（時間因素）維修事件的發(fā)生，減少千里（空間因素）馳援事件的發(fā)生，減少財物損失，從而降低系統(tǒng)費效比，具有急迫的現(xiàn)實需求和重大的工程價值。1.3智能運維與健康管理39故障預測和健康管理技術(shù)的重要性在設(shè)備的使用和維護過程中，傳統(tǒng)采用定期維修策略來維持設(shè)備可靠性和預防重大事故，但是，傳統(tǒng)采用定期維修策略存在很多問題：由于機械設(shè)備存在個體差異，甚至有些設(shè)備具有難以發(fā)現(xiàn)的潛在缺陷，極高的設(shè)計可靠性與制造可靠性標準不能避免個體設(shè)備的故障發(fā)生；在使用過程中機械設(shè)備所經(jīng)歷的運行工況、外部環(huán)境及突發(fā)因素千差萬別，運行時間與故障發(fā)生的相關(guān)性越來越小，定期維修策略不能有效維護設(shè)備?！扒肪S修”與“過維修”的問題在定期運行維護中非常突出。即，許多設(shè)計可靠性極高的設(shè)備在遠低于預期壽命內(nèi)出現(xiàn)難以預期故障，而另一些設(shè)備在仍然可以健康可靠運行之時就遭受了維修甚至更換。針對正在服役的大型關(guān)鍵設(shè)備，在維修更換數(shù)據(jù)和實時退化數(shù)據(jù)建模的基礎(chǔ)上，進行可靠性的動態(tài)評估和故障的實時預測，以及基于評估和預測信息制定科學有效的健康管理策略，是非常重要的研究課題。1.3智能運維與健康管理40故障預測和健康管理技術(shù)的重要性一系列支持PHM與智能運維相關(guān)研究的國家戰(zhàn)略計劃和文件相繼頒布《中國制造2025》明確指出“堅持把質(zhì)量為先作為建設(shè)制造強國的生命線”

。實施基于故障預測的PHM技術(shù)是國產(chǎn)設(shè)備實現(xiàn)質(zhì)量升級的一個重要方向。《國家中長期規(guī)劃(2006-2020年)

》設(shè)立了“重大產(chǎn)品重大設(shè)施預測技術(shù)專題”

。國家高技術(shù)技術(shù)發(fā)展計劃(863計劃)設(shè)立“重大產(chǎn)品和重大設(shè)施壽命預測專題”。國家自然科學基金委分別在工程與材料科學部、信息科學部、數(shù)理科學部和管理科學部等多個學部設(shè)立了可靠性及故障預測的相關(guān)方向?！巴ㄟ^壽命預測和可靠性共性理論與前沿技術(shù)的研究，為提高我國重大裝備、設(shè)施、工程的安全可靠運行能力，預防重大事故，增強高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的國際競爭力，提供壽命預測與可靠性分析的關(guān)鍵技術(shù)、方法和手段?！遍_展故障預測與健康管理技術(shù)、設(shè)備智能運維研究能確保機械設(shè)備的安全、穩(wěn)定、可靠運行，保障人身安全，提高生產(chǎn)部門生產(chǎn)效益，樹立企業(yè)信譽和形象，增強行業(yè)國際競爭力和影響力，帶來良好的經(jīng)濟效益與社會效益。1.3智能運維與健康管理411.3.1故障預測與健康管理PHM的概念與內(nèi)涵PHM內(nèi)涵：PHM技術(shù)從外部測試、機內(nèi)測試、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷發(fā)展而來，涉及故障預測和健康管理兩方面內(nèi)容。PHM概念：故障預測（Prognostics）是根據(jù)系統(tǒng)歷史和當前的監(jiān)測數(shù)據(jù)診斷、預測其當前和將來的健康狀態(tài)、性能衰退與故障發(fā)生的方法；PHM概念：健康管理（HealthManagement）是根據(jù)診斷、評估、預測的結(jié)果等信息，可用的維修資源和設(shè)備使用要求等知識，對任務(wù)、維修與保障等活動做出適當規(guī)劃、決策、計劃與協(xié)調(diào)的能力。1.3智能運維與健康管理421.3.1故障預測與健康管理PHM的概念與內(nèi)涵PHM目的和作用：PHM技術(shù)是裝備管理從事后處置、被動維護，到定期檢查、主動防護，再到事先預測、綜合管理不斷深入的結(jié)果，旨在實現(xiàn)：從基于傳感器的診斷向基于智能系統(tǒng)的預測轉(zhuǎn)變從忽略對象性能退化的控制調(diào)節(jié)向考慮對象性能退化的控制調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)變從靜態(tài)任務(wù)規(guī)劃向動態(tài)任務(wù)規(guī)劃轉(zhuǎn)變從定期維修到視情維修轉(zhuǎn)變從被動保障到自主保障轉(zhuǎn)變1.3智能運維與健康管理431.3.1故障預測與健康管理PHM的概念與內(nèi)涵故障的概念：既是狀態(tài)又是過程，從萌生到發(fā)生的退化全過程歷經(jīng)了多狀態(tài)，狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移具有隨機過程的特點，動力裝備退化過程本質(zhì)是狀態(tài)隨機轉(zhuǎn)移過程。故障預測作用：可向短期協(xié)調(diào)控制提供調(diào)參時機，向中期任務(wù)規(guī)劃提供參考信息，向維護決策提供依據(jù)信息。是實現(xiàn)控制調(diào)參、任務(wù)規(guī)劃、視情維修的前提，是提高裝備可靠性、安全性、維修性、測試性、保障性、環(huán)境適應(yīng)性和降低全壽命周期費用的核心，是實現(xiàn)裝備兩化融合的關(guān)鍵。1.3智能運維與健康管理441.3.1故障預測與健康管理PHM的概念與內(nèi)涵故障預測優(yōu)點：可估計出當前健康狀態(tài)，提供維修前時間段預計；估計的當前健康狀態(tài)是及時調(diào)整控制器參數(shù)依據(jù)，是規(guī)劃中期任務(wù)重要參考；根據(jù)預計時間段進行遠期維護時機和維護地點的優(yōu)化決策，更科學合理地制定維護計劃，可為保障備件調(diào)度調(diào)配提供充足的時間。故障預測與故障診斷的比較1.3智能運維與健康管理451.3.1故障預測與健康管理PHM的概念與內(nèi)涵基于退化的剩余壽命預測方法基于失效時間的可靠性評估缺點：難以獲得滿足大樣本條件的失效樣本，并且只考慮失效時刻的信息而難以考慮這些時變過程參量對失效的影響。因此，難以將其可靠性評定的結(jié)果推廣到實際上多變工況與和環(huán)境中。分類：基于失效物理的模型、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型和融合方法。其中，建立基于失效物理的模型需要深入了解產(chǎn)品失效機理，完整的失效路徑，材料特性，以及工作環(huán)境等?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的模型是根據(jù)傳感器信息數(shù)據(jù)特征進行預測。1.3智能運維與健康管理461.3.1故障預測與健康管理PHM的體系結(jié)構(gòu)PHM較為典型的體系架構(gòu)是OSA-CBM（OpenSystemArchitectureforCondition-BasedMaintenance）系統(tǒng)，是美國國防部組織相關(guān)研究機構(gòu)和大學建立的一套開放式PHM結(jié)構(gòu)體系，是PHM研究領(lǐng)域內(nèi)的重要參考。OSA-CBM體系結(jié)構(gòu)作為PHM體系結(jié)構(gòu)的典范，是面向一般對象的單維度七模塊的功能體系結(jié)構(gòu)；該體系結(jié)構(gòu)重點考慮了中期任務(wù)規(guī)劃和長期維護決策，而對基于裝備性能退化的短期管理功能考慮不足。1.3智能運維與健康管理471.3.1故障預測與健康管理PHM的體系結(jié)構(gòu)CBM體系結(jié)構(gòu)CBM體系結(jié)構(gòu)如左圖所示，主要包括：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預處理、狀態(tài)監(jiān)測、健康評估、故障預測、決策推理和任務(wù)規(guī)劃1.3智能運維與健康管理481.3.1故障預測與健康管理PHM的體系結(jié)構(gòu)PHM系統(tǒng)功能：在功能上由數(shù)據(jù)獲取、特征提取、狀態(tài)監(jiān)測、健康評估、故障預測、維修決策、集成控制等7個功能模塊組成：數(shù)據(jù)獲?。―ataAcquisition，DA）：分析PHM的數(shù)據(jù)需求，選擇合適的傳感器（如應(yīng)變片、紅外、霍爾）在恰當?shù)奈恢脺y量所需的物理量（如壓力、溫度、電流），并按照定義的數(shù)字信號格式輸出數(shù)據(jù)。特征提?。‵eatureExtraction，F(xiàn)E）：對單/多維度信號提取特征，主要涉及濾波、求均值、譜分析、主分量分析、線性判別分析等常規(guī)信號處理、降維方法，旨在獲得能表征被管理對象性能的特征。狀態(tài)監(jiān)測（ConditionMonitor，CM）：對實際提取的特征與不同運行條件下的先驗特征進行比對，對超出了預先設(shè)定閾值的提取特征，產(chǎn)生報警信號；涉及閾值判別、模糊邏輯等方法。1.3智能運維與健康管理491.3.1故障預測與健康管理PHM的體系結(jié)構(gòu)PHM系統(tǒng)功能：在功能上由數(shù)據(jù)獲取、特征提取、狀態(tài)監(jiān)測、健康評估、故障預測、維修決策、集成控制等7個功能模塊組成：健康評估（HealthAssessment，HA）：健康評估的首要功能是判定對象當前的狀態(tài)是否退化，若發(fā)生了退化則需要生成新的監(jiān)測條件和閾值，健康評估需要考慮對象的健康歷史、運行狀態(tài)和負載情況等。涉及數(shù)據(jù)層、特征層、模型層融合等方法。故障預測（PrognosisAssessment，PA）：故障預測的首要功能是在考慮未來載荷情況下根據(jù)當前健康狀態(tài)推測未來，進而預報未來某時刻健康狀態(tài)的，或者在給定載荷曲線的條件下預測剩余使用壽命，可以看做是對未來狀態(tài)的評估。涉及跟蹤算法、一定置信區(qū)間下的RUL預測算法。1.3智能運維與健康管理501.3.1故障預測與健康管理PHM的體系結(jié)構(gòu)PHM系統(tǒng)功能：在功能上由數(shù)據(jù)獲取、特征提取、狀態(tài)監(jiān)測、健康評估、故障預測、維修決策、集成控制等7個功能模塊組成：維修決策（MaintenanceDecision，MD）：根據(jù)健康評估和故障預測提供的信息，以任務(wù)完成、費用最小等為目標，對維修時間、空間做出優(yōu)化決策，進而制定出維護計劃，制定出修理計劃，提出更換的保障需求。功能需要考慮運行歷史、維修歷史，考慮當前任務(wù)曲線、關(guān)鍵部件狀態(tài)、資源等約束。涉及多目標優(yōu)化算法，涉及分配算法、動態(tài)規(guī)劃等方法。集成控制（IntegratedControl，IC）：首要功能是集成可視化，集成狀態(tài)監(jiān)測、健康評估、故障預測、維修決策等功能產(chǎn)生的信息并可視化，產(chǎn)生報警信息后具備控制對象停機的能力；還可以根據(jù)健康評估和故障預測的結(jié)果調(diào)節(jié)動力裝備控制參數(shù)。該功能通常和其它功能有數(shù)據(jù)接口。上世紀80年代上世紀90年代201220152016英國開發(fā)的使用和狀態(tài)管理系統(tǒng)HUMS是整機級PHM的最原始形態(tài)，已經(jīng)應(yīng)用于AH-64阿帕奇、UH-60黑鷹直升機的健康管理。HUMS經(jīng)過持續(xù)改進，已向采用分布式模塊化設(shè)計的功能增強、性能改善的超級HUMS發(fā)展，將用于RQ-7A/B200戰(zhàn)術(shù)無人機的運營管理。由中國航天科工集團公司一院航天測控技術(shù)有限公司研制的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的PHM系統(tǒng)正式搭載我國首型大型客機C919形成用于直升機動力系統(tǒng)健康監(jiān)測HUMS子系統(tǒng)，通過采集動力系統(tǒng)運行參數(shù)實施對系統(tǒng)的健康狀態(tài)進行監(jiān)視。航天測控公司為國產(chǎn)大型客機C919研制PHM系統(tǒng)實現(xiàn)對涉及飛行安全的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測，基于數(shù)據(jù)進行故障診斷、運行管理、發(fā)動機監(jiān)控、健康狀態(tài)評估等功能。1.3智能運維與健康管理51美軍正研制的F-35攻擊機PHM系統(tǒng)成為整機級健康管理最先進代表20151.3.1故障預測與健康管理3.系統(tǒng)級PHM發(fā)展現(xiàn)狀航空PHM應(yīng)用系統(tǒng)發(fā)展船舶航行的在線性能信息和未來性能變化趨勢圖，變化趨勢得到了實際運營數(shù)據(jù)的不斷迭代修正。挪威KYMA公司的整船性能監(jiān)視系統(tǒng)SPM（ShipPerformanceMonitor）使總維修費下降了32%，系統(tǒng)偏向于整船級的狀態(tài)監(jiān)測、狀態(tài)評估和多船之間的協(xié)調(diào)控制。美國海軍的綜合狀態(tài)評估系統(tǒng)（IntegratedConditionAssessmentSystem，ICAS）以現(xiàn)有ICAS、CAMEO和S&RL應(yīng)用系統(tǒng)為例，從船舶需求精準定義、費用分析、技術(shù)成熟度等方面系統(tǒng)論述發(fā)展船舶PHM面臨的挑戰(zhàn)和障礙。美國海軍技術(shù)研發(fā)中心整船級PHM系統(tǒng)，該系統(tǒng)由導航支持系統(tǒng)、機械裝備診斷維護支持系統(tǒng)和貨物規(guī)劃處理支持系統(tǒng)構(gòu)成。日本三菱重工的SUPER-ASOS系統(tǒng)(SuperAdvancedShipOperationSupportSystem)分析了船舶運營管理中存在的問題和發(fā)展船舶PHM的重要意義美國海軍技術(shù)研發(fā)中心點擊輸入您的標題內(nèi)容（文字可以編輯）521.3.1故障預測與健康管理3.系統(tǒng)級PHM發(fā)展現(xiàn)狀艦船整船PHM應(yīng)用系統(tǒng)1.3智能運維與健康管理531.3.1故障預測與健康管理系統(tǒng)級PHM發(fā)展現(xiàn)狀艦載機PHM發(fā)展歷程圖船舶PHM系統(tǒng)發(fā)展歷程圖2001200320162017NASA在X-33上應(yīng)用了航天器健康管理系統(tǒng)VHM(VehicleHealthManagement)，這是航天領(lǐng)域經(jīng)歷飛行驗證的第一代PHM技術(shù)。IVHM被作為系統(tǒng)級視情維修的具體應(yīng)用在航空領(lǐng)域進行了推廣，并用于了飛機的故障診斷、預測及健康管理。NASA組織研發(fā)了空間運輸系統(tǒng)綜合健康管理系統(tǒng)IVHM(IntegratedVehicleHealthManagement）為了實現(xiàn)波音飛機的故障診斷及趨勢預測，IVHM系統(tǒng)被作為更通用的技術(shù)用于飛行參數(shù)的分析及整機系統(tǒng)級失效的預測。1.3智能運維與健康管理541.3.1故障預測與健康管理3.系統(tǒng)級PHM發(fā)展現(xiàn)狀2003IVHM應(yīng)用于X-37、C-130大力神運輸機等，該系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、健康評估、預測評估等功能。航天PHM應(yīng)用系統(tǒng)發(fā)展1.3智能運維與健康管理551.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理企業(yè)資產(chǎn)管理中PHM的作用：PHM貫穿產(chǎn)品整個生命周期，可用于降低系統(tǒng)維護成本、改進維修決策，為產(chǎn)品設(shè)計和驗證流程提供使用情況反饋。合理考慮PHM與現(xiàn)有系統(tǒng)、運營和流程相結(jié)合，可以實現(xiàn)可量化的收益。實踐表明，通過科學有效的健康管理可以很好地維持在役設(shè)備的可靠性，能有效地降低設(shè)備維護費用。英國2000個工廠在推廣基于狀態(tài)信息的視情維修后，每年節(jié)省維修費用總計高達3億英鎊。在英美聯(lián)合的F-35攻擊機項目上，由于應(yīng)用了PHM技術(shù)，使維修人力減少20%至40%，后勤規(guī)模減小50%，出動架次率提高25%,飛機使用與保障費用相比過去機種減小50%。企業(yè)資產(chǎn)管理中PHM的意義：開展PHM技術(shù)不僅能避免重大事故，而且能夠主動地促進設(shè)備運行維護水平和生產(chǎn)管理方式的大幅度升級，減少設(shè)備停機檢查與大型維修次數(shù)，盡可能提高設(shè)備可用率，充分發(fā)揮設(shè)備效益。1.3智能運維與健康管理561.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理PHM平臺分類：分為單機版，嵌入式，和云端平臺。單機版PHM系統(tǒng):是當前最普遍的PHM系統(tǒng)，可以提供較高的計算能力，高數(shù)據(jù)存儲量和分析能力，并可以運用于不同的健康管理目的。一個單機PHM平臺，一臺個人電腦是主要的硬件資源。當多個PHM系統(tǒng)需要交互時，系統(tǒng)代理負責協(xié)調(diào)不同的PHM系統(tǒng)的通訊和同步。知識代理包含算法、看門狗工具箱，負責與其它的數(shù)據(jù)庫交互并提供決策支持。對一個加工廠來說，一臺加工中心適合應(yīng)用單機版PHM系統(tǒng)。一般來講，單機版PHM系統(tǒng)需要高頻采樣的傳感器，并且需要較高的計算能力以滿足處理和分析大量數(shù)據(jù)工作的要求。1.3智能運維與健康管理571.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理單機版的PHM平臺1.3智能運維與健康管理581.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理嵌入式PHM平臺:單機版PHM系統(tǒng)不能提供故障診斷和預測的反饋給過程控制系統(tǒng)。如果將故障診斷和預測系統(tǒng)嵌入到商業(yè)化的控制器中，在控制循環(huán)中，故障預測的代理將會在產(chǎn)品失效前自動報告事件和調(diào)整參數(shù)，將會使系統(tǒng)更加可控和減少生產(chǎn)線當機時間。在嵌入式平臺實施PHM，計算能力和內(nèi)存需要重點考慮。知識代理已經(jīng)存在于PHM模型中，執(zhí)行代理實時計算連續(xù)信號并提供健康信息。系統(tǒng)代理基于檢測到的健康信息對控制系統(tǒng)進行反饋。1.3智能運維與健康管理59嵌入式的PHM平臺1.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理1.3智能運維與健康管理601.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理云端PHM平臺在實施PHM過程中，由于需求、期望和資源限制，依然有很多挑戰(zhàn)。比如不同PHM任務(wù)需要不同計算能力和不同平臺。所以，大多數(shù)工業(yè)領(lǐng)域都有IT基礎(chǔ)設(shè)施來支持分布式的監(jiān)測系統(tǒng)。云計算可以用來管理，分派、提供一個更安全和容易的方式來存儲大量數(shù)據(jù)文件同時提供快速的數(shù)據(jù)連接。云端PHM平臺基于服務(wù)導向架構(gòu)分布式計算，網(wǎng)格化計算，可視化進行集成。工業(yè)界開發(fā)合適的、可以盈利的云端PHM平臺部署策略需要三個主要組成：（1）機器界面代理（2）云端應(yīng)用平臺（3）用戶服務(wù)界面。機器界面代理用來對處于不同位置和云端的機器進行通訊，并采集機器狀態(tài)數(shù)據(jù)并傳遞給云端應(yīng)用平臺。機器界面代理可以時嵌入式的也可以是個人計算機，由部署的限制和喜好決定。在云端應(yīng)用平臺，開發(fā)者可以開發(fā)PHMAPP，不同的用戶可以使用分享應(yīng)用來分析自己的數(shù)據(jù)。1.3智能運維與健康管理611.3.2PHM實施中的資產(chǎn)管理基于云端的PHM平臺1.3智能運維與健康管理621.3.3智能運維維護定義：指為保持或恢復產(chǎn)品處于能執(zhí)行規(guī)定功能的狀態(tài)所隱形的所有技術(shù)和管理，包括監(jiān)督的活動。維護方式發(fā)展：事后維護是20世紀40年代以前主要維護策略，當設(shè)備失效后對設(shè)備進行維護。事后維護缺點：花費成本是很大；低效率的維護方式主要指維護不足和過度維護，維護不足使得設(shè)備在維護后仍存在較高的失效風險，而過度維護使得維護費用大大增加。因此，需要制定合理的維護策略，既減少過度維護造成的浪費，又保證設(shè)備受到足夠的維護進而處于良好的工作狀態(tài)。據(jù)統(tǒng)計，制造業(yè)中維護費用通常占總生產(chǎn)成本的15%以上；在軍事領(lǐng)域，大約30%的維護成本是由低效率的維護方式引起的。維護理論經(jīng)歷事后維修、定時維修、視情維修與自主保障等過程。由于在顯著降低設(shè)備運行和維護費用、提高裝備可用度和利用率方面存在巨大優(yōu)勢，視情維修與自主保障在過去數(shù)十年中得到了廣泛關(guān)注。1.3智能運維與健康管理631.3.3智能運維智能運維定義：是建立在PHM基礎(chǔ)上的新的一種維護方式。它包含完善的自檢和自診斷能力，包括對大型裝備進行實時監(jiān)督和故障報警，并能實施遠程故障集中報警和維護信息的綜合管理分析。智能運維作用：可以減少維護保障費用、提高設(shè)備可靠性和安全性、降低失效事件發(fā)生的風險，在對安全性和可靠性要求較高的領(lǐng)域有著至關(guān)重要的作用。利用最新傳感器檢測、信號處理和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，針對裝備的各項參數(shù)以及運行過程中的振動、位移和溫度等參數(shù)進行實時在線/離線檢測，并自動判別裝備性能退化趨勢，設(shè)定預防維護的最佳時機，以改善設(shè)備狀態(tài)，延緩設(shè)備退化，降低突發(fā)性失效發(fā)生的可能性，進一步減少維護損失，延長設(shè)備使用壽命。在智能運維策略下，管理人員可以根據(jù)預測信息來判斷失效何時發(fā)生，從而可以安排人員在系統(tǒng)失效發(fā)生前某個合適的時機，對系統(tǒng)實施維護以避免重大事故發(fā)生，同時還可以減少備件存儲數(shù)量，降低存儲費用。1.3智能運維與健康管理641.3.3智能運維智能運維的技術(shù)方法及其發(fā)展：根據(jù)智能運維利用裝備監(jiān)測數(shù)據(jù)進行維修決策，通過采取某一概率預測模型，基于設(shè)備當前運行信息，實現(xiàn)對裝備未來健康狀況的有效估計，并獲得裝備在某一時間的故障率、可靠度函數(shù)或剩余壽命分布函數(shù)。利用決策目標（維修成本、傳統(tǒng)可靠性和運行可靠性等）和決策變量（維修間隔和維修等級等）之間的關(guān)系建立維修決策模型。典型的決策模型有時間延遲模型、沖擊模型、Markov過程和比例風險模型等。2012年，南京航空航天大學左洪福等介紹了均勻和非均勻失效過程下的時間延遲模型，改善了失效時間預測準確性并優(yōu)化了視察間隔。2014年，挪威斯塔萬格大學的Flage等基于不完全維修和時間延遲模型，提出了一種維修決策優(yōu)化模型。目前，針對維修決策模型的理論研究較多，但工程應(yīng)用效果不盡理想；由于可以將設(shè)備運行狀態(tài)信息與故障率之間建立聯(lián)系，比例風險模型在實踐中得到了更為廣泛的應(yīng)用。1.3智能運維與健康管理651.3.3智能運維基于狀態(tài)監(jiān)測的維修決策模型1.3智能運維與健康管理661.3.3智能運維智能運維的技術(shù)方法及其發(fā)展：視情維修過程中，通常需要作兩種決策優(yōu)化：維修（更新）時機決策和狀態(tài)監(jiān)測間隔期決策。相應(yīng)的優(yōu)化目標包括維修時間期望值最小、維修費用期望值最少、可靠性期望值最高等。系統(tǒng)級決策優(yōu)化過程中常常需要兼顧多個優(yōu)化目標，由于不能同時達到最優(yōu)解，造成決策優(yōu)化顧此失彼，因此多目標決策優(yōu)化成為視情維修研究的重點。2010年，空軍工程大學張海林等以裝備可靠度、狀態(tài)維修費用和裝備使用任務(wù)需求為優(yōu)化目標，研究了裝備維修的最佳時機和最優(yōu)方式。2014年，芬蘭阿爾托大學Mattila等以預計維修時間與實際維修時間差最小，以飛機平均可用度最大為優(yōu)化目標，對編隊維修調(diào)度進行優(yōu)化。基于性能退化數(shù)據(jù)與安全實時預警信息，F(xiàn)an等人提出了一種預測維護控制方法，能夠確定未來某段時間內(nèi)的維護方式與時間。PART1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系68中國工程教育面臨新要求與挑戰(zhàn)隨著新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的加速進行，以先進制造和人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)深度融合為特征的智能制造將成為未來新經(jīng)濟發(fā)展的重要基石和核心產(chǎn)業(yè)。從戰(zhàn)略執(zhí)行層面，制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展依賴高等工程教育的工科人才支撐。面對新一輪全球科技革命創(chuàng)造的新業(yè)態(tài)，瞄準《中國制造2025》前瞻性戰(zhàn)略布局，中國工程教育既面臨構(gòu)建工科人才培養(yǎng)新體系、新結(jié)構(gòu)、新模式、新機制的要求，又面臨推出工科人才培養(yǎng)新理念、新標準、新質(zhì)量的挑戰(zhàn)。2015年10月2016年6月6月從2016年起針對大學及學科建設(shè)提出“雙一流”的任務(wù)要求國務(wù)院印發(fā)《統(tǒng)籌推進世界一流大學和一流學科建設(shè)總體方案》中國科協(xié)代表中國正式加入《華盛頓協(xié)議》，標志著我國高等工程教育發(fā)展又邁上了新臺階國際工程聯(lián)盟2016年會議1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系692017年2月通過“北大共識”、“天大行動”等會議我國高等工程教育界達成新工科建設(shè)共識教育部在復旦大學召開高等工程教育發(fā)展戰(zhàn)略研討會中國工程教育面臨新要求與挑戰(zhàn)新工科計劃與高等教育專業(yè)認證發(fā)展歷程1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系70面向未來的工程人才要求：李培根院士指出，面向未來的工程人才應(yīng)該具備的若干“新素養(yǎng)”，即：適應(yīng)及引領(lǐng)工程科技發(fā)展的素養(yǎng)；對創(chuàng)新思維和服務(wù)社會的價值感和使命感；在多學科交叉空間內(nèi)思考的大工程系統(tǒng)觀；在問題空間中的感知關(guān)聯(lián)能力；持續(xù)學習的能力；宏思維和批判性思維。工科院校必須培養(yǎng)具備“新素養(yǎng)”、“新視角”、“新能力”、“新思維”工程實踐能力的創(chuàng)新型人才。智能運維與健康管理是智能制造關(guān)鍵要素，也是“新工科”計劃的重要組成。1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系71高等工程教育專業(yè)認證制度：是我國工程師質(zhì)量保證體系中的重要組成部分，建立完善的高等工程教育專業(yè)認證制度對于確保我國高等工程教育的質(zhì)量以及提高我國高等工程教育的國際競爭力具有十分重要的作用。內(nèi)容：以學生為中心，以學生能力培養(yǎng)為導向，對于加強工程教育與工業(yè)界的緊密結(jié)合、適應(yīng)經(jīng)濟全球化趨勢、培養(yǎng)具有國際競爭力的工程人才具有重要的推動作用。工程教育專業(yè)認證對學生畢業(yè)時應(yīng)具備能力作要求：工程知識：能夠?qū)?shù)學、自然科學、工程基礎(chǔ)和專業(yè)知識用于解決復雜工程問題。問題分析：能夠應(yīng)用數(shù)學、自然科學和工程科學的基本原理，識別、表達、并通過文獻研究分析復雜工程問題，以獲得有效結(jié)論。1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系72工程教育專業(yè)認證對學生畢業(yè)時應(yīng)具備能力作要求：設(shè)計/開發(fā)解決方案：能夠設(shè)計針對復雜工程問題的解決方案，設(shè)計滿足特定需求的系統(tǒng)、單元（部件）或工藝流程，并能夠在設(shè)計環(huán)節(jié)中體現(xiàn)創(chuàng)新意識，考慮社會、健康、安全、法律、文化以及環(huán)境等因素。研究：能夠基于科學原理并采用科學方法對復雜工程問題進行研究，包括設(shè)計實驗、分析與解釋數(shù)據(jù)、并通過信息綜合得到合理有效的結(jié)論。使用現(xiàn)代工具：能夠針對復雜工程問題，開發(fā)、選擇與使用恰當?shù)募夹g(shù)、資源、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對復雜工程問題的預測與模擬，并能夠理解其局限性。工程與社會：能夠基于工程相關(guān)背景知識進行合理分析，評價專業(yè)工程實踐和復雜工程問題解決方案對社會、健康、安全、法律以及文化的影響，并理解應(yīng)承擔的責任。1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系73工程教育專業(yè)認證對學生畢業(yè)時應(yīng)具備能力作要求：環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展：能夠理解和評價針對復雜工程問題的工程實踐對環(huán)境、社會可持續(xù)發(fā)展的影響。職業(yè)規(guī)范：具有人文社會科學素養(yǎng)、社會責任感，能夠在工程實踐中理解并遵守工程職業(yè)道德和規(guī)范，履行責任。個人和團隊：能夠在多學科背景下的團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色。溝通：能夠就復雜工程問題與業(yè)界同行及社會公眾進行有效溝通和交流，包括撰寫報告和設(shè)計文稿、陳述發(fā)言、清晰表達或回應(yīng)指令。并具備一定的國際視野，能夠在跨文化背景下進行溝通和交流。項目管理：理解并掌握工程管理原理與經(jīng)濟決策方法，并能在多學科環(huán)境中應(yīng)用。終身學習：具有自主學習和終身學習意識，有不斷學習和適應(yīng)發(fā)展的能力。1.4本書培養(yǎng)目標與新工科計劃、高等工程教育專業(yè)認證的關(guān)系74工程教育認證的理念對于新工科的建設(shè)的意義:新工科建設(shè)中，對本科四年的人才培養(yǎng)方案制定清晰有效的“目標架構(gòu)”，即：以“學生”為中心指標，以“師資隊伍”、“課程體系”和“支持條件”有效促進學生達到“畢業(yè)要求”，進而達成“培養(yǎng)目標”。將這種先進的人才培養(yǎng)模式作為一種方法論引入到新工科的人才培養(yǎng)方案設(shè)計中，推進高等工程教育的改革和實踐。培養(yǎng)人才方法：在新工科起步階段，相關(guān)專業(yè)人才培養(yǎng)目標可以遵循工程教育認證理念，在人才培養(yǎng)目標設(shè)計上，進一步明確學生畢業(yè)后的職業(yè)素養(yǎng)。將“成果導向”融入到“新工科”的培養(yǎng)規(guī)格、專業(yè)設(shè)計、課程設(shè)置、教學管理、教學評價等全過程人才培養(yǎng)建設(shè)中，培養(yǎng)適應(yīng)時代需要的新型工科人才。建立以“持續(xù)改進”為內(nèi)涵的質(zhì)量評價體系是工程教育認證推動“成果導向”人才培養(yǎng)的重要保障機制，是“新工科”建設(shè)的重要內(nèi)容。思考題與習題751-1試列舉你所在專業(yè)學習研究方向的重大裝備健康管理系統(tǒng)。1-2就題1-1中所列舉的一項健康管理系統(tǒng)開展深入調(diào)研，支出其中關(guān)鍵技術(shù)、市場現(xiàn)狀與前景等。1-3請暢想PHM在中國制造2035，2045中的發(fā)展線路。1-4請查閱ISO、IEEE、GB等行業(yè)標準中關(guān)于PHM相關(guān)的標準。感謝!智能運維與健康管理主講人：《智能運維與健康管理》2.1重大裝備典型故障重大裝備故障機理典型故障故障危害重大裝備是指裝備制造業(yè)中技術(shù)難度大、成套性強，對國民經(jīng)濟具有重大意義、對國計民生具有重大影響，需要組織跨部門、跨行業(yè)、跨地區(qū)才能完成的重大成套技術(shù)裝備。故障機理，就是通過理論或大量的試驗分析得到反映設(shè)備故障狀態(tài)信號與設(shè)備系統(tǒng)參數(shù)之間聯(lián)系的表達式，依之改變系統(tǒng)的參數(shù)可改變設(shè)備的狀態(tài)信號。重大裝備的典型故障包含重大裝備的典型故障磨損故障、裂紋故障、碰摩故障、不平衡故障、不對中故障、失穩(wěn)故障、喘振故障、油膜渦動及振蕩故障、軸電流故障、松動故障等。故障因素使得大型設(shè)備的故障發(fā)生幾率顯著提高，輕微時導致設(shè)備停工檢修造成經(jīng)濟損失，嚴重時危及人員生命安全，甚至引發(fā)災(zāi)難性事故，帶來無可估量的災(zāi)難性后果。重大裝備典型故障79定義重大裝備在使用的過程中，由于摩擦、沖擊、振動、疲勞、腐蝕、變形等造成的相應(yīng)零部件的形態(tài)發(fā)生變化，功能逐漸（或突然）降低以致喪失的現(xiàn)象。分類磨粒磨損故障、粘著磨損故障、疲勞磨損故障、腐蝕磨損故障以及微動磨損故障。嚴重后果重大裝備停機、解體甚至引發(fā)災(zāi)難性后果。磨損故障80航空發(fā)動機滾動軸承磨損故障：（a）主軸承磨損故障；（b）小軸承磨損故障。磨損故障是重大裝備故障中最普遍的故障之一，約有70%~80%的裝備損壞是由于各種形式的磨損所引起。定義是指零部件在應(yīng)力或環(huán)境的作用下，零部件表面或內(nèi)部完整性或連續(xù)性被破壞產(chǎn)生裂隙的一種現(xiàn)象。分類按照裂紋的形態(tài)，可以將裂紋分為閉裂紋、開裂紋和開閉裂紋故障原因現(xiàn)代生產(chǎn)工藝限制；長期的復雜運行環(huán)境影響；重大裝備的復雜化和綜合化；早期故障不易發(fā)現(xiàn)。裂紋故障81“哥倫比亞”號航天飛機失事前左翼裂紋。已經(jīng)形成的裂紋在應(yīng)力和環(huán)境的作用下，不斷成長，最終擴展到一定程度造成零部件的斷裂。定義常常發(fā)生在汽輪發(fā)動機、渦輪發(fā)動機、壓縮機和離心機等大型旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中，是引起重大裝備故障的主要原因之一。分類按照碰摩方向分類，碰摩故障可以分為徑向碰摩、軸向碰摩和組合碰摩。故障原因轉(zhuǎn)子某處的變形量和預期振動量相加大于預留的動靜間隙。碰摩故障82碰摩故障的類型定義是指轉(zhuǎn)子受多種因素的綜合影響，其質(zhì)量中心和旋轉(zhuǎn)中心線之間存在一定的偏心，使得轉(zhuǎn)子在工作時形成周期性的離心力干擾，從而最終引起機械振動。分類按照故障機理分為靜不平衡故障、偶不平衡故障以及動不平衡故障。故障原因轉(zhuǎn)子的結(jié)構(gòu)設(shè)計不合理；機械加工質(zhì)量偏差；運動過程中相對位置的改變；轉(zhuǎn)子部件的缺損等。不平衡故障83轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡故障的轉(zhuǎn)子質(zhì)心的空間分布曲線在現(xiàn)場發(fā)生的汽輪發(fā)電機組振動故障中，由轉(zhuǎn)子不平衡造成的約占80%。定義是指轉(zhuǎn)子與轉(zhuǎn)子之間的鏈接對中超出正常范圍，或軸頸在軸承中的相對位置不良，不能形成良好的油膜和適當?shù)妮S承負荷，引發(fā)機器振動或聯(lián)軸節(jié)、軸承損壞。分類可以分為角度不對中故障、平行不對中故障和綜合不對中故障。故障原因初始安裝誤差；工作中零部件熱膨脹不均勻；管道力作用；機殼變形或移位、轉(zhuǎn)子彎曲等不對中故障84不對中故障的分類不對中故障是非常普遍的，旋轉(zhuǎn)機械故障的60%是由轉(zhuǎn)子不對中引起的。定義是指零部件在運行過程中，由于突然的環(huán)境變化或者應(yīng)力作用，失去原有的平衡狀態(tài)，從而喪失繼續(xù)承載的能力，最終導致整個機械設(shè)備產(chǎn)生振動的現(xiàn)象。故障原因在高頻高功率運行環(huán)境下，裝備中軸承、密封和葉片、軸等零部件之間產(chǎn)生交叉耦合力，這種交叉耦合力使得裝備中出現(xiàn)了負阻尼，隨著振動過程的繼續(xù)持續(xù)，阻尼給裝備的振動注入能量，從而使得裝備的振動隨著時間的延長而不斷加劇。失穩(wěn)故障85發(fā)生失穩(wěn)故障的高壓離心壓縮機油膜失穩(wěn)振動約占大型汽輪發(fā)電機組軸系振動故障的14%。定義是指進入葉輪的氣體流量減少到某一最小值時，裝備中整個流道為氣體流量旋渦區(qū)所占據(jù)，裝備的出口壓力將突然下降，較大容量的管網(wǎng)系統(tǒng)中壓力不會馬上下降，出現(xiàn)管網(wǎng)氣體向裝備倒流。故障原因裝備轉(zhuǎn)速下降而此時背壓未能及時下降；管網(wǎng)壓力升高或裝備氣體流量下降；裝備進氣溫度升高和進氣壓力下降等。失穩(wěn)故障86易發(fā)生喘振故障的雙轉(zhuǎn)子渦扇航空發(fā)動機航空發(fā)動機故障中60%以上由振動引起，其中壓氣機部件喘振故障占據(jù)43.3%。定義是指當轉(zhuǎn)子軸頸在滑動軸承內(nèi)做高速旋轉(zhuǎn)運動的同時，隨著運動楔入軸頸與軸承之間的油膜壓力若發(fā)聲周期性變化，迫使轉(zhuǎn)子軸心繞某個平衡點做橢圓軌跡的公轉(zhuǎn)運動的現(xiàn)象。故障原因當油膜渦動的頻率接近轉(zhuǎn)子軸系中某個自振頻率時，將引發(fā)大幅度的共振現(xiàn)象，成為油膜振蕩。油膜渦動僅發(fā)生在完全液體潤滑的滑動軸承中。油膜渦動及振蕩故障87典型滑動軸承油膜壓力分布油膜振蕩會激發(fā)大幅度的共振現(xiàn)象，導致高速旋轉(zhuǎn)機械的故障，嚴重時導致整臺機組的完全破壞，產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟損失。定義是指當重大裝備的轉(zhuǎn)子在高速旋轉(zhuǎn)的過程中，一旦轉(zhuǎn)子帶電，其建立的對地電壓升高到某一數(shù)值時，就在電阻最小的區(qū)域擊穿絕緣通路，發(fā)生電火花發(fā)電的現(xiàn)象。故障原因外部對轉(zhuǎn)子施加一定電位產(chǎn)生；各種因素感應(yīng)產(chǎn)生。軸電流故障88軸承軸電流的故障損傷圖在監(jiān)測到的風力發(fā)電機軸承故障中，軸電流故障占到了40%-50%。破壞形式軸電流故障對機組的推力軸承、主軸承、聯(lián)軸節(jié)、密封以及傳動齒輪等進行電火花放電機械侵蝕，損傷金屬表面，從而摩擦加劇。定義是指裝備在連續(xù)運行狀態(tài)下，過大的振動導致其連接狀態(tài)發(fā)生變化，連接結(jié)構(gòu)出現(xiàn)松動，使得裝備不能正常工作的現(xiàn)象。故障原因外在激振力的作用；裝配不善；預緊力不足等。松動故障89轉(zhuǎn)子系統(tǒng)松動故障示意圖“華航”波音客機在沖繩那霸機場著陸后起火爆炸，機翼內(nèi)部一顆松動的螺栓是期貨爆炸的罪魁禍首。破壞形式松動故障將降低系統(tǒng)的抗振能力，使原有的不平衡、不對中所引起的振動更加強烈，嚴重時，可能引起動靜件的碰撞、摩擦。2.2故障機理分析的動力學基礎(chǔ)單自由度系統(tǒng)無阻尼自由振動1單自由度系統(tǒng)有阻尼自由振動2單自由度系統(tǒng)有阻尼受迫振動3教學內(nèi)容無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動92令x為位移，以質(zhì)量塊的靜平衡位置為坐標原點，λ為靜變形。當系統(tǒng)受到初始擾動時，由牛頓第二定律，得：在靜平衡位置：固有振動或自由振動微分方程：0mx靜平衡位置彈簧原長位置0x靜平衡位置彈簧原長位置m無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動93固有振動或自由振動微分方程：令：單位：弧度/秒（rad/s）則有：通解：任意常數(shù)，由初始條件決定振幅：初相位：固有頻率系統(tǒng)固有特征，與系統(tǒng)是否正在振動著以及振動方式都毫無關(guān)系不是系統(tǒng)固有特征，與系統(tǒng)過去所受到過的激勵和考察開始時刻系統(tǒng)所處的狀態(tài)有關(guān)無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動94考慮系統(tǒng)在初始擾動下的自由振動設(shè)的初始位移和初始速度為：令：有：時刻以后的自由振動解為：零時刻的初始條件：零初始條件下的自由振動：無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動95零初始條件下的自由振動：無阻尼的質(zhì)量彈簧系統(tǒng)受到初始擾動后，其自由振動是以為振動頻率的簡諧振動，并且永無休止。初始條件的說明：初始條件是外界能量轉(zhuǎn)入的一種方式，有初始位移即轉(zhuǎn)入了彈性勢能，有初始速度即轉(zhuǎn)入了動能。從能量守恒的角度來看，無阻尼自由振動就是彈性勢能與動能之間的無損耗轉(zhuǎn)化的過程。無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動96固有頻率計算的另一種方式：在靜平衡位置：則有：對于不易得到m和k

的系統(tǒng)，若能測出靜變形，則用該式計算是較為方便的。0mx靜平衡位置彈簧原長位置無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動97圓盤轉(zhuǎn)動，轉(zhuǎn)動慣量

I，為軸的扭轉(zhuǎn)剛度，定義為使得圓盤產(chǎn)生單位轉(zhuǎn)角所需的力矩。在圓盤的靜平衡位置上任意選一根半徑作為角位移的起點位置，由牛頓第二定律：扭振固有頻率由上例可看出，除了選擇了坐標不同之外，角振動與直線振動的數(shù)學描述是完全相同的。如果在彈簧質(zhì)量系統(tǒng)中將m、k

稱為廣義質(zhì)量及廣義剛度，則彈簧質(zhì)量系統(tǒng)的有關(guān)結(jié)論完全適用于角振動。以后不加特別聲明時，彈簧質(zhì)量系統(tǒng)是廣義的。0mx靜平衡位置彈簧原長位置振動固有頻率無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動98例：提升機系統(tǒng)重物重量鋼絲繩的彈簧剛度重物以的速度均勻下降求，繩的上端突然被卡住時：（1）重物的振動頻率；（2）鋼絲繩中的最大張力。Wv無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動99解：振動頻率重物勻速下降時處于靜平衡位置，若將坐標原點取在繩被卡住瞬時重物所在位置則t=0時，有：振動解：W靜平衡位置kxWv繩中的最大張力等于靜張力與因振動引起的動張力之和：為了減少振動引起的動張力，應(yīng)當降低升降系統(tǒng)的剛度無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動100例：重物落下，與簡支梁做完全非彈性碰撞,梁長L，抗彎剛度EJmh0l/2l/2求：梁的自由振動頻率和最大撓度解：由材料力學：取平衡位置O，以梁承受重物時的靜平衡位置為坐標原點建立坐標系，靜變形自由振動頻率為：mh0l/2l/2x靜平衡位置撞擊時刻為零時刻，則t=0

時，有：則自由振動振幅為：梁的最大擾度：無粘性阻尼的單自由度系統(tǒng)自由振動101例：彈簧－質(zhì)量系統(tǒng)