水壓試驗(yàn)機(jī)緩變故障檢測(cè)、預(yù)測(cè)及維護(hù)方法研究.pdf

1、作為一種流體輸送管道，鋼管是國(guó)民經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域不可缺少的重要鋼材之一，其質(zhì)量特別是檢驗(yàn)鋼管質(zhì)量的相關(guān)技術(shù)、設(shè)備的革新受到了普遍的關(guān)注，并取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。壓力試驗(yàn)是鋼管生產(chǎn)過(guò)程中必需的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)，對(duì)鋼管的質(zhì)量檢驗(yàn)具有重要作用。水壓試驗(yàn)機(jī)正是為進(jìn)行鋼管壓力試驗(yàn)而設(shè)計(jì)制造的檢驗(yàn)設(shè)備。一方面，由于水壓試驗(yàn)是鋼管生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)非常關(guān)鍵的質(zhì)量檢驗(yàn)工序，水壓試驗(yàn)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)直接影響到鋼管的生產(chǎn)效率，另一方面，該設(shè)備是一個(gè)復(fù)雜的高壓系統(tǒng)，一旦發(fā)生故

2、障，嚴(yán)重影響到生產(chǎn)的安全可靠運(yùn)行，甚至可能會(huì)造成人員和財(cái)產(chǎn)的重大損失。因此，如果能夠利用適當(dāng)?shù)倪^(guò)程監(jiān)測(cè)、故障檢測(cè)及預(yù)測(cè)方法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，為企業(yè)管理人員制定生產(chǎn)決策提供可靠依據(jù)，對(duì)提高設(shè)備的檢驗(yàn)?zāi)芰?、保障生產(chǎn)可靠運(yùn)行具有重要的實(shí)際意義。
　　本文以寶鋼鋼管廠1995年從德國(guó)DEMAG公司引進(jìn)的3號(hào)線水壓試驗(yàn)機(jī)作為研究對(duì)象，在深入分析其主體液壓系統(tǒng)工作機(jī)理的基礎(chǔ)上，針對(duì)該類(lèi)水壓試驗(yàn)機(jī)液壓系統(tǒng)緩變故障的特點(diǎn)，提出了具有一

3、定實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的緩變故障檢測(cè)、預(yù)測(cè)及維護(hù)方法:
　　(1).分析并研究了水壓試驗(yàn)機(jī)主體液壓系統(tǒng)工作機(jī)理，通過(guò)簡(jiǎn)化其增壓系統(tǒng)及平衡系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，分別給出了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上，以AMESim作為軟件環(huán)境，針對(duì)主要子系統(tǒng)（油源系統(tǒng)、增壓系統(tǒng)、平衡系統(tǒng)等），著重考慮了各子系統(tǒng)中可能存在的故障，分別搭建相應(yīng)可進(jìn)行故障模擬的子模型，最終建立水壓試驗(yàn)機(jī)主液壓系統(tǒng)整體仿真模型，實(shí)現(xiàn)了該設(shè)備液壓系統(tǒng)在正常工況以及常見(jiàn)故障工況下的動(dòng)態(tài)性能仿真。根

4、據(jù)該系統(tǒng)的故障仿真結(jié)果，可以將液壓系統(tǒng)緩變故障劃分為兩大類(lèi)，即具有周期性故障征兆的緩變故障和不具有周期性故障征兆的緩變故障。
　　(2).針對(duì)第一類(lèi)具有周期性故障征兆的緩變故障，如水壓試驗(yàn)機(jī)液壓泵單柱塞松靴故障，選擇反映該類(lèi)故障的特征過(guò)程變量，提出了基于混沌振子與滑動(dòng)窗口符號(hào)序列統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的早期故障檢測(cè)方法。該方法首先根據(jù)混沌振子對(duì)外界微弱周期信號(hào)敏感和對(duì)噪聲免疫的特點(diǎn)，利用Duffing振子檢測(cè)液壓泵早期松靴故障。由于混沌振子在

5、進(jìn)行弱信號(hào)檢測(cè)時(shí)，是通過(guò)視覺(jué)觀察振子相變來(lái)實(shí)現(xiàn)的，不便于實(shí)現(xiàn)檢測(cè)算法的自動(dòng)化。因此，提出一種滑動(dòng)窗口符號(hào)序列統(tǒng)計(jì)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)振子狀態(tài)的實(shí)時(shí)自動(dòng)判別，從而實(shí)現(xiàn)液壓泵早期松靴故障的在線自動(dòng)檢測(cè)。
　　(3).針對(duì)第二類(lèi)不具備周期性故障征兆的緩變故障，僅僅由一個(gè)過(guò)程變量信息往往無(wú)法有效提取出故障信號(hào)，本文提出一種基于多變量統(tǒng)計(jì)分析的概率故障預(yù)測(cè)方法。該方法對(duì)過(guò)程三維數(shù)據(jù)展開(kāi)，利用主成分分析方法對(duì)展開(kāi)后的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分析，對(duì)應(yīng)于批次，提取反

6、映系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)——綜合統(tǒng)計(jì)量。其次，為了利用該統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行滑動(dòng)窗口累積和運(yùn)算，降低該指標(biāo)的隨機(jī)波動(dòng)性，增強(qiáng)其規(guī)律性。最后利用貝葉斯AR模型對(duì)累積后的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得其概率分布，并計(jì)算相應(yīng)的故障概率以及系統(tǒng)失效時(shí)間。
　　(4).在分析系統(tǒng)或設(shè)備退化過(guò)程的基礎(chǔ)上，針對(duì)第一類(lèi)緩變故障，提出利用Duffing振子在一個(gè)周期中處于混沌以及大周期狀態(tài)的時(shí)段比值識(shí)別設(shè)備退化模式切換點(diǎn)，制定維護(hù)決策;針