程晓涵 汪爱明 苏一新 孟国营

摘要： 提出了一种融合投影寻踪的自回归分析方法实现设备的预知维护。该预知维护方法是从设备关键部件处提取振动信号，经分析和计算得出24种特征指标用以描述设备运行状态；对24种特征指标分别提取一个时间序列并各自进行自回归分析，得到各自对应的预测因子；利用投影寻踪将前述预测因子投影到二维空间，然后分别建立预测因子投影值与相对应的特征指标值的拟合函数，进而推算出24种特征指标的未来值；再通过对24种特征指标的未来值在最佳投影方向矩阵下进行投影，根据投影值的分布情况判断设备未来运行状态是否存在异常，从而实现设备的预知维护。最后利用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤测试数据集中的内圈故障数据和山西省某洗煤厂主井皮带机的减速器故障数据进行了验证。关键词： 故障诊断； 特征指标； 投影寻踪； 评价体系； 预知维护方法

中图分类号： TH165+.3； TP277文献标志码： A文章编号： 10044523（2016）04063107

DOI：10.16385/j.cnki.issn.10044523.2016.04.010

引言

目前设备的日常运行和维护工作基本上是依托于各种在线或者离线的监测监控系统，并主要依靠门限报警方式，通过对不同的监测参数设置一定的极限值进行超值报警，但当达到报警值时设备已经出现了不同程度的损坏或性能降低，导致设备存在很大的安全隐患，并使维护维修工作存在严重的被动性，因此需要寻求方法实现设备运行状态的预知，及时采取维护措施。……