旋转机械振动故障诊断知识库的研究与实现_王垚
第45卷第1期2003年2月
汽 轮 机 技 术TURBINETECHNOLOGY
Vol.45No.1
Feb.2003
旋转机械振动故障诊断知识库的研究与实现
王
,蒋东翔,战祥森
(清华大学热能工程系,北京,100084)
摘要:重点收集整理了典型旋转机械振动故障的故障特征,以这些故障特征为基础,应用专家系统的基本原理和诊断知识处理的方法,建立起旋转机械振动故障诊断知识库,借助专家系统工具CLIPS编写知识库,实现了基本的旋转机械振动故障诊断。
关键词:旋转机械;故障诊断;专家系统;知识库;CLIPS分类号:TH17 文献标识码:A 文章编号:1001-5884(2003)01-0011-03
StudyandImplementationofKnowledgeBaseforVibrationFaultsDiagnosis
onRotatingMachinery
WANGYao,JIANGDong-xiang,ZHANXiang-sen
(Dept.OfThermalEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing100084China)
Abstract:Thispaperfocusescollectstypicalrotatingmachineryvibrationfaultssymptoms.Fromthecollection,afaultsdiagnosticknowledgebaseforrotatingmachineryisestablishedbyusingexpertsystemtheoryforknowledgeprocessing.InvirtueofCLIPS,anexpertsystemtools,theknowledgebaseisimplementedandcanbeusedinarudimentaryrotatingmachineryfaultsdiagnosis.
Keywords:rotatingmachinery;faultsdiagnosis;expertsystem;knowledgebase;CLIPS
主要表现为自激振荡,多半是由于在工质和润滑油等机器中的流体以及结构间隙存在一个能量的反馈环节引起的。
(2)高次谐波振动故障(HighHamonicsVibrationFault)指频谱主要成分的频率等于或大于一倍工频的故障。这类故障多数表现为强迫振动,主要由质量分布不合理、结构设计、加工不合理或变形而带来的外界干扰力而造成。(3)复合频谱振动故障(ComplexSpectrumVibrationFault)
指的是频谱主要成分频率横跨工频、既有小于一倍工频,也有等于或大于一倍工频的故障。这类故障多数是由于转子的损坏、松动、结构共振、摩擦而造成的。
这3大类故障可以细分为25种故障,实际工作中选择其中的油膜涡动、油膜振荡、迷宫密封涡动、旋转失速、机组喘振、蒸汽不均匀涡动、转子质量偏心、转子部件缺损、转子弯曲、转子不对中、转子径向碰摩、转子轴向碰摩、转子裂纹、转子松动等14种典型旋转机械振动故障从故障振动机理、故障原因、故障特征、敏感参数、治理措施等几方面进行了整理。
1.2 故障特征收集方案
下面以质量偏心故障为例介绍收集方案。1.2.1 故障机理
旋转机械的转子由于受材料质量和加工技术等方面的影响,转子上的质量分布相对于旋转中心线不可能绝对的轴
0 前 言
旋转机械是机械设备的主要组成部分,它们以转子及其它回转部件作为工作的主体,是动力系统的核心设备,一旦发生事故,将造成巨大损失,所以工程上对旋转机械的故障识别和诊断技术的要求越来越高。把专家系统理论和知识处理方法应用于故障诊断,建立完善的智能诊断系统,对机械设备运行的稳定性和安全性有着相当重要的意义。本文首先制定了从故障机理、故障原因、故障诊断方法和故障治理措施等几方面对典型旋转机械振动故障进行故障特征收集的方案,然后依据收集到的故障特征集,应用专家系统和知识工程的理论制定推理规则,建立起旋转机械的故障诊断知识库,而后借助CLIPS专家系统工具完成知识库和推理规则的编写,实现典型旋转机械的故障诊断。
1 典型旋转机械振动故障特征收集
1.1 振动故障分类
尽管旋转机械的故障很复杂,按照层次划分的思想,可以将故障按频谱分成3大类:
(1)低次谐波振动故障(LowHamonicsVibrationFault)指频谱主要成分频率小于一倍工频的故障。这类故障
收稿日期:2002-09-03
基金项目:本文系国家重点基础研究专项基金资助(G1998020320)。 作者简介:王
(1980-),男,清华大学热能工程系工学学士。主要研究方向,故障诊断、专家系统的应用等。
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汽 轮 机 技 术 第45卷
对称,因此任何一个转子不可能做到0绝对平衡0,这就使得转子旋转时形成周期性的离心力的干扰,在轴承上产生动载荷,使机器发生振动。
转子的质量不平衡所产生的离心力始终作用在转子上,转子每旋转一周,就在转子和轴承的某一测点处产生一次振动响应,因此它的振动频率就是转子的转速频率。1.2.2 故障原因
(1)(设计制造)结构不合理,制造误差大,材质不均匀,动平衡精度低;
(2)(安装维修)转子上安装零件错位;(3)(运行操作)转子回转体结垢;(4)(机器劣化)转子上零件配合松动。1.2.3 转子质量偏心的诊断方法
(1)故障识别特征(表1):
#临界转速之下,振动随转速增高而增大;
#转速不变,振幅和相位稳定;
#三维谱图中,峰值线的峰值山脉呈斜线方向,且固有频率处有极大值;
#低速盘车后振动不变小;#轴心轨迹正进动。
表1 质量偏心的识别特征
1特征频率1@5相位特征稳定
6轴心轨迹椭圆2常伴频率
3振动稳定性
稳定7进动方向正进动
4振动方向径向8矢量区域不变
部分:知识库、推理机、工作内存和人机接口,其中知识库和推理机称为专家系统的核心。专家系统的结构可以概括为:
知识+推理=专家系统 知识获取的方法有非自动获取、全自动获取和基于神经网络的获取等,知识的表示有产生式表示、框架表示、判定树表示等,知识的推理按推理方向分,有正向推理、反向推理和正反向混合推理等,知识的获取,表示和推理构成了知识处理方法的主要内容。
根据上面典型旋转机械振动故障特征收集的成果,采用二叉判定树的结构设计诊断流程,将故障诊断知识分散地保存到判定树的各个节点。整个知识库是一棵大的二叉判定树,根节点表示诊断开始,诊断后所要获得的故障类型、故障原因和故障处理措施存入树的叶子节点,树上所有其它节点则被称为特征节点,每个特征节点包含一个故障特征的识别问题,对此问题/是0或/否0的回答,分别将诊断进程引导至这个特征节点的左、右分支。这些左、右分支有可能是最终诊断结果,也有可能是下一层的故障特征识别问题,随着用户对一系列特征问题的回答,最后得到诊断结果,每一个特征问题只用来区分同一双亲节点下的两个分支,而把从根节点到诊断结果叶子节点整个诊断历程中所经历的所有节点的内容综合起来,就是对某一特定故障的完整再现。判断质量偏心故障所采用的部分判定树结构如图1所示。
(2)敏感参数(表2)
表2 质量偏心的敏感参数
1
振动随转速变化
明显4
振动随流量变化
不变
2
振动随负荷变化
不明显5
振动随压力变化
不变
3
振动随油温变化
不变6其它识别方法低速时振幅趋于零
图1 部分故障判定树
2.2 借助CLIPS实现知识库
CLIPS(CLanguageIntegratedProductionSystem)是由美国国家宇航局(NASA)开发的专家系统工具,是由事实表、知识库、推理机、待议事件表4个部分组成,适用性广泛,运行速度快,但不支持反向推理。
CLIPS中存放知识,首先要编写知识的模板。判定树节点模板如下:
(deftemplatenode
(slotname) (slottype) (slotquestion) (slotyes-node) (slotno-node) (slotanswer))
这里是用框架的方法表示知识的,特征问题节点和诊断结果节点都使用这一个模板,node是框架名。name是节点;点还是诊点
1.2.4 转子质量偏心故障的质量措施
(1)转子处垢,进行修复;
(2)按技术要求对转子进行动平衡。
2 故障诊断知识库的建立与实现
2.1 利用专家系统原理建立知识库
引用专家系统的创始人E.A.Feigenbaum的话来定义专家系统:/专家系统是一个智能计算机程序,它利用知识和推理过程来解决那些需要大量的人类专家知识才能解决的复杂问题,所用的知识和推理过程可认为是最好的领域专家的
4成
第1期王 等:旋转机械振动故障诊断知识库的研究与实现
then(assert(result-cf?ccf))
else(assert(result-cf?rcf))) (retract?currentcf?answer))
以质量偏心故障为例介绍故障诊断过程(图2):(1)将知识库和推理机加载到诊断环境中;
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的槽;question表示特征问题节点的特征问题,yes-node和no-node分别表示左、右分支节点的标识,对于诊断结果节
点这3个槽的值都是nil;answer表示诊断结果,对于特征问题节点这个值是无(nil)。
下面是转子质量偏心故障的诊断结果节点的形式:
(node
(namenode22222) ;数字个数表示节点所在层次,1 (typeanswer) (questionnil) (yes-nodenil)
(no-nodenil)
(answer0转子质量偏心。治理措施:1)转子处垢,进行修复;2)按技术要求对转子进行动平衡。故障原因:(1)结构不合理,制造误差大,材质不均匀,动平衡精度低;(2)转子上安装零件错位;(3)转子回转体结垢;(4)转子上零件配合松动。0));给出故障名、治理措施和故障原因
推理规则以产生式的形式表示,CLIPS中没有显式表示if,,then,而是用/=>0代替,推理规则形入:
(defrule
(*) =>
(*))
以推理转向右分支节点的推理规则为例:(defruleproceed-to-no-branch ?node
(no-node?no-branch)) ?answer
?resultcf
(retract?node)
(assert(current-node?no-branch)) (retract?resultcf) (if(
表示在左分支,2表示在右分支 ;指明是诊断结果节点
(2)用户根据经信号处理过的数据(工程上应该来源于现场数据),对系统问讯进行回答;
(3)根据数据的表现形态或来源,用户给出回答的置信度,要求0.5~1.0之间;
(4)逐个回答系统的问讯,直到系统给出诊断结论和治理意见;
(5)系统可以连续诊断,完成一次诊断后,系统提示是否继续工作;
(6)当用户不满意系统的诊断结果时,系统可以提示用户输入认为正确的故障名称和故障识别特征,实现系统的知
识学习。
图2
3 结 论
本文探讨了实施故障诊断自动化和智能化的方法。通过对旋转机械典型故障的故障特征的收集,融合专家系统的原理和知识的处理方法,建立起旋转机械振动故障诊断知识库,并借助CLIPS专家系统工具将知识库和推理规则进行了实现,完成了对话式的故障诊断。
(上接第10页)
机网络技术的有机融合,是设备故障诊断技术发展的崭新阶段。它以若干台中心计算机作为服务器,在企业的重要关键设备上建立状态监测点,采集设备状态数据;在技术力量较强的科研机构建立远程诊断分析中心,为企业提供远程技术支持。企业的生产设备一旦出现异常,其状态监测服务器即向远程诊断中心服务器申请在线技术支持,同时以电子邮件的方式向有关专家发出离线会诊请求,在短时间内调动人网的所有资源,实现对设备故障的及时诊断与维修。
本系统是在本地多机组分布式网络化状态监测与故障
诊断系统的基础上而开发的一个Web数据库应用系统,它是基于Internet的,以B/S作为分布式计算模式,用于向In-ternet发布信息,接受外部专家的访问,帮助厂方进行机组设备的维护和管理。本文构建了基于Web的多机组监测与诊断系统的框架,即WindowsNT+IIS+MSSQLServer,主要采用了ASP技术、JavaApplet技术和ActiveX技术。由于系统接入Internet,就必然涉及到系统的安全问题,在本系统中,除了系统自身的服务器构架提供了一系列的安全措施之外,在Internet和Intranet设置防火墙是非常必要的,使用代理服务器充当防火墙不失为一个好的解决方案。