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基于信息融合的设备故障预测研究

张钱龙  
【摘要】:机械设备对工业进步起到了巨大的促进作用,为保障工业生产中关键设备持续、高效运行,提高生产率,准确的诊断与预测设备故障逐渐成为工业发展的重中之重。以往的故障预测技术大都基于单传感器信号,然而由于转子涡动现象的存在,靠单一传感器采集的信号往往比较片面,这就导致其预测结果不够准确。而全矢谱技术能融合多通道信号并准确提取特征量,克服了预测数据不可靠的技术难点,可以有效提高故障预测的精度。支持向量回归方法在解决小样本预测问题中具有明显的优越性,而在其基础上拓展出的最小二乘支持向量回归具有更好的泛化能力和预测性能。在设备故障预测中采用最小二乘支持向量回归可以充分利用设备状态监测系统中近段时间内采集的小样本数据进行趋势预测,这就大大提高预测结果的可信度,具有良好的工程实用效果。本文将全矢谱技术与最小二乘支持向量回归方法相结合,构建基于信息融合的设备故障预测模型,与以往时域指标的预测不同,该模型是对反映设备运行状态的频谱结构进行预测,并通过实例验证其有效性。本课题的主要研究工作如下:1、分析不同的信息融合方法,并通过对比说明全矢谱技术的优势。介绍全矢谱技术的原理、算法以及特点,并通过风力涡轮机故障诊断综合实验台上的诊断实例验证其能够提取同源信号中完整的、准确的特征信息。运用全矢谱技术能够获得反映设备真实状态的特征量,为设备故障预测提供可靠的数据支持。2、研究支持向量回归的基础理论,分析其回归预测的思想,并构建基于全矢谱的支持向量回归预测模型。该模型能够解决以往单通道数据不完整及预测结果不准确的问题,并通过sinc函数仿真和汽轮机组1X预测实例验证其可行性。3、构建全矢最小二乘支持向量回归预测模型,并给出其具体算法和预测流程。通过将现场汽轮机组的实际振动数据应用于该模型中,证明其能够进行频谱结构预测并能取得较好的预测效果,具有很好的工程实际意义。


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