1.1　機電設備狀態監測技術的發展概況

1.1.1　機電設備狀態監測技術的發展歷程及現狀

機電設備是工業上應用最廣泛的機械。許多大型機電設備，如離心泵、電動機、發動機、發電機、壓縮機、汽輪機、軋鋼機等，都是石化、電力、冶金、煤炭、核能等行業中的關鍵設備。

21世紀以來，隨著機械工業的迅速發展，現代機械工程中的機電設備朝著輕型化、大型化、重載化和高度自動化等方向發展，出現了大量的強度、結構、振動、噪聲、可靠性以及材料與工藝問題，設備損壞事件時有發生。

大型機電設備狀態監測技術是國家重點攻關項目，目的是提高大型機電設備的產品質量，減少突發性事故，避免重大經濟損失。

機電設備工作狀態監測的研究始于第二次世界大戰期間。由于大量的軍事設備要求具有高可靠性，需要對它們進行檢測和維修，因此狀態監測的重要性被人們所認識。

20世紀50年代，各種類型和性能的傳感器和測振儀相繼研制成功，并開始應用于科學研究和工程實際；到60～70年代，數字電路和電子計算機技術的發展，以及信號數字分析處理技術的形成，推動了振動檢測技術在機電設備上的應用；再到70～80年代，許多國家開始研究機電設備狀態監測與故障診斷技術，一般認為，國際上對機電設備狀態監測技術的研究就起步于這一時期。隨著電子計算機技術、現代測試技術、信號處理技術、信號識別技術與故障診斷技術等現代科學技術的發展，對機電設備監測的研究跨入系統化的階段，并把實驗室的研究成果逐步推廣到核能設備、動力設備以及其他各種大型的成套機電設備中，由此進入了蓬勃發展的階段。例如：日本三菱公司的“機電設備健康管理系統”（Machinery Health Monitoring，簡稱MHM）、美國西屋公司的“可移動診斷中心”（Mobile Diagnosis Center，簡稱MDC）、美國中心發電部的“透平監測設備”（Turbine Supervisory Equipment）和“試驗設備監測”（Test Equipment Monitoring）、丹麥B&K公司的2520型振動監測系統等，都具備了機組信號數據的采集、分析、計算、顯示、打印、繪圖等功能，并配有專項診斷軟件。先進的狀態監測系統將機械動態特性的振動、噪聲作為主要監測和分析的內容。由于振動、噪聲是快速的隨機性信號，不僅對測試系統要求高，而且在分析中要進行大量的數據處理，國內外在20世紀80年代，用小型計算機或專用數字信號處理機作為主機完成機械動態特性的數據處理（如：HP5451C），該類主機不僅價格昂貴（一般價格為數十萬元），而且對工作環境要求苛刻（需要專用機房），因而通常采用離線監測與分析的方式。

20世紀90年代以來，高檔微機不斷更新且價格迅速下降，適合數字信號處理的計算方法不斷優化，使數據處理速度大為提高，為在工業現場直接應用狀態監測技術創造了條件。丹麥、美國、德國、日本等發達國家的專家學者對機電設備工作狀態監測技術進行了深入研究，研制出不同系統。該類系統以丹麥B&K公司的2520型振動監測系統、美國Bently公司的3300系列振動監測系統、美國亞特蘭大公司的M6000系統為代表。

另外，國外有代表性的主要有以下幾種類型：

a. 美國Bently Nevada公司的DDM、TDM、PDM系統及SYSTEM64；

b. 美國Scientific Atlanta公司的M6000、M8000系統；

c. 美國ENTEK公司的Mpulse網絡化在線監測系統、MM電機故障診斷系統；

d. 美國CSI公司的6100 MACHINE VIEW。

此外，德國Philips公司、SCHENCK公司及美國Palomar公司都有類似產品。

在功能上比較典型的系統之一是丹麥B&K公司的2520型振動監測系統（Vibration Monitor-Type2520），其主要功能有：自動譜比較并進行故障預警報警；對6%和23%恒百分比帶寬譜進行速度補償；幅值增長趨勢圖顯示；三維譜圖顯示；振動總均方根值（振動烈度）計算；支持局域網。

我國在工業部門中開展狀態監測技術研究的工作起步于1986年，在此之前從國外引進的大型機組，一般都購置了監測系統。而在自行研制的國產設備上，若選用國外的監測系統，則價格異常昂貴而難以接受。

20世紀80年代中后期以來，我國有關研究院所、高等院校和企業開始自行或合作研究機電設備狀態監測技術，無論在理論研究、測試技術和儀器研制方面，都取得了成果，并開發出相應的機電設備狀態監測系統。西安交通大學、浙江大學、北京理工大學、北京機械工業學院（現北京信息科技大學）等單位相繼開展了這方面的研究工作，在20世紀90年代陸續取得研究成果。

國內有關機電設備狀態監測技術所研制的系統主要有以下幾種類型：

a. 哈爾濱工業大學等單位聯合研制的MMMD-1、3MD-Ⅱ系統；

b. 西安交通大學機械監測與診斷研究室的RMMD-S系統；

c. 西安交通大學潤滑理論及軸承研究室的RB20-1系統；

d. 鄭州大學的RMMDS系統；

e. 重慶太笛公司的CDMS系統；

f. 浙江大學的CMD-Ⅰ型及CMD-Ⅱ型系統；

g. 西北大學的MD3903系統；

h. 北京機械工業學院（現北京信息科技大學）的BJD-ZⅠ、BJD-ZⅡ、BJD-ZⅢ系統。

其中比較典型的系統有：1985年10月通過鑒定的由哈爾濱工業大學等單位聯合研制的MMMD-1微機化“汽輪發電機組振動監測與故障診斷系統”，以及后來進一步開發的汽輪機故障診斷專家系統3MD-II；1987年通過鑒定的由西安交通大學機械故障診斷研究室研制的RMMD-S化肥五大機組“微機狀態監測與故障診斷系統”等。

這些系統的主要功能有：軸振動監測，包括軸心軌跡分析、軸向竄動、軸振動位移峰-峰值計算；殼體振動監測；頻譜分析，包括頻率細化、階比譜分析、階跟蹤譜、三維功率譜分析；自動預、報警；故障特征提取及診斷。

以上系統的軟件功能比較豐富，硬件性能也不斷改進，但基本上仍處于研究發展階段，且價格依然昂貴，這些系統主要應用于國家重點企業中關鍵設備的監測或特定設備的監測，如大型汽輪機組、大型水輪機組等。

從技術發展過程看，現代監測技術大致經歷了兩個階段：

a. 第一階段是以傳感器技術和動態測試技術為基礎，以信號處理技術為手段的常規技術發展階段，這一階段的技術已在工程中得到了應用，吸收了大量的現代科技成果。傳感器技術的飛躍發展，使之可以利用振動、噪聲、力、溫度、電、磁、光、射線等多種信息，由此產生了設備的振動、噪聲、光譜、鐵譜、無損檢測、熱成像等監測和故障分析技術。信號分析與數值處理技術的發展，結合微計算機技術的發展，使各種方法應運而生，如狀態空間分析、對比分析、函數分析、邏輯分析、統計和模糊分析方法。近年來，各種數據處理軟、硬件的出現使實時在線監測及故障分析技術成為可能。

b. 人工智能技術為設備監測和故障分析的智能化發展提供了可能，使得現代監測技術發展步入第二階段。這一階段的研究內容與實現方法已開始并正在繼續發生著重大變化，以數據處理為核心的過程將被以知識處理為核心的過程所替代，開展了專家系統、神經網絡和模糊分析等理論、方法和應用技術的研究。在這一階段，信號檢測與數據處理仍然起著十分重要的作用，然而起主導作用的是專家的知識，包括專家所擁有的領域知識、求解問題的方法等。

1.1.2　機電設備狀態監測技術的發展趨勢

機電設備運行狀態的監測技術，已經從單憑耳聽、眼看、手摸，發展到采用現代測量技術、計算機技術和信號分析技術的先進監測技術，諸如超聲、聲發射、紅外測溫等，人工智能、專家系統、模糊數學等新興學科在機械狀態監測技術中也找到用武之地。

在機械動態信號分析方法和應用技術上，有采用空間域濾波的預處理、采用Vold-Kalman濾波的多軸階比信號分析技術、適于非平穩信號的基于Wigner-Ville分布分析、小波（Wavelet）變換方法、混沌分析方法、智能傳感與檢測技術，以及與VXI總線儀器平臺相關的技術等。

現今，國內外較典型的狀態監測方式主要有三種。

①離線定期監測方式　測試人員定期到現場用一個傳感器依次對各測點進行測試，并用磁帶機記錄信號，數據處理在專用計算機上完成，或是直接在便攜式內置微機的儀器上完成。采用該方式，測試系統較簡單，但是測試工作較煩瑣，需要專門的測試人員。由于是離線定期監測，不能及時避免突發性故障。

②在線檢測、離線分析的監測方式　亦稱主從機監測方式，在設備上的多個測點均安裝傳感器，由現場微處理器從機系統進行各測點的數據采集和處理，在主機系統上由專業人員進行分析和判斷。相對第一種方式，該方式免去了更換測點的麻煩，并能在線進行檢測和報警。但是該方式需要離線進行數據分析和判斷，而且分析和判斷需要專業技術人員參與。

③自動在線監測方式　該方式不僅能實現自動在線監測設備的工作狀態，及時進行故障預報，而且能實現在線地進行數據處理和分析判斷。由于能根據專家經驗和有關準則進行智能化的比較和判斷，中等文化水平的值班工作人員經過短期培訓后就能使用。該方式與其他兩種方式相比，技術水平先進，不需要人為更換測點，不需要專門的測試人員，也不需要專業技術人員參與分析和判斷，既能避免設備突發性故障又無須專業人員現場操作，但是軟硬件的研制工作量很大。

機電設備狀態監測技術趨向由離線定期監測方式、在線檢測離線分析監測方式，發展為自動在線監測方式。隨著人工智能理論的發展及其在實際中的應用，再加上數據處理軟件的大量開發，機電設備狀態監測技術正向多目標、多層次監測和網絡化方向發展。