引言

　　旋轉機械是指主要功能由旋轉動作來完成的機械，尤其是指轉速較高的機械。它分為動力機械(渦輪機、壓縮機、齒輪泵等)、過程機械(離心式分離機等)和加工機械(車床、磨床等)。從旋轉機械的檢修歷史和現狀來看，檢修方式大致分為發生事故停機檢修、定期停機檢修(預防性維修)、預測維修(狀態維修或視情維修)這幾種。首先以煙氣輪機為例，闡述了預測維護的重要性;然后將現有的旋轉機械故障預測方法整體分為定性分析法和定量分析法兩大類，分別介紹了各種方法的實際應用情況;最后，探討了旋轉機械故障預測技術的難點問題以及發展趨勢。

　　一、故障預測方法的分類與比較

　　1.1 預測維修的意義

　　煙氣輪機將催化裂化過程中產生的廢煙氣中所具有的壓力能和熱能經煙氣輪機的膨脹做功化為機械能，驅動軸流式空氣壓縮機或給發電機提供動能，達到能量回收的目的。美國研制的世界上第一臺煙氣輪機于1963年投人生產運行，中國第一臺自主創新的煙氣輪機于1978年成功投入運行。 30多年來，我國累計生產的煙氣輪機總共節電約275×105kw·h，價值約合人民幣138億元，經濟效益非常可觀。然而，煙氣輪機的運行環境非常惡劣，轉子磨損、催化劑粉塵堆積、殼體變形和儀表失靈等都有可能導致故障的發生。

　　國內大多數煉油廠的煙氣輪機幾乎都發生過嚴重事故。例如，中石化集團公司曾經1年中就有39臺煙氣輪機因故障停機達51次，停機時間累計9 0l4h ，損失巨大。此外，煙氣輪機通過回收利用廢煙氣，在環保方面也發揮著舉足輕重的作用。因此，保證煙氣輪機的平穩正常運行成為了煉化企業的重要工作之一。目前，采用的維修策略基本上都是預防性維修，即“定期大修”體制，煙氣輪機一般不到一年就要大修一次。煙氣輪機的預測維護能夠按照狀態監測情況及時準備維修部件，安排維修計劃。其完善的診斷能力可準確指出故障類型和故障部位，避免了維修的盲目性，縮短了維修工期，可減少災難性事故的發生，提高催化裂化裝置的安全運行率，從而帶來可觀的經濟和社會效益。

　　1.2 故障預測方法的分類

　　預測維修的關鍵技術是故障預測，缺乏有效的故障預測方法已成為推廣預測維護技術的一個瓶頸。故障預測方法整體分為兩大類，即定性分析的方法和定量分析的方法。現有的旋轉機械故障預測方法分類如圖1所示。

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　　基于數據的方法包括自回歸預測、灰色預測、多層遞階方法、混沌時間序列預測、隱馬爾科夫模型、機器學習(神經網絡、支持向量機 )和統計過程監控方法等。旋轉機械的機理模型難以建立，同時專家知識也難以獲取，這些都不利于我們對旋轉機械進行故障預測。基于數據的方法完全從工業現場數據出發，挖掘數據中的隱含信息，具有廣泛的工程應用價值。這類方法適用范圍最廣、成本最小。因此，基于數據的方法最為實用，它已成為故障診斷與預測領域的研究熱點和發展趨勢。

　　基于模型的方法包括基于濾波器的故障預測方法以及基于故障機理建模的方法等。這類方法具有深入對象本質性質的特點，能夠很好地跟蹤系統的變化趨勢。當對象的數學模型準確時，能得到準確的故障預測結果。但工程上針對復雜的動態系統難以建立精確的數學模型，因此，這類方法的適用范圍最小、成本最高。

　　基于知識的方法包括專家系統和模糊邏輯等。這類方法的優勢是能夠利用現有的專家知識和經驗，而不需要已知非常精確的數學模型。因此，它在很多領域得到了廣泛應用。但是此類方法的不足是知識獲取較困難。

　　旋轉機械基于數據、基于知識和基于模型的方法在適用性范圍、成本和準確度等性能方面的比較如圖2所示。

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