机电系统故障预测技术的现状及分析

荀小兵

(北京高隆世纪绿源科技有限公司,北京 100022)

机电系统故障预测技术的现状及分析

荀小兵

(北京高隆世纪绿源科技有限公司,北京 100022)

随着社会科学技术的发展,机电系统的运行安全和机电设备的维修成本对高新技术企业的生产发展起着非常关键的作用。本文通过对机电系统故障预测技术的现状以及技术特点进行分析,从而制定合理的机电设备维修方案,以避免机电设备因产生故障而导致的系统问题。

机电系统 故障预测技术 现状

对于机电工程系统来说，机电系统的安全与稳定，对工程的正常进行有着非常重要的作用。同时，机电系统也逐渐运用与航天、铁路、军事、电力以及石化等行业，对企业以及国家的竞争能力有着十分关键的作用。对机电系统的故障预测，进而进行维护，保证机电系统的稳定运行，已成为企业和国家发展重要研究和探讨的问题。

1 机电系统故障预测技术的现状

当前，我国多机电系统的维护方式，主要还是在设备出现故障后，进行针对性的维修。另外还对机电设备进行定期的有计划的维护。这种传统的维护不能够对机电设备进行详细的了解，无法预测机电设备的实际运行状态，从而也就无法保证设备的稳定运行，给实际的工作和生产带来严重的安全隐患，特别是一些电力、航天以及铁路行业。另外，定期的计划性维护方案，不能根据机电设备的实际运行情况，做出准确预判，出现过度的维护或者维护不到位，严重影响了工业生产的稳定运行，提高了设备的维护成本和资源的浪费。机电系统故障预测技术可以通过对机电系统的进行监测，了解机电设备的运行状况，对系统故障进行预测和及时制定维修的决策，能够有效提高机电系统运行的稳定性。据相关数据显示，运用机电故障预测技术，能够有效降低机电系统的故障发生概率，减少设备的维护费用，优化机电设备资源的利用效率，从而提高机电系统的维护效率，节约机电系统的维护成本。但是，现有的机电故障预测技术还存在一定的缺陷。首先，在在故障预测方面，许多对机电故障预测系统的预测方法都十分简单，大多建立在单一的故障模式下预测，对于各个故障之间的关联没有做到有效地结合。其次，在机电系统故障预测过程中，没有排除人员活动的干扰以及系统外部环境的影响。技术人员在对机电系统的维护过程中，对故障预测产生一定的干扰。另外，在机电系统故障预测的性能评价方面，并没有一个健全统一的系统评价标准。

北京高隆世纪绿源科技有限公司 ，积极以高、精、尖科技、设备和人才为依托，充分研发和创新机电系统故障预测技术，不断推出新的产品技术，为机械、航天、铁路、石化等行业提供安全稳定的机电系统故障预测技术，保障企业的安全稳定生产。

2 机电系统故障预测技术分析

机电系统故障预测技术主要是以当前的机电设备运行状况作为基础，然后结合设备的结构特性、设备的参数等具体情况，对机电设备的可能发生的故障进行分析和预判，从而确定故障将会产生的原因以及特点，以便技术人员进行及时的故障排除与维护，保障机电系统的正常稳定运行，确保工业生产的顺利进行。在实际的工程活动中，机电系统故障预测方法有许多种。

2.1 基于模型的故障预测技术

基于模型的故障预测方法，可以通过计算机电设备的损伤情况，判断设备的损伤程度，建立起相关的模型，以评估机电设备的预计使用时间及发生故障的概率。在一般的情况下，对机电系统故障预测与选用的模型参数有很大的关联。通过对机电系统或者设备的故障演练机理研究，可以修正和调整模型，从而提高机电系统故障预测的准确性。灰色模型是比较常用的一种预测模型，对于机电系统故障的短期预测有着很好的效果。

2.2 基于数据驱动的故障预测技术

在实际的机电系统运行过程中，许多设备工作运行很难建立一个准确的数学模型，这有可能会导致机电系统故障的预测出现误差，机电设备在传感器或者测试的数据可以作为机电系统故障预测的一种方法。这种故障预测方法就是数据驱动的故障预测技术，通过利用历史的机电设备数据记录以及设备监测的数据，建立起可靠的数学模型。这种故障预测模型能够解决许多机电系统中故障预测的问题。基于数据驱动的故障预测方法主要有神经网路、模糊系统等等。数据驱动方法主要划分为人工智能技术和统计技术这两大类。

2.3 基于概率统计的故障预测技术

基于概率统计的故障预测方法，主要是在不能确定完整动态模型时，通过对机电系统曾经出现的故障数据进行统计与分析，从而进行概率统计，掌握机电系统故障的可能发生情况。基于概率统计的故障预测技术主要有回归预测法、时间序列预测法等。

回归预测法主要是更具机电系统的历史的具体数据和变化规律，找出自变量和因变量两者之间的回归式方程，从而确定预测模型的参数据，对机电系统故障进行预测。这种预测方法需要的数据量比较大，而且要有很好的数据分布规律，预测的时间长度过大，很容易导致预测出现偏差情况。

时间序列预测法主要将预测机电系统对象的历史数据按照一定的时间间隔，进行排列组合，建造一个能够随着时间变化的统计序列和数据随着时间变化的机电系统预测模型，然后利用这个模型，预测机电系统的的可能产生情况。这种方法需要以过去的机电系统发展模式能够延续到未来，因此这种方法，对机电系统进行短期的预测效果十分明显。

3 结语

随着科学技术的迅速发展，高、精、尖科技以及设备的不断进步，机电系统故障预测技术在工程生产工作过程中，起的作用也越来越大。采用新进的机电系统故障预测技术，能够以通过对机电系统的进行监测，了解机电设备的运行状况，对系统故障进行预测和及时制定维修的决策，能够有效提高机电系统运行的稳定性，保障企业的正常稳定生产。

[1]陶来发,樊焕贞,吕琛,栾家辉.机电系统故障预测技术的现状与分析[J].控制工程,2011,18(04):636-639.

[2]吴明强,房红征,伊大伟.复杂系统故障预测方法与应用技术研究计算机测量与控制,2013,05(06):201-203.

[3]薛子云,杨江天,朱衡军,机械故障预测模型综述[J].机械强度, 2012,03(16):102-105.

荀小兵(1973—),男,江苏靖江人,2011年毕业于中南大学工商管理专业,现供职北京高隆世纪绿源科技有限公司总经理,研究方向:机电自动化。