基于传动设备信息故障诊断的研究与应用

姚竞红 严国祥

（浙江万里学院315100 杭州华丰纸业有限公司 310011）

1 概述

所谓传动设备运行的监测与故障诊断就是研究设备运行状态信息的变化，进而有助于我们识别设备运行状态。通常我们说的设备工作正常运行就是指它具备应有的功能，并达到了某一标准。在实际工作中，我们在检测与故障诊断中，就是把设备的异常情况或者故障状态在设备运行中通过其信息提供将其充分反映出来，并且要快速准确。现代的故障信息处理技术，就是信号测取，中间变换，数据采集，信息提示这几个主要部分的变化与处理，把设备在运行过程中的各种故障状态与特性以报警与故障这二种方式加以表达。它的基本故障诊断过程可以用图1表示。

图1 故障诊断的基本过程图Fig.1 The basic procedure diagram of fault diagnosis

由图1可见：一个诊断系统，它的硬件部分的组成主要由信号探测、信息处理与变换、状态诊断和输出设备构成：软件部分的组成主要是包括一些管理软件（统筹与协调信息变换，文档建立、修改、调用；信号采集、处理软件的选择、调用；故障诊断与评价软件及调用，监测过程管理及输入输出方式选择等）、文档软件（完成自动搜索、域值设置、特征值选取，存入有关诊断和运行参数，诊断过程和使用方案等）、信号采集和处理软件（信号样本选取，提取和凝聚故障特征信号）、信号诊断和状态评价软件等。因此它必须具备以下这些功能：

（1）实时的在线采样功能，就是在运行条件下（不停机的状态）能实时采集各种运行状态信号，完成自动监测；

（2）有各种信息文档建立、存储和读写更换功能；

（3）对于各种信息来源，实时作业数据处理、分析、调用的功能；

（4）在进行监测和诊断中，有自选最佳处理程序和方法的功能；

（5）对整个传动系统，必须有系统自动监控和管理控制的功能；

（6）有对故障信息进行自动状态评价和故障诊断的功能；

（7）能进行PC通讯的人机对话功能；

加快渝黔区域合作，推动边界经济走廊建设，要强化顶层设计，加快两地各种资源流动共享，增强两地经济发展粘合度，因地制宜，因势利导，科学指导。

（8）有分时诊断功能：主要是在出现多个诊断对象时，自动选取各种不相同的诊断方案，自动地在每次诊断前调用出相应的文档运行；

（9）应有多样化的显示输出与报警功能。

2 设备故障信息的特性与分析

当设备在运行中，如果系统参数发生了变化，也就是说偏离了正常的参数设置值，那么它就是有可能出现故障，这时故障信息就会通过一些功能特征参数表现出来，并加以传递显示。在这一过程中，当信息源发出的仅是一种状态（确定量）的信号，那么表明它的特征就不会携带任何信息。对于各种故障信息蕴含着某种不确定，此时的信息源的不确定性与信息源所包含的随机事件的可能状态数及每种状态出现的概率有关。设系统状态集Y（Y1，Y2，……，Yn），每种状态出现的概率为P（Yi），则一个信息源可以用一个概率空间来描述：Y：Y1，Y2，……，Yn：P（Y）：P（Y1），P（Y2），……，P（Yn）。其中∑P（Yi）＝1，且各种状态空间相互独立，＠常以｛Y，P（Y）｝来表示。同时故障信息的诊断中，我们也可以把诊断过程的理解看成是一个对系统运行模式的识别过程。通常故障识别信息只来源于两方面，一方面是故障模式类别属性构成的信息源，可称之为故障模式信息，它由系统的可能故障和这些故障类别的出现概率所构成；另一方面的信息为故障样本特征属性构成的信息源，我们在这里把它称之为故障特征信息源，它由故障特征和特征的概率分布函数所构成。对于这二方面的信息源在故障信息诊断中的作用和相互关系，我们可用图2表示。

图2 故障模式信息与故障特征信息的关系分析表示图Fig.2 Relationship of the fault model information and fault character information analysis scheme

对于故障概率的空间，我们设E＝｛Ω，P｝是故障模式概率空间，其中Ω是故障模式类别集合：Ω＝（Ω1，Ω2，……，Qm），m 是故障类别数，P 是定义在E上的故障概率测度。其中各故障的先验概率为P（Ωi），满足1，i＝1，2，3，……，n。对于故障特征概率的空间，我们设F＝｛X，P（X）｝为样本特征概率空间，其中样本特征向量可表示为X＝（X1，X2，……，Xn）T，n表示向量维数，P（x）是定义在F下的样本特征概率密度函数，满足1，从上述的故障信息关系定义的分析中，我们可以得到有关故障识别的有关表达方式，即ΔHR＝H（E）－H（E/F），则对于不确定性YE可定义为：YE从中可以看到，故障识别过程是降低故障类别不确定性的过程，可见I（E，F）越大，不确定性也越大，信息模式识别的任务也越大。当YE＝0时，即I（E，F）＝0，即故障类别确定。因此YE也可以作为诊断问题的深度来测定。同样也可以定义为：YE＝I（F，E）/H（F），当YE＝YF时，表明对特征空间识别信息可转化为对故障类别的识别。

在实际运行中各种信息的输送传递总是按照一定的变化程序来加以输送和表示，对于故障信息的传递过程，由于通过某一控制单元前它的信息量Jy（i）（x）总要大于通过以后这些控制单元的信息量Jy（I－1）（x），即：Jy（i）（x）＞Jy（I－1）（x）＞Jy（I－2）（x）＞…，式中i＝0，1，2，…由此它的故障信息传递图可用图3来表示：

图3 故障信息传递表示图Fig.3 Fault information transport scheme

通过对上面的故障信息特征的研究与分析，针对设备在运行过程中的各种动态信号，它始终携带着与此密切相关丰富信息，对于故障信息量，它既有着确定因素，又存在着不确定性的特点，这种不确定性的主要表现，集中反映在三个方面，随机性，模糊性和未确定性，当今的信息技术将这些状况，经过采样，数据处理，诊断提示，帮助我们来提高设备的运行效率和安全可靠性，推进管理和维护的时效性。

3 应用实例和结论

图4是SIEMENS传动控制的功能模块原理图。

图4 SIEMENS传动控制的功能模块原理图Fig.4 Functional modularity of SIEMENS drive system schematic diagram

系统的信息故障诊断技术控制是通过数据采样、数据处理、数据采集、数据发送最终由微处理器来实现的，它对主回路和控制回路都进行监控，并通过显示装置，传递实时运行信息，用相关的信息码来表示系统的运行正常与否。

对控制回路，可检查诊断RAM的每个存储器是否写入或读出正确的参数数据，对EPROM的内容进行检测与设置值比较是否符合标准，对各输入点进行测定，是否符合系统工作要求的相关值。

对功率控制回路，可检查诊断其各种状态，对电源相序检查是否符合触发脉冲相序要求，每个功率模块的触发结果，释放回路及逆变状态，以放止失控。

对电网电源频率和过零次数的检查诊断，确定同步硬件是否正常，检查诊断电网电压是否超过系统控制的上限和下限值，检查和诊断系统在运行中有无过流欠压状况，对负载电流信号进行监控并与设定的极限值比较，对A/D转换的时间进行监测和诊断，是否在规定的时间内完成。

它的信息故障信号可设置48个，报警信号可设置19个，可以是内部故障的，也可以是外接故障的。

由于该系统具有智能型的诊断技术，它提供的各种诊断信息可靠性极高，并指出了相应的维修处理的指南，有助于我们的设备管理。它的实时故障信息诊断功能快速有效，尤其是人机对话，通讯连接更可以获取高品质的诊断效果。因此整个系统的运行是十分安全可靠的，它既给我们带来了经济效益又给我们在维修和管理方面带来了意想不到的收获。