关于复杂机电装备PHM系统关键技术的研究

摘 要

随着复杂机电装备组成的复杂程度及信息化程度的不断提升，故障预测与健康管理（PHM）系统逐渐成为新一代复杂机电装备设计和使用中的重要组成部分。从客观的角度来分析，复杂机电装备的性能、原理都比较优越，但在故障预测以及健康管理方面，还需要进一步的优化处理，否则很容易造成性能下降，影响日常的工作，并且对经济效益产生影响。目前，复杂机电装备PHM系统已经成为故障预测与健康管理的主要系统，通过对关键技术的研究，能够对实际工作的各项隐患、问题给予良好的处理，以此来实现较大的进步。

【关键词】复杂机电装备 PHM 故障诊断 故障预测

随着复杂机电装备组成的复杂程度及信息化程度不断提升，传统的故障诊断专家系统的“事后维修”为主的诊断方式，已经无法满足复杂机电装备运行可靠性、安全性和可维护性的需求。对于我国而言，目前的很多领域都在不断的进步，选择的机电装备也愈加复杂化，此时应积极应用复杂机电装备PHM系统，将其中的技术更好的发挥出来，提前处理好各种隐患和故障，时刻保持机电设备的正常运行，提高经济效益的同时，促进生产领域的全面发展。在此，本文主要对复杂机电装备PHM系统关键技术进行讨论。

1 智能故障诊断与故障预测总体技术路线

对于复杂机电设备而言，要想更好的对其故障和隐患进行提前检查，就必须对复杂机电装备PHM系统进行分析，通过对技术上的有效应用，减少故障的发生概率，提高复杂机电设备的性能。目前，复杂机电装备PHM系统的总体技术路线得到确认，主要集中在以下几个方面：第一，该系统在应用中，首先会对每一个故障的特征信号进行提取，通过高辨识率的故障特征，完成对故障的有效审核，减少错误的判断。第二，复杂机电装备PHM系统在应用过程中，其技术充分支持向量机解决小样本、非线性等故障的分类、预测。通过对小问题的解决，能够进一步稳定复杂机电设备的日常工作，提高运行效率。第三，在传感器数据融合方面，复杂机电装备PHM系统的关键技术，可利用多传感器的功能，对信息进行有效的处理和优化，以此来得到更加有效的信息，告别了之前的冗杂信息不良处理，如图1。

2 基于最小二乘支持向量机的智能故障诊断和故障预测

到目前为止，复杂机电装备PHM系统的应用取得了理想的效果，并且在很多方面都具有较大的积极意义。为此，今后的复杂机电装备PHM系统需要在关键技术上努力。从客观的角度来说，基于最小二乘支持向量机的智能故障诊断、故障预测技术，是其主要的关键技术。从设备上来讲，支持向量机是比较有效的学习机器，其主要的应用领域在智能故障的实质分类问题，而不是理论的层次。同时，支持向量机，还可以应用到故障预测领域。从技术的角度来分析，最小二乘支持向量机，主要是对标准支持向量机的一种改进。在以往的故障判断中，标准支持向量机虽然做出了较大的贡献，但随着复杂机电设备的复杂程度增加，很多厂家都对传统设备提出了较多的条件，因此，日后应积极推行最小二乘支持向量机，以此来实现客观上的工作提升。另一方面，该技术主要是以误差平方、代替不敏感函数，作为损失函数，从而将其中的不等式约束转化为等式约束。在具体的计算当中，利用解线性方程组的方法来实现复杂的二次规划问题解决，客观上降低了计算的复杂难度，加快了求解的速度。由此可见，复杂机电装备PHM系统在关键技术方面，具有良好的实用性，可以推广应用。

3 关于复杂机电装备PHM系统关键技术的讨论

随着经济的不断发展，很多工厂的复杂机电设备在运行上和生产上，都出现了一些问题，这些问题往往在发生后才开始研究，耗费了大量的时间与静力，耽误了经济上的提升。利用复杂机电装备PHM系统关键技术，可对复杂机电设备进行及时的修复，提前对故障进行诊断和分析，并且在日后的运行当中，可制定全新的运行方式，减少故障的发生概率。在今后的工作中，应对复杂机电装备PHM系统关键技术进行拓展研究，凡是与复杂机电设备相关的因素，也要作为复杂机电装备PHM系统的领域来进行讨论，以此来健全关键技术的体系和日常应用范围，实现工作水平的较大提升。

4 总结

本文对复杂机电装备PHM系统关键技术展开研究，就目前的工作成果来看，复杂机电装备PHM系统的关键技术，取得了很大提升，应用效果较好，为复杂机电设备的日常生产，提供了较多的保障。值得注意的是，今后的复杂机电设备，在复杂性方面会有更大的提升，届时仅仅依靠复杂机电装备PHM系统是不够的，还应该进一步的研究联合系统或者关键技术，完成复杂机电设备领域的较大进步。

参考文献

[1]李向前.复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究[D].北京理工大学，2014.

[2]相江.基于多子波支持向量机航电设备健康管理系统关键技术研究[D].西安电子科技大学，2013.

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作者单位

广东明阳风电产业集团有限公司 广东省中山市 528437