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摘要:用面向对象分析法对大型旋转机械状态监测与故障诊断系统进行分析,建立了故障诊断系统的信息模型、动态模型和功能模型,为故障诊断系统的开发提供有益的参考。根据这3个模型研制了面向对象的大型旋转机械神经网络故障诊断系统(M&D),并已应用于工业生产实践。

1 概 述

  随着工业的日益发展,大型机组的功率越来越大,工作转还越赤越高,许多大型的机组需要在超临界转速下运行,而由于种种原因国内外大型机组的故障时有发生,造成世大的经济损失。例如1987年山西大同发电厂200MW机组转子断裂,1988年秦岭电厂5号机组主轴断裂,两次事故经济损失均达亿元以上。研究并应用先进的状态监测与故障诊断技术不仅可以早期发现故障,避免恶性事故的发生,还可以从根本上解决目前设备定期维修中维修不足和维修过剩的问题。据文献[1]介绍,如果我国电力部门全面推广设备诊断技术,仅维修费用每年可节约3.5亿元。为了避免和减少大型机组故障的发生,各国都投入大量的人力物力进行故障机理和故障诊断技术的研究。在这些研究成果的基础上,各研究单位针对不同的应用开发了一些故障诊断系统,有些诊断系统已经推广应用于工业生产并取得了很好的经济效益,如美国的BentlyNevada公司的3300系统、TDM、DDM系统,WestinghouseElectricCorporation的TurbinAID、GenAID、ChemAID系统[2],国内的哈尔滨工业大学,清华大学、西安交通大学、浙江大学、华中理工大学等单位分别研制的故障诊断系统。这些系统在工业现场的应用成为工业企业有效地减少和避免大型机组故障发生的主要手段。

  机械故障诊断有两个方面的要求:一是发现故障,即判定故障发生与否;二是识别故障发生的部位、类型、性质、严重程度。因此,故障诊断系统相对这两面三刀个要求也应具备状态监测与故障诊断两个方面的功能,是这两个功能的有机结合体。目前国内外研究开发的故障诊断系统(包括已推向市场的产品)从功能来分,可以分为以基于信号处理和数据分析为主的监测型系统,如BentlyNevada公司的3300系统、Atlanta公司的M6000,和基于知识的智能诊断型系统,如WestinghouseElectricCorporation的TurbinAID、GenAID、ChemAID系统和IRD公司的501系统。但目前对故障诊断系统的开发过程进行较为全面的分析,并建立模型的文献并不多见,因此针对故障诊断系统的这两个方面的要求,充分考虑监测与诊断两个功能,采用面向对象技术,对故障诊断系统进行充分系统的分析,建立故障诊断系统的信息模型、动态模型和功能模型,为大型机组故障诊断系统的开发提供理论依据。

2 面向对象分析法

  面向对象分析方法(Object-OrientedAnalysis,简称OOA)综合了功能分解方法、数据流分析法和信息造型法三种方法的一些优点,并用面向对象概念统一了这些优点之后发展起来的一种新的分析方法。是人们将面向对象方法应用于系统分析而产生的一种新的方法论。OOA的概念是Shlaer,S.和Mellor,S.于1988年提出[4],目前正处于研究和发展阶段[5,6]。

  面向对象分析方法是建立在人类自己的思维组织模式之上的一种分析方法。在传统的分析方法中,从问题空间到分析结果(即系统模型)的映射是间接的,原因之一就是分析人员所采用的思维模式与设计人员所采用的思维模式存在一定的距离。从根本上统一思维模式的方法就是在系统开发的各个环节中都采用人类原有的思维组织模式。面向对象分析方法是建立在人类自己思维模式的基础上,客观地、自然地应用客观世界本来的规律来开发应用系统的一种分析方法。

  面向对象分析方法可以用下面式子表示:

  面向对象分析方法=对象+分类+继承性+基于消息的通信

  其中,对象是被封装的一组属性和专有服务,它是问题空间中某种事物的一个抽象,同时也包含问题空间中这种事物的若干实例。

  面向对象分析方法在80年代末被提出后,得到了快速的发展。现在面向对象分析方法主要有两种,一是Shlaer和Mellor提出的面向对象分析方法[4],这种方法主要是构造三个形式化模型,即信息模型(InformationModel)、动态模型(StateModel)和功能模型(ProcessModel)。另一种是Coad和Yourdon提出的面向对象分析方法[3],组合了传统的分析方法和面向对象的特征,主要由5个步骤组成:对象的认定;结构的认定;主题的认定;属性和实例关联的定义;服务和消息关联的定义。

3 故障诊断系统的面向对象分析与建模

3.1 故障诊断系统需求

  分析的故障诊断系统是一个面向化工行业高速大型旋转机械的在线状态监测和故障诊断系统(简称M&D)。该系统需要对汽压机组的12路振动信号及其峰峰值、17路轴瓦温度信号、17路压力及流量等工艺参数和24路开关量信号进行在线实时采集、存贮、显示、分析并进行故障诊断。为了提高故障诊断的准确性,还特别要求系统能对12路振动信号实现动态信号的整周期采样并进行实时频谱;为了实现系统的事故追忆功能,系统还须具有“黑匣子”功能。为了实现这些功能,系统采用上下位计算机机同步工作的方式进行工作。下位计算机主要负责机组信号的采集、静态信号的显示和一部分报警功能(监测);上位计算机则负责故障诊断系统的数据的存贮、信号分析、故障诊断等工作。上、下位计算机通过网络进行消息通讯和数据传输。我们用Shlaer和Mellor提出的面向对象分析方法[4]对上位机的故障诊断系统进行分析,建立系统的信息模型、动态模型和功能模型。

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