摘要：隨著狀態(tài)檢測技術(shù)在我國檢維修領(lǐng)域不斷地發(fā)展，尤其是在大型煉化企業(yè)關(guān)鍵機(jī)組中的維護(hù)應(yīng)用，使得企業(yè)生產(chǎn)能夠在正常、平穩(wěn)、安全、長周期、滿負(fù)荷下運(yùn)行，并實(shí)現(xiàn)了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。本文主要將狀態(tài)檢測中的常見圖譜與設(shè)備故障診斷的基本方法進(jìn)行簡要介紹。
　　關(guān)鍵詞：狀態(tài)監(jiān)測、大型機(jī)組、圖譜
　　
　　1狀態(tài)監(jiān)測常用圖譜介紹
　　1.1波德圖
　　波德圖是反映機(jī)器振動幅值、相位隨轉(zhuǎn)速變化的關(guān)系曲線。圖形的橫坐標(biāo)是轉(zhuǎn)速，縱坐標(biāo)有兩個，一個是振幅的峰－峰值，另一個是相位。從波德圖上我們可以得到以下信息：
　　轉(zhuǎn)子系統(tǒng)在各種轉(zhuǎn)速下的振幅和相位；轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的臨界轉(zhuǎn)速；轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的共振放大系數(shù)(Q=Amax／ε)；轉(zhuǎn)子的振型；系統(tǒng)的阻尼大小；轉(zhuǎn)子上機(jī)械偏差和電氣偏差的大小；轉(zhuǎn)子是否發(fā)生了熱彎曲。
　　
　　由這些數(shù)據(jù)可以獲得有關(guān)轉(zhuǎn)子的動平衡狀況和振動體的剛度、阻尼特性等動態(tài)數(shù)據(jù)。
　　1.2極坐標(biāo)圖
　　極坐標(biāo)圖是把振幅和相位隨轉(zhuǎn)速變化的關(guān)系用極坐標(biāo)的形式表示出來。圖中用一旋轉(zhuǎn)矢量的點(diǎn)代表轉(zhuǎn)子的軸心，該點(diǎn)在各個轉(zhuǎn)速下所處位置的極半徑就代表了軸的徑向振幅，該點(diǎn)在極坐標(biāo)上的角度就是此時振動的相位角。這種極坐標(biāo)表示方法在作用上與波德圖相同，但它比波德圖更為直觀。
　　
　　振幅－轉(zhuǎn)速曲線在極坐標(biāo)圖中是呈環(huán)狀出現(xiàn)的，臨界轉(zhuǎn)速處在環(huán)狀振幅最大處，且此時從弧段上標(biāo)記的轉(zhuǎn)速應(yīng)該顯示出變化率為最大。用電渦流傳感器測試軸的振動時，在極坐標(biāo)圖中可以很容易得到軸的原始晃度矢量，即與低轉(zhuǎn)速所對應(yīng)的矢量。從帶有原始晃度的圖形要得到扣除原始晃度后的振動曲線也很容易做到，為此，只要將極坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點(diǎn)平移到與需要扣除的原始晃度矢量相對應(yīng)的轉(zhuǎn)速點(diǎn)，原圖的曲線形狀保持不變。這樣，原曲線在新坐標(biāo)系中的坐標(biāo)即是扣除原始晃度后的振動響應(yīng)。
　　1.3軸心位置圖
　　軸心位置圖用來顯示軸頸中心相對于軸承中心位置。這種圖形提供了轉(zhuǎn)子在軸承中穩(wěn)態(tài)位置變化的觀測方法，用以判別軸頸是否處于正常位置。
　　
　　當(dāng)軸心位置超出一定范圍時，說明軸承處于不正常的工作狀態(tài)，從中可以判斷轉(zhuǎn)子的對中好壞、軸承的標(biāo)高是否正常，軸瓦是否磨損或變形等等。如果軸心位置上移，則預(yù)示著轉(zhuǎn)子不穩(wěn)定的開始。通過對軸頸中心位置變化的監(jiān)測和分析，可以預(yù)測到某些故障的來臨，為故障的防治提供早期預(yù)報。
　　1.4波形頻譜圖
　　在對振動信號進(jìn)行分析時，在時域波形圖上可以得到一些相關(guān)的信息，如振幅、周期（即頻率）、相位和波形的形狀及其變化。這些數(shù)據(jù)有助于對振動起因的分析及振動機(jī)理的研究。但由于從波形圖上不能直接得到我們所需要的精確數(shù)據(jù)，現(xiàn)在已經(jīng)很少有人用它來確定振動參數(shù)。但它可以在實(shí)時監(jiān)測中作為示波器用來觀察振動的形態(tài)和變化。
　　
　　2常見的幾種預(yù)測技術(shù)
　　在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測中，經(jīng)常使用的預(yù)測方法有斜率預(yù)報法、主觀概率法、確定型時間序列法及隨機(jī)機(jī)型時間序列法、回歸預(yù)測法等。現(xiàn)主要介紹幾種常見類型：
　　2.1主觀概率預(yù)測法
　　根據(jù)狀態(tài)檢測圖譜中所反映的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測時，檢測人員最佳推測的實(shí)現(xiàn)可能性，必須用主觀概率法加以評定。主觀概率法與客觀概率法不同，客觀概率是依據(jù)事物發(fā)生的實(shí)際次數(shù)（或數(shù)值）統(tǒng)計出來的一種概率；而主觀概率則是人們依據(jù)某幾次經(jīng)驗(yàn)結(jié)果所作窗戶的主觀判斷的量度。主觀概率法必須符合概率的基本，公式：
　　0≤P(Ei)≤1,∑P(Ei)=1其中（i=1,2...，n）
　　Ei（i=1,2...，n）是“經(jīng)驗(yàn)”樣本空間的某一事件。利用主觀概率法，可以預(yù)測未來事件發(fā)生的結(jié)果，也可以預(yù)測未來事件成功的可能性。應(yīng)用此種方法進(jìn)行預(yù)測，能夠更精確地反映個人對未來事件直覺判斷的信任度。
　　2.2時間序列預(yù)測法
　　所謂時間序列，就是觀察或記錄到的一組按時間順序排列起來的圖形數(shù)據(jù)序列，其往往是由長期趨勢分量、季節(jié)變動分量或周期變動分量、隨機(jī)變動分量等幾類變化形式疊加或組合而成的。
　　2.2.1確定型時間序列預(yù)測技術(shù)
　　確定型時間序列預(yù)測的一般步驟是，首先求出基本的發(fā)展趨勢，分析可能存在的波動，再通過對隨機(jī)變動的分析，確定一個合理預(yù)測區(qū)間，繼而判定其合理性。
　　2.2.2隨機(jī)型時間預(yù)測技術(shù)
　　隨機(jī)型時間分析技術(shù)有一套較為完整的理論，預(yù)測精度也較高，尤其適合預(yù)測復(fù)雜的時間序列。但因其計算過程復(fù)雜，計算工作量巨大，只能依靠電子計算機(jī)及相關(guān)軟件進(jìn)行計算。
　　2.3回歸預(yù)測法
　　準(zhǔn)確的說，這里所說的回歸分析是利用因果關(guān)系進(jìn)行回歸分析得方法，又稱因果關(guān)系法。回歸分析法就是研究引起未來狀態(tài)變化的各種客觀因素的作用，找出其時間的統(tǒng)計關(guān)系。用這種方法預(yù)測所得的結(jié)果比確定型時間序列法好些，但所需數(shù)據(jù)資料比時間序列法多而且廣。
　　在回歸分析當(dāng)中，最常見的為一元線性回歸的數(shù)學(xué)模型。這是因?yàn)檫@種模型在應(yīng)用時較為簡單，除有相當(dāng)大的一類實(shí)際問題可歸結(jié)為這種模型外，它還是多元線性回歸和非線性回歸的基礎(chǔ)。
　　一般的一元線性回歸數(shù)學(xué)模型可表示如下：設(shè)x為變量代表影響因素，y為因變量代表預(yù)測的目標(biāo)。通過實(shí)驗(yàn)，從描繪y和x關(guān)系的散點(diǎn)分布圖（如圖所示）上發(fā)現(xiàn)他們之間有近似的直線關(guān)系。接下來的問題是：怎樣用已知的一組數(shù)據(jù)來確定直線方程，使得已知數(shù)據(jù)與直線上所得的數(shù)據(jù)誤差最小。
　　設(shè)直線方程為：y=b0+bx
　　對每一個已知數(shù)據(jù)Xi（i=1,2...，n）有：ÿi=b0+bxi
　　已知數(shù)據(jù)和直線上所得數(shù)據(jù)的誤差為：ði=yi-ÿi
　　之后再根據(jù)相關(guān)公式計算出樣本標(biāo)準(zhǔn)差，就能使用一元線性回歸模型做預(yù)測了。在回歸分析中，由于根據(jù)數(shù)據(jù)間因果關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，因而精度較高，能用于短期預(yù)測，亦能用于長期預(yù)測。多元線性回歸是根據(jù)兩個或兩個以上的自變量來估計因變量。然而分析得基本思路與一元線性回歸相同。
　　無論那一種預(yù)測方法，都需要檢測人員能夠具備一定的圖形識別和采集精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的能力，并充分發(fā)揮檢測人員集體的智慧和潛能，結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)設(shè)定科學(xué)的設(shè)備安全數(shù)據(jù)信任區(qū)間，并不斷控制大型機(jī)組在安全數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)工作，為企業(yè)創(chuàng)造更高的經(jīng)濟(jì)效益而努力。
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