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湖南湘潭4201了風機運行狀態(tài)的人技模型。并以此模型為基礎。實現(xiàn)了風機的運行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，風機是大多企業(yè)生產(chǎn)活動中的關鍵設備，它不僅價格昂貴，而且般運轉(zhuǎn)速度。功率大，當發(fā)生故障，輕造成大量的經(jīng)濟損火，重則出現(xiàn)風機葉輪飛出殼體人員重大傷的安全責任事故，因此，付風機運1狀態(tài)的適時監(jiān)測和故障診斷。則是保風機良好運行企業(yè)生產(chǎn)正常進行的關鍵。本文就某大型企業(yè)回轉(zhuǎn)簾排煙風機的運行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)中使用時間印列分析進廳了研究和探討。

　　并運用結(jié)合現(xiàn)場數(shù)據(jù)對研究進行了實現(xiàn)，結(jié)果符合預期設想。

　　1風機運行狀態(tài)的時序建模原理時間序列是指按時間順序排列的組數(shù)據(jù)，它作為某系統(tǒng)的輸出實際上是個信息凝集裝置，其數(shù)據(jù)的大小和順序蘊介系統(tǒng)的固有特性和工作狀態(tài)的有關信息。時間序列模型是將動態(tài)數(shù)據(jù)所蘊含行時間序列建模在設備智能故障診斷中有著廣泛的收稿日期20，41013；收到修改稿日期2004124基金項目湖南省教育廳項目0冗440事信號分析與處理，大型設備的監(jiān)測與故障診斷研宄。

　　常用的種時序模型。

　　時間序列建模就是估計人只模型階次和自回歸系數(shù)，本文采用赤池弘治在1973提的，31加10定階準則確定階數(shù)?；脺蕜t，數(shù)為其中，為模型階數(shù)為序列個數(shù)，為模型殘差方差，取人10取最小值時的模型階次1就是適用模型階次1.

　　1投型參數(shù)估計，就是，計91.92，隊和這！1個參數(shù)，由于故只要估計出，就可以估計出0，因此對人尺模參數(shù)2風機狀態(tài)監(jiān)測故障診斷原理與流程設計風機的狀態(tài)監(jiān)測包括適時監(jiān)控和趨勢預測，即用振動特征值作為監(jiān)測指標，當特征值超過安全限定閥值時，系統(tǒng)就給出報警，常用的特征值有均值方差烈度度峰峰值以及相關標量值等，當然有，還會通過軸心軌跡閣波德全息譜等打觀像實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)控，而趨勢預測則是在監(jiān)控數(shù)據(jù)的基礎上報據(jù)時序數(shù)據(jù)建！1模型，預測未來發(fā)展尥勢來說。向前預測最火步數(shù)1應+人十校喂構(gòu)述所用到的時間序列數(shù)的分之，其狀態(tài)監(jiān)測流程如閣風機狀態(tài)監(jiān)測和趨勢預報流程對風機進行故障診斷，本文米用統(tǒng)計識別法，以入1模型參數(shù)作為特征叫量，報據(jù)工程試驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果通過聚類分析求得各種狀態(tài)的聚類中心，從而建1標準特征向炕庫具休診斷流程如閣2.

　　闡2風機時序故障診斷流程3風機運行狀態(tài)建模在線監(jiān)測與故障診斷祖，8是肘31評，公司在1982年推出的套考性能的數(shù)字計算和4視化軟件。它集數(shù)據(jù)分析矩陣運算信號處理和形顯為體，試工程技術領域運用最廣的的程序設計軟件，本文就利用丁語言來進行風機的運行狀態(tài)運行狀態(tài)建模和故障診斷。

　　對于風機的時序建模，最關鍵的是信號應該為平穩(wěn)時間序列，因此首先應該進行預處理，預處理中專門程序如下來實現(xiàn)勢項后的數(shù)據(jù)數(shù)，也1的系數(shù)為自回歸模型參數(shù)風機的狀態(tài)監(jiān)主要是判斷特征量是否超過報警閥值，比較簡單，這里主要介紹風機的運行趨勢預報，其幾實現(xiàn)1賢程序如下yPA，bhb為特征M的倒順i序列。

　　時序模型建模的主要程序如下ypj=AB為階數(shù)上限般取卿，預報膂提取特征量信號預處理信號采集如架取預測的數(shù)據(jù)時間點為12.則運用面的預測程序?qū)υ撈髽I(yè)風機運行狀態(tài)預測的結(jié)果3，萬。

　　從中容易看出，預測曲線和實測曲線非常接近，趨勢完全致。

　　對于風機的時序故障診斷，取人只模型的自回歸參數(shù)為特征值，根據(jù)2的流程，風機故障診斷的丁人1；主要程如下將樣本特征向量1聚類為1種狀態(tài)障狀態(tài)序號在風機的故障中，不平衡和不對中是兩種最常的故障，占所有風機故障的半以上，對于某企業(yè)改斷，取12組風機運狀態(tài)模型參數(shù)特向。作為訓練樣木，其中常狀態(tài)樣本不平衡狀態(tài)樣本不對狀態(tài)樣本各為4組。經(jīng)聚類分析得出類狀態(tài)特征向量的聚類中心如下然后對下面這個待，斷的故障特征向景進析運算結(jié)果為即該故障狀態(tài)向量與不平衡狀態(tài)向量標識順序為2之間的距離最小為789，故該故障為不平衡故障。

4結(jié)論對于時間序列分析在設備運行狀態(tài)監(jiān)測與趨勢預測中的應用比較常，但用于智能故障診斷則比較少，本文通過運用時序人只模型自回歸參數(shù)做特征量來進行故障診斷研究，可以看出時間序列分析在設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方面的實際價值。而隨著建模類型的變化。選用的特征參數(shù)的不。，序分析在故障診斷領域的研究還有廣泛的研宄空間。值得我們?nèi)ゲ粩嗟靥接憽?/p>