一種對設備未來故障時間點進行預測的方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及設備故障預測領域，尤其涉及一種對設備未來故障時間點進行預測的 方法。
【背景技術】
[0002] 機器設備在日常使用和運轉過程中，由于外部負荷、內部應力、磨損、腐蝕和自然 侵蝕等因素的影響，使其個別部位或整體的尺寸、形狀發生改變，進而影響設備的機械性 能、工藝效果，使設備性能下降，甚至報廢，這是所有設備都避免不了的客觀規律。為了使設 備保持正常性能，延長其使用周期，必須對設備進行適度的檢修和日常維護保養工作，這對 于各行各業的設備維修都是尤為重要的。對于不同企業，由于企業規模、性質和設備數量及 其復雜程度的不同，其檢修制度也不一樣。例如，化工系統行業多，生產流程相差很大，有的 生產工藝要求長周期連續運行，甚至最好是一年內連續運行330天以上；有的生產工藝卻 是批量的，只要求連續運行一段時間即可；有的工藝不能間斷；有的可以開開停停；另外設 備的結構、復雜程度不同，檢修要求也不同。目前，多數企業、廠家對設備的檢修、考核都是 定期進行的，基本采用預防維護或生產維護方式，無法及時發現設備異常。
【發明內容】
[0003] 針對上述技術問題，本發明設計開發了一種對設備未來故障時間點進行預測的方 法，目的在于提供一種運行簡單、對設備無需新增儀器，即可實現連續監測，且在設備的維 護工作中，及時發現設備未來故障時間點的預測方法，以提高設備維護工作效率，達到更高 效的設備維護，保障工藝正常運行，提高工作效率。
[0004] 本發明提供的技術方案為：
[0005] 一種對設備未來故障時間點進行預測的方法，包括以下步驟：
[0006] 步驟一、在設備運行時，于設定的時間間隔內采集該設備的運行數據，并建立該設 備的運行數據隨時間變化的曲線；
[0007] 步驟二、根據步驟一建立的曲線確定步長值，通過求導計算該設備的運行數據的 波動率，進而得到波動率均值，以波動率均值為縱坐標，時間為橫坐標，通過最小二乘法擬 合時間-波動率均值曲線；
[0008] 步驟三、通過步驟二建立的時間-波動率均值曲線的變化趨勢得到該設備在未來 某個時間點的波動率均值，判斷該波動率均值是否在預定的異常范圍內，若在預定的異常 范圍內，則判定該設備在該時間點將出現故障，并發出檢修預警。
[0009] 通過分析設備的運行數據的波動變化情況，進行數據波動率分析，判斷、擬合波動 率均值隨時間的變化趨勢，通過定義波動率均值變化的異常范圍，對設備未來故障時間點 進行預測，快一步發現設備異常并預判故障點可能發生時間，保障設備及時檢修，提高設備 使用壽命。
[0010] 優選的是，所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法中，所述步驟三中預定 的異常范圍為Pt> (l+y) 或Pt< (l-y) ^p。，其中，Pt為該設備在未來某個時間點的 波動率均值，P(l為該設備的波動率均值穩定值，y為波動參數，y G (〇, 100%)。將該設 備的波動率均值穩定值作為判斷設備是否出現故障的參考值，提高了判斷的準確性。
[0011] 優選的是，所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法中，y為1〇%，使得故 障點的判斷更加及時。
[0012] 優選的是，所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法中，所述波動率均值穩 定值為經驗值或根據該設備更新后的初始運行數據計算得到，以保證波動率均值穩定值的 可靠性。
[0013] 優選的是，所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法中，所述的初始運行數 據為200個，以保證波動率均值穩定值的可靠性。
[0014] 優選的是，所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法中，所述步驟二中該設 備的運行數據的波動率的計算公式為：
【主權項】
1. 一種對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，包括w下步驟： 步驟一、在設備運行時，于設定的時間間隔內采集該設備的運行數據，并建立該設備的 運行數據隨時間變化的曲線； 步驟二、根據步驟一建立的曲線確定步長值，通過求導計算該設備的運行數據的波動 率，進而得到波動率均值，W波動率均值為縱坐標，時間為橫坐標，通過最小二乘法擬合時 間-波動率均值曲線； 步驟=、通過步驟二建立的時間-波動率均值曲線的變化趨勢得到該設備在未來某個 時間點的波動率均值，判斷該波動率均值是否在預定的異常范圍內，若在預定的異常范圍 內，則判定該設備在該時間點將出現故障，并發出檢修預警。
2. 如權利要求1所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，所述步 驟S中預定的異常范圍為Pt> (1+y)叩0或Pt< (1-y) 'P0，其中，Pt為該設備在未來某個 時間點的波動率均值，P。為該設備的波動率均值穩定值，y為波動參數，yG(0,100% )。
3. 如權利要求2所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，y為 10%。
4. 如權利要求3所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，所述波 動率均值穩定值為經驗值或根據該設備更新后的初始運行數據計算得到。
5. 如權利要求4所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，所述的 初始運行數據為200個。
6. 如權利要求3所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，所述步 驟二中該設備的運行數據的波動率的計算公式為：
其中，ki為該設備在某一時刻ti時的運行數據的波動率，Xi為該設備在某一時刻ti時 的運行數據，Xj.為該設備在另一時刻tj.時的運行數據； 所述波動率均值的計算公式為：
其中，Pi為該設備在某一時刻ti時的波動率均值，i為采集的該設備的運行數據的個 數。
7. 如權利要求1所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，所述步 驟一中還包括：將采集到的該設備的運行數據進行濾波，去除異常點，并標記。
8. 如權利要求1所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，所述設 備為儀器儀表或電機。
9. 如權利要求8所述的對設備未來故障時間點進行預測的方法，其特征在于，所述設 備的運行數據為儀器儀表的監測數據或電機的運行電流。
【專利摘要】本發明涉及設備故障預測領域，尤其涉及一種對設備未來故障時間點進行預測的方法，包括：在設備運行時，于設定的時間間隔內采集該設備的運行數據，并建立該設備的運行數據隨時間變化的曲線；根據建立的曲線確定步長值，通過求導計算該設備的運行數據的波動率，進而得到波動率均值，通過最小二乘法擬合時間-波動率均值曲線；通過建立的時間-波動率均值曲線的變化趨勢得到該設備在未來某個時間點的波動率均值，判斷該波動率均值是否在預定的異常范圍內，若在預定的異常范圍內，則判定該設備在該時間點將出現故障，并發出檢修預警。本發明提供了一種在設備的維護工作中，及時發現設備未來故障時間點的預測方法。
【IPC分類】G01D18-00, G01R19-00
【公開號】CN104848885
【申請號】CN201510303320
【發明人】任艷真, 楊斌, 劉萌, 孫瑩瑩
【申請人】北京金控自動化技術有限公司
【公開日】2015年8月19日
【申請日】2015年6月4日