基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统_成明利

第26卷第4期水利电力机械

Vol.26 No.4 2004年8月WATE R C ONSERVANCY &E LEC TRIC POWER MAC HI NERY Aug.2004

基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统

The remaining life prediction system of mechanical equipment based on the condition monitoring

成明利

(中国有色金属总公司第二十三冶金建设公司第一分公司,湖南湘潭 411100)

摘要:采取趋势分析技术,通过对机械设备进行状态监测,建立了设备剩余寿命预测模型,并开发了相应的寿命预测软件系统。

关键词:剩余寿命预测;机械设备;状态监测;趋势分析

中图分类号:TP311.52 文献标识码:B 文章编号:1006-6446(2004)04-0054-02

收稿日期:2004-01-15

作者简介:成明利(1971-),男,湖南湘潭人,中国有色金属总公司第二十三冶金建设公司第一分公司助理工程师,从事机电一体化方面的工作。

0 引言

机械设备的寿命是指有形的和无形的损坏而导致的设备的使用时间。机械设备的寿命有物质寿命、经济寿命、技术寿命和极限寿命等多种范畴意义上的寿命。本文所研究的是从设备运行的可靠性和安全性角度来考虑,设备保持其正常运行的时间称为寿命;所谓剩余寿命,是指系统在运行一段时间后,各种损伤累积达到允许值之前的能保持正常工作的时间。

目前,国家和各行业制订了许多规范规定机械设备的使用年限,超过使用年限必须报废或降低使用标准。然而,这些规范和法规是按照设计寿命而制订的,实际上同一类设备由于使用情况的差异会导致其使用寿命的不同,如何有效预测机械设备的剩余寿命具有极大的工程意义,是工程界非常关心的一个问题。

本文采取趋势分析技术,通过对机械设备进行运行状态监测,建立了设备剩余寿命预测模型,并开发了相应的软件系统。

1 设备剩余寿命预测的基本方法[1,2]

基于预测原理的不同,目前国内外对机械设备寿命预测的方法主要分为2种:累积损伤跟踪法、特征参数跟踪法。

累积损伤跟踪法是根据损伤物理学原理,对机械受到的损伤进行累积,根据各种破坏因子对设备的损伤率和设备的允许损伤值确定设备剩余寿命。特征参数跟踪法则主要是选择最能够反映设备技术状态的参数作为状态监测的技术指标,根据其发展趋势和事先规定的极限值实现设备的剩余寿命预测,根据所采用的数学方法不同,特征参数跟踪法又可分为4种:曲线回归拟合法、时间序列参数建模的方法、基于灰色理论的方法、基于人工神经网络的方法。本文就是采用该方法来进行设备剩余寿命的预测,通过对设备的运行特征参数进行监测,通过设备的当前状态来判断其距离大修或报废的时间。因此,基于状态监测的剩余寿命分析与预测,主要涉及2个方面的工作:一是对设备的工作状态进行监测;二是进行趋势分析。

1.1 状态监测

对设备进行状态监测,首先必须根据设备特点合理地选择测点位置,一般选择易劣化部位和设备的关键部件为测点位置。其次,通过对设备劣化速度的分析研究,确定信号测试的周期。第三,根据测点信号频率,确定测试的具体参数并选择传感器的类型。例如:根据振动信号的不同频度范围,对一个测点的振动信号测试可以选择其振动位移、速度或加速度3种参数。

另外,设备状态监测可能采取在线方式或离线

第26卷第4期成明利:基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统#55#

方式,本寿命预测系统可以对在线检测或离线检测所得的信号进行劣化趋势分析。1.2 趋势分析

趋势分析是根据设备的征兆信息来识别设备运行状态的优劣以及预测其未来,这也是故障诊断中普遍采用的方法。将趋势分析与各类诊断参考标准相结合,可以作出多种状态趋势分析图,能用于评判设备运行状态的优劣和故障的早期预报。目前,趋势分析的研究手段主要是最小二乘拟合、时序模型、卡尔曼滤波等方法。

可用于设备趋势分析的征兆信息的种类很多,本系统采用最为普遍的基于振动信号能量及其分布的比较判别法,即建立在基于振动信号能量谱分析基础之上。

振动信号的整体能量的计算公式为

E n =

E n

i=1

F i

N n

。

式中E n 为信号的整体能量;n 为整个信号频率范围内的谱线数;N n 为所选窗的噪声带宽。整体能量趋势分析法如图1表示。纵坐标为振

动烈度即速度均方根值;横坐标为测试时间;L 1为状态劣化曲线;L 2为停机维修线;L 为各测试点A ,B ,C,D 的拟合曲线;E ,F 点为曲线外推部分与L 1,L

2的交点。E ,F 点的横坐标对应的时间差值即为维修时间,或从当前到设备发生故障必须停机维修前的持续运行时间。

图1 整体能量分析法

基于趋势分析的寿命预测步骤是:第一步,统计当前测量信号在整个分析频带的振动烈度,记为

E i ,E i 将与警线L 1,L 2设定的门限E o 1和E o2进行比较,这就是识别状态。第二步,将各次能量E i 按时间顺序作图,形成状态曲线。第三步,对该曲线进行曲线按惯例与外推,求出曲线和警线L 1,L 2的交点,该交点的所对应的时间差就是对该设备的可持续运

行时限的估计,也就是对设备整机未来状态的预测。

2 软件系统开发

2.1 软件的模块化设计

设备寿命预测系统主要完成设备趋势分析、寿命预测、报表生成等功能。我们把软件的所有工作划分为3大模块:数据库管理模块、趋势分析和寿命预测模块、用户输入输出模块。由这3个模块和主控界面模块,以及其它的辅助模块构成了整个寿命预测软件系统,本系统的软件模块及其关系如图2所示。

(1)主模块。该模块对整个软件系统进行组织和管理,使各模块按照剩余寿命预测的工作流程协调运行。需要完成模块间的调用、模块间参数传递、提供总体界面等。

(2)显示模块。为用户提供有关设备状态信号的基本信息。

(3)输入/输出模块。该模块完成使用数据库管理模块,向数据库中添加、更新数据;在寿命预测分析过程中输入必要的参数;并完成分析结果报表的生成、报表存取以及打印功能。

图2 系统功能结构框图

(4)数据库及管理模块。本模块除完成数据的管理与数据更新(包括插入、修改、删除)的功能,还对数据进行处理,实现数据的报表打印与曲线图输出。为了数据库的安全与维护,还应有数据库维护的功能。

(5)剩余寿命预测模块。该模块完成设备整体劣化趋势分析、剩余寿命预测,该模块是系统的核心部分。

(6)帮助模块。实现系统的在线使用帮助。

2.2 软件的设计平台与运行环境

该系统的操作系统要求是Windows95以上中文平台,包括Windows98,WinNT,Win2000。程序开发语言及工具使用Visual C++ 6.0版本。数据库设计采用SQL Server 7.0版本的数据库管理系统。应用程序与数据库的接口技术采用ADO(ActiveX Data Object)技术。本文运用以上的开发工具,实现了软件的各个模块及其它一些附属功能。

(下转第60页)

#60#

水利电力机械

2004年8月

R(j ,C j )>0,则表明节点j 无重复。

在节点{1,2,,,n }上定义一个函数F :

F(i)=

1,i =I 输入节点

-1,i =L 输出节点 0,其它

。(3)

函数F 可用来判断是否已经到达输出节点,从输入节点开始,每往前走一步,使F 的值相应变化,一旦F =-1,就表明已经到达输出节点,即找到了一条最小路。

上述算法要求输入的原始数据为n :网络中节点数;I :输入节点标号;

L :输出节点标号;

R =[R (I ,k )],I =1,2,,,n,k =1,2,,,E i

为路线矩阵。

E =(E 1,E 2,,E n )。

用P 矩阵记录最后的结果,其中的每一列元素为从输入节点I 到输出节点L 的一条路所经过的节点标号,矩阵P 的元素P (V,W )记录了第W 条最小路中第V 个节点的标号。用U w 表示第W 条最小路中的节点数目,因为事先不知道最小路的长度,所以U w 及P 的列数事先都是未知的。

3 大型网络所有最小路的计算机算法实列

例1:有向网络

S ,4是输入节点,6是输出节点,如图1所示。

图1 有向网络S

输入的原始数据为

n =6; I =4; L =6;R o =

636153622

, E =(2,2,2,2,2,1)。

初值为

C =(1,1,1,1,1,1); W =1; V =2; I =4;

P (1,1)=4;F =(0,0,0,1,0,-1);

R =

52063061053-1620

。

利用上述算法可以依次求出所有的最小路(7

条、按列排出)。

P =

4444

455533336226111 63 552 6 626

。

参考文献:

[1]郭永基.可靠性工程原理[M ].北京:清华大学出版社,

2002.

[2]潘仲立.可靠性分析的理论基础[M ].北京:水利电力出

版社,1988.

(编辑:王书平)

(上接第55页)

3 结论

本文采取趋势分析技术,通过对机械设备的运行状态参数进行监测,及时分析所获取的特征数据,确定设备的状态及未来的发展趋势,从而实现设备剩余寿命的预测,在生产实践中可能产生极大的经济效益,有着十分广泛的应用前景。

参考文献:

[1]化建宁.障Petri 网及其在机械设备剩余寿命预测中的应

用[D].保定:河北农业大学,2001.

[2]周祖德,陈幼平.现代机械制造系统的着重描写与故障

诊断[M].武汉:华中理工大学出版社,1999.

(编辑:李国云)

炉管剩余寿命预测

剩余寿命预测 1 高温炉管剩余寿命预测的基本原则和方法 1.1 高温炉管寿命预测的基本原则炉管检测后的最终质量通常用A、B、C三个级别进行评价。即“A”级管有较轻度或没有蠕变裂纹，这种炉管继续使用没有问题；“B”级管有一定程度的蠕变裂纹，但可以继续使用，同时应加强监视；“C”级管的蠕变深度及面积已达到极限。这类炉管不能继续使用，必须更换。要预测炉管的残余寿命，实际上就是预测“B”级管的使用年限，因为对大多数高温炉管来说，“C”级管是必须更换的。目前，炉管的检测通常釆用专业炉管检测装置进行。虽然炉管检测装置具有它的可靠性、稳定性和准确性，但它只有一个单一的蠕变裂纹深度指标，如果要估算炉管的残余寿命必须要综合考虑，不能绝对地靠检测到“A、B”级来对炉管残余寿命下定义,因为化学成分和原始组织决定材料的原始强度，而运行时间、温度及应力的变化决定材料受蠕变损伤的程度。根据国内外对高温炉管的研究结果，本文在对扬子石化公司芳烃厂BA1051制氢转化炉炉管进行评定时，按照如下的基本原则预测炉管的寿命。首先确定导致炉管损伤的主要原因，然后根据炉管的损伤状态，选择相应的预测方法。在对预测结果进行修正时同时兼顾其它因素的影响，在最终得到的使用寿命中应包含一定的安全余度，以适应炉管工作条件的变化。 1.2 高温炉管寿命预测的方法为了最经济地利用炉管，剩余寿命评价技术必须准确，同时工程上又要求其实施必须简便。近年来国内外对高温炉管剩余寿命评价技术的研究投入了大量的人力和物力，提出了多种预测炉管剩余寿命的方法，归纳起来可大致可分为间接法和直接法两类。直接法即非破坏检查和破坏检查两类剩余寿命诊断技术，间接法即理论解析法。解析法和破坏检查所需时间较长，而非破坏检查可在较短时间，对较多部位进行诊断，且能定期监测。所以采用非破坏检查的方法预测炉管剩余寿命更为实用。目前非破坏性检查的剩余寿命诊断技术主要有：（1）金属组织变化测定法，炉管长期在高温、应力和环境共同作用下服役，材料的微观组织会发生变化，如碳化物的析出、蠕变空洞的增殖等等。金属组织变化测定法就是通过测定组织的变化来评价炉管的剩余寿命。这种方法需要事先搞清楚金属组织变化与寿命之间的定量关系。目前比较成熟的法有A参数法、晶粒变形法、微结构法、另外还有空洞面积率法。A参数法是英国(ERA、CEGB)、美国(EPRI)于1983年提出的方法，其主要思路是沿主应力方向引一参考线，A参数就是参考线横切晶界总数与存在空洞晶界数的比值。预先求得各种材料的A参数与蠕变寿命比，通过复制试样法测定A参数，进行评价剩余寿命。实验验证表明：A参数能较好地定量损伤状态。空洞面积率是空洞所占面积与全观察面积的比值，它比较容易计量且与寿命的相关性好。应用该方法应注意要把蠕变空洞与碳化物或夹杂物脱落所造成的空洞区别开来，以免误判。A参数法和空洞面积率法还有两个问题需解决： a.有裂纹时，如何来测A参数和空洞面积率，虽然测定方法较多，但不同的方法得到的值不同； b.空洞分布不均匀性的计算及其影响。有些材料往往寿命后期才出现空洞，此时用A参

基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统_成明利

第26卷第4期水利电力机械 Vol.26 No.4 2004年8月WATE R C ONSERVANCY &E LEC TRIC POWER MAC HI NERY Aug.2004 基于状态监测的机械设备剩余寿命预测系统 The remaining life prediction system of mechanical equipment based on the condition monitoring 成明利 (中国有色金属总公司第二十三冶金建设公司第一分公司,湖南湘潭 411100) 摘要:采取趋势分析技术,通过对机械设备进行状态监测,建立了设备剩余寿命预测模型,并开发了相应的寿命预测软件系统。关键词:剩余寿命预测;机械设备;状态监测;趋势分析中图分类号:TP311.52 文献标识码:B 文章编号:1006-6446(2004)04-0054-02 收稿日期:2004-01-15 作者简介:成明利(1971-),男,湖南湘潭人,中国有色金属总公司第二十三冶金建设公司第一分公司助理工程师,从事机电一体化方面的工作。 0 引言机械设备的寿命是指有形的和无形的损坏而导致的设备的使用时间。机械设备的寿命有物质寿命、经济寿命、技术寿命和极限寿命等多种范畴意义上的寿命。本文所研究的是从设备运行的可靠性和安全性角度来考虑,设备保持其正常运行的时间称为寿命;所谓剩余寿命,是指系统在运行一段时间后,各种损伤累积达到允许值之前的能保持正常工作的时间。目前,国家和各行业制订了许多规范规定机械设备的使用年限,超过使用年限必须报废或降低使用标准。然而,这些规范和法规是按照设计寿命而制订的,实际上同一类设备由于使用情况的差异会导致其使用寿命的不同,如何有效预测机械设备的剩余寿命具有极大的工程意义,是工程界非常关心的一个问题。本文采取趋势分析技术,通过对机械设备进行运行状态监测,建立了设备剩余寿命预测模型,并开发了相应的软件系统。 1 设备剩余寿命预测的基本方法[1,2] 基于预测原理的不同,目前国内外对机械设备寿命预测的方法主要分为2种:累积损伤跟踪法、特征参数跟踪法。累积损伤跟踪法是根据损伤物理学原理,对机械受到的损伤进行累积,根据各种破坏因子对设备的损伤率和设备的允许损伤值确定设备剩余寿命。特征参数跟踪法则主要是选择最能够反映设备技术状态的参数作为状态监测的技术指标,根据其发展趋势和事先规定的极限值实现设备的剩余寿命预测,根据所采用的数学方法不同,特征参数跟踪法又可分为4种:曲线回归拟合法、时间序列参数建模的方法、基于灰色理论的方法、基于人工神经网络的方法。本文就是采用该方法来进行设备剩余寿命的预测,通过对设备的运行特征参数进行监测,通过设备的当前状态来判断其距离大修或报废的时间。因此,基于状态监测的剩余寿命分析与预测,主要涉及2个方面的工作:一是对设备的工作状态进行监测;二是进行趋势分析。 1.1 状态监测对设备进行状态监测,首先必须根据设备特点合理地选择测点位置,一般选择易劣化部位和设备的关键部件为测点位置。其次,通过对设备劣化速度的分析研究,确定信号测试的周期。第三,根据测点信号频率,确定测试的具体参数并选择传感器的类型。例如:根据振动信号的不同频度范围,对一个测点的振动信号测试可以选择其振动位移、速度或加速度3种参数。另外,设备状态监测可能采取在线方式或离线

锂纽扣电池可靠性预测和地的应用寿命估算

锂纽扣电池可靠性预测和应用寿命估算工业设备尤其是便携式设备均离不开嵌入的锂纽扣电池--系统的“源动力”。据此，锂纽扣电池的制造厂商及产品又是层出无穷、品种繁多，从而导致使许多最终用户在对其锂纽扣电池的使用寿命和选用上不是茫茫然就是束手无策。为此，如何解决这致关系统可靠安全的重要问题及如何寻找出新方案、新产品等新途径就成为其重中之重。目前国际上有不少著名制造厂商, 能提供有备用锂纽扣电池的非易失存储器(NVM—Non volatile MEMORY)或实时时钟（RTC）的应用产品，以确保当系统(微控制器、嵌入式等系统)掉电时保存数据或信息。这些产品的典型规格是在没有系统电源的条件下提供10年的使用寿命。因为最终应用是不确定的，所以对使用寿命的预测还是比较保守的。最终用户针对锂纽扣电池的具体应用, 应评估（电池结构／特征、电池测试／筛选、容量等）或预期出使用寿命，特别是对那些工作环境超出了典型范围或所需应用时间超过10年的用户来说。必须了解这电池可靠性模型，这将有助于用户单独选购电池控制器, 从而又将电池控制器与电池组装在一起构成性能价格比较高的锂纽扣电池，也就解决了不必购买包含电池控制器和电池在内的高成本模块问题。本文论述了备用锂纽扣电池应用寿命估算及寿命对IC集成电路（指SRAM--静态随机存取存储器或RTC）影响的有关问题。这儿指IC均属于是由系统电源供电或锂备用电池供电。为此，首先要说明为何选用备用电池?为何选用备用电池众所周知,系统断电时，有多种保存数据的方案，当对读写速度或周期数要求比较严格时，有备用电池的SRAM是一种较为可靠的替代方案。闪存或EEPROM同样提供NV(非易失)数据存储，但在简易性和速度指标上存在不足。而有备用电池的SRAM,其主要缺陷是电池是一个消耗品，产品选择必须慎重考虑电池容量并确定其产品最终的使用寿命。对于没有系统电源供电同时要保持信息或计时功能，并需要提供一定的电能才能维持晶振工作，则用电池提供电流是非常适合的.IC集成电路所需电流如果IC(SRAM或RTC)将由电池供电，则需要在IC工作时的电流、使用寿命与电池容量之间加以匹配。购买电池和IC时，其数据手册将提供与IC负载相对应的有关估算电池寿命的信息，如果购买集IC和电池于一体的模块，则最终用户应依靠模块厂商对模块产品的适当筛选来保证系统使用寿命的要求。半导体制造厂商为其所有电池供电产品制订了测试条件，以保证在电池容量的允许范围内为最终器件提供10年的使用时间。而Dallas Semiconductor公司对这种应用的IC进行优化设计并利用先进的处理工艺满足低电流的需求。对于其它供货商提供的高密度SRAM需作特殊的筛选才能满足模块使用寿命的要求。图1来自于由锂纽扣电池供货商-松下公司提供的电池容量报告，图中四条线代表最常用的电池尺寸(BRl225、BRl632、BR2330和BR3032)。电池供应商提供的额定电池容量(单位为mAH-毫安时)与电池尺寸相对应。电池结构／特征在其需要有备用电池的模块内选用一次性锂钮扣电池,这些电池的额定电压为3V,对系统典型工作电压为2.7V来说，则该锂钮扣电池作为备用电源非常合适。电池电压在放电状态下保持稳定平坦(见图2所示)，电池放电接近终止时仍能提供与新电池几乎相同的电压。平坦的放电曲线对于备用电池而言是极为理想的特性，但它为估算电池的剩余电量增添了难度。一次性锂钮扣电池具有较好的可预测性，它的开路电压或内部阻抗等关键参数的离散性极小，极小的离散性使电池厂商筛选电池时很容易设置电池检测的条件，从而便于剔除有缺陷的电池，同时也有助于电池用户鉴别有故障的IC /电池系统。例如，电池电压离散性或电压与电池负载的对应关系是已知的，则电池加载后的电池电压可用以指示其电池的负载情况。如果电池负载与IC所需要的电流一致，则负载电压的离散性极小。根据从外部测得的负载电压可以检测异常IC或电池，从而排除潜在的可靠性风险。电池测试／筛选电池制造商经过100%的测试使产品性能极其一致，但是，任何用户为其系统选用电池时还需对电池作进一步测试，以确保最终产品选用工作正常的电池。经过适当的筛选可以检测出三种类型的缺陷:首先是那些被电池制造商的测试系统所遗漏的电池，这类电池最易检测;第二类缺陷是低水平的内部泄漏，这些电池可能经过一段时间后才能显现出它的内部故障，对于这类电池的检测不仅要了解其合适的测试电平，还要预先了解其测试结果的离散性;第三类缺陷是电池用户在处理或系统制造过程中产生的,由于电池容量是有限的,如果有意想不

IGBT剩余寿命预测(2013)

A Simple State-Based Prognostic Model for Predicting Remaining Useful Life of IGBT Power Module Alireza Alghassi1, Suresh Perinpanayagam2, Ian K Jennions3 IVHM CENTER, CRANFIELD UNIVERSITY IVHM center, Cranfield University Conway House, Medway Court, University Way, Cranfield Technology Park,MK43 0FQ e Milton Keynes, UK Tel.: +44 (0)1234 75111 EXT 2870 Fax: +44 (0)1234 758331 E-Mail: a.alghassi@https://www.360docs.net/doc/5a6331403.html, URL: https://www.360docs.net/doc/5a6331403.html,/ivhm/ Keywords ?IGBT?, ?Reliability?, ?Prognosis?, ?SSBP? Abstract Health management and reliability are fundamental aspects of the design and development cycle of power electronic products. This paper presents the prognostic evaluation of a power electronic IGBT module. To achieve this aim, a simple state-based prognostic (SSBP) method has been introduced and applied on the data which was extracted from an aged power electronic IGBT and its remaining useful life was determined. Introduction The trend toward More Electric Aircraft (MEA) and Electric Vehicle Systems are fostering increasing requirements for higher performance power electronic systems. More Electric Vehicles propose to use more electrical power to drive vehicle subsystems such as Traction Motors/Inverters, Auxiliary Motors/Inverters, Energy Storage, etc. Power electronic converters have recently generated great interest among researchers and industrialists working in this area[1]. On the other hand, the inherent advantages of Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) provide lower on-state resistance, higher breakdown voltage and thermal conductivity, and closer thermal expansion coefficients with better mechanical characteristics resulting in it as the main power electronic switch that is employed in power converters [2]. Since IGBT power semiconductors is one of the most costly components in power electronic converters, it is beneficial to investigate the long-term reliability and the sizing of the semiconductors used in power converters. On the other hand, it is important to use a reliability assessment method that can take into account the actual operational and environmental conditions. So by employing a prognostic and health management system which assesses and predicts the reliability of a product in its actual application environment and in real time, it is possible to determine the reliability and the end-of-life period of power converters [3]. Therefore, it can be stated that the aim of this work is to estimate the life consumption of a power converter which is employed in electric aircraft applications. Firstly, reliability prediction methods are investigated. Secondly, the simple state-based prognostic method is presented and then, the results of predicting remaining useful life of the power electronic IGBT is indicated.

动力电池剩余寿命预测

动力电池剩余寿命预测锂离子动力电池的内部机理十分复杂，导致其性能衰退的原因众多，而且多种因素相互耦合，最终形成了极具挑战性的工程问题。动力电池的性能衰退问题贯穿于使用和维护的全过程，随着动力电池充放电循环次数的增加，动力电池内部往往会发生一些不可逆转的化学反应，导致内阻增大，最大可用容量、能量以及峰值功率能力衰减，从而大大地削减了电动汽车的续驶里程，甚至带来了一些安全隐患。可靠的RUL预测可以充分解决用户对剩余续驶里程不明的焦虑以及对安全问题的担忧，保障动力电池组安全高效运行，还能在很大程度上确保电动汽车在运行过程中的安全性和可靠性，降低故障率和运行成本，提升用户体验，避免事故发生。因此，动力电池RUL预测是动力电池管理的核心内容之一。本章首先将介绍动力电池RUL 预测的相关概念，再对当前主流的RUL预测方法进行总结与分类，最后从原理和实践层面详细介绍两种具有代表性的动力电池RUL预测方法，指导动力电池系统RUL的精确预测。

6.1 剩余寿命预测的概述 6.1.1 问题描述动力电池的RUL是指在一定的充放电制度下，动力电池的最大可用容量衰减退化到某一规定的失效阈值所需要经历的循环周期数量。RUL预测是一个基于动力电池历史数据运用一定的数学手段对其残值寿命进行预测计算的过程。随着动力电池在各领域上的广泛应用，动力电池RUL预测技术得到了广泛的关注和研究。目前，数据驱动是动力电池RUL预测的主要手段，其核心在于对容量衰减轨迹和历史数据的挖掘、提炼和推广。应用数据驱动的手段进行动力电池的RUL预测，首先需要获取动力电池老化实验的容量数据或容量衰减轨迹，从中挖掘和提炼动力电池寿命衰减的内在规律，进而对容量数据进行推广和延伸，最终实现动力电池未来寿命轨迹的预测。一般来说，基于数据驱动的动力电池RUL预测方法具有过程简单、计算量少且无须考虑动力电池复杂机理等优势，能够有效减轻BMS的运行负担，适用于实车的运行环境。 6.1.2 方法分类

设备状态监测

1)设备状态监测的概念对运转中的设备整体或其零部件的技术状态进行检查鉴定，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆，或对异常情况进行追踪，预测其劣化趋势，确定其劣化及磨损程度等，这种活动就称为状态监测（Condition Monitoring）。状态检测的目的在于掌握设备发生故障之前的异常征兆与劣化信息，以便事前采取针对性措施控制和防止故障地发生，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备有效利用率。对于在使用状态下的设备进行不停机或在线监测，能够确切掌握设备的实际特性有助于判定需要修复或更换的零部件和元器件，充分利用设备和零件的潜力，避免过剩维修，节约维修费用，减少停机损失。特别是对自动线、程式、流水式生产线或复杂的关键设备来说，意义更为突出。 (2)设备状态监测与定期检查的区别设备的定期检查是针对实施预防维修的生产设备在一定时期内所进行的较为全面的一般性检查，间隔时间较长（多在半年以上），检查方法多靠主观感觉与经验，目的在于保持设备的规定性能和正常运转。而状态监测是以关键的重要的设备（如生产联动线、精密、大型、稀有设备，动力设备等）为主要对象，检测范围较定期检查小，要使用专门的检测仪器针对事先确定的监测点进行间断或连续的监测检查，目的在于定量地掌握设备的异常征兆和劣化的动态参数，判断设备的技术状态及损伤部位和原因，以决定相应的维修措施。设备状态监测是设备诊断技术的具体实施，是一种掌握设备动态特性的检查技术。它包括了各种主要的非破坏性检查技术，如振动理论，噪音控制，振动监测，应力监测，腐蚀监测，泄漏监测，温度监测，磨粒测试（铁谱技术），光谱分析及其他各种物理监测技术等。设备状态监测是实施设备状态维修(Condition Based Maintenance)的基础，状态维修根据设备检查与状态监测结果，确定设备的维修方式。所以，实行设备状态监测与状态维修的优点有：①减少因机械故障引起的灾害；②增加设备运转时间；③减少维修时间；④提高生产效率；⑤提高产品和服务质量。设备技术状态是否正常，有无异常征兆或故障出现，可根据监测所取得的设备动态参数（温度、振动、应力等）与缺陷状况，与标准状态进行对照加以鉴别。表5-9列出了判断设备状态的一般标准。表5-9 判断设备状态的一般标准

管道腐蚀剩余寿命预测

管道腐蚀剩余寿命预测埋地管道长年埋置地下，不可避免地遭受腐蚀。特别是随着埋地管道服役时间的增加，管道腐蚀情况越来越严重，给管道使用单位的安全生产和经济效益带来严重的影响。开展埋地管道腐蚀的剩余寿命预测评估，对提高埋地管道事故隐患区段的预测能力，实施管道运行完整性管理具有十分重要的意义。埋地管道因遭受内在和外在因素的破坏，使其设计寿命严重地受到威胁。其中内在因素如管道本身的擦痕、划痕、压痕等机械损伤，管道制造和施工过程中的质量问题；外在因素如地下管道受到腐蚀、人为破坏、管道运行管理不善等。目前，我国埋地管道面临着管道老化、变质等问题，管道使用寿命和剩余使用寿命问题越来越受到重视。管道的设计寿命一般为33年，为保持管道预期设计寿命，管道使用单位都制定了严格的管道定期检测和日常维护计划，同时十分重视管道的管理、检查和维护工作，有些国家则把管道线路的腐蚀和泄漏检测纳入SCADA系统。在役埋地管道的剩余寿命预测实际上是一个涵盖管道在线检测、安全状况评价、剩余寿命预测的一个系统工程。与设计寿命密切相关的是埋地管道的诊断问题。所谓管道腐蚀剩余寿命的基本概念是管道个别地段的剩余使用寿命。对个别管道的持续运行寿命进行诊断，不仅可预防未来可能发生的故障，而且会对管道运行制度和预检修措施进行正确的规划。在很多情况下，还可使这段管道在降低负荷的条件下继续利用其有效期。为此，应将整个埋地管道线路划分成各自不同的典型地段（如按规则规定划分为四种地段），在此基础上进行危险区段的剩余寿命预测。对管道内、外部结构进行早期诊断，可预测管道剩余使用寿命。埋地管道失效多数情况下是由管体外部腐蚀造成的，其主要机理是土壤的电化学腐蚀。根据管道失效的特点可将腐蚀缺陷分为均匀腐蚀、局部腐蚀和点腐蚀三大类，但因腐蚀影响因素具有极大不确定性，以及缺陷的发生和发展的不确定性（特别是对点蚀），需要从概率统计的角度出发对整条管线或整个管段的剩余寿命进行统计分析，找出其统计规律。管道本体存在的裂纹也是影响管道使用寿命的重要因素，裂纹的扩展速度会严重影响管道的剩余寿命。所以管道剩余寿命预测中还包括低周疲劳裂纹扩展寿命评估方法，主要是规定当裂纹尺寸达到某一给定长度时的疲劳周次为疲劳裂纹的萌生寿命。但由于裂纹萌生过程中存在很大的随机性，即使同一材料在其相邻区域上截取不同的试样，同一裂纹长度指标对应的循环周期可能处于裂纹扩展的不同阶段。所以也需要利用恰当的物理模型与统计方法确定一种可靠的裂纹尺寸与寿命的关系。研究表明，金属的老化效应和管道表面的腐蚀损伤会导致管材脆变，从而改变材料的塑

建筑剩余经济寿命与土地使用权剩余期限不一致时的处理

建筑剩余经济寿命与土地使用权剩余期限不一致时的处理一、住宅房地产 1、建筑物剩余经济寿命大于土地使用权剩余年限，根据《物权法》149条规定“住宅建设用地使用权期间届满的，自动续期。非住宅建设用地使用权期间届满后的续期，依照法律规定办理。该土地上的房屋及其他不动产的归属，有约定的，按照约定；没有约定或者约定不明确的，依照法律、行政法规的规定办理。”因此本次评估按建筑物剩余经济寿命确定收益年限。 2、建筑物剩余经济寿命小于土地使用权剩余年限，参照非住宅房地产同类情形确定。二、非住宅房地产 1、建筑物剩余经济寿命大于土地使用权剩余年限 ①土地出让合同约定无偿收回建筑根据《房地产估价规范》中采用收益法测算相关规定“建筑物剩余经济寿命超过土地使用权剩余期限，且出让合同等约定土地使用权期间届满后无偿收回土地使用权及地上建筑物的非住宅房地产，收益价值应为按收益期计算的价值”。经查阅估价对象所在宗地《国有建设用地使用权出让合同》，合同中约定土地使用权期间届满后无偿收回土地使用权及地上建筑物。因此，

本次评估按照土地使用剩余年限确定收益期限。 ②土地出让合同未约定无偿收回建筑根据《房地产估价规范》中采用收益法测算相关规定“建筑物剩余经济寿命超过土地使用权剩余期限，且出让合同等未约定土地使用权期间届满后无偿收回土地使用权及地上建筑物的非住宅房地产，收益价值应为按收益期计算的价值，加建筑物在收益期结束时的价值折现到价值时点的价值”。经查阅估价对象所在宗地《国有建设用地使用权出让合同》,合word 编辑版．同中约定“由出让人收回地上建筑物、构筑物及其附属设施，并根据收回时地上建筑物、构筑物及其附属设施的残余价值，给予土地使用者相应补偿”。因此本次评估收益期限为土地使用剩余年限，收益价值应为按收益期计算的价值，加建筑物在收益期结束时的价值折现到价值时点的价值。收益期结束时建筑物剩余价值计算公式为：建筑物在收益期结束时的价值=价值时点建筑完全重置价×（1+收益期年限收益期年限建筑报酬率）（建筑物价指数）1+×建筑成新率/ 其中：建筑成新率＝[1-（1-R）×t/N]×100% R=建筑残值率；t=收益期结束时实际已使用年限；N=建筑经济寿命（设定商业用房，在价值时点建筑经济寿命50年，已使用8年，剩余42年；土地使用年限40年，已使用10年，剩余30年） 3030）（1+7.5%）×（1-38/50/=3500×（1+2.0%） =3500×1.8114×0.24/8.7550

【CN110188920A】一种锂电池剩余寿命预测方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910341857.2 (22)申请日 2019.04.26 (71)申请人华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路 1037号 (72)发明人袁烨　马贵君　程骋　张永　周倍同　 (74)专利代理机构华中科技大学专利中心 42201 代理人曹葆青　李智 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G01R 31/367(2019.01) G01R 31/392(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称一种锂电池剩余寿命预测方法(57)摘要本发明公开了一种锂电池剩余寿命预测方法，包括：采集锂电池多个充放电循环的电容量，并进行归一化；对归一化后的多个电容量进行窗口划分，得到训练数据集；将所述训练数据集输入包括卷积神经网络和长短记忆循环神经网络的退化状态模型进行训练；将所述训练数据集最后一个窗口数据输入到训练好的退化状态模型中进行滑动预测，直至预测的电容量达到容量退化阈值点；根据预测的容量值对应的滑动循环次数预测待测锂电池的剩余寿命。本发明融合卷积神经网络的特征提取能力和长短记忆循环神经网络的时间序列预测能力，有效的对锂电池的退化特征进行提取和预测，提高了预测精度。且使用假最邻近法自动对退化指标进行窗口大小的确定，提高了计算效率。权利要求书2页说明书8页附图3页CN 110188920 A 2019.08.30 C N 110188920 A

电子系统可靠性与剩余寿命的实时预测算法

成都电子科技大学UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE 论文题目电子系统可靠性与剩余寿命的实时预测算法设计与实现专业学位类别工程硕士学号201122070115 作者姓名宋辰亮指导教师刘震副教授

分类号密级 UDC注1 学位论文电子系统可靠性与剩余寿命的实时预测算法设计与实现（题名和副题名）宋辰亮（作者姓名）注1

THE ALGORITHM’S DESIGN AND IMPLEMENTATION OF RELIABILITY AND REMAINING LIFE REAL-TIME PREDICTION FOR ELECTRONIC SYSTEMS A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Instrumentation Engineering Author: Song Chen-liang Advisor: Associate Professor Liu Zhen School:School of Automation Engineering

独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日

设备状态监测

机械设备状态检测与故障诊断作业习题答案

1、简述设备故障诊断的目的与任务答:目的:①能及时的、正确的对各种异常状态或故障状态作出诊断,预防或消除故障,对设备的运行进行必要的指导,提高设备的可靠性、安全性与有效性,把故障降低到最低水平②保证设备发挥最大的设计压力③通过检测监视、故障分析、性能评估等,为设备结构改造、优化设计、合理制造及生产过程提供数据与信息任务:①状态监测②故障诊断③指导设备的管理维修 2、简述设备故障诊断技术的定义、内容、类型与方法答:定义:在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下,掌握设备的运行状况,判定产生故障的部位与原因,以及预测预报设备状态的技术内容:设备故障诊断的内容包括状态监测、分析诊断与故障预测三方面,实施过程为信号采集、信号处理、状态识别、诊断决策四方面类型:①按诊断对象分类:旋转机械诊断技术、往复机械诊断技术、工程结构诊断技术、运载器与装置诊断技术、通信系统诊断技术、工艺流程诊断技术②按诊断目的分类:功能诊断与运行诊断、定期诊断与连续诊断、直接诊断与间接诊断、常规工况与特殊工况诊断、在线诊断与离线诊断③按诊断方法完善程度分类:简易诊断、精密诊断技术方法:①传统方法:利用各种物理与化学的原理与手段,通过伴随故障出现的各种物理与化学现象直接检测故障;利用故障所对应的征兆来诊断②智能诊断:在传统诊断方法的基础上,将人工智能的理论的方法用于故障诊断③模式识别、概率统计、模糊数学、可靠性分析与故障树分析、神经网络、小波变换、分析几何等数学分支在故障诊断中应

用 3、机械设备故障的信息获取与检测方法有哪些？答:获取方法:直接观测法、参数测定法、磨损残渣测定法、设备性能指标的测定检测方法:①振动与噪声的故障检测:振动法、特征分析法、模态识别与参数识别法、冲击能量与冲击脉冲测定法、声学法②材料裂纹及缺陷损伤的故障检测:超声波探伤法、射线探伤法、渗透探伤法、磁粉探伤法、涡流探伤法、激光全息检测法、微波检测技术、声发射技术③设备零部件材料的磨损及腐蚀故障检测:光纤内窥技术、油液分析技术④温度、压力、流量变化引起的故障检测 4、简述振动检测与诊断系统的组成与原理,说明其区别答:振动检测系统:信息输入-数据预处理-数据变换与压缩-特征提取-状态分类-{①显示、打印、绘图、储存②判断与决策-报警、审核、维修} 诊断系统:激振器-被诊断对象-传感器-二次仪表-{①磁带记录仪②分析仪③数据采集、记录与存储器}-故障诊断系统 5、测振传感器有哪些类型？简述其工作原理。答:①磁电式传感器:当运动的导体在固定的磁场里切割磁力线时,导体两端就感应出电动势,其感应电动势与线圈相对于磁力线的运动速度成正比 ②压电式传感器:利用某些晶体材料能将机械能转换成电能的压电效应,当压电式传感器承受机械振动时,在它的输出端能产生与所承受的

矿山机械设备状态监测及诊断研究正式版

Through the reasonable organization of the production process, effective use of production resources to carry out production activities, to achieve the desired goal. 矿山机械设备状态监测及诊断研究正式版

矿山机械设备状态监测及诊断研究正式版下载提示：此安全管理资料适用于生产计划、生产组织以及生产控制环境中，通过合理组织生产过程，有效利用生产资源，经济合理地进行生产活动，以达到预期的生产目标和实现管理工作结果的把控。文档可以直接使用，也可根据实际需要修订后使用。随着我国经济的飞速发展以及科学技术的进步，采矿行业得到了长足发展，并向着规模化、机械化、科技化方向迈进。矿山机械设备在采矿企业日常运行与发展中起到越来越重要的作用。为了更好的提高设备使用效率，促进企业健康、可持续发展，必须加强矿山机械设备状态监测与故障分析。接下来，本文将结合笔者多年相关工作经验，详细论述矿山机械设备状态监测及诊断研究。随着我国经济的发展以及矿山生产规模的扩大，矿山机械设备的应用范围日益

广泛。对于机械设备的标准与要求也越来越高，为了更好的满足矿山实际生产需求，必须加强机械设备的故障分析与状态监测。矿山机械设备状态监测的方式有很多，主要是根据设备在日常运行中所出现的异常现象或征兆，比如说，温度、噪音、震动、磨损等等，以采取相对应的检测方式，对设备故障进行准确定位与分析，进而找出解决故障的途径，在此基础上进行设备的维护与保障，大大延长了设备使用寿命，提升了设备生产效率。设备振动检测振动，是有效诊断机械设备状态的一种物理信号。不同的机械设备、不同的运行状态，其产生的震动也是不一样的。在

关于计算游乐设施剩余使用寿命的看法

关于计算游乐设施剩余使用寿命的看法在高空、高速下运行的游乐设施是涉及生命安全、危险性较大的特种设备，是与人民群众密不可分休闲娱乐设施。它造福于人类，让人们的生活更加丰富多彩，但由于管理不善和设备本身安全性能等因素的影响一旦发生事故，会给人民生命财产和经济发展带来重大损失。其安全运行，事关人民群众生命和财产安全，事关社会稳定。为此，国家授予国家质量监督检验检疫总局及各级地方质量技术监督局，对大型游乐设施的设计质量、制造质量、安装质量和运行安全等四方面质量安全实施专项安全监察，以保证旅游景区、游乐场所等特定区域使用的大型游乐设施和专用机动车辆的运营安全。一、国家对游乐设施的监管 2003年国务院第373号令公布了《特种设备安全监察条例》（以下简称《条例》），又于2009年对《条例》进行了修订，进一步强化了特种设备的安全监察，游乐行业特种设备的安全监察工作进入了科学化、程序化、规范化全面发展阶段。《条例》实施以来，国家质检总局先后出台了《大型游乐设施设计文件鉴定规则（试行）》、《机电类特种设备制造许可规则（试行）》、《机电类特种设备安装改造维修许可规则（试行）》、《游乐设施安全技术监察规程》、《游乐设施监督检验规程》、《特种设备注册登记与使用管理规则》、《特种设备作业人员监督管理办法》、《大型游乐设施安全管理人员和作业人员考核大纲》等一系列配套的规章制度、技术规范，进一步完善了《条例》中规定的各项内容，形成了我国的特种设备安全监察“行政法规—部门

规章—安全技术规范—相关标准及技术规定”四个层次的法规体系结构。二、媒体关注游乐设施的使用寿命深圳东部华侨城“太空迷航”出事故后，媒体更加关注大型游乐设施安全状况，各地不断出现关于拆除或封停达到使用年限设备的报道。如深圳市市场监管局福田分局有关人员介绍，“6〃29”东部华侨城大型游乐设施事故发生后，该分局对辖区内的香蜜湖度假村、荔枝公园等4家单位的25台大型游乐设施安全进行了大检查。检查中发现，香蜜湖度假村游乐设施使用年限较长，监管人员要求危险性较大的双环过山车停用；东莞市质监局在2010年5月20日，曾召集游乐设施的经营单位，通报了在监管过程中发现存在的问题，指出部分游乐设施“老”了，实际使用年限接近设计使用年限，存在安全隐患。对于接近使用年限的“高龄”设备，加大监管力度，采取更加细致、全面和更高频次的检查，坚决拆除或封停达到使用年限的设备。 2010年8月5日宜昌市质监局执法人员对城区各大公园游乐设施及特种设备进行了“体检”。在东山公园内，执法人员发现，“过山车”为1997年投入运营，“激流勇进”1994年已开始使用，“疯狂老鼠”和“摩天轮”的使用年限也已超过了十年。按规定，大型游乐设施的使用年限为8年，这几处游乐设施明显属“超期服役”，有重大安全隐患，遂将其贴上了封条，要求立即停止使用。记者在整改通知

机械设备状态监测与故障诊断

机械设备状态监测与故障诊断机械设备的状态监测与故障诊断是指利用现代科学技术和仪器，根据机械设备（系统、结构）外部信息参数的变化来判断机器内部的工作状态或机械结构的损伤状况，确定故障的性质、程度、类别和部位，预报其发展趋势，并研究故障产生的机理。机械设备状态监测与故障诊断技术是保障设备安全运行的基本措施之一，其实质是了解和掌握设备在运行过程中的状态；预测设备的可靠性；确定其整体或局部是正常或异常。它能对设备故障的发展作出早期预报，对出现故障的原因、部位、危险程度等进行识别和评价，预报故障的发展趋势，迅速地查寻故障源，提出对策建议，并针对具体情况迅速地排除故障，避免或减少事故的发生。所谓机械故障，就是指机械系统（零件、组件、部件或整台设备乃至一系列的设备组合）因偏离其设计状态而丧失部分或全部功能的现象。其内容包括 ●能使设备或系统立即丧失其功能的破坏性故障。 ●由于设计、制造、安装或与设备性能有关的参数不当造成的设备性能降低的故障。 ●设备处于规定条件下工作时，由于操作不当而引起的故障。 ●设备的自然耗损，如磨损、疲劳、老化等所引起的故障。机械故障诊断可以分类如下 1．按目的分（1）功能诊断（2）运行诊断 2．按方式分（1）巡回检测（2）在线监测 3．按提取信息的方式分（l）直接诊断（2）间接诊断 4．按诊断时所要求的机械运行工况条件分（l）常规工况诊断（2）特殊工况诊断 5．按功能分（1）简易诊断（2）精密诊断设备诊断技术的三个环节（1）信息的采集（2）信息的分析处理3）状态的识别、诊断、预测和决策设备诊断技术覆盖的知识面较宽，它包括：数据采集技术，计算机数据分析处理技术，计算机诊断、预测、决策技术；设备本身的结构原理、运动学和动力学；设备的设计、制造、安装、运转、维护、修理知识；设备系统与部件的故障或失效机理及零部件可靠性方面的知识等等。机械设备状态监测及诊断技术的主要工作内容如下

旋转机械状态监测及预测技术研究

旋转机械状态监测及预测技术研究摘要旋转机械是工业上应用最广泛的机械，为了对其进行安全生产和实行科学维护，需要研究旋转机械在线监测及预测技术。采用了综述该技术发展趋势与介绍该技术研究工作相结合的方法。在大型机组上施行的实践验证结果表明：所研究的技术是有效的，分析手段是适用的。关键词旋转机械；工作状态；监测及预测一、引言旋转机械状态监测技术，是近年来研究的热门课题，这里着重考虑的是避免设备的随机性故障。自动在线监测方式与定期监测方式、在线检测离线分析监测方式相比技术水平先进，既避免设备突发性故障又无需专业人员现场操作。旋转机械状态在线预测技术，是研究的新兴课题之一，这里着重考虑的是预测设备的时间依存性故障和改变设备的维护方式。该技术是在状态监测及故障分析基础上发展起来的，是实现以先进的预知维护取代以时间为基础的预防性维护的关键技术。本课题着重研究的是设备状态在线监测及趋势预测的方法。二、旋转机械状态监测技术的发展 1.旋转机械状态监测技术的发展历程旋转机械是工业上应用最广泛的机械。许多大型旋转机械，如：离心泵、电动机、发动机、发电机、压缩机、汽轮机、轧钢机等，还是石化、电力、冶金、煤炭、核能等行业中的关键设备。本世纪以来，随着机械工业的迅速发展，现代机械工程中的机械设备朝着轻型化、大型化、重载化和高度自动化等方向发展。出现了大量的强度、结构、振动、噪声、可靠性，以及材料与工艺等问题，设备损坏事件时有发生，国内外大型汽轮机严重事故是其典型实例。大型旋转机械状态监测技术研究是国家重点的攻关项目，目的是提高大型旋转机械的产品质量，减少突发性事故，避免重大经济损失。50年代，各种类型和性能的传感器和测振仪相继研制成功，并开始应用于科学研究和工程实际。六七十年代，数字电路、电子计算机技术的发展、“信号数字分析处理技术”的形成，推动了振动检测技术在机械设备上的应用。70年代至80年代，机械设备的状态监测与故障诊断技术在许多发达国家开始研究。随着电子计算机技术、现代测试技术、信号处理技术、信号识别技术与故障诊断技术等现代科