机电系统故障预测技术的现状与分析

陶来发，樊焕贞，吕　琛，栾家辉
北京航空航天大学可靠性与系统工程学院，北京

摘　　　要：故障预测技术作为智能维护系统（ＩＭＳ）和故障预测与健康管理（ＰＨＭ）系统的重要技术基础，近些年来受到越来越广泛的重视。首先综合机电系统故障预测方法，并从对象和方法两个维度展现机电系统故障预测技术的发展状况，同时对各类方法的优缺点进行分析。较后，给出当前机电系统故障预测领域存在的机遇与挑战，为进一步研究明确方向。

关　键　词：机电系统；故障预测；智能维护；故障预测与健康管理

１　引　言
对于工程系统，系统的运行安全、设备可用性、维修和成本效益直接影响企业和国家的竞争力［１］。维护是保证这些系统正常运行的必要手段。１９８１年，美国工厂花费６０００多亿美元来维修关键设备系统，这个数字在２０年内翻了一番。然而，随着生产力的发展，各类系统越趋复杂，如航天工业中的飞行器、电力工业中的电机和输电网等。这些复杂系统的诞生给系统的维护提出更加严峻的挑战。如何合理地制定维护计划，防止设备和产品因故障而失效，已成为企业和国家降低运作成本、提高运行安全、生产效率和市场竞争力的重要手段。目前，以事后维护和有计划的预防维护为代表的传统维护方式仍然占据着工程系统维护活动的主体地位。但是，由于没有考虑到设备实际的运行及老化状况，这些维护方式的效果其实并不理想。一方面，传统的维护方式不能预测设备的健康状态，因此无法有效地避免灾难性事故的发生，导致维护不足。另一方面，计划性预防维护通常比较保守，可能导致维护过度，在设备尚且能够正常运行的时候强制停机检修，影响生产并造成资源浪费。因此，现在迫切需要对当前的维修程序进行持续的改进和提高。

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