旋转机械剩余寿命预测若干关键问题研究

Rotating machinery is the crucial component in the petrochemical equipment, while remaining useful life prediction of rotating machinery is the key to accomplish predictive maintenance and health management of the petrochemical equipment, and ultimately ensure its safe, reliable, and long-cycle operation. Considering that it is almost impossible to accurately establish the physical model of complex rotating machinery, data-driven remaining useful life prediction has become the frontier problem in this discipline. However, most of the available studies on data-driven remaining useful life prediction are devoted to equipment with time-invariant degradation rate, or in fixed operation environments, or without affected by the health management actions. This leads to the difficulty to apply these existing methods for remaining useful life prediction of rotating machinery applied in petrochemical industry. Because rotating machinery used in petrochemical industry frequently experiences time-varying degradation rate, operates in random operation environments, and is subjected to several health management actions. In this project, toward the rotating machinery in the petrochemical equipment, we mainly study the following key issues: 1) remaining useful life prediction method for rotating machinery with time-varying degradation rate; 2) remaining useful life prediction method for rotating machinery operating in random environments; 3) remaining useful life prediction method for rotating machinery affected by health management actions; and 4) experimental verification based on practical monitoring data. The obtained results have not only theoretical significance, but also potential applications to enhance the safety and reliability of petrochemical equipment.

旋转机械是石化装备中的核心设备，而旋转机械的剩余寿命预测是实现石化装备预测维护与健康管理、保障其安全可靠长周期运行的关键。考虑到复杂机械设备的机理模型难以精确获得，数据驱动的剩余寿命预测已成为学科前沿问题。然而，现有数据驱动的剩余寿命预测研究主要针对时不变退化率、固定运行环境、不受健康管理行为影响下的设备，难以满足石化工业中具有时变退化率、随机运行环境、受健康管理行为影响的旋转机械剩余寿命预测的要求。为此，本项目以石化装备中的旋转机械为对象，拟主要研究：1)时变退化率下的剩余寿命预测方法；2)随机运行环境下的剩余寿命预测方法；3)受健康管理行为影响的退化建模及剩余寿命预测方法；4)结合石化装备旋转机械设备的实际监测数据及实验数据进行应用验证。本课题的研究成果不仅具有重要的理论意义，而且对提高石化装备的安全性和可靠性具有潜在的工程应用价值。

开展设备性能退化规律建模及剩余寿命预测研究，对于实现设备的主动预测维修、提高设备的运行安全性具有重要意义。考虑到石化装备旋转机械剩余寿命预测具有不同于传统问题的新特点：时变退化率、随机运行环境、受健康管理行为影响等，围绕上述特征，项目组在相关科学问题上开展了研究工作。在时变退化率下旋转机械的退化建模及剩余寿命预测方法的方面，项目组研究了退化速率与时间的变化关系，针对已有退化建模研究中将退化率变化仅描述为时间的函数的局限性，建立了一类年龄-状态依赖的非线性随机扩散过程退化模型，提出了基于Lamperti变换、时间-空间变换的剩余寿命预测分布求解方法。建立了同时描述三层不确定性的非线性随机退化模型，提出了多阶段任务系统环境影响下的寿命预测方法。在随机运行环境影响下旋转机械的退化建模及剩余寿命预测方法的研究方面。项目组利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程，基于退化监测数据运用Bayesian方法更新模型的随机参数，进而得到剩余寿命的概率分布函数及点估计。提出了弹性随机效用的退化建模。针对时变随机跳变系统，提出了具有非齐次复合泊松过程的跳跃扩散过程构建退化模型的方法，首次对时变退化率和随机环境影响共同作用的研究工作提出新的尝试。在受健康管理行为影响的旋转机械退化建模及剩余寿命预测方法的研究方面。项目组研究了不完美维护下，基于Wiener 过程分阶段构建存随机退化模型的问题，利用数值仿真实验验证了模型有效性，并对费用参数进行了敏感性分析。项目组发表了考虑健康管理和剩余寿命预测的综述性文章。在石化装备旋转机械的剩余寿命预测应用验证方面，项目组用小波变换的方法提取了振动信号，设计了一种退化测量实验最优设计方法。项目研究共凝练论文成果25篇，授权发明专利4项，出版专著1部。部分项目成果获得了教育部自然科学一等奖和广东省科学技术二等奖等科技奖项。