液压设备故障预测：早期损伤检测和维修决策的关键

故障预测是利用已掌握的液压设备故障知识，对运行期间的状态动态特性数据进行实时监测。并根据设备的实际运行状态，结合历史数据和相关模型，利用预测方法预计一定时间之后的参数和性能变化趋势，准确、快速地提供故障预测信息。通过对液压设备的故障预测，可以有效地指导故障发生前的维修决策，阻止更大的连续性故障发生。凡事预则立，只有通过对故障预测技术的不断研究，掌握设备状态退化规律，才能防患于未然。

为理解故障预测的作用，需要先理解故障诊断和故障预测之间的关系，设备从初始损伤至完全失效的发展过程如图6-1所示。在该过程的开始处，设备工作状态正常；在某一时间点处，设备出现了早期损伤；随着继续使用，损伤逐渐发展，直至部件、子部件失效。如果失效后部件、子部件继续运行，则可能会引起全系统的二次损伤、灾难性失效。

传统的故障诊断是根据检测系统获得的信号特征，采用一定的诊断算法，确定子系统或零件及系统的失效，进而给出告警信息，采取措施以避免灾难性失效发生。尽管故障诊断系统可以有效确定故障，并进行事后的处理，但如果能够获得从早期微弱故障到最终系统失效的失效发生发展规律，就可以最大限度地利用零件的使用寿命，并确保系统工作在安全可靠的状态。另外，当故障发展到一个比较严重的阶段时，可实时采取维修活动决策。以上过程就是故障预测。

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图6-1 故障诊断与故障预测之间的关系

故障预测是实现设备健康管理的关键所在，它是一种思想上的变革^[1]。故障预测以早期损伤检测和退化状态识别为基础，包含了故障趋势预测与剩余使用寿命预测两个方面的内容。一般来说，将故障趋势预测与剩余使用寿命预测视为故障预测的主要内容，两者都以早期损伤检测和退化状态识别的结果为研究起点，都需要以预测特征为支撑，其关键性区别在于：趋势预测直接将预测特征与设备状态关联，通过估计特征的变化来预测设备的未来状态；剩余使用寿命预测需将预测特征与设备的寿命曲线相关联，通过估计特征的变化来预测设备的剩余使用寿命。显而易见，剩余使用寿命预测需以特征与寿命曲线的映射模型为基础，而这一工作是相当困难的，因此可将剩余使用寿命预测视为故障趋势预测的深化。