機電設備故障診斷分析方法

1、機電設備故障診斷技術發(fā)展探析羅亞(湖北三峽職業(yè)技術學院，湖北宜昌， 443000)【摘 要】機電設備故障診斷技術已發(fā)展為一門獨立的跨學科的綜合信息處理技 術，本文介紹了目前機電設備故障診斷所使用的幾種常用的傳統(tǒng)技術和方法， 分 析了目前存在的突出問題， 通過分析指出， 引入跨學科的理論和技術， 把先進的 理論與實踐應用相結合，進一步完善目前的技術，將是今后主要的發(fā)展方向。【關鍵詞】機電設備 故障診斷 發(fā)展The Research of Development on Fault Diagnosis for Mechanical Equipment Luo Ya( Hubei Three Gorg

2、es Vocational and Technical College，Hubei Yichang ，443000)Abstract: As a treated technology, the fault diagnosis has becometo be independent and multi-subjects. This paper introduces several classical approaches technologies and methods, analyes the prominent problems at present. Through analysis, t

3、he paper points out that the promising directions on the modern theory with advanced technology to prefect the present technology is the primary development direction for a long time.Key words: mechanical equipment; fault diagnosis; development機電設備故障診斷技術是目前國內外一項發(fā)展迅速、備受歡迎的重要技術， 是一門了解和掌握設備在使用過程中的工作狀態(tài)，

4、 檢測設備故障隱患， 確定其整 體和局部是否正常， 早期發(fā)現(xiàn)設備的故障及其產生原因， 并對故障發(fā)生部位、 性 質做出估計， 能夠預報故障發(fā)展趨勢的技術。 由于它可及時發(fā)現(xiàn)機器故障和預防 設備惡性事故發(fā)生， 從而避免人員傷亡、 環(huán)境污染和造成巨大經濟損失， 還可為 設備維修管理提供依據， 具有保障生產正常運行、 防止突發(fā)事故、 節(jié)約維修成本 等顯著特點，在確保設備安全運行，提高產品質量和產量，節(jié)約維修費用，降低 成本，在現(xiàn)代化大生產中發(fā)揮著重要作用，越來越受到人們普遍重視。、發(fā)展歷程及現(xiàn)狀現(xiàn)代化生產中機械設備的故障診斷技術越來越受到重視，人們投人大量精力 進行研究， 機電設備故障診斷技術取得了很

5、大的進展： 探索出一系列新的理論方 法與技術應用于實際， 增加了對設備故障判斷的效率， 奠定了對設備實施故障診 斷分析與修復的堅實基礎，產生了明顯的經濟效益和社會效益。機電設備診斷技術最初來自軍事上的需要，在第二次世界大戰(zhàn)初期問世。當 時能用儀表進行設備狀態(tài)參數(shù)測定，相繼又開發(fā)了快速、多功能自動監(jiān)測儀器； 20 世紀 60年代以來，隨著航天工業(yè)的發(fā)展，可靠性理論的應用，使設備診斷技 術迅速發(fā)展； 70 年代，隨著微電子技術的發(fā)展，計算機技術、傳感器技術的應 用，機械設備故障診斷技術更加完善，主要用于航天、核電等部門；20 世紀末已經在冶金礦山、交通運輸、化工、發(fā)電、農業(yè)和機械制造等部門的機械設

6、備上 開始應用設備診斷技術，其發(fā)展日新月異，經濟效益日益明顯；進入新世紀，這 一技術迅速滲透到國民經濟各部門， 應用已相當普及， 設備故障診斷技術水平的 提高，開始向智能化方向發(fā)展?；仡櫄v史，不難看出機械故障診斷技術的發(fā)展經歷了 3 個階段：診斷結果取 決于領域專家的感官及專業(yè)知識和經驗對診斷信息判斷的初級階段；以傳感器、 動態(tài)監(jiān)測技術為手段， 基于計算機信號處理的現(xiàn)代診斷技術； 實現(xiàn)診斷系統(tǒng)智能 化，向監(jiān)測、診斷、管理和調度的集成化發(fā)展。美國從 1967 年在美宇航局和海軍研究所的倡導下，由企業(yè)和大學參加成立 了機械故障診斷技術的研究組織， 開展機械設備的故障機理， 檢測、診斷和預測 等方面

7、的研究。 另外俄亥俄州立大學開展了根據振動的解析對軸承、 齒輪、發(fā)動 機及一般回轉機械的診斷技術研究。 相繼鍋爐、壓力容器等靜止機械的檢測診斷 中心，根據美國機械工程學會（ASME的規(guī)定開展靜止機械的故障診斷技術研究， 制定了一系列規(guī)程標準。 同時一些監(jiān)測儀器設備公司也研制并生產各類型檢測診 斷儀器，如Atlanta公司開發(fā)的M600旋轉機械在線監(jiān)測裝置在實際應用取得良 好效果。日本、英國、德國、瑞典等國的機械設備故障診斷技術的研究工作也起 步較早，并在某些方面處于領先地位。我國機械設備故障診斷技術的研究工作起步較晚，但發(fā)展較快。西安交通大 學在旋轉機械故障診斷進行了研究。天津大學開展了軸承和

8、齒輪的狀態(tài)監(jiān)測研 究。華中理工大學和哈爾濱工業(yè)大學開展了汽車發(fā)動機和汽輪機狀態(tài)監(jiān)測和診斷 系統(tǒng)。石化系統(tǒng)研究和應用紅外診斷和聲發(fā)射定位系統(tǒng)。 機械部門繼一汽、 二汽 之后洛陽軸承廠開發(fā)了軸承故障診斷系統(tǒng)； 冶金部門繼太鋼、 寶鋼之后武鋼進行 離心鼓風機和透平壓縮機的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷；中國礦業(yè)大學開發(fā)了 KTD型旋轉鐵譜儀及計算機磨屑圖像分析系統(tǒng)。 北京科技大學對礦用汽車故障診斷有較深 的研究探討。 此外，設備診斷儀器的開發(fā)取得較大進展， 為設備診斷提供各類儀 器。這些發(fā)展為我國設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術的推廣應用奠定了穩(wěn)固的基 礎。我國機械設備的維修制度正在經歷由以運轉時間為基礎的定期維修制

9、度向 以機械技術狀況為基礎按需維修制度發(fā)展。 正常運轉設備可不停車， 在發(fā)現(xiàn)故障 征兆后及時停車， 按診斷故障性質和部位有目的地進行檢修。 實現(xiàn)按需維修的前 提，必須應用先進的設備故障診斷技術與手段， 提高對設備運行的狀態(tài)檢測和故 障診斷的準確性，以保證設備安全、穩(wěn)定運行，增加機械設備正常運轉時間，大 幅度提高勞動生產率，產生巨大經濟效益。二、常用的傳統(tǒng)技術方法 機電設備故障診斷技術發(fā)展到今天，已形成了一門集數(shù)學、物理、化學、電 子技術、計算機技術、通訊技術、信息處理、模式識別、基礎與信息科學、系統(tǒng) 科學和人工智能等多學科交叉的綜合性技術。 但傳統(tǒng)的診斷技術仍然在大量地使 用，主要包括：振動監(jiān)

10、測技術、噪聲監(jiān)測技術、紅外測溫技術以及，射線掃描技 術等。1. 振動監(jiān)測診斷技術 振動監(jiān)測診斷技術是通過檢測設備的振動參數(shù)及其特征來分析設備的狀態(tài) 和故障的方法。由于振動的廣泛性、參數(shù)多維性、測振方法的無損性、在線性， 決定了人們將機械設備振動監(jiān)測診斷作為機械設備故障診斷的首選方法。 機械運 行過程中要產生振動， 機械狀態(tài)特征凝結在振動信息中。 機械振動的測量參數(shù)有 速度、加速度和位移， 可根據機械設備頻率來選擇測量的參數(shù)和傳感器。 為了檢 測到足夠數(shù)量， 又能真實地反映機械狀態(tài)的信號， 要恰當?shù)剡x擇振動測量點。 通 常選擇能夠對機械振動狀態(tài)作全面反映的機械振動敏感點， 離機械診斷的核心部 位

11、最近的關鍵點和容易發(fā)生劣化現(xiàn)象的易損點， 以保證機械振動信號測量的有效 性。通過各種振動傳感器檢測的設備狀態(tài)信號經放大濾波處理后， 送入 A/D 轉換 器，把模擬信號轉換為數(shù)字信號， 送入數(shù)據處理分析診斷裝置進行時域分析、 頻 域分析、時序模型分析、 倒譜分析、 共軛解調分析以及三維全息譜分析等分析處 理后以振動位移隨時間變化的曲線和頻譜圖形式輸出， 作為診斷的依據， 以判定 設備運行狀態(tài)，并采取相應的措施。由于振動監(jiān)測診斷技術能實時地、直觀地、 精確地表征機械動態(tài)特征及其變化過程， 監(jiān)測診斷方法簡單實用， 而被廣泛應用。2. 油液磨屑分析檢測診斷技術 通過對油液磨屑粒形狀態(tài)識別或觀察油液介質

12、的物理、 化學成分的變化來判 斷機械運行狀況。 主要用于機械設備潤滑系統(tǒng)和液壓系統(tǒng)。 油液中磨屑微粒來自 磨損和污染，機械摩擦幅的金屬表面間不同磨損方式和磨損速度造成油液中微粒 總量、尺寸分布和形態(tài)的差異， 可以根據金屬微粒的總量判斷磨損所處階段； 根 據尺寸分布判斷磨損的程度； 根據微粒形態(tài)判斷磨損類型； 根據化學成分判斷磨 損部位。油液分析方法如下所述。利用各種元素受到一定能量激發(fā)時具有發(fā)射或吸收特定波長光的特性， 當各 類型光譜儀對油液發(fā)射光譜化學分析時就可檢測到油液中各種物質在特定條件 下發(fā)出具有特定波長的光確定其化學成分和含量， 就可準確地判斷設備的磨損部 位和程度。其特點分析速度快

13、，診斷方便、準確，適用于磨屑粒徑小于10的磨損狀態(tài)分析。3. 紅外測溫診斷技術 通過對機械設備各部位的不同溫度或溫度變化來分析判斷機械設備運行狀態(tài)的方法。機械磨損、發(fā)動機排煙管堵塞、液壓系統(tǒng)油液性能優(yōu)劣、電器接點燒 壞等常見故障都會造成相應部位溫度升高， 另外材料機械性能也與溫度有關， 機 械故障的溫度檢測占有重要地位，占工業(yè)檢測5 0%左右。對高速旋轉機件采用一般傳感器測溫不能獲得準確測量值， 而紅外測溫儀具有顯著優(yōu)越性； 可以遠距 離，非接觸式測溫，具有信息處理、運算和判斷功能，可精確地確定儀器工作環(huán) 境溫度狀態(tài)與變化情況， 如農業(yè)機械經常處于暴曬或風雨雪的露天作業(yè)， 環(huán)境溫 度影響監(jiān)測系

14、統(tǒng)溫度。 因而可對測量數(shù)據進行修正與補償， 減少溫度誤差， 提高 測量準確度。 測量數(shù)據存取使用方便， 具有通用接口可與計算機通信， 便于實現(xiàn) 全系統(tǒng)監(jiān)控， 易于實現(xiàn)有關常數(shù)設定與更換如報警裝置的設定于更換。 通過測溫 判斷機械狀態(tài)的薄弱環(huán)節(jié)如磨損加劇、 油液劣化及材料缺陷， 以便采取相應措施， 改善性能，保證機械正常運轉以提高使用壽命。4. 射線掃描技術丫射線掃描是一項用于工藝設備過程故障檢測診斷的新技術，其優(yōu)點明顯、 應用范圍廣闊?；驹硎沁\用丫射線在物質中的衰減服從Lamber Beer指數(shù) 規(guī)律，結合工藝設備的特點對設備的掃描檢測得到反映設備內介質密度變化關系 的圖譜，通過系統(tǒng)分析掃

15、描圖譜以確定設備故障，為故障修復提供依據。三、存在的問題 雖然機電設備故障診斷技術得到很大發(fā)展，但是至今為止尚未形成一套完整 的理論體系和有效的診斷技術。 絕大多數(shù)技術都是針對特定的故障、 特定的設備 來研究，目前設備故障診斷的研究都是根據故障的種類、 特定的設備、 特定的層 次建立自己的機電設備故障診斷技術。這些理論和方法在實際中廣泛應用的較 少，即使在實際中得到應用， 也沒有一個完善的評價體系對其效果做出合理的評 價。此外，故障診斷準確性也是一個急于解決的問題。提高故障診斷準確性的關 鍵在于確定故障與特征（信號）間的因果關系，但這是一個比較復雜的問題。因 為故障與特征間的關系可能是多元的，

16、 往往不能認為是一一對應關系。 如機械制 造、材質和安裝運行維護上的差異可導致振動特征相差很大。 振動響應的非線性， 在多因素產生特征的疊加時，有用和無用信號混在一起，要用信號提純、分解、 融合等方法加以處理難免產生誤差。 有時故障可能是間歇性的， 不一定連續(xù)出現(xiàn)， 監(jiān)測儀表的功能、 質量和可靠性也影響診斷的準確性。 故障診斷是依賴于人們認 識和經驗的學科， 診斷從分析機械狀態(tài)特征入手， 但人們認識局限性以及對事物 認識永無止境， 機械及其組成零件的個體差異， 使得通過特征來判斷設備狀態(tài)帶 有某些不確定性， 特別是機械設備狀態(tài)的正常與異常中間無明確界限， 多為漸變 性過渡的，一些設備狀態(tài)處于邊

17、緣狀態(tài)也使診斷人員做出定性的結論是困難的。目前，機電設備故障診斷技術是一個開放性課題，有必要建立一套完整的理 論方法體系來指導機電設備故障診斷技術的研究。 目前存在的具體問題有： 模糊 理論、神經網絡、小波分析、智能方法等研究熱點主要停留在理論研究上，實際 應用較少； 搭建的故障診斷操作平臺繁瑣且可操作性差， 應用在實際生產中既不 便操作，也不便管理； 許多機電設備故障診斷技術主要注重故障的診斷而沒有考 慮設備故障的修復， 為后面的修復工作帶來不便； 企業(yè)對設備故障診斷的重視不 夠，追求短期效益，成熟的診斷技術應用于生產實際的較少。四、發(fā)展趨勢 隨著傳感器技術、數(shù)據處理技術、人工智能技術、無線

18、通信技術等相關技術 的發(fā)展，機電設備故障診斷技術的發(fā)展趨勢是傳感器的精密化、 多維化， 診斷理 論、診斷模型的多元化， 診斷技術的智能化。 成熟的技術將大量運用到國民經濟 建設和國防建設中， 促進國家和軍隊的現(xiàn)代化建設。 從目前的研究資料來看， 今 后機電設備故障診斷技術的發(fā)展方向可歸納如下：1. 基于 Internet 的遠程協(xié)作診斷技術。 將設備診斷技術和計算機網絡技術、 信息技術、 數(shù)據庫與決策支持技術相結合形成遠程協(xié)作診斷技術， 它用多臺計算 機監(jiān)測儀器在各企業(yè)、 大型工程施工工程和機械化作業(yè)農場中的大型關鍵機械設 備建立狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測設備運行狀態(tài)并采集狀態(tài)信號， 在技術水平高經驗豐

19、富 的科研院所建立分析診斷中心， 為企業(yè)、大型施工工程和機械化作業(yè)農場提供遠 程診斷的支持和保證。 網絡化的遠程設備故障診斷系統(tǒng)中儲存了多種設備的故障 診斷知識和經驗， 可響應不同監(jiān)測現(xiàn)場用戶的使用要求， 不同的監(jiān)測現(xiàn)場可以與 同一個診斷中心建立聯(lián)系， 使得用戶的使用頻率很高。 這樣一來可以避免系統(tǒng)的 重復開發(fā)和維護，顯著降低了系統(tǒng)的費用。另一方面，由于構造于網絡之上，系 統(tǒng)知識庫中的專家知識來源廣泛， 可以得到不斷充實， 診斷規(guī)則可以是來自現(xiàn)場 的企業(yè)單位的經驗， 也可來自于從事設備故障理論研究的科研單位， 知識庫比較 豐富，相應地診斷能力也增強了。 基于網絡的遠程設備診斷專家系統(tǒng)將管理部門

20、、 監(jiān)測現(xiàn)場、診斷專家、設備供應商聯(lián)系起來，形成一個真正開放的系統(tǒng)。它能夠 充分利用更多的技術經驗和診斷數(shù)據共享， 從而提高設備診斷的準確性， 并能在 診斷中心中對企業(yè)、工程和農場等的設備監(jiān)測診斷動態(tài)管理， 實現(xiàn)資源利用充分， 生產效率高、 成本低，施工質量好的綜合目標。 基于網絡的設備故障診斷與監(jiān)測 系統(tǒng)是今后發(fā)展的必由之路， 可以直接提高企業(yè)設備管理和維護水平， 對提高企 業(yè)效益和國際競爭力具有巨大作用。2. 人工智能專家系統(tǒng)。把傳統(tǒng)的專家經驗與現(xiàn)代計算機數(shù)據管理巧妙結合， 把人工神經網絡與專家系統(tǒng)相結合、 將神經網絡的自學習機制引人專家系統(tǒng)， 提 高專家系統(tǒng)的判斷準確性。 人工智能是一門

21、綜合了計算機技術、 生理學和哲學的 交叉學科。人工智能神經網絡方法力圖模擬人的大腦一些基本特征如自適應性、 自組織性和容錯性能， 用于模式識別、 系統(tǒng)辨識領域取得了良好效果。 由于神經 網絡具有聯(lián)想記憶能力、 自適應自學習能力， 其非線性映射能力和逼近能力能解 決很多問題。計算簡便、評估客觀。在神經網絡模型中知識信息分布存儲，個別 單元損壞，容錯能力強，可靠性高。因此，神經網絡與專家系統(tǒng)相結合建立智能 診斷模型， 在機器學習診斷實時性等方面性能的改善是提高診斷準確性、 有效性 的關鍵。它利用領域專家解決問題的實例來訓練神經網絡獲取知識信息， 采用隱 式表示神經網絡知識， 自動產生的知識用網絡結

22、構和權值表示。 對同一問題若干 知識表示在同一網絡中， 便于知識自動獲取及聯(lián)想推理， 并通過神經源間相互作 用實現(xiàn)，通過自學習不斷完善診斷系統(tǒng)提高診斷準確性。3. 小波分析。小波分析是一種信號的時間尺度分析方法， 它具有多分辨 率分析的特點， 在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率， 在高頻 部分具有較低的頻率分辨率和較高的時間分辨率， 很適合探測正常信號中夾帶的 瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分， 被譽為分析信號的顯微鏡。 在實際設備故障診斷中， 利用小波變換進行動態(tài)系統(tǒng)故障檢測與診斷具有良好的效果： 連續(xù)小波變換可以 檢測信號的奇異性， 區(qū)分信號突變和噪聲漓散小波變換可以檢測隨機信號頻率

23、結 構的突變。 其故障診斷機理是利用觀測器信號的奇異性進行故障診斷， 以及利用 觀測器信號頻率結構的變化進行故障診斷。 小波分析方法具有良好的時頻定位特 性，特別適合于分析時變、 瞬態(tài)及非線性信號， 具有一般譜分析所不具備的時域 和頻域同時定位的能力， 為設備故障診斷檢測提供了新的強有力的分析手段。 將 小波理論與分形理論、小波分析與神經網絡有機結合是提高故障診斷可靠性的重 要方法之一。4. 研究和改進傳感器與監(jiān)測儀器。機械設備檢測的傳感器有多種類型，但存 在檢測水平低，可靠性差，監(jiān)測儀器只使用于單一目標決策，方法簡單。必須研 究開發(fā)新型傳感器和監(jiān)測儀器，提高監(jiān)測技術水平；監(jiān)測設備的參量有振動、溫 度、噪音、扭矩、油液中磨屑及其形態(tài)，但每種方法對不同故障敏感程度不同， 因此選擇最