機械故障診斷技術(shù)

機械故障診斷技術(shù)摘要：機械設(shè)備的檢測診斷技術(shù)在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的作用不可忽視，從設(shè)備診斷的基本方法、內(nèi)容和技術(shù)手段等多方面對我國機械設(shè)備診斷技術(shù)的現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，并在此基礎(chǔ)上分析并提出了該技術(shù)在今后的發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞：機械設(shè)備;診斷技術(shù)；發(fā)展趨勢1引言隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機械設(shè)備越來越復(fù)雜,自動化水平越來越高,機械設(shè)備在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的作用和影響越來越大，與其有關(guān)的費用越來越高，機器運行中發(fā)生的任何故障或失效不僅會造成重大的經(jīng)濟損失,甚至還可能導(dǎo)致人員傷亡。通過對設(shè)備工況進(jìn)行檢測，對故障發(fā)展趨勢進(jìn)行早期診斷,找出故障原因，采取措施避免設(shè)備的突然損壞，使之安全經(jīng)濟地運轉(zhuǎn),在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中起著重要的作用。開展機械設(shè)備故障檢測與診斷技術(shù)的研究具有重要的現(xiàn)實意義。本文試圖對機械設(shè)備故障監(jiān)測診斷的內(nèi)容、方法的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢進(jìn)行探討。2機械故障診斷技術(shù)的歷史早在60年代末，美國國家宇航局(NASA)就創(chuàng)立美國機械故障預(yù)防MFPG(MachineryFaultPreventionGroup)，英國成立了機械保健中心(UK，MachineralHealthMonitoringCenter)。由于診斷技術(shù)所產(chǎn)生的巨大的經(jīng)濟效益，從而得到迅速發(fā)展。但各個工程領(lǐng)域?qū)收显\斷的敏感程度和需求迫切性并不相同。例如一臺機械設(shè)備因故障停機檢修并不導(dǎo)致全廠生產(chǎn)過程停頓，或?qū)Ξa(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生嚴(yán)重的影響，它對故障診斷的需求性就不那么迫切。反之，就非要有故障診斷技術(shù)不可。目前監(jiān)視診斷技術(shù)主要用于連續(xù)生產(chǎn)系統(tǒng)或與產(chǎn)品質(zhì)量有直接關(guān)系的關(guān)鍵設(shè)備。機械故障診斷技術(shù)發(fā)展幾十年來，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟效益，成為各國研究的熱點。從診斷技術(shù)的各分支技術(shù)來看，美國占有領(lǐng)先地位。美國的一些公司，如Bently，HP等，他們的監(jiān)測產(chǎn)品基本上代表了當(dāng)今診斷技術(shù)的最高水平，不僅具有完善的監(jiān)測功能，而且具有較強的診斷功能，在宇宙、軍事、化工等方面具有廣泛的應(yīng)用。美國西屋公司的三套人工智能診斷軟件(汽輪機TurbinAID，發(fā)電機GenAID，水化學(xué)ChemAID)對其所產(chǎn)機組的安全運行發(fā)揮了巨大的作用。還有美國通用電器公司研究的用于內(nèi)燃電力機車故障排除的專家系統(tǒng)DELTA；美國NASA研制的用于動力系統(tǒng)診斷的專家系統(tǒng)；DelioProducts公司研制的用于汽車發(fā)動機冷卻系統(tǒng)噪聲原因診斷的專家系統(tǒng)ENGINGCOOLINGADCISOR等。近年來，由于微機特別是便攜機的迅速發(fā)展，基于便攜機的在線、離線監(jiān)測與診斷系統(tǒng)日益普及，如美國生產(chǎn)的M6000系列產(chǎn)品，得到了廣泛的應(yīng)用⑵。英國于70年代初成立了機器保健與狀態(tài)監(jiān)測協(xié)會，到了80年代初在發(fā)展和推廣設(shè)備診斷技術(shù)方面作了大量的工作，起到了積極的促進(jìn)作用。英國曼徹斯特大學(xué)創(chuàng)立的沃森工業(yè)維修公司和斯旺西大學(xué)的摩擦磨損研究中心在診斷技術(shù)研究方面都有很高的聲譽。英國原子能研究機構(gòu)在核發(fā)電方面，利用噪聲分析對爐體進(jìn)行監(jiān)測，以及對鍋爐、壓力容器、管道得無損檢測等，起到了英國故障數(shù)據(jù)中心的作用。目前英國在摩擦磨損、汽車、飛機發(fā)動機監(jiān)測和診斷方面仍具有領(lǐng)先的地位。歐洲一些國家的診斷技術(shù)發(fā)展各具特色。如瑞典SPM公司的軸承監(jiān)測技術(shù)，AGEMA公司的紅外熱像技術(shù)；挪威的船舶診斷技術(shù)；丹麥的B&K公司的振動、噪聲監(jiān)測技術(shù)等都是各有千秋。日本在鋼鐵、化工等民用工業(yè)中診斷技術(shù)占有優(yōu)勢。東京大學(xué)、東京工業(yè)大學(xué)、京都大學(xué)、早稻田大學(xué)等高等學(xué)校著重基礎(chǔ)性理論研究；而機械技術(shù)研究所、船舶技術(shù)研究所等國立研究機構(gòu)重點研究機械基礎(chǔ)件的診斷研究；三菱重工等民辦企業(yè)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方面開展了系統(tǒng)的工作，所研制的“機械保健系統(tǒng)”在汽輪發(fā)電機組故障監(jiān)測和診斷方面已經(jīng)起到了有效的作用⑶。我國診斷技術(shù)的發(fā)展始于70年代末，而真正的起步應(yīng)該從1983年南京首屆設(shè)備診斷技術(shù)專題座談會開始。雖起步較晚，但經(jīng)過近幾年的努力，加上政府有關(guān)部門多次組織外國診斷技術(shù)專家來華講學(xué)，已基本跟上了國外在此方面的步伐，在某些理論研究方面已和國外不相上下。目前我國在一些特定設(shè)備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監(jiān)測診斷產(chǎn)品。全國各行業(yè)都很重視在關(guān)鍵設(shè)備上裝備故障診斷系統(tǒng)，特別是智能化的故障診斷專家系統(tǒng)，在電力系統(tǒng)、石化系統(tǒng)、冶金系統(tǒng)、以及高科技產(chǎn)業(yè)中的核動力電站、航空部門和載人航天工程等。工作比較集中的是大型旋轉(zhuǎn)機械故障診斷系統(tǒng)，已經(jīng)開發(fā)了20種以上的機組故障診斷系統(tǒng)和十余種可用來做現(xiàn)場故障診斷的便攜式現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集器。透平發(fā)電機、壓縮機的診斷技術(shù)已列入國家重點攻關(guān)項目并受到高度重視；而西安交通大學(xué)的“大型選轉(zhuǎn)機械計算機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的“機組振動微機監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)”。東北大學(xué)設(shè)備診斷工程中心經(jīng)過多年研究，研制成功了“軋鋼機狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”，“風(fēng)機工作狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”，均取得了可喜的成果3設(shè)備故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀3.1故障診斷的基本過程及內(nèi)容機械故障檢測診斷的基本過程包含兩方面內(nèi)容:(1)對設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行檢測;(2)發(fā)現(xiàn)異常情況后對設(shè)備的故障進(jìn)行分析、診斷。其發(fā)展也經(jīng)歷了從簡易診斷到精密診斷，從一般診斷到智能診斷，從單機診斷到網(wǎng)絡(luò)診斷的過程,發(fā)展速度愈來愈快。3.2主要技術(shù)方法現(xiàn)狀根據(jù)系統(tǒng)采用的特征描述和決策方法,故障檢測診斷的方法概括起來分為:基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法和基于非模型的故障診斷方法兩大類。3.2.1基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法基于模型的故障檢測診斷技術(shù)是通過構(gòu)造觀測器估計出系統(tǒng)輸出，然后將它與輸出的測量值比較，從中取得故障信息。該方法能與控制系統(tǒng)緊密結(jié)合,是監(jiān)控、容錯控制、系統(tǒng)修復(fù)和重構(gòu)的前提;是以現(xiàn)代控制理論和現(xiàn)代優(yōu)化方法為指導(dǎo)，以系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，利用觀測器(組)、等價空間方程、濾波器、參數(shù)模型估計和辨識等方法產(chǎn)生殘差然后基于某種準(zhǔn)則或閾值對該殘差進(jìn)行評價和決策。3.2.2基于非模型的故障診斷方法基于可測信號處理的故障診斷方法系統(tǒng)的輸出在幅值、相位、頻率及相關(guān)性上與故障源存在著某種關(guān)系，利用這種關(guān)系可確定系統(tǒng)的故障。常用的方法有譜分析、相關(guān)分析、功率譜分析和概率密度法?；诠收显\斷專家系統(tǒng)的診斷方法專家系統(tǒng)是近年來故障診斷領(lǐng)域最顯著的成就之一，內(nèi)容包括診斷知識的表達(dá)、診斷推理方法、不確定性推理以及診斷知識的獲取等。隨著計算機科學(xué)和人工智能的發(fā)展，基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法克服了基于模型的故障診斷方法對模型的過分依賴性,成為故障檢測的有效方法。故障模式識別的故障診斷方法這是一種靜態(tài)故障診斷方法，它以模式識別技術(shù)為基礎(chǔ)，其關(guān)鍵是故障模式特征量的選取和提取。該方法分為離線分析和在線分析2個階段。通過離線分析來確定表達(dá)系統(tǒng)故障狀態(tài)的特征向量集和以該特征向量集所描述的故障模式向量，由此形成故障的基準(zhǔn)模式集，并確定區(qū)分識別這些故障模式向量的判別函數(shù)，然后通過在線診斷實時提取故障的特征向量，由判別函數(shù)對故障進(jìn)行分離定位?；诠收蠘涞墓收显\斷方法故障樹是表示系統(tǒng)或設(shè)備特定事件或不希望事件與它的各子系統(tǒng)或各部件故障事件之間的邏輯結(jié)構(gòu)圖,通過結(jié)構(gòu)圖對系統(tǒng)故障形成的原因做出總體全部分按樹狀逐漸地詳細(xì)劃分。這是一種圖形演繹法，把系統(tǒng)故障與導(dǎo)致該故障的各種因素形象地繪成故障圖表，較直觀地反映故障、元部件、系統(tǒng)及因素、原因之間的相互關(guān)系，也能定量計算故障程度、概率和原因等?；谀：龜?shù)學(xué)的故障診斷方法根據(jù)模糊集合論征兆空間與故障狀態(tài)空間的某種映射關(guān)系，由征兆來診斷故障。由于模糊集合論尚未成熟，通常只能憑經(jīng)驗和大量試驗來確定。另外因系統(tǒng)本身不確定的和模糊的信息，以及要對每一個征兆和特征參數(shù)確定其上下限和合適的隸屬度函數(shù)，而使其應(yīng)用有局限性。但隨著模糊集合論的完善,相信該方法有較光明的前景。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法是20世紀(jì)80年代末90年代初才真正具有實用性的一種故障診斷方法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有原則上容錯、結(jié)構(gòu)拓?fù)漪敯?、?lián)想、推測、記憶、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、并行和處理復(fù)雜模式的功能，使其在工程實際存在著大量的多故障、多過程、突發(fā)性故障、龐大復(fù)雜機器和系統(tǒng)的監(jiān)測及診斷中發(fā)揮較大作用。4設(shè)備檢測診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢傳感器的精密化、多維化;診斷理論、診斷模型的多元化;檢測診斷技術(shù)趨于自動化、數(shù)字化、智能化和綜合化;應(yīng)用軟件規(guī)范化;硬件專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化;診斷儀表與裝置趨向工程網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)發(fā)展。具體表現(xiàn)在以下幾方面：研究和改進(jìn)傳感器與監(jiān)測儀器選取合適的參量以提高診斷的準(zhǔn)確度與當(dāng)代最新傳感技術(shù)融合，研究開發(fā)新型傳感器和監(jiān)測儀器,提高監(jiān)測技術(shù)水平;選擇最有效的參量是提高診斷準(zhǔn)確性的前提，高效多功能儀器對診斷設(shè)備的幾何量、物理量快速準(zhǔn)確的檢測與識別是研究故障診斷的基礎(chǔ)工作。與最新信號處理方法相融合，開展基于小波分析的故障診斷技術(shù)研究小波分析是一種全新的信號-尺度分析方法，其分析基函數(shù)是一系列尺度可變的簡諧函數(shù)，具有良好的時-頻定性特性以及對信號的自適應(yīng)能力。機械設(shè)備故障診斷中由于設(shè)備零件結(jié)構(gòu)不同，產(chǎn)生的信號中含有大量的非平穩(wěn)成分，利用小波分析可把不同頻率信號分解到不同頻道的分解序列，從而為故障特征的提取而提供理論依據(jù)，由于它具有時域和頻域局部化分析功能和可變分辨率的特點,使之在分析瞬變信號時比傅立葉分析更具優(yōu)越性。與非線性原理和方法及多元傳感技術(shù)的融合現(xiàn)代化大生產(chǎn)要求對設(shè)備進(jìn)行全方位、多角度的監(jiān)測與維護(hù)，以便對設(shè)備的運行狀態(tài)有整體的、全方面的了解;在進(jìn)行設(shè)備故障檢測診斷時，可采用多個傳感器同時對設(shè)備的各個位置進(jìn)行監(jiān)測，然后按照一定的方法對這些信息進(jìn)行處理。機械設(shè)備在發(fā)生故障時，又往往表現(xiàn)為非線性特征，隨著混沌與分型幾何方法的日趨完善，這類問題也必將得到進(jìn)一步解決。與現(xiàn)代智能方法的融合現(xiàn)代智能技術(shù)包括專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計算等?，F(xiàn)代智能方法在設(shè)備故障診斷技術(shù)中已得到了廣泛的應(yīng)用,隨著智能科技不斷發(fā)展,設(shè)備狀態(tài)的智能監(jiān)測和故障診斷將是故障診斷技術(shù)的最終目標(biāo)。遠(yuǎn)程化、網(wǎng)絡(luò)化設(shè)備故障診斷系統(tǒng)是針對一臺或同類型的某幾臺設(shè)備開發(fā)的專用系統(tǒng),使用效率低,故障診斷知識、技術(shù)與信息不易共享，導(dǎo)致其開發(fā)和維護(hù)費用過高;工程實際中診斷規(guī)則的收集不夠全面，收集也困難，造成故障診斷系統(tǒng)中的診斷規(guī)則普遍很少，系統(tǒng)診斷能力低;當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)嚴(yán)重或新的故障時，無法快速、經(jīng)濟地利用各方技術(shù)力量解決問題。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,實現(xiàn)多專家