中国机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势作业

1、江苏大学 机械故障诊断技术小论文专业： 机械工程班级： 模具 1102学生姓名： 高赢众电 话： 学 号： 3110305052中国机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势摘 要: 随着我国科技的发展,我国工业逐步向生产设备大型化、复杂化、智能化、高速化和自动化方向发展，设备的复杂程度日益提高，设备的维修技术也在广泛的发展那与进步，相比那些传统的故障诊断技术难以满足复杂系统的故障诊断要求，因此智能故障诊断技术也得到更广泛的应用。并且设备的诊断技术也得到了更广泛的发展，如何把维修的成本降到最低，经济综合效益得到提高，故障诊断技术也越来越重要。以下介绍我国工程机械故障诊断技术的研究现状，并阐述工程机械

2、现代智能故障诊断的方法，在此基础上提出工程机械故障诊断技术的发展趋势及需要进一步研究的问题。关键词: 工程机械；故障诊断；发展趋势Abstract: with the development of science and technology in China, the industry of our country gradually to the production equipment of large-scale, complex, intelligent, high-speed and automation direction development, the increasing

3、complexity of equipment, equipment repair technology is also widely development and progress, compared the traditional fault diagnosis technology is difficult to to meet the requirements of fault diagnosis of complex system, so the intelligent fault diagnosis technology has been more widely applied.

4、 The diagnosis technology and equipment has been more extensive development, how to repair costs to a minimum, the comprehensive economic benefit is improved, the fault diagnosis technology is more and more important. The following describes the research status of engineering machinery fault diagnos

5、is technology in our country, and describes the method of engineering machinery of modern intelligent fault diagnosis is presented, the development trend of construction machinery fault diagnosis technology based on it and the problems to be further studied.Keyword:mechanical equipment ; technology

6、of diagnosis ; tendency of development引 言:机械故障诊断技术作为一门新兴的科学，自二十世纪六七十年代以来已经取得了突飞猛进的发展，机械设备越来越复杂,自动化水平越来越高,机械设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大,与其有关的费用越来越高,机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失,甚至还可能导致人员伤亡。通过对设备工况进行检测,对故障发展趋势进行早期诊断,找出故障原因,采取措施避免设备的突然损坏,使之安全经济地运转,在现代工业生产中起着重要的作用。开展机械设备故障检测与诊断技术的研究具有重要的现实意义。虽然故障诊断技术很难，但经过二十年的努

7、力，我国自己开发的故障诊断系统已趋于成熟，在工业生产中得到了广泛应用。但一些新的方法和原理的出现,使得故障诊断技术的研究不断向前发展,正逐步走向准确、方便、及时的轨道上来。本文试图对我国机械设备故障监测诊断的内容、方法的现状及发展趋势进行探讨。1、机械故障诊断技术的历史我国诊断技术的发展始于70年代末，而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。虽起步较晚,但经过近几年的努力,加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学,已基本跟上了国外在此方面的步伐,在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。全国各

8、行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统,已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视；而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年研究,研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”，“风机工作状态监测诊断系统”，均取得了可喜的成果。

9、2、故障诊断技术的发展现状机械故障诊断故障诊断技术是一门了解和掌握设备运行过程中的状态，进而确定其整体或者正常,以便早期发现故障、查明原因，并掌握故障发展趋势的技术(油液监测、振动检测、噪声监测、性能趋势分析等)。其目的是避免故障的发生,最大限度的提高机械地使用效率。2.1设备维修制度： 目前,与生产水平相适应,设备维修制度共有三种1:（1)事后维修制度( POM ):这是一种早期的维修制度。主要特点是不坏不修，坏了再修。显然这是一种落后的维修方法。但目前我国企业中一些不重要的设备仍采用这一种维修方法。这种维修制度对发生事故难以预料,并往往会造成设备的严重损坏,既不安全且又延长了检修时间。（2

10、)预防维修制度( PM ):PM又称以时间为基础的设备维修制度( TBM )或计划维修制度。这是一种静态维修制度, 主要特点是当设备运行达到计划规定的时间或吨公里时便进行强制维修。它比前一种维修制度大大前进了一步,对于保障设备和人身安全,起到了积极作用。同时,这种维修制度也存在明显的缺陷,即过剩维修和失修的问题。以滚动轴承为例,同一型号的滚动轴承,其实际的使用寿命有时相差达数十倍。在预防维修制度下,一些轴承虽然已到了计划维修的时间,但其使用寿命还有相当长的时间,但必须进行更新,这就是过剩维修。同样,可能有一些轴承还未到达计划维修时间就已失效了,这就是失修。过剩维修带来的是人员及原材料的巨大浪费

11、,失修则是造成事故的重要原因之一。目前我国大部分企业的设备采用这种维修制度。（3)预知维修制度( PRM ):PRM又称以状态为基础的维修制度( CBM )。主要特点是在状态监测的基础上,根据设备运行状态实际劣化的程度以决定维修时间和维修的规模,设备有无故障、故障类型、故障部位、故障程度都可以准确把握。显然这种维修方式的主要技术支承是设备故障诊断技术,而且是一种比较理想的动态维修制度。它有如下优点:1)避免过剩维修,防止因不必要的拆卸使设备精度降低,延长设备寿命。2)减少维修时间,提高生产效率和经济效益。3)减少和避免重大事故发生,不仅能获得巨大经济效益,而且能获得很好的社会效益。4)大大降低

12、维修费用,如实行状态维修后,某化工厂年维护修理工作由247台减至14台；某电机厂维护费用下降了75%；某造纸厂年节约25万美元；可是,其故障监测设备的一次注册投资仅是此数的10%。积极进行设备故障诊断技术的研究工作是从PM 过渡到PRM制度必要条件,是推行PRM制度的基础。2.2故障诊断技术的大致三个阶段（1) 事后维修阶段；（2）预防维修阶段；（3）预知维修阶段。现在基本处于预知维修阶段，预知维修的关键在于对设运行状态进行连续监测或周期检测,提取特征信号,通过对历史数据的分析来预测设备的发展趋势。2.3机械故障检测诊断的基本过程和原理 (1)对设备运行状态进行检测；(2)发现异常情况后对设备

13、的故障进行分析、诊断。其发展也经历了从简易诊断到精密诊断,从一般诊断到智能诊断,从单机诊断到网络诊断的过程,发展速度愈来愈快。机械设备在劣化进程中,基本遵循如图1所示的规律。期：称为磨合期。指的是新设备设计、装配后的跑合阶段,这个阶段故障率较高。故障率与零部件的设计、制造、装配质量关系密切。一般设备的劣化曲线不包括这一期。期：正常使用期。指的是机器在经过第期后,已经处于稳定状态,进入正常使用阶段。这个阶段故障率显然较低。期：耗损期。指的是机器由于磨损疲劳等原因已处于生命中的老年阶段,其故障率逐渐升高。设备故障诊断的基本过程原理框图如图2所示。2.4目前,国内检测诊断技术的研究主要集中在以下几个

14、方面 （1）传感技术研究:传感技术是反映设备状态参数的仪表技术。国内先后开发了各种类型的传感器,如屯涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等；最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等2。（2）关于信号分析与处理技术的研究:从传统的谱分析、时序分析和时域分析,开始引入了一些先进的信号分析手段,如快速傅立叶变换,Wigner谱分析和小波变换等。这类新方法的引入弥补了传统分析法的不足。（3）关于人工智能和专家系统的研究:这方面的研究已成为诊断技术的发展主流,目前已有日程机械故障诊断专家系统，这一技术在工程方面的研究尚未达到人们所期望的水平。但随着人工智能的不断发展,各个领域对人工智能的

15、要求也越来越高。传统的专家系统有它自身的缺点,神经网络也有其局限性, 正因为如此在机械故障诊断中,目前将神经网络和专家系统相结合,建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与应用实践表明,神经网络专家系统结合了两者的优点而克服了各自的缺点,表现出强大的生命力。（4）关于神经网络的研究:比如旋转机械神经网络分类系统等的研究已经取得了应用, 也取得了满意的效果。（5）关于诊断系统的开发与研究:从单机巡检与诊断到上下位机式主从机结构,直至以网络为基础的布式系统的结构越来越复杂,实时性越来越高。（6）专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与开发。目前,我国的冶金、电力、化工等行业的故障诊断技术己经很成熟,得到了

16、广泛的应用。2.5故障诊断技术存在的主要问题(1)经过信号采集得到一些数据后，对数据进行特征提取时对信息的把握准确度不完善。(2)在分析处理数据的时候，主要还是采用各种独立模型去解决问题，这样使问题存在很多局限性，需要寻找将各种模型很好的结合起来并且问题中的各种情况都得意考虑。(3)特别是最复杂系统的故障诊断目前还难以有很好的方法去完全解决。2.6故障诊断技术的应用范围(1)生产中的重大关键设备、价值昂贵的大机组；(2)不能接近检查、不能解体检查的设备；(3)维修困难、维修成本高的设备；(4)对安全性要求高的设备；(5)从生产的重要性、人身安全、环境保护、社会影响等方面考虑,必须采取诊断技术的

17、场合。3、设备故障诊断技术主要技术方法的现状 根据系统采用的特征描述和决策方法,故障检测诊断的方法概括起来分为:基于系统数学模型的故障诊断方法和基于非模型的故障诊断方法两大类3。3.1 基于系统数学模型的故障诊断方法基于模型的故障检测诊断技术是通过构造观测器估计出系统输出,然后将它与输出的测量值比较,从中取得故障信息。该方法能与控制系统紧密结合,是监控、容错控制、系统修复和重构的前提;是以现代控制理论和现代优化方法为指导,以系统的数学模型为基础,利用观测器(组) 、等价空间方程、滤波器、参数模型估计和辨识等方法产生残差,然后基于某种准则或阈值对该残差进行评价和决策。3.2 基于非模型的故障诊断

18、方法(1) 基于可测信号处理的故障诊断方法 系统的输出在幅值、相位、频率及相关性上与故障源存在着某种关系,利用这种关系可确定系统的故障。常用的方法有谱分析、相关分析、功率谱分析和概率密度法。(2) 基于故障诊断专家系统的诊断方法 专家系统是近年来故障诊断领域最显著的成就之一,内容包括诊断知识的表达、诊断推理方法、不确定性推理以及诊断知识的获取等。随着计算机科学和人工智能的发展,基于专家系统的故障诊断方法克服了基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性,成为故障检测的有效方法。 (3) 故障模式识别的故障诊断方法 这是一种静态故障诊断方法,它以模式识别技术为基础,其关键是故障模式特征量的选取和提取

19、。该方法分为离线分析和在线分2个阶段。通过离线分析来确定表达系统故障状态的特征向量集和以该特征向量集所描述的故障模式向量,由此形成故障的基准模式集,并确定区分识别这些故障模式向量的判别函数,然后通过在线诊断实时提取故障的特征向量,由判别函数对故障进行分离定位。(4) 基于故障树的故障诊断方法 故障树是表示系统或设备特定事件或不希望事件与它的各子系统或各部件故障事件之间的逻辑结构图,通过结构图对系统故障形成的原因做出总体至部分按树状逐渐地详细划分。这是一种图形演绎法,把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表,较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系,也能定量计算故障程度

20、、概率和原因等。(5) 基于模糊数学的故障诊断方法 根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系,由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟,通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息,以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数,而使其应用有局限性。但随着模糊集合论的完善,相信该方法有较光明的前景。(6) 基于人工神经网络的故障诊断方法 是20世纪80年代末90年代初才真正具有实用性的一种故障诊断方法。由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能,使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性

21、故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥较大作用。4、设备检测诊断技术的发展趋势 设备故障诊断技术与当代前沿科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化,诊断理论、诊断模型的多元化,诊断技术的智能化,具体来说表现在如下方面4：(1)与当代最新传感技术尤其是激光测试技术的融合。近年来,激光技术已从军事、医疗。机械加工等领域深入发展到振动测量和设备故障诊断中,并且己经成功应用于旋转机械对中等方面。(2)与最新信号处理方法相融合。随着新的信号处理方法在设各故障诊断领域中的应用, 传统的基于快速弗利叶变换的信号分析技术有了新的突破性进展。(3)与非线性原

22、理和方法的融合。机械设备在发生故障时,其行为往往表现为非线性特征。如旋转机械的转于在不平衡外力的作用下表现出的非线性振动。随着混沌与分型几何方法的日趋完善, 这类问题毕将得到进一步解决。(4)与多元传感技术的融合。现代化大生产要求对设备进行全方位、多角度的监测与维护, 以便对设备的运行状态有整体的、全方面的了解。因此,在进行设备故障诊断时,可采川多个传感器同时对设备的各个位置进行监测,然后按照一定的方法对这些信息进行处理,如人工神经网络方法。(5)与现代智能方法的融合。现代智能技术包括专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算等。现代智能方法在设备故障诊断技术中己得到了广泛的应用,随着智能科技的不断发展, 设备状态的智能监测和故障诊断将是故障诊断技术的最终目标。(6)远程化、网络化。随着网络技术的发展,实现多专家与多系统的共同诊断,一种有效的解决途径就是建立基于网络的远程故障诊断与监测系统。网络化的远程设备故障诊断系统中储存了多种设备的故障诊