浅析机械故障检测技术

1、浅析机械故障检测技术姓名：单位：摘要：在连续生产系统中，如果某台关键设备因故障而不能继续运 行，往往会涉及全厂生产系统设备的运行，而造成巨大的经济损失。 因此，对于连续生产系统，例如电力系统的汽轮发电机组、冶金过程 及化工过程的关键设备等，故障诊断具有极为重要的意义。关键词:故障；经济损失；诊断。故障诊断的基础是建立在能量耗散原理上的。所有设备的作用都是 能量转换与传递，设备状态愈好，转换与传递过程中的附加能量损耗 愈小。例如机械设备，其传递的能量是以力、速度两个主要物理参数 来表征，附加能量损耗主要通过温度及振动参数表现。随着设备劣化 程度加大，附加能量损耗也增大。因此，监测附加能量损耗的变

2、化， 可以了解设备劣化程度。1.设备的寿命及劣化曲线浴盆曲线：设备维修工程中，根据统计得出的一般机械设备劣化进 程规律曲线。由于曲线的形状类似浴盆的剖面线，因此称为浴盆曲线。 浴盆曲线中的三个阶段：1一磨合期，表示新机器的磨合阶段，这时 故障率较高。II一正常使用期，表示机器经磨合后处于稳定阶段，这时故障率最低。 III一耗损期，表示机器由于磨损、疲劳、腐蚀已处于老年阶段，因此 故障率又逐步升高。2故障诊断的内容2.1运行状态的监测一一根据机械设备在运行时产生的信息判断设 备是否运行正常，其目的是为了早期（尽早）发现设备故障的苗头。2.2设备运行状态的趋势预报一一在状态监测的基础上进一步对设

3、备运行状态的发展趋势进行预测，其目的是为了预知设备劣化的速度 以便为生产安排和维修计划提前作好准备。2.3故障类型、程度、部位、原因的确定一一最重要的是故障类型 的确定，它是在状态监测的基础上，当确认机器已处于异常状态时所 需要进一步解决的问题，其目的是为最后的诊断决策提供依据。3故障诊断的基本方法按机械故障诊断方法的难易程度分类：可分为简易诊断法和精密诊 断法。按机械故障诊断的测试手段来分类，主要分为直接观察法，振 动噪声测定法，无损检测法，磨损物测定法，机器性能参数测定法。3.1简易诊断法指主要采用便携式的简易诊断仪器，如测振仪、声 级计、工业内窥镜、红外点温仪对设备进行人工巡回监测，根据

4、设定 的标准或人的经验分析，了解设备是否处于正常状态。若发现异常， 通过对监测数据分析进一步了解其发展的趋势。因此，简易诊断法主 要解决的是状态监测和一般的趋势预报问题。3.2精密诊断法指对已产生异常状态的原因采用精密诊断仪器和 各种分析手段（包括计算机辅助分析方法、诊断专家系统等）进行综合 分析，以期了解故障的类型、程度、部位和产生的原因及故障发展的 趋势等问题。精密诊断法主要解决的问题是分析故障部位、程度、原 因和较准确地确定发展趋势。3.3传统的直接观察法，如“听、摸、看、闻.”是早已存在的古 老方法，并一直沿用到现在，在一些情况下仍然十分有效。但因其主 要依靠人的感觉和经验，故有较大的

5、局限性。随着技术的发展和进步， 目前出现的便携式测振仪、泄漏听诊仪、光纤内窥镜、红外热像仪、 激光全息摄影等现代手段，大大延长了人的感观器官，使这种传统方 法又恢复了青春活力，成为一种有效的诊断方法。3.4振动噪声测定法，机械设备在运动状态下（包括正常和异常状 态）都会产生振动和噪声。进一步的研究还表明，振动和噪声的强弱 及其包含的主要频率成分和故障的类型、程度、部位和原因等有着密 切的联系。大多数机械设备是定速运转设备，各零部件的运动规律决 定了它的振动频率。由于是定速运转，其振动频率即为该零件的特征 频率，观测特征频率的振动幅值变化，可以了解该零部件的运动状态 和劣化程度。（振动法，由于不

6、受背景噪声干扰的影响，使信号处理 比较容易，因此应用更加普遍。）3.5无损检测是一种从材料和产品的无损检测技术中发展起来的方法，它是在不破坏材料表面及内部结构的情况下检测机械零部件缺陷 的方法。它使用的手段包括超声、红外、X射线、Y射线、声发射、 磁粉 探伤、渗透染色等。3.6磨损残余物测定法，机器的润滑系统或液压系统的循环油路中 携带着大量的磨损残余物（磨粒）。它们的数量、大小、几何形状及成 分反映了机器的磨损部位、程度和性质，根据这些信息可以有效地诊 断设备的磨损状态。3.7机器的性能参数主要包括显示机器主要功能的一些数据，如泵 的扬程，机床的精度，压缩机的压力，流量，内燃机的功率、耗油量

7、， 破碎机的粒度等。一般这些数据可以直接从机器的仪表上读出，由此 可以判定机器的运行状态是处于正常范围之外。当诊断一台设备的故障部位和原因时，往往需要综合的运用多种检 测方法。在判定前，要列举各种可能及该可能的特征参数值，再与检 测得到的数据进行对比验证，将对比不相符合的可能排除，剩下相符 的可能，即为设备的故障部位和原因。这就是故障诊断中所普遍使用 的排除法。4机械误诊的原因从诊断的结果与诊断对象客观存在的差异来看，故障诊断的结论可分 为确诊、误诊和漏诊，确诊即为对诊断对象的故障判断是准确无误的。 漏诊则是对故障的遗漏。而误诊，顾名思义，就是错误的诊断，也可 称之为误判。漏诊实质上也可归为对

8、设备的误诊。4.1故障的复杂性在故障诊断过程中，诊断对象的故障过程是复杂多变的，在故障发 展过程中，由于引起故障的因素在性质、特点及作用方式上是不同的， 机械功能状况和所受损害的具体情况也不同，使得故障征兆和演变具 有不同形式，诊断中往往难以迅速准确地认识故障的性质，导致误诊， 具体表现在以下几方面：4.1.1故障的发展过程中，一种故障可能表现出多种不同故障征兆。 如液压系统故障诊断中，电磁换向阀故障可能导致系统压力、流量不 满足要求，脉动可能加剧，还可能导致系统工作温度升高等。而对不 同诊断对象，即使是同一种机械，对同一种故障的反应也是有差异的。一个对象的反应可能快，另一个对象反应可能慢，一

9、个对象的某征兆 对某故障反应可能剧烈，而另一个对象反应可能较平稳等。4.1.2不同故障在发展过程中，可能出现相似的征兆，同种征兆可 能对应多种故障形式。如回转机械中，各种故障的发生，往往都伴随 着振动的加剧，而且在频域分析时，在相同倍频上，不同故障可能会 有相似的表现形式。这种故障征兆的相似性，使我们在故障诊断中容 易产生混淆。4.1.3在很多情况下，随着故障的发展，还可能引起继发性故障， 这种继发性故障可能会掩盖原来的故障，或原来的故障掩盖继发性故 障，这都将造成故障诊断的困难。如液压系统中，由于某种原因引起 油液污染程度增加，这可能引起液压泵运动副的严重磨损，磨损的颗 粒混人油液中，进一步

10、加剧油液污染，液压泵磨损将引起液压系统失 效，泵的失效是油液污染这种原发性故障所引起的，而原发性故障和 泵磨损这种继发性故障混在一起，相互促进，造成恶性循环，这增加 了查找原发性故障的难度。为克服故障征兆的复杂性给故障诊断带来的困难，必须开阔思路，不 拘泥于典型故障一征兆的狭窄思路，从系统角度出发，进行由环境到 机械，由局部到整体，由阶段到过程的具体分析，将征兆、原因、故 障机理有机结合起来加以研究，减少误诊率。4.2诊断知识的不确定性各种机械设备，由于复杂程度不同，工作环境各异，使我们获得的 有关故障的知识往往有不确定和不完善的一面。一般来说，我们不能 等待某种故障完全发生后再得出结论，而必

11、须实施早期诊断，及时采 取措施避免故障的进一步发展，这样，我们必须依据故障的部分征兆 或无任何征兆情况下作出诊断，这不可避免地带来误诊。由于故障诊断资料不足，对故障的认识受到较大限制，给明确诊断 带来困难，有时不能将其有类似征兆的故障完全排除，有时所怀疑的 故障的一般规律与故障征兆不完全相符，另外排除了一种故障的可能， 又缺乏对某种故障作出识别的足够依据，因此故障诊断的推理过程往 往也是模糊的，具有一定程度的不确定性。针对这种情况，充分研究故障诊断对象，建立合理的模糊知识体和模 糊推理机，利用现代人工智能原理实施诊断更符合故障诊断的性质， 将提高诊断的可靠性。4.3理论的相对性任何理论与实际的

12、故障过程相比，总有局限性，机械设备作为一个 与环境和人共同组成的有机体，是有差异的，理论只能大体概括故障 诊断实践中的具体情况，同时，理论又受到一定科学技术条件的限制， 还存在尚待认知的领域。理论与具体故障相比，总是有一定距离的。以故障诊断的标准来说， 它是以典型征兆为基础而总结制定的，不太典型的故障，就未必都与 诊断标准相符合，若将诊断标准当作教条而一成不变，难免造成误诊。 总之，我们所研制的诊断系统，应具有开放性和可扩充性，使系统具 有不断完善的能力，这是降低误诊率的重要途径。4.4诊断实践的局限性故障诊断的实践是机械故障诊断学形成发展的基础，对故障现象进 行试验研究，虽然也是获取相关知识

13、的重要途径，但由于试验与机械 系统实际运行情况、工作环境是有差异的，所得出的结论必然存在一 定的局限性，作为实施故障诊断的主体一人，对机械系统的了解程度 及故障诊断的实践经验不同，得出的结论也有差异，如观察1幅机械 图象，1个经验丰富的人，头脑中积累了大量故障知识，往往能较准 确地从中把握机械运行状况，作出合理诊断结论，尤其是对早期故障 和不典型故障的诊断更是如此。因此，必须加强诊断的实践环节，从 实践中抽取有用的知识去扩充和丰富我们的诊断系统。4.5获取数据的不准确性在实施故障诊断过程中，首先应获取机械系统运行的有关数据。机 械运行过程中，往往受外界环境及各种随机因素影响，使获取的数据 具有

14、某种程度的不准确性，容易造成误诊。因此须采取必要数据预处 理手段，减少随机因素的影响，剔除其中的趋势项、奇异项等，提高 数据准确性，这也是降低误诊率的必要条件。4.6诊断人员不专业诊断人员的素质也决定了诊断结论的正确程度。诊断人员的理论知 识、实践经验、方法知识以及执行故障诊断时的态度都可能导致误诊。 同时，诊断人员在综合运用知识、理论联系实际、善于解决实际问题 等方面的能力也会影响诊断结论。5机械故障诊断中信息提取5.1信息提取不可靠机械故障诊断分为直接诊断和间接诊断，但由于受到设备结构和工 作条件的限制，直接诊断往往难以进行。因而，多采用间接诊断，即 通过二次诊断信息来间接判断设备中关键零

15、部件的状态变化。而诊断 测试便是获取二次诊断信息必备的关键环节。最常见的是振动测试 （位移、速度、加速度）和声音测试。然而，由于各种原因，获取的数据可能发生偏差。体现在3个方面： 数据没有正确反映客观存在;数据的信噪比低;数据的不完备性。如果 把这些不准确的数据当成有效数据来分析，就很可能发生误诊。5.2信息处理不准确能够快速、有效地提取反映机器故障信息的特征是机械故障诊断的 关键。诊断特征主要通过对设备采集来的信号进行分析和处理获取。 这些特征可能是一些简单的时域特征，如峰峰值、均方根值、峭度等， 或者工艺参数特征，如油温、油压等，还有一些复杂的频域特征及基 于全息谱的特征，如转频椭圆及轴心

16、轨迹等。目前，各种特征提取方法层出不穷，如统计模拟、小波分析、独立分 量分析、频域分析、全息谱分析等，为诊断对象的特征提取提供了有 效的解决方案。在应用中，许多方法都有其应用的前提条件。而且， 在不同的应用场合，各种方法还可能存在其局限性以及数学上的精确 性问题。在实际应用中，如果没有注意到这些，就可能引起误诊。5.3信息不完美对于一个诊断对象，如果其运行状态较复杂，由于客观条件和手段 的限制等原因，可能使获得的信息难以确切地给出诊断结论，主要体 现在以下3个方面：5.3.1信息不完备。在诊断实践中，故障与诊断信息之间并非对应的关系。1个信息对应多个不同的故障，而1个故障也表征为多 个不同的信

17、息。这就需要掌握充分的有用信息来区分不同的故障。否 则，就可能出现误诊。5.3.2信息不一致。诊断信息不一致在诊断实践中也是较常见的现 象。这些信息之间存在一定程度上的冲突。也就是说，某些信息很大 程度上支持故障F1，否定故障F2;相反，另一些信息则支持故障F2， 而否定故障F1。此时，误诊也容易发生。5.3.3信息不确定。来自于诊断对象的诊断信息经历了许多传输途 径，其不确定性可能较小，也可能很大，如传感器、传输线等均影响 其确定性。此外，还有定性与定量信息之间转换导致的不确定性。6提高信息可靠度、减少误诊断的措施6.1提高诊断测试的准确性提高诊断测试的准确性是保证诊断数据可靠性的重要前提。

18、可以从 以下4方面着手:对传感器进行定期检验;可考虑用多个传感器测量； 采用可靠的传输线；正确设置采样参数。6.2提高诊断系统的可靠性随着设备运行与维护的需要，各种在线、离线、远程等诊断分析系 统以及人工神经网络、贝叶斯网络、专家系统等智能诊断系统逐渐用 于机械故障诊断，为确诊故障带来了许多便利之余，也增加了机械故 障误诊的可能性。开发合理完善有效的诊断系统，提高它们在特征提 取或诊断推理方面的可靠性，有利于减小误诊率。6.3加强诊断信息描述的客观性诊断信息在机械故障诊断中的重要性是不言而喻的，其表达与描述 是否合理、准确关系到诊断推理结果的正确与否。然而，在诊断实践 中，诊断信息既有定性信息

19、，也有定量信息;既包含简单信息，又包 含复杂信息;既存在确定信息，又存在不确定信息。在诊断推理过程 中，定量信息经常会转换为定性信息，例如， 70 ,m的振动”描 述成“振动大”等。概率论和模糊数学是描述这种信息的强有力的工具。因而，可以考虑 用适当的方式把概率论和模糊数学理论融人到故障诊断的信息表达 和描述中来，加强其描述的客观性。7粗集理论对信息不确定性的处理具有随机信息、未确定信息、模糊信息、灰信息中的一种的信息为 单式信息;至少存在2种以上的信息为盲信息，而将概率论、模糊理 论、灰色数学、未确知数学的理论与方法有机结合起来，即不确定性 数学的理论与方法，提出或运用某种理论和方法，对具有

20、相似或不同 特征模式的信息进行处理，以获得融合信息，从而改善信息的不确定 性、模糊性、矛盾性。粗集理论是一种处理模糊和不确定知识的有效数学工具，其在知识 分类和知识获取中已得到成功应用。粗集理论方法与神经网络方法、 遗传算法、模糊集理论方法、混沌理论等“软科学”方法的不同在于 它仅利用数据本身所提供的信息，不需要任何附加信息或先验知识， 如证据理论中的基本概率赋值、模糊集理论中的隶属度函数、统计学 中的概率分布等，粗集方法以观察和测量数据进行分类为基础，直接 处理对象的可测输出，剔除冗余信息和矛盾信息，从而找到问题的内 在规律，因此粗集理论比其他“软计算”方法更具实用性。粗集理论 进行诊断的一

21、般步骤：7.1知识库建立利用搜集到的历史或仿真数据生成联合诊断系统故 障信息表，进而表示为知识库的形式S=(U, A, D, V, f)知识库可分 为非空的对象空间U = 3x xz,，xm(，属性集合空间R=AV D，子 集A=dl a2 ，do和子集D=df分别称为条件属性和结果属 性，并且在对象空间与后两者之间存在对象属性关系f8和九，即对 于eA, f8:升砚称为信息函数，儿:UVd称为决策函数，Va和yd 分别是A和D的有限值域。7.2数据离散化数据离散化方法包括等距离划分算法、等频率划分 算法、NaiveScaler算法、基于属性重要性算法和基于断点重要性算 法，以及布尔逻辑和粗集理论