武春林，潘宏俠

（中北大學機械工程與自動化學院，山西 太原 030051）

0 引 言

近幾十年來，為了與導彈和飛機整體航速的大幅提升相匹配，作為主要的近程防空裝備，小口徑火炮射速隨之也有了很大的提高。小口徑火炮的的核心部件高速自動機，由半自動化、簡單化向全自動化、復雜化轉(zhuǎn)變。根據(jù)以往經(jīng)驗，如果自動機發(fā)生故障，就會引起火炮的整體癱瘓，從而導致巨大的人員傷亡和經(jīng)濟損失。機械設備工作狀態(tài)所需的維護費用和停機損失在成本中就占有很大的比重，一旦設備發(fā)生故障引起的損失就更加重了成本，所以機械設備故障診斷的重要性就凸顯了。因此，為保證機械設備在工作中或者不拆卸的情況下能準確掌握其工作狀態(tài)，憑借和采用日益先進的信號處理、動態(tài)測試和傳感器技術，對機械設備異常部位和發(fā)生原因進行分析，并預測設備未來的運行狀態(tài)，成為世界各國學者亟待解決的問題。

自動機是十分常見的軍事設備，因此自動機的故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測備受國內(nèi)外重視，同時投入較多的人力和物力并積極對該技術展開研究。做到故障的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早排除，從而更好地保障自動機運行的可靠性和安全性，降低維修費用及其損失，更有效地防治突發(fā)事故的發(fā)生。

1 自動機的常見故障

自動機的結(jié)構在供輸彈和炮彈擊發(fā)過程中會產(chǎn)生強烈的沖擊、噪聲和振動，自動機機箱可以看成是以機箱和各機構構件為整體質(zhì)量的振動系統(tǒng)。自動機擊發(fā)時產(chǎn)生的火藥氣體，推動機框等后面的一系列構件高速運動，完成自動供輸彈過程和連續(xù)射擊，這是自動機主要的激振源[1]。由于射擊擊發(fā)時機箱轉(zhuǎn)動軸和轉(zhuǎn)膛滑板等構件周期性運動[2]，支撐剛度反復變化、結(jié)構作用扭矩也連續(xù)變化，它們都引起激振力作用，都將會產(chǎn)生一定頻率和方向的機械振動[3]。構件在機箱內(nèi)3個方向的運動和沖擊會導致機箱徑向和軸向的振動[4]，從而形成自動機機箱的振動彎扭。自動機的運行狀態(tài)出現(xiàn)卡滯和構件產(chǎn)生裂紋等非正常狀態(tài)，將會直接反映在機構的傳遞特性上；如轉(zhuǎn)動軸的局部疲勞、裂紋、斷裂、偏心或松動等，將會影響響應特性的比較低頻的成份；轉(zhuǎn)膛滑板如果發(fā)生金屬面腐蝕、腐蝕深度等嚴重耗損時，就會增加響應特性較高頻率的成分。這些將會增大動載荷，從而加劇了沖擊振動。

2 自動機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的方法

自動機的結(jié)構是比較復雜的，其狀態(tài)監(jiān)測的手段和故障診斷的方法比較多，如振動診斷技術、油液分析技術、溫度監(jiān)測技術、無損檢測技術、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)融合和故障樹等。

2.1 振動診斷技術

在線診斷和離線診斷都屬于振動監(jiān)測故障的方法。在線診斷是為防止事故的發(fā)生擴大，提前對振動故障作出線條性的診斷，因此，在線診斷對于診斷時間要求相對較緊迫，目前，該診斷采用計算機加以實現(xiàn)，也稱為自動專家診斷系統(tǒng)。振動監(jiān)測離線診斷相比在線診斷在時間上相對寬松，它是專為消除振動故障而進行的診斷，可以將現(xiàn)成的實驗數(shù)據(jù)及采集到的振動信號進行科學的模擬實驗并加以嚴謹?shù)膶Ρ确治?，所以也將它稱為振動監(jiān)測離線診斷。離線診斷在故障診斷的困難程度上要比在線診斷深入復雜的多。診斷自動機故障的振動監(jiān)測技術已經(jīng)被認可應用，并在科研領域取得了一些成績。如把兩個三通道壓電式加速度傳感器安裝在自動機的機箱上，通過分析自動機表面產(chǎn)生的振動信號和自動機內(nèi)部結(jié)構從而診斷機箱內(nèi)的故障。雖然在振動噪聲監(jiān)測方面取得了顯著的進步，但振動監(jiān)測技術并未在自動機的實時故障診斷中得到全面應用，只是在個別自動機上做了一些嘗試性的實驗。主要原因可能是：1）背景噪聲干擾比較大；2）自動機運行狀態(tài)不穩(wěn)，變化頻率較高，所以產(chǎn)生的信號也不穩(wěn)定；3）很少有與自動機壽命相匹配的傳感器。

2.2 油液分析技術

油液監(jiān)測技術是通過分析被監(jiān)測自動機在用潤滑劑(或工作介質(zhì))時性能的變化和攜帶的微粒磨損的情況，獲得自動機在潤滑和磨損狀態(tài)下的信息，然后評價自動機的工作狀態(tài)和預測其故障，并確定產(chǎn)生故障的原因、類型和零件的一項技術[5]。這項技術的實際應用表明，油液監(jiān)測技術適于采用液體潤滑劑，并且主要失效形式為磨損、往復運動、外部干擾強烈、振動激勵源多、噪聲較大、低速重載設備的監(jiān)測。最初的油液監(jiān)測僅僅是用于油污染的分析，主要是分析油類品的理化指標，例如機械雜質(zhì)、閃點、酸值、水分和粘度等，一般用測定石油性能指標的方法對使用的潤滑劑加以測試，從而對它的質(zhì)量變化進行評價。隨著生產(chǎn)的工業(yè)化發(fā)展，復雜化、大型化、連續(xù)化成為機器發(fā)展的必然趨勢，對機器本身的維修也有了一定的高標準，從而，也就產(chǎn)生了機械系統(tǒng)故障診斷技術，隨之也激發(fā)了廣大學者對油液監(jiān)測技術診斷故障的熱衷研究。應用光譜分析儀對潤滑油中所含磨粒的成份與含量進行分析也是對潤滑油本身帶有的污染物和磨損微粒的進一步研究，它所采用的方法是通過磨粒的信息判斷機器的磨損情況，這種方法的應用也是史無前例的。隨后鐵譜技術產(chǎn)生并很快應用到了機械設備的故障診斷中。因為這項技術擴展了油液監(jiān)測中磨粒分析的深度，豐富了其內(nèi)涵，能夠詳細地對磨粒所含成份及濃度等進行分析，所以有了“微粒摩擦學”這個概念。

潤滑油中磨粒監(jiān)測技術通常可分為在線和離線兩大類。離線監(jiān)測技術主要有油液光譜分析、鐵譜分析及利用掃描電子顯微鏡和能譜儀分析鐵譜譜片；在線監(jiān)測技術主要有顆粒計數(shù)器，在線式鐵譜儀等，已經(jīng)投入使用的主要有光學型磨損顆粒計數(shù)器，電磁型磨損顆粒計數(shù)器，尚未投入實際使用但已在研究的有X-射線磨損顆粒在線監(jiān)測儀，超聲磨損顆粒監(jiān)測儀等[6]。

2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自動機故障診斷

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（NNs）或稱為連接模型（Con?nection Model）。它是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡是依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)整它內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關系，進而達到處理信息的目的[7]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人的形象（直觀）思維方式，它不是一個線性動力學的系統(tǒng)，其特點在于它的并行協(xié)同處理和信息分布式存儲[8]，由許多結(jié)構功能十分簡單的神經(jīng)元構成的網(wǎng)絡神經(jīng)系統(tǒng)，它能實現(xiàn)比單個神經(jīng)元非常復雜多樣的功能；但它也存在很多不足，例如：復雜系統(tǒng)的構建模型難，診斷分析機制不建全，診斷思路也很不清晰。

3 自動機故障診斷難點和未來趨勢

近幾年來在自動機故障診斷技術方面雖然攻克了不少的難點，也有了小范圍的現(xiàn)實應用，但是目前自動機需要研究的重點和攻克的難點仍然是它的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，因此自動機故障診斷的過程中應重視下列問題：

1）由于自動機結(jié)構復雜，而且它的用途特殊，在實際應用中不只有自身產(chǎn)生的振動，還有其他的激勵源，導致信號測試過程中對信號的干擾噪聲增多，而且有著很大的非線性和非平穩(wěn)性，所以應著重研究信號的非定性，如在處理自動機信號時采用小波包分析法。積極努力開展神經(jīng)網(wǎng)絡研究、粒子群算法及其它們組合在一起的系統(tǒng)。

2）由于自動機在工作過程中振動的不平穩(wěn)性，甚至表現(xiàn)出的是隨機非線性，因此我們在建立整個系統(tǒng)的數(shù)學模型時有很大的困難；而且通過分析系統(tǒng)的振動來獲取自動機故障與特征參數(shù)間的相對應關系也十分復雜，這些都是需要解決的問題。

3）展開對價格合適、高質(zhì)量保證的傳感器的研究。對一些比較重要的自動機，應該同時研制有效的故障診斷和在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，而且把自動機的使用、監(jiān)測診斷和保養(yǎng)結(jié)合起來，進而提高自動機工作時的可靠性，降低自動機發(fā)生故障的概率，減少它的維修費用。

綜以上分析得出，對像自動機這樣的復雜化機械進行故障診斷依然為廣大學者需攻克的重點和難點。我們應該將在柴油機等復雜機械故障診斷中取得的科研成就推廣運用于自動機中，對自動機進行相對初級的研究。目前，對于采集自動機在工作狀態(tài)中的可靠特征參數(shù)仍沒有一種較為通用的方法，而只是先依靠人的抽象假設或者以往工作中積累的經(jīng)驗去設定特征參數(shù)，然后通過實驗論證，但是此方法還是缺少充分的理論依據(jù)，也找不出最為科學的特征參數(shù)。筆者認為以后應將粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、故障數(shù)等故障診斷技術綜合應用于自動機故障診斷的研究，同時對傳感器進行更深層次的探索，更好地為自動機故障診斷服務。

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