方雪峰

(貴陽(yáng)電氣控制設(shè)備有限公司)

1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

(1)傳感技術(shù)研究。傳感技術(shù)是狀態(tài)監(jiān)測(cè)以及故障診斷領(lǐng)域中的一項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)。它能夠準(zhǔn)確傳達(dá)儀器設(shè)備參數(shù)的設(shè)計(jì)，因此，國(guó)內(nèi)在這一技術(shù)上的研究力度也較大，并且也具備了一定的研究成果。例如，越來(lái)越多的傳感器出現(xiàn)在市場(chǎng)上，一些先進(jìn)的傳感技術(shù)也不斷涌現(xiàn)，如光導(dǎo)纖維等。

(2)人工智能和專(zhuān)家系統(tǒng)的研究。此項(xiàng)技術(shù)如今已經(jīng)成為了機(jī)械故障診斷的最主要技術(shù)，借助于故障診斷系統(tǒng)，大大簡(jiǎn)化了工作量，但此技術(shù)的預(yù)期效果仍然有待加強(qiáng)。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。由于此項(xiàng)技術(shù)的大力推廣并且得到了廣泛的應(yīng)用，促使機(jī)械診斷的效率大大提高，同時(shí)也取得了相應(yīng)的成績(jī)。

(4)診斷系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化為診斷帶來(lái)了越來(lái)越高的難度，對(duì)實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，單機(jī)巡檢與診斷技術(shù)也相應(yīng)地不斷發(fā)展，從主要結(jié)構(gòu)到分布式結(jié)構(gòu)，診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與研究處于不斷深入當(dāng)中。

2 工程機(jī)械的幾種常規(guī)監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)與方法

2.1 振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)

(1)首先，針對(duì)診斷對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行機(jī)理分析。對(duì)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài);構(gòu)件連接狀態(tài)等進(jìn)行分析，通過(guò)上述分析掌握機(jī)械故障時(shí)的振動(dòng)特征，對(duì)可能發(fā)生的故障進(jìn)行診斷、排除。

(2)對(duì)可能的異常振動(dòng)部位進(jìn)行監(jiān)測(cè)。通過(guò)在特定部位設(shè)置監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并對(duì)檢測(cè)點(diǎn)反饋的參數(shù)進(jìn)行分析，通過(guò)分析判斷出機(jī)械是否處于正常運(yùn)行之中。此外，還可以通過(guò)連續(xù)的檢測(cè)，對(duì)故障的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行科學(xué)的掌握。

(3)故障診斷。通過(guò)監(jiān)測(cè)點(diǎn)得到的參數(shù)，對(duì)工程機(jī)械的故障部位、故障程度進(jìn)行分析，深入分析后作出判斷。然后對(duì)癥下藥，針對(duì)分析結(jié)果選擇修復(fù)技術(shù)。該步驟包括振動(dòng)波形識(shí)別、診斷專(zhuān)家系統(tǒng)等。

依據(jù)上述步驟對(duì)工程機(jī)械進(jìn)行監(jiān)測(cè)診斷，即可以得出科學(xué)的診斷結(jié)果，為采取措施提供重要的依據(jù)。

2.2 油樣分析

油樣分析也是工程機(jī)械檢測(cè)與故障診斷的有效技術(shù)。當(dāng)前，該項(xiàng)技術(shù)的實(shí)際運(yùn)用以光譜分析和鐵譜分析為主。對(duì)于光譜分析，它是對(duì)磨損物的數(shù)量進(jìn)行分析的一種方法，而鐵鋪分析不僅可以對(duì)磨損物的數(shù)量進(jìn)行分析，也可以對(duì)磨損物的形態(tài)進(jìn)行分析。因此，較光譜分析，鐵譜分析更加精確。通過(guò)對(duì)機(jī)油的光譜分析或鐵譜分析可以確定機(jī)油中的金屬成分，確定發(fā)生故障的部件，及時(shí)對(duì)其進(jìn)行維修、更換。

2.3 機(jī)械性能測(cè)試技術(shù)

通過(guò)對(duì)機(jī)械運(yùn)行過(guò)程的檢測(cè)，掌握其運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)、響度等參數(shù)，進(jìn)而判斷機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)能否滿(mǎn)足正常使用。同時(shí)，還可根據(jù)反饋的參數(shù)制定機(jī)械的維修保養(yǎng)計(jì)劃。

(1)發(fā)動(dòng)機(jī)功率測(cè)試。發(fā)動(dòng)機(jī)的功率大小直接影響工程機(jī)械的效率。當(dāng)人力無(wú)法判斷故障原因時(shí)，可以采用無(wú)外載加速測(cè)試儀。

(2)液壓系統(tǒng)功率測(cè)試。據(jù)調(diào)查研究，液壓系統(tǒng)故障在工程機(jī)械故障中的發(fā)生率為14%，但是其造成的后果卻往往比其他故障嚴(yán)重。因此，對(duì)于液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障檢修非常重要。在液壓系統(tǒng)中安裝壓力傳感器，通過(guò)壓力傳感器收集的壓力脈沖信息，得到液壓系統(tǒng)工作的實(shí)時(shí)參數(shù)，從而及時(shí)匯總并存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，計(jì)算機(jī)根據(jù)反饋的參數(shù)與正常參數(shù)值的比對(duì)，對(duì)液壓系統(tǒng)的工作情況進(jìn)行判斷，最終得出對(duì)液壓系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)結(jié)論，以便及時(shí)采取檢修措施。該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的工作過(guò)程是不斷“輸入——輸出——輸入”的過(guò)程，這樣的過(guò)程更加有利于系統(tǒng)的優(yōu)化。

3 現(xiàn)代檢測(cè)診斷技術(shù)

人工智能方法逐步被引用到各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展中，工程機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)也吸收了很多現(xiàn)代信息化技術(shù)，尤其是信號(hào)處理和測(cè)試技術(shù)，他們有效的促進(jìn)推動(dòng)了工程機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)的進(jìn)程。

3.1 計(jì)算機(jī)輔助監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)

該技術(shù)利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)設(shè)計(jì)出軟件，從而可以對(duì)工程機(jī)械實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化診斷，系統(tǒng)通過(guò)設(shè)備對(duì)工程機(jī)械進(jìn)行信號(hào)采集、記錄、分析，然后輸入到計(jì)算機(jī)中由系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷。當(dāng)然，前提是該系統(tǒng)必須具備非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和分析能力。當(dāng)故障診斷超出設(shè)定的數(shù)據(jù)值時(shí)，立即向技術(shù)人員發(fā)出信號(hào)，同時(shí)，該系統(tǒng)完成對(duì)故障的診斷和修復(fù)后，能夠及時(shí)將相關(guān)數(shù)據(jù)、圖像等資料進(jìn)行存儲(chǔ)，為每臺(tái)檢修機(jī)械建立資料庫(kù)，也能夠?qū)⒋罅康臋C(jī)械或機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)資料分類(lèi)貯存，方便今后的機(jī)械檢修工作。

3.2 專(zhuān)家診斷系統(tǒng)

專(zhuān)家診斷系統(tǒng)偏向于知識(shí)庫(kù)儲(chǔ)備，更多強(qiáng)調(diào)豐富的知識(shí)和資料儲(chǔ)備。這類(lèi)軟件可以利用強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)記憶功能，建立知識(shí)庫(kù)咨詢(xún)系統(tǒng)。圖1為知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)簡(jiǎn)圖。

專(zhuān)家診斷系統(tǒng)的最大優(yōu)勢(shì)在于異常強(qiáng)大的存儲(chǔ)、計(jì)算、分析功能。技術(shù)人員在前期將正確有效的工程機(jī)械監(jiān)測(cè)與故障維修案例進(jìn)行分析，然后將相關(guān)原始數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)輸入計(jì)算機(jī)，建立功能強(qiáng)大的信息庫(kù)。該系統(tǒng)能夠模擬專(zhuān)家思維，對(duì)工程機(jī)械進(jìn)行故障識(shí)別，利用信息庫(kù)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備對(duì)識(shí)別出的機(jī)械狀態(tài)進(jìn)行分析，根據(jù)專(zhuān)家思維推理出故障名稱(chēng)，并提出相應(yīng)的診斷結(jié)果、處理對(duì)策和操作指南。然而，專(zhuān)家診斷系統(tǒng)的最大優(yōu)勢(shì)也正是其弱點(diǎn)所在，計(jì)算機(jī)雖然具備強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和快速的分析能力，但是想要建立完善的知識(shí)庫(kù)儲(chǔ)備還是有困難的。一方面，專(zhuān)家本身的知識(shí)面有限;另一方面，專(zhuān)家知識(shí)表述困難，很多案例來(lái)自于經(jīng)驗(yàn)，無(wú)法轉(zhuǎn)化成精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。因此想要建立完備的專(zhuān)家診斷系統(tǒng)仍然存在一定難度。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)

作為一種前沿的診斷方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)獲取的數(shù)據(jù)無(wú)需整理、總結(jié)，這就減少了人們的表達(dá)工作量，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需要人們針對(duì)某一實(shí)例對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。它有著眾多優(yōu)點(diǎn)，例如，獲取知識(shí)時(shí)，不需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)進(jìn)行整理以及總結(jié)等，從而消除了專(zhuān)家知識(shí)的表述難題。因此，與專(zhuān)家系統(tǒng)相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加智能，人性化。當(dāng)然其缺點(diǎn)是邏輯性不強(qiáng)，只是利用實(shí)例的經(jīng)驗(yàn)，診斷過(guò)程缺乏說(shuō)服力。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，現(xiàn)代信息技術(shù)已經(jīng)促進(jìn)了工程機(jī)械狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷技術(shù)的發(fā)展，機(jī)械的工作狀態(tài)可以根據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和參數(shù)分析得出障礙基本情況，但是筆者認(rèn)為還可以提高機(jī)械狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷技術(shù)的準(zhǔn)確性與可靠性。隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，工程機(jī)械狀態(tài)檢測(cè)完全可以做到一步到位，即通過(guò)精確的數(shù)據(jù)分析，精確判斷故障部位和故障類(lèi)型，并且能夠直接給出故障的零部件和元器件，提供合理解決方案，這將更加有利于對(duì)工程機(jī)械的合理使用與保護(hù)。

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［1］劉忠，楊國(guó)平.工程機(jī)械液壓傳動(dòng)原理、故障診斷與排除［M］.北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2005:68.

［2］張登峰.動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷研究［D］.南京理工大學(xué)博士論文，2003:27-30.

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