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        淺議機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展

        2016-08-31 06:35:06暢紅塔遼寧煙草有限責(zé)任公司沈陽卷煙廠
        數(shù)碼世界 2016年8期
        關(guān)鍵詞:診斷法診斷系統(tǒng)灰色

        劉 暢紅塔遼寧煙草有限責(zé)任公司沈陽卷煙廠

        淺議機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展

        劉暢
        紅塔遼寧煙草有限責(zé)任公司沈陽卷煙廠

        隨著新技術(shù)、新理論的不斷發(fā)展和制造技術(shù)的不斷升級,機(jī)械設(shè)備越來越復(fù)雜化和智能化。機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)逐漸取代了傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)。本文主要介紹和分析了我國機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,闡述了機(jī)械設(shè)備故障智能診斷的方法。

        機(jī)械設(shè)備 故障智能診斷技術(shù) 現(xiàn)狀

        1 引言

        隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展,機(jī)械設(shè)備在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的作用也越來越重要,機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化水平越來越高,設(shè)備在運(yùn)行過程中如果發(fā)生故障,輕則造成一定程度的經(jīng)濟(jì)損失,重則導(dǎo)致重大的人員傷亡。故障診斷是指在一定工作環(huán)境中查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),判斷劣化狀態(tài)發(fā)生呢的具體部位或部件,以及預(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等。設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)是以知識處理為研究內(nèi)容,給予知識以提高系統(tǒng)智能化程度和診斷準(zhǔn)確率。智能診斷系統(tǒng)是由計(jì)算機(jī)人工智能和診斷理論相結(jié)合而形成的。

        2 我國機(jī)械設(shè)備故障智能診斷的發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用

        2.1我國機(jī)械設(shè)備故障智能診斷的發(fā)展現(xiàn)狀

        我國在機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)方面的研究和應(yīng)用起步比較晚。在上世紀(jì)80年代以前,一些科研院所結(jié)合教學(xué)和有關(guān)設(shè)備診斷技術(shù)的研究課題,逐步開始進(jìn)行機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的理論研究和實(shí)踐應(yīng)用研究。從1979年開始,一些工廠企業(yè)在熟悉前蘇聯(lián)維修體質(zhì)的基礎(chǔ)上,開始研究西方等國的維修體制。20世紀(jì)80年,國內(nèi)開始著手組建故障診斷的研究機(jī)構(gòu),其發(fā)展經(jīng)歷了從簡單診斷到精密診斷、從單機(jī)診斷到網(wǎng)絡(luò)診斷的過程,發(fā)展速度愈來愈快。20世紀(jì)80年代以來,計(jì)算機(jī)技術(shù)尤其是智能技術(shù)在檢測診斷中的應(yīng)用,使得機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)逐漸向智能化方向發(fā)展。故障智能診斷系統(tǒng)是由人、模擬人腦功能的硬件及其必要的外部設(shè)備、物理器件以及支持硬件的軟件組成的能夠?qū)υ\斷對象進(jìn)行狀態(tài)識別和預(yù)測的系統(tǒng)。機(jī)械設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)與診斷對象之間的關(guān)系如圖1所示:

        圖1 故障智能診斷系統(tǒng)與診斷對象之間的關(guān)系

        與傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)相比,故障智能診斷實(shí)現(xiàn)了人機(jī)聯(lián)合診斷,綜合了多個(gè)專家的最佳經(jīng)驗(yàn),功能水平可以達(dá)到甚至超過專家的水平,能夠?qū)Χ喙收?、多過程和突發(fā)性故障進(jìn)行快速分析診斷。

        2.2我國機(jī)械設(shè)備故障智能診斷的應(yīng)用現(xiàn)狀

        在實(shí)際應(yīng)用方面,20世紀(jì)90年代以來,浙江大學(xué)和同濟(jì)大學(xué)等高校的學(xué)者開始從事工程機(jī)械故障診斷方面的研究,并與長江挖掘機(jī)廠、廣西玉林柴油機(jī)廠等企業(yè)合作開發(fā)完成了工況監(jiān)測系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測液壓、發(fā)動(dòng)機(jī)、電氣運(yùn)行狀態(tài)參數(shù),并在液晶顯示屏上顯示,當(dāng)監(jiān)測到故障信息時(shí),通過聲、光、圖像進(jìn)行報(bào)警。三一重工研究院自主研發(fā)完成了基于GPRS的遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺,利用全球衛(wèi)星定位技術(shù)、地理信息技術(shù)、無線通訊技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等信息技術(shù)對工程機(jī)械的運(yùn)動(dòng)信息、地理位置、工作狀態(tài)和施工進(jìn)度等實(shí)施數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析、故障診斷和技術(shù)支持。2005年,柳工機(jī)械股份有限公司完成了國家863項(xiàng)目“裝載機(jī)遠(yuǎn)程服務(wù)系統(tǒng)與智能化挖掘機(jī)”,建立了柳工專用網(wǎng)絡(luò)、挖掘機(jī)GPS硬件平臺及專用軟件,可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸、故障診斷、遙控定位、鎖機(jī)等功能。近年來,許多工程機(jī)械企業(yè)都相繼研究開發(fā)了工程機(jī)械電子監(jiān)控系統(tǒng)。

        3 機(jī)械設(shè)備故障智能診斷的方法

        近十幾年來,隨著故障診斷技術(shù)逐步向智能化方向發(fā)展,故障樹分析、模糊診斷、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的診斷技術(shù)不斷出現(xiàn)。目前基于人工智能的機(jī)械設(shè)備故障診斷方法主要有以下幾種:

        3.1基于模糊理論的診斷法

        基于模糊理論的診斷法是將各種故障及其癥狀視為兩類不同的模糊集合,集合之間的關(guān)系用一個(gè)模糊關(guān)系矩陣來描述,它是借助模糊數(shù)學(xué)中的模糊隸屬關(guān)系提出的一種新的診斷方法。當(dāng)確定性故障和模糊性故障相互交織、密切相連時(shí),就需要尋找與之相適應(yīng)的診斷方法,通過探討機(jī)械系統(tǒng)故障的模糊性,才能有利于正確描述故障的真實(shí)狀態(tài),揭示期本質(zhì)特征。模糊診斷方法的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算簡便、應(yīng)用方便,結(jié)論明確直觀,但用來進(jìn)行趨勢預(yù)測存在一定難度。

        3.2基于灰色系統(tǒng)理論的診斷法

        灰色系統(tǒng)理論是鄧聚龍教授于1982年創(chuàng)立的,并在社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用,取得了較好的成果?;疑到y(tǒng)理論故障診斷過程是利用有限的已知信息,通過信息處理對含有不可知信息的設(shè)備進(jìn)行診斷、預(yù)測、決策的過程?;疑碚撝械幕疑A(yù)測、灰色關(guān)聯(lián)度分析、灰色聚類和灰色決策都成為機(jī)械設(shè)備故障診斷的有力工具。灰色診斷法的難點(diǎn)在于要建立典型故障參考模式,然后計(jì)算待識別故障模式與典型參考模式的關(guān)聯(lián)度。一旦參考模式的特征矩陣不準(zhǔn)確,診斷就會(huì)失敗。

        3.3基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷法

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷法在20世紀(jì)80年代末90年代初才真正具有實(shí)用性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用主要有3個(gè)方面:①從知識處理角度建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷專家系統(tǒng);②從模式識別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行故障診斷;③從預(yù)測角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)態(tài)預(yù)測模型進(jìn)行故障預(yù)測。其缺點(diǎn)是需要大量的樣本,訓(xùn)練時(shí)間較長和識別精度不高。

        3.4基于支持向量機(jī)的診斷法

        支持向量機(jī)(SVM)是從線性可分情況下的最優(yōu)分類面發(fā)展而來的,為解決二類分類問題而提出來的,不能直接運(yùn)用于多類分類。SVM是依靠特征參量描述的相似度來進(jìn)行故障分類的方法,特征參量對故障描述的越準(zhǔn)確,其泛化能力也就越強(qiáng),分類性能就越好。其缺點(diǎn)是不能診斷出沒學(xué)習(xí)過的故障。

        3.5集成技術(shù)故障診斷法

        集成技術(shù)故障診斷法是一種集成多種故障診斷方法策略,對復(fù)雜故障進(jìn)行診斷和監(jiān)控的有效方法。集成技術(shù)為解決復(fù)雜設(shè)備故障診斷提供了一條新的途徑。它的瓶頸就是怎樣到各種診斷方法的融合點(diǎn),實(shí)現(xiàn)更精確的故障診斷。

        綜上所述,我國在機(jī)械設(shè)備故障智能診斷理論研究方面取得了很大進(jìn)步,未來,機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)將向全息化、智能化方向發(fā)展。但如何將機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際工程中去,還需要更深入的研究。

        [1]龔雪.工程機(jī)械智能故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].機(jī)床與液壓,2011.14.

        [2]楊光.機(jī)械設(shè)備故障的智能診斷及預(yù)測維修系統(tǒng)的研究[J].科學(xué)之友,2011.20.

        [3]楊超,李亦滔.機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展[N].華東交通大學(xué)學(xué)報(bào),2011.5.

        [4]馮志鵬.計(jì)算智能在機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究[D].大連理工大學(xué),2003.

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