摘 要：本文主要對機械設備故障智能診斷技術(shù)的主要理論和方法進行了歸納和總結(jié)。并針對當下其他一些主要的機械設備故障的診斷技術(shù)的應用進行了詳細的介紹，最后筆者認為將現(xiàn)代先進科技與多種機械故障診斷方法相結(jié)合的集成化只能診斷技術(shù)是未來機械設備故障診斷的發(fā)展趨勢和大的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：機械設備；故障診斷；智能診斷技術(shù)

隨著時代的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)對機器設備的要求也越來越多，機械設備的發(fā)展方向多樣，諸如大功率、智能化、大型化、復雜化、自動化是現(xiàn)在機械設備發(fā)展的幾個大的方向。在現(xiàn)在的工業(yè)生產(chǎn)中，機械設備的重要性不容忽視，尤其是在自動化和復雜化高度發(fā)展的今天，一條流水線上的機械設備如果壞了一個零部件，最終導致的可能是一條產(chǎn)業(yè)鏈的機械設備的癱瘓，可謂牽一發(fā)而動全身。這些故障導致的可能不僅僅是經(jīng)濟上的損失，嚴重的還會造成人員傷亡。因此，機械設備需要定時的、準確的、可靠的故障診斷方法來及時避免不必要的損失。

1、基于模糊理論的診斷法

模糊理論法的理論來源是借助了模糊數(shù)學的處理方法，將事件的原因和結(jié)果之間用兩個模糊集合來表示，兩者之間的關(guān)系用一個模糊矩陣來說明。由于機械故障的原因有時是可以確定的，但有時又是模糊不清的，也就是說一種機械的故障可能由不同的原因造成，而一種原因或者故障又可能導致不同的結(jié)果，多故障并發(fā)時情況可能更加復雜混亂。當機械的故障原因確定性的和不確定性的相互交織時，基于模糊性的診斷方法來探討機械故障的本質(zhì)原因，來探究解決方案。

但是這種診斷方法具有很大的局限性，因為模糊診斷法基于的模糊矩陣理論還尚未成熟，在使用時并不能通過很直接結(jié)論去尋找故障原因的本質(zhì)，而應通過大量的實踐和實驗來不斷地論證結(jié)果的正確性，這就帶來了很大的工作量增加了工作難度也增加了人力和時間的成本，所以該方法使用起來具有很大的局限性。

2、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法

該方法于20世紀80現(xiàn)代末90年代初才正式投入使用，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法涵蓋很多高端的數(shù)理邏輯處理方法，比如結(jié)構(gòu)拓撲魯棒、并行和處理復雜模式的功能等。這些功能和方法可以用于大型機械的龐大多發(fā)和并發(fā)故障的診斷，還可以用于多故障、多過程和一些突發(fā)性的機械故障的診斷。

這種診斷方法現(xiàn)階段主要應用于以下三個方面：1、將神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器，并從模式識別的角度出發(fā)進行機械故障的診斷；2、把神經(jīng)網(wǎng)絡作為動態(tài)預測模型，并從預測的角度出發(fā)去進行機械故障的診斷；3、以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎從知識的角度去建立具有神經(jīng)網(wǎng)絡的專家診斷系統(tǒng)。但是該診斷法具有些許弊端，以至于它不能在診斷時獨立使用，而要與其他的方法并用。它的弊端體現(xiàn)在，由于建立神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的訓練，如果訓練的樣本較少，那么構(gòu)建的系統(tǒng)就會缺乏科學性，這樣就要加長它的訓練時間的長度就會提高成本。因此國內(nèi)外很多專家學者都在探究新新方法來改進這一診斷方法來增加它的科學性。

3、基于灰色系統(tǒng)理論的診斷方法

該理論于1982年由鄧聚龍教授提出，由于其簡單明了且獨具新穎的表達方式易于被世人理解和接受，因此收到了很大的好評和廣泛的應用。所謂的故障診斷就是說通過對已知有限的信息進行分析處理，來推測或預測出不可知的信息集合的過程?；疑P(guān)聯(lián)分析法指的是可在不完全、隨機的因素序列中進行一定的分析，找到他們之間的關(guān)聯(lián)性，抓住主要矛盾，分清次要矛盾，以便很有條理的解決問題，找到機械的故障本質(zhì)所在。但是這種診斷方法的缺點在于雖然其理論基礎易懂，但是這種診斷方操作起來卻比較困難，因為在診斷之前要建立典型故障參考模式。然后在計算和測量待估計故障模式與典型參考模式的關(guān)聯(lián)度，來確定故障的原因，但是如果典型的參考模式選取的不科學就會導致后續(xù)工作的失敗。

4、集成技術(shù)故障診斷法

所謂集成技術(shù)診斷法指的是將多種診斷法集中在一起，多故障并發(fā)的機械設備進行故障原因的診斷方法。集成技術(shù)故障診斷法克服了單一診斷法的局限性，集成了多種診斷技術(shù)方法的優(yōu)點于一身，做到了讓多種方法的優(yōu)勢互補，為多種復雜情況的機械故障問題的解決提供有效的途徑。但是集成技術(shù)故障診斷法的在集大成的同時也將各種方法的缺點聚集在了一起，要想減少這種集成缺點的程度就要把握好這種方法的接洽點，但是這種接洽點很難把握，因此很難實現(xiàn)更精確的故障診斷結(jié)果。

5、總結(jié)

各種“黑科技”的高速發(fā)展在很大程度上促進了機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展。集成技術(shù)診斷方法也已將取得了可喜的成果，但是目前理論階段很成熟，但實踐起來卻并沒有那么嫻熟，還存在很多亟待解決的問題。因此，理論如何與實踐相結(jié)合還是目前的瓶頸問題，還需要進一步的探究和發(fā)展。但在未來的發(fā)展方向上，我們可以肯定的是，智能診斷技術(shù)會變得越來越集成化、先進化，這就需要這多的技術(shù)人員能做到這些技能的整合和調(diào)配，以便其發(fā)揮最大的作用。隨著網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展而催生出的人工智能、智能信號處理等新科技正在將理論變成可能，當前我國應培養(yǎng)更多的技術(shù)人才來突破機械故障診斷智能化進程中的瓶頸問題，早日把理論結(jié)合實踐創(chuàng)造出強有力的生產(chǎn)力。

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作者簡介：

朱春（1987-12），男，浙江省衢州市，漢，職稱：助理工程師，學歷：大專，研究方向：機械工程及自動化.