楊俊起 王新 付子義

【摘要】《現(xiàn)代故障診斷技術(shù)》課程理論性和工程性較強，對現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)至關(guān)重要。本文擬結(jié)合該課程所涉及的內(nèi)容特點和教學(xué)現(xiàn)狀，剖析教學(xué)過程中存在的問題，并通過對比傳統(tǒng)的故障診斷方法及設(shè)計教學(xué)案例，最終使學(xué)生盡快掌握每種故障診斷方法的原理和適用特點，提高教學(xué)質(zhì)量。

【關(guān)鍵詞】故障診斷 教學(xué)實踐 研究生教學(xué) 案例教學(xué)

【基金項目】河南省研究生優(yōu)質(zhì)課程資助； 自動化類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會專業(yè)教育教學(xué)改革研究課題（2015A17）； 河南理工大學(xué)教育教學(xué)改革研究項目（2015JG027）。

【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2018）01-0231-01

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，航空航天控制系統(tǒng)以及煤礦、石油化工等工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備正朝著高度自動化和高度集成化的方法發(fā)展，使得系統(tǒng)或設(shè)備的復(fù)雜程度隨之提高，之間的關(guān)聯(lián)程度越加密切，隨之而來的問題是：一方面，故障的危害程度增大；另一方面，設(shè)備的成本和維修費用急劇增加。因此，降低成本和維修費用，提高系統(tǒng)或設(shè)備的可靠性和有效性，是故障診斷技術(shù)研究所面臨的重大課題。

1.課程所涉及的內(nèi)容和教學(xué)現(xiàn)狀

1.1 課程所涉及的內(nèi)容

傳統(tǒng)的故障診斷方法通常分為三類，即基于解析模型的診斷方法、基于信號分析與處理的診斷方法和基于知識的診斷方法。根據(jù)系統(tǒng)或設(shè)備的特性以及是否考慮外界影響，每種故障診斷方法又擴展多種研究分支。所以，現(xiàn)代故障診斷技術(shù)無論從理論上，還是從工程應(yīng)用上，所涉及的內(nèi)容多、知識面廣，不易系統(tǒng)掌握所有相關(guān)知識。從事故障診斷技術(shù)研究的研究生，根據(jù)本人所在課題組的要求，有針對性地掌握具體某種方法或某種方法下的某個研究分支，而且要了解其他故障診斷方法，以便針對不同的復(fù)雜系統(tǒng)環(huán)境或工況，合理選擇故障診斷方法，或融合多種故障診斷方法實施故障診斷。故，《現(xiàn)代故障診斷技術(shù)》所涉及的內(nèi)容多、范圍廣，診斷方法涉及到計算機技術(shù)、控制技術(shù)、辨識估計技術(shù)、信息融合技術(shù)等學(xué)科交叉，具有課堂講授和學(xué)生全面接受較困難的特點。

1.2教學(xué)現(xiàn)狀

目前，《現(xiàn)代故障診斷技術(shù)》是針對本校電氣工程、控制工程的學(xué)術(shù)型和專業(yè)型碩士研究生所開的課程。一方面，需要針對不同學(xué)生類別，制定不同的教學(xué)大綱，在授課時注意理論知識和工程實踐的側(cè)重，以達到各自的不同培養(yǎng)目標；另一方面，36個學(xué)時授課，學(xué)時少，難以對相關(guān)知識進行展開授課[1]，更重要的是利用較少的學(xué)時，難以使學(xué)生掌握理論研究的方法，以及分析解決具體工程案例的能力。因此，需要合理安排教學(xué)內(nèi)容，在方法上注意每種故障診斷方法的實施過程，尤其是各種故障診斷方法適用的具體環(huán)境和優(yōu)缺點，以便在后期的理論研究或工程應(yīng)用中，能夠根據(jù)系統(tǒng)特性或設(shè)備工況，采取便捷有效的故障診斷方法。

本文一方面剖析各種故障診斷方法的具體內(nèi)容；另一方面，指出諸多故障診斷方法的特點及適用環(huán)境，之后通過設(shè)計教學(xué)案例[2]加以說明。

2.故障診斷方法的特點

在基于解析模型的故障診斷方法中，針對具體控制對象，需要建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，而在系統(tǒng)建模的過程中，往往會忽略一些次要因素，從而形成系統(tǒng)建模帶來的不確定性。對于可以容易建立精確模型的控制系統(tǒng)，采用基于解析模型的故障診斷方法，無疑是最精確、最便捷的；而建模帶來的不確定性或系統(tǒng)受到的未知外部擾動等未知信息，往往需要采用其它基于模型的魯棒故障診斷方法，對未知信息加以抑制?；诮馕瞿Ｐ偷墓收显\斷另一個特點是：故障診斷實時性較強，能夠跟隨系統(tǒng)的運行，對故障實行在線實時檢測、隔離和重構(gòu)。

基于信號分析與處理的診斷方法則不需要數(shù)學(xué)模型，而是從測量信號中提取有效反映故障的特征信息，用來判斷系統(tǒng)是否出現(xiàn)故障，適用于無法或不易于建立解析模型的控制系統(tǒng)或設(shè)備；其缺點是需基于以往數(shù)據(jù)提取特征并實施故障診斷。

基于知識的故障診斷方法是以知識處理技術(shù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)辯證邏輯和數(shù)理邏輯的集成，通過在概念和處理方法上的知識化，實現(xiàn)設(shè)備故障診斷智能化。

3.教學(xué)案例設(shè)計

針對故障診斷課程上述內(nèi)容特點、授課對象的復(fù)雜性以及課程學(xué)時的限制，為便于掌握傳統(tǒng)故障診斷方法的實施思路及繁雜的知識點，下面將針對基于模型的故障診斷方法和基于信號處理的診斷方法，通過設(shè)計“電動機轉(zhuǎn)子斷條故障診斷系統(tǒng)”教學(xué)案例，說明本課程主要方法的適用特點，以便于學(xué)生能夠總體掌握傳統(tǒng)診斷方法中的要點。

基于解析模型的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷實施過程如圖1所示，由圖1可知，該診斷方法必須借助于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并結(jié)合電動機系統(tǒng)本身的已知輸入或可測輸出，進而構(gòu)建狀態(tài)或輸出估計器；之后，利用估計器輸出和系統(tǒng)輸出得到殘差，該殘差是故障診斷的依據(jù)，并據(jù)此得到故障判斷邏輯。圖2為基于信號分析與處理的故障診斷總體結(jié)構(gòu)框圖，可以知道該方法主要是依據(jù)測得的電流信號，經(jīng)過濾波、A/D轉(zhuǎn)換后經(jīng)下位機傳至上位機，之后根據(jù)上位機上的故障診斷算法及提取得到的故障特征，判斷系統(tǒng)是否出現(xiàn)故障。由此可見，基于解析模型的故障診斷方法對模型的依賴性較大，但在得到系統(tǒng)模型之后，其不僅可以實現(xiàn)故障檢測，而且可采用重構(gòu)算法對故障信息進行估計，這為系統(tǒng)的容錯控制提供了基礎(chǔ)；另一方面，基于信號分析與處理的故障診斷方法不需要數(shù)學(xué)模型，但特征提取需要基本的信息集，而在形成故障特征之前，并沒有較好的辦法對期間發(fā)生的故障進行診斷，尤其是系統(tǒng)的初始故障。故，需要針對建立準確數(shù)學(xué)模型的難易程度，合理選擇診斷方法解決故障診斷的問題。

因此，在建立較為準確數(shù)學(xué)模型的情況下，采用基于模型的故障診斷方法較好；而無法或難于建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制系統(tǒng)，在采用基于信號處理或基于知識的故障診斷方法的較好。通過圖1和圖2，可清晰掌握各種診斷方法的設(shè)計過程，實現(xiàn)對課程的全局把握。

參考文獻：

[1]蘇祖強， 熊英， 羅久飛， 張毅. 《機械故障診斷》研究生教學(xué)課程改革的思考[J]. 教育教學(xué)論壇， 2017，（41）.

[2]關(guān)秋， 陳梅. 案例教學(xué)的理論研究綜述[J]. 教育與職業(yè)， 2011， （20）.