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        機(jī)電設(shè)備故障診斷及維修技術(shù)研究

        2018-10-19 16:09:08吳冰
        科學(xué)與財(cái)富 2018年27期
        關(guān)鍵詞:維修技術(shù)故障診斷

        吳冰

        摘 要: 故障的發(fā)生和發(fā)展、設(shè)備工況的變化等,都會使機(jī)電設(shè)備的動態(tài)信號表現(xiàn)出非平穩(wěn)性和強(qiáng)噪聲特性,給故障診斷帶來困難。本論文以機(jī)電設(shè)備為對象,對其故障診斷方法及維修技術(shù)要點(diǎn)進(jìn)行了分析與探究。

        關(guān)鍵詞: 機(jī)電設(shè)備;故障診斷;維修技術(shù)

        現(xiàn)代機(jī)電系統(tǒng)自動化水平日益提高,系統(tǒng)的規(guī)模逐步擴(kuò)大,系統(tǒng)構(gòu)成更加復(fù)雜,其子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)程度越來越密切,同時(shí),故障發(fā)生的可能性大大增加,表現(xiàn)方式也各式各樣,并且一個(gè)故障源可能引起鏈?zhǔn)椒磻?yīng),導(dǎo)致更大故障發(fā)生,這些特點(diǎn)給機(jī)電設(shè)備故障診斷帶來了前所未有的困難。同時(shí),對于機(jī)電設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)、故障的早期預(yù)測、推行預(yù)知維修管理、減少由于故障和維修帶來的經(jīng)濟(jì)損失成為現(xiàn)代企業(yè)追求的目標(biāo)。為此,找到合適的故障診斷方法是研究的主要方向。

        一、機(jī)電設(shè)備故障的概況

        機(jī)電設(shè)備是工程建設(shè)至關(guān)重要的施工工具。保證機(jī)電設(shè)備使用正?;?,是機(jī)電設(shè)備管理的主題和中心任務(wù)。因此,如何加強(qiáng)機(jī)電設(shè)備故障診斷能力,充分發(fā)揮機(jī)電設(shè)備效能,挖掘機(jī)電設(shè)備的潛力,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        1、所謂機(jī)電設(shè)備故障是指機(jī)電設(shè)備的各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)偏離了它的正常狀態(tài),引起部分功能或全部功能癱瘓的現(xiàn)象。機(jī)電設(shè)備耐用性與使用時(shí)間呈相關(guān)關(guān)系,機(jī)械使用時(shí)間越長,其技術(shù)狀況惡化的可能性越高,同時(shí),故障發(fā)生的可能性也越大。

        2、機(jī)電設(shè)備故障的發(fā)生具有隨機(jī)性,在生產(chǎn)過程中,很難把握故障發(fā)生的確切時(shí)間。因此,研究機(jī)電設(shè)備故障發(fā)生的規(guī)律和特性具有重要意義,通過對機(jī)械運(yùn)行趨勢的預(yù)測,制定對應(yīng)的維修措施,保證生產(chǎn)順利進(jìn)行,建立科學(xué)的檢修、維修體系。

        二、機(jī)電設(shè)備故障診斷方法

        1、近似推理算法

        目前已經(jīng)提出了多種近似推理算法,這些算法都采取一定的方式在運(yùn)行時(shí)間和推理精度上尋求一個(gè)折中,力求在較短的時(shí)間內(nèi)得到一個(gè)滿足精度要求的結(jié)果,這些算法隨著計(jì)算時(shí)間的增長,其計(jì)算精度越高。目前近似推理算法主要分為兩大類:

        (1)機(jī)模擬方法。模擬方法又稱為 Monte Carlo 法。該方法首先對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表示的聯(lián)合概率分布進(jìn)行隨機(jī)抽樣,以產(chǎn)生足夠的樣本,然后根據(jù)這些樣本,通過頻率計(jì)算來獲得變量的概率值,而不是直接利用聯(lián)合概率分布進(jìn)行計(jì)算?;诜抡娴姆椒ㄐ枰O(shè)計(jì)一套能夠以最快的速度產(chǎn)生滿足統(tǒng)計(jì)計(jì)算的樣本的采樣算法,當(dāng)前提出采樣方法主要有:Forward Sampling、Backward Sampling、ImportanceSampling 和 Markov chain Sampling。

        (2)基于搜索的方法?;谒阉鞯姆椒俣ǜ怕蕟栴}是一類組合問題,所以可以將所需要計(jì)算的各個(gè)變量的不同組合看作一個(gè)狀態(tài)空間,在這個(gè)狀態(tài)空間中有些狀態(tài)對最后的計(jì)算結(jié)果會產(chǎn)生較大影響,而另外一些狀態(tài)則影響甚微。由此,可以通過啟發(fā)搜索的方法,在整個(gè)狀態(tài)空間中進(jìn)行搜索,尋找那些對計(jì)算結(jié)果影響較大的狀態(tài)。然后用這些狀態(tài)代替整個(gè)狀態(tài)空間參與運(yùn)算,以達(dá)到提高計(jì)算效率的目的,并且在計(jì)算結(jié)束時(shí)能夠給出一個(gè)較精確的解答。

        2、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械故障診斷模型與診斷推理

        根據(jù)對機(jī)械故障診斷的認(rèn)識,機(jī)械故障可以通過若干屬性來描述,這些屬性變量集的各種取值組合就構(gòu)成了該故障的狀態(tài)空間。這些屬性變量之間存在著一定的系(獨(dú)立或者依賴),根據(jù)以往的研究我們可以把這些屬性劃分為故障征兆和故障原因,所以通過對它們的研究可以得到故障的知識表示模型。在不確定的環(huán)境下,故障原因和故障征兆往往含有幾個(gè)狀態(tài)。比如,一個(gè)故障征兆可能有三種狀態(tài):極高,偏高,正常。我們可以用一個(gè)多值變量來表示這種多值命題。而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種模擬人類推理過程中因果關(guān)系的有向圖,其節(jié)點(diǎn)就是一個(gè)多值變量,此外貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還具有一個(gè)表示條件獨(dú)立性的自然方式――由有限個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成有向無環(huán)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),因而我們可以利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本元素描述機(jī)械故障診斷知識。

        (1)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)可以表示故障診斷領(lǐng)域中的故障征兆和故障原因,在節(jié)點(diǎn)間的有向連接弧表示征兆與原因之間可能的因果關(guān)系。故障征兆和故障原因的狀態(tài)多為二元狀態(tài),即其取值只為 1 或者0,分別表示相應(yīng)的故障和征兆是否出現(xiàn)。故障原因和故障征兆各自構(gòu)成兩個(gè)樣本集,且兩個(gè)樣本集中的元素是相互獨(dú)立的,即故障之間或故障征兆之間是無必然的因果關(guān)系。但是這并不意味著它們相互排斥,即一臺機(jī)組可以同時(shí)發(fā)生幾種不同的故障,同樣多個(gè)故障征兆的出現(xiàn)也是正常的。根據(jù)故障征兆與與故障原因之間的因果關(guān)系,我們可以用有向弧線將相關(guān)的節(jié)點(diǎn)聯(lián)系起來,構(gòu)成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向無環(huán)圖結(jié)構(gòu)。圖形化的結(jié)構(gòu)可以更加清晰的表達(dá)出領(lǐng)域?qū)<覍υO(shè)備故障狀態(tài)的認(rèn)知,符合人類的思維形式。

        (2)條件概率表。貝葉斯每一節(jié)點(diǎn)都附有與該變量相聯(lián)系的條件概率分布函數(shù),如果變量是離散的,則它表現(xiàn)為給定其父節(jié)點(diǎn)狀態(tài)時(shí)該節(jié)點(diǎn)取不同值的條件概率表 CPT。CPT 表明了故障原因與故障征兆之間的概率依賴關(guān)系,是對故障診斷知識進(jìn)行定量描述。由此可見,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以對故障診斷領(lǐng)域數(shù)據(jù)變量間潛在關(guān)系進(jìn)行定性定量的描述,它圖形結(jié)構(gòu)指定了一組條件關(guān)系獨(dú)立關(guān)系聲明和用于刻畫概率依賴強(qiáng)度的條件概率的數(shù)值。由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表示了因果過程的總體結(jié)構(gòu),故它可被看做是擁有許多不同組合的一個(gè)抽象知識庫。它的語義可以從兩個(gè)方面來理解,其一是將網(wǎng)絡(luò)看作一種聯(lián)合概率分布的表示,即貝葉斯網(wǎng)絡(luò)完整緊湊地表示了網(wǎng)絡(luò)中各變量的聯(lián)合分布概率。其二是將網(wǎng)絡(luò)看作條件獨(dú)立關(guān)系聲明集合的一種表示。這兩種觀點(diǎn)實(shí)質(zhì)上是等價(jià)的,而且在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)、學(xué)習(xí)、推理算法中得到了統(tǒng)一。

        三、機(jī)電設(shè)備維修技術(shù)要點(diǎn)

        1、維修工作的切入點(diǎn)

        維修工作的開展需要找準(zhǔn)切入點(diǎn)。機(jī)電設(shè)備在進(jìn)行維修時(shí)應(yīng)該從具體的點(diǎn)進(jìn)行切入,比如設(shè)備在性能上的特點(diǎn)以及設(shè)備在結(jié)構(gòu)方面的原理等,這些都可以正常地維修機(jī)電設(shè)備。找準(zhǔn)了切入點(diǎn),同時(shí)還應(yīng)該設(shè)置定期或者日常檢查的步驟、范圍以及需要注意的相關(guān)事項(xiàng)等。在檢查機(jī)電設(shè)備時(shí),可以按照具體的方法來分析故障,比如儀器測量的方法、經(jīng)驗(yàn)推斷的方法以及通過感觀直接判斷的方法等。這其中會涉及到各種各樣的狀況,比如一些小修、中修或者大修的情況,應(yīng)該按照具體的情況有步驟、有計(jì)劃的進(jìn)行。

        2、維修設(shè)備的關(guān)鍵點(diǎn)

        (1)科學(xué)處理例行檢查和日常生產(chǎn)之間的關(guān)系。一些企業(yè)的管理者可能會認(rèn)為維修和檢查設(shè)別會花費(fèi)很長的時(shí)間,需要一定的人力、物力與財(cái)力。因此,他們對于機(jī)電設(shè)備的態(tài)度往往是,只要設(shè)備還能夠?qū)⒕椭\(yùn)轉(zhuǎn),就直接不進(jìn)行相應(yīng)的檢查和維修,長此以往導(dǎo)致機(jī)電設(shè)備常常會需要帶病工作,最終導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)不必要的故障,嚴(yán)重的還會誘發(fā)一些安全方面的事故。這無疑嚴(yán)重影響到了企業(yè)的發(fā)展節(jié)奏。

        (2)科學(xué)的處理計(jì)劃檢修和預(yù)防為主間的關(guān)系。所謂預(yù)防即在維修設(shè)備之前做好相應(yīng)的前期工作。這一般都是通過定期性修理和狀態(tài)檢測兩種方式,有針對性的提前處理檢測和預(yù)判性的問題。實(shí)現(xiàn)按照計(jì)劃來檢修需要保證在保養(yǎng)、理性維護(hù)以及日常巡檢的基礎(chǔ)上。只有這樣才能保證設(shè)備的性能、降低故障發(fā)生率,從而延長設(shè)備使用的壽命。

        四、結(jié)束語

        綜上所述,在工程建設(shè)中機(jī)電故障對于人們的生產(chǎn)、生活會產(chǎn)生極大影響,所以應(yīng)當(dāng)合理選用機(jī)電設(shè)備故障診斷方法,做好各項(xiàng)維修工作。只有這樣才能確保機(jī)電設(shè)備的安全運(yùn)行,才能保障廣大人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。

        參考文獻(xiàn)

        [1]何正嘉;訾艷陽;孟慶豐等;機(jī)械設(shè)備非平穩(wěn)信號的故障診斷原理及應(yīng)用[M];北京:高等教育出版社;2011

        [2]倫冠德.機(jī)械設(shè)備故障檢測診斷技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展[J].拖拉機(jī)與農(nóng)用運(yùn)輸車,2007,(03).

        [3]楊曉川,謝慶華,何俊,張琦.基于故障樹的模糊故障診斷方法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,(09).

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