【摘" " 要】機(jī)械故障診斷技術(shù)對于機(jī)械設(shè)備故障的早期預(yù)測，設(shè)備的維護(hù)和維修有著至關(guān)重要的作用，在幾十年的發(fā)展過程中，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。本文將就介紹機(jī)械故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀以及提出此技術(shù)發(fā)展趨勢和需要進(jìn)一步研究的問題。

【關(guān)鍵詞】機(jī)械" 故障診斷" 故障分析

中圖分類號：G4" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2018.10.165

一、發(fā)展背景

工程機(jī)械多在露天環(huán)境下作業(yè)。受風(fēng)吹雨淋等環(huán)境因素的影響對機(jī)械表面以及內(nèi)部運(yùn)作環(huán)境產(chǎn)生一定程度的侵蝕。工作環(huán)境惡劣，故障頻繁發(fā)生。因機(jī)械故障診斷不及時、不精準(zhǔn)造成停機(jī)帶來的損失十分巨大。即便機(jī)械工作環(huán)境較好，隨著工程機(jī)械施工的進(jìn)行，長期的運(yùn)轉(zhuǎn)，也會產(chǎn)生一定程度的損耗，導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備的故障，影響工作生產(chǎn)。隨著機(jī)械使用規(guī)模的日益擴(kuò)大，工程機(jī)械趨向大型化、高效化、自動化和連續(xù)化。結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜。傳統(tǒng)的人工或半自動化故障診斷方法已經(jīng)落后、嚴(yán)重影響工程的進(jìn)度和質(zhì)量，并且不能準(zhǔn)確有效的發(fā)現(xiàn)故障的具體所在，甚至經(jīng)常產(chǎn)生虛警。所以對機(jī)械故障診斷的研究還是很有必要的，預(yù)測機(jī)械故障診斷的發(fā)展趨勢也是很有必要的。

二、發(fā)展現(xiàn)狀

機(jī)械故障診斷是一種了解機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)，確定機(jī)械整體運(yùn)轉(zhuǎn)或者局部零件的正常或異常，盡早發(fā)現(xiàn)機(jī)械故障及其原因，并能預(yù)報故障發(fā)展趨勢的技術(shù)。診斷技術(shù)自發(fā)展以來，已經(jīng)產(chǎn)生了極大的經(jīng)濟(jì)效益，是各個國家研究的重點。而我國的診斷技術(shù)雖起步較晚，但并不代表我國的這一技術(shù)發(fā)展緩慢。我國診斷技術(shù)的的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個階段：第一階段從20世紀(jì)70年代到80年代初期，主要是引進(jìn)和吸收國外的先進(jìn)技術(shù);在此基礎(chǔ)上開始研究機(jī)械設(shè)備的故障診斷方法;第二階段從20世紀(jì)80年代初到80年代末，我國開始研究各種新的診斷技術(shù)，將診斷技術(shù)推廣應(yīng)用到生產(chǎn)中去;第三階段從80年代末至今，把理論和生產(chǎn)實踐相結(jié)合，建立系統(tǒng)性的診斷理論。經(jīng)過努力，已基本跟上了國外先進(jìn)水平在此方面的步伐，在某些理論研究方面已經(jīng)不相上下。我國在一些特定設(shè)備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監(jiān)測診斷產(chǎn)品。

經(jīng)過長期的發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)形成多種主流的機(jī)械設(shè)備故障診斷的方法：

1.無損檢測技術(shù)：無損檢測是可以在不損害、不影響被檢測的機(jī)械設(shè)備的使用性能，不傷害被檢測對象內(nèi)部結(jié)構(gòu)和零件的前提下，利用機(jī)械設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)異?；蛉毕荽嬖谝鸬囊恍┪锢憩F(xiàn)象反應(yīng)的變化，以物理或化學(xué)方法為手段，對試件內(nèi)部及表面的結(jié)構(gòu)、性質(zhì)、狀態(tài)及缺陷的類型、性質(zhì)、數(shù)量、形狀、位置、尺寸、分布及其變化進(jìn)行檢查和測試的方法。這種檢測方法不僅可以對機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)之前的基本組裝零件進(jìn)行檢測，也可以對運(yùn)轉(zhuǎn)過程中的設(shè)備進(jìn)行檢測。

2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法：目前，在故障診斷領(lǐng)域中用得最多也最有成效的是 前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的前提條件是要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，只有經(jīng)過訓(xùn)練之后的網(wǎng)絡(luò)才具備對故障現(xiàn)象的分 析、判斷，從而具備對故障進(jìn)行診斷的能力。

3.模糊故障診斷法：模糊故障診斷是采用模糊綜合評判。對一個系統(tǒng)或一臺設(shè)備中可能發(fā)生的各種故障可以用一個集合來定義。模糊推理是利用模糊性知識進(jìn)行的一種不確定性推理。

三、存在問題

當(dāng)然，機(jī)械故障診斷的方法還有很多種，每種方法都能在一定程度上對機(jī)械的故障情況做出相應(yīng)的判斷，向工作人員傳遞信號。但是，就故障診斷發(fā)展的現(xiàn)狀來看，雖然有越來越多的診斷的方法出現(xiàn)在人們的視野里，但故障診斷的方法依舊顯得有限。機(jī)械設(shè)備診斷首先要分析設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)中所獲取 的各種信號，然后提取信號中的各種特征信息，從中獲取與故障相關(guān)的特征信號，最終利用相關(guān)信號進(jìn)行故障診斷。但是現(xiàn)在能夠得到準(zhǔn)確可靠的信號的診斷方法有限。所以往往導(dǎo)致許多單一的信號處理方法難以有效地分析故障產(chǎn)生的真正原因，不能找到設(shè)備故障的真正源頭。也正因為如此，導(dǎo)致許多硬性問題的故障診斷至今沒有很好的解決方法。

四、趨勢預(yù)測

機(jī)械設(shè)備故障診斷對機(jī)械設(shè)備維護(hù)，提前預(yù)警避免不必要損失方面具有不可替代的作用。而隨著計算機(jī)技術(shù)、嵌入式技術(shù)以及新興的虛擬儀器技術(shù)的發(fā)展，機(jī)械設(shè)備的故障診斷又會有更先進(jìn)的操作模式和診斷方法。人工智能的發(fā)展方興未艾，基于人工智能的診斷方法未嘗不是一種新的可能，讓診斷方法更加智能化。類似于這種開發(fā)周期短， 投入少，與功能單一的傳統(tǒng)故障分析分析方法相比，這種方法是一個必然的趨勢。

機(jī)械設(shè)備故障診斷發(fā)展，不斷進(jìn)步，已經(jīng)一步一步邁上了更高的臺階。而隨著新技術(shù)的發(fā)展。設(shè)備故障診斷也將會迎來一個嶄新的階段。

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