唐海燕 陳潮宇

摘要：在新時(shí)期環(huán)境下，越來(lái)越多的先進(jìn)機(jī)械設(shè)備得到了研發(fā)和使用，同時(shí)生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)機(jī)械設(shè)備的性能要求也在不斷提升，因此確保機(jī)械設(shè)備具有良好的運(yùn)行狀態(tài)至關(guān)重要。而在機(jī)械設(shè)備的使用中，常常會(huì)受到諸多因素的影響導(dǎo)致一些故障的出現(xiàn)，為了避免此類情況的發(fā)生，就需要做好對(duì)其診斷和監(jiān)測(cè)工作。下面，文章就主要針對(duì)機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)的常用方法和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，希望對(duì)相關(guān)工作的開展提供參考。

Abstract： In the new era environment， more and more advanced mechanical equipment has been developed and used， and the performance requirements of production activities for mechanical equipment are also improving， so it is very important to ensure that the mechanical equipment has a good running state. In the use of mechanical equipment， it is often affected by many factors leading to some failures. In order to avoid the occurrence of such a situation， it is necessary to do a good job in diagnosis and monitoring. In the following， the paper mainly focuses on the common methods and development trends of mechanical equipment fault diagnosis and monitoring， hoping to provide reference for the development of related work.

關(guān)鍵詞：機(jī)械設(shè)備;故障診斷;監(jiān)測(cè)方法;發(fā)展趨勢(shì)

Key words： mechanical equipment;fault diagnosis;monitoring method;the development trend

中圖分類號(hào)：U673.38? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-957X（2021）15-0122-03

0? 引言

在各行各業(yè)的發(fā)展中，對(duì)機(jī)械設(shè)備的使用都比較廣泛，且機(jī)械設(shè)備的使用對(duì)實(shí)現(xiàn)行業(yè)生產(chǎn)水平提升以及現(xiàn)代化發(fā)展具有重要的價(jià)值。如果機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障，勢(shì)必會(huì)影響生產(chǎn)活動(dòng)的正常進(jìn)行，甚至?xí)?dǎo)致安全事故的發(fā)生，因此為了實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)的合理控制，逐漸產(chǎn)生了諸多故障診斷和監(jiān)測(cè)的方法，對(duì)機(jī)械設(shè)備故障預(yù)控和及時(shí)處理提供了支持。隨著時(shí)代不斷發(fā)展，為了更好實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備故障的控制，其診斷與監(jiān)測(cè)方法也朝著智能化和自動(dòng)化不斷發(fā)展。

1? 機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)的常用方法

1.1 振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷法

機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行中，振動(dòng)的產(chǎn)生是不可避免的，往往有周期性振動(dòng)和隨機(jī)性的振動(dòng)等，而振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致一定振幅的產(chǎn)生，代表著振動(dòng)強(qiáng)度以及能量，則頻率是機(jī)械發(fā)生振動(dòng)的重要特征，因此可以通過(guò)對(duì)振動(dòng)監(jiān)測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備的故障診斷，如圖1。借助相應(yīng)儀器，能夠監(jiān)測(cè)機(jī)械設(shè)備振動(dòng)的實(shí)時(shí)情況，進(jìn)而完成對(duì)其故障的診斷。常用的此類監(jiān)測(cè)儀器有磁電速度的傳感器、壓電加速度的傳感器和渦流位移的傳感器等，且因?yàn)閴弘娂铀俣鹊膫鞲衅骶哂休^高靈敏度、較寬頻率范圍和小體積等優(yōu)勢(shì)，得到了廣泛使用。在對(duì)機(jī)械設(shè)備采取振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷中，不僅需要使用傳感器，而且還要結(jié)合分析儀器以及故障診斷的專家系統(tǒng)等使用。此方法一般在機(jī)械設(shè)備轉(zhuǎn)子故障、齒輪箱的故障和滾動(dòng)軸承的故障中監(jiān)測(cè)使用[1]。

1.2 噪聲故障的監(jiān)測(cè)法

在機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行中，設(shè)備噪聲信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)都有著大量的信息，因此通過(guò)對(duì)機(jī)械設(shè)備噪聲監(jiān)測(cè)也能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備故障的診斷。往往振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)需要進(jìn)行相應(yīng)監(jiān)測(cè)儀器的安轉(zhuǎn)，在高溫或者高腐蝕等環(huán)境下不便于安裝，因此無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)的接觸測(cè)量，而噪聲信號(hào)并不會(huì)受到此種情況的影響，任何條件下都能夠借助采集設(shè)備實(shí)現(xiàn)聲學(xué)信號(hào)的采集和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的有效診斷。在早期的噪聲故障診斷中，主要是通過(guò)聽診法對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行判斷，但需要聽診師傅具有豐富的經(jīng)驗(yàn)才能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)噪聲故障的辨別?，F(xiàn)階段噪聲監(jiān)測(cè)技術(shù)是能力統(tǒng)計(jì)的方法，它是基于傳統(tǒng)聽診法的進(jìn)化，根據(jù)機(jī)械設(shè)備正常以及故障時(shí)呈現(xiàn)的聲能量變化情況實(shí)施對(duì)比，來(lái)實(shí)現(xiàn)故障的診斷[2]。但噪聲故障監(jiān)測(cè)中，往往會(huì)受到環(huán)境因素的影響，對(duì)聲音信號(hào)產(chǎn)生干擾，進(jìn)而影響其診斷的準(zhǔn)確性。

1.3 紅外測(cè)溫法

在此方法的使用中，主要是使用紅外測(cè)溫的儀器根據(jù)機(jī)械設(shè)備的不同位置存在不同溫度以及溫度變化的情況等實(shí)現(xiàn)對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)分析與判斷。紅外測(cè)溫的儀器測(cè)溫原理主要為黑體輻射的定律，即物體溫度越高的話，所發(fā)紅外輻射的能力就越強(qiáng)，如圖2。若某些故障的部位往往會(huì)體現(xiàn)出溫度升高特征，進(jìn)而提示此位置出現(xiàn)排煙管阻塞、磨損或者接點(diǎn)的燒壞等故障。此方法中，紅外測(cè)溫的儀器發(fā)揮重要的作用，它能夠非接觸性和遠(yuǎn)距離地實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備的測(cè)溫目的，還可以結(jié)合信息處理、運(yùn)算和判斷等功能，來(lái)對(duì)機(jī)械設(shè)備工作環(huán)境的周圍溫度和變化狀況如實(shí)反映。此方法在實(shí)踐運(yùn)用中，能夠有效避免戶外監(jiān)測(cè)受天氣因素的影響，提升測(cè)量精確度，且便于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存取[3]。

1.4 油液磨屑的分析法

在對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行情況的分析中，可以通過(guò)對(duì)油液磨屑的粒型情況分析、介質(zhì)的化學(xué)和物理成分變化等為依據(jù)來(lái)對(duì)故障判斷，就是油液磨屑的分析法。在此方法的使用中，需要對(duì)設(shè)備潤(rùn)滑以及液壓系統(tǒng)情況進(jìn)行參考。因?yàn)槟バ剂Ｐ鸵话阋驗(yàn)槲廴净蛘吣p而產(chǎn)生，所以可以按照粒型具體的情況對(duì)機(jī)械磨損發(fā)展情況實(shí)施判斷。在油液分析中，基于元素對(duì)不同波長(zhǎng)光吸收和發(fā)射情況來(lái)實(shí)現(xiàn)，不同元素在受到一定能量激發(fā)影響，會(huì)呈現(xiàn)對(duì)特定的波長(zhǎng)光發(fā)射或吸收的特性，而不同的光譜儀在對(duì)油液的發(fā)射光譜進(jìn)行化學(xué)分析后，就能夠?qū)ζ浠瘜W(xué)的成分和含量呈現(xiàn)，因此借助此類信息就能夠?qū)υO(shè)備受損位置和程度大小進(jìn)行判斷。此方法使用中，具有速度快、便捷、準(zhǔn)確等特點(diǎn)，在較小粒徑磨屑的分析中特別適用。

2? 機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)

2.1 信息融合發(fā)展

在現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展下，人們對(duì)信號(hào)的獲取方式也是各種各樣，而在對(duì)機(jī)械設(shè)備的故障信號(hào)獲取中，如何實(shí)現(xiàn)其特征信號(hào)的準(zhǔn)確和及時(shí)獲取是研究重點(diǎn)。在對(duì)機(jī)械設(shè)備故障信號(hào)獲取中，不僅需要借助信號(hào)采集和傳遞裝置進(jìn)行相應(yīng)信號(hào)的獲取和傳輸，且還需要通過(guò)信息融合的分析技術(shù)對(duì)此類信號(hào)進(jìn)行有效處理，才能夠更好實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備的準(zhǔn)確診斷。在對(duì)信號(hào)頻譜的分析中，對(duì)信號(hào)處理需要實(shí)現(xiàn)信息融合發(fā)展，對(duì)傅里葉的變換、小波變換等方式合理使用[4]。通過(guò)傅里葉的變換，能夠在整個(gè)的頻域內(nèi)對(duì)信號(hào)成分實(shí)現(xiàn)有效分析，但其不能同時(shí)對(duì)頻域以及時(shí)域進(jìn)行分析;但小波變換就能夠同時(shí)對(duì)頻域以及時(shí)域進(jìn)行分析，特別擅長(zhǎng)對(duì)故障信號(hào)的時(shí)間與頻率方面細(xì)節(jié)的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)局部的特點(diǎn)突出表現(xiàn)，同時(shí)小波變換對(duì)非定常性瞬態(tài)變化的信號(hào)特性能夠簡(jiǎn)單、有效分析，在實(shí)際的操作中并不需要借助數(shù)學(xué)的模型就能夠?qū)π盘?hào)穩(wěn)定和迅速分析。在基于小波變換上，和神經(jīng)網(wǎng)格以及分形理論結(jié)合，還可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)可靠故障信號(hào)的獲取。

2.2 智能化決策算法

在人工智能發(fā)展中，能夠把人工智能的控制算法在機(jī)械設(shè)備的故障判斷決策中使用，如遺傳算法和模糊控制等，且隨著不斷深入的研究，對(duì)智能控制和機(jī)械設(shè)備的故障診斷關(guān)聯(lián)不斷深入研究，則遺傳算法和模糊控制等對(duì)其故障診斷中的應(yīng)用會(huì)更加有效，這也是未來(lái)研究中的重點(diǎn)內(nèi)容。將模糊理論應(yīng)用在機(jī)械設(shè)備的故障診斷，只需要進(jìn)行合適隸屬函數(shù)以及模糊矩陣的建立，就可以實(shí)現(xiàn)問(wèn)題來(lái)源的準(zhǔn)確獲取，并不需要因?yàn)閷?duì)準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的建立而消耗大量時(shí)間;通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)格對(duì)故障判斷進(jìn)行決策，能夠以分類、聯(lián)想、自我組織等辦法對(duì)繁雜信息準(zhǔn)確處理;故障診斷中使用遺傳算法，能夠?qū)Χ鄠€(gè)問(wèn)題同時(shí)處理且還能夠?qū)Ω黝I(lǐng)域內(nèi)問(wèn)題處理和判斷，它在非線性的問(wèn)題和寬泛查找的問(wèn)題上呈現(xiàn)顯著優(yōu)勢(shì)[5]。

2.3 網(wǎng)絡(luò)化集成資源

在時(shí)代不斷發(fā)展背景下，工業(yè)控制的技術(shù)領(lǐng)域中局域網(wǎng)具有著顯著的技術(shù)地位，且在信息的收集以及分析中，局域網(wǎng)的技術(shù)也發(fā)揮著重要的作用，因此在工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)械設(shè)備的故障診斷與監(jiān)測(cè)就需要和網(wǎng)絡(luò)手段有效結(jié)合。對(duì)機(jī)械設(shè)備的故障診斷中，可以通過(guò)局域網(wǎng)對(duì)信號(hào)檢測(cè)的設(shè)備和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)連接，借助設(shè)備來(lái)對(duì)原始的信息數(shù)據(jù)實(shí)施接收、歸納和決策分析，且通過(guò)計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算功能，來(lái)更加快速和準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的診斷和分析，對(duì)機(jī)械設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)提供保障。

2.4 容錯(cuò)控制

對(duì)于容錯(cuò)控制來(lái)說(shuō)，主要是當(dāng)機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障后，系統(tǒng)可以對(duì)故障自動(dòng)剔除且能夠?qū)ο到y(tǒng)重新構(gòu)建，即使系統(tǒng)出現(xiàn)故障，此系統(tǒng)仍能夠穩(wěn)定運(yùn)行，其運(yùn)行的性能盡管有所下降，但仍可以對(duì)需求滿足。在系統(tǒng)容錯(cuò)控制中，功能拓展設(shè)計(jì)的方法是前提，如在對(duì)設(shè)備裝置的設(shè)計(jì)中，系統(tǒng)內(nèi)有自我補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)構(gòu)，也就是設(shè)備構(gòu)件可以實(shí)現(xiàn)自我的重建，或設(shè)備在運(yùn)行中參數(shù)可以自我進(jìn)行調(diào)節(jié)，對(duì)設(shè)備的穩(wěn)定和安全運(yùn)行提供保障。智能化容錯(cuò)控制的發(fā)展，是工業(yè)的自動(dòng)化控制發(fā)展的主要趨勢(shì)，在其發(fā)展中需要針對(duì)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制系統(tǒng)內(nèi)自我故障的處理能力不斷改進(jìn)和優(yōu)化[6]。

3? 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在機(jī)械設(shè)備的故障控制中，用到很多診斷和監(jiān)測(cè)的方法，這些方法具有著不同的原理和優(yōu)勢(shì)，隨著時(shí)代發(fā)展，為了更好實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)，就需要在研究中把握好機(jī)械設(shè)備故障的診斷和監(jiān)測(cè)發(fā)展的趨勢(shì)，做好對(duì)相關(guān)方向監(jiān)測(cè)診斷方法的不斷研究和改進(jìn)，這也是其領(lǐng)域中需要重點(diǎn)研究的內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫昌元，趙靜靜.機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)及發(fā)展趨勢(shì)[J].百科論壇電子雜志，2018（003）：682，675.

[2]張婷婷，賈銘鈺.機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的常用方法及新技術(shù)的應(yīng)用研究[J].自動(dòng)化與儀器儀表，2017（10）：38-39.

[3]馬驥.機(jī)械設(shè)備中的可靠性及故障診斷方法研究[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2019（002）：135-136.

[4]王曉蕾，姬治崗.煤礦機(jī)械設(shè)備故障分析與診斷技術(shù)及發(fā)展趨勢(shì)[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2020，020（012）：4621-4630.

[5]陰紅國(guó).化工機(jī)械設(shè)備的常見(jiàn)故障及診斷研究[J].工程技術(shù)（文摘版），2016（001）：00286.

[6]秦海峰.煤礦機(jī)電設(shè)備故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)分析[J].工程技術(shù)與管理（英文），2018，002（007）：279-280.