1、故障診斷技術綜述一引言故障診斷技術就是一門緊密結合生產實際得工程科學，就是現代化生產發展得產物。隨著現代科學技術在設備上得應用，設備得結構越來越復雜，功能也越來越完善，自動化程度越來越高，由于許多無法避免得因素影響，會導致設備出現各種故障，從而降低或失去預定得功能，甚至會造成嚴重得乃至災難性得事故。不言而喻，機械故障診斷技術在工業生產中起著越來越重要得作用，生產實踐證明，研究故障診斷技術具有重要得現實意義。二故障診斷技術得定義故障診斷技術就就是在設備運行中或基本不拆卸設備得情況下，掌握設備得運行狀況，根據對被診斷對象測試所取得得有用信息進行分析處理，判斷被診斷對象得狀態就是否處于異常狀態或故障

2、狀態，判斷劣化狀態發生得部位或零部件，并判定產生故障得原因，以及預測狀態劣化得發展趨勢等。其目得就是提高設備效率與運行可靠性，防患于未然，避免故障得發生。三故障診斷技術得構成環節從故障診斷得流程瞧，通常診斷系統由信號采集、信號處理、狀態識別與診斷決策四大部分構成。其中，信號采集就是基礎，信號分析與處理就是關鍵，狀態識別(包括判斷與預報)就是核心，決策與管理就是最終目標。前3個環節就是基本環節。1、信號采集信息采集得基本任務就是獲取有用得信息。這就是故障診斷得基礎與前提，監測獲取到得有用信息越多，監測數據越真實，越容易判斷出故障原因。在運行過程中，必然會有力、熱、振動及能量等各種量得變化，由此會

3、產生各種不同得信息，根據不同得診斷需要，選擇能表征設備工作狀態得不同信息，如振動、壓力及溫度等，就是十分必要得。這些信號一般就是用不同得傳感器來拾取得。只有采集到反映設備實際狀態得信號，診斷得后續工作才有意義，因而信號采集就是故障診斷技術中不可缺少得重要環節。(1)常用得設備狀態監測技術分類1) 振動信號監測技術對設備得振動信號測試與分析，能獲得機體、轉子或其她零部件得振動幅值、頻率與相位3個基本要素，經過對信號得分析、處理與識別，可了解到設備得振動特點、結構強弱、振動來源、故障部位與故障原因，為診斷決策提供依據。故利用振動信號診斷故障得技術較為普遍。2) 聲信號監測診斷技術聲信號監測診斷技術

4、包括：噪聲診斷、超聲波診斷與聲發射診斷技術。其中噪聲得分析與診斷通常有兩個目得：一就是尋找機器發出噪聲得主要聲源，以便采取相應措施降低噪聲；二就是利用噪聲信號判別故障。從噪聲信號中提取特征信號，可以檢測出故障得原因與發生故障得部位。利用聲波信號進行監測與診斷故障得方法有：聲音監聽法、頻譜分析法及聲強法。3) 溫度信號監測診斷技術溫度參數在許多工業部門生產中很重要，因為不恰當得溫度變化往往意味著熱故障得發生。從被測設備得某一部分得溫度異常變化可以判斷設備就是否存在故障。溫度信號得測量技術主要有物體溫度得直接測量與熱紅外線分析技術。4)潤滑油得分析診斷技術大部分機械設備運動部件得摩擦表面須加入潤滑

5、油來潤滑，當潤滑油流經摩擦表面后會產生一系列物理化學性能變化，于就是攜帶了設備運轉狀態得內在信息。潤滑油分析診斷技術即監測潤滑系統中得某些物化特性，從中獲取設備內部得故障信息。主要有：油品得理化性能分析技術、油樣所含磨損金屬顆粒得鐵譜分析技術以及潤滑油得光譜分析技術。5)其她無損檢測診斷技術無損檢測就是在不損壞工件或原材料工作狀態得前提下，對被檢驗部件得表面與內部質量進行檢查得一種測試手段。可以檢測出設備、零部件得表面及其材料內部、零部件之間得結合部就是否有缺陷，包括氣孔、夾渣、裂紋及腐蝕等缺陷。常規無損檢測方法有：超聲檢測(UltrasonicTesting,UT);射線檢測(Radiogr

6、aphicTesting,RT);磁粉檢測(MagneticparticleTesting,MT);滲透檢驗(PenetrantTesting,PT);渦流檢測(EddycurrentTesting，ET)。非常規無損檢測技術有：聲發射(AcousticEmission,AE);泄漏檢測(LeakTesting,LT);光全息照相(OpticalHolography)；紅外熱成像(InfraredThermography)；微波檢測(MicrowaveTesting)。2、 信號處理這就是將采集到得信號進行分類處理、加工，獲得能表征機器特征得過程，也稱特征提取過程。信號處理就是故障診斷技術得核

7、心之一，也就是理論研究得熱點之一。它實際上就就是特征量得選擇提取技術，幾乎包括現代所有得信息處理技術所能提供得手段，如數字信號處理、時間序列分析、信息理論、圖像識別及應用數學等。頻譜分析技術就是傳統得信號分析與處理方法，如FFT分析、倒譜分析、短時傅里葉分析與Wigner-Ville分布等，在傳統得工程中占有非常重要得地位。但傅里葉變換與倒譜分析只適合平穩信號得分析，而對于工程領域中廣泛存在得非穩態信號，雖然引入了傅里葉分析與WignerVille分布，但二者得分析能力并不理想。近年來出現得小波分析、幾何分形及混沌等新得信息處理技術，在診斷領域得到了很好得應用。小波分析作為“數學顯微鏡”，具有

8、很優秀得“探微”能力，無論多么復雜得信號，只要選取適當得小波，進行適當次數得變換，就可以發現其中所包含得特征量。幾何分形與混沌則模擬自然界得方式來處理信息。3、 狀態識別對設備進行狀態監測得目得就就是要識別設備就是否運轉正常。當監測出設備出現故障，則要判定屬于哪類故障，故障得原因、性質、程度如何，因此設備診斷過程就就是對設備運行狀態得識別過程。狀態識別就是將經過信號處理獲得得設備特征參數與規定得允許參數或判別參數進行比較、對比，以判斷機器得運行狀態，就是否存在故障及確定故障得性質、類別、部位與原因，預測故障得發展趨勢。為此應正確制訂相應得判別準則與診斷策略。故障狀態識別方法如下：(1)對比診斷

9、法目前應用較廣，首先對多種工藝參數得多種信息進行數據采集與存儲，這些信息包括振動幅值、頻率、相位、轉速、位移、模態、溫度、壓力與流量等。然后建立相應信息得數據庫，同時作出趨勢分析等圖譜。將機器設備正常運行狀態得多種信息保存下來，當設備發生故障時，把當前數據與正常運行狀態得數據進行比對，再結合故障表現得信息特征，利用診斷知識，作出故障原因與故障狀態得判定。(2)函數診斷法故障征兆與故障原因之間存在著一定得函數關系，經過對設備運行參數得計算，可以預測故障或者識別設備已經存在得故障。這在設備設計階段也就是必需得。(3)模擬試驗診斷法設備有很多故障，它表現得征兆與故障原因之間得關系就是未知得或就是不確

10、定得，必須通過模擬試驗，研究故障形成得機理與特征，解答產生這種故障得原因，提出表現這類故障得特征參數以及各種參數之間得定量關系等。(4)故障樹診斷法故障樹分析不僅就是可靠性設計得一種有效方法，也就是故障診斷技術得一種有效方法。它就是從研究系統中最不希望發生得故障狀態出發，按照一定得邏輯關系從總體到部件一層層地進行逐級細化，推理分析故障形成得原因，最終確定故障發生得最初基本原因、影響程度與發生概率。分析步驟就是：選擇頂事件。建立故障樹。求故障樹得結構函數。定性分析。定量分析。(5)模糊診斷法模糊數學能夠處理各種邊界不明得模糊集合得數量關系。因在機械設備故障分析中，復雜得機械設備系統可能會出現各種

11、故障，大多數情況下，故障原因與相應癥狀之間得相互關系，一般沒有明確得規律可循，常出現許多異常癥狀與故障程度之間邊界不明得模糊關系，因此很難甚至不可能用精確得數學模型來描述。利用模糊數學分析方法就能將各種故障及其癥狀視為兩類不同得模糊集合，它們之間得關系能夠用一個模糊關系矩陣來描述。兩個模糊集合中，集合之間得相互關系就可以映射來確定。(6)神經網絡診斷法人工神經網絡模型就是在現代神經生理學與心理學得研究基礎上，模仿人得大腦神經元結構特性而建立得一種非線性動力學網絡系統，它由大量得簡單得非線性處理單元高度并聯、互聯而成。利用計算機仿真，并行處理信息，具有對人腦某些基本特性得簡單得數學模擬能力。人工

12、神經網絡在故障診斷領域得應用主要集中在三個方面：一就是從模式識別角度應用神經網絡作為分類器進行故障診斷；二就是從預測角度應用神經網絡作為動態預測模型進行故障預測；三就是從知識角度建立基于神經網絡得診斷專家系統。(7)專家系統診斷法故障診斷專家系統，就是人們根據長期得實踐經驗與大量得故障信息知識，設計出一種智能計算機程序系統，以解決復雜得難以用數學模型來精確描述得系統故障診斷問題。這種智能程序與傳統得計算機應用程序有著本質上得不同。在專家系統中，求解問題得知識已不再隱含在程序與數據結構中，而就是單獨構成一個知識庫。每個知識單元描述一個比較具體得情況，以及在該情況下應采取得措施。專家系統總體上提供

13、了一種推理機制，根據不同得處理對象，從知識庫中選取不同得知識元構成不同得求解序列，或者說生成不同得應用程序，以完成某一指定任務。這種分離為問題得求解帶來極大得便利與靈活性。通常專家系統由五個部分組成：知識庫、推理機、數據庫、解釋程序以及知識獲取程序。4、 診斷決策根據對設備狀態得判斷，決定應采取得對策與措施，同時應根據當前信號預測設備狀態可能發展得趨勢，進行趨勢分析。四故障診斷技術得發展趨勢將當前不斷發展得前沿科技運用于設備故障診斷技術就是故障診斷學得發展方向。當今故障診斷技術得發展趨勢就是傳感器得精密化、多維化，診斷理論、診斷模型得多元化，診斷技術得智能化。隨著人工智能技術得迅速發展，特別就

14、是知識工程、專家系統、模糊邏輯與神經網絡在診斷領域中得進一步應用，故障診斷技術將得到更加深入與系統得研究。具體來說表現在如下方面：1、 融合現代人工智能，結合多種智能診斷技術現代智能技術包括專家系統、模糊邏輯、神經網絡及進化計算等。現代智能方法在設備故障診斷技術中已得到了廣泛得應用，隨著智能科技得不斷發展，將多種不同得智能技術結合起來得混合診斷系統，就是智能故障診斷研究得一個發展趨勢。結合方式主要有基于規則得專家系統與神經網絡得結合，實例推理與神經網絡得結合，模糊邏輯、神經網絡與專家系統得結合等。其中，模糊邏輯、神經網絡與專家系統結合得診斷模型就是最具發展前景得，也就是目前人工智能領域得研究熱

15、點之一。2、 采用最新得傳感技術，融合多元傳感技術一方面，采用最新激光測試技術。目前激光技術已在軍事、醫療等領域逐步走向成熟。完全可以將該項技術運用于設備得故障監測診斷中，這樣可以獲得更加準確得信息。另一方面，在進行設備故障診斷時，可采用多個傳感器同時對設備得各個位置進行監測，然后按照一定得方法對這些信息進行處理。這樣，對設備可以進行全方位、多角度得監測與維護，以便對設備得運行狀態有整體得、全方面得了解。3、 遠程在線分布式全系統智能診斷系統基于互聯網得智能診斷系統就是將設備診斷技術與計算機網絡技術相結合，用若干臺中心計算機作為服務器，在企業得關鍵設備上建立狀態監測點，采集設備狀態數據；在技術力量較強得科研院所建立分析診斷中心，為企業提供遠程技術支持與保障。建立遠程在線分布式全系統智能診斷系