淺談機(jī)械設(shè)備狀態(tài)故障與監(jiān)測(cè)

摘要：隨著信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，大量的科研成果被應(yīng)用到機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)的研究當(dāng)中，比如近年來(lái)興起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)正在故障診斷領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。而與此同時(shí)，信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)有關(guān)學(xué)科的自身內(nèi)涵也得到了完善和延拓。

關(guān)鍵詞：機(jī)械設(shè)備 診斷技術(shù) 故障診斷

0 引言

機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)隨著近十多年來(lái)國(guó)際上電子計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代測(cè)量技術(shù)和信號(hào)處理技術(shù)的迅速發(fā)展而發(fā)展起來(lái)，是一門(mén)了解和掌握機(jī)械設(shè)備在使用過(guò)程中的狀態(tài)，確定其整體或局部是否正常，早期發(fā)現(xiàn)故障及原因，并預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù)。

1 故障診斷的發(fā)展過(guò)程

設(shè)備故障診斷是指在一定工作環(huán)境下，根據(jù)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的各種信息判別機(jī)械設(shè)備是正常運(yùn)行還是發(fā)生了異常現(xiàn)象，并判定產(chǎn)生故障的原因和部位，以及預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)設(shè)備狀態(tài)的技術(shù)，故障診斷的實(shí)質(zhì)就是狀態(tài)的識(shí)別。診斷過(guò)程主要有3個(gè)步驟:①檢測(cè)設(shè)備狀態(tài)的特征信號(hào)；②從所檢測(cè)的特征信號(hào)中提取征兆；③故障的模式識(shí)別。其大致經(jīng)歷以下3個(gè)階段:①基于故障事件原故障診斷階段，主要缺點(diǎn)是事后檢查，不能防止故障造成的損失；②基于故障預(yù)防的故障診斷階段；③基于故障預(yù)測(cè)的故障診斷階段，它是以信號(hào)采集與處理為中心，多層次、多角度地利用各種信息對(duì)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，針對(duì)不同的設(shè)備采取不同的措施。

2 開(kāi)展故障診斷技術(shù)研究的意義

應(yīng)用故障診斷技術(shù)對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)器的故障和預(yù)防設(shè)備惡性事故的發(fā)生，從而避免人員的傷亡、環(huán)境的污染和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。應(yīng)用故障診斷技術(shù)可以找出生產(chǎn)設(shè)備中的事故隱患，從而對(duì)機(jī)械設(shè)備和工藝進(jìn)行改造以消除事故隱患。狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷技術(shù)最重要的意義在于改革設(shè)備維修制度，現(xiàn)在多數(shù)工廠的維修制度是定期檢修，造成很大的浪費(fèi)。由于診斷技術(shù)能診斷和預(yù)報(bào)設(shè)備的故障，因此在設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)沒(méi)有故障時(shí)可以不停車，在發(fā)現(xiàn)故障前兆時(shí)能及時(shí)停車。按診斷出故障的性質(zhì)和部位，可以有目的地進(jìn)行檢修，這就是預(yù)知維修—現(xiàn)代化維修技術(shù)。把定期維修改變?yōu)轭A(yù)知維修，不但節(jié)約了大量的維修費(fèi)用，而且，由于減少了許多不必要的維修時(shí)間，而大大增加了機(jī)器設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間，大幅度地提高生產(chǎn)率，產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益。因此，機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)對(duì)發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)有相當(dāng)重要的作用。

3 研究現(xiàn)狀

機(jī)械故障診斷作為一門(mén)新興的綜合性邊緣學(xué)科，經(jīng)過(guò)30多年的發(fā)展，己初步形成了比較完整的科學(xué)體系。就其技術(shù)手段而言，已逐步形成以振動(dòng)診斷、油樣分析、溫度監(jiān)測(cè)和無(wú)損探傷為主，其他技術(shù)或方面為輔的局面。這其中又以振動(dòng)診斷涉及的領(lǐng)域最廣、理論基礎(chǔ)最為雄厚、研究得最具生機(jī)與活力。目前，對(duì)振動(dòng)信號(hào)采集來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)技術(shù)足以勝任各種場(chǎng)合的需要。在振動(dòng)信號(hào)的分析處理方面，除了經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)頻域分析、時(shí)序模型分析、參數(shù)辨識(shí)外，近來(lái)又發(fā)展了頻率細(xì)化技術(shù)、倒譜分析、共振解調(diào)分析、三維全息譜分析、軸心軌跡分析以及基于非平穩(wěn)信號(hào)假設(shè)的短時(shí)傅立葉變換、Wign-er分布和小波變換等。就診斷方法而言，除了單一參數(shù)、單一故障的技術(shù)診斷外，目前多變量、多故障的綜合診斷已經(jīng)興起。人工智能的研究成果為機(jī)械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的專家系統(tǒng)不僅在理論上得到了相當(dāng)大的發(fā)展，而且國(guó)外已經(jīng)有許多成功的應(yīng)用實(shí)例，國(guó)內(nèi)也有許多單位積極從事這方面的研究，并取得了一定的進(jìn)展。與此同時(shí)，人工智能的另一個(gè)重要分支—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也逐步滲透到機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，并己成為機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的一個(gè)最新研究熱點(diǎn)，但目前大多處于實(shí)驗(yàn)室階段。最近又有人探索將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)，建造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，綜合二者的優(yōu)勢(shì)，克服二者的缺陷。就應(yīng)用領(lǐng)域而言，機(jī)械故障診斷技術(shù)已在旋轉(zhuǎn)機(jī)械、往復(fù)機(jī)械、機(jī)加工工程和各種基礎(chǔ)零部件的故障診斷方面獲得了應(yīng)用，這其中以旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障應(yīng)用最廣、最為成熟。近幾年來(lái)，機(jī)械故障診斷學(xué)科在國(guó)內(nèi)外都得到了前所未有的發(fā)展，在生產(chǎn)中的應(yīng)用已深入到各個(gè)領(lǐng)域，診斷理論和方法已有多種。但盡管如此，無(wú)論在技術(shù)上還是在理論方法方面都有待于進(jìn)一步發(fā)展和完善。故障機(jī)理和故障特性的研究不僅應(yīng)適應(yīng)學(xué)科發(fā)展，而且應(yīng)領(lǐng)先一步；新理論和新方法的應(yīng)用不僅要快，還應(yīng)更深入；各種理論和技術(shù)的相互滲透應(yīng)不斷深化；應(yīng)用范圍不僅應(yīng)更廣，而且內(nèi)容也應(yīng)更豐富；監(jiān)測(cè)診斷應(yīng)與維修保養(yǎng)管理結(jié)合得更緊密。

4 發(fā)展趨勢(shì)

4.1 混合智能故障診斷技術(shù)研究 將多種不同的智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)，尤其是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯與專家系統(tǒng)結(jié)合的診斷模型很有發(fā)展前景。這方面的研究剛開(kāi)始，很多問(wèn)題需要深入研究。智能診斷系統(tǒng)在機(jī)器學(xué)習(xí)、診斷實(shí)時(shí)性等方面的性能改善，是決定其有效性和應(yīng)用性的關(guān)鍵。

4.2 智能BIT技術(shù)研究 BIT(機(jī)內(nèi)測(cè)試)技術(shù)為設(shè)備和設(shè)備內(nèi)部提供故障檢測(cè)和隔離的自動(dòng)測(cè)試能力。BIT的智能化是發(fā)展趨勢(shì)，這主要體現(xiàn)在BIT的智能設(shè)計(jì)、智能檢測(cè)與智能決策。

4.3 基于Internet的遠(yuǎn)程協(xié)作診斷技術(shù)研究 這就是將設(shè)備診斷技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，用若干臺(tái)中心計(jì)算機(jī)為服務(wù)器，在企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備建立狀態(tài)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)。在技術(shù)力量較強(qiáng)的科研院所建立分析診斷中心，為企業(yè)提供遠(yuǎn)程技術(shù)支持和保障。

目前和今后的研究熱點(diǎn)可歸納為以下幾方面:①多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)；②在線實(shí)時(shí)故障檢測(cè)算法；③本質(zhì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的診斷技術(shù)；④混合智能故障診斷技術(shù)；⑤基于英特網(wǎng)的遠(yuǎn)程協(xié)作診斷技術(shù)；⑥以故障檢測(cè)及分離為核心的容錯(cuò)控制、監(jiān)控系統(tǒng)和可信性系統(tǒng)研究。由故障診斷的發(fā)展方向可見(jiàn)，遠(yuǎn)程故障診斷能夠充分利用更多的技術(shù)支持和數(shù)據(jù)共享，從而大大地提高了設(shè)備診斷的成功率，成為設(shè)備在線監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。遠(yuǎn)程診斷技術(shù)是設(shè)備診斷技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)與決策支持技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。目前，國(guó)內(nèi)外很多單位都在開(kāi)展該技術(shù)的研究，華中科大已在著手完善其設(shè)備診斷開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室建設(shè)。遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)是建立在集中式或分布式監(jiān)測(cè)系統(tǒng)之上的，其應(yīng)用的主要技術(shù)有:故障信息的獲取，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)和故障診斷技術(shù)。而要使信號(hào)采集、分析和診斷專家系統(tǒng)能在網(wǎng)絡(luò)上遠(yuǎn)程運(yùn)行，要重點(diǎn)解決如下問(wèn)題:①網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下運(yùn)行的遠(yuǎn)程信號(hào)采集、分析軟件的設(shè)計(jì)；②大量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理和取舍；③基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)開(kāi)放式診斷專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)；測(cè)試數(shù)據(jù)、診斷分析方法和共享軟件；④設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)化。因此，可以看出，雖然遠(yuǎn)程協(xié)作診斷的大部分都已在實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)，但由于該領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)、數(shù)據(jù)格式等信息內(nèi)涵尚未達(dá)成一致，協(xié)作機(jī)制、協(xié)作手段還欠完善，距離建設(shè)設(shè)備診斷醫(yī)院的目標(biāo)尚有很大差距。今后的幾年中，應(yīng)吸取國(guó)內(nèi)外同行的經(jīng)驗(yàn)，借鑒相關(guān)領(lǐng)域的最新成果。通過(guò)自身的努力，在這方面作出成績(jī)，使機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)產(chǎn)生更廣闊的應(yīng)用前景。

5 結(jié)語(yǔ)

機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷技術(shù)必須依賴于多學(xué)科在多層次上的協(xié)作與協(xié)調(diào)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，在邊緣學(xué)科上求發(fā)展。而生產(chǎn)維修部門(mén)、管理部門(mén)、使用部門(mén)與技術(shù)部門(mén)要密切配合，才能將這一技術(shù)深入地推廣，真正為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的建設(shè)發(fā)揮作用。

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