關于機電設備故障檢測的探析

肖峰

摘 要：機電設備在現代化的工業生產過程中發揮了越來越關鍵的作用，高科技信息技術的不斷推廣和運用促進了機電設備的信息化發展，運用故障診斷技術能夠對機電設備進行科學高效的維修。本文將就機電設備故障的檢測應用進行探討。

關鍵詞：機電設備；故障檢測；診斷

1 機電設備智能故障檢測診斷

在我國機電設備的具體應用過程中，故障檢測診斷技術的主要功能就是對生產過程中的一些機電故障做到很好的預防，因為機電設備在工業運行過程中尤為重要，一旦發生故障將會造成嚴重的經濟損失，所以預防性檢測工作十分重要，并且隨著科技的快速發展，機電設備故障的檢測越來越具有目的性并且朝著信息化的方向不斷在發展，常見的診斷技術包括：

1.1 數據診斷技術 數據診斷技術就是在機電設備的診斷工作中采取信號處理故障問題的模式，機電設備根據一些特定數據進行測量和分析，從而對故障實際情況進行科學的研究，對于故障問題理解更為深刻，從而更快的解決故障問題。

1.2 主觀診斷技術 主觀診斷技術的關鍵點在于維修工作人員，主要是根據工作人員的工作經驗以及對故障的了解進行一個判斷，這種方式具有高效率的特點，但是由于科學性不能保障所以對于診斷來說可靠性和準確性不高，所以在診斷工作中盡量采用其他診斷方式，以主觀診斷技術作為輔助。

1.3 儀器診斷技術 機電設備的儀器診斷包括多種方式，常見的有專用型、綜合型和通用型三種，其中綜合型目前來說應用較為廣泛，這些儀器可以通過對機電設備內部液壓系統參數進行有效的檢測并且根據檢測數據進行故障的分析，儀器根據分析顯示具體結果，從而對機電設備故障有一個科學的判斷。

1.4 信息化診斷技術 信息化技術的快速發展使得機電設備診斷技術也得到了應用，在維修故障工作當中信息技術的應用促進了故障診斷的信息化、自動化和智能化，很大程度的減輕了工作負擔，通過計算機軟件分析對機電設備進行有效的系統控制和操作，智能化的檢測機電設備的耗損程度以及運行情況，有效的對數據進行傳輸和分析，從而形成對故障的分析和處理。

總的來說對于機電設備目前的故障情況檢測，首先必須對故障問題有充分的了解，在容易發生故障的環節和位置進行智能的分析，了解故障出現之后的機電特征，進行詳細的分析和對比，從而加快故障檢測工作的效率和質量。

2 機電設備智能故障檢測診斷技術應用的方法

2.1 模糊數學診斷技術 機電設備故障的產生往往不是某一個問題而是綜合性的故障，這種故障的原因影響因素也是多方面的，模糊數學診斷技術的應用引入到智能判斷，能夠根據數值結果通過模糊分析之后完成數學模型分析，這種方式有效的提高了工作效率，能夠在原因不明確的前提下定量、定性的分析。比如，在設備運行加工過程中，出現故障的原因和位置有很多，所以說故障診斷之后并沒有唯一性和確定性，診斷結果也有很多，模糊數學的引用可以將故障轉化為數據并進行有效的模糊處理，根據矩陣的計算方式對參數進行計算和分析，從而得出最有可能的故障原因，使得故障診斷結果更為精確，另外，該模型能夠智能的優化，進一步減少出現故障的概率。

2.2 專家系統診斷技術 專家診斷技術是以數據庫為基礎的一項診斷方式，主要原理是在數據庫中包含了大量的故障原因以及診斷結構的內容，并且進行了智能的有序排列，所以在產生故障的情況下就會對故障有一個了解和分析，直接了解故障情況和現象和數據庫所有內容進行有效的對比，并且由于智能化的發展，這個對比速度是很快的，工作效率非常高，通過對比之后將故障原因和部位進行有效科學的排除從而選擇一個確定診斷結果，這種方式能夠列出故障隱患的可能原因，但是這種轉接分析系統需要強有力的技術和數據的支持，首先，必須建立龐大的數據庫，其次，是要引進粗糙集理論，能夠進行有效科學的對比活動，隨著科技的不斷發展，智能化的實現推進了專家診斷系統的發展，智能專家系統科學的結合了專家診斷方法與計算機應用技術，人工神經網絡與專家計算機系統的科學融合有效的提高了專家系統的判斷準確率和效率。總的來說人工智能專家系統綜合了多種學科的內容，其中包括計算機技術、機電設備內容、故障內容以及哲學、生理學等，由專家解決問題的方式作為基本設定之后根據網絡結構以及權值的表現方式進行有效的信息選定，從而推進在統一網絡中若干知識的同時表現，神經元間的相互作用實現了專家系統的聯想推理功能，并且具有自主學習的設定，能夠隨著解決故障的經驗不斷的豐富數據庫，擴大系統內容，提高診斷準確度和效率。

2.3 溫度和壓力診斷技術 溫度和壓力的參數檢測方法是一種智能診斷方式，在機電設備的運行當中主要應用在軸承、齒輪、摩擦系數等部位，具體的診斷方式主要是對參數曲線樣本進行大量的收集，當機電設備曲線出現變化異常的情況時將自動對數據庫曲線進行對比，從而生成一個數據模型，根據具體的數據模型生成分析結果，這種方式在目前來說是一種智能診斷技術，并且這種檢測方式花費的成本少、得出的數據模型較精確、能快捷的給出人們需要的結果。

2.4 神經網絡診斷技術 神經網絡診斷技術是一種新型的技術方式，能夠將電機設備運行中的數據信息轉化為綜合數據樣本，從而形成一個容易分析和處理的神經網絡，一旦機電設備出現故障將自動從故障征兆進行科學的比較，對于網絡進行有效的分析和處理，從而取得最終故障檢測結果。它是機電設備智能診斷應用的重要方向。

2.5 小波分析 小波分析能夠實現多分辨率分析的應用，目前來說在設備故障診斷檢測的應用當中，小波分析技術的應用能夠有效的檢測到信號的變化，對噪聲和信號突變進行區分，從而進行科學有效的檢測工作，另外對于信號頻率結構的突變可以采用離散小波變換的方式進行檢測。小波分析方法的主要原理就是根據信號的變化進行故障的診斷，對于時變、瞬態以及非線性信號的檢測尤為有效，具有良好的時頻定位特性，能夠對時域以及頻域進行同時定位和分析，為設備故障診斷檢測提供了新的強有力的分析手段。

3 結語

綜上所述，在機電設備故障診斷技術的應用當中有很多的技術方法和廣闊的發展空間，這就需要我們不斷的吸收經驗和國內外先進技術，提高故障檢測的技術水平，更好的保障設備的高效正常運行。

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