機械設備診斷方法的研究

張金永

摘 要：制造業是我國國民經濟的基礎行業，機械設備是制造業不可缺少的一部分，機械設備的穩定運行關系到制造業的可持續發展和企業的經濟效益。機械設備出現故障，不僅僅導致生產過程出現中斷，還會導致企業在生產中承受巨大的經濟損失。因此，利用先進故障診斷方法保證設備的正常穩定運行是推動企業不斷前進的保障。目前，在機械設備故障的診斷中已經研究出多種診斷方法，而且還在不斷的研究和優化，目的就是提高診斷方法的準確性，提升診斷工作效率。本文闡述了機械設備診斷的研究近況，以及診斷方法給予簡單的探討。

關鍵詞：機械設備 機械故障 診斷方法

中圖分類號：TH17 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）01（c）-0000-00

1 機械設備診斷技術研究現狀

隨著科學技術的不斷攀升，我國制造業的不斷發展，機械設備在現代工業生產中的地位也是在逐步提升，對工業的影響也是越來越大。機械設備正在朝著自動化、智能化、高速化、復雜化、大型化以及大功率化方向發展，設備之間的關聯程度、各組分的集成化越來越強，其中某一零件的失效可能導致整個系統的癱瘓。這些故障不僅對生產和機械設備造成損壞，而且還會嚴重影響公司的經濟效益，甚至造成人員傷亡。故保證機械設備穩定、可靠、安全的運行是非常重要的，對設備進行可靠、準確的故障診斷具有重要意義。自動化機械設備因其結構的復雜性、組件的關聯性以及自身的耦合性，發生的故障往往是并發故障，不同故障特征相互混雜呈現出隨機性、復雜性和耦合性等征兆，并非簡單的故障疊加，難以用準確的數學模型加以模擬，傳統的模式分類很難將其故障分開。因此，在傳統的基礎上繼續開發，挖掘新的診斷技術，例如人們把模糊分析、計算機技術、人工智能技術、識別技術、神經網絡、灰色理論、支持向量機、集成技術等應用于機械系統，形成多種新的機械故障診斷方法。主要的診斷技術有：溫度診斷技術、振動診斷技術、鐵譜分析技術、無損檢測技術以及人工智能檢測技術。

2 機械設備診斷方法

2.1 溫度診斷技術

機械在運行的過程中會產生熱量，導致設備局部溫度升高。機械對于溫度相當敏感，高溫可能導致機械設備不能正常運行以及機械部件的損壞，于是及時疏散熱量是保證機械設備正常穩定運行的重要保障。隨著溫度傳感器的普及使用以及檢測技術的發展，溫度監測比較容易進行，于是則有了溫度診斷方法。溫度表征了機械電氣故障的產生，同時也是引發設備故障的因素。根據設備周圍環境的溫度變化以及自身的溫度檢測，可以識別系統的運行狀態。溫度檢測技術大體上分為兩種：非接觸式溫度檢測技術和接觸式溫度檢測技術。非接觸式溫度檢測技術是不直接接觸被檢測物體的檢測技術，往往元件具有危險性或者腐蝕性；接觸式溫度檢測技術是接觸被測物體的檢測技術，往往是連續檢測或者不易觀察的部位。根據不同的檢測原理，研發出了不同的檢測儀器，如紅外儀、影像儀等。溫度檢測是最常用的檢測方法之一。

2.2 振動診斷技術

機械運行伴隨著機械振動，機械振動信號承載了設備運行狀態信息，從分析機械的振動特征和振動參數可以知道設備運行的異常，是表征機械設備是否出現故障的標志。我國在振動理論的研究方面有雄厚的理論基礎，檢測振動設備完善。振動診斷技術主要是通過采集機械設備的振動信號，分析振動動態特性，如固有頻率、振幅、圓周率、振型、傳遞函數等，通過比較正常機械或結構的振動特性和異常的機械設備或結構的一同，來判定設備是否出現故障。振動檢測技術涉及多個領域，如信號處理、傳感技術等，因此需要診斷技術人員的要求較高。隨著計算機技術和自動控制技術的不斷提升，振動檢測技術也向著高精度、智能化的方向發展。

2.3油液分析技術

機械設備的運行離不開液壓系統和潤滑系統，液壓系統是機械運行的動力。簡而言之，機械運行離不開供油系統。反過來，供油系統中油的質量的好壞表征了機械設備運行的狀態信息。油液分析技術又稱為設備磨損工況監測技術，是一種新型的設備維護技術，它利用油液所攜帶的設備工況信息來對設備的當前工作狀況以及未來工作狀況作出判斷，從而為設備的正確維護提供了有效的依據，達到預防性維修的目的。油液分析技術主要檢測一下三個方面：油液本身的物理和化學性質的變化、油液中設備磨損顆粒的分布以及油液中外侵物質的構成以及分布。油液質量表征了機械設備的磨損程度，是一種間接的檢測技術。

2.4 無損檢測技術

無損檢測技術是一種新型的檢測技術，主要特點是不破壞被檢測對象對其缺陷進行檢測。它利用了機械發生故障時，某一缺陷引起的物理性質發生變化的原理，分析檢測信號，觀察特征值，對其進行缺陷檢測。在機械設備檢測上主要的檢測方法有：超聲波無損探傷、射線探傷、磁力探傷、滲透探傷、激光全息檢測技術等。主要檢測機械部件的物理缺陷，如鋼管裂紋、材料內砂眼和氣泡、焊接后裂紋等。無損檢測技術由于其安全便捷的特點，具有廣闊的應用前景。

2.5 人工智能技術

2.5.1 專家系統（Expert System，ES）

專家系統是集成了各種診斷信息、處理方法和經驗，能像專家一樣模擬人的思維的一種軟件系統。知識庫和推理機是專家系統的核心組分，知識庫用于存放信息，推理機是根據在現場采集到的信息，作出相應的推理判斷，給出機械設備是否存在故障信息。基于專家系統的診斷方法的主要特征為可以方便的把操作人員的診斷經驗用規則表示出來，知識可以用符號來表示，適合用來模擬人的邏輯思維過程，同時，在已知的基本規則下，不需要大量知識，還能允許在知識庫中增加、刪除及修改某些規則，從而確保專家系統的有效性和實時性。

2.5.2 人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）

人工神經網絡是模擬的生物激勵系統，將一系列輸入通過神經網絡產生輸出。這里輸出、輸入都是標準化的量，輸出是輸入的非線性函數，其值可由連接各神經元的權重改變，以獲得期望的輸出值，即所謂的訓練過程。基于數值計算方法的神經網絡，將已有數據和已知系統模式作樣本，通過學習獲得兩者的映射關系，實現了對人類經驗思維的模擬。在機械故障診斷中的應用方式有：從模式識別角度應用神經網絡作為分類器進行機械故障診斷；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；利用神經網絡極強的非線性動態跟蹤能力進行基于結構映射的機械故障診斷；從知識處理角度建立基于神經網絡的診斷專家系統等。

3 結束語

本文探討了機械設備故障診斷的方法，并對各種診斷方法作出了闡述。先進的診斷方法能明顯提高機械設備故障的診斷水平，保證機械設備的正常、穩定的運行，保證企業的經濟效益。新型診斷方法的出現也推動著診斷技術朝著更高的方向發展。

參考文獻

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