Triz 理論在滾動軸承故障診斷中的應用*

李云龍，熊鵬偉，李志農

（南昌航空大學無損檢測技術教育部重點實驗室，南昌 330063）

0 引言

隨著機械設備的不斷發展，滾動軸承作為機械傳動系統中最常用零部件之一，其運行穩定性和可靠性對機械設備正常運轉至關重要［1］。然而，由于各種因素影響，滾動軸承會出現不同程度故障，如疲勞壽命、磨損、斷裂等，嚴重影響機械設備的正常運轉。因此，如何準確、快速地診斷滾動軸承的故障成為機械維修工作中的重要問題［2］。傳統的滾動軸承故障診斷方法主要依賴于經驗和試驗，存在準確性低、成本高、時間長等問題［3］。Triz理論作為一種系統性創新方法，可以幫助工程師更好地解決問題。本文基于Triz 理論，探討了其在滾動軸承故障診斷中的應用。

Triz理論提出40 個創新原則，通過運用這些原則可以快速找到解決問題的方法［4］。目前，Triz 理論已廣泛應用于解決機械工程領域的問題［5-7］。將原本應用于其他領域的技術或工藝應用到滾動軸承故障診斷中，提高診斷效率和準確性。在滾動軸承故障診斷中，可以通過矛盾矩陣方法找到解決“智能化與成本矛盾”的問題，即在如何保證設備智能化前提下，保持成本不升高。Triz理論作為一種創新方法，可以在滾動軸承故障診斷中發揮重要作用。運用Triz 理論，快速、準確地找到解決滾動軸承故障診斷問題的方法，應用Triz 工具提出解決方案，提高故障診斷的效率和準確性，為機械設備的正常運轉保駕護航。

1 問題描述

滾動軸承所在的旋轉機械設備自身的技術水平和復雜程度，使得取決于領域專家感官和專業經驗的方法難以滿足診斷要求。滾動軸承故障診斷方法多采用以信號處理和建模技術為基礎的現代診斷技術［8-10］，該技術系統的工作原理如圖1 所示。本系統的功能為：滾動軸承故障診斷系統（技術系統S）診斷（施加動作V）軸承（作用對象O）的故障類型（作用對象的參數P）。工況監督與故障診斷的最終目的是保證機械系統運行的可靠性，提高設備使用率和產品質量，然而，滾動軸承故障診斷系統存在以下問題：（1）旋轉機械工作常伴有噪聲，噪聲會對信號測取的結果和特征提取的質量造成不良影響；（2）忽略了狀態診斷算法本身的不足，即欠缺對新故障類型診斷的能力。

圖1 滾動軸承故障診斷技術系統的工作原理

滾動軸承設計是否合理、零部件是否存在缺陷、制造和安裝質量是否符合要求等諸多原因，使得故障無論在什么時間、什么條件下都可能產生［11］。針對當前系統存在的問題，已有解決方案如下：方案一，加裝隔音消音裝置，使采集的信號含有更少的噪聲，造成監測成本上升；方案二，尋找旋轉機械發出噪聲的主要聲源，浪費資源；方案三，模擬所有可能出現的故障類型，提高算法的魯棒性，使得實驗成本增加。

因此，滾動軸承故障診斷技術系統還有待改善，有必要利用Triz創新方法改良出一個既能提取含有噪聲的故障信號特征又能自適應診斷故障類型的新系統。

2 問題分析

2.1 解題流程

Triz理論是一種應用于創新和解決問題的方法［12-13］。Triz理論在解決滾動軸承故障診斷問題時的具體流程如圖2 所示。Triz理論在滾動軸承故障診斷中的應用流程分為4 個步驟：問題描述、問題分析、問題解決和方案匯總。首先，分析故障的具體表現和影響。其次，通過分析問題的矛盾和矛盾矩陣，找到最優的解決方案。接著，應用Triz 理論提出的創新原則來解決問題。然后，根據技術趨勢預測方法，選擇先進和高效的技術手段來進行故障診斷。最后，通過實驗和測試來驗證解決方案的有效性和準確性。通過這一流程，可以快速準確地解決滾動軸承故障診斷問題，提高機械設備的正常運轉率。

圖2 解題流程

2.2 系統功能分析

系統功能分析的第一步是系統組件分析。組件是技術系統的組成部分，本系統的功能是滾動軸承故障診斷系統診斷軸承的故障類型，作用對象是滾動軸承，系統組件列表如表1 所示。

表1 滾動軸承故障診斷系統組件列表

功能模型可以表達組件之間的相互關系，本系統的功能模型如圖3 所示。滾動軸承的主要功能是支撐旋轉部件，承受其重量和運動力，并減少摩擦和能量損失。滾動軸承的故障會導致機械設備的軸承部分不能正常運轉，從而影響設備的性能和壽命。例如，在風力發電機中，滾動軸承的故障會導致機械設備無法正常運轉，從而影響發電效率和風力發電機的壽命［14-15］。

圖3 滾動軸承故障診斷系統功能模型

通過滾動軸承故障診斷系統功能模型圖，可知組件之間的相互關系：（1）電能對電機的供能作用；（2）電機對轉軸的驅動作用；（3）轉軸對滾動軸承的固定作用；（4）噪聲對監測系統的干擾；（5）計算機對監測系統的存儲作用；（6）監測系統對滾動軸承的監測作用。

分析表1 和圖3 能得到以下負面因素。負面功能1：計算機對故障類型的分析作用；負面功能2：噪聲對監測系統的有害作用；負面功能3：監測系統對滾動軸承監測作用。

2.3 系統因果分析

通過構建5 條因果鏈，發現事件發生的原因分別為數據采集精度不足、噪聲、信號處理理論欠缺、診斷模型參數多和故障類型多樣，將導致滾動軸承故障類型難診斷，圖4 展示了本系統的因果分析圖。

數據采集精度不足和噪聲會導致數據質量下降；信號處理理論欠缺使得信號處理效果不佳；診斷模型參數多會導致診斷的復雜度增加，影響診斷效率；故障類型多樣會使得診斷難度增大。

2.4 系統資源分析

對系統現有可用資源進行全面梳理，按照物質、能量、空間、時間、信息和功能6 種資源類型，對系統進行資源分析，如表2 所示。其中，物質資源包括滾動軸承材料和設備維護所需的工具和設備；能量資源包括驅動設備所需的能量和設備運行時消耗的能量；空間資源包括設備所需的空間和維護設備所需的空間；時間資源包括設備運行時間和維護設備所需的時間；信息資源包括設備運行狀態、故障診斷信息和維護記錄等；功能資源包括滾動軸承的主要功能和設備的整體功能。

2.5 問題解決突破點

功能分析可以幫助理解滾動軸承的主要功能和故障原因，從而確定解決問題的方向；因果分析可以幫助找到故障產生的根本原因，從而找到最優的解決方案；資源分析可以幫助利用各種資源，優化設備性能和壽命。通過這些分析方法的綜合運用，可以找到如下問題解決的突破點。突破點1：采用機器學習技術，提高故障診斷的效率和準確性；突破點2：采用先進的材料和潤滑技術，提高滾動軸承的耐用性和性能；突破點3：采用智能化設備管理方法，提高設備的運轉效率和可靠性，從而實現滾動軸承故障診斷的全面提升。

3 問題解決

3.1 系統裁剪

針對問題突破點1，采用機器學習技術可以提高故障診斷的效率和準確性。具體策略包括裁剪系統中的無用數據，減少干擾和噪聲的影響，優化特征提取和分類算法，提高數據處理和診斷模型的精度和效率。通過裁剪和優化機器學習系統，可以實現滾動軸承故障診斷的高效和準確，提高設備的可靠性和運行效率，得到如下方案。方案1：運用裁剪實施規則1 唇亡齒寒，裁剪干擾和噪聲數據；方案2：運用裁剪實施規則2 自力更生，優化特征提取和分類算法；方案3：運用裁剪實施規則3移花接木，裁剪和優化機器學習系統。

3.2 物-場模型及標準解

針對問題突破點2，采用先進的材料和潤滑技術，可以提高滾動軸承的耐用性和性能。通過優化滾動軸承的材料和潤滑技術，可以提高設備的可靠性和效率，降低維修成本和故障率。因此，得到如下方案。方案4：

運用標準解S1.1.2（在物質內部引入附加物，建立內部合成的物-場模型），選擇高強度、高韌性和高耐磨的材料，其物-場模型如圖5 所示。方案5：運用標準解S1.2.4（引入場），采用先進的潤滑技術，其物-場模型如圖6 所示。

圖5 方案4 物-場模型

圖6 方案5 物-場模型

3.3 技術矛盾和物理矛盾

針對問題突破點3，采用智能化設備管理方法可以提高設備的運轉效率和可靠性。面臨著如何提高設備的智能化程度和降低維護成本之間的矛盾。分析圖7，得到如下方案。方案6：采用發明原理1 分割原理，將設備控制系統和檢測系統分離，降低設備維護成本；方案7：采用發明原理5 合并原理，將設備管理系統與互聯網相結合，實現設備遠程監控；方案8：采用發明原理26 復制原理，將智能化設備管理方法復制到不同的設備上，提高設備的運轉效率和可靠性。

圖7 技術矛盾與物理矛盾

3.4 九屏幕法

通過分析表3，得到如下方案。方案9：運用信息資源產生新的概念方案，采用知識圖譜系統實現故障診斷；方案10：運用空間資源產生新的概念方案，使用云端儲存故障數據，使用云服務器處理數據。方案11：運用物質資源產生新的概念方案，改良內外圈和滾珠的制作工藝。方案12：運用時間資源產生新的概念方案，使用健康管理系統，預測軸承的壽命。

表3 九屏幕法資源方案

3.5 STC

STC算子分析尺度、時間和成本3 個因素的極限變化，尋求解決問題的辦法。尺度方面，滾動軸承的尺寸和數量都有很大的變化范圍，從小到大，從單個到大量。時間方面，故障診斷的時間也有很大的變化范圍，從幾分鐘到幾天，甚至更長。成本方面，滾動軸承故障診斷的成本也有很大的變化范圍，從幾百元到幾萬元不等。3種極限條件下的情況如表4 所示。因此，得到如下方案。方案13：在成本無窮大的條件下，產生新的概念方案，持續更換新軸承；方案14：在成本無窮小的條件下，產生新的概念方案，實時監測滾動軸承的運動狀態。

表4 STC算子3 種極限條件下的情況

3.6 IFR

滾動軸承故障診斷中的最終目標是提高滾動軸承故障診斷的準確性，降低診斷成本和風險，并提高故障維修的效率。最終理想解是實現滾動軸承的在線監測和預測，通過數據分析和預測，實現故障的提前預警和預防。達到理想解的障礙是設備智能化程度低，數據采集和處理能力不足，缺少先進的故障預測和診斷技術。出現這種障礙的原因是滾動軸承故障診斷技術的局限性，缺少先進的數據采集和處理技術以及故障預測和診斷算法。因此，得到如下方案。方案15：使用先進的數據采集和處理技術、強大的故障預測和診斷算法。

4 方案匯總

通過運用Triz理論，從多角度對滾動軸承故障診斷問題進行綜合考慮，得出15 個方案。對所有方案的經濟性、可行性和可靠性綜合評價，方案匯總及評價如表5所示。根據綜合評價，最佳方案為2、12、14、15，即采用優化特征提取和分類算法的實時健康管理系統用于滾動軸承故障的預測和診斷。

表5 方案匯總及評價

5 結束語

Triz理論作為技術創新的工具，提供系統化的科學解決方案。針對滾動軸承故障診斷系統準確性不高這一機械行業技術難題，本文應用Triz 研究了滾動軸承故障問題，采用問題描述、問題分析、問題解決和方案匯總的流程，運用系統裁剪、物-場模型等方法，提出多個方案。關于滾動軸承故障診斷問題，首先確定解決問題的方向，探尋故障產生的根本原因，找到問題突破點。根據問題突破點，最終實現滾動軸承故障的提前預警和預防，從而提高設備的可靠性和工作效率，降低維修成本和風險，具有重要的實際應用價值。