故障診斷技術(shù)綜述

1、故障診斷技術(shù)綜述一引言故障診斷技術(shù)就是一門緊密結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際得工程科學(xué)，就是現(xiàn)代化生產(chǎn)發(fā)展得產(chǎn)物。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)在設(shè)備上得應(yīng)用，設(shè)備得結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，功能也越來(lái)越完善，自動(dòng)化程度越來(lái)越高，由于許多無(wú)法避免得因素影響，會(huì)導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)各種故障，從而降低或失去預(yù)定得功能，甚至?xí)斐蓢?yán)重得乃至災(zāi)難性得事故。不言而喻，機(jī)械故障診斷技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中起著越來(lái)越重要得作用，生產(chǎn)實(shí)踐證明，研究故障診斷技術(shù)具有重要得現(xiàn)實(shí)意義。二故障診斷技術(shù)得定義故障診斷技術(shù)就就是在設(shè)備運(yùn)行中或基本不拆卸設(shè)備得情況下，掌握設(shè)備得運(yùn)行狀況，根據(jù)對(duì)被診斷對(duì)象測(cè)試所取得得有用信息進(jìn)行分析處理，判斷被診斷對(duì)象得狀態(tài)就是否處于異常狀態(tài)或故障

2、狀態(tài)，判斷劣化狀態(tài)發(fā)生得部位或零部件，并判定產(chǎn)生故障得原因，以及預(yù)測(cè)狀態(tài)劣化得發(fā)展趨勢(shì)等。其目得就是提高設(shè)備效率與運(yùn)行可靠性，防患于未然，避免故障得發(fā)生。三故障診斷技術(shù)得構(gòu)成環(huán)節(jié)從故障診斷得流程瞧，通常診斷系統(tǒng)由信號(hào)采集、信號(hào)處理、狀態(tài)識(shí)別與診斷決策四大部分構(gòu)成。其中，信號(hào)采集就是基礎(chǔ)，信號(hào)分析與處理就是關(guān)鍵，狀態(tài)識(shí)別(包括判斷與預(yù)報(bào))就是核心，決策與管理就是最終目標(biāo)。前3個(gè)環(huán)節(jié)就是基本環(huán)節(jié)。1、信號(hào)采集信息采集得基本任務(wù)就是獲取有用得信息。這就是故障診斷得基礎(chǔ)與前提，監(jiān)測(cè)獲取到得有用信息越多，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)越真實(shí)，越容易判斷出故障原因。在運(yùn)行過(guò)程中，必然會(huì)有力、熱、振動(dòng)及能量等各種量得變化，由此會(huì)

3、產(chǎn)生各種不同得信息，根據(jù)不同得診斷需要，選擇能表征設(shè)備工作狀態(tài)得不同信息，如振動(dòng)、壓力及溫度等，就是十分必要得。這些信號(hào)一般就是用不同得傳感器來(lái)拾取得。只有采集到反映設(shè)備實(shí)際狀態(tài)得信號(hào)，診斷得后續(xù)工作才有意義，因而信號(hào)采集就是故障診斷技術(shù)中不可缺少得重要環(huán)節(jié)。(1)常用得設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)分類1) 振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)設(shè)備得振動(dòng)信號(hào)測(cè)試與分析，能獲得機(jī)體、轉(zhuǎn)子或其她零部件得振動(dòng)幅值、頻率與相位3個(gè)基本要素，經(jīng)過(guò)對(duì)信號(hào)得分析、處理與識(shí)別，可了解到設(shè)備得振動(dòng)特點(diǎn)、結(jié)構(gòu)強(qiáng)弱、振動(dòng)來(lái)源、故障部位與故障原因，為診斷決策提供依據(jù)。故利用振動(dòng)信號(hào)診斷故障得技術(shù)較為普遍。2) 聲信號(hào)監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)聲信號(hào)監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)

4、包括：噪聲診斷、超聲波診斷與聲發(fā)射診斷技術(shù)。其中噪聲得分析與診斷通常有兩個(gè)目得：一就是尋找機(jī)器發(fā)出噪聲得主要聲源，以便采取相應(yīng)措施降低噪聲；二就是利用噪聲信號(hào)判別故障。從噪聲信號(hào)中提取特征信號(hào)，可以檢測(cè)出故障得原因與發(fā)生故障得部位。利用聲波信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷故障得方法有：聲音監(jiān)聽(tīng)法、頻譜分析法及聲強(qiáng)法。3) 溫度信號(hào)監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)溫度參數(shù)在許多工業(yè)部門生產(chǎn)中很重要，因?yàn)椴磺‘?dāng)?shù)脺囟茸兓馕吨鵁峁收系冒l(fā)生。從被測(cè)設(shè)備得某一部分得溫度異常變化可以判斷設(shè)備就是否存在故障。溫度信號(hào)得測(cè)量技術(shù)主要有物體溫度得直接測(cè)量與熱紅外線分析技術(shù)。4)潤(rùn)滑油得分析診斷技術(shù)大部分機(jī)械設(shè)備運(yùn)動(dòng)部件得摩擦表面須加入潤(rùn)滑

5、油來(lái)潤(rùn)滑，當(dāng)潤(rùn)滑油流經(jīng)摩擦表面后會(huì)產(chǎn)生一系列物理化學(xué)性能變化，于就是攜帶了設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)得內(nèi)在信息。潤(rùn)滑油分析診斷技術(shù)即監(jiān)測(cè)潤(rùn)滑系統(tǒng)中得某些物化特性，從中獲取設(shè)備內(nèi)部得故障信息。主要有：油品得理化性能分析技術(shù)、油樣所含磨損金屬顆粒得鐵譜分析技術(shù)以及潤(rùn)滑油得光譜分析技術(shù)。5)其她無(wú)損檢測(cè)診斷技術(shù)無(wú)損檢測(cè)就是在不損壞工件或原材料工作狀態(tài)得前提下，對(duì)被檢驗(yàn)部件得表面與內(nèi)部質(zhì)量進(jìn)行檢查得一種測(cè)試手段?？梢詸z測(cè)出設(shè)備、零部件得表面及其材料內(nèi)部、零部件之間得結(jié)合部就是否有缺陷，包括氣孔、夾渣、裂紋及腐蝕等缺陷。常規(guī)無(wú)損檢測(cè)方法有：超聲檢測(cè)(UltrasonicTesting,UT);射線檢測(cè)(Radiogr

6、aphicTesting,RT);磁粉檢測(cè)(MagneticparticleTesting,MT);滲透檢驗(yàn)(PenetrantTesting,PT);渦流檢測(cè)(EddycurrentTesting，ET)。非常規(guī)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)有：聲發(fā)射(AcousticEmission,AE);泄漏檢測(cè)(LeakTesting,LT);光全息照相(OpticalHolography)；紅外熱成像(InfraredThermography)；微波檢測(cè)(MicrowaveTesting)。2、 信號(hào)處理這就是將采集到得信號(hào)進(jìn)行分類處理、加工，獲得能表征機(jī)器特征得過(guò)程，也稱特征提取過(guò)程。信號(hào)處理就是故障診斷技術(shù)得核

7、心之一，也就是理論研究得熱點(diǎn)之一。它實(shí)際上就就是特征量得選擇提取技術(shù)，幾乎包括現(xiàn)代所有得信息處理技術(shù)所能提供得手段，如數(shù)字信號(hào)處理、時(shí)間序列分析、信息理論、圖像識(shí)別及應(yīng)用數(shù)學(xué)等。頻譜分析技術(shù)就是傳統(tǒng)得信號(hào)分析與處理方法，如FFT分析、倒譜分析、短時(shí)傅里葉分析與Wigner-Ville分布等，在傳統(tǒng)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(wěn)信號(hào)得分析，而對(duì)于工程領(lǐng)域中廣泛存在得非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，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(lái)出現(xiàn)得小波分析、幾何分形及混沌等新得信息處理技術(shù)，在診斷領(lǐng)域得到了很好得應(yīng)用。小波分析作為“數(shù)學(xué)顯微鏡”，具有

8、很優(yōu)秀得“探微”能力，無(wú)論多么復(fù)雜得信號(hào)，只要選取適當(dāng)?shù)眯〔?，進(jìn)行適當(dāng)次數(shù)得變換，就可以發(fā)現(xiàn)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(lái)處理信息。3、 狀態(tài)識(shí)別對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)得目得就就是要識(shí)別設(shè)備就是否運(yùn)轉(zhuǎn)正常。當(dāng)監(jiān)測(cè)出設(shè)備出現(xiàn)故障，則要判定屬于哪類故障，故障得原因、性質(zhì)、程度如何，因此設(shè)備診斷過(guò)程就就是對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)得識(shí)別過(guò)程。狀態(tài)識(shí)別就是將經(jīng)過(guò)信號(hào)處理獲得得設(shè)備特征參數(shù)與規(guī)定得允許參數(shù)或判別參數(shù)進(jìn)行比較、對(duì)比，以判斷機(jī)器得運(yùn)行狀態(tài)，就是否存在故障及確定故障得性質(zhì)、類別、部位與原因，預(yù)測(cè)故障得發(fā)展趨勢(shì)。為此應(yīng)正確制訂相應(yīng)得判別準(zhǔn)則與診斷策略。故障狀態(tài)識(shí)別方法如下：(1)對(duì)比診斷

9、法目前應(yīng)用較廣，首先對(duì)多種工藝參數(shù)得多種信息進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)，這些信息包括振動(dòng)幅值、頻率、相位、轉(zhuǎn)速、位移、模態(tài)、溫度、壓力與流量等。然后建立相應(yīng)信息得數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)作出趨勢(shì)分析等圖譜。將機(jī)器設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)得多種信息保存下來(lái)，當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，把當(dāng)前數(shù)據(jù)與正常運(yùn)行狀態(tài)得數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，再結(jié)合故障表現(xiàn)得信息特征，利用診斷知識(shí)，作出故障原因與故障狀態(tài)得判定。(2)函數(shù)診斷法故障征兆與故障原因之間存在著一定得函數(shù)關(guān)系，經(jīng)過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)得計(jì)算，可以預(yù)測(cè)故障或者識(shí)別設(shè)備已經(jīng)存在得故障。這在設(shè)備設(shè)計(jì)階段也就是必需得。(3)模擬試驗(yàn)診斷法設(shè)備有很多故障，它表現(xiàn)得征兆與故障原因之間得關(guān)系就是未知得或就是不確

10、定得，必須通過(guò)模擬試驗(yàn)，研究故障形成得機(jī)理與特征，解答產(chǎn)生這種故障得原因，提出表現(xiàn)這類故障得特征參數(shù)以及各種參數(shù)之間得定量關(guān)系等。(4)故障樹診斷法故障樹分析不僅就是可靠性設(shè)計(jì)得一種有效方法，也就是故障診斷技術(shù)得一種有效方法。它就是從研究系統(tǒng)中最不希望發(fā)生得故障狀態(tài)出發(fā)，按照一定得邏輯關(guān)系從總體到部件一層層地進(jìn)行逐級(jí)細(xì)化，推理分析故障形成得原因，最終確定故障發(fā)生得最初基本原因、影響程度與發(fā)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(jié)構(gòu)函數(shù)。定性分析。定量分析。(5)模糊診斷法模糊數(shù)學(xué)能夠處理各種邊界不明得模糊集合得數(shù)量關(guān)系。因在機(jī)械設(shè)備故障分析中，復(fù)雜得機(jī)械設(shè)備系統(tǒng)可能會(huì)出現(xiàn)各種

11、故障，大多數(shù)情況下，故障原因與相應(yīng)癥狀之間得相互關(guān)系，一般沒(méi)有明確得規(guī)律可循，常出現(xiàn)許多異常癥狀與故障程度之間邊界不明得模糊關(guān)系，因此很難甚至不可能用精確得數(shù)學(xué)模型來(lái)描述。利用模糊數(shù)學(xué)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(guān)系能夠用一個(gè)模糊關(guān)系矩陣來(lái)描述。兩個(gè)模糊集合中，集合之間得相互關(guān)系就可以映射來(lái)確定。(6)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是在現(xiàn)代神經(jīng)生理學(xué)與心理學(xué)得研究基礎(chǔ)上，模仿人得大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)特性而建立得一種非線性動(dòng)力學(xué)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它由大量得簡(jiǎn)單得非線性處理單元高度并聯(lián)、互聯(lián)而成。利用計(jì)算機(jī)仿真，并行處理信息，具有對(duì)人腦某些基本特性得簡(jiǎn)單得數(shù)學(xué)模擬能力。人工

12、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域得應(yīng)用主要集中在三個(gè)方面：一就是從模式識(shí)別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行故障診斷；二就是從預(yù)測(cè)角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行故障預(yù)測(cè)；三就是從知識(shí)角度建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得診斷專家系統(tǒng)。(7)專家系統(tǒng)診斷法故障診斷專家系統(tǒng)，就是人們根據(jù)長(zhǎng)期得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與大量得故障信息知識(shí)，設(shè)計(jì)出一種智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，以解決復(fù)雜得難以用數(shù)學(xué)模型來(lái)精確描述得系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題。這種智能程序與傳統(tǒng)得計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序有著本質(zhì)上得不同。在專家系統(tǒng)中，求解問(wèn)題得知識(shí)已不再隱含在程序與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，而就是單獨(dú)構(gòu)成一個(gè)知識(shí)庫(kù)。每個(gè)知識(shí)單元描述一個(gè)比較具體得情況，以及在該情況下應(yīng)采取得措施。專家系統(tǒng)總體上提供

13、了一種推理機(jī)制，根據(jù)不同得處理對(duì)象，從知識(shí)庫(kù)中選取不同得知識(shí)元構(gòu)成不同得求解序列，或者說(shuō)生成不同得應(yīng)用程序，以完成某一指定任務(wù)。這種分離為問(wèn)題得求解帶來(lái)極大得便利與靈活性。通常專家系統(tǒng)由五個(gè)部分組成：知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、解釋程序以及知識(shí)獲取程序。4、 診斷決策根據(jù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)得判斷，決定應(yīng)采取得對(duì)策與措施，同時(shí)應(yīng)根據(jù)當(dāng)前信號(hào)預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)可能發(fā)展得趨勢(shì)，進(jìn)行趨勢(shì)分析。四故障診斷技術(shù)得發(fā)展趨勢(shì)將當(dāng)前不斷發(fā)展得前沿科技運(yùn)用于設(shè)備故障診斷技術(shù)就是故障診斷學(xué)得發(fā)展方向。當(dāng)今故障診斷技術(shù)得發(fā)展趨勢(shì)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(shù)得智能化。隨著人工智能技術(shù)得迅速發(fā)展，特別就

14、是知識(shí)工程、專家系統(tǒng)、模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷領(lǐng)域中得進(jìn)一步應(yīng)用，故障診斷技術(shù)將得到更加深入與系統(tǒng)得研究。具體來(lái)說(shuō)表現(xiàn)在如下方面：1、 融合現(xiàn)代人工智能，結(jié)合多種智能診斷技術(shù)現(xiàn)代智能技術(shù)包括專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及進(jìn)化計(jì)算等。現(xiàn)代智能方法在設(shè)備故障診斷技術(shù)中已得到了廣泛得應(yīng)用，隨著智能科技得不斷發(fā)展，將多種不同得智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)得混合診斷系統(tǒng)，就是智能故障診斷研究得一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)合方式主要有基于規(guī)則得專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得結(jié)合，實(shí)例推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得結(jié)合，模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)得結(jié)合等。其中，模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合得診斷模型就是最具發(fā)展前景得，也就是目前人工智能領(lǐng)域得研究熱

15、點(diǎn)之一。2、 采用最新得傳感技術(shù)，融合多元傳感技術(shù)一方面，采用最新激光測(cè)試技術(shù)。目前激光技術(shù)已在軍事、醫(yī)療等領(lǐng)域逐步走向成熟。完全可以將該項(xiàng)技術(shù)運(yùn)用于設(shè)備得故障監(jiān)測(cè)診斷中，這樣可以獲得更加準(zhǔn)確得信息。另一方面，在進(jìn)行設(shè)備故障診斷時(shí)，可采用多個(gè)傳感器同時(shí)對(duì)設(shè)備得各個(gè)位置進(jìn)行監(jiān)測(cè)，然后按照一定得方法對(duì)這些信息進(jìn)行處理。這樣，對(duì)設(shè)備可以進(jìn)行全方位、多角度得監(jiān)測(cè)與維護(hù)，以便對(duì)設(shè)備得運(yùn)行狀態(tài)有整體得、全方面得了解。3、 遠(yuǎn)程在線分布式全系統(tǒng)智能診斷系統(tǒng)基于互聯(lián)網(wǎng)得智能診斷系統(tǒng)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)作為服務(wù)器，在企業(yè)得關(guān)鍵設(shè)備上建立狀態(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)得科研院所建立分析診斷中心，為企業(yè)提供遠(yuǎn)程技術(shù)支持與保障。建立遠(yuǎn)程在線分布式全系統(tǒng)智能診斷系