狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)課件

第一章緒論第一章緒論1設(shè)備故障是指“設(shè)備功能失常”，也就是設(shè)備不能達到預期的工作狀態(tài)，無法滿足應(yīng)有的性能、功能。產(chǎn)生故障的原因通常是設(shè)備的構(gòu)造處于不正常狀態(tài)（劣化狀態(tài)）。判斷故障的準則是：在給定的工作狀態(tài)下，設(shè)備的功能與約束條件不能滿足正常運行或原設(shè)計期望的要求。故障診斷技術(shù)是一門集數(shù)理統(tǒng)計、力學、計算機工程、信號處理、模式識別、人工智能等多學科于一體的、生命力旺盛的新興學科。它是一種了解和掌握設(shè)備在使用過程中的工作狀態(tài)，確定其整體或者局部是否正常，及時發(fā)現(xiàn)故障及其原因，預報故障發(fā)展趨勢的技術(shù)。故障診斷的目的是保證可靠地、高效地發(fā)揮設(shè)備的應(yīng)有功能，其最根本的任務(wù)是通過監(jiān)測設(shè)備的信息來識別設(shè)備的工作狀態(tài)。設(shè)備故障是指“設(shè)備功能失?！保簿褪窃O(shè)備不能達到預期的工作狀2（1）故障的危害程度增大。一旦某一部件發(fā)生故障，就可能引起“鏈式反應(yīng)”，導致整個生產(chǎn)系統(tǒng)不能正常運行，從而造成巨大的經(jīng)濟損失，嚴重的設(shè)備故障還會造成災難性的事故和人員傷亡，產(chǎn)生不良的社會影響。例如，20世紀80年代，對全國14個省45個礦務(wù)局112個礦井抽樣調(diào)查，因礦井提升機發(fā)生故障引起停工停產(chǎn)，甚至造成人員傷亡的事故，共有126例，傷亡272人，經(jīng)濟損失達七千萬元。（2）設(shè)備的成本和維修費用激劇增加。美、日兩國企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的年平均維修費用分別占企業(yè)固定資產(chǎn)的4%～8.5%和2.6%～12%，而我國的這個比例為12%～25%。（1）故障的危害程度增大。一旦某一部件發(fā)生故障，就可能引起“3故障診斷技術(shù)的重要意義表現(xiàn)在以下三個方面：（1）從安全生產(chǎn)角度考慮，運用故障診斷技術(shù)可以快速、準確、及時地診斷是否出現(xiàn)故障，以及故障的類型、原因和部位，還能夠發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在危險，保證設(shè)備安全運行。（實例：趙固二礦風機）（2）從經(jīng)濟效益和社會效益角度考慮，盡管設(shè)備的故障診斷系統(tǒng)需要一定的初始投資，但是對于大型設(shè)備來說，投資與一次設(shè)備故障的損失相比要小得多。同時，故障診斷系統(tǒng)投入使用能夠保證安全生產(chǎn)、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，從而降低生產(chǎn)成本和維修費用，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟效益。例如，英國人1984年發(fā)表文章認為，對大型汽輪發(fā)電機組進行振動監(jiān)視，獲利與投資之比為17:1。（實例：梨園礦提升機）（3）從生產(chǎn)管理和維修管理角度考慮，運用故障診斷技術(shù)能積累原始資料、預測設(shè)備運行的趨勢，為生產(chǎn)和維修決策提供強有力的支持。故障診斷技術(shù)的重要意義表現(xiàn)在以下三個方面：4第一節(jié)故障診斷的基礎(chǔ)知識（掌握）

一、故障的分類1．按故障的性質(zhì)分類（1）人為故障（2）自然故障2．按故障產(chǎn)生的原因分類（1）先天性故障（2）使用性故障3．按故障發(fā)展速度分類（1）突發(fā)性故障（2）漸進性故障第一節(jié)故障診斷的基礎(chǔ)知識（掌握）一、故障的分類54．按故障持續(xù)時間分類（1）間斷性故障（2）持續(xù)性故障5．按故障的程度分類（1）局部故障（2）完全故障6．按故障造成的后果分類（1）一般故障（2）輕微故障（3）嚴重故障（4）惡性故障4．按故障持續(xù)時間分類6

二、狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的三個階段：狀態(tài)監(jiān)測、分析診斷、治理預防。（1）狀態(tài)監(jiān)測。狀態(tài)監(jiān)測是在設(shè)備運行中，對特定的特征信號進行檢測、變換、記錄、分析處理并顯示、記錄，是對設(shè)備進行故障診斷的基礎(chǔ)工作。（2）分析診斷。分析診斷實際上包括兩方面的內(nèi)容：信號分析處理、故障診斷。信號分析處理的目的是把獲得的信息通過一定的方法進行變換處理，從不同的角度提取最直觀、最敏感、最有用的特征信息。分析處理可用專門的分析儀器或計算機進行。

二、狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)7圖譜識別巡回檢測設(shè)備傳感器信號采集、數(shù)據(jù)顯示分析處理、狀態(tài)識別故障診斷、決策運行維護停機檢修治理預防圖譜識別巡回檢測設(shè)備傳感器信號采集、數(shù)據(jù)顯示分析處理、狀8故障診斷是在狀態(tài)監(jiān)測與信號分析處理的基礎(chǔ)上進行的。故障診斷需要根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測與信號分析處理所提供的能反映設(shè)備運行狀態(tài)的征兆或特征參數(shù)的變化情況，有時還需要進一步與某些故障特征參數(shù)（模式）進行比較，以識別設(shè)備是運轉(zhuǎn)正常還是存在故障。若存在故障，則要診斷故障的性質(zhì)和程度、產(chǎn)生原因或發(fā)生部位，并預測設(shè)備的性能和故障發(fā)展趨勢。（3）治理預防。根據(jù)設(shè)備故障情況，治理預防措施行巡回監(jiān)測、監(jiān)護運行、立即停機檢修三種。故障診斷是在狀態(tài)監(jiān)測與信號分析處理的基礎(chǔ)上進行的。故9（4）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的區(qū)別與聯(lián)系。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷既有區(qū)別又有聯(lián)系，在生產(chǎn)實際中，有時又將二者統(tǒng)稱為設(shè)備故障診斷。實際上，沒有監(jiān)測就沒有診斷，診斷是目的，監(jiān)測是手段；監(jiān)測是診斷的基礎(chǔ)和前提，診斷是監(jiān)測的最終結(jié)果。（5）故障診斷方法的分類診斷對象：旋轉(zhuǎn)、往復、電氣設(shè)備、機械零件、工程結(jié)構(gòu)。診斷目的和要求：在線和離線、功能和運行、定期和連續(xù)、間接和直接、常規(guī)和特殊。診斷手段：振動、聲學、溫度、強度壓力等。診斷的完善程度：簡易、精密、系統(tǒng)綜合。辨識故障模式：統(tǒng)計識別、函數(shù)識別、邏輯識別、模糊識別、灰色識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（4）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的區(qū)別與聯(lián)系。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與10表1-1故障診斷方法分類分類依據(jù)分類內(nèi)容診斷對象①旋轉(zhuǎn)機械故障診斷②往復機械故障診斷③機械零件故障診斷④工程結(jié)構(gòu)故障診斷⑤電氣設(shè)備故障診斷診斷目的和要求①在線診斷和離線診斷②功能診斷和運行診斷③定期診斷和連續(xù)診斷④直接診斷和間接診斷⑤常規(guī)診斷和特殊診斷診斷手段（信號物理特性）①振動診斷②聲學診斷③溫度診斷④強度診斷⑤污染診斷表1-1故障診斷方法分類分類依據(jù)分類內(nèi)容診斷對象11診斷手段（信號物理特性）⑥光學診斷⑦電參數(shù)診斷⑧壓力診斷⑨金相診斷診斷方法的完善程度①簡易診斷②精密診斷③系統(tǒng)綜合診斷識別故障模式①統(tǒng)計識別診斷②函數(shù)識別診斷③邏輯識別診斷④模糊識別診斷⑤灰色識別診斷⑥神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別診斷診斷手段（信號物理特性）⑥光學診斷診斷方法的完善程度①簡易診12第二節(jié)故障診斷技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用（掌握）一、故障診斷的發(fā)展與應(yīng)用概況

1.國外故障診斷發(fā)展概況設(shè)備的故障診斷自有工業(yè)生產(chǎn)以來就已經(jīng)存在，不同的時期故障診斷具有不同的特點。在19世紀，設(shè)備的技術(shù)水平和復雜程度都很低，這一時期主要采用事后維修方式；進入20世紀后，設(shè)備的技術(shù)復雜程度有了提高，設(shè)備故障或事故對生產(chǎn)的影響顯著增加，這樣就出現(xiàn)了定期預防維修方式，故障診斷技術(shù)處于孕育時期。故障診斷主要依靠人工經(jīng)驗判斷，缺乏自動監(jiān)測技術(shù)。第二節(jié)故障診斷技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用（掌握）一、故障診斷的發(fā)展與13在20世紀60年以后，故障診斷技術(shù)真正作為一門學科發(fā)展起來。美國自1961年開始執(zhí)行阿波羅計劃后，出現(xiàn)了一系列因設(shè)備故障而造成的事故，導致1967年在美國國家宇航局（NASA）倡導下，創(chuàng)立了美國機械故障預防小組（MEPG），從事故障診斷技術(shù)的研究；英國在20世紀60～70年代，以Collacott為首的英國機器保健和狀態(tài)監(jiān)測協(xié)會最先開始研究故障診斷技術(shù)；日本的新日鐵自1971年開始研究故障診斷技術(shù)，1976年達到實用化程度。在20世紀60年以后，故障診斷技術(shù)真正作為一門學科發(fā)展起來。14目前，美國的診斷技術(shù)在航空、航天、軍事、核能等尖端部門處于世界領(lǐng)先地位；英國在摩擦磨損、汽車和飛機發(fā)電機監(jiān)測和診斷方面處于領(lǐng)先地位；日本的診斷技術(shù)在鋼鐵、化工和鐵路等部門處于領(lǐng)先地位。正是由于診斷技術(shù)能夠產(chǎn)生的巨大經(jīng)濟效益，因此故障診斷技術(shù)得到了迅速的發(fā)展，各種監(jiān)測和故障診斷的商業(yè)化產(chǎn)品不斷推出，如日本三菱公司的“旋轉(zhuǎn)機械健康管理系統(tǒng)”、美國西屋公司的“可移動診斷中心”、美國中心發(fā)電部的“透平監(jiān)視設(shè)備”和“試驗設(shè)備監(jiān)測”、美國ScientificAtlanta公司的CHAMMP6000監(jiān)測系統(tǒng)、美國Bently公司的7200、3300及3000系列和CSI公司的系列監(jiān)測儀器等設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷設(shè)備等。目前，美國的診斷技術(shù)在航空、航天、軍事、核能等尖端部152.國內(nèi)故障診斷發(fā)展概況我國在故障診斷技術(shù)方面起步較晚，1979年才初步接觸設(shè)備診斷技術(shù)，目前診斷技術(shù)在化工、冶金、電力等行業(yè)應(yīng)用較好。例如，哈爾濱工業(yè)大學研制的“微計算機機組狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)MMD-III”，西安交通大學開發(fā)的“大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備監(jiān)測及診斷系統(tǒng)”，東南大學研制的“MFD系列型高速離心壓縮機組工況監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”，重慶大學汽車學院故障診斷研究室研制開發(fā)的“DAS動態(tài)信號分析及故障診斷系統(tǒng)”，東北大學設(shè)備診斷工程中心研制的“軋鋼機狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”、“風機工作狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”等，為企業(yè)成功地解決了許多工程實際問題。故障診斷技術(shù)經(jīng)過30多年的研究與發(fā)展，已應(yīng)用于飛機自動駕駛、人造衛(wèi)星、航天飛機、核反應(yīng)堆、汽輪發(fā)電機組、大型電網(wǎng)系統(tǒng)、石油化工、飛機和船舶發(fā)動機、汽車、冶金設(shè)備、礦山設(shè)備和機床等領(lǐng)域。2.國內(nèi)故障診斷發(fā)展概況16從故障診斷系統(tǒng)和裝置的角度來看，故障診斷技術(shù)的發(fā)展可概括為以下4個階段：（1）以檢測儀表為主體的監(jiān)視診斷裝置。該類故障診斷裝置主要由傳感器和指示儀表箱組成，裝置本身沒有分析功能，主要依靠人工經(jīng)驗判斷。（2）檢測儀表配備軟、硬件分析系統(tǒng)或裝置。該類故障診斷裝置增加了頻譜分析儀等分析裝置，有時配備有計算機軟件分析系統(tǒng)。它雖然有助于診斷的準確性，但不能連續(xù)地自動分析和判斷，診斷決策仍需依賴于領(lǐng)域?qū)＜?。?）計算機輔助監(jiān)測診斷系統(tǒng)。該類故障診斷裝置主要由傳感器、接口裝置和計算機組成，通過對被測對象的實時監(jiān)測，根據(jù)專家系統(tǒng)自動診斷，從而提高了故障診斷的速度，在一定程度上可以實現(xiàn)無人值守，有利于預防突發(fā)性故障，是故障診斷技術(shù)的主要發(fā)展方向。（4）人工智能診斷系統(tǒng)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用，出現(xiàn)了人工智能診斷系統(tǒng)，它使計算機能夠模擬人的學習行為，通過長期對被測對象的監(jiān)測和自學習，增強對設(shè)備工況的預測能力，提高決策的準確性。這將使故障診斷技術(shù)達到一個新境界。從故障診斷系統(tǒng)和裝置的角度來看，故障診斷技術(shù)的發(fā)展可概括17二、故障診斷的主要內(nèi)容及環(huán)節(jié)

故障診斷技術(shù)的環(huán)節(jié)和流程特征向量決策輸出信號處理及分析信號特征提取

診斷方法機理研究二、故障診斷的主要內(nèi)容及環(huán)節(jié)故障診斷技術(shù)的環(huán)節(jié)和流程特征決18三、機理研究機理研究的目的是了解健康狀況下降的規(guī)律及故障形成的過程，掌握其內(nèi)在本質(zhì)及特征。其研究方法依賴于許多相關(guān)的基礎(chǔ)學科，需要建立恰當?shù)臄?shù)學模型，求出模型的解析解或近似解，從中總結(jié)出一般性的規(guī)律。針對變頻調(diào)速系統(tǒng)而言，它主要由變頻調(diào)速設(shè)備、電動機、機械傳動裝置等三大部分組成。所以，國內(nèi)外學者對其機理的研究也大體分為以下三個方面：變頻調(diào)速設(shè)備的元器件損壞、參數(shù)漂移、老化等因素對其故障或健康狀況下降影響的研究；電動機的定子、轉(zhuǎn)子和軸承等部件的故障或健康狀況下降的研究；機械傳動裝置的齒輪和軸承等部件的故障或健康狀況下降的研究。三、機理研究191.電動機的故障機理研究電動機的常見故障從故障部位上可分為定子故障、轉(zhuǎn)子故障和軸承故障等。定子故障主要是定子繞組故障，如匝間短路、相間短路和單相對地短路等，這類故障可以通過三相電流之間的相位差來判斷。鼠籠式異步電動機的轉(zhuǎn)子故障主要是轉(zhuǎn)子斷條、氣隙偏心和轉(zhuǎn)子不平衡，這類故障可以通過定子電流分析和振動信號分析來診斷故障。1.電動機的故障機理研究202.機械傳動裝置的故障機理研究機械傳動裝置的故障診斷主要是通過設(shè)備振動信號和運行噪聲的處理與分析來完成的，其中齒輪和軸承的故障是最常見的故障。齒輪因制造誤差、裝配不當或在不適當?shù)臈l件下使用，會發(fā)生損傷。常見的損傷有齒的斷裂和磨損、齒面疲勞和塑性變形等。軸承故障主要是因負載過重、潤滑不良或異物進入等原因，引起的軸承磨損、疲勞剝落、腐蝕、塑性變形、碎裂和膠合等故障。2.機械傳動裝置的故障機理研究213.變頻調(diào)速系統(tǒng)的故障機理研究由于變頻調(diào)速系統(tǒng)增加了變頻器這一主要部件，而變頻器自身十分復雜，所以，變頻調(diào)速系統(tǒng)的故障診斷增加了變頻器故障診斷的內(nèi)容，故障類型更多。對于一些顯而易見的故障，如短路、過電流、過電壓、電源嚴重不對稱等，其故障機理比較簡單，這些故障的診斷也比較容易。變頻器自身一般都具有較完善的保護裝置和自檢功能，可以實現(xiàn)關(guān)鍵元器件的監(jiān)測，診斷元器件是否出現(xiàn)損壞性故障。然而，對于元器件的參數(shù)漂移、工作不可靠、變頻器性能劣化等潛故障，其特征往往不明顯，卻能夠影響系統(tǒng)的性能，并且可能會逐漸導致嚴重故障的發(fā)生。

3.變頻調(diào)速系統(tǒng)的故障機理研究22四、故障診斷方法故障診斷方法通常分為：基于解析模型的診斷方法、基于信號分析與處理的診斷方法和基于知識的診斷方法三大類。（一）基于解析模型的故障診斷方法基于解析模型的故障診斷方法是最早的一種故障診斷方法，其主要思想是根據(jù)組成系統(tǒng)的元件與元件之間的連接，建立待診斷系統(tǒng)模型，這種模型通常用一階邏輯語句來描述。根據(jù)系統(tǒng)的邏輯模型以及系統(tǒng)的輸入，能夠通過邏輯推理推導出系統(tǒng)在正常情況下的預期行為。觀測到的系統(tǒng)實際行為與系統(tǒng)預期行為有差異，說明系統(tǒng)存在故障，利用邏輯推理也能夠確定引發(fā)故障的元件集合。該方法主要包括基于狀態(tài)估計的故障診斷方法、基于參數(shù)估計的故障診斷方法和基于一致性檢驗的故障診斷方法。四、故障診斷方法23（二）基于信號分析與處理的故障診斷方法目前，頻譜分析、相關(guān)分析、傳遞函數(shù)分析、時間序列分析、倒譜分析、小波分析和小波包分析等信號處理方法，已在設(shè)備工況監(jiān)測與故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用。上述方法也將在健康診斷中得到廣泛應(yīng)用，尤其是小波分析和小波包分析。小波分析具有良好的時-頻局部化特性，可以準確地抓住瞬變信號的特征，也能對信號中的低頻緩變趨勢進行估計，而小波包分析在各頻段均具有較高的時間分辨率和頻率分辨率。所以，小波分析和小波包分析在故障信息特征提取中應(yīng)用得十分頻繁。（二）基于信號分析與處理的故障診斷方法241.時域分析方法統(tǒng)計分析方法是一種傳統(tǒng)的時域分析方法，常用的指標有：峰值、均值、均方根值、方差、歪度和峭度等。例如，峭度指標對信號的沖擊特性比較敏感，常用于滾動軸承的故障診斷。相關(guān)分析方法。它在系統(tǒng)的振源識別和故障診斷中有著廣泛地應(yīng)用。例如，在用噪聲診斷設(shè)備的故障時，正常狀態(tài)下設(shè)備的噪聲是無序的隨機信號，具有較寬而均勻的頻譜，但當設(shè)備工作狀態(tài)不正常時，噪聲將出現(xiàn)有規(guī)則的、周期性的脈沖，采用自相關(guān)分析方法對設(shè)備的噪聲進行分析，可以在故障發(fā)生的初期，查出設(shè)備的缺陷所在。

1.時域分析方法25時間序列分析方法。它是根據(jù)所研究系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)建立時間序列模型，用這個模型來分析數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，進而研究產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的系統(tǒng)狀態(tài)和特性，以模型參數(shù)作為特征矢量來判別故障類型。2.頻域分析方法FFT分析是一種最常用的頻域分析方法，它在設(shè)備的故障診斷中應(yīng)用十分廣泛，目前已經(jīng)有一些成熟的頻譜分析儀器。例如當齒輪、軸承出現(xiàn)故障時，通過FFT分析，提取齒輪、軸承振動信號的特征頻率，從而進行故障診斷。時間序列分析方法。它是根據(jù)所研究系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)建立時間序列模263.時-頻分析方法小波分析在高頻段具有高的時間分辨率和低的頻率分辨率，在低頻段具有低的時間分辨率和高的頻率分辨率。它具有良好的時-頻局部化特性，可以準確地抓住瞬變信號的特征，也能對信號中的低頻緩變趨勢進行估計。所以，近年來小波分析方法在設(shè)備工況監(jiān)測與故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。例如根據(jù)信號小波變換結(jié)果中極大值點的位置，確定信號發(fā)生突變的時刻或空間位置，推斷故障發(fā)生的部位；應(yīng)用小波變換計算信號突變點的奇異性指數(shù)，來區(qū)分不同的故障類別。此外，小波分析還可以用作信號的小波去噪，濾去干擾信號。小波包分析與小波分析相比，頻帶細化為子頻帶，從而進一步提高了時-頻分辨率。小波包分析也已在設(shè)備工況監(jiān)測與故障診斷中得到了較好的應(yīng)用。

3.時-頻分析方法27（三）基于知識的故障診斷方法隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，故障診斷和健康診斷方法已經(jīng)由故障樹、對比分析法、邏輯判斷法等傳統(tǒng)診斷方法，發(fā)展到基于灰色理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息融合等智能化診斷方法。小波分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，即把小波函數(shù)作為神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)，將小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接融合，構(gòu)建成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為故障診斷和健康診斷開拓了新的思路。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于小波分析而建立的一類新型前饋網(wǎng)絡(luò)。由于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了小波變換良好的時頻局部化性質(zhì)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習功能，因而具有較強的逼近能力、容錯能力和模式分類能力。目前，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機械設(shè)備故障診斷中已有一些應(yīng)用。此外，多傳感器信息融合技術(shù)可以充分利用多個傳感器檢測到的信號，獲得更多的特征信息，并通過信息互補，避免了單一傳感器信息的局限性。實踐表明，多傳感器信息融合可以給出更可靠的結(jié)果，有效地提高了信息特征提取的準確性。所以，多傳感器信息融合技術(shù)在信息處理方面也有較多的應(yīng)用。

（三）基于知識的故障診斷方法28基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法。它是指計算機對采集的被診斷對象信息，綜合運用各種規(guī)則進行一系列的推理，必要時還可以在程序運行過程中向用戶索取信息，從而得到診斷結(jié)果。該方法在機械系統(tǒng)、電子系統(tǒng)及化工設(shè)備故障診斷等方面已有成功的應(yīng)用。但是，專家系統(tǒng)的應(yīng)用依賴于專家的領(lǐng)域知識獲取，而知識的獲取被公認為專家系統(tǒng)研究中的“瓶頸”問題。故障診斷專家系統(tǒng)可分為基于專家知識的第一類故障診斷專家系統(tǒng)和基于模型知識的第二類故障診斷專家系統(tǒng)?；谀：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是將模糊邏輯系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，充分吸收了兩者的優(yōu)點，既能處理專家知識和經(jīng)驗，又能通過自學習增強系統(tǒng)的判斷能力。基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法。它是指計算機對采集的被診斷對象信29基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。選擇合適的變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，然后將系統(tǒng)的檢測樣本輸入到訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)其輸出和已知故障類型的編碼進行比較，即可確定故障的類型?；诓淮_定理論的故障診斷方法?；诓淮_定理論的故障診斷方法主要有：基于模糊邏輯推理的故障診斷方法；基于灰色理論的故障診斷方法；基于D-S證據(jù)理論的故障診斷方法；基于粗糙集理論的故障診斷方法；基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理方法。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。選擇合適的變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的30混合型智能故障診斷方法。將兩種以上的智能診斷方法相結(jié)合，可構(gòu)成一個多方法相融合的混和系統(tǒng)。各種方法相互配合，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，以提高診斷系統(tǒng)的性能?；旌闲椭悄芄收显\斷方法。將兩種以上的智能診斷方法相結(jié)合，可構(gòu)31第一章緒論第一章緒論32設(shè)備故障是指“設(shè)備功能失?！保簿褪窃O(shè)備不能達到預期的工作狀態(tài)，無法滿足應(yīng)有的性能、功能。產(chǎn)生故障的原因通常是設(shè)備的構(gòu)造處于不正常狀態(tài)（劣化狀態(tài)）。判斷故障的準則是：在給定的工作狀態(tài)下，設(shè)備的功能與約束條件不能滿足正常運行或原設(shè)計期望的要求。故障診斷技術(shù)是一門集數(shù)理統(tǒng)計、力學、計算機工程、信號處理、模式識別、人工智能等多學科于一體的、生命力旺盛的新興學科。它是一種了解和掌握設(shè)備在使用過程中的工作狀態(tài)，確定其整體或者局部是否正常，及時發(fā)現(xiàn)故障及其原因，預報故障發(fā)展趨勢的技術(shù)。故障診斷的目的是保證可靠地、高效地發(fā)揮設(shè)備的應(yīng)有功能，其最根本的任務(wù)是通過監(jiān)測設(shè)備的信息來識別設(shè)備的工作狀態(tài)。設(shè)備故障是指“設(shè)備功能失?！保簿褪窃O(shè)備不能達到預期的工作狀33（1）故障的危害程度增大。一旦某一部件發(fā)生故障，就可能引起“鏈式反應(yīng)”，導致整個生產(chǎn)系統(tǒng)不能正常運行，從而造成巨大的經(jīng)濟損失，嚴重的設(shè)備故障還會造成災難性的事故和人員傷亡，產(chǎn)生不良的社會影響。例如，20世紀80年代，對全國14個省45個礦務(wù)局112個礦井抽樣調(diào)查，因礦井提升機發(fā)生故障引起停工停產(chǎn)，甚至造成人員傷亡的事故，共有126例，傷亡272人，經(jīng)濟損失達七千萬元。（2）設(shè)備的成本和維修費用激劇增加。美、日兩國企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的年平均維修費用分別占企業(yè)固定資產(chǎn)的4%～8.5%和2.6%～12%，而我國的這個比例為12%～25%。（1）故障的危害程度增大。一旦某一部件發(fā)生故障，就可能引起“34故障診斷技術(shù)的重要意義表現(xiàn)在以下三個方面：（1）從安全生產(chǎn)角度考慮，運用故障診斷技術(shù)可以快速、準確、及時地診斷是否出現(xiàn)故障，以及故障的類型、原因和部位，還能夠發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在危險，保證設(shè)備安全運行。（實例：趙固二礦風機）（2）從經(jīng)濟效益和社會效益角度考慮，盡管設(shè)備的故障診斷系統(tǒng)需要一定的初始投資，但是對于大型設(shè)備來說，投資與一次設(shè)備故障的損失相比要小得多。同時，故障診斷系統(tǒng)投入使用能夠保證安全生產(chǎn)、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，從而降低生產(chǎn)成本和維修費用，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟效益。例如，英國人1984年發(fā)表文章認為，對大型汽輪發(fā)電機組進行振動監(jiān)視，獲利與投資之比為17:1。（實例：梨園礦提升機）（3）從生產(chǎn)管理和維修管理角度考慮，運用故障診斷技術(shù)能積累原始資料、預測設(shè)備運行的趨勢，為生產(chǎn)和維修決策提供強有力的支持。故障診斷技術(shù)的重要意義表現(xiàn)在以下三個方面：35第一節(jié)故障診斷的基礎(chǔ)知識（掌握）

一、故障的分類1．按故障的性質(zhì)分類（1）人為故障（2）自然故障2．按故障產(chǎn)生的原因分類（1）先天性故障（2）使用性故障3．按故障發(fā)展速度分類（1）突發(fā)性故障（2）漸進性故障第一節(jié)故障診斷的基礎(chǔ)知識（掌握）一、故障的分類364．按故障持續(xù)時間分類（1）間斷性故障（2）持續(xù)性故障5．按故障的程度分類（1）局部故障（2）完全故障6．按故障造成的后果分類（1）一般故障（2）輕微故障（3）嚴重故障（4）惡性故障4．按故障持續(xù)時間分類37

二、狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的三個階段：狀態(tài)監(jiān)測、分析診斷、治理預防。（1）狀態(tài)監(jiān)測。狀態(tài)監(jiān)測是在設(shè)備運行中，對特定的特征信號進行檢測、變換、記錄、分析處理并顯示、記錄，是對設(shè)備進行故障診斷的基礎(chǔ)工作。（2）分析診斷。分析診斷實際上包括兩方面的內(nèi)容：信號分析處理、故障診斷。信號分析處理的目的是把獲得的信息通過一定的方法進行變換處理，從不同的角度提取最直觀、最敏感、最有用的特征信息。分析處理可用專門的分析儀器或計算機進行。

二、狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)38圖譜識別巡回檢測設(shè)備傳感器信號采集、數(shù)據(jù)顯示分析處理、狀態(tài)識別故障診斷、決策運行維護停機檢修治理預防圖譜識別巡回檢測設(shè)備傳感器信號采集、數(shù)據(jù)顯示分析處理、狀39故障診斷是在狀態(tài)監(jiān)測與信號分析處理的基礎(chǔ)上進行的。故障診斷需要根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測與信號分析處理所提供的能反映設(shè)備運行狀態(tài)的征兆或特征參數(shù)的變化情況，有時還需要進一步與某些故障特征參數(shù)（模式）進行比較，以識別設(shè)備是運轉(zhuǎn)正常還是存在故障。若存在故障，則要診斷故障的性質(zhì)和程度、產(chǎn)生原因或發(fā)生部位，并預測設(shè)備的性能和故障發(fā)展趨勢。（3）治理預防。根據(jù)設(shè)備故障情況，治理預防措施行巡回監(jiān)測、監(jiān)護運行、立即停機檢修三種。故障診斷是在狀態(tài)監(jiān)測與信號分析處理的基礎(chǔ)上進行的。故40（4）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的區(qū)別與聯(lián)系。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷既有區(qū)別又有聯(lián)系，在生產(chǎn)實際中，有時又將二者統(tǒng)稱為設(shè)備故障診斷。實際上，沒有監(jiān)測就沒有診斷，診斷是目的，監(jiān)測是手段；監(jiān)測是診斷的基礎(chǔ)和前提，診斷是監(jiān)測的最終結(jié)果。（5）故障診斷方法的分類診斷對象：旋轉(zhuǎn)、往復、電氣設(shè)備、機械零件、工程結(jié)構(gòu)。診斷目的和要求：在線和離線、功能和運行、定期和連續(xù)、間接和直接、常規(guī)和特殊。診斷手段：振動、聲學、溫度、強度壓力等。診斷的完善程度：簡易、精密、系統(tǒng)綜合。辨識故障模式：統(tǒng)計識別、函數(shù)識別、邏輯識別、模糊識別、灰色識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（4）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的區(qū)別與聯(lián)系。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與41表1-1故障診斷方法分類分類依據(jù)分類內(nèi)容診斷對象①旋轉(zhuǎn)機械故障診斷②往復機械故障診斷③機械零件故障診斷④工程結(jié)構(gòu)故障診斷⑤電氣設(shè)備故障診斷診斷目的和要求①在線診斷和離線診斷②功能診斷和運行診斷③定期診斷和連續(xù)診斷④直接診斷和間接診斷⑤常規(guī)診斷和特殊診斷診斷手段（信號物理特性）①振動診斷②聲學診斷③溫度診斷④強度診斷⑤污染診斷表1-1故障診斷方法分類分類依據(jù)分類內(nèi)容診斷對象42診斷手段（信號物理特性）⑥光學診斷⑦電參數(shù)診斷⑧壓力診斷⑨金相診斷診斷方法的完善程度①簡易診斷②精密診斷③系統(tǒng)綜合診斷識別故障模式①統(tǒng)計識別診斷②函數(shù)識別診斷③邏輯識別診斷④模糊識別診斷⑤灰色識別診斷⑥神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別診斷診斷手段（信號物理特性）⑥光學診斷診斷方法的完善程度①簡易診43第二節(jié)故障診斷技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用（掌握）一、故障診斷的發(fā)展與應(yīng)用概況

1.國外故障診斷發(fā)展概況設(shè)備的故障診斷自有工業(yè)生產(chǎn)以來就已經(jīng)存在，不同的時期故障診斷具有不同的特點。在19世紀，設(shè)備的技術(shù)水平和復雜程度都很低，這一時期主要采用事后維修方式；進入20世紀后，設(shè)備的技術(shù)復雜程度有了提高，設(shè)備故障或事故對生產(chǎn)的影響顯著增加，這樣就出現(xiàn)了定期預防維修方式，故障診斷技術(shù)處于孕育時期。故障診斷主要依靠人工經(jīng)驗判斷，缺乏自動監(jiān)測技術(shù)。第二節(jié)故障診斷技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用（掌握）一、故障診斷的發(fā)展與44在20世紀60年以后，故障診斷技術(shù)真正作為一門學科發(fā)展起來。美國自1961年開始執(zhí)行阿波羅計劃后，出現(xiàn)了一系列因設(shè)備故障而造成的事故，導致1967年在美國國家宇航局（NASA）倡導下，創(chuàng)立了美國機械故障預防小組（MEPG），從事故障診斷技術(shù)的研究；英國在20世紀60～70年代，以Collacott為首的英國機器保健和狀態(tài)監(jiān)測協(xié)會最先開始研究故障診斷技術(shù)；日本的新日鐵自1971年開始研究故障診斷技術(shù)，1976年達到實用化程度。在20世紀60年以后，故障診斷技術(shù)真正作為一門學科發(fā)展起來。45目前，美國的診斷技術(shù)在航空、航天、軍事、核能等尖端部門處于世界領(lǐng)先地位；英國在摩擦磨損、汽車和飛機發(fā)電機監(jiān)測和診斷方面處于領(lǐng)先地位；日本的診斷技術(shù)在鋼鐵、化工和鐵路等部門處于領(lǐng)先地位。正是由于診斷技術(shù)能夠產(chǎn)生的巨大經(jīng)濟效益，因此故障診斷技術(shù)得到了迅速的發(fā)展，各種監(jiān)測和故障診斷的商業(yè)化產(chǎn)品不斷推出，如日本三菱公司的“旋轉(zhuǎn)機械健康管理系統(tǒng)”、美國西屋公司的“可移動診斷中心”、美國中心發(fā)電部的“透平監(jiān)視設(shè)備”和“試驗設(shè)備監(jiān)測”、美國ScientificAtlanta公司的CHAMMP6000監(jiān)測系統(tǒng)、美國Bently公司的7200、3300及3000系列和CSI公司的系列監(jiān)測儀器等設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷設(shè)備等。目前，美國的診斷技術(shù)在航空、航天、軍事、核能等尖端部462.國內(nèi)故障診斷發(fā)展概況我國在故障診斷技術(shù)方面起步較晚，1979年才初步接觸設(shè)備診斷技術(shù)，目前診斷技術(shù)在化工、冶金、電力等行業(yè)應(yīng)用較好。例如，哈爾濱工業(yè)大學研制的“微計算機機組狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)MMD-III”，西安交通大學開發(fā)的“大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備監(jiān)測及診斷系統(tǒng)”，東南大學研制的“MFD系列型高速離心壓縮機組工況監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”，重慶大學汽車學院故障診斷研究室研制開發(fā)的“DAS動態(tài)信號分析及故障診斷系統(tǒng)”，東北大學設(shè)備診斷工程中心研制的“軋鋼機狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”、“風機工作狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”等，為企業(yè)成功地解決了許多工程實際問題。故障診斷技術(shù)經(jīng)過30多年的研究與發(fā)展，已應(yīng)用于飛機自動駕駛、人造衛(wèi)星、航天飛機、核反應(yīng)堆、汽輪發(fā)電機組、大型電網(wǎng)系統(tǒng)、石油化工、飛機和船舶發(fā)動機、汽車、冶金設(shè)備、礦山設(shè)備和機床等領(lǐng)域。2.國內(nèi)故障診斷發(fā)展概況47從故障診斷系統(tǒng)和裝置的角度來看，故障診斷技術(shù)的發(fā)展可概括為以下4個階段：（1）以檢測儀表為主體的監(jiān)視診斷裝置。該類故障診斷裝置主要由傳感器和指示儀表箱組成，裝置本身沒有分析功能，主要依靠人工經(jīng)驗判斷。（2）檢測儀表配備軟、硬件分析系統(tǒng)或裝置。該類故障診斷裝置增加了頻譜分析儀等分析裝置，有時配備有計算機軟件分析系統(tǒng)。它雖然有助于診斷的準確性，但不能連續(xù)地自動分析和判斷，診斷決策仍需依賴于領(lǐng)域?qū)＜?。?）計算機輔助監(jiān)測診斷系統(tǒng)。該類故障診斷裝置主要由傳感器、接口裝置和計算機組成，通過對被測對象的實時監(jiān)測，根據(jù)專家系統(tǒng)自動診斷，從而提高了故障診斷的速度，在一定程度上可以實現(xiàn)無人值守，有利于預防突發(fā)性故障，是故障診斷技術(shù)的主要發(fā)展方向。（4）人工智能診斷系統(tǒng)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用，出現(xiàn)了人工智能診斷系統(tǒng)，它使計算機能夠模擬人的學習行為，通過長期對被測對象的監(jiān)測和自學習，增強對設(shè)備工況的預測能力，提高決策的準確性。這將使故障診斷技術(shù)達到一個新境界。從故障診斷系統(tǒng)和裝置的角度來看，故障診斷技術(shù)的發(fā)展可概括48二、故障診斷的主要內(nèi)容及環(huán)節(jié)

故障診斷技術(shù)的環(huán)節(jié)和流程特征向量決策輸出信號處理及分析信號特征提取

診斷方法機理研究二、故障診斷的主要內(nèi)容及環(huán)節(jié)故障診斷技術(shù)的環(huán)節(jié)和流程特征決49三、機理研究機理研究的目的是了解健康狀況下降的規(guī)律及故障形成的過程，掌握其內(nèi)在本質(zhì)及特征。其研究方法依賴于許多相關(guān)的基礎(chǔ)學科，需要建立恰當?shù)臄?shù)學模型，求出模型的解析解或近似解，從中總結(jié)出一般性的規(guī)律。針對變頻調(diào)速系統(tǒng)而言，它主要由變頻調(diào)速設(shè)備、電動機、機械傳動裝置等三大部分組成。所以，國內(nèi)外學者對其機理的研究也大體分為以下三個方面：變頻調(diào)速設(shè)備的元器件損壞、參數(shù)漂移、老化等因素對其故障或健康狀況下降影響的研究；電動機的定子、轉(zhuǎn)子和軸承等部件的故障或健康狀況下降的研究；機械傳動裝置的齒輪和軸承等部件的故障或健康狀況下降的研究。三、機理研究501.電動機的故障機理研究電動機的常見故障從故障部位上可分為定子故障、轉(zhuǎn)子故障和軸承故障等。定子故障主要是定子繞組故障，如匝間短路、相間短路和單相對地短路等，這類故障可以通過三相電流之間的相位差來判斷。鼠籠式異步電動機的轉(zhuǎn)子故障主要是轉(zhuǎn)子斷條、氣隙偏心和轉(zhuǎn)子不平衡，這類故障可以通過定子電流分析和振動信號分析來診斷故障。1.電動機的故障機理研究512.機械傳動裝置的故障機理研究機械傳動裝置的故障診斷主要是通過設(shè)備振動信號和運行噪聲的處理與分析來完成的，其中齒輪和軸承的故障是最常見的故障。齒輪因制造誤差、裝配不當或在不適當?shù)臈l件下使用，會發(fā)生損傷。常見的損傷有齒的斷裂和磨損、齒面疲勞和塑性變形等。軸承故障主要是因負載過重、潤滑不良或異物進入等原因，引起的軸承磨損、疲勞剝落、腐蝕、塑性變形、碎裂和膠合等故障。2.機械傳動裝置的故障機理研究523.變頻調(diào)速系統(tǒng)的故障機理研究由于變頻調(diào)速系統(tǒng)增加了變頻器這一主要部件，而變頻器自身十分復雜，所以，變頻調(diào)速系統(tǒng)的故障診斷增加了變頻器故障診斷的內(nèi)容，故障類型更多。對于一些顯而易見的故障，如短路、過電流、過電壓、電源嚴重不對稱等，其故障機理比較簡單，這些故障的診斷也比較容易。變頻器自身一般都具有較完善的保護裝置和自檢功能，可以實現(xiàn)關(guān)鍵元器件的監(jiān)測，診斷元器件是否出現(xiàn)損壞性故障。然而，對于元器件的參數(shù)漂移、工作不可靠、變頻器性能劣化等潛故障，其特征往往不明顯，卻能夠影響系統(tǒng)的性能，并且可能會逐漸導致嚴重故障的發(fā)生。

3.變頻調(diào)速系統(tǒng)的故障機理研究53四、故障診斷方法故障診斷方法通常分為：基于解析模型的診斷方法、基于信號分析與處理的診斷方法和基于知識的診斷方法三大類。（一）基于解析模型的故障診斷方法基于解析模型的故障診斷方法是最早的一種故障診斷方法，其主要思想是根據(jù)組成系統(tǒng)的元件與元件之間的連接，建立待診斷系統(tǒng)模型，這種模型通常用一階邏輯語句來描述。根據(jù)系統(tǒng)的邏輯模型以及系統(tǒng)的輸入，能夠通過邏輯推理推導出系統(tǒng)在正常情況下的預期行為。觀測到的系統(tǒng)實際行為與系統(tǒng)預期行為有差異，說明系統(tǒng)存在故障，利用邏輯推理也能夠確定引發(fā)故障的元件集合。該方法主要包括基于狀態(tài)估計的故障診斷方法、基于參數(shù)估計的故障診斷方法和基于一致性檢驗的故障診斷方法。四、故障診斷方法54（二）基于信號分析與處理的故障診斷方法目前，頻譜分析、相關(guān)分析、傳遞函數(shù)分析、時間序列分析、倒譜分析、小波分析和小波包分析等信號處理方法，已在設(shè)備工況監(jiān)測與故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用。上述方法也將在健康診斷中得到廣泛應(yīng)用，尤其是小波分析和小波包分析。小波分析具有良好的時-頻局部化特性，可以準確地抓住瞬變信號的特征，也能對信號中的低頻緩變趨勢進行估計，而小波包分析在各頻段均具有較高的時間分辨率和頻率分辨率。所以，小波分析和小波包分析在故障信息特征提取中應(yīng)用得十分頻繁。（二）基于信號分析與處理的故障診斷方法551.時域分析方法統(tǒng)計分析方法是一種傳統(tǒng)的時域分析方法，常用的指標有：峰值、均值、均方根值、方差、歪度和峭度等。例如，峭度指標對信號的沖擊特性比較敏感，常用于滾動軸承的故障診斷。相關(guān)分析方法。它在系統(tǒng)的振源識別和故障診斷中有著廣泛地應(yīng)用。例如，在用噪聲診斷設(shè)備的故障時，正常狀態(tài)下設(shè)備的噪聲是無序的隨機信號，具有較寬而均勻的頻譜，但當設(shè)備工作狀態(tài)不正常時，噪聲將出現(xiàn)有規(guī)則的、周期性的脈沖，采用自相關(guān)分析方法對設(shè)備的噪聲進行分析，可以在故障發(fā)生的初期，查出設(shè)備的缺陷所在。

1.時域分析方法56時間序列分析方法。它是根據(jù)所研究系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)建立時間序列模型，用這個模型來分析數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，進而研究產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的系統(tǒng)狀態(tài)和特性，以模型參數(shù)作為特征矢量來判