鄒 芳
(臺州方林汽車檢測有限公司,浙江臺州 318000)
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機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀及趨勢
鄒芳
(臺州方林汽車檢測有限公司,浙江臺州318000)
摘要:現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中機械設(shè)備得到普遍應(yīng)用,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展對于現(xiàn)代工業(yè)化生產(chǎn)能夠起到重要的保障作用,也能夠保障宏觀經(jīng)濟的安全運轉(zhuǎn)。因此,對機械設(shè)備故障診斷技術(shù)進(jìn)行研究既具有重要的理論意義,也具有重要的現(xiàn)實意義。
關(guān)鍵詞:機械設(shè)備;故障診斷技術(shù);現(xiàn)狀及趨勢
隨著生產(chǎn)力的解放和科技水平的不斷提高,現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中機械設(shè)備也得到越來越普遍的應(yīng)用,其自動化水平越來越高,設(shè)備構(gòu)造越來越精細(xì)化和復(fù)雜化。在現(xiàn)代工業(yè)中,由于機械設(shè)備的使用,勞動力得到了極大解放,生產(chǎn)效率也大大提升,對整個經(jīng)濟、社會發(fā)揮著無可替代的作用。而與機械設(shè)備的廣泛應(yīng)用相伴隨的是機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展。機械設(shè)備經(jīng)過長時間、不間斷的運轉(zhuǎn),難免會出現(xiàn)磨損、變形、斷裂、腐蝕等一系列問題,如果這些隱患得不到及時的發(fā)現(xiàn)和處理,就會使設(shè)備出現(xiàn)故障,影響機器的運轉(zhuǎn),導(dǎo)致機械設(shè)備自身的損壞,甚至?xí)?dǎo)致出現(xiàn)重大事故和損失。機械設(shè)備故障診斷技術(shù)對現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)具有非常重要的作用,能夠檢測機械設(shè)備的運行情況及自身狀況,及時發(fā)現(xiàn)可能存在的故障隱患,并分析診斷故障產(chǎn)生的原因,提出有效地解決辦法排除故障,從而保障機械設(shè)備的運轉(zhuǎn),確保生產(chǎn)安全,提高經(jīng)濟效益。甚至從更宏大的角度來說,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展對于現(xiàn)代工業(yè)化生產(chǎn)能夠起到重要的保障作用,也能夠保障宏觀經(jīng)濟的安全運轉(zhuǎn)。因此,對機械設(shè)備故障診斷技術(shù)進(jìn)行研究即具有重要的理論意義,也具有重要的現(xiàn)實意義。本文將就機械設(shè)備故障的發(fā)展歷史、診斷技術(shù)及發(fā)展趨勢進(jìn)行梳理和分析探討。
從定義上來講,機械設(shè)備故障診斷全稱為狀態(tài)檢測與故障診斷,其主要內(nèi)容有二:檢測設(shè)備運行狀態(tài)、分析診斷設(shè)備故障。其作為一種技術(shù),是現(xiàn)代化生產(chǎn)的產(chǎn)物,自工業(yè)化生產(chǎn)出現(xiàn)以來就存在,它是隨著機械設(shè)備的管理和維修所發(fā)展起來的,而其作為一門學(xué)科,則是20世紀(jì)60年代以后才逐漸形成的。機械設(shè)備故障診斷技術(shù)最早開始被研究是從美國開始的。20世紀(jì)60年代美國的阿波羅計劃出現(xiàn)了一系列設(shè)備故障,為此他們成立了“美國機械故障預(yù)防小組(MFPG)”,專門負(fù)責(zé)研究和開發(fā)機械設(shè)備故障診斷技術(shù)。1972年,德國大眾公司率先發(fā)明了微機診斷系統(tǒng),其后又研制成功了車輛設(shè)備診斷用傳感器和連接器,對診斷設(shè)備的制造起到了巨大的推進(jìn)作用。另外,在隨后的二三十年里,美國哈米爾頓標(biāo)準(zhǔn)公司、美國通用公司、福特汽車公司、日本豐田公司、日產(chǎn)公司等都研發(fā)了獨特的機械設(shè)備故障診斷設(shè)備,極大的推動了機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展。而我國對于機械設(shè)備故障診斷的研究和應(yīng)用開始于1983年,并隨即在冶金、化工、航空等制造行業(yè)得到了迅速推廣和廣泛應(yīng)用,產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟價值和社會效益。
隨著科技水平尤其是計算機技術(shù)的不斷提高,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)也獲得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。其發(fā)展到今天,已經(jīng)成為一門較為完整的、獨立的、跨學(xué)科的新興的綜合性工程學(xué)科。它以檢測設(shè)備運行狀態(tài)和分析診斷設(shè)備故障為主要內(nèi)容,以可靠性理論、信息論、系統(tǒng)論、控制論為理論基礎(chǔ),以計算機和現(xiàn)代化儀器為手段,以建立新的維修體系和探索各種診斷對象的特殊規(guī)律為目標(biāo),從而日益成為一門熱點學(xué)科。經(jīng)過多年的研究和發(fā)展,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中,甚至在航天飛機、人造衛(wèi)星、核反應(yīng)堆、飛機自動駕駛等高精尖領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。
盡管機械設(shè)備故障診斷技術(shù)已經(jīng)取得了巨大的發(fā)展進(jìn)步,但是我們必須要承認(rèn),其作為一門新興學(xué)科,在很多方面還尚不完善,具體來說,表現(xiàn)在以下幾個方面:一是發(fā)展存在一定程度的不平衡。不同類型的機械設(shè)備其相應(yīng)診斷技術(shù)的發(fā)展程度不盡相同,如旋轉(zhuǎn)式機械設(shè)備的故障診斷及實踐相對比較成熟,而往復(fù)式機械設(shè)備的故障診斷理論及實踐還有待于提高。二是機械設(shè)備故障診斷儀器與測量分析儀器往往是脫離的,沒有很好的聯(lián)合。如放大儀、傳感器、頻譜儀等便攜式設(shè)備往往只是分析系統(tǒng),而沒有對設(shè)備進(jìn)行診斷和特征數(shù)據(jù)收集的功能。而高端的設(shè)備則多維專用的、固定的,服務(wù)對象固化,應(yīng)用范圍不廣。三是針對現(xiàn)場的設(shè)備故障診斷系統(tǒng)尚不完善,簡易儀表單一、精度低,而精密分析儀價格昂貴、專業(yè)程度高,操作難度大。
機械設(shè)備故障診斷技術(shù)取得了巨大的成就,也存在著若干不足。但是,我們可以預(yù)見,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)在未來有著十分廣闊的前景,其將為人類社會的技術(shù)進(jìn)步提供充分地保障和推動力,而同時,科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步也能夠反過來推動機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。
機械故障診斷經(jīng)過30多年的發(fā)展已經(jīng)初步形成了較為完整的學(xué)科體系,其相關(guān)研究也漸趨豐富。從技術(shù)手段的角度來說,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)以油樣分析、振動診斷、無損探傷及溫度檢測為主要檢測手段。其中,振動診斷憑借越來越發(fā)達(dá)的計算機技術(shù),發(fā)展最為成熟,所涉及領(lǐng)域面最廣、理論基礎(chǔ)更雄厚,研究成果更豐碩。在對振動信號的分析處理上,既有傳統(tǒng)的時頻域分析、統(tǒng)計分析、參數(shù)辨識、時序模型分析等分析方法,也得益于科技的發(fā)展出現(xiàn)了新式的三維全息譜分析、倒譜分析、軸心軌跡分析、頻率細(xì)化技術(shù)、共振解調(diào)分析、小波變換等等更加多樣的分析手段。
而隨著技術(shù)的發(fā)展,人工智能逐漸在機械設(shè)備故障診斷中嶄露頭角,為機械故障診斷注入了新的活力,而在人工智能領(lǐng)域也出現(xiàn)了一個新的研究熱點,即機械故障診斷領(lǐng)域中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,雖然目前該研究還大多處于實驗室階段,但是其發(fā)展前景非常樂觀。另外,在人工智能方面的專家系統(tǒng)也是該領(lǐng)域最顯著的成就之一,在理論上和實踐上都取得了極大發(fā)展。其主要內(nèi)容包括診斷知識的表達(dá)、診斷推理方法、診斷知識的獲取等。傳統(tǒng)的基于模型的故障診斷技術(shù)對模型有著高度的依賴性,而基于專家系統(tǒng)的診斷方法則有了很大的改進(jìn),其有效地擺脫了對模型的高度依賴,其有效性和可行性都得到了很好的驗證,成為機械設(shè)備故障診斷的一個有效方法。近年來,學(xué)術(shù)界和應(yīng)用界都開始探索把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合,試圖打造一個結(jié)合二者優(yōu)勢,彌補二者缺陷的神經(jīng)系統(tǒng)專家系統(tǒng)。
如今,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)作為一門學(xué)科獲得了前所未有的發(fā)展,其相應(yīng)的診斷理論和方法日益豐富和完善,在實踐中也深入到了現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。從學(xué)科發(fā)展角度來講,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)應(yīng)該要更加注重對故障機理和特性進(jìn)行研究,使其具有先進(jìn)性,從而從理論上指導(dǎo)故障診斷,而各種理論和方法要不斷地創(chuàng)新,并且能夠及時、深入的應(yīng)用到實踐中去。另外,要不斷加強與深化故障診斷的各種理論與方法技術(shù)的相互融合、相互滲透,使二者能夠產(chǎn)生“1+1>2”的效果,不斷地擴展故障診斷技術(shù)的應(yīng)用范圍,豐富故障診斷技術(shù)及可檢測故障的內(nèi)容,將故障的檢測診斷與故障的管理、保養(yǎng)、維修緊密結(jié)合起來。
機械設(shè)備故障診斷方法經(jīng)歷了從一斷臆斷到智能、從簡易到精密、從單機到網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程。針對機械設(shè)備故障診斷的方法,有很多的分類標(biāo)準(zhǔn),目前來講,主流的分類是將其分為基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法和基于非模型的故障診斷方法這兩類,這種分類方法主要是以系統(tǒng)采用的決策方法和特征描述為標(biāo)準(zhǔn)而進(jìn)行劃分的。
(1)基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的診斷方法。這種診斷方法是利用一種構(gòu)造觀測器,其主要作用是將系統(tǒng)輸出進(jìn)行估計,并把系統(tǒng)輸出的實際測量值與估計的結(jié)果進(jìn)行對比,通過對比就可以得知設(shè)備的運行情況以及故障的相關(guān)信息。該方法的指導(dǎo)思想是現(xiàn)代控制理論和優(yōu)化方法,其運行基礎(chǔ)是系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,通過構(gòu)造觀測器、濾波器、等價空間方程以及參數(shù)辨識和模型估計等方法來進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的比較分析,產(chǎn)生殘差,然后在用一定的準(zhǔn)則對殘差進(jìn)行評價,得出結(jié)果?;谙到y(tǒng)數(shù)學(xué)模型的診斷方法有效地結(jié)合了控制系統(tǒng),能夠為機械設(shè)備的運行檢測、設(shè)備管理、問題修復(fù)以及容錯控制提供數(shù)據(jù)參考和解決問題的前提條件。
(2)基于非模型的故障診斷方法。這種故障診斷方法目前應(yīng)用較為廣泛,其也發(fā)展出多種形式。一是基于可測信號處理的方法,常用的有頻譜分析、功率分析、概率分析、相關(guān)分析等,其主要原理是將系統(tǒng)輸出的頻率、相位、幅值等數(shù)據(jù)與故障源的輸出進(jìn)行相關(guān)性分析,從而確定是否具有故障及故障的形式。二是基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法,該方法與以往的以數(shù)據(jù)為處理對象不同,其目標(biāo)是獲取、處理和利用專家的知識,注重知識表示和推理方法,其結(jié)構(gòu)可概括為:知識+推理=專家系統(tǒng)。三是基于故障模式識別的方法,這是一種靜態(tài)的診斷方法,其核心技術(shù)是模式識別技術(shù),通過對故障模式特征量的選擇和提取來確定故障。四是基于故障樹分析法的診斷方法,故障樹分析法又稱為失效樹分析法,它以事件為中心,采用演繹分析方法,將系統(tǒng)不希望發(fā)生的事件(故障)作為分析目標(biāo),分析各種事件及其原因,并按照層級推理下去,并將其邏輯關(guān)聯(lián)用樹狀的形式畫出,從而形成一個樹狀的邏輯結(jié)構(gòu)圖,能夠?qū)ο到y(tǒng)故障和各種事件原因進(jìn)行詳細(xì)的劃分。五是基于模糊數(shù)學(xué)的故障診斷方法,其核心是利用征兆來診斷故障,這種故障的征兆則用隸屬度來描述,故障狀態(tài)和征兆之間存在著映射關(guān)系,但是這種關(guān)系具有一定的模糊性,所以往往依據(jù)模糊邏輯合成算法,同時使用經(jīng)驗判斷以及模糊統(tǒng)計矩陣,然后再進(jìn)行機械設(shè)備故障的模糊綜合評判。六是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷段方法,該方法具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力,適用于處理不精確和模糊的信息。
(1)不解體化。機械設(shè)備故障診斷技術(shù)將通過對可預(yù)埋在發(fā)動機內(nèi)的傳感器的研究和開發(fā),來進(jìn)行不解體檢測的研究。其中美國、日本等國家取得了較為先進(jìn)的成果。他們通過在發(fā)動機內(nèi)預(yù)埋一種超薄型傳感器,主要功能是可以檢測發(fā)動機的溫度以及主要部件的配合間隙,從而診斷可能的故障。另外,發(fā)動機的轉(zhuǎn)速波動也是體現(xiàn)故障的一個重要指標(biāo),一些國家則研制了光纖傳感器,專門用來檢測這一指標(biāo)。
(2)高精度化。高精度化是指在處理信號技術(shù)的時候,通過一定的方法,來提高信號分析的信噪比。一般來講,高精度化可以從以下幾個方面來理解。一是小波理論,一些復(fù)雜的運動系統(tǒng)如柴油機等,其信號往往是瞬態(tài)的、突變的、非平穩(wěn)的,高精度化就是可以用小波理論來分析處理這些信號,來極大的提高其信號的分辨率。二是分形幾何,其認(rèn)為分形具有不必是整數(shù)的分形維數(shù),傳統(tǒng)的幾何方法依靠的是整數(shù)維數(shù),而分形幾何則將其擴展成了連續(xù)正數(shù),這種方法在處理瞬態(tài)的、突變的、非平穩(wěn)的信號上也有廣闊前景。三是全息譜分析方法,這往往應(yīng)用在振動信號的處理上,它將幅、頻、相三者結(jié)合起來,而普通付氏譜往往只考慮幅和頻,因此,該方法能夠有效彌補這一不足,在對振動信號的獲取上更加全面,更加系統(tǒng)。
(3)智能化。所謂智能化,是指一套能夠自動完成數(shù)據(jù)處理、分析、故障識別等一系列工作的開發(fā)型專家系統(tǒng)。機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的智能化能夠大大減輕診斷工作量,也能夠大大提升機械設(shè)備故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。而要建立故障診斷專家系統(tǒng),必須要對機械設(shè)備故障的形成機理進(jìn)行細(xì)致的研究分析,讓系統(tǒng)的知識庫不斷充實完善起來,從而能夠擺脫制約專家系統(tǒng)發(fā)展的瓶頸,使其能夠更好、更有效地發(fā)揮作用。另外,機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的智能化還需要把模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與專家系統(tǒng)相結(jié)合,讓模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織以及聯(lián)想等智能化功能,從而推動機械設(shè)備故障診斷系統(tǒng)的自我發(fā)展和完善。而機械設(shè)備故障診斷系統(tǒng)也逐漸從集中式發(fā)展為分布式,通過系統(tǒng)軟硬件生產(chǎn)設(shè)計的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化,來縮短機械設(shè)備故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)周期,大大地提高其可靠性。
(4)網(wǎng)絡(luò)化。機械設(shè)備故障診斷技術(shù)在新世紀(jì)要取得長足的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)化是一個無法回避的重要方面。計算機技術(shù)及通訊技術(shù)的飛速發(fā)展使得機械設(shè)備故障診斷技術(shù)網(wǎng)絡(luò)化成為可能。如今各種通訊手段已經(jīng)連接成為一個網(wǎng)絡(luò),憑借這種網(wǎng)絡(luò),能夠有效聯(lián)系多個故障診斷系統(tǒng),使相互之間的信息、資源共享成為可能,這也有助于提升機械設(shè)備故障診斷的質(zhì)量。另外,由故障診斷系統(tǒng)與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成的網(wǎng)絡(luò)也具有非常重要的作用,它能夠?qū)C組實施有效地管理,對企業(yè)來說,這樣既能夠減少其設(shè)備投資,也能夠提高設(shè)備利用率,甚至還可以與企業(yè)的MIS系統(tǒng)相聯(lián)結(jié),促進(jìn)企業(yè)管理的一體化和現(xiàn)代化。
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Current Situation and Trend of Machinery Fault Diagnosis Technology
ZOU Fang
(Fanglin Automobile Detection CO.,LTD.,Taizhou,Zhejiang 318000,China)
Abstract:The application of Machinery and equipment is more and more wide in modern industry production,the development of mechanical equipment fault diagnosis technology can guarantee the smooth operation of macro economy.Thus,the study of mechanical equipment fault diagnosis technology has important theoretical significance as well as important practical significance.
Key words:mechanical equipment;fault diagnosis technology;current situation and trend
作者簡介:鄒芳,主要研究方向:機械。
收稿日期:2016-01-11
中圖分類號:TH165.3
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:2095-980X(2016)02-0008-03