焦健

摘 要：現(xiàn)階段的工業(yè)生產(chǎn)中離不開機(jī)械設(shè)備檢測診斷技術(shù)，各種機(jī)械設(shè)備的更新與應(yīng)用，傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)已經(jīng)不能有效適用于較為復(fù)雜的系統(tǒng)故障診斷，智能故障診斷技術(shù)作為一種新興的診斷技術(shù)被廣泛應(yīng)用。本文對我國機(jī)械故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀進(jìn)行了簡單的分析，并進(jìn)一步研究了機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的未來發(fā)展情況。

關(guān)鍵詞：機(jī)械設(shè)備；智能診斷技術(shù)；應(yīng)用現(xiàn)狀；未來發(fā)展

科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械設(shè)備系統(tǒng)也更加復(fù)雜，機(jī)械設(shè)備的自動化水平得到了提升，在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的影響力也越來越大。相對應(yīng)的機(jī)械設(shè)備故障診斷的難度也越來越大，機(jī)械設(shè)備在運行的過程中發(fā)生任何故障都可能給企業(yè)與社會造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至還可能引發(fā)人員傷亡，造成非常惡劣的影響。對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行檢測，對故障進(jìn)行早期診斷，尋找機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障的原因，并采取措施進(jìn)行解決，能夠保障機(jī)械設(shè)備安全、有效的運行。面對越來越復(fù)雜的機(jī)械設(shè)備，傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的應(yīng)用受到了一定的限制，智能故障診斷技術(shù)在機(jī)械設(shè)備的故障診斷中的應(yīng)用越來越廣泛。本文對機(jī)械故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了如下分析，希望能夠促進(jìn)機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)更好的應(yīng)用。

1 機(jī)械故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀分析

在機(jī)械故障診斷系統(tǒng)研究方面，國外已經(jīng)取得了較為成熟的成果，且在產(chǎn)品中的應(yīng)用較為廣泛。國內(nèi)對機(jī)械故障診斷技術(shù)的研究相對較晚，但是發(fā)展較為迅速。近幾年我國在機(jī)械故障診斷理論與方法的研究方面取得了很大的成就。在實際應(yīng)用方面，也取得了一定的成就，例如：三一重工研究院，應(yīng)用地理信息技術(shù)、無線通訊技術(shù)、衛(wèi)星定位技術(shù)實現(xiàn)了對工程機(jī)械遠(yuǎn)程檢測、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)采集等。

2 機(jī)械設(shè)備故障智能診斷方法

2.1 故障樹診斷方法

故障樹是從最不希望發(fā)生的部分進(jìn)行研究，根據(jù)一定的邏輯關(guān)系進(jìn)行逐層細(xì)化，對故障形成原因進(jìn)行推理，找出發(fā)生故障的根本原因以及故障的發(fā)生幾率。將導(dǎo)致故障的原因和故障繪制成圖表，能夠直觀地將系統(tǒng)各種因素、元部件之間的作用關(guān)系進(jìn)行反映。該方法具有診斷快速、方法直觀的特點，但是容易受到主觀因素的影響，診斷結(jié)果對故障樹信息的完整性與正確性依賴較大，且不能對預(yù)知故障進(jìn)行診斷。

2.2 故障診斷專家系統(tǒng)

該系統(tǒng)是一種基于知識的人工診斷系統(tǒng)，借助大量的推理方法與專家知識對實際問題進(jìn)行求解。故障診斷專家系統(tǒng)是一種應(yīng)用最廣泛、研究最多的診斷技術(shù)，在很難建立數(shù)學(xué)模型以及沒有精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng)中較為實用。該系統(tǒng)存在的主要問題有運行速度緩慢、知識獲取困難。應(yīng)用信號處理技術(shù)和傳感技術(shù)對診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行研發(fā)，實現(xiàn)了將現(xiàn)代科學(xué)的思維方式和豐富經(jīng)驗的結(jié)合，目前是故障診斷技術(shù)未來發(fā)展的主要方向。

2.3 基于模糊數(shù)學(xué)的故障診斷

工程機(jī)械狀態(tài)信號的傳播途徑較為復(fù)雜，特征參數(shù)與故障之間的關(guān)系較為模糊，價值邊界條件運行工況存在多變性，因此故障原因與故障征兆之間很難建立精確的對應(yīng)關(guān)系，應(yīng)用傳統(tǒng)的二值邏輯是不適用的，所以選擇適用隸屬度函數(shù)對該癥狀的傾向性進(jìn)行描述?；谀：龜?shù)學(xué)的故障診斷是通過部分癥狀，借助隸屬度函數(shù)以及關(guān)系矩陣得到故障的原因，表示各種故障的傾向性，從而降低不確定因素給診斷工作增加的難度。但是復(fù)雜的診斷系統(tǒng)，建立隸屬度函數(shù)和正確的模糊規(guī)則的難度是很大的，并且會消耗大量的時間。

2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際上是一種信息處理系統(tǒng)，是模仿人腦工作的方式所設(shè)計的，其包含了大量的并行分布處理器。通過工程機(jī)械的各個系統(tǒng)進(jìn)行信息的提取，并通過訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)來確定故障的判決規(guī)則，從而實施故障診斷。在故障診斷中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在發(fā)生新故障以后通過自主學(xué)習(xí)對權(quán)值進(jìn)行不斷的調(diào)整，從而來提升故障檢測的正確率，降低誤報、漏報的發(fā)生幾率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的相似歸納、模式匹配以及聯(lián)想記憶的能力，能夠?qū)崿F(xiàn)征兆與故障間的非線性映射關(guān)系。對于多過程、多故障的機(jī)械設(shè)備、突發(fā)性故障以及其他故障，分析故障形成的原因和征兆間的關(guān)系，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解決是非常有效的。

3 機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的未來發(fā)展

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，信號分析方法也越來越多，工程機(jī)械故障診斷技術(shù)也開始向智能化、信息化進(jìn)行發(fā)展，未來機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的發(fā)展具有以下特點：

3.1 融合多傳感器數(shù)據(jù)

以后的工程機(jī)械會向自動化、復(fù)雜化、大型化進(jìn)行發(fā)展，因此需要對機(jī)械進(jìn)行全方位的維護(hù)，就必須對工程機(jī)械的狀態(tài)進(jìn)行全方面的了解。所以進(jìn)行故障診斷，可以應(yīng)用多個傳感器從多位置檢測，并按照一定的方法對信息進(jìn)行處理，融合最先進(jìn)的傳感技術(shù)，研發(fā)更先進(jìn)的檢測儀器與傳感器，實現(xiàn)對運行過程中機(jī)械的準(zhǔn)確、快速的檢測，來提高機(jī)械故障診斷的準(zhǔn)確性和診斷效率。

3.2 混合智能診斷技術(shù)

未來工程機(jī)械故障具有突發(fā)性、多樣性的特點，將多種不同的智能技術(shù)進(jìn)行有效的結(jié)合形成混合診斷系統(tǒng)，是未來智能故障診斷技術(shù)發(fā)展的又一明顯趨勢。

3.3 應(yīng)用最新的信號處理方法

傳統(tǒng)的故障診斷方法很難準(zhǔn)確、客觀地對未來工程機(jī)械運行過程中發(fā)生的故障進(jìn)行有效的診斷，應(yīng)用最新的信號處理方法，對非線性與非平穩(wěn)的信號進(jìn)行分析，具有顯著的優(yōu)勢。

3.4 遠(yuǎn)程故障診斷

對結(jié)構(gòu)復(fù)雜的機(jī)械進(jìn)行現(xiàn)場診斷的難度較多，且很多機(jī)械都位于工地，流動性強(qiáng)、分散型大，因此故障排除與診斷的難度較多，應(yīng)用遠(yuǎn)程監(jiān)測和故障診斷必將是機(jī)械故障智能診斷技術(shù)的發(fā)展方向。遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)將計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與故障診斷技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，在機(jī)械上安裝傳感器，建立監(jiān)測點，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，為遠(yuǎn)程故障診斷提供依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]王江萍，寧延平.機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)水平與發(fā)展預(yù)測[J].石油機(jī)械，2005，33（8）：71-74.

[2]楊光.機(jī)械設(shè)備故障的智能診斷及預(yù)測維修系統(tǒng)的研究[J].科學(xué)之友，2011，（30）：41-42.

（作者單位：中鐵十二局集團(tuán)）