摘要：“機械故障診斷技術與應用”是一門多學科交叉的課程，涉及多個領域的知識和技術，如機械工程、計算機科學、信號處理等。在生產系統(tǒng)中，機械故障診斷技術對于保證設備的安全穩(wěn)定運行至關重要。針對該課程傳統(tǒng)教學模式中無法與實際應用連接的問題，對該課程進行教學改革，利用PyQt5建立“機械故障診斷技術與應用”課程案例庫，通過人機交互的方式，用戶可以直觀了解到實際應用中信號分析和故障診斷方法的實現(xiàn)，提高學生的學習效果和興趣。

關鍵詞：故障診斷技術與應用；PyQt5；案例庫；教學改革

“機械故障診斷技術與應用”作為機械工程學科專業(yè)碩士的一門學位課程，旨在讓學生全面了解和掌握機械故障診斷的基本理論、方法和應用。該課程涵蓋了傳感器理論、數(shù)字信號處理、人工智能、計算機科學等多個領域，為學生提供了廣闊的學習視野和實際應用的機會［1］。通過這門課程的學習，學生可以深入了解機械故障診斷技術的發(fā)展趨勢和應用前景，掌握相關的理論知識和實踐技能，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎。

隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，故障診斷技術作為機械設備健康狀態(tài)運維的有效組成部分，已經成為保證生產系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行和提高產品質量的重要手段和關鍵技術［2］。特別是近年來，隨著傳感檢測技術、計算機技術、信號處理技術等領域的突破性進展，機械故障診斷技術從理論、方法到應用領域都發(fā)生了翻天覆地的變化［3］。這些技術的進步為機械故障診斷提供了更準確、高效的方法，使得故障診斷更加精確和及時，為生產系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行提供了有力保障。與此同時，為了滿足實踐性強并結合新理論、新方法及新的應用領域的要求，“機械故障診斷技術與應用”課程內容需要不斷更新和完善，注重跨學科整合和實踐應用，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和參與意識。

通過查閱國內外相關文獻發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的資料尤其是教材，一般比較側重理論講解，學生如果只借助紙質資料去學習，內容太抽象，對于一些復雜的概念、原理或操作過程，學生可能難以通過文字和圖片形成直觀的理解［4］。隨著教育教學現(xiàn)代化的發(fā)展，計算機輔助教學以其互動性強、資源共享等優(yōu)勢越來越受到國內外高校的歡迎［5］。

基于上述分析，本文開發(fā)了一個基于PyQt5的“機械故障診斷技術與應用”案例庫平臺，該平臺作為一款輔助教學工具，簡單易操作，便于學生系統(tǒng)、全面地掌握機械故障診斷技術的基本原理和典型算法。在講授式教學的基礎上，引入案例教學、討論式教學等多種教學，提高學生的學習興趣，進而提升教學質量，培養(yǎng)出更多具備實際應用能力的機械故障診斷技術人才。

一、案例庫的設計與實現(xiàn)

基于PyQt5的案例庫教學平臺是以“機械故障診斷技術與應用”課程理論為基礎，在平臺界面加入實踐教學的內容，案例庫教學平臺包含了信號分析方法與應用、故障識別兩大模塊的實踐教學內容，每個模塊包含2～3個案例。通過PyQt5中的QtDesigner來創(chuàng)建GUI登錄界面和主界面，在主界面創(chuàng)建一個Qmainwindow主窗口，分別在主窗口上創(chuàng)建菜單欄、工作區(qū)、狀態(tài)欄等部件，并通過代碼實現(xiàn)案例庫各部分功能。用戶通過點擊登錄，進入案例庫平臺的主界面進行相應的操作。所建立的案例庫平臺架構圖如圖1所示：

二、信號分析方法與應用模塊

信號分析方法與應用模塊中設置了典型信號及隨機信號的時域分析、頻域分析及時頻域分析三部分，各部分介紹如下：

（一）時域分析

信號是信息的承載方式，可以用一個或多個變量的函數(shù)在數(shù)學上進行表示。所建立的教學案例庫中，設置了正弦波、方波、鋸齒波、三角波等典型信號及隨機信號，用戶選擇相應信號后，通過手動輸入信號的幅值和頻率，即可在主界面得到相應的時域波形圖。時域分析子界面中，選擇相應信號即可顯示出其時域特征值，如圖2所示。

（二）頻域分析

頻域分析中包含了傅里葉變換、功率譜、倒頻譜三種頻域分析方法，以鋸齒波信號為例，其傅里葉變換的分析結果如圖3所示。

（三）時頻域分析

時頻域分析中包含了小波變換及希爾伯特黃變換兩種時頻分析方法，用戶可以通過輸入小波基函數(shù)直觀觀察到不同的小波基函數(shù)對信號分解的影響。以鋸齒波信號為例，其小波變換和希爾伯特黃變換的分析結果圖如圖4所示。

三、故障識別模塊

故障識別模塊中設置了齒輪振動檢測與診斷、軸承振動檢測與診斷與旋轉機械振動檢測與診斷三部分，以東南大學齒輪箱數(shù)據(jù)集為例分別對各部分進行介紹，該數(shù)據(jù)集包含兩個子數(shù)據(jù)集：齒輪數(shù)據(jù)和軸承數(shù)據(jù)。

（一）齒輪振動檢測與診斷

東南大學齒輪箱數(shù)據(jù)集中齒輪的運行狀態(tài)分為健康（Health）、齒面磨損（Surfacefault）、根部裂紋（Rootfault）、斷齒（Misstooth）、缺齒（Chippedtooth）五種。通過選擇相應的運行狀態(tài)，即可在主界面顯示出振動信號的時域波形圖。設置了聚類（Kmeans）、支持向量機（SVM）、卷積神經網絡（CNN）三種故障分類方法，對數(shù)據(jù)集進行分類展示，如圖5所示。

（二）軸承振動檢測與診斷

東南大學齒輪箱數(shù)據(jù)集中軸承的運行狀態(tài)分為健康（Health）、滾子故障（Ballfault）、內圈故障（Innerringfault）、外圈故障（Outerringfault）、混合故障（Combinationfault）五種，其時域波形圖及分類結果如圖6所示。

（三）旋轉機械振動檢測與診斷

該部分中用戶可以自主選擇想要分析的文件，輸入采樣頻率及采樣時間等參數(shù)即可繪制出所輸入振動信號的時域波形圖。輸入軸承的相關參數(shù)，即可將故障頻率計算結果顯示在主界面相應的結果框中，如圖7所示。

結語

本文利用Python強大的數(shù)值計算、數(shù)據(jù)分析能力，基于PyQt5設計了一款“機械故障診斷技術與應用”交互界面教學平臺，涵蓋了典型信號的分析與應用、旋轉機械振動檢測與診斷識別等功能。該教學平臺操作簡單、界面簡潔，具有良好的應用性和交互性，允許用戶通過自行修改相關參數(shù)，對振動信號進行可視化分析。該平臺不僅方便教學，也為旋轉機械故障診斷領域的學者提供了分析和解決問題的工具。

參考文獻：

［1］嚴?？担茗P星，盧少武，等.案例探究式教學在故障診斷課程中的應用［J］.大學教育，2019（09）：6769.

［2］徐臻琳.機械故障檢測診斷技術在機電設備管理中的應用分析［J］.內燃機與配件，2022（01）：162164.

［3］李云豪.人工智能在線監(jiān)測技術在煙草機械故障診斷中的應用［J］.科技資訊，2022，20（20）：912.

［4］陸安琴，秦嬋嬋，胡圣波，等.基于PyQt5的數(shù)字圖像處理實驗平臺設計［J］.電子元器件與信息技術，2021，5（02）：158161.

［5］王胤，楊慶.仿真教學系統(tǒng)在專業(yè)課程教學中的應用與探索［J］.教育現(xiàn)代化，2019，6（61）：165169.

基金項目：省級專業(yè)學位研究生教學案例（庫）立項建設項目，項目編號：KCJSZ2022039；中央引導地方科技發(fā)展資金項目（226Z1906G）；河北省高等學?？茖W技術研究項目（QN2023188）

作者簡介：崔彥平（1973—），男，漢族，河北石家莊人，教授，碩士研究生導師，主要從事檢測與故障診斷方面研究；崔素曉（1999—），女，漢族，研究生，主要從事信號處理與故障診斷方面研究；武哲（1986—），男，漢族，河北石家莊人，博士，講師，主要從事旋轉機械故障診斷方面研究；張琳琳（1988—），女，漢族，山東泰安人，博士，講師，主要從事材料與結構部件工程強度與可靠性分析方面研究；秦志英（1976—），女，漢族，河北石家莊人，博士，教授，機械系主任，主要從事系統(tǒng)動力學分析及設備智能管理與運維方面研究。