机械设备故障检测诊断技术的现状与发展_夏希楼
设备故障诊断技术的现状与发展
设备故障诊断技术的现状与发展摘要：随着我国经济的发展，机器得到广泛的应用。
机器故障诊断就是鉴别机器的状态是否正常，发现和确定故障的部位和性质，预报故障趋势并提出相应的对策。
机器的状态监测和故障诊断是随着现代化技术、经济高速发展而出现的一门新型技术学科，其目的在于提高机器的可靠性，延长使用寿命，降低设备全寿命周期费用。
本文首先对系统故障诊断的过程与实质进行了概述，详细探讨了设备故障诊断的常用技术方法，旨在提高机器的可靠性，延长使用寿命。
关键词：设备故障；诊断技术；现状与发展设备故障诊断技术是一门了解和掌握设备在使用过程中的工作状态，确定其整体和局部是否正常，早期发现设备的故障及其产生原因，能够预报故障发展趋势的技术。
它一直与设备维修紧密联系，与维修发展阶段对应经历了事后维修阶段、预防维修阶段、状态监测阶段和的智能管理阶段。
由于它具有保障生产正常运行、防止突发事故、节约维修成本等显著特点，在现代化大生产中发挥着重要作用，越来越受到人们普遍重视。
人们投人大量精力进行研究，设备故障诊断技术取得了很大的进展：探索出一系列新的理论方法与技术应用于实际，增加了对设备故障判断的效率，奠定了对设备实施故障诊断分析与修复的坚实基础，产生了明显的经济效益和社会效益。
进行设备故障诊断技术的研究对军队实现现代化建设具有重要意义。
军队装备现代化、作战能力提高对军队装备的设计与制造、故障的诊断与修复等关键课题提出了更高的要求。
1 系统故障诊断的过程与实质机械故障诊断是多学科交叉的实用性技术，它包括以下四个环节：1.1信号采集。
这一步主要和监测技术、传感器技术及电子技术有关。
目前已有多种方法，如按信号测取方式不同，可将故障诊断分为振动、声学、温度、铁谱分析、压力、电参数、表面形貌、污染物和光学振动等。
1.2信号的处理变换及特征提取分析。
主要依靠数学工具，如FFT，Z变换、小波变换、相关函数及功率谱等信号处理技术，熵谱分析、J散度、学习子空间法及主分量分析等特征提取分析技术。
机械设备故障智能诊断技术的现状与发展
车辆工程技术69机械电子1 引言 机械设备发生故障表示机械系统中至少有某一个关键性能或设备参数超出了正常工作时的限度，导致机械设备无法正常完成指定功能的情况。
对机械设备的故障诊断就是通过利用不同检查验证方式对设备进行测试，以发现其系统或零部件上存在的问题。
故障诊断首先要确定机械设备是否发生故障，然后通过一步步地检测精确得到故障发生的位置。
随着机械工业的发展，机械设备越来越高端精密，尤其对于大型工业生产中多用到的机械设备更加复杂，这对机械设备的故障诊断工作提出了更高要求。
这种情况下传统人工检测方式已远不能满足需求，在我国智能化诊断技术已经有了一定的发展，一些研究成果已经在实际生产过程中有了应用。
但是很多智能诊断技术的合理性和可操作性仍需要论证，这需要投入更多的研究来促进更多智能化诊断技术落地。
2 智能诊断技术现状2.1 故障树诊断方法 故障树诊断方法核心思想就是从设备最关键的位置开始检测，通过逐步的排查分析将故障位置进行不断地精细化，对故障出现的可能原因进行分析探讨，以达到最终找出故障位置的目的。
通过利用故障树诊断方式，可以将系统内各部件之间的联系和故障发生关系以图表的形式绘制得到，进而可以更加直观地了解设备各部件之间的内在联系。
在准确找到设备故障之外，利用诊断过程所得到的可视化图表，可以对设备各部件的磨损程度和发生故障的概率进行测算，便于后续故障检测工作。
但是故障树诊断方法在实行过程中容易受到工作人员主观因素的影响而较片面，而且故障树信息也会因设备技术的发展而出现改变，具有较大的局限性。
2.2 故障诊断专家系统 专家系统的工作原理是在诊断系统内存储大量人工诊断知识，以此作为一个故障诊断专家库，然后从设备故障表述中提取特征信息，通过对描述信息和故障之间构建关系网，来找到与表述相对应的设备故障。
专家系统在工作过程中根据故障描述，基于推理机方式对描述进行特征匹配。
专家诊断系统是一种应用广泛的智能诊断技术，常用于没有精确数学模型或难以建立数学模型的诊断环境。
机械设备故障检测诊断技术现状与发展_伦冠德.
机械设备故障检测诊断技术现状与发展伦冠德(潍坊学院机电工程系,山东潍坊 261061摘要:从设备检测诊断的基本方法、内容和技术手段等多方面对我国机械设备检测和诊断技术的现状进行了综述,并在此基础上提出了该技术今后的发展趋势。
关键词:机械设备;检测诊断技术;发展趋势中图分类号:T H 17;TP391.5 文献标识码:A 文章编号:1006-0006(200703-0095-02S ituati o n and Tendency ofMechani c al Equi p ment D i a gnosis Technol o gyLUN Guan-de(M echan i ca l and E l ectrical Eng i nee ri ng D epart m ent ,W e ifang U n i ve rsity ,W eif ang 261041,Ch i naAbstr ac:t T his paper su mm ar i zed the exa m i nati on and d i agnosis techno l ogy of t he m echanical equip m ent from theessen ti a lm ethod ,the conten t and the technical m et hod i n Chi na ,it proposes the next develop m ent tendency .Key wor ds :M echan ica l equip m ent;Exam i nation and diagnosis ;D eve lop m ent tendency 机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失,甚至还可能导致人员伤亡和恶劣的社会影响。
通过对设备工况进行检测,对其故障发展趋势进行早期诊断,找出故障原因,采取措施避免设备的突然损坏,使之安全经济地运转,在现代工业生产中起着重要的作用。
机械故障诊断的现状与发展趋势
机械故障诊断的现状与发展趋势机械设备是支持机械生产加工的重要工具和依托，机械设备经过长时间的运转难免会出现故障问题，因此，必须掌握科学的故障诊断与监测技术，依靠这些技术来检测机械设备的故障隐患，进而研究出科学的故障解决方法，机械设备故障的诊断应该着重预测的方法，通过故障预测来提前做好维修、维护准备。
本文分析了机械设备故障维修与监测的方法以及未来的发展趋势。
标签：机械故障；诊断；现状；发展趋势引言：机械设备故障诊断、监测与维修等工作都影响着机械设备功能与作用的正常发挥，而且维修与监测制度也在持续发展，从以往的定期维修到当前的按照需要加以维修，实现了一种发展与飞跃，多元化的故障诊断与监测方法都达到了良好的效果，但是这些诊断監测技术仍然有待发展与进步，应该在依托于现有的诊断与监测技术基础上开发出新的检测技术与监测工艺，充分借助现代化信息技术，实现监测的科学化、智能化、自动化进步与发展。
一、机械设备故障诊断的概述及发展现状设备的运行状况是通过故障诊断技术得以反应的，良好的故障诊断可以明确了解和认清机械设备其整体或者局部是否出现影响工程正常运行的故障，可以及早发现问题并解决问题，找到出现故障的原因并给与解决，因此必须要及时掌握机械故障的诊断技术，这对机械使用效率的提高也是极为有利的。
一般情况下，机械设备故障诊断技术主要有以下几个方面：1、采集特征信号。
在这一过程中，主要是对一些特征值比如温度、压力、流量、噪声以及速度等采用一些仪器进行测取。
目前均使用传感器进行信号的采集，所以对传感技术要加强研究，主要目的是能够在各种恶劣环境中测取的信号其可靠度与稳定性都能达到最优。
现如今，国内加强了技术创新，其传感技术主要有激光、光导纤维等。
2、提取与处理信号。
状态检测就是将采集到的信息提取出来，与设备故障中的相关特征进行对比，现如今，这方面得到广泛应用的主要是小波技术，该技术在旋转机械轴承故障诊断中应用较为广泛。
此外，技术领域也已开始对基于相空间重构的GMDH数据处理方法有所涉猎，在处理一些相对较为复杂的非线性振动中此技术的发展很明显。
工程机械故障诊断技术的研究现状与发展趋势
工程机械故障诊断技术的研究现状与发展趋势简小刚张艳伟冯跃摘要：回顾了机械故瘅诊断技术的发展历史，阐述了国内外工程机械故障诊断技术的发展现状.针对目前在工程机械故瘅诊断领域中研究较多的智能故障诊断系统模型进行了分析，并指出各自的技术特点和局限性，最后指出了智能故障诊断系统今后的发展趋势.关键词：工程机械;故障诊断技术;现状与趋势Abstract: The development course of construction machinery fault diagnosis technology and its current devel-opment situation are reviewed. After having analyzed the intelligent models of fault diagnosis vsystem, the advantages and the limitation of all sorts of intelligent mode! are pointed out. In the end, the trend for the development of the construction machinery fault diagnosis technology is presented.Key words： construction machinery; fault diagnosis technology; present state and perspectives故障诊断的思想[i~6]来自于医学，正如人的疾病一样,设备由于设计、制造、安装以及使用等自然和人为的因素，会出现某种程度的"病患从理论上讲,并不存在无任何故障的机构，关键是这种故障对设备的运行性能和所期望达到的预期标准是否构成威胁，因此，故障是指设备不能按照预期的指标工作的一种状态,而故障诊断的实质则是通过了解和掌握设备的运行状态，预测设备的可靠性，确定其整体或局部运行是否正常，早期发现故障，并对其原因、部位、危险程度进行识别和评价,预测故障的发展趋势，并针对具体情况作出实施维护的决策.其诊断的一般过程如图1所示[7~1<)].由于故障发生时，常使设备的一些特征参数发生变化，如:振动、噪声、温度、压力、流量等.因而，可根据设备的性质和工作环境，选择最有可能反映故障的特征参数作为特征信号，然后选取适当的仪器对设备的适当部位进行特征信号的监测、采集并进行适当的变换处理,以便于从不同的角度(时域、频域）进行观察,以获取最直观、最有力的特征信息.然后再应用各种知识和经验，对设备状态进行识别以判断是否有故障.若有故障则给出发生故障的部位、原因、程度以及排除故障的方法和措施等信息;若无故障则要对设备出现故障的趋势作出判断，以利于设备的安全正常运作.某日，一准备评职称的客户上山找老禅师诉苦：大师，为何发篇论文这么难？自己不会写，中介还不敢信，刊物又找不到合适的，老禅师笑而不语，手沾了沾杯子里的水，在桌子上写下一行数字：271374912，客户恍然大悟，老禅师微笑道：加这个QQ，就说是我朋友，中国期刊库的哦！1故障诊断技术在国内外的发展及应用故障诊断技术是以电子信息技术为代表的高新技术发展和社会对工业生产和科技发展需求相结合的产物.它最早起源于1961年美国阿波罗计划期间由美宇航局(NASA)和美海军研究室(ONR)负责组建的美国机械故障预防小组(MFPG).随后，英国、挪威、丹麦、瑞典、日本等一些西方国家迅速开始跟进，在船舶诊断技术、声发射检测系统、轴承监测等方面取得重大进展，并在宇航、钢铁、化工、电力、铁路等部门得到广泛应用，最终由英国的R.A.Collacott博士于1978年正式提出机械故障诊断与状态监测(mechanical fault diagnosis and condition monitoring)这个新概念并为国际工程界广泛接受和传播.它的出现有着重要时代背景和内涵，主要有两个因素:一是国际社会的一些重大工程项目迫使人们认识到发展故障诊断技术的重要性和迫切性，如:美国1961年执行的具有划时代意义的阿波罗计划、原苏联切尔诺贝利核电站泄漏事故、日本1964年的新干线建设、英国1970年从节省资源和降低成本等角度出发提出的关于设备综合工程学和寿命周期研究等;再是20世纪60年代为计算机和电子技术大发展的年代，快速傅立叶变换和算法语言的出现，把信号分析技术从硬件到软件推向到一个新的水平，通过研究和发展,人们可以把机械设备的可靠性、可用性、可维修性、经济性和安全性等要求都提高到一个新的高度.经过近40年的发展和研究，故障诊断技术主要经历了三个重要的发展阶段早期主要以快速傅立叶变换、光谱分析、信号处理等技术为基础，以设备状态监测为目标，人们称之为状态监测阶段(CM); 期后随着科学技术的迅猛发展,又逐步过渡到故障诊断阶段(FD)，其特点是以故障分类、模式识别、智能化专家系统和故障树计算、模糊逻辑计算、神经网络和基因计算等为基础，以设备故障诊断为其目标;今日故障诊断技术已进人到一个全新的发展阶段，即现代化管理阶段(MM),其特点则是以优化控制、经济运行、全寿命管理、系统工程等为内容，以设备全过程经济管理为技术核心.目前，国际上除了在故障诊断理论、技术和方法等方面进行创新研究外，还在实际应用中不断开发出新的监测诊断系统和仪器设备,如:美国Bently Nevada公司开发的DM2000系统、Westinghouse公司的PDS系统、日本的MHM系统、瑞士 ABB公司的MACS系统、法国电气研究与发展部近年来发展的PSAD系统等，这些设备大多是基于网络的系统，能通过网络对多台设备同时进行在线监测和智能诊断,使得不同地区不同企业的不同部门都能同时获取设备运行状态信息，对设备进行在线监测、诊断和维护，从而极大地提高了对设备的科学管理效率.我国对故障诊断技术的研究和应用自20世纪70年代末始11 ~31，经历了起步阶段、发展阶段,现已进人了髙速发展阶段，在基于模糊理论、人工智能、灰色理论、神经网络和基因优化等先进技术和理论的智能故障诊断系统的研究和应用中均取得丰硕的成果，如由哈尔滨工业大学振动工程研究中心研制开发的"20 万kW汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统2HX- 1",西安交通大学和兰州炼油厂开发的"髙速旋转机械的状态监测及故障诊断系统RB-20",华中理工大学开发的"汽轮发电机组诊断专家系统"，此外还有东南大学研制出的"网络化的火电机组振动监测和故障诊断系统"等，这些系统在理论和应用技术方面都已达到或接近国际先进水平.但是由于起步较晚，与国外工业先进国家相比，还存在一些差距，主要表现在传感器的性能及可靠性较差、诊断理论和机理的研究尚不很透彻、多参数综合分析诊断应用较少、故障诊断系统自身的可靠性较低等几个方面.2工程机械故障诊断技术的国内外研究现状工程机械的工况监测及故障预报、诊断是一个十分复杂而丰富的课题[1~101.自20世纪90年代以来, 以计算机、微电子、智能控制为代表的先进技术得到了飞速发展并广泛应用于工程机械领域，使得工程机械产品的性能及髙科技含量得到不断提高.计算机辅助监测、故障诊断系统在工程机械h得到了广泛应用.从简单的工况参数显示发展到故障査找提示和早期预报系统.例如：美国卡特彼勒的新型监测系统 (CMS),该系统普遍用于土石方工程机械，能准确地监测机器的各部分参数，采用声光故障报警，保存运行数据的纪录，CMS是一套密封系统,能承受高低温、湿度、振动和冲击负荷，采用真空莹光屏幕，适合野外施工作业;德国0&K公司的挖掘机卫星数据传输监控系统,应用卫星通讯技术将各台工作中的挖掘机状态信息、故障信息，由机载发射机发射到同步卫星上，再由卫星上的转发器发回管理中心,由管理中心的计算机进行分析处理，该系统给挖掘机作业生产管理、维修带来极大的方便.随着电子测量、信号处理、传感器、计算机等技术的发展，目前国内科研单位研究开发了一些针对不同应用场合的监测诊断系统.例如:浙江大学与长江挖掘机厂合作开发的智能式工况实施监控与故障诊断系统，具有汉字显示、故障自动判断、报警纪录与微机通讯等功能;葛洲坝水电工程学院开发的工程机械液压系统智能故障诊断系统HSFIDS,利用专家知识和经验，通过向用户提问的方式，髙效、迅速地帮助用户找到故障的原因、部位，并提供相应处理措施;大连理工大学以起重机为模型开发的工程机械工况测取与故障诊断系统等.工程机械设备及其故障现象本身是非常复杂的，而智能故障诊断系统由于具备模仿人的一些思维，能有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息，并对复杂环境下的诊断对象进行正确的状态识别、诊断和预测，因而已成为目前工程机械故障诊断领域的主流方向.目前主要有两大类别:基于知识的智能故障诊断系统和基于神经网络的智能故障诊断系统.2.1基于知识的智能故陣诊断系统知识是智能故障诊断系统的核心，其显式表示使系统具有概念明确、适于定性分析、推理路径清晰、易于用户参与、便于解释等显著优点o存在的问题主要表现在:缺乏有效的诊断知识表达方式,不确定性推理方法,推理效率低;存在知识获取"瓶颈"、知识"窄台阶",易出现"匹配冲突"、"组合爆炸"及"无穷递归"等问题，学习能力、自适应能力差;诊断求解过程是一个在超高维空间的搜索过程，对于复杂的诊断对象，由于搜索空间大、搜索速度慢，使得在线诊断困难、实时性差o2.2基于神经网络的智能故陣诊断系统与基于知识的智能故障诊断系统相比，基于神经网络的故障诊断系统则具有如下优点:具有统一的内部知识表示形式，大量知识规则都可通过对范例的学习存储于一个相对小得多的神经网络的连接权重中，便于知识库的组织与管理，通用性强、知识容量大;便于实现知识的自动获取，能够自适应环境的变化;推理过程为并行的数值计算过程,避免了以往的"匹配冲突"、"组合爆炸"和"无穷递归"等问题,推理速度快；具有联想、记忆、类比等形象思维能力，克服了传统专家系统中存在的"知识窄台阶"等问题,可以工作于所学习过的知识以外的范围;将知识表示、存储和推理融为一体o但是，由于神经网络只是从己知样本中得到解决问题的能力，故仍存在一些局限性，表现在:①由于很难得到完整的关于对象模式的全部样本，使得应用神经网络只能是一个不断完善的过程，而网络自身对这种自我完善的调度性能较差，造成了网络对奇异模式的判断能力较差.②神经网络对结论及其过程不能作出解释，权重形式的知识表达方式难以理解, 而这对于基于结论的决策系统的可信性是必不可少的和至关重要的o③单纯对数据的应用使得神经网络方法缺乏全局观,忽视了领域专家的经验知识，不能在所有层面上进行整体分析，这是神经网络应用中的主要缺陷.3工程机械故障诊断技术的发展趋势工程机械的工况监测及故障诊断技术是以现代科学技术为先导的多学科交叉的应用性新技术⑷.20世纪90年代以来，模拟人脑物理结构和直觉联想的人工神经网络智能诊断系统如雨后春笋般地迅速发展起来，己成为国际上该领域的最新热点.从发展趋势看，当前主要的方向为:各种诊断理论与神经网络的结合、信号处理与神经网络的集成、基于知识的专家系统与神经网络诊断系统的综合及设备故庫诊断餐饞系统的微型化和"傻瓜"化o智能故障诊断是人工智能研究的一个重要内容，它与知识表示和推理方法有着密切的关系，其领域知识可用对象模型、经验规则、神经网模型、实例来表示.基于专家系统、基于模糊理论、基于人工神经网络的诊断方法各有其优势和特点，但同时它们各自也存在着局限性.为克服现有智能故障诊断方法中的不足，人们正在研究新一代的智能故障诊断系统- 3.1基于学习的智能故陣诊断系统对于智能故障诊断系统来讲，知识获取是建造智能故障诊断系统的瓶颈,尤其是知识的自动获取一直是专家系统研究中的难点.解决知识获取问题的途径是机器学习.机器学习研究的主要目标是让机器自身具有获取知识的能力，使其能在实际工作中不断总结成功和失败的经验教训,对知识库中的知识自动进行调整和修改,以丰富、完善系统的知识.机器学习是提髙故障诊断系统智能的主要途径，一旦诊断系统具有学习能力，它就能从环境的变化中学习新知识，不断实现自我完善.因而，其主要发展方向大致有以下几方面:①由基于规则的系统到基于混合模型的系统，可综合多种方法，如基于规则、基于功能和深层知识模型的方法，甚至人工神经网络等方法,以实现多形式、多深度诊断知识的推理;②由领域专家提供知识到机器学习;③由非实时诊断到实时诊断，实时诊断就是强调在线数据处理与在线诊断推理，要达到诊断的实时性，需要寻求合理的诊断方法，设计合理的诊断软件结构，实行分级进程推理，尽可能提高硬件的处理速度;④由单一推理策略到混合推理策略，知识处理系统常用的推理策略包括:数据驱动和目标驱动，前者的主要缺点是盲目推理，后者的主要缺点是盲目选择目标，有效的办法是综合二者的优点，通过数据驱动选择目标，通过目标驱动求解该目标，这就是双向混合推理策略的基本思想.3.2基于集成的詧能故陣诊断系统根据上面的分析，依靠单一智能技术的故障诊断系统都有各自的优缺点，难以满足工程机械等复杂系统诊断的全部要求，因此，将多种不同的智能技术结合起来的集成智能诊断系统是工程机械故障诊断研究的一个发展趋势.当前进行的集成主要有基于规则的专家系统与神经网络的集成、基于实例的推理(CBR) 与基于规则系统和神经网络的集成、信息融合与神经网络的集成、小波分析与神经网络的集成、模糊逻辑与神经网络和专家系统的集成等.而神经网络与专家系统集成智能故障诊断系统将是工程机械故障诊断技术的一个重要发展趋势.神经网络与专家系统的集成主要有两种策略:①将专家系统构成神经网络，把传统专家系统的基于符号的推理变成基于数值运算的推理，以提高专家系统的执行效率并利用其学习能力解决专家系统的学习问题;②将神经网络视为一类知识源的表达与处理模型，与其他知识表达模型一起去表达领域专家的知识.3.3基于网络的智能故陣诊断系统现代大规模基础设施建设是由多品种、多数量工程施工机械、施工机群协同作业的生产过程.施工企业在追求效率和施工成本的基础上，对设备运行的安全性、可靠性提出了越来越高的要求.现有工程机械故障诊断方法,比如电子监测器方式、便携式微机的形式、工程机械检测维修车方式等，虽然在一定程度上解决故障问题，但这些方式主要是针对单机,且不能实现管理者对设备状态的在线监视，现场管理者缺乏机群设备状态的第一手资料,难以实现对施工机群进行科学的管理和实时调度.因此有必要寻找一种经济、可靠、易实现的方法来实时地监测施工机械的运行状态,及时发现故障，及时处理，保证施工有效地进行.而基于网络的智能故障诊断系统则是以工程机械机群为主要研究对象，结合工程机械施工机群的施工特点和单机设备的结构特点，通过网络对施工机群实施在线状态监测与故障诊断，判断故障原因,提供维修处理意见;评定故障类型及故障严重程度，为机群设备状态分析提供依据;预测停机维修时间，为机群动态施工调度提供依据.系统的基本结构可如图2所示.4结论基于网络的集成智能故障诊断系统是一种以分布式网络技术和多媒体技术为支撑系统,以基于实例、规则和人工神经网络模型的多种故障诊断模型耦合为核心和基础，集信号测试与处理及识别诊断于一体的综合集成智能故障检测诊断系统，它非常适合处理工程机械故障诊断中由于工程机械结构的复杂性、施工载荷的不确定性、工作环境条件的恶劣性等因素所带来的负面影响,因而是工程机械故障诊断技术领域的重要发展方向.参考文献：[1] 丁玉兰,石来德.机械设备故障诊断技术[M].上海:上海科学技术出版社，1993.[2] 徐敏,黄邵毅.设备故障诊断手册[M].西安:西安交通大学出版社,1998.[3] 虞和济,陈长征，张省，等.基于神经网络的智能诊断[M〕.北京:冶金工业出版社,2000.[4] 张正松.旋转机械振动监测与故障诊断[M].北京:机械工业出版社,1991.[5] 钟秉林，黄仁.机械故障诊断学[M].北京:机械X业出版社，1997.[6] 杨叔子，丁洪,史铁林，机械设备诊断学的再探讨[J].华中理工大学学报,1991(8):1-7.[7 ] Gabor D. 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机械设备故障智能诊断技术的现状与发展
过程 的统一 、 知识 库与数据库 的交互等功能 ， 为构 建智能化 的机械设 备故 障诊断系统提供 了坚实的基 础 。目前 ， 基于人工智能 的故障诊断方法主要有 ： 基于模糊理论 的诊断法 ， 基于人工神经 网络的诊断法 ， 基
于灰色系统理论的诊断法 ， 基于支持 向量机的诊断法 ， 集成技术故障诊断法等。
作者简介： 杨超（９ ９ ， 副教授， １６ 一）男， 博士， 研究方向为设备状态检测及故障诊断。
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华 东 交 通 大 学 学 报
在 机 械设 备 的 智能 故 障诊 断研 究 中 ， 断知识 的获 取是 困扰机 器智 能 诊 断技 术发 展 的“ 颈 ”４。尽 诊 瓶 ｌ］
管该难题一直受到国内外的关注 ， 目前仍未获得突破性的进展 。因此 ， 但 发展基于模糊理论 的故障诊
随着科学技术 的发展 ， 机械设备正朝着大型化 、 复杂化 、 高速化 、 自动化及大功率方向发展 。机械设备 在现代工业生产 中的作用和影响越来越大 ， 其复杂程度 、 各设备间的关联程度也越来越高 ， 一个零部件出现
故障， 可导致整个系统失效。这些故障或失效不仅会造成重大的经济损失 ， 甚至还可能导致人员伤亡 。因 ］ 此， 对机械设备进行可靠 、 准确 的故障诊断具有非常重要 的意义。 旋转机械等大型设备结构具有复杂性和耦合性 ， 很难用传统 的模式分类技术将其故障截然分开 。多 故障并发时， 同故障特征相互混杂呈现出耦合性 、 不 模糊性 、 随机性等复杂征兆 ， 并非多个单故障的简单叠 加， 很难用准确 的数学模型加以描述 ， 也难 以完全依靠确定性判据进行故障诊断 。大型机械设备的故障 诊 断已经成为一门热门学科并得到迅速发展 。在传统诊 断技术的基础上 ， 人们把计算机技术 、 传感器技 术、 小波分析、 人工智能 、 识别技术进行结合并应用于机械系统 ， 形成了很多新的机械故障诊断方法。智能 诊断技术在知识层次上实现了辩证逻辑与数理逻辑 的集成 、 符号逻辑与数值处理的统一 、 推理过程与算法
机械设备故障检测诊断技术发展前景（三篇）
机械设备故障检测诊断技术发展前景机械设备故障检测诊断技术的发展前景无疑是非常广阔的，随着科学技术的不断进步，人们对机械设备故障检测诊断技术的需求也越来越高。
下面将从技术创新、应用领域和市场前景三个方面进行分析。
一、技术创新方面1. 传感器技术的创新：传感器是机械设备故障检测诊断技术的核心，近年来传感器技术不断创新，出现了更加精确、灵敏的传感器。
例如温度传感器、振动传感器、声音传感器等，可以更加准确地监测机械设备的运行状态，及时发现并诊断潜在故障。
2. 数据分析技术的发展：随着大数据时代的来临，机械设备产生的数据量越来越大。
数据分析技术的发展使得人们可以更好地利用这些数据，提取有价值的信息，判断机械设备是否存在故障，并进行诊断。
例如，人工智能和机器学习技术可以对数据进行快速分析和处理，从而提高机械设备故障检测诊断的准确性和效率。
3. 无损检测技术的突破：无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，可以通过测量材料的某些特性，如声音、振动、电磁等来判断机械设备是否存在故障。
随着超声波、热像仪等无损检测技术的不断突破，人们可以更加方便地进行机械设备故障检测诊断。
二、应用领域方面1. 工业制造领域：在工业制造过程中，机械设备的正常运行直接关系到产品的质量和效益。
因此，机械设备故障检测诊断技术在工业制造领域具有广泛的应用前景。
例如，可以通过对机床、钢铁设备、电力设备等进行故障检测诊断，减少设备故障引起的生产停工和能源浪费，提高生产效率和产品质量。
2. 能源领域：能源设备的运行稳定性对能源的安全供应至关重要。
通过机械设备故障检测诊断技术，可以实时监测和预防能源设备的故障，提高能源设备的效率和可靠性。
例如，对发电机组、风力发电设备等进行故障检测诊断，可以减少停电事故的发生，降低能源浪费。
3. 交通运输领域：机械设备在交通运输领域的应用广泛，包括汽车、火车、飞机等。
机械设备故障检测诊断技术在交通运输领域的发展前景较为广阔。
机械设备故障诊断技术的现状及趋势
机械设备故障诊断技术的现状及趋势摘要：随着生产力的解放和科技水平的不断提高，现代化工业生产过程中机械设备也得到越来越普遍的应用，其自动化水平越来越高，设备构造越来越精细化和复杂化。
而机械设备故障诊断技术的发展和创新，不仅为现代化工业生产效率的提升奠定了良好的基础，同时也确保了宏观经济的正常稳定运转。
所以必须进一步加大机械设备故障诊断技术研究的力度，才能发挥出其在社会经济发展过程中的积极作用。
本文主要是就机械设备故障诊断技术的发展现状以及未来趋势进行了研究和分析。
关键词：机械设备；故障诊断；现状；趋势前言在机械故障诊断的操作中，通过机械信息识别其技术状态是正常的，确定故障的性质和位置，找出故障原因，预报故障趋势，并提出相应的技术对策。
现代的机械设备正在迅速地向着精密化、高速化、自动化、系统化的方向发展，设备更加复杂，各个部件的联系也越来越紧密，设备某部件的故障有可能会引起整个设备的损坏。
机械设备发生故障不仅会造成巨大的经济损失，而且会给人身安全带来严重的后果。
机械故障诊断受到广大科研人员的关注和重视，随着各个领域和技术的不断发展，各种新技术、新理论不断被应用于机械故障诊断中，并提出了一种新的诊断方法和理论。
1机械设备故障诊断技术的发展现状虽然相关部门已经逐步加大了智能故障诊断技术研究的力度，但是由于现阶段这一技术的研究还处于探讨和仿真试验的阶段，再加上仿真过程与现实情况存在的差距较大，因此，该技术的安全性与准确性还有待于进一步的提高。
通过调查研究发现，目前存在于智能故障诊断技术研究与开发的过程中主要有以下几个方面：（1）大部分机械故障信号分析融合是由不同的功能模块，而功能模块主要由机械和电气系统之间实现联系，再加上不同功能模块所对应的故障信号表现也存在相应的差异，因此，对信号采集和处理技术的发展，出现了严重失衡现象，这不仅增加了故障信号融合提取和分析的难度，同时也增加了故障诊断的准确性。
（2）故障诊断的决策效率相对较低。
机械装备状态监测与故障诊断技术研究
机械装备状态监测与故障诊断技术研究近年来，随着机械装备在工业领域中的广泛应用，对其状态监测和故障诊断的需求日益增长。
机械装备的正常运行是保障生产效率和安全的关键因素之一。
因此，研究机械装备状态监测与故障诊断技术势在必行。
本文将探讨机械装备状态监测与故障诊断技术的研究现状、方法和挑战。
一、研究现状随着科技的不断进步，机械装备状态监测和故障诊断技术也在不断发展。
现有的研究主要包括传统的振动分析方法、声学信号处理方法、红外热像技术以及智能诊断技术等。
传统的振动分析方法是最常用的一种监测手段，通过对机械设备振动信号的采集和分析，可以有效判断机械设备的运行状态。
声学信号处理方法则是通过对机械设备发出的声音进行采集和处理，以获得设备工作状态的信息。
红外热像技术则是通过检测机械设备的红外辐射，分析设备是否存在异常情况。
智能诊断技术是近年来发展起来的新兴技术，借助人工智能和机器学习算法，可以对机械设备进行全面的监测和诊断。
二、研究方法研究机械装备状态监测与故障诊断技术需要结合多个学科的知识，包括机械工程、仪器仪表、信号处理、模式识别等领域。
在具体的研究方法上，可以采用以下几种途径。
首先，可以通过实验的方式，在实际工作环境中对机械装备进行监测和测试。
通过采集机械装备运行过程中产生的各种信号，并对这些信号进行分析处理，可以获得机械装备的状态信息。
其次，可以借助计算机仿真技术，建立机械装备的数学模型，并对其进行仿真模拟。
通过模拟不同工况下机械装备的运行状态，可以准确判断装备是否存在异常或故障。
另外，还可以结合现有的智能诊断技术，采用机器学习算法对机械装备的状态进行识别和分类。
通过训练机器学习模型，可以实现对机械装备的自动监测和故障诊断。
三、研究挑战机械装备状态监测与故障诊断技术的研究面临一些挑战。
首先，机械装备的复杂性使得监测和诊断变得困难。
不同类型的机械装备具有不同的工作原理和性能特点，因此需要根据具体情况选择合适的监测手段和方法。
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景（三篇）
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景随着科技的快速发展，如今的机械设备越来越精密，造价也越来越高，而如果机械设备在使用过程中出现故障就会对企业的生产和工作人员的人身安全构成威胁。
机械设备故障检测诊断技术是在设备运行状态下能够实时检测并诊断设备是否存在故障隐患的部位，做到及时发现及时解决，从而避免人员伤亡以及经济损失，是当前国内外研究的热点技术。
本文介绍了当前主要的机械设备故障检测诊断技术，并指出其未来的发展趋势。
随着科学技术的发展，如今机械设备的精密程度和造价都越来越高，因此，一旦出现故障就会导致严重的后果，首先是机械设备损坏带来的修理费用、停工等直接经济损失，其次在机械出现故障时可能会导致工作人员的伤亡，除此之外还会导致环境的污染等，因此，要对机械设备在运行过程中的状态进行检测、诊断，并根据诊断结果及时采取相关措施，力求将损失降为最小的同时，保证机械设备的运行安全、防止突发事故的产生，机械设备故障检测诊断技术就是基于这样的需要而迅速发展起来的。
1.机械设备故障检测诊断技术现状1.1.振动监测诊断振动监测诊断技术是目前机械设备故障检测诊断技术领域应用最广泛的技术，是根据机械设备的振动状态和振动特征来判断设备运行是否正常、是否存在潜在故障。
一般来讲，振动监测诊断技术在监测过程中对设备无任何干扰，因此在实际工作中具有简便易行的优点。
在实践中，要根据机械设备本身的振动特点来选择合适的传感器对其振动速度、加速度、位移等参数进行采集，然后通过A/D转换器将采集到的模拟信号转化为数字信号，并传输给数据诊断系统，诊断系统对所传过来的数据进行分析，将分析结果以曲线图的形式输出在显示屏上，供工作人员参考，工作人员凭借这些谱图来判断机械设备运转是否正常，是否存在异常部位。
1.2.噪声监测诊断技术在机械设备运行过程中，机械的振动总是不可避免的，尤其是在某些部位异常的情况下，通常会产生异常的噪声，这就给机械设备故障检测诊断提供了一个出路。
机械设备故障诊断技术的现状与发展趋势
机械设备故障诊断技术的现状与发展趋势摘要：机械设备在长期的运转过程中，不可避免地会出现设备的磨损、变形、腐蚀等问题，一旦这些问题没有及时地发现和处理的话，那么就会导致机械设备故障的发生，这不仅会影响到机械设备的正常运转，同时也会导致安全生产事故的发生。
机械设备故障诊断技术在现代化工业生产过程中，不仅发挥着检测机械设备运行情况的作用，同时也为维修人员分析和判断故障产生原因提供了可靠的依据，为机械设备的正常运转以及经济效益的提高奠定了良好的基础。
关键词：机械设备；故障诊断技术；现状；发展趋势1引言机械设备在为企业以及现代工业带来便利的同时也存在着一些困难，其在长时间的工作后难免会出现故障，当故障产生时如果无法得到妥善处理，那么将严重影响企业工业化进度，导致企业出现严重的损失。
机械设备故障诊断技术在现代工业化中发挥着巨大的作用，能在机械设备出现故障时保证企业损失降到最小，能够及时检查设备的状况发现设备存在的隐患，并准确地分析故障产生的原因，提出有效的解决措施。
保障设备安全稳定的运行，确保企业在安全的基础上进行生产，提高企业经济效益。
2机械设备故障诊断技术研究工作现状自从故障诊断技术问世以来，在世界应用的范围十分广泛，并且在应用的过程中不断地完善发展，科研人员通过对其进行持续的研究与观察从而使其不断进步，在保障企业经济利益方面发挥了重要的作用。
从传感技术与信号获得方面来分析，信号获得与传感技术的先进性与可靠性，是故障诊断工作开展的前提，早期美国科学家通过对多次事故进行分析，并总结其经验，从而得到了振动分析结果，并基于此编写了振动分析征兆一般性规律，被研究人员广泛引用。
在后期发展的过程中，美国科学家着重论述了结构健康监控研究相关内容，使传感内容受到广泛关注，之后各国科学家就传感技术进行了相应的研究，其中获得显著成果的是复合材料的结构健康监测传感。
从故障的机理与征兆方面分析，明白在故障出现的原因及其具体的表现形式，是诊断工作开展的基础。
机械装备的状态检测与故障诊断技术研究
机械装备的状态检测与故障诊断技术研究摘要：机械装备的状态检测与故障诊断技术是提高机械设备运行效率、延长使用寿命的关键。
本文探讨了机械装备状态检测与故障诊断技术的研究现状、发展趋势和关键技术，并提出了未来在这方面的研究方向。
引言：机械装备在现代工业生产中起着至关重要的作用，但长期以来由于使用环境恶劣、工作条件复杂等原因，机械装备往往容易发生故障，严重影响了生产效率和经济效益。
因此，通过及时准确的状态检测与故障诊断技术，能够实现对机械装备运行状况的实时监测，提前发现故障，并进行有效的维修，从而减少生产停滞时间，提高设备利用率和运行效率。
一、机械装备状态检测技术的研究现状1. 传统状态检测方法传统状态检测方法主要包括人工巡检、定期维护和故障统计分析等。
尽管这些方法能够一定程度上检测出设备的运行状况和存在的问题，但其主要问题是依赖于人工经验和主观判断，存在检测效率低、漏检和错误判断等问题。
2. 基于传感器的状态检测技术基于传感器的状态检测技术是当前主流的状态检测方法。
该技术通过安装传感器来实时监测设备的振动、温度、电流等参数，通过数据采集和处理分析，判断设备的运行状态。
该方法具有实时性好、可靠性高的优点，但仍然存在一些问题，如传感器易受到干扰，数据的准确性受到一定程度的影响等。
二、机械装备故障诊断技术的研究现状1. 基于模型的故障诊断技术基于模型的故障诊断技术是一种常用的故障诊断方法。
该方法通过建立机械装备的数学模型和故障模型，通过对实时数据进行比较和分析，判断设备故障的发生和类型。
这种方法具有较高的准确性，但需要建立复杂的模型和收集大量的实时数据，计算复杂度较高。
2. 基于智能算法的故障诊断技术基于智能算法的故障诊断技术是近年来的研究热点之一。
该方法利用人工智能和机器学习等技术，通过对大量的历史数据进行训练和分析，实现对机械装备故障的精确诊断。
这种方法不仅具有较高的准确性，而且可以根据实际情况进行自适应调整，但需要大量的训练数据和合适的算法模型。
机械故障诊断技术的现状及发展趋势
机械故障诊断技术的现状及发展趋势机械故障诊断技术的现状及发展趋势摘要：随着机械行业的不断发展，机械故障诊断的研究也不断提出新的要求，进20年来，国内外的故障诊断技术得到了突飞猛进的发展，对机械故障诊断的发展现状进行了详细的论述，并对其发展趋势进行了展望。
关键词：故障诊断；现状；发展趋势引言机械故障诊断技术作为一门新兴的科学，自二十世纪六七十年代以来已经取得了突飞猛进的发展，尤其是计算机技术的应用，使其达到了智能化阶段，现在，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践已经证明开展故障诊断与状态预测技术研究其重要的现实意义。
我国的故障诊断技术在理论研究方面，紧跟国外发展的脚步，在实践应用上还是基本锣鼓后语国外的发展。
在我国，故障诊断的研究与生产实际联系不是很紧密，研究人员往往缺乏现场故障诊断的经验，研究的系统与实际情况相差甚远，往往是从高等院校或者科研部门开始，在进行到个别企业，而国外的发展则是从现场发现问题进而反应到高等院校或者科研单位，是的研究有的放矢。
记过近二十年的努力，我国自己开发的故障诊断系统已趋于成熟，在工业生产中得到了广泛应用。
但一些新的方法和原理的出现，使得故障诊断技术的研究不断向前发展，正逐步走向准确、方便、及时的轨道上来。
1.故障诊断的含义及其现状故障诊断技术是一门了解和掌握设备运行过程中的状态，进而确定其整体或者局部是否正常，以便早期发现故障、查明原因，并掌握故障发展趋势的技术。
其目的是避免故障的发生，最大限度的提高机械地使用效率。
1.1设备诊断技术的研究内容主要包括以下三个环节：（1）特征信号的采集：这一过程属于准备阶段，主要用一些仪器测取被测仪器的有关特征值，如速度、湿度、噪音、压力、流量等。
现在信号的采集主要用传感器，在这一阶段的主要研究基于各种原理的传感技术，目标是能在各种环境中得到高可靠、高稳定的传感测试信号。
国内传感器类型：电涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和湿度传感器等；最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。
机械设备故障诊断技术及其发展趋势
机械设备故障诊断技术及其发展趋势摘要：随着机器科学工程技术的不断进步，机器的工业自动化制造水平已经有了很大提高。
生产设备对我们现代的生活影响越来越大，设备及其相关的生产成本正在不断上升。
如果一台设备在其运行过程中的任何故障遭到无视，不仅会直接导致其自身造成经济损失，而且还会产生其他严重后果。
通过对各类机械设备工况故障进行定期监测，对其机械故障发展趋势情况进行早期分析诊断，有利于准确找出机械故障发生原因，采取各种防护措施对其进行日常维修保养，避免机械设备的突然严重损坏，使之安全稳定地正常运转，由此可见，技术以及机械故障点的诊断对促进机械设备在我国现代制造业生产中应用起着非常重要的指导作用，对促进机械设备的故障诊断和新技术的应用研究以及失误诊断具有重要指导意义。
本文主要讨论了如何通过诊断与安全监视各种机械设备。
关键词：机械设备；电气故障；诊断1、机械设备故障诊断及监测的常用方法分析1.1红外测温诊断技术在对机械设备故障进行诊断和监测时，红外测温诊断技术得到了广泛的应用，红外测温诊断主要是利用机械设备在运行过程中在温度方面会发生一定的变化作为主要的原理而进行日常工作的，当设备出现故障时，温度会发生较大的波动，之后，再利用红外测温诊断技术，对温度进行有效的测定来明确机械设备的故障原因。
红外测温诊断利用了红外测温仪实现远距离的测温和遥控测温，相关工作人员在运用红外测温诊断技术时，要结合实际工作需求以及要求选择正确的红外测温诊断技术。
但是这项技术应用的过程中会受周边天气的影响，例如对于露天作业时，假如天气因素不是那么好的话，那么会影响最终监测结果的准确性以及科学性，这时要再次利用红外监测技术对数据进行修正以及补偿，将误差降低在可控制的范围之内，从而为后续工作奠定良好的基础。
1.2噪声监测技术噪声监测技术主要是指在实际工作的过程中，利用机械运行时会发生固定的噪声，对噪声进行精准性的测定，通过噪声中携带的机械结构信息和运行状态信息对机械故障进行监测，噪声监测技术常见于高温和高腐蚀的环境下，对于无法震动监测技术的机械设备来说，诊断效果是比较好的，噪声监测技术可以采集设备噪声信息进行简单的故障诊断，这种监测技术是非接触的测量方式，整个设备的运行过程是非常简单和便捷的，并且监测速度较快，比较适合于早期机械设备的故障。
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势【摘要】机械设备故障诊断与监测在工业生产中具有重要意义。
本文从传统方法到基于数据驱动的技术，再到智能化监测系统的应用，探讨了机械设备故障诊断与监测的发展趋势。
未来，结合人工智能技术的方法将成为主流，使机械设备的故障诊断更加智能化和精准化。
全面提升机械设备运行效率和安全性是未来的目标，需要不断创新和发展技术以满足市场需求。
通过本文的研究，可以更好地了解机械设备故障诊断与监测的现状和未来发展方向，为工业生产提供更加可靠和高效的解决方案。
【关键词】机械设备、故障诊断、监测、传统方法、数据驱动、智能化监测系统、人工智能技术、发展趋势、智能化、精准化、运行效率、安全性、创新技术、市场需求1. 引言1.1 机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势机械设备的故障诊断与监测是保障设备正常运转和延长设备寿命的重要环节，也是生产安全和效率的关键所在。
传统的机械设备故障诊断方法主要包括故障模式识别、故障特征提取和故障原因定位等过程。
这些方法在实践中得到了广泛的应用，但存在着诊断精度不高、依赖专业知识和经验等缺点。
随着数据驱动技术的发展，基于数据驱动的故障诊断技术逐渐兴起。
利用大数据分析和机器学习算法，可以实现对机械设备故障的快速准确诊断。
智能化监测系统的应用也越来越广泛，通过传感器网络和云计算技术，可以实时监测设备运行状态，并及时预警可能出现的故障。
未来，机械设备故障诊断与监测将更加智能化和精准化。
结合人工智能技术，可以实现对设备运行状态的智能分析和预测，提前预防可能出现的故障。
全面提升机械设备运行效率和安全性是未来发展的主要方向，需要不断创新和发展技术以满足市场需求。
通过不断探索和实践，机械设备故障诊断与监测的技术水平将得到进一步提升，为工业生产提供更加可靠和高效的保障。
2. 正文2.1 传统的机械设备故障诊断方法1. 视觉检查法：通过人工目测和观察机械设备的运行情况，发现异常现象和故障迹象。
机械设备故障诊断技术的现状及趋势
工 业 技 术60科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATIONDOI：10.16661/ki.1672-3791.2017.36.060机械设备故障诊断技术的现状及趋势阚凯(长春大学 吉林长春 130022)摘 要：随着社会经济的不断发展，机械设备已经被广泛地应用于现代化的工业生产中，而机械设备故障诊断技术的发展和创新，不仅为现代化工业生产效率的提升奠定了良好的基础，同时也确保了宏观经济的正常稳定运转。
所以必须进一步加大机械设备故障诊断技术研究的力度，才能发挥出其在社会经济发展过程中的积极作用。
本文主要是就机械设备故障诊断技术的发展现状以及未来趋势进行了研究和分析。
关键词：机械设备 故障诊断 人工智能中图分类号：TH165 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2017)12(c)-0060-02机械设备在长期的运转过程中，不可避免地会出现设备的磨损、变形、腐蚀等问题，一旦这些问题没有及时地发现和处理的话，那么就会导致机械设备故障的发生，这不仅会影响到机械设备的正常运转，同时也会导致安全生产事故的发生。
机械设备故障诊断技术在现代化工业生产过程中，不仅发挥着检测机械设备运行情况的作用，同时也为维修人员分析和判断故障产生原因提供了可靠的依据，为机械设备的正常运转以及经济效益的提高奠定了良好的基础。
1 机械设备故障诊断技术的发展现状虽然相关部门已经逐步加大了智能故障诊断技术研究的力度，但是由于现阶段这一技术的研究还处于探讨和仿真试验的阶段，再加上仿真过程与现实情况存在的差距较大，因此，该技术的安全性与准确性还有待于进一步的提高。
经过调查研究发现目前智能故障诊断技术研发过程中存在的主要有以下几方面：（1）机械设备的故障信号分析融合大多由不同的功能模块组成，而这些功能模块之间主要是通过机械与电气系统实现联系，再加上不同功能模块所对应的故障信号表现也存在相应的差异，因此，导致信号采集处理技术的发展出现了严重的不平衡现象，而这不仅增加了故障信号提取和分析融合的难度，同时对故障诊断的准确性也产生了不利的影响。
机械设备智能诊断故障的现状及发展趋势
机械设备智能诊断故障的现状及发展趋势摘要：随着科技的快速发展，如今的机械设备越来越精密，造价也越来越高，而如果机械设备在使用过程中出现故障就会对企业的生产和工作人员的人身安全构成威胁。
机械设备故障检测诊断技术是在设备运行状态下能够实时检测并诊断设备是否存在故障隐患的部位，做到及时发现及时解决，从而避免人员伤亡以及经济损失，是当前国内外研究的热点技术。
关键词：机械设备；智能诊断故障；现状；发展趋势引言随着时代的发展，工业企业对机器设备的要求也越来越多，机械设备的发展方向多样，诸如大功率、智能化、大型化、复杂化、自动化是现在机械设备发展的几个大的方向。
在现在的工业生产中，机械设备的重要性不容忽视，尤其是在自动化和复杂化高度发展的今天，一条流水线上的机械设备如果坏了一个零部件，最终导致的可能是一条产业链的机械设备的瘫痪，可谓牵一发而动全身。
这些故障导致的可能不仅仅是经济上的损失，严重的还会造成人员伤亡。
因此，机械设备需要定时的、准确的、可靠的故障诊断方法来及时避免不必要的损失。
1.机械设备的诊断技术发展情况机械设备是对各种工作进行完成的重要工具，机械设备的诊断技术是掌握设备运行过程中的异常状态与故障之间的关系，从而预测未来的技术，当前关于机械设备的诊断技术的研究越来越多，主要是对设备的运行状态进行监测，当机械在正常运行的时候具有一个状态，设备产生故障的时候再进行运行，又会产生另一种状态，针对这两种状态要进行分析和对比，从而找出机械设备的故障所在。
机械设备故障诊断技术是利用对机械设备运行过程中的状态信号进行处理，结合诊断对象的历史状态，来识别机械设备及其零部件的实时技术状态的技术形式，根据所得到的结果，还能对未来机械设备的发展趋势进行预测。
总体来讲，机械设备的诊断技术的发展经过了四个阶段的发展：第一，在十九世纪，机械已经出现在工业生产中，发达国家的工业革命使得机械化生产开始普及，当时机械设备诊断技术不高，当机械设备出现问题的时候不能及时发现，等到故障十分明显的时候才能被察觉，一般是采取事后维修的方式对故障进行处理。
机械设备故障智能诊断技术的现状与发展
机械设备故障智能诊断技术的现状与发展摘要：随着科技的不断进步，机械化也在不断发展，自动化智能化的技术也是在不断推进。
机械设备在现代工业技术的影响日益提升，但是由于其有一定的复杂程度，所以在运作时故障的发生将会影响整个运作系统的破坏，这种故障带来的破坏将会带来程度较大的经济损失，机械投入工程或建设中，有可能导致人员伤亡。
所以，对机械设备进行智能故障诊断是相当必要的，不仅能保证机械设备的正常运作，而且在整个系统中还会提高效率，利于工业生产的发展。
关键词：机械设备；故障诊断技术；现状与发展引言：在这个以科技引领的时代，生产力的发展也在受着科技时代的影响，随着现代化的机械设备普遍应用，自动化水平不断提升，机械设备上的零部件也是越来越精密和繁复。
机械化代替了手工的劳动，生产效率大幅度提高，拉动着经济的发展，使人们对于机械化设备更加青睐，在此前提下机械设备也在广泛被应用，但是在运作期间，最难避免的就是机械故障，机械设备在进行了长期工作运转，难免会出现各种问题，比如磨损、腐蚀、接口断裂、螺丝松动丢失等一系列故障问题，如果这些问题不能及时发现，并加以处理，就可能会应为机械故障引发一定的经济损失，严重的还会造成人员伤亡，这样不仅会影响生产进度，还会在影响生产商的形象。
机械设备故障智能诊断技术对现代工业的生产有非常重要的作用，本文将对此现状与发展进行粗浅的分析。
一、机械设备故障智能诊断技术的发展由来机械设备故障诊断技术最早是起源于美国，由于二十世纪六十年代的阿波罗计划实施时设备出现了一些故障，为此成立了专门解决这方面问题的工作小组，专门负责研究机械设备故障诊断技术。
在其后的二三十年中，一些国际性的大生产公司都研发了机器设备诊断的专门设备，具有前瞻性的为今后设备的故障检测提供方便，推动这一技术的发展。
虽然早在几十年以前，美国、日本等提前步入工业化时代的国家就已经对机械设备故障诊断技术进行了研究及运用，但是直到二十世纪八十年代后，我国才开始对机械设备故障诊断技术进行研究以及相应的运用，我国将其运用到化工产业、冶金工业、制造业、航天工业等等，不仅如此，由于我国近些年的经济发展水平正在持续攀升，所以投入到运用后，也得到了广泛的推广，这种技术带来了相当大的经济效益和社会效益，得到人们普遍认可。
机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势
机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势摘要：当前，我国正处于经济快速增长期，随着城市功能不断完善，各种工程项目不断开工，建设规模逐步扩大，大量的工程机械设备运用到辅助施工中，有效缩短了工程施工周期，进一步提升施工单位经济效益。
但工程机械设备因为自身结构复杂，需要各种零部件相互配合才可以保证设备安全稳定运行。
在具体施工中，由于工程进度要求紧，工程机械设备长期使用导致设备零部件磨损、老化严重，再加上容易受到外部环境因素的不良影响，常常因为零部件更换不及时，严重影响到设备的运行性能，如若机械设备出现故障，将延误工期，甚至酿成生产安全事故。
鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势提出了一些建议，仅供参考。
关键词：机械设备；故障分析；诊断技术；发展趋势引言现如今，机械设备产生故障对整体工作没有积极意义，这就需要工作人员做好维修养护工作，避免产生不必要的故障问题，造成企业的不必要损失。
做好故障分析处理和日常养护工作，促进行业的高速发展，促进企业的综合竞争力得到提升。
1、机械设备故障分析（1）频谱分析法。
频谱分析法是将复杂的噪音信号转变为简单的信号，找出一个信号在不同频率下的信息进行处理。
（2）相关分析法。
相关分析法是两个或者多个处于同等位置的随机变量之间的关系的一种统计分析法。
在机械故障诊断中能够多采用积差相关系数进行分析。
（3）机械模型法。
1）状态估计法。
状态估计法是根据获得的数据估算出机械内部状态的一种方法，对于了解和控制系统具有重要意义。
2）参数估计法。
参数估计法是从总体参数中随机抽取样本进行分析，通过抽取的样本整体估计全部未知参数的过程。
3）一致性检验法。
一致性检验其实质就是要数据保持一致性。
属于层次分析中成对比矩阵的一种检验方式。
（4）人工智能法。
1）专家系统法。
专家系统法是借助于计算机的一种方法，其内部程序包含大量的领域专家的经验与知识水平，通过计算机最终得出领域的答案。
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摘 要 : 针对现有的开发设备故障诊断系统不足 , 即以单通道数据为研究对象 , 明显存在信息 源不足 , 这样利用孤立信息进行故障识别和诊断很容易导致误判, 以全矢谱分析技术为中心 , 开发 了基于全矢谱分析的故障诊断系统 。介绍了该系统的构成和特点, 并与相应的传统方法进行了对 比, 显示了全矢谱技术的优越性 。基于全矢谱分析技术的故障诊断系统使监测和诊断更加准确可 信, 有广阔的发展前景。 关键词 : 故障诊断; 全矢谱; B S; 数据融合 中图分类号 : TP306 文献标志码 : A 文章编号: 1003 -0794( 2007) 03 - 0185 - 04
第 28 卷第 3 期 2007 年 3月
煤 矿 机 械 Coal Mine Machinery
Vol 28No 3 Mar. 2 00 7
基于全矢谱分析的故障诊断系统的开发
张海涛 1 , 韩 捷1 , 李志农 1 , 潘玉娜2 ( 1. 郑州大学 振动工程研究所 , 郑州 450001; 2. 上海交通大学 , 上海 200030)
图1 机械故障诊断基本过程
1. 2 主要技术方法现状 183
基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性, 成 为故障检测的有效方法。
Vol 28No 3
机械设备故障检测诊断技术的现状与发展 这是一种
夏希楼
第 28 卷第 3 期
( 3) 故障模式识别的故障诊断方法
在以下几方面: ( 1) 研究和改进传感器与监测仪器选取合适的 参量以提高诊断的准确度 与当代最新传感技术融 合 , 研究开发新型传感器和监测仪器 , 提高监测技术 水平; 选择最有效的参量是提高诊断准确性的前提, 高效多功能仪器对诊断设备的几何量、 物理量快速 准确的检测与识别是研究故障诊断的基础工作。 ( 2) 与最新信号处理方法相融合, 开展基于小波 分析的故障诊断技术研究 小波分析是一种全新的 信号 - 尺度分析方法 , 其分析基函数是一系列尺度 可变的简谐函数, 具有良好的时 - 频定性特性以及 对信号的自适应能力。机械设备故障诊断中由于设 备零件结构不同, 产生的信号中含有大量的非平稳 成分 , 利用小波分析可把不同频率信号分解到不同 频道的分解序列, 从而为故障特征的提取而提供理 论依据, 由于它具有时域和频域局部化分析功能和 可变分辨率的特点, 使之在分析瞬变信号时比傅立 叶分析更具优越性。 ( 3) 与非线性原理和方法及多元传感技术的融 合 现代化大生产要求对设备进行全方位、 多角度 的监测与维护, 以便对设备的运行状态有整体的、 全 方面的了解 ; 在进行设备故障检测诊断时 , 可采用多 个传感器同时对设备的各个位置进行监测 , 然后按 照一定的方法对这些信息进行处理。机械设备在发 生故障时, 又往往表现为非线性特征 , 随着混沌与分 型几何方法的日趋完善 , 这类问题也必将得到进一 步解决。 ( 4) 与现代智能方法的融合 现代智能技术包
括专家系统、 模糊逻辑、 神经网络、 进化计算等。现 代智能方法在设备故障诊断技术中已得到了广泛的 应用, 随着智能科技不断发展, 设备状态的智能监测 和故障诊断将是故障诊断技术的最终目标。 ( 5) 远程化、 网络化 设备故障诊断系统是针对 一台或同类型的某几台设备开发的专用系统 , 使用 效率低 , 故障诊断知识、 技术与信息不易共享 , 导致 其开发和维护费用过高 ; 工程实际中诊断规则的收 集不够全面 , 收集也困难, 造成故障诊断系统中的诊 断规则普遍很少, 系统诊断能力低; 当系统出现严重 或新的故障时, 无法快速、 经济地利用各方技术力量 解决问题。随着网络技术的发展, 实现多专家与多 系统的共同诊断, 一种有效的解决途径就是建立基 于网络的远程故障诊断与监测系统。网络化的远程 设备故障诊断系统中储存了多种设备的故障诊断知 识和经验, 可响应不同监测现场用户的使用要求 , 不 同的监测现场可以与同一个诊断中心建立联系 , 使
静态故障诊断方法, 它以模式识别技术为基础 , 其关 键是故障模式特征量的选取和提取。该方法分为离 线分析和在线分析 2 个阶段。通过离线分析来确定 表达系统故障状态的特征向量集和以该特征向量集 所描述的故障模式向量, 由此形成故障的基准模式 集, 并确定区分识别这些故障模式向量的判别函数 , 然后通过在线诊断实时提取故障的特征向量, 由判 别函数对故障进行分离定位。 ( 4) 基于故障树的故障诊断方法 故障树是表
Abstract: It is noticeable about the function of the examination and diagnosis technology of the mechanical equipment in the modern industry. Summarize the examination and diagnosis technology of the mechanical equipment from the essential method, the content and the technical method and so on about our country, prop osed the next development tendency in this foundat ion. Key words: mechanical equipment; technology of examination and diagnosis; tendency of development 0 引言 随着科学技术的发展 , 机械设备越来越复杂, 自 动化水平越来越高 , 机械设备在现代工业生产中的 作用和影响越来越大 , 与其有关的费用越来越高, 机 器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的 经济损失, 甚至还可能导致人员伤亡。通过对设备 工况进行检测, 对故障发展趋势进行早期诊断 , 找出 故障原因 , 采取措施避免设备的突然损坏, 使之安全 经济地运转, 在现 代工业生产中起 着重要的作用。 开展机械设备故障检测与诊断技术的研究具有重要 的现实意义。本文试图对机械设备故障监测诊断的 内容、 方法的现状及发展趋势进行探讨。 1 设备故障检测与诊断技术的现状 1. 1 故障检测与诊断的基本过程及内容 机械故障检测诊断的基本过程 ( 见图 1) 包含两 方面内容 : ( 1) 对设备运行状态进行检测; ( 2) 发现异 常情况后对设备的故障进行分析、 诊断。其发展也 经历了从简易诊断到精密诊断 , 从一般诊断到智能 诊断 , 从单机诊断到网络诊断的过程, 发展速度愈来 愈快。 根据系统采用的特征描述和决策方法, 故障检 测诊断的方法概括起来分为 : 基于系统数学模型的 故障诊断方法 和基于非模型的故障诊 断方法两大 类。 1. 2. 1 基于系统数学模型的故障诊断方法 基于模型的故障检测诊断技术是通过构造观测 器估计出系统输出 , 然后将它与输出的测量值比较, 从中取得故障信息。该 方法能与控制 系统紧密结 合 , 是监控、 容错控制、 系统修复和重构的前提; 是以 现代控制理论和现代优化方法为指导, 以系统的数 学模型为基础 , 利用观测器 ( 组 ) 、 等价空间方程、 滤 波器、 参数模型估计和辨识等方法产生残差, 然后基 于某种准则或阈值对该残差进行评价和决策。 1. 2. 2 基于非模型的故障诊断方法 ( 1) 基于可测信号处理的故障诊断方法 系统 的输出在幅值、 相位、 频率及相关性上与故障源存在 着某种关系, 利用这种关系可确定系统的故障。常 用的方法有谱分析、 相关分析、 功率谱分析和概率密 度法。 ( 2) 基于故障诊断专家系统的诊断方法 专家 系统是近年来故障诊断领域最显著的成就之一, 内 容包括诊断知识的表达、 诊断推理方法、 不确定性推 理以及诊断知识的获取等。随着计算机科学和人工 智能的发展, 基于专家系统的故障诊断方法克服了
第 28 卷第 3 期 2007 年 3月
煤 矿 机 械 Coal Mine Machinery
Vபைடு நூலகம்l 28No 3 Mar. 2 00 7
机械设备故障检测诊断技术的现状与发展
夏希楼 ( 潍坊学院 电大 , 山东 潍坊 261061)
摘 要 : 机械设备的检测诊断技术在现代工业生产中的作用不可忽视 , 从设备检测诊断的基 本方法、 内容和技术手段等多方面对我国机械设备检测和诊断技术的现状进行了综述, 并在此基础 上分析并提出了该技术在今后的发展趋势。 关键词 : 机械设备; 检测诊断技术 ; 发展趋势 中图分类号 : TP306 文献标志码 : A 文章编号: 1003 -0794( 2007) 03 - 0183 - 03
示系统或设备特定事件或不希望事件与它的各子系 统或各部件故障事件之间的逻辑结构图, 通过结构 图对系统故障形成的原因做出总体至部分按树状逐 渐地详细划分。这是一种图形演绎法, 把系统故障 与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表 , 较 直观地反映故障、 元部件、 系统及因素、 原因之间的 相互关系 , 也能定量计算故障程度、 概率和原因等。 ( 5) 基于模糊数学的故障诊断方法 根据模糊 集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系 , 由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟 , 通 常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身 不确定的和模糊的信息, 以及要对每一个征兆和特 征参数确定其上下限和合适的隶属度函数, 而使其 应用有局限性。但随着模糊集合论的完善, 相信该 方法有较光明的前景。 ( 6) 基于人工神经网络的故障诊断方法 是 20 世纪 80 年代末 90 年代初才真正具有实用性的一种 故障诊断方法。由于神经网络具有原则上容错、 结 构拓扑鲁棒、 联想、 推测、 记忆、 自适应、 自学习、 并行 和处理复杂模式的功能, 使其在工程实际存在着大 量的多故障、 多过程、 突发性故障、 庞大复杂机器和 系统的监测及诊断中发挥较大作用。 1. 3 目前设备检测诊断技术的研究现状 ( 1) 传感技术研究。 ( 2) 关于信号分析与处理技术的研究。 ( 3) 关于人工智能和专家系统的研究。 ( 4) 关于神经网络的研究。 ( 5) 关于诊断系统的开发与研究。 ( 6) 专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与 开发。 2 设备检测诊断技术的发展趋势 传感器的精密化、 多维化; 诊断理论、 诊断模型 的多元化 ; 检测诊断技术趋于自动化、 数字化、 智能 化和综合化; 应用软件规范化 ; 硬件专业化、 标准化 ; 诊断仪表与装置趋向工程网络系统发展。具体表现 184