设备诊断技术

设备诊断技术引入生产现场已三十多年。最初，设备较为简单，维修人员主要靠感觉器官、简单仪表和个人经验就能胜任故障的诊断和排除工作，即为传统的诊断技术。随着科学技术的不断发展，动力机械设备越来越复杂化、精密化、系统化和自动化，同时价格也越来越昂贵，设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大，生产的主体也逐渐由人力向设备转移，与设备有关的费用越来越高，传统的诊断方法已远远不能适应。机器运行中发生的任何故障或失效不仅会引起严重后果，造成重大的经济损失，甚至还可能导致灾难性的人员伤亡和恶劣的社会影响。国内外曾经发生的空难、爆炸、断裂、泄漏、毁坏等恶性事件，造成了巨大的经济损失，产生了严重的社会影响。例如，1986年4月前苏联切尔诺贝利核电站四号机组发生严重振动而造成核泄露，致使2000多人死亡，直接经济损失达30亿美元[l]。这些严重的或灾难性的事件不断发生，迫使人们在设备的故障诊断方面进行大量的研究，形成了机器设备、工程结构和工艺过程的故障诊断这一新兴的研究领域。通过对机械工况进行监测，对其故障发展趋势进行早期诊断，便可找出故障原因，采取各种措施进行维修保养，避免设备的突然损坏，使之安全经济地运转，例如，法国Cra一vehnes电厂对其近400台主辅设备进行了两年的状态监测试验，结果表明，由于采用状态维修，电厂实际节约了540多万法郎〔尚未考虑停工造成的损失)l，]。在欧美，70年代初为了确保宇宙火箭和军用设备的可靠性而开发出了设备诊断技术。国内外许多资料表明，开展故障诊断技术的经济效益是明显的。据日本统计，在采用诊断技术后，事故率减少了75%左右，维修费降低了25%一50%;英国对2000个国营工厂的调查表明，采用诊断技术后每年节省维修费3亿英磅，用于诊断技术的费用仅为0.5亿英磅。可见，设备故障诊断技术在现代工业生产中起着非常重要的作用，开展设备故障诊断技术的研究具有重要的现实意义。

医生之所以能为病人诊治疾病，是因为他掌握了医学知识和具有临床经验，是平时学习的结果;那么机电设备、复杂系统出了故障怎么办?显然仅靠人是不够的，所以许多从事故障诊断研究的学者一直致力于设计机器“医生”(智能机器人)来代替人完成检测诊断工作。应具备能“听”字图像、“评判”“会”讲话、完美的机器“医生”象人类一样有“意识”的自主学习、懂人类语言、“看”清文提取故障特征、自主正确的能力，这也是人类一直努力的目标。少要追溯到剑桥大学的CharlsBabbageLucasian有关制造智能机器人的可能性问题至教授在1828年至1839年间提出的分析机器的概念[2]，尽管有人对分析机器存有疑问131，但Hartreel4]认为:根据生物原理，建立一套条件反射机制，作为“学习”的基础，制造出“为自己思考”的具有一定基础的生物智能的电子设备也是完全可能的。在工程实际中存在着大量的多故障、多过程、突发性故障及需要对庞大机器或复杂工程系统进行的监测和诊断，现有的技术手段和方法如信号处理、模式识别等往往存在较大的局限性，迫使人们深入系统研究如Hartree所说的智能仪器系统。随着计算机技术、人工智能技术等的发展，各种智能诊断系统应运而生卜，3]。故障诊断技术经过了30多年的发展，人们已经认识到了智能诊断技术的重要性，智能诊断技术己成为当今世界的研究热点之一。但现有智能故障诊断系统，大多只限于单一智能技术的应用，智能化程度和诊断精度都不尽人意。为了克服现有智能故障诊断方法中的不足，本文研究新一代的融合智能故障诊断系统具有重要的意义。

故障诊断技术的发展

故障诊断(FauhDiagnosis，FD)技术始于机械设备故障诊断，它包含两方面内容:一是对设备运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。它是一门既有基础理论，又有实际应用背景的综合性技术[l4，’5]，是当今科学技术研究的热点之一。它涉及传感及测试技术、电子学、信号处理、识别理论、计算技术以及人工智能、专家系统等

多门基础学科，是对这些基础理论的综合应用。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。世界上最早开发设备诊断技术的国家是美国。自1961年开始执行阿彼罗计划后，出现了一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局创AsA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事诊断技术的开发，有计划有组织地对诊断技术分专题进行研究。此后很多学术机构如美国机械工程学会(AsME)，政

府部门如国家标准局(NBs)以及一些高等院校和企业公司都参与或进行了与本行业有关的诊断技术研究。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)的推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学(Terotechnology)为指导;美国以后勤学(Logistics)为指导;日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在60一70年代，以Collacoft为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG&CMA)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。

我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域[’“，’71，取得了非常显著的经济效益和社会效益[l8]。近期我国神州五号飞船的成功发射，整个系统中的十多个故障诊断模式系统起了很大作用，最大限度地保障了系统和宇航员的安全(载人航天工程火箭系统总指挥黄春平语)。

经过30多年的研究与发展，故障诊断技术已应用于人造卫星、航天飞机、核反应堆、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、冶金设备、矿山设备和机床等领域,，取得了非常显著的经济效益和社会效益。