火炮自动机故障诊断研究综述

武春林，潘宏侠

（中北大学机械工程与自动化学院，山西 太原 030051）

0 引 言

近几十年来，为了与导弹和飞机整体航速的大幅提升相匹配，作为主要的近程防空装备，小口径火炮射速随之也有了很大的提高。小口径火炮的的核心部件高速自动机，由半自动化、简单化向全自动化、复杂化转变。根据以往经验，如果自动机发生故障，就会引起火炮的整体瘫痪，从而导致巨大的人员伤亡和经济损失。机械设备工作状态所需的维护费用和停机损失在成本中就占有很大的比重，一旦设备发生故障引起的损失就更加重了成本，所以机械设备故障诊断的重要性就凸显了。因此，为保证机械设备在工作中或者不拆卸的情况下能准确掌握其工作状态，凭借和采用日益先进的信号处理、动态测试和传感器技术，对机械设备异常部位和发生原因进行分析，并预测设备未来的运行状态，成为世界各国学者亟待解决的问题。

自动机是十分常见的军事设备，因此自动机的故障诊断和状态监测备受国内外重视，同时投入较多的人力和物力并积极对该技术展开研究。做到故障的早发现、早诊断、早排除，从而更好地保障自动机运行的可靠性和安全性，降低维修费用及其损失，更有效地防治突发事故的发生。

1 自动机的常见故障

自动机的结构在供输弹和炮弹击发过程中会产生强烈的冲击、噪声和振动，自动机机箱可以看成是以机箱和各机构构件为整体质量的振动系统。自动机击发时产生的火药气体，推动机框等后面的一系列构件高速运动，完成自动供输弹过程和连续射击，这是自动机主要的激振源[1]。由于射击击发时机箱转动轴和转膛滑板等构件周期性运动[2]，支撑刚度反复变化、结构作用扭矩也连续变化，它们都引起激振力作用，都将会产生一定频率和方向的机械振动[3]。构件在机箱内3个方向的运动和冲击会导致机箱径向和轴向的振动[4]，从而形成自动机机箱的振动弯扭。自动机的运行状态出现卡滞和构件产生裂纹等非正常状态，将会直接反映在机构的传递特性上；如转动轴的局部疲劳、裂纹、断裂、偏心或松动等，将会影响响应特性的比较低频的成份；转膛滑板如果发生金属面腐蚀、腐蚀深度等严重耗损时，就会增加响应特性较高频率的成分。这些将会增大动载荷，从而加剧了冲击振动。

2 自动机状态监测和故障诊断的方法

自动机的结构是比较复杂的，其状态监测的手段和故障诊断的方法比较多，如振动诊断技术、油液分析技术、温度监测技术、无损检测技术、神经网络、数据融合和故障树等。

2.1 振动诊断技术

在线诊断和离线诊断都属于振动监测故障的方法。在线诊断是为防止事故的发生扩大，提前对振动故障作出线条性的诊断，因此，在线诊断对于诊断时间要求相对较紧迫，目前，该诊断采用计算机加以实现，也称为自动专家诊断系统。振动监测离线诊断相比在线诊断在时间上相对宽松，它是专为消除振动故障而进行的诊断，可以将现成的实验数据及采集到的振动信号进行科学的模拟实验并加以严谨的对比分析，所以也将它称为振动监测离线诊断。离线诊断在故障诊断的困难程度上要比在线诊断深入复杂的多。诊断自动机故障的振动监测技术已经被认可应用，并在科研领域取得了一些成绩。如把两个三通道压电式加速度传感器安装在自动机的机箱上，通过分析自动机表面产生的振动信号和自动机内部结构从而诊断机箱内的故障。虽然在振动噪声监测方面取得了显著的进步，但振动监测技术并未在自动机的实时故障诊断中得到全面应用，只是在个别自动机上做了一些尝试性的实验。主要原因可能是：1）背景噪声干扰比较大；2）自动机运行状态不稳，变化频率较高，所以产生的信号也不稳定；3）很少有与自动机寿命相匹配的传感器。

2.2 油液分析技术

油液监测技术是通过分析被监测自动机在用润滑剂(或工作介质)时性能的变化和携带的微粒磨损的情况，获得自动机在润滑和磨损状态下的信息，然后评价自动机的工作状态和预测其故障，并确定产生故障的原因、类型和零件的一项技术[5]。这项技术的实际应用表明，油液监测技术适于采用液体润滑剂，并且主要失效形式为磨损、往复运动、外部干扰强烈、振动激励源多、噪声较大、低速重载设备的监测。最初的油液监测仅仅是用于油污染的分析，主要是分析油类品的理化指标，例如机械杂质、闪点、酸值、水分和粘度等，一般用测定石油性能指标的方法对使用的润滑剂加以测试，从而对它的质量变化进行评价。随着生产的工业化发展，复杂化、大型化、连续化成为机器发展的必然趋势，对机器本身的维修也有了一定的高标准，从而，也就产生了机械系统故障诊断技术，随之也激发了广大学者对油液监测技术诊断故障的热衷研究。应用光谱分析仪对润滑油中所含磨粒的成份与含量进行分析也是对润滑油本身带有的污染物和磨损微粒的进一步研究，它所采用的方法是通过磨粒的信息判断机器的磨损情况，这种方法的应用也是史无前例的。随后铁谱技术产生并很快应用到了机械设备的故障诊断中。因为这项技术扩展了油液监测中磨粒分析的深度，丰富了其内涵，能够详细地对磨粒所含成份及浓度等进行分析，所以有了“微粒摩擦学”这个概念。

润滑油中磨粒监测技术通常可分为在线和离线两大类。离线监测技术主要有油液光谱分析、铁谱分析及利用扫描电子显微镜和能谱仪分析铁谱谱片；在线监测技术主要有颗粒计数器，在线式铁谱仪等，已经投入使用的主要有光学型磨损颗粒计数器，电磁型磨损颗粒计数器，尚未投入实际使用但已在研究的有X-射线磨损颗粒在线监测仪，超声磨损颗粒监测仪等[6]。

2.3 基于神经网络的自动机故障诊断

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）简称为神经网络（NNs）或称为连接模型（Con⁃nection Model）。它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络是依靠系统的复杂程度，通过调整它内部大量节点之间相互连接的关系，进而达到处理信息的目的[7]。人工神经网络是模拟人的形象（直观）思维方式，它不是一个线性动力学的系统，其特点在于它的并行协同处理和信息分布式存储[8]，由许多结构功能十分简单的神经元构成的网络神经系统，它能实现比单个神经元非常复杂多样的功能；但它也存在很多不足，例如：复杂系统的构建模型难，诊断分析机制不建全，诊断思路也很不清晰。

3 自动机故障诊断难点和未来趋势

近几年来在自动机故障诊断技术方面虽然攻克了不少的难点，也有了小范围的现实应用，但是目前自动机需要研究的重点和攻克的难点仍然是它的状态监测和故障诊断，因此自动机故障诊断的过程中应重视下列问题：

1）由于自动机结构复杂，而且它的用途特殊，在实际应用中不只有自身产生的振动，还有其他的激励源，导致信号测试过程中对信号的干扰噪声增多，而且有着很大的非线性和非平稳性，所以应着重研究信号的非定性，如在处理自动机信号时采用小波包分析法。积极努力开展神经网络研究、粒子群算法及其它们组合在一起的系统。

2）由于自动机在工作过程中振动的不平稳性，甚至表现出的是随机非线性，因此我们在建立整个系统的数学模型时有很大的困难；而且通过分析系统的振动来获取自动机故障与特征参数间的相对应关系也十分复杂，这些都是需要解决的问题。

3）展开对价格合适、高质量保证的传感器的研究。对一些比较重要的自动机，应该同时研制有效的故障诊断和在线状态监测系统，而且把自动机的使用、监测诊断和保养结合起来，进而提高自动机工作时的可靠性，降低自动机发生故障的概率，减少它的维修费用。

综以上分析得出，对像自动机这样的复杂化机械进行故障诊断依然为广大学者需攻克的重点和难点。我们应该将在柴油机等复杂机械故障诊断中取得的科研成就推广运用于自动机中，对自动机进行相对初级的研究。目前，对于采集自动机在工作状态中的可靠特征参数仍没有一种较为通用的方法，而只是先依靠人的抽象假设或者以往工作中积累的经验去设定特征参数，然后通过实验论证，但是此方法还是缺少充分的理论依据，也找不出最为科学的特征参数。笔者认为以后应将粒子群算法、神经网络、故障数等故障诊断技术综合应用于自动机故障诊断的研究，同时对传感器进行更深层次的探索，更好地为自动机故障诊断服务。

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[2] 闫彬,姚忠,王瑞.某火炮自动机转膛机构运动特性分析[J].火炮发射与控制学报,2010(2)：66-69.

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[5] 刘晋冀，刘泯举.油液分析状态监测技术及其应用[J].山西机械,2000（4）：21-24.

[6] 仰德标，明廷锋.柴油机故障诊断研究综述[J].武汉造船,2000(2)：26-29.

[7] 宋振雷.基于智能体的神经网络优化及应用[D].北京：中国邮电大学,2010：31-35.

[8] 陈格.人工神经网络技术发展综述[J].中国科技信息,2009（17）：88-89.

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