机电系统故障预测技术的现状与分析

赵永伟 彭铭

摘要 随着科学技术的迅速发展，高、精、尖科技以及设备的不断进步，机电系统故障预测技术在工程生产工作过程中，起的作用也越来越大。采用新进的机电系统故障预测技术，能够以通过对机电系统的进行监测，了解机电设备的运行状况，对系统故障进行预测和及时制定维修的决策，能够有效提高机电系统运行的稳定性，保障企业的正常稳定生产。

关键词：机电系统；故障预测；技术；现状

1.机电系统故障类型

1.1 硬件逻辑故障

硬件逻辑故障又可细致的分为永久性故障、间发性故障以及边缘性故障三种。永久性故障又称为硬故障，就是指不可恢复的故障。其表现的形式是给定输入，就会出现重复性的错误响应。比如芯片或者器件内部无法修复，或者是开路和短路，这都属于永久性逻辑故障范畴：间发性故障又称为软故障，带有一定随机性和偶发性，最后也有可能转变成永久性故障。造成间发性故障的原因是因为计时有偏差或者是外部电器噪音等等。如果器件性能达不到设计要求也比较容易造成这种软故障：边缘性故障也会逐步变化成为硬故障，它是元器件老化影响边界值发生的一种故障，所以没有固定的逻辑值，比如时钟的前沿等一些指标的下降，或者是电源不稳定致使寄存器信息的丢失等都是边缘性故障中比较常见的故障。

1.2 软体故障

软体故障分为系统软件故障和应用软件故障。系统故障的原因是由设计原因引起的，在系统的设计阶段对设计目标的构思和系统功能的了解不够，在运行以后比较容易出现这种故障。因此对于软件的设计一定要有一个精准的计划和方案以此来提高系统软件的可靠性：应用软件故障主要是由于输入错误而引发的，这种故障也有一定的随机性和偶然性。一般是在编写程序或者输入过程中产生的人为错误，所以要在输入时严格把守，增加一些应用软件的检测功能，是软件可以自动进行测试。这样才是抑制故障发生的途径。

1.3 干扰故障

常见干扰故障分为内部干扰和外部干扰。内部干扰就是由系统工艺、结构、线路设计、电源以及底线处理不当引发的故障，也可能是器件的性能变化引起的，内部干扰带有很强的随机性和偶发性。内部干扰包括固定干扰和过渡干扰。

2.机电系统故障预测技术的现状

当前，我国多机电系统的维护方式，主要还是在设备出现故障后，进行针对性的维修。另外还对机电设备进行定期的有计划的维护。这种传统的维护不能够对机电设备进行详细的了解，无法预测机电设备的实际运行状态，从而也就无法保证设备的稳定运行，给实际的工作和生产带来严重的安全隐患，特别是一些电力、航天以及铁路行业。据相关数据显示，运用机电故障预测技术，能够有效降低机电系统的故障发生概率，减少设备的维护费用，优化机电设备资源的利用效率，从而提高机电系统的维护效率，节约机电系统的维护成本。但是，现有的机电故障预测技术还存在一定的缺陷。首先，在在故障预测方面，许多对机电故障预测系统的预测方法都十分简单，大多建立在单一的故障模式下预测，对于各个故障之间的关联没有做到有效地结合。其次，在机电系统故障预测过程中，没有排除人员活动的干扰以及系统外部环境的影响。技术人员在对机电系统的维护过程中，对故障预测产生一定的干扰。另外，在机电系统故障预测的性能评价方面，并没有一个健全统一的系统评价标准。

3.基于机电系统的故障诊断仿真技术分析

机电系统的故障诊断系统是利用知识库中的有关信息，根据用户采集的机电系统的相关数据信息，对故障进行诊断的一个计算机系统，由于机电系统的故障具有模糊性的突出特点，因此引入模糊理论实现机电系统的故障仿真。

3.1 机电系统故障集的建立

利用模糊理论对机电系统的故障进行诊断，首先要建立机电系统故障集，即为系统在发生的每一种可能故障时的全部可能表现所构成的集合，以便于在进行模糊模式识别时，确定引起故障的最可能故障模式，是机电系统故障诊断系统的基础。

3.2 数据信息的采集

对机电系统中的重要元件的重要参数进行采集，是机电系统故障诊断的重要部分，在采集时要保证信息的准确性与完整性，是保证故障诊断准确性的重要前提，一般来说数据信息的采集包括对机械信息、电气信息等的采集。

3.3 数据信息的模糊处理

由于机电系统中的扰动难免存在，使得采集的数据信息不可避免地会受到干扰的影响，导致数据准确度的降低，不利于故障诊断系统对系统故障的诊断，因此在获取数据信息后，需要对特征信息以及状态参数进行模糊处理，排除扰动因素的干扰，提高诊断系统的可靠性。

3.4 数据信息的模糊匹配

一般情况下，匹配是指精确匹配或者完全匹配，通常被认为是完全等同，但是在实际情况下，尤其是对于机电系统这种较为复杂的系统，完全等同的精确匹配是不存在的，两次故障中各数据均完全相同的情况几乎不可能发生，因此需要對模糊处理后的数据信息进行模糊匹配。

为了进行数据信息的模糊匹配，引入语义距离这一概念，用以描述两个研究对象之间的相近距离。通常情况下，用两个模糊数之间的差值的一种范数定义语义距离，如切比雪夫距离、欧几里距离等，当两个模糊数间的语义距离越小时，可以认为两者越相似，通过将采集的数据变量的集合与故障集进行比对，匹配出语义距离最小的故障集合。

3.5 数据信息的加权模糊逻辑

在实际情况中，一个事件的各个前提的重要性往往是不同的，在诊断故障时，各数据信息的重要程度也是不同的，因此在诊断时，多采用加权模糊逻辑，即对不同的数据信息预先设置好不同的权重，然后综合考虑权重与故障集进行匹配，这样可以大大提高故障诊断的准确性与可靠性。

4.结束语

综上所述，要减少机电控制系统的故障，就要提高机电控制系统可靠性的保证，要在故障发生之前彻底消除，或者是降低故障的发生概率。因此，要进一步研究机电系统故障预测技术，以缩短修理的时间和提高系统的有效度。

参考文献：

[1]王可机.电系统故障诊断的理论与应用研究湖北农机化，2012，2（2）：1-3

[2]徐玲玲等.民机机电系统故障诊断仿真平台设计应用科技，2010，3（7）：2-3