机械设备故障诊断技术的现状及趋势

邹　芳

（台州方林汽车检测有限公司，浙江台州　318000）



机械设备故障诊断技术的现状及趋势

邹芳

（台州方林汽车检测有限公司，浙江台州318000）

摘要：现代化工业生产过程中机械设备得到普遍应用，机械设备故障诊断技术的发展对于现代工业化生产能够起到重要的保障作用，也能够保障宏观经济的安全运转。因此，对机械设备故障诊断技术进行研究既具有重要的理论意义，也具有重要的现实意义。

关键词：机械设备；故障诊断技术；现状及趋势

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。在现代工业中，由于机械设备的使用，劳动力得到了极大解放，生产效率也大大提升，对整个经济、社会发挥着无可替代的作用。而与机械设备的广泛应用相伴随的是机械设备故障诊断技术的发展。机械设备经过长时间、不间断的运转，难免会出现磨损、变形、断裂、腐蚀等一系列问题，如果这些隐患得不到及时的发现和处理，就会使设备出现故障，影响机器的运转，导致机械设备自身的损坏，甚至会导致出现重大事故和损失。机械设备故障诊断技术对现代工业生产具有非常重要的作用，能够检测机械设备的运行情况及自身状况，及时发现可能存在的故障隐患，并分析诊断故障产生的原因，提出有效地解决办法排除故障，从而保障机械设备的运转，确保生产安全，提高经济效益。甚至从更宏大的角度来说，机械设备故障诊断技术的发展对于现代工业化生产能够起到重要的保障作用，也能够保障宏观经济的安全运转。因此，对机械设备故障诊断技术进行研究即具有重要的理论意义，也具有重要的现实意义。本文将就机械设备故障的发展历史、诊断技术及发展趋势进行梳理和分析探讨。

1　机械设备故障诊断技术的发展史

从定义上来讲，机械设备故障诊断全称为状态检测与故障诊断，其主要内容有二：检测设备运行状态、分析诊断设备故障。其作为一种技术，是现代化生产的产物，自工业化生产出现以来就存在，它是随着机械设备的管理和维修所发展起来的，而其作为一门学科，则是20世纪60年代以后才逐渐形成的。机械设备故障诊断技术最早开始被研究是从美国开始的。20世纪60年代美国的阿波罗计划出现了一系列设备故障，为此他们成立了“美国机械故障预防小组（MFPG）”，专门负责研究和开发机械设备故障诊断技术。1972年，德国大众公司率先发明了微机诊断系统，其后又研制成功了车辆设备诊断用传感器和连接器，对诊断设备的制造起到了巨大的推进作用。另外，在随后的二三十年里，美国哈米尔顿标准公司、美国通用公司、福特汽车公司、日本丰田公司、日产公司等都研发了独特的机械设备故障诊断设备，极大的推动了机械设备故障诊断技术的发展。而我国对于机械设备故障诊断的研究和应用开始于1983年，并随即在冶金、化工、航空等制造行业得到了迅速推广和广泛应用，产生了巨大的经济价值和社会效益。

随着科技水平尤其是计算机技术的不断提高，机械设备故障诊断技术也获得了突飞猛进的发展。其发展到今天，已经成为一门较为完整的、独立的、跨学科的新兴的综合性工程学科。它以检测设备运行状态和分析诊断设备故障为主要内容，以可靠性理论、信息论、系统论、控制论为理论基础，以计算机和现代化仪器为手段，以建立新的维修体系和探索各种诊断对象的特殊规律为目标，从而日益成为一门热点学科。经过多年的研究和发展，机械设备故障诊断技术已经广泛应用于工业生产中，甚至在航天飞机、人造卫星、核反应堆、飞机自动驾驶等高精尖领域也得到了广泛应用。

尽管机械设备故障诊断技术已经取得了巨大的发展进步，但是我们必须要承认，其作为一门新兴学科，在很多方面还尚不完善，具体来说，表现在以下几个方面：一是发展存在一定程度的不平衡。不同类型的机械设备其相应诊断技术的发展程度不尽相同，如旋转式机械设备的故障诊断及实践相对比较成熟，而往复式机械设备的故障诊断理论及实践还有待于提高。二是机械设备故障诊断仪器与测量分析仪器往往是脱离的，没有很好的联合。如放大仪、传感器、频谱仪等便携式设备往往只是分析系统，而没有对设备进行诊断和特征数据收集的功能。而高端的设备则多维专用的、固定的，服务对象固化，应用范围不广。三是针对现场的设备故障诊断系统尚不完善，简易仪表单一、精度低，而精密分析仪价格昂贵、专业程度高，操作难度大。

机械设备故障诊断技术取得了巨大的成就，也存在着若干不足。但是，我们可以预见，机械设备故障诊断技术在未来有着十分广阔的前景，其将为人类社会的技术进步提供充分地保障和推动力，而同时，科学技术的进步也能够反过来推动机械设备故障诊断技术的进一步发展。

2　机械设备故障诊断的研究现状

机械故障诊断经过30多年的发展已经初步形成了较为完整的学科体系，其相关研究也渐趋丰富。从技术手段的角度来说，机械设备故障诊断技术以油样分析、振动诊断、无损探伤及温度检测为主要检测手段。其中，振动诊断凭借越来越发达的计算机技术，发展最为成熟，所涉及领域面最广、理论基础更雄厚，研究成果更丰硕。在对振动信号的分析处理上，既有传统的时频域分析、统计分析、参数辨识、时序模型分析等分析方法，也得益于科技的发展出现了新式的三维全息谱分析、倒谱分析、轴心轨迹分析、频率细化技术、共振解调分析、小波变换等等更加多样的分析手段。

而随着技术的发展，人工智能逐渐在机械设备故障诊断中崭露头角，为机械故障诊断注入了新的活力，而在人工智能领域也出现了一个新的研究热点，即机械故障诊断领域中人工神经网络的研究，虽然目前该研究还大多处于实验室阶段，但是其发展前景非常乐观。另外，在人工智能方面的专家系统也是该领域最显著的成就之一，在理论上和实践上都取得了极大发展。其主要内容包括诊断知识的表达、诊断推理方法、诊断知识的获取等。传统的基于模型的故障诊断技术对模型有着高度的依赖性，而基于专家系统的诊断方法则有了很大的改进，其有效地摆脱了对模型的高度依赖，其有效性和可行性都得到了很好的验证，成为机械设备故障诊断的一个有效方法。近年来，学术界和应用界都开始探索把人工神经网络与专家系统相结合，试图打造一个结合二者优势，弥补二者缺陷的神经系统专家系统。

如今，机械设备故障诊断技术作为一门学科获得了前所未有的发展，其相应的诊断理论和方法日益丰富和完善，在实践中也深入到了现代工业生产的各个领域。从学科发展角度来讲，机械设备故障诊断技术应该要更加注重对故障机理和特性进行研究，使其具有先进性，从而从理论上指导故障诊断，而各种理论和方法要不断地创新，并且能够及时、深入的应用到实践中去。另外，要不断加强与深化故障诊断的各种理论与方法技术的相互融合、相互渗透，使二者能够产生“1+1＞2”的效果，不断地扩展故障诊断技术的应用范围，丰富故障诊断技术及可检测故障的内容，将故障的检测诊断与故障的管理、保养、维修紧密结合起来。

3　机械设备故障诊断的主要方法

机械设备故障诊断方法经历了从一断臆断到智能、从简易到精密、从单机到网络的发展过程。针对机械设备故障诊断的方法，有很多的分类标准，目前来讲，主流的分类是将其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这两类，这种分类方法主要是以系统采用的决策方法和特征描述为标准而进行划分的。

（1）基于系统数学模型的诊断方法。这种诊断方法是利用一种构造观测器，其主要作用是将系统输出进行估计，并把系统输出的实际测量值与估计的结果进行对比，通过对比就可以得知设备的运行情况以及故障的相关信息。该方法的指导思想是现代控制理论和优化方法，其运行基础是系统的数学模型，通过构造观测器、滤波器、等价空间方程以及参数辨识和模型估计等方法来进行数据信息的比较分析，产生残差，然后在用一定的准则对残差进行评价，得出结果。基于系统数学模型的诊断方法有效地结合了控制系统，能够为机械设备的运行检测、设备管理、问题修复以及容错控制提供数据参考和解决问题的前提条件。

（2）基于非模型的故障诊断方法。这种故障诊断方法目前应用较为广泛，其也发展出多种形式。一是基于可测信号处理的方法，常用的有频谱分析、功率分析、概率分析、相关分析等，其主要原理是将系统输出的频率、相位、幅值等数据与故障源的输出进行相关性分析，从而确定是否具有故障及故障的形式。二是基于专家系统的故障诊断方法，该方法与以往的以数据为处理对象不同，其目标是获取、处理和利用专家的知识，注重知识表示和推理方法，其结构可概括为：知识+推理=专家系统。三是基于故障模式识别的方法，这是一种静态的诊断方法，其核心技术是模式识别技术，通过对故障模式特征量的选择和提取来确定故障。四是基于故障树分析法的诊断方法，故障树分析法又称为失效树分析法，它以事件为中心，采用演绎分析方法，将系统不希望发生的事件（故障）作为分析目标，分析各种事件及其原因，并按照层级推理下去，并将其逻辑关联用树状的形式画出，从而形成一个树状的逻辑结构图，能够对系统故障和各种事件原因进行详细的划分。五是基于模糊数学的故障诊断方法，其核心是利用征兆来诊断故障，这种故障的征兆则用隶属度来描述，故障状态和征兆之间存在着映射关系，但是这种关系具有一定的模糊性，所以往往依据模糊逻辑合成算法，同时使用经验判断以及模糊统计矩阵，然后再进行机械设备故障的模糊综合评判。六是基于人工神经网络的故障诊断段方法，该方法具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和学习能力，适用于处理不精确和模糊的信息。

4　机械设备故障诊断技术的发展趋势

（1）不解体化。机械设备故障诊断技术将通过对可预埋在发动机内的传感器的研究和开发，来进行不解体检测的研究。其中美国、日本等国家取得了较为先进的成果。他们通过在发动机内预埋一种超薄型传感器，主要功能是可以检测发动机的温度以及主要部件的配合间隙，从而诊断可能的故障。另外，发动机的转速波动也是体现故障的一个重要指标，一些国家则研制了光纤传感器，专门用来检测这一指标。

（2）高精度化。高精度化是指在处理信号技术的时候，通过一定的方法，来提高信号分析的信噪比。一般来讲，高精度化可以从以下几个方面来理解。一是小波理论，一些复杂的运动系统如柴油机等，其信号往往是瞬态的、突变的、非平稳的，高精度化就是可以用小波理论来分析处理这些信号，来极大的提高其信号的分辨率。二是分形几何，其认为分形具有不必是整数的分形维数，传统的几何方法依靠的是整数维数，而分形几何则将其扩展成了连续正数，这种方法在处理瞬态的、突变的、非平稳的信号上也有广阔前景。三是全息谱分析方法，这往往应用在振动信号的处理上，它将幅、频、相三者结合起来，而普通付氏谱往往只考虑幅和频，因此，该方法能够有效弥补这一不足，在对振动信号的获取上更加全面，更加系统。

（3）智能化。所谓智能化，是指一套能够自动完成数据处理、分析、故障识别等一系列工作的开发型专家系统。机械设备故障诊断技术的智能化能够大大减轻诊断工作量，也能够大大提升机械设备故障诊断的效率和准确性。而要建立故障诊断专家系统，必须要对机械设备故障的形成机理进行细致的研究分析，让系统的知识库不断充实完善起来，从而能够摆脱制约专家系统发展的瓶颈，使其能够更好、更有效地发挥作用。另外，机械设备故障诊断技术的智能化还需要把模糊神经网络方法与专家系统相结合，让模糊神经网络具有自学习、自组织以及联想等智能化功能，从而推动机械设备故障诊断系统的自我发展和完善。而机械设备故障诊断系统也逐渐从集中式发展为分布式，通过系统软硬件生产设计的规范化、标准化、模块化，来缩短机械设备故障诊断系统的开发周期，大大地提高其可靠性。

（4）网络化。机械设备故障诊断技术在新世纪要取得长足的发展，网络化是一个无法回避的重要方面。计算机技术及通讯技术的飞速发展使得机械设备故障诊断技术网络化成为可能。如今各种通讯手段已经连接成为一个网络，凭借这种网络，能够有效联系多个故障诊断系统，使相互之间的信息、资源共享成为可能，这也有助于提升机械设备故障诊断的质量。另外，由故障诊断系统与数据采集系统组成的网络也具有非常重要的作用，它能够对机组实施有效地管理，对企业来说，这样既能够减少其设备投资，也能够提高设备利用率，甚至还可以与企业的MIS系统相联结，促进企业管理的一体化和现代化。

参考文献

［1］张伽．机械设备故障诊断概述［J］．价值工程，2010，（5）.

［2］黄文虎．设备故障诊断原理、技术及应用［M］．北京：科学出版社，1996．

［3］夏希楼．机械设备故障检测诊断技术的现状与发展［J］．煤矿机械，2007，（3）.

［4］张斌，张薇薇．机械设备故障诊断技术概述［J］．建筑机械化，2005，（8）.

［5］刘文霞．机械设备故障诊断理论及相关技术的研究［J］．交通科技与经济，2001，（3）.

［6］王敬章．人工神经网络在机械设备故障诊断中的应用［J］．天然气工业，2009，（6）.

［7］张来斌．机械设备故障诊断技术及方法［M］．北京：石油工业出版社，2000.

Current Situation and Trend of Machinery Fault Diagnosis Technology

ZOU Fang
（Fanglin Automobile Detection CO.，LTD.，Taizhou，Zhejiang 318000，China）

Abstract：The application of Machinery and equipment is more and more wide in modern industry production，the development of mechanical equipment fault diagnosis technology can guarantee the smooth operation of macro economy.Thus，the study of mechanical equipment fault diagnosis technology has important theoretical significance as well as important practical significance.

Key words:mechanical equipment；fault diagnosis technology；current situation and trend

作者简介：邹芳，主要研究方向：机械。

收稿日期：2016-01-11

中图分类号：TH165.3

文献标识码：A

文章编号：2095-980X（2016）02-0008-03