机械设备故障诊断概述

摘要：现代工业及科学技术的迅猛发展带动了生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要。现代化工业生产一旦因故障停机损失将是十分巨大。因此，设备诊断这一技术，日益引起人们的重视。本文对机械设备故障诊断做了论述。

Abstract: The rapid development of modern industry and science and technology lead to large-scale，integrated，high-speed，automatic and intelligent production equipment，the status of equipment becomes more and more important in the production. The loss will be huge once the modern industrial production breaks down due to fault. Therefore， equipment diagnosis technology has attracted much attention. In the paper，mechanical fault diagnosis is discussed.

关键词：机械设备；故障；诊断

Key words: mechanical equipment；failure；diagnosis

中图分类号：TH17 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）33-0136-01

0引言

随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行直接关系到一个行业发展的各个层面。现代化工业生产一旦因故障停机损失将是十分巨大。

因此，设备诊断这一技术，日益引起人们的重视，并在理论和实践应用方面得到了迅猛发展。

1机械设备故障诊断的发展过程

设备的故障诊断是指在一定的工作环境下，根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象，并判定产生故障的原因和部位，以及预测、预报设备状态的技术。故障诊断的实质就是状态的识别，诊断过程主要有三个步骤：第一步是检测设备状态的特征信号，如振动、噪声、温度等；第二步就是从所检测到的特征信号中提取征兆；第三步是故障的模式识别。

机械设备故障诊断技术的发展可以分为以下几个阶段：

①基于故障事件的故障诊断阶段。当出现故障后才检查故障原因和发生部位，故障诊断的手段是通过对设备的解体分析并借助以往的经验以及一些简单的仪器。

②基于故障预防的故障诊断阶段。该阶段故障诊断的目的在于为合理的维修周期的制定提供依据，并在定期维修前检查突发性故障，保证在故障出现之前就能排除故障。这一阶段的诊断手段主要是一些简单的状态检测仪，多设有一定运行参数的报警值，能够对突发故障进行预测。

③基于故障预测的故障诊断阶段。该阶段故障诊断是以信号采集与处理为中心，多层次、多角度地利用各种信息对设备的状态进行评估，针对不同的设备采取不同的措施。属于正常运行状态的设备，可依据原先的检测计划进行检测；属于故障进行性发展的设备，重点检测；而个别故障较严重发展的设备，应及时停机进行故障诊断。

2开展故障诊断技术研究的意义

当前，我国的工矿企业中大型设备的数目越来越多，其在生产中的重要性不言而喻，关键设备的检测和诊断技术所带来的社会效益和经济效益，也不断为人们所认识，具体包括：

①预防事故，保证人身和设备安全。

②推动设备维修制度的改革。维修制度由预防维修向预知维修的转化是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备诊断技术的发展和成熟。

③提高经济效益。设备诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分的发挥，延长检修周期，提高维修的精度和速度，降低维修费用，获得最佳经济效益。

3设备故障诊断技术的现状及发展趋势

20年以来，随着科学技术的不断进步和发展，尤其是计算机技术的迅速发展和普及，设备故障诊断技术已逐步形成了一门较为完整的新兴边缘综合工程学科。该学科以设备的管理、状态监测和故障诊断为内容，以建立新的维修体制为目标，成为国际上一大热门学科。我国对机械设备故障诊断工作的开展始于1983年。设备诊断技术在我国的化工、冶金、电力、铁路等行业得到应用，取得了较好的效果。随着诊断技术的发展，出现了与之有关的厂家。部分传感器、数据采集器已接近国际水平，同时研制开发了一些诊断仪器和设备。

设备故障诊断技术发展到今天，已成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，它以可靠性理论为、控制论、信息论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为手段，结合各种诊断对象的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。它大体上有三部分组成：第一部分为故障诊断物理、化学过程的研究；第二部分为故障诊断信息学的研究，它主要研究故障信号的采集、选择、处理和分析过程；第三部分为诊断逻辑与数学原理方面的研究，主要是通过逻辑方法、模型方法、推论方法和人工智能方法，根据可观测的设备故障表征来确定下一步的检测部位，最终分析判断故障发生的部位和产生故障的原因。

故障的诊断方法可简单地划分为传统的诊断方法、数学诊断方法以及智能诊断方法。传统的诊断方法包括：振动监测技术、油液分析技术、噪声监测技术、红外测温技术、声发射技术以及无损检测技术等；数学诊断方法包括：基于贝叶斯决策判据以及基于线性和非线性判别函数的模式识别方法、基于概率统计的时序模型诊断方法、基于距离判据的故障诊断方法、、模糊诊断原理、灰色系统诊断方法、故障树分析法、小波分析法以及混沌分析法与分形几何法等；智能诊断方法包括：模糊逻辑、专家系统、神经网络、进化计算方法（如遗传算法）等。

设备故障诊断技术与当代前言科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具体说来表现在：

①与当代最新传感器技术尤其是激光测试技术的融和。

②与最新信号处理方法的融和。

③与非线性原理和方法的融合。

④与多传感器技术的融和。

⑤与现代智能方法的融和。

诊断过程主要有三个步骤：第一步是检测设备状态的特征信号，如振动、噪声、温度等；第二步就是从所检测到的特征信号中提取征兆；第三步是故障的模式识别；第四步是诊断决策。