故障诊断技术范文

故障诊断技术篇1

【关键词】变压器；故障；诊断

一、电力变压器的构成和分类

电力变压器是用来改变电压和电流、传输电能的一种静止电器，是电力系统中输变电、配电设备中最重要和最昂贵的设备之一，也是电力设备中容量较大、故障率较高的环节，其运行状态的安全与否直接关系到整个电力系统的安全性和经济性，是电网安全运行的基础。变压器的结构由变压器本体和变压器附件这两大部分构成。变压器本体的主要部件包括以下几个部分：线圈、铁心及其夹紧装置等构成的变压器器身；用于变压器器身冷却、绝缘和防腐作用的变压器油；容纳变压器器身和变压器油的油箱。变压器附件是指：变压器套管、变压器油枕、有载分接开关、变压器冷却系统、变压器本体保护装置及其测示仪表等。

按照电力变压器冷却和绝缘介质的不同，可归纳为三大类：一是油浸式电力变压器，采用矿物油作为冷却和绝缘介质；二是气体绝缘电力变压器，采用人工合成的气体作为冷却和绝缘介质；三是干式电力变压器，采用空气作为冷却和绝缘介质。目前，绝大多数的电力变压器仍是油浸式变压器。油浸式变压器主要由器身、油箱、冷却装置、保护装置、出线装置等构成，由于变压器结构复杂，各个部分均有出现异常或故障的可能性，这些异常或故障可以通过各种现象如声音、振动、气味、颜色、温度，或者通过检测试验数据反映出来。

二、电力变压器的故障分类和规律

减少电力变压器故障率，增加电气设备的可靠性，一方面取决于设备的制造和安装质量，另一方面在于设备的检修维护和必要的预防监测。因此，随时检测变压器状态，及早发现并排除变压器可能潜在的故障，已成为保障供电可靠性的重要手段之一，是电力系统中一项具有重大理论和实用价值的课题。

大型油浸式电力变压器的故障涉及面广而且复杂多样，特别是在运行过程中发生的故障，很难以某一判断标准诊断出故障的类型及性质。变压器常见故障类型划分方法有很多种，通常有：按变压器主体结构可分为绕组故障、铁芯故障、油质故障、附件故障；按回路可分为电路故障、磁路故障、油路故障；按一般常见故障易发区可分为铁芯故障、分接开关故障、绕组故障、绝缘故障等；按变压器本体可分为内部故障和外部故障。变压器内部故障，按形成的原因和发展的过程，可分为由电气回路缺陷构成的突发性故障和由铁芯、开关、并联导线绝缘损伤等局部过热构成的缓慢发展的潜伏性故障两大类。而对变压器本身影响最严重、故障率最高的是变压器出口短路故障，同时还存在变压器油渗漏故障、油流带电故障、保护误动故障等等。

长期故障统计表明，变压器的故障率随时间的变化可以线性化为三个阶段：早期故障期、偶然故障期和耗损故障期。早期故障期是指变压器的早期故障起出现在设备使用的1～3年，其特点是故障率较高，且故障率随着时间的增加而迅速下降。变压器的早期故障通常是由于设计、制造上的缺陷等原因引起的，例如设计不合理，使用材料不合格，装配不当，焊接不良，质量检验不认真等造成的。偶然故障期是在早期故障期之后是变压器的有用寿命期，称之为偶然故障期。其特点是故障率低且稳定，故障的产生是随机的。偶然故障是由偶然因素引起的，如技术参数突然超过极限值，工艺缺陷、材料弱点在偶然因素的激发下，维护不良、操作失误，运行环境的突变等因素造成的。耗损故障期出现在变压器的有用寿命期的末期，其特点是故障率随时间的增加而加大。损耗故障是由于变压器内部的物理变化、化学变化或生物变化所引起的磨损、疲劳、腐蚀、老化、极化、损耗、阻抗增大、振动位移等原因所造成的。

三、变压器的故障诊断技术

电力变压器的故障诊断是指在设备吊罩、不解体的情况下，根据经验和数据，采用一定的技术手段对变压器所处状态进行判断、对变压器已有的故障及其发展变化进行跟踪诊断和估计的技术。如果能够准确诊断和估计设备的故障及其发展变化，就可以制定最佳维修策略。

1．变压器油中溶解气体分析（DGA）研究。对油绝缘电力变压器进行早期故障诊断显得尤为重要。油中溶解气体分析（DGA）就是一种全世界公认的而又被广泛使用的对油绝缘电力变压器进行早期故障诊断的技术。DGA即通过对变压器油中溶解气体的分析来判断变压器存在的故障，国内外电力研究者对变压器油色谱绝缘故障诊断开展了大量的研究工作。常用判断方法有：特征气体方法、比例法TCG方法、模糊诊断法。在DGA中，长期以来采用特征气体法和IEC三比值法。这些方法只是实践经验的总结，不能对所有故障提供完全客观、准确的诊断。其中IEC三比值法存在编码不全问题，当发生多重故障，故障气体比值编码可能找不到相对应的比值组合，则诊断不成功。

2．变压器红外诊断技术。红外诊断技术是对运行中的电力变压器进行非接触无损检测和故障诊断技术，能进行大面积温度分布场的扫描和局部缺陷的定点测温，能够准确的分辨出设备表面0.1～05℃的温差变化，同时红外仪器和计算机技术结合，对设备的红外热像进行处理，从而实现数据的统计、分析、显示、存储等技术功能。红外测温不受现场高压强电场的干扰，不影响电力变压器的正常运行，同时对带电部位可保持足够的安全距离，因此安全、经济性好，可靠性高。常用诊断方法有：温度判断法、相对温差法、同类比较法、历史数据分析法。

3．变压器绕组变形故障的测试与诊断。电力变压器是电力网的核心设备之一，因此，其运行可靠性将对电力系统的安全起到非常重要的作用。然而，由于设计制造技术、工艺以及运行维护水平的限制，变压器的故障还时有发生，尤其是近年来逐渐引起人们重视的变压器近区（或出口）短路故障，这大大影响了电力系统的安全运行。变压器绕组发生局部的机械变形后，其内部的电感、电容等分布参数必然发生相应变化。利用一定的测试技术，测量变压器各个绕组的某些特定参数，并对测试结果进行纵向或横向（三相之间）比较，就有可能诊断出绕组的扭曲、倾斜、鼓包、移位等变形现象。根据测试手段的不同，常用的测试方法有阻抗法、低压脉冲法和频率响应分析法。

故障诊断分为故障性质诊断和故障部位诊断。其中故障性质诊断的方法很多，并在实际应用中获得了验证和推广，取得了可喜的成绩。而故障部位诊断的研究和应用仍处于探索阶段。如果能在变压器发生故障后，能够准确地分析出故障性质，以及快速判断出故障部位，就能及时排除变压器的故障，提高供电可靠性，对实际工作具有较大的指导意义。鉴于电力变压器在长时间的运行中，受到电磁振动、机械磨损、化学作用、大气腐蚀、电腐蚀等内外影响，其健康状态在逐渐变坏，有时间因素也有其他因素，在不同程度上影响了该设备的安全可靠性。电力变压器在经过一定时间运行以后，必须进行检修，修复缺陷，更换不合格部件，使其恢复到健康状态。

参 考 文 献

[1]刘娜，高文胜．基于组合神经网络模型的电力变压器故障诊断方法[J]．电工技术学报．2003（2）

[2]付超，安国庆．变压器的故障诊断与分析[J]．科协论坛（下半月）．2010（10）

[3]杨启平，薛五德，蓝之达．变压器绝缘老化的诊断与寿命评估[J]．变压器．2004（2）

故障诊断技术篇2

关键词：机电设备 故障诊断 发展

目前，机电设备故障诊断技术已经成为世界备受欢迎、迅速发展的重要技术之一。它的主要功能是通过了解分析设备在使用过程中的工作状态，确定其运作是否正常，从而检测设备故障隐患，以期及时发现设备的故障及其产生故障原因，并确定故障的发生部位、及对故障性质做出预计。由于它可及时发现机器故障和预防设备恶性事故发生，从而避免人员伤亡和造成巨大经济损失，并且还能保障生产的正常运行，为设备的维修管理降低了成本，，因此在现代化大生产中发挥着重要作用，受到了人们普遍重视。

1、机电设备故障诊断技术的历史及发展现状

回顾历史，自工业革命之后，机电设备故障诊断技术发展迅速，大致可分为以下3 个阶段：第一阶段是机电设备故障诊断的初级阶段，这一阶段主要以专业知识和专家经验作为主要的判断依据；第二阶段是以信号处理和动态监测为主的计算机时代；这一阶段机电设备故障诊断技术主要表现为系统智能化，也就是集监测、诊断、管理为一体的发展阶段。关于机电设备方面的故障诊断技术我国起步相对较晚，而经济与技术则发展迅猛，使机电设备故障诊断技术发展得非常快速。在我国大学是最早开始研究机电设备方面的故障诊断的，并且获得了比较大的成功，至此之后，机电设备方面的故障诊断技术在开始在我国崭露头角，并不断的走向成熟。

2、电设备故障诊断常用的技术方法

就目前而言，机电设备故障诊断技术融合了人工智能、电学、电子学、数学、物理、化学、计算机科学、通讯技术、信息技术等多门学科的理论与技术，是一门交叉性很强的综合技术，而不是作为一门单独的科学技术存在的。虽然机电设备故障诊断在科技迅速发展的环境下变得越来越准确、实用，但是传统的诊断方法和诊断技术使用量仍然还是很大，这些技术主要有：红外线监测法、噪音检测法、射线扫描监测、振动监测技术等。

3、存在的问题

虽然传统的机电设备故障诊断技术的诊断方法仍在沿用，然而其技术的精湛，发展到今日已被广泛采用，不足的是发展到现在机电设备故障诊断技术却仍然没有形成相对有效的诊断参考技术规范和完整的理论体系。现有的技术都有局限性，只是对不同机电设备所产生的特定性故障来逐个进行诊断的，毫无代规范性与表性，而对机电设备故障的诊断研究都是以故障的类型为基础的，从而确定诊断方法。那些真正的理论和方法在实际诊断时很少使用，缺乏一个对这种理论和方法进行评价的完整体系。

目前，机电设备故障诊断技术已经作为一个开放性课题而存在，而机电设备故障诊断技术需进一步研究，建立一套完整的理论方法体系来指导是必不可少的。而今尚有一些问题存在，大体包括：神经网络、小波分析、智能方法、模糊理论等热点研究问题仍然还停留在理论研究的层面上，实际应用还比较少；由于繁琐且可操作性差的故障诊断操作平台，所以在实际生产应用中既不便管理，也不便操作；许多机电设备故障诊断技术一般都忽视了设备故障的修复，对故障的诊断则比较注重，这样一来给后面的修复工作带来了很大的不便；企业不够重视机电设备的故障诊断，追求短期效益，在生产实际中成熟的诊断技术应用较少。

4、机电设备故障诊断技术的发展趋势

传统机电设备故障诊断技术在科技推动下有了新的发展趋势，在机电设备故障诊断时，融合了人工智能技术、数据处理技术、无线通讯技术、传感技术，并逐步转变成多维化、精密化，诊断理论、诊断技术的智能化以及诊断模型多元化，日趋成熟。这种诊断技术在国防安全建设以及我国社会主义现代化建设中都将会得到快速的运用。就今天的研究成果与方向而言，其发展趋势具体表现在：

4.1 网络技术协助下的机电设备远程诊断

将设备诊断技术和计算机网络技术、信息技术、数据库与决策支持技术相结合形成远程协作诊断技术，它用多台计算机监测仪器在各企业、大型工程施工工程和机械化作业农场中的大型关键机械设备建立状态监测系统监测设备运行状态并采集状态信号，在技术水平高经验丰富的科研院所建立分析诊断中心，为企业、大型施工工程和机械化作业农场提供远程诊断的支持和保证。而在网络化的远程设备故障诊断系统中，各种机电设备的故障诊断知识与经验都有记录，以使不同监测现场的用户使用要求都可以得到满足，同一个诊断中心可以与不同的监测现场同时建立联系，这样用户的使用频率相比传统技术会高很多。如此系统的重复开发和维护便可以有效的避免，显著降低了系统的费用。网络设备故障诊断与监测系统是今后发展的必由之路，能直接减少诊断时间，提高企业机电设备管理和维护水平，对企业提高效益和增强竞争力有巨大作用。

4.2 人工智能专家系统

人工智能专家系统是把机电故障诊断专家的经验和现代计算机技术完美结合，以此来提高专家诊断准确性。人工智能利用网络领域专家的诊断事例来获取不同型号机电设备的故障因素，通过对比和自我诊断，来不断的完善机电设备诊断系统的诊断准确性。

4.3 研究和改进机电设备监测仪器的敏感性

机电设备的检测仪器由于设计和技术的原因，使得监测水平低、可靠性差，对于故障的监测方法单一，也是机电设备故障诊断准确性低的原因。我们要改进监测仪器的设计、制造、安装、使用的各个环节，才能使监测仪器精密性提高，监测故障的准确性就自然提高了。

5、结语

总之，机电设备故障诊断技术不管如何发展，诊断的准确性都是实际诊断中最主要的结果。随着机械设备故障诊断技术及微电子、计算机、智能技术的发展，机械设备故障诊断的准确性越来越高、操作使用越来越方便、在机械设备维修中将会起越来越重要的作用。■

参考文献

[1] 黄伟力，黄伟建，王飞，杜巍. 机械设备故障诊断技术及其发展趋势[J] . 矿山机械， 2005（1）： 66～ 68.

[2] 苏中元，贾民平，胡建中，许飞云.基于Web 的工程机械故障诊断专家系统设计与实现[J].工业仪表与自动化装置，2006.

[3] 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 ）： 14～ 15，36.

故障诊断技术篇3

【关键词】机电一体化；故障诊断；红外测温

机电一体化设备的故障诊断技术不仅可以实时监测机电一体化设备的工作状态，发现机电一体化设备中存在的问题，还可以及时找到机电一体化设备出现问题的具置。所以采用机电一体化设备的故障诊断技术可以帮助工作人员及时发现设备存在的安全隐患，避免安全事故的发生，提高了工作环境的安全性，更重要的是可以保障机电设备的正常运行，提高工业生产的生产质量和生产效率。接下来我们将主要探讨机电一体化设备的故障诊断技术的概述、具体诊断方法，存在的问题和发展趋势四个方面的内容。

一、机电一体化设备的故障诊断技术的概述

所谓诊断技术其实就是我们常说的检测技术，我们采用诊断技术主要是为了帮助工作人员及时发现机电设备中存在的安全隐患，明确隐患存在的具置和隐患的严重程度，以便于我们的工作人员可以在短时间内找到最有效的解决问题的方法。另外，根据机电设备的故障诊断过程，我们可以将机电一体化设备的故障诊断技术划分为以下五个方面的内容：

（一）故障诊断技术可以根据被诊断设备的具体情况，选择有效的、极具代表性的检测信号。

（二）故障诊断技术可以根据获得的某一设备的检测信号来获取与该设备的工作状态相关的信息。

（三）根据获取的某一设备的工作状态的信息来判断设备的工作状态。

（四）在正确地判断完某一设备的工作状态以后，故障诊断技术可以进一步分析设备存在的安全隐患的发展情况，确定故障发生的具置。

（五）根据上述分析所得到的结果，采取相应有效的解决方法，以免影响设备的正常工作。

二、常用的传统机电一体化设备的故障诊断技术

目前我们国家比较常用的机电一体化设备故障诊断技术主要有以下几种：

（一）振动检测诊断技术

所谓的振动检测诊断技术就是指利用相关的检测设备的震动参数和信息特点来判断机电设备的工作状态和发现机电设备存在的故障的技术。振动检测诊断技术主要用于检查机械设备的工作情况。机械设备在工作的过程中会产生剧烈的震动，机械振动的检测参数中包含着速度和加速度等。在检测的时候，如果我们想获取足够的检测信息，正确地判断出机械设备的工作情况，就要学会正确的选取测量点的位置。振动检测诊断技术不仅操作方法简单，而且可以直接明了的检测出机械设备的运行状态，大大提高了诊断系统获取的检测信息的精确度。

（二）油液磨屑分析检测诊断技术

油液磨屑分析诊断技术主要通过识别油液磨屑颗粒的形态和油液的成分特点来判断设备的运行情况，该检测技术主要被应用于机械设备的系统和液压系统。油液磨屑分析诊断技术不仅可以根据油液中的微粒尺寸判断设备的磨损程度，根据微粒的形状判断设备的磨损类型，还可以根据微粒的组成成分来判断设备发生磨损的具置。

（三）红外测温诊断技术

红外测温诊断技术是通过检测设备不同部位的温度变化情况来判断设备的工作状态。该诊断技术所采用的先进的仪器不仅可以远距离工作，还可以不用接触设备就能测出设备某一部位的温度，而且仪器测量的结果具有很高的精确度。

（四）射线扫描技术

Y射线诊断技术是一种刚刚发展起来的诊断技术，主要用于检测工艺设备的故障。该技术主要通过分析图谱的特点来判断设备的具体运行情况。

三、机电一体化设备的故障诊断技术存在的问题

机电一体化设备的故障诊断技术已经具有很长的发展历史了，但是至今为止还没有形成一套非常完善的理论体系。我们国家目前的故障诊断技术主要是针对某一个具体的故障或者某一个具体的设备而言的，这些诊断技术的理论在实际生活中的应用比较少。另外，我们国家的故障诊断技术在准确度方面还有很大的缺陷，我们目前的当务之急就是想方设法地提高故障诊断技术的准确度，而提高故障诊断技术的准确度的核心工作就是要处理好设备的故障与检测到的信息之间的因果关系。

目前，我们国家的机电一体化设备的故障诊断技术存在的问题主要表现在模糊理论、神经网络、小波分析和智能方法几个方面，在这些领域，我们对故障诊断技术的研究还仅仅局限于理论层次，在实际的生活中的实用性很小。所以，我们应该高度重视故障诊断技术的发展情况，加大对该方面大投入，不断完善故障诊断技术的理论体系，更新技术方法，加快我们国家的故障诊断技术的发展速度。

四、机电一体化设备的故障诊断技术的发展趋势

随着科学技术水平的提高和国家综合水平的提升，我们国家的机电一体化设备的故障诊断技术开始朝着精密化、多元化和智能化的方向发展。我们国家的故障诊断技术的发展主要有以下几个发展方向：

（一）基于网络的远程协助诊断技术

如今的我们生活的时代是一个网络时代，为了顺应时代的发展潮流，故障诊断技术必须要结合先进的网络技术，只有这样，故障诊断技术才能满足生产企业的需求，才能得到广泛的应用。网络化的远程协助诊断系统综合借鉴了多种机电一体化设备的故障诊断的成功经验，不仅可以诊断出不同设备存在的故障，满足不同工业现场的生产需求，还可以成功地将检测现场和诊断中心联系起来，提高了诊断系统的准确性，获得了用户的普遍认可，被广泛的应用于各个领域。

（二）人工智能专家系统

所谓的人工智能专家系统就是将故障诊断专家成功的工作经验和计算机拥有的数据信息相结合的故障诊断系统。人工智能专家系统利用专家处理故障的实际案例来帮助网络获取知识，将针对同一个问题的所有知识聚集在一起，这样不仅提高了监测系统获取信息的速度，还提高了诊断系统的精确度。

（三）小波分析

小波分析是一种关于信息的时间和尺度的分析方法，该方法具有较好的时频定位功能，一般被应用于时变、瞬态及非线性信息的分析领域。小波分析为机电一体化设备的故障诊断技术注入了新的活力，推动了故障诊断技术的发展。

（四）研究和改进传感器与监测仪器

目前我们所采用的传感器和检测仪器的技术水平比较低，检测的准确性不高。为了提高故障检测的准确度，我们应该不断研究新技术，不断改进我们所用的传感器和检测仪器的技术水平，为故障诊断技术的发展奠定坚实的物质基础。

五、结束语

机电一体化设备的故障诊断技术是为了满足生产需求而诞生的，随着时间的推移，我们国家的故障诊断技术也在不断发展。但是到目前为止，我国的故障诊断技术仍然在很多方面存在着问题。希望通过本文的分析，可以帮助人们更好地认识机电一体化设备的故障诊断技术以及故障诊断技术存在的问题，以便于人们可以想出有效的解决方案，不断完善我们的故障诊断技术，加快我们国家的故障诊断技术在智能化和多元化方面的发展。因为先进的故障诊断技术不仅可以提高机电设备工作的稳定性，还可以提高机电设备的工作效率和工作质量，进而推动我国经济的发展。

参考文献

[1]唐建业.机电一体化设备的故障诊断技术研究[J].中华民居（下旬刊），2013（08）.

[2]宗存元.机电一体化设备故障诊断技术[J].安徽电子信息职业技术学院学报，2003（01）.

[3]钟国樑.机电一体化设备的故障诊断方法分析[J].科学之友，2012（10）.

故障诊断技术篇4

关键词：现代汽车 故障诊断 技术 应用

中图分类号：U464 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）07（c）-0069-01

伴随着通讯技术、传感技术、电子控件技术的不断发展，其被广泛的应用与汽车制造产业，汽车制造技术日益精湛。与传统汽车构造相比，现代汽车内部构造要繁复杂乱许多，这些复杂的结构赋予了现代汽车先进且全面的功能应用。结构的复杂性意味着汽车故障检测及修理的难度在原有基础上增大许多。故障检测过程中所获取的信息量日益膨胀。经一份调查研究报告显示，对现代汽车维修的时间较之以往增加了两到三倍，技术人员需耗费1/3的经历查阅相关的维修资料，继而将1/3的经历花费在定位故障及故障分析上。信息量的庞大要求汽车故障诊断技术不断升级，以此来适应日新月异的汽车维修市场。

1 现阶段汽车故障诊断技术

1.1 人工故障诊断技术

当前在我国众多汽车故障检测维修中心，运用人工经验直观诊断汽车故障的方法仍被中小城市广泛使用。人工故障诊断技术的前提是技术人员需熟知汽车构造及运作的基本原理，掌握故障诊断及汽车维修的基本技能，丰富的诊断经验是维修人员最具价值的资本。经笔者的调研结果显示，平均每五家汽车维修公司会有一位经验丰富的故障检测维修人员。依靠人工维修经验对汽车故障进行直观检测的方法是一项原始的技能，然而这项技能正面临着被现代化先进检测技术所取代的风险。运用人工故障诊断技术对汽车故障进行检测的过程中，有多年维修经验的专业人员根据车主错反馈的故障现象，对汽车故障进行原地检测。或将汽车启动，在试驾的过程中，对故障产生的部位进行定位。维修人员凭借多年故障诊断维修的经验，对引发故障的部位进行大胆的预测猜想，而后使用简单的检测工具，对自身的猜想进行排除或断定。人工故障检测方法通常包括以以下几种：道路试驾法、感官检测法（听、嗅、触）、直观观察检测法、模拟实验法、分段排查法等。人工故障检测法具有较强的灵活性，且其适用范围较广。但与此同时，人工故障检测法有一定的局限性，其故障检测的精准度由维修人员的经验和能力来决定。现阶段，我国汽车高级维修人员的数量愈加稀少，人才的栽培需要耗费大量的资金与时间。因此，人工故障诊断技术在大城市已被逐渐的淘汰和取代。

1.2 电脑故障诊断技术

电脑故障诊断技术是通过解码仪来实现的。解码仪也被称之为电脑故障诊断仪，其功能相当于一台微型电脑。解码仪能够实现人工诊断所不能实现的功能，其能够将ECU中存储的信息提取出来，继而对提取的信息进行整理，电脑中的相关软件将对特定的信息进行翻译处理，信息处理的结果将以文字、折线图的方式传达出来。技术人员根据电脑屏幕上的信息，对故障部位进行精准的定位。倘若解码仪中并未显示故障码，再或是技术人员根据所显示的数据检测不出故障内容，那么技术人员需根据车主所反映的故障现象，规划出故障产生的大致范围，然后对故障范围内的元件性能逐个的进行检测，通过排除的方法最终确定故障发生的部位。除此之外，解码仪可以通过向汽车电脑发送指令的方法，对故障进行动静态的检测诊断。目前，在我国众多一二线城市中，电脑故障诊断技术被广泛的应用，并得到了业内人士的一致认可。电脑故障诊断技术的前途无可限量。

1.3 仪器故障诊断技术

近几年，随着人们生活水平及出行质量要求的提升，汽车产业的愈发的兴盛起来，汽车建造技术也随之提高。由于信息及电子控件技术的日益成熟，电子控制单元成为现代汽车构造的重要组成部分。因此，现代汽车的内部构造较之原始的汽车构造来说要复杂许多。这在一定程度上加大了汽车故障的诊断难度。为了适应这一构造检测要求，技术人员采用仪器故障诊断技术对相关的参数值进行检测，以此来判断汽车故障的部位，继而对其进行维修处理。技术维修人员通常使用的故障诊断仪器大多是万用表、电流探针、底盘测功仪等。这些仪器能够获取相应的数据流，技术人员将所获取的数值与标准数据流的数值进行对比，继而定位故障诊断部位。示波器也是常用仪器的一种，其与万用表的功能较为接近，仅能对电压值数、电阻值数、信号脉宽等进行测量。电流探针的使用范围及功能也较为有限，其仅能对交流、直流电流的信号值进行检测。使用上述仪器进行故障诊断皆不能够建立在汽车发动机现有工作状况的基础上。因此常用的检测仪器具有一定的局限性，故障判断准确性较低、定位易出现偏差等成为现阶段仪器故障诊断技术的一大缺陷。

2 现代汽车故障诊断主要的应用技术

2.1 OBDII系统应用

OBDII系统是当前较为先进的汽车故障自动检测系统。安装有OBDII系统故障检测的汽车，B类数据网络通讯协议使其电控系统建立的基础。B类数据网络结构由应用层、数据链路层、物理层三部分构成，网络中的信息经应用层节节传递；数据链路层对位和字节起到有效的转化作用；物理层担任数据链路层之间数据传递的桥梁。要想使得OBDII系统与车下检测设备通讯能够进行有效的通讯，就应当遵循相关的约定，以此来保障通讯过程的畅通无阻。

2.2 车载自诊技术应用

车载自诊技术已被广泛的应用于现代汽车故障的诊断，成为当前主流的故障诊断技术。但车载自诊技术自身有着较大的局限性，例如：通过检测无法得到准确的车辆气体排放的数值，仅仅能够起到监测的作用。再如：车载自诊数值的真实性受到汽车运行所处的客观环境的影响较大。此外，自诊仅能系统的检测出汽车故障的部位，而并非能够显示故障维修的方法和步骤。因此，这一诊断技术需岁汽车构造的发展而不断做出改进，完善汽车故障的自我诊断方法，为汽车部位故障提供最确切精准的信息。

参考文献

[1] ，王晓霞.汽车故障诊断技术初探[J].科技传播，2011（3）.

[2] 金永夫，郝平，张华波，等.基于AFPN的汽车故障诊断研究[J].机电工程，2010（5）.

故障诊断技术篇5

关键词：机械设备；故障检测诊断技术；前景

随着科学技术的发展，如今机械设备的精密程度和造价都越来越高，因此，一旦出现故障就会导致严重的后果，首先是机械设备损坏带来的修理费用、停工等直接经济损失，其次在机械出现故障时可能会导致工作人员的伤亡，除此之外还会导致环境的污染等，因此，要对机械设备在运行过程中的状态进行检测、诊断，并根据诊断结果及时采取相关措施，力求将损失降为最小的同时，保证机械设备的运行安全、防止突发事故的产生，机械设备故障检测诊断技术就是基于这样的需要而迅速发展起来的。

1.机械设备故障检测诊断技术现状

1.1.振动监测诊断

振动监测诊断技术是目前机械设备故障检测诊断技术领域应用最广泛的技术，是根据机械设备的振动状态和振动特征来判断设备运行是否正常、是否存在潜在故障。一般来讲，振动监测诊断技术在监测过程中对设备无任何干扰，因此在实际工作中具有简便易行的优点。在实践中，要根据机械设备本身的振动特点来选择合适的传感器对其振动速度、加速度、位移等参数进行采集，然后通过A/D转换器将采集到的模拟信号转化为数字信号，并传输给数据诊断系统，诊断系统对所传过来的数据进行分析，将分析结果以曲线图的形式输出在显示屏上，供工作人员参考，工作人员凭借这些谱图来判断机械设备运转是否正常，是否存在异常部位。

1.2.噪声监测诊断技术

在机械设备运行过程中，机械的振动总是不可避免的，尤其是在某些部位异常的情况下，通常会产生异常的噪声，这就给机械设备故障检测诊断提供了一个出路。通过噪声来对机械设备进行检测诊断的技术方法主要有人工方法和频谱分析方法等。其中，人工方法就是利用人耳的听觉来判断设备运行的声音是否正常，是否存在非正常的噪音，并判断噪音声源的大概位置，如噪音不明显，还可借助于声音放大器、声级计等寻找噪声源。频谱分析法就是利用声探头来对声源进行识别，然后将声音数据生成频谱图，用以判断是否存在异常声源和异常声源的位置。

1.3.红外测温检测诊断技术

红外测温检测诊断技术的工作原理就是利用机械设备在运行过程中，零部件的表面会由于摩擦作用产生一定的热量（表现为零部件表面的温升），而如果某零部件发生异常则其摩擦力越大，表面温度上升程度就越高，因此可以通过红外测温仪器采集到的温度数据来判断机械设备的运行状况是否正常，如有异常就会及时发现，以便采取措施，防止进一步恶化成为故障甚至导致事故，有利于提高设备的使用寿命。

2.当前机械设备故障检测诊断技术的不足之处

2.1.没有一套完整的检测诊断技术理论体系

当前的机械设备故障检测诊断的各种技术缺乏一套完整的理论体系，因此在实践中往往是特定的设备可能发生的特定故障，采用相应特定的检测诊断技术，并且该项技术的应用是否合理有效也缺乏相应的评价标准，因此当前的各种检测诊断技术都不能做到普遍的应用。

2.2.故障检测诊断的准确性有待提高

当前的机械设备故障检测诊断技术抗干扰能力较差，以噪声监测诊断法为例，由于故障产生的振动噪声与机械设备特征噪声之间的关系较为复杂，即便是同种设备由于制造、安装等偶然因素也会导致差异性很大，同时在监测过程中可能会产生噪声的叠加，如不对信号进行过滤、提纯等处理就会导致数据不准确，或者即便对信号进行了相应的处理也会产生误差，造成结果与实际情况的偏离。除此之外，传统的故障检测诊断技术对检测仪器、仪表的质量、精密度以及工作人员的工作经验等均有较大程度的依赖性，这些都成为检测数据不准确的潜在因素。

3. 机械设备故障检测诊断技术的发展趋势

3.1.多学科多技术相结合

随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及遥感技术的快速发展，促使机械设备故障检测诊断技术也向着多学科、多技术相结合的方向发展。例如，为解决当前技术浪费资源以及缺乏技术理论体系的问题，可以结合计算机、数据库和信息技术为一体建立远程协作诊断系统，其工作原理是：以具备丰富经验和高超技术水平的大型科研单位为检测诊断中心，通过网络与各大生产企业的大型机械设备建立联系，一方面可以为这些大型企业提供专业的故障检测诊断服务，另一方面通过建立数据库，可以将各种机械设备的日常故障检测、诊断数据、经验等录入数据库，为日后的工作提供参考，实现资源的有效整合。可以预见，这种建立在计算机网络和数据库技术之上的机械设备故障检测诊断系统在未来企业的设备管理和维护中会发挥越来越重要的作用。

3.2.人工智能专家系统的应用

在传统故障检测诊断技术中，专家的经验处于非常重要的地位，然而专家的数量毕竟有限，并且由于地理位置等客观原因存在，专家不可能及时来到现场，这就使专家的作用不能充分发挥出来。而将专家的经验录入数据库，建立人工智能专家系统可以很好解决这一问题，人工智能系统结合了计算机、数据库、仿生学等知识，使系统可以模拟专家的思维对机械设备的故障进行预判，有利于提高机械设备故障检测诊断的准确性和效率。

3.3.传感器与检测仪器的功能集成化

传统的传感器与检测仪器的功能一般较为单一，只检测一种特定的数据。在可预见的未来，机械设备故障检测用传感器将实现振动、噪声、温度等等参数检测功能的集成化，通过一种传感器和检测仪器就可以实现多种参数的检测，因此在判断机械设备的运行状态以及故障检查时就可以多方参考，提高检测和诊断的准确性。

4.结语：

机械设备的故障检测诊断技术正处在传统技术向智能化技术、多功能化转变的阶段，但先进的检测诊断技术一定要配套相应的快速维护维修技术，才能使机械设备更好地为企业生产服务。

参考文献：

[1]罗亚.机电设备故障诊断技术发展探析[J].湖北三峡职业技术学院学报，2007，（2）.

故障诊断技术篇6

关键词：汽轮机；故障诊断；监测

中图分类号：02 文献标识码：A

1 国内汽轮机故障监测诊断技术概况

我国的设备诊断技术自1983年起步，初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业。大型汽轮发电机组的在线监测与故障诊断技术作为国家“七五”、“八五”重大科技攻关项目，并在“九五”期间仍继续受到支持，其重要意义是显而易见的。西安交通大学、哈尔滨工业大学、清华大学等一些高校及西安热工研究院等一些研究单位在大型汽轮发电机组故障机理及其诊断技术研究方面总体上处于国内领先水平。

30多年来，我国在汽轮机故障诊断技术方面有了长足进步，不断吸收各门科学技术发展的新成果，诊断的理论与应用有了很大的发展和进步，它涉及系统论、控制论、信息论、检测与估计理论、计算机科学等多方面的内容，成为集数学、物理、力学、化学、电子技术、信息处理、人工智能等基础学科以及各相关专业学科于一体的新兴交叉学科。故障诊断技术研究的主要内容包括以下4个方面：故障机理；故障信息处理技术；故障源分离与定位技术；人工智能技术的应用研究。但是，由于近年来大型汽轮发电机组单机装机容量的不断增大，而对大型机组许多常见故障的机理、故障特征及现场诊断方法的研究还有待进一步的深入。

2 汽轮机故障诊断技术的发展

2.1 信号采集与分析

2.1.1 故障信息采集

由于汽轮机工作环境具有特殊的工作环境，因此在进行故障信息采集时，我们必须借助传感器进行信息采集，所以传感原件的性能对于故障信息的采集就起到了关键的作用。目前技术部门已经开发研制了感应灵敏、自动化程度高的新型传感器，这些新型传感器的应用，大大减少了误诊率和漏诊率；硬件方面的研究开发也需要软件的支撑，国外专家将高性能传感器应用与动态观测器，应用人工神经网络理论，开发出故障诊断系统软件，软硬件的结合使用大大提高了故障信息的采集与分析效率。在国内西安交通大学、上海交通大学、华中理工大学对传感器故障检测和传感器信号的可靠性方面也进行了研究，取得了突破性的进展。

2.1.2 信号分析与处理

目前对于采集信息的处理分析，比较成功的还是在对汽轮机振动信号的分析处理上。汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换，的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。正是由于傅立叶变换法对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。但是，对于很多的检测信号并非都是线性、平稳的信号；因此对于实际的信号分析处理成为一个重要问题。在国内外很多专家将小波分析法用于汽轮机动静碰摩故障诊断和汽轮机轴心轨迹的识别，已经取得了一些进展。西安交通大学引入Kolmogorov复杂性测度定量评估大机组运行状态，吸收全息谱的优点，进行轴心轨迹的瞬态提纯。

2.2 故障机理与诊断策略

2.2.1 故障机理

故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究，是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来，因此，对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。在综合振动与噪声特性的基础上，东北电力学院还开发了可对旋转机械和摩擦进行在线监测的仪器，该仪器用四个通道进行声信号检测，另外四个通道用于振动监测，可以大致确定摩擦的部位。调节系统的可靠与否，对汽轮机组的安全运行具有非常重要的意义。

2.2.2 诊断策略和诊断方法

在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种，其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点。

小波分析是近年来发展非常迅猛的时频分析方法。由于其对信号去噪、还原性都较好，特别适用于对含有大量背景噪音的信噪比非常低的信号分析和调理；基于小波分析方法和神经网络建立的智能分析技术，是下一代故障检测与判定（FDI）的重要内核。国内外在这方面进行了很多的研究，目前应用最多的是前向神经网络、BP神经网络以及把神经网络与模糊诊断相结合的模糊神经网络等。诊断策略的研究还有：模糊诊断用于振动故障诊断、用于转子碰磨诊断、用于通流部分热参数诊断的研究；模糊关联度用于多参数诊断等；诊断方法上的研究一直是故障诊断的一个重点。振动法是应用最普遍也比较成熟的一种方法。在汽轮机故障诊断中，应用热力学分析诊断汽轮机性能故障也是一个重要手段，另外还有油分析、声发射法、无损检测技术等。

3 故障诊断中存在的问题

3.1 检测手段还需改进

汽轮机故障诊断技术中的应用到了很多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而监测数据的的获取成为了一个重要影响因素，也就是说我们的检测手段跟不上诊断的需要；例如转子表面温度的检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。

3.2 复杂故障的机理了解不够

对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚，比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。

3.3 诊断技术应用推广面临的问题

我国汽轮机诊断技术在现有基础上，进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在：研究机构分散，不能形成规模化效应；重复性研究过多，造成人力、物力的浪费；技术研究转化为应用产品的少；系统研究连贯性差，因而系统升级困难；应用系统的维护与服务得不到保证等。诊断技术与生产管理结合不好，表现在各种技术的相互集成性不好，与生产管理相孤立，不能创造预期的效益，使电厂失去信心。

4 汽轮机故障诊断的发展前景

汽轮机故障诊断技术的研究已经得到广大电力企业和专业技术人员重视，针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向，在诸多研究实力强大的高校和专业机构的带动下，必然会会出现许多科技成果，任何时候，故障机理的研究势必推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究逐渐深入，将集中在对渐发故障定量表征的研究上，研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。而对于汽轮机故障诊断，将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展，更符合汽轮机的特点和实际。诊断与仿真技术的结合将主要表现在，通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。

参考文献

[1]周爱红.汽轮机状态监测与故障智能诊断系统[D]，重庆大学，2003.

[2]王正红，赵林度，盛昭瀚.软件重用在故障诊断专家系统设计中的应用[J].东南大学学报（自然科学版），2002.

[3]章真，曹云娟.电厂热力设备过程型故障模糊诊断系统[A].1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C].1995.

[4]高洪涛.工业汽轮机热力性能在线监测与故障诊断的研究[D].大连理工大学，1998.

故障诊断技术篇7

关键词：机电一体化；故障诊断；诊断技术

所谓机电一体化，就是将电子技术引入设备的动力、控制和信息处理等功能中，将电子技术、机械装置和软件等有效结合在一起构成的系统。对机电一体化设备进行故障诊断，不仅可以实现对机电一体化设备运行状态的动态监测，也可以及时发现机电一体化设备在运行过程中存在的各种问题，并及时找出设备故障发生的具置。因此在机电一体化设备中运用故障诊断技术，可以帮助技术人员发现设备潜在的安全隐患，避免设备在运行过程中出现各种安全事故，也为工作人员构建了相对安全的工作环境。同时对设备进行故障诊断不仅可以维持设备正常工作，也可以提高设备的生产效率与生产质量[1]。

1 机电一体化设备的故障特性分析

机电一体化系统中综合运用了微电子、机械、计算机和自动控制等技术，可以根据系统的需求进行目标组合与优化，实现对设备功能单元的合理配置。机电一体化设备中包括动力控制部分、机械本体和执行单元等，系统中涉及到电、气、磁和光等[2]。其中计算机起到控制设备动作的作用，而机械本体负责执行动作，只有两者协调合作，才能保障设备正常工作。机电一体化设备的故障特性有：（1）机械零件多并且易被磨损；（2）缺乏自动诊断能力；（3）没有明显的报警提示，部分故障有提示，而一些故障没有提示；（4）缺乏有经验的技术人员。

机电一体化设备在企业机械加工中发挥着十分重要的作用，这种设备价格较高，机床的寿命是十分关键的因素。如果机电一体化设备出现故障，将给企业带来重大的损失[3]。但是很多企业的管理者只看到该设备的效能，对于如何合理操作设备并不关注，部分设备甚至经常处于超负荷运作状态，因此经常发生由于设备故障而停工的情况。因此，要想充分发挥机电一体化设备的效能，合理操作设备并定期进行故障诊断是十分必要的。

2 常见的机电一体化设备故障诊断技术

目前我国机电一体化设备中比较常用的故障诊断技术有以下几种。

2.1 振动故障诊断技术

通过设置相关检测设备的振动参数，并根据检测设备的信息特点对机电设备进行故障诊断的技术就是振动故障诊断技术。这种技术主要应用于机械设备的故障检测，由于机械设备在运行过程中会有剧烈的震动，使用振动检测设备可以检测到振动数据，这些数据包括加速度和速度等。在检测过程中要想获取充足的检测数据，并对机械设备的运作状况进行准确判断，就需要对测量点的位置进行正确选择[4]。这种故障诊断技术操作较为简单，检测得出的设备运行状况报告清晰明了，也增加了检测和诊断故障的准确率。

2.2 油液磨屑分析故障诊断技术

对设备运行过程中的油液磨屑进行识别分析，通过了解油液的成分以及油液磨屑颗粒的形态来对设备的运行状况进行判断，这种检测技术一般用于机械系统和液压系统中。该故障诊断技术可以根据油液颗粒的尺寸对机械设备的磨损情况进行判断，而磨损的类型可以根据油液颗粒的形状进行判断，也可以根据微粒的成分来判断机械磨损发生的具置。

2.3 射线扫描故障诊断技术

Y射线扫描诊断技术属于一种新兴的设备故障诊断技术，它一般用于检测工艺设备。该检测技术对设备运行状况进行判断的方法主要是对扫描图谱的特点进行分析[5]。

2.4 红外测温故障诊断技术

通过检测设备不同部位的温度来判断设备的运行状况就是红外测温故障诊断技术[6]。这种诊断技术运用了先进的测量仪器，可以实现远距离操作，也可以在不接触设备的情况下探测设备不同部位的温度，同时其测量的准确率也很高。

3 影响机电一体化设备故障诊断可靠性的因素

影响机电一体化设备故障诊断可靠性的因素很多，同时一台设备中的电子元器件多种多样，要想对整台机器的可靠性影响因素进行分析还存在一定的难度，这个时候只能从具体的问题入手，以此提高整个机械设备的可靠性。影响机电一体化设备故障诊断可靠性的因素主要有。

3.1 元器件失效

机电一体化设备中的基本构成单元之一就是元器件，而单个元器件的可靠性为整个设备的可靠性打下了基础。根据概率运算的准则，机械设备各组成部分的失效率之和构成了整个机械设备的失效率[7]。因此，应该选择失效率较低的元器件产品，以降低机电一体化设备故障诊断的失效率。

3.2 元器件的组装和连接

机电一体化设备中有十分复杂的控制系统，并且元器件纵横交错连接在一起，要想提高整个设备的可靠性，就需要正确进行元器件的组装和连接。设备如果某个插件出现接触不良，可能导致信号传输失灵，这也是设备产生故障的主要原因之一。同时，机电设备中的温度或者湿度有很大的变化，设备运行过程中粉尘的污染或者机械振动等都可能影响到故障检测的可靠性。

3.3 电磁影响

机电一体化设备在运行过程中主要依靠电能工作，设备中必然会出现电磁能量的相互转换，这种电磁不仅影响到周围的环境，也影响到设备的制动、电源负载等多个方面。例如，数控机床等就是常见的机电一体化设备，这种自动化系统包含了软件、硬件、电力和机械等多个部分，如何处理电磁环境和电磁干扰就是该设备需要重点解决的问题。

4 结束语

每一种机电一体化设备故障诊断技术都有各自的适用范围与优缺点，在实际操作中应该灵活应用，切不可生搬硬套。企业应该根据设备实际合理选择故障诊断方法，并定期进行设备保养和检修，以此提高设备的故障诊断率。

参考文献

[1]李刚，冷俊.浅谈我国数控技术的发展现状及趋势[J].科技资讯，2009（01）.

[2]严杰.机电一体化技术发展的历程与展望[J].黑龙江科技信息，2012（09）.

[3]贺喜.浅析内蒙古锡林郭勒盟地区机电一体化技术的现状和发展[J].科技资讯，2011（32）.

[4]张翠梅.机电一体化技术现状和发展趋势[J].黑龙江科技信息，2010（04）.

[5]潘丽霞.论机电一体化技术的现状及发展趋势[J].山西科技，2010（04）.

[6]孙多志，吴剑波.机电一体化技术和应用研究及其发展趋势[J].民营科技，2011（03）.

故障诊断技术篇8

关键词：变频器；故障诊断技术；可靠性

中图分类号：TM5文献标识码：A文章编号：1009—0118（2012）11—0278—01



近年来，随着我国工业发展速度的不断加快，对变频器提出了更高的要求。除要求变频器应当具备控制智能化和开关高频化等功能之外，还要求其必须具备足够的可靠性。由于变频调速器属于比较精密的装置，内部构造较为复杂，从而使得各种类型的故障都有可能发生。为了进一步确保变频调速器运行可靠性和稳定性，就必须要有一个功能完善的故障诊断系统作为保障，这对于变频调速器而言是非常重要的。

一、变频器故障诊断的目的和意义

通常情况下，变频调速器中的控制电路以及功率半导体器件是整个装置中最为薄弱的环节，它们的故障发生频率也是最高的，但由于种种原因的影响，使得这一问题始终没能获得有效解决。由于这两大元器件的问题，间接造成了变频调速器在工业领域当中的推广应用受到影响。据相关研究结果表明，在变频调速系统当中，最容易也是故障发生率最高的是驱动系统中的功率变换器。然而，工业驱动在未来一段时期内的主要发展趋势是变频调速系统的广泛应用，如果在应用过程中，功率变换器经常出现故障，势必会导致驱动系统失灵，这样一来必然会对工业生产造成影响，若是故障严重时，甚至会引发重大安全事故。为了进一步提高变频调速系统的运行可靠性，一些设计人员采用了降额设计电路及并联冗余元件或电路等方法。虽然这些方法能够在一定程度上提高变频调速系统的运行可靠性，但是采用这种设计会导致电源成本过高，而且也只能在空间条件允许的场合内使用，在一些空间条件受限的场合内，采用并联冗余元件或是电路设计的方法受到极为严格的限制。为改变这一现状，一些专家学者提出了逆变器容错技术，而该技术的核心问题是逆变器的故障检测和诊断。为此，研究驱动系统中逆变器的故障诊断技术有利于提高逆变器的运行可靠性，进而提高其工作效率。通过以上的分析不难看出，对变频器进行相应的故障诊断是非常必要的，加大变频器故障诊断技术的研究力度具有十分重要的现实意义。

二、变频器故障诊断技术研究与分析

目前，较为常见的变频器故障报警系统基本上采用的都是快速检测电路的工作原理，即通过对电路的快速检测，将变频器与电动机的实际工况反馈给微处理器，然后由处理器根据预先设定好的算法进行处理后，判断变频器及系统是否存在异常，并在此基础上给出相应的控制及报警信号。虽然这种故障检测系统也能检测到变频器的故障，但是其缺陷也是非常明显的，如报警所需的时间较长、无法实现精确报警等等。为了改变这一现状，国内外的专家学者加大了对变频器故障诊断技术的研究力度，并取得了一定成绩。下面本文对变频器故障诊断技术的一些研究进行分析：

（一）基于专家系统的变频器故障诊断技术。

该技术主要是通过在多个不同区域内建立变频器故障诊断的专家系统来实现故障诊断，其工作原理如下：先将变频器的故障部位进行分离，然后判断故障的种类及其严重程度，随后采取相应的解决措施，如隔离、修复或是更新等等。专家系统主要由以下几个部分组成：人机交互系统、知识管理系统、框架网络诊断算法以及虚拟仪器等等。该系统最大的优点是将专家系统与虚拟仪器技术有机地结合到一起，利用专家系统完成智能诊断，并借助虚拟仪器技术实现了各种不同仪器的协作和数据共享，有效地提高故障诊断及故障修复的效率。但是就当前的专家系统而言，因其缺乏容错、联想和自我完善等功能，加之开发一个多功能的专家系统又比较困难，同时借助虚拟仪器技术来实现知识表示以及诊断算法也不太方便。为此，想要使专家系统更加完善，以上问题亟待解决。

（二）基于DSP的故障诊断技术。

该技术主要是通过对整流电路装置正常与故障运行时的电压波形进行分析与归类，再借助预先建立的故障模型实现故障诊断。其工作原理是按照故障的特征值进行相应的诊断定位，然后归纳出实验算法，在利用DSP系统予以实现。经过大量的实验证明该方法可以有效地诊断出变频器故障。因该技术是基于信号处理来实现故障诊断。为此，并不需要诊断对象的精确模型，其优点是适用性强、诊断速度快、灵敏度极高、便于实现。但是该技术也存在一些不足之处，如故障特征值需要按照专家的经验来进行设定，缺乏一种具有通用性和实效性的设定方法。想要使该技术得以推广普及这一问题亟待解决。

（三）基于神经网络的故障诊断技术。

因神经网络控制系统无需对象的数学模型，所以在一些故障类型及信号间逻辑关系难以描述的场合中引入神经网络对故障进行诊断是比较合适的。同时由于变频器本身属于非线性、强耦合的多变量系统，从而使得想要建立精确的数学模型较为困难，而神经网络恰恰能够有效地解决这一问题。通过大量的实践证明，将神经网络应用于变频器的故障诊断当中是可行的，并且效果也比较良好。而神经网络本身存在训练样本获取困难以及网络权值的表现形式不容易理解等缺点，这是该技术亟需完善的方面。

三、结论与建议

总而言之，随着我国工业发展的速度越来越快，变频器在工业领域内的应用也越来越广泛。为了进一步降低变频器在使用过程中故障的发生几率，并提高其运行可靠性，建议加大对变频器故障诊断技术的研究力度，并不断引入新的理论来完善故障诊断技术。只有这样，才能使变频器在实际应用中更加可靠，进而充分发挥出自身的价值和作用，推动我国工业健康稳定发展。

参考文献：

[1]宿大康.变频器检查维护和故障诊断的一般方法[J].山西建筑，2008，（26）.

[2]李焦明.变频调速系统维修工程解析与应用[J].电力自动化设备，2008，（11）.

[3]徐春华，牛继高.基于模糊神经网络的采煤机变频器故障诊断系统[J].煤矿机械，2011，（5）.