下载文档原格式
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势机械设备因为长期使用，存在断裂、腐蚀等故障，影响机器的性能和安全。
因此，机械故障的诊断和监测变得至关重要。
随着技术的发展，越来越多的方法被开发出来用于故障诊断和监测。
以下是机械设备故障诊断和监测的常用方法及其发展趋势。
1. 振动分析振动分析是最常用的机械设备故障诊断方法之一。
通过检测机器运转时产生的振动，可以判断故障的原因。
振动分析包括振动监测、信号分析和频谱分析等子项。
观察机器运行的振动特征，可以诊断出许多故障，如轴承损坏、齿轮啮合不良和不平衡等。
2. 红外热像技术红外热像技术利用红外辐射检测机器的温度差异。
几乎所有的机械设备故障都伴随着温度变化。
红外热像技术可以通过检测温度异常来找到机器的故障来源。
例如，并非所有的机器故障都会导致机器的发热，但是利用热像技术，可以找到由于故障所带来的温度差异，预警相关的故障。
红外热像技术具有快速、非接触、安全等优点，逐渐被广泛应用。
3. 谱系分析谱系分析是通过将信号转换成频域信号，对频率分布进行分析，检测出信号中存在的谐波和振动噪声等，并可确定谐波所对应的故障类型。
谱系分析适用于早期故障的诊断和分析，预测机械设备的寿命，提前预测发生故障的可能性。
4. 声音分析技术声音分析技术通过检测机器工作时所产生的声音情况，以判断最终是否存在故障。
声音分析依靠声音传导、产生时的波形和谱特性等方面的知识，到达诊断机器障碍的目的。
1. 智能化智能化实际上是人工智能技术在机械故障检修领域的运用。
检测设备可以采用大数据云计算、物联网等技术，帮助设备预测维护。
2. 平台化将多种技术整合在一起来识别和解决故障。
人们可以通过一种平台处理和分析数据，得出正确的结论。
3. 无人化节省人工的运用，减少工业重复劳动，提高机器操作的安全性。
总之，机械设备故障诊断和监测的方法正在不断发展壮大，专家也在不断探索其它可能的技术方法。
未来，预计发展将更加智能、自上而下地维修监测、平台化的集成解决方案。
机械故障诊断技术简介机械故障诊断技术是一门研究机械设备故障原因及排故的学科。
机械故障诊断技术属于计算机诊断技术的一种，它在现代生产技术中起着越来越重要的作用。
机械故障诊断技术通过对机械设备故障的检查、对特定故障的分析等方式，给出机械故障原因以及应采取的措施，以达成故障的消除。
机械故障诊断技术的基本方法可以分为两类：一类是利用观察手段，通过对机械产品外观及内部结构检查，判断机械故障原因；另一类是利用计算机技术，经过计算机数据处理系统对机械系统控制模式或现场环境状态的分析，最终判断出机械故障的原因。
无论采用哪种方法，机械故障诊断技术均包括设备故障检查、系统故障分析和措施推断三个主要部分。
设备故障检查是机械故障诊断的第一步，其主要作用是对机械设备进行现场检查，对故障现象进行初步确定，以及对故障现象所影响的部分进行析出。
可以采用观察检查、排查检查和试验检查等方法，以确定故障部位及潜在故障，为下一步系统故障分析提供依据。
系统故障分析是机械故障诊断的核心，其主要任务是对机械故障原因进行详细分析，以确定机械故障源头。
此外，系统故障分析还要求评估影响故障的其他因素，以排除可能的非故障原因。
机械故障诊断技术的最后一步是措施推断，其主要任务是根据系统故障分析的结果，提出针对性的维修方案，以消除故障。
对于同一类故障，可以综合考虑其发生的原因，通过分析排除故障源，给出有效的措施，从而达成故障消除的目的。
机械故障诊断技术在工业生产中占据着重要地位，它可以有效地检测机械设备的故障原因，提出合理的排除方案，从而减少机械设备的维修成本，缩短设备维修时间，提高机械设备的使用寿命。
在未来，随着技术的进步，机械故障诊断技术将有望进一步改善，以满足不断发展的工业需求。
总之，机械故障诊断技术既是一种重要的技术学科，又是一种有效的企业管理工具。
它可以有效地帮助企业解决机械设备故障，并有效降低企业维修成本，提高企业效率和利润。
机械故障诊断技术简介
机械故障诊断技术是指利用先进的计算机技术、传感器技术和诊断算法，对机械设备进行精准的故障诊断。
其特点是以机械故障为核心，融合多种信息技术手段结合高效算法，快速准确地判定机械设备的故障原因。
机械故障诊断技术的应用范围广泛，可以用于汽车、电子设备、机床、船舶、飞机等领域。
机械故障诊断技术主要包括以下几个方面：
1.传感器技术：通过安装各种传感器，采集机械设备的运行数据，如转速、电压、电流、温度、压力等信息。
2.信号处理技术：对传感器采集到的信号进行处理，如滤波、降噪、增益等，以提高信号的质量和准确性。
3.特征提取技术：将信号转化为特征向量，通过数学模型来判定不同特征间的关系，并分析出某些特征与机械故障之间的关联。
4.数据挖掘技术：应用数据挖掘算法，从机械设备的历史数据中找出规律和趋势，以预测机械故障的发生。
5.诊断算法：根据机械设备的特征向量和历史数据，采用不同的诊断算法，如神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等，来实现故障的诊断。
在实际应用时，机械故障诊断技术需要根据具体的应用场景进行调整和优化，以达到更好的诊断效果。
机械设备故障诊断的前沿技术是什么在现代工业生产中，机械设备的稳定运行是保障生产效率和产品质量的关键。
然而，由于长时间的运行、复杂的工作环境以及各种不可预见的因素，机械设备难免会出现故障。
及时准确地诊断出故障，并采取有效的维修措施，对于减少生产损失、提高设备利用率具有重要意义。
随着科技的不断进步，机械设备故障诊断领域涌现出了一系列前沿技术，为设备的可靠运行提供了更强大的支持。
一、基于深度学习的故障诊断技术深度学习作为人工智能领域的重要分支，在机械设备故障诊断中展现出了巨大的潜力。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工提取特征，这不仅需要丰富的专业知识和经验，而且容易受到主观因素的影响。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够自动从大量的监测数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的故障诊断。
例如，通过将振动信号、温度数据等输入到深度学习模型中，模型可以自动识别出正常运行状态和故障状态之间的差异，并对故障类型进行分类。
此外，深度学习还可以用于预测设备的剩余使用寿命，为设备的维护计划提供科学依据。
二、无线传感器网络与故障诊断的融合无线传感器网络（WSN）的发展为机械设备故障诊断带来了新的机遇。
通过在设备上布置多个无线传感器，可以实时采集设备的运行参数，如振动、声音、压力等。
这些传感器节点之间可以相互通信，将采集到的数据传输到中央处理单元进行分析。
与传统的有线监测系统相比，无线传感器网络具有安装方便、成本低、可扩展性强等优点。
同时，结合先进的信号处理和数据分析算法，可以从海量的监测数据中提取出有价值的信息，实现对设备故障的早期预警和诊断。
三、基于模型的故障诊断方法基于模型的故障诊断方法是通过建立机械设备的数学模型，来预测设备在正常运行条件下的输出，并将实际监测到的输出与模型预测值进行比较。
如果两者之间存在较大偏差，则表明设备可能出现了故障。
这种方法需要对设备的工作原理和结构有深入的了解，建立精确的数学模型。
机械设备故障检测诊断技术发展前景机械设备故障检测诊断技术的发展前景无疑是非常广阔的，随着科学技术的不断进步，人们对机械设备故障检测诊断技术的需求也越来越高。
下面将从技术创新、应用领域和市场前景三个方面进行分析。
一、技术创新方面1. 传感器技术的创新：传感器是机械设备故障检测诊断技术的核心，近年来传感器技术不断创新，出现了更加精确、灵敏的传感器。
例如温度传感器、振动传感器、声音传感器等，可以更加准确地监测机械设备的运行状态，及时发现并诊断潜在故障。
2. 数据分析技术的发展：随着大数据时代的来临，机械设备产生的数据量越来越大。
数据分析技术的发展使得人们可以更好地利用这些数据，提取有价值的信息，判断机械设备是否存在故障，并进行诊断。
例如，人工智能和机器学习技术可以对数据进行快速分析和处理，从而提高机械设备故障检测诊断的准确性和效率。
3. 无损检测技术的突破：无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，可以通过测量材料的某些特性，如声音、振动、电磁等来判断机械设备是否存在故障。
随着超声波、热像仪等无损检测技术的不断突破，人们可以更加方便地进行机械设备故障检测诊断。
二、应用领域方面1. 工业制造领域：在工业制造过程中，机械设备的正常运行直接关系到产品的质量和效益。
因此，机械设备故障检测诊断技术在工业制造领域具有广泛的应用前景。
例如，可以通过对机床、钢铁设备、电力设备等进行故障检测诊断，减少设备故障引起的生产停工和能源浪费，提高生产效率和产品质量。
2. 能源领域：能源设备的运行稳定性对能源的安全供应至关重要。
通过机械设备故障检测诊断技术，可以实时监测和预防能源设备的故障，提高能源设备的效率和可靠性。
例如，对发电机组、风力发电设备等进行故障检测诊断，可以减少停电事故的发生，降低能源浪费。
3. 交通运输领域：机械设备在交通运输领域的应用广泛，包括汽车、火车、飞机等。
机械设备故障检测诊断技术在交通运输领域的发展前景较为广阔。
机械设备故障诊断技术及方法
一、机械设备故障诊断技术
1、图像识别技术
图像识别技术是基于图像处理、模式识别和计算机视觉等多学科的一
种技术，可以通过机器自动识别图像中的特征，从而诊断出机械设备故障。
它利用图像识别算法，根据特定设备上细致的拍摄图像的信息，经过计算
机识别，分析出模式、参数、结构信息，从而诊断出机械设备故障。
2、传感器技术
传感器技术是指利用传感器可以直接检测机械设备上可测量参数的改变，从而诊断出机械设备故障。
这种技术可以检测温度、压力、流量、振动、电弧等物理参数的变化情况，然后对机械设备故障进行诊断。
3、机器学习技术
机器学习技术是指智能系统能够通过不断自学习，从大量数据中学习
出若干模型，并根据这些模型进行精确判断，从而诊断出机械设备故障。
机器学习技术可以根据搜集的大量数据建立模型，分析其中的规律，从而
对机械设备状态和参数变化进行判断，从而诊断出机械设备故障。
二、机械设备故障诊断方法
1、直接诊断法
直接诊断法是指利用传感器和测量仪表直接对机械设备的参数进行测量，从而判断出机械设备故障的方法。
机械故障诊断技术摘要：机械设备的检测诊断技术在现代工业生产中的作用不可忽视,从设备诊断的基本方法、内容和技术手段等多方面对我国机械设备诊断技术的现状进行了综述,并在此基础上分析并提出了该技术在今后的发展趋势。
关键词：机械设备;诊断技术; 发展趋势1 引言随着科学技术的发展,机械设备越来越复杂,自动化水平越来越高,机械设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大,与其有关的费用越来越高,机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失,甚至还可能导致人员伤亡。
通过对设备工况进行检测,对故障发展趋势进行早期诊断,找出故障原因,采取措施避免设备的突然损坏,使之安全经济地运转,在现代工业生产中起着重要的作用。
开展机械设备故障检测与诊断技术的研究具有重要的现实意义。
本文试图对机械设备故障监测诊断的内容、方法的现状及发展趋势进行探讨。
2 机械故障诊断技术的历史早在60年代末，美国国家宇航局(NASA)就创立美国机械故障预防MFPG(Machinery Fault Prevention Group)，英国成立了机械保健中心(UK，Machineral Health Monitoring Center)。
由于诊断技术所产生的巨大的经济效益，从而得到迅速发展。
但各个工程领域对故障诊断的敏感程度和需求迫切性并不相同。
例如一台机械设备因故障停机检修并不导致全厂生产过程停顿，或对产品质量产生严重的影响，它对故障诊断的需求性就不那么迫切。
反之，就非要有故障诊断技术不可。
目前监视诊断技术主要用于连续生产系统或与产品质量有直接关系的关键设备。
机械故障诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。
从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。
美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。
美国西屋公司的三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChemAID）对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。
还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA；美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统；Delio Products公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING COOLINGADCISOR等。
近年来，由于微机特别是便携机的迅速发展，基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及，如美国生产的M6000系列产品，得到了广泛的应用[2]。
英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会，到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作，起到了积极的促进作用。
英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。
英国原子能研究机构在核发电方面，利用噪声分析对炉体进行监测，以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等，起到了英国故障数据中心的作用。
目前英国在摩擦磨损、汽车、飞机发动机监测和诊断方面仍具有领先的地位。
欧洲一些国家的诊断技术发展各具特色。
如瑞典SPM公司的轴承监测技术，AGEMA 公司的红外热像技术；挪威的船舶诊断技术；丹麦的B&K公司的振动、噪声监测技术等都是各有千秋。
日本在钢铁、化工等民用工业中诊断技术占有优势。
东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学等高等学校着重基础性理论研究；而机械技术研究所、船舶技术研究所等国立研究机构重点研究机械基础件的诊断研究；三菱重工等民办企业在旋转机械故障诊断方面开展了系统的工作，所研制的“机械保健系统”在汽轮发电机组故障监测和诊断方面已经起到了有效的作用[3]。
我国诊断技术的发展始于70年代末，而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。
虽起步较晚，但经过近几年的努力，加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学，已基本跟上了国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面已和国外不相上下。
目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。
全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。
工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统，已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。
透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视；而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。
东北大学设备诊断工程中心经过多年研究，研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”，“风机工作状态监测诊断系统”，均取得了可喜的成果3 设备故障诊断技术的现状3.1故障诊断的基本过程及内容机械故障检测诊断的基本过程包含两方面内容: (1) 对设备运行状态进行检测; (2) 发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。
其发展也经历了从简易诊断到精密诊断,从一般诊断到智能诊断,从单机诊断到网络诊断的过程,发展速度愈来愈快。
3.2 主要技术方法现状根据系统采用的特征描述和决策方法,故障检测诊断的方法概括起来分为: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两大类。
3.2.1 基于系统数学模型的故障诊断方法基于模型的故障检测诊断技术是通过构造观测器估计出系统输出,然后将它与输出的测量值比较,从中取得故障信息。
该方法能与控制系统紧密结合,是监控、容错控制、系统修复和重构的前提;是以现代控制理论和现代优化方法为指导,以系统的数学模型为基础,利用观测器(组) 、等价空间方程、滤波器、参数模型估计和辨识等方法产生残差,然后基于某种准则或阈值对该残差进行评价和决策。
3.2.2 基于非模型的故障诊断方法(1) 基于可测信号处理的故障诊断方法系统的输出在幅值、相位、频率及相关性上与故障源存在着某种关系,利用这种关系可确定系统的故障。
常用的方法有谱分析、相关分析、功率谱分析和概率密度法。
(2) 基于故障诊断专家系统的诊断方法专家系统是近年来故障诊断领域最显著的成就之一,内容包括诊断知识的表达、诊断推理方法、不确定性推理以及诊断知识的获取等。
随着计算机科学和人工智能的发展,基于专家系统的故障诊断方法克服了基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性,成为故障检测的有效方法。
(3) 故障模式识别的故障诊断方法这是一种静态故障诊断方法,它以模式识别技术为基础,其关键是故障模式特征量的选取和提取。
该方法分为离线分析和在线分析2 个阶段。
通过离线分析来确定表达系统故障状态的特征向量集和以该特征向量集所描述的故障模式向量,由此形成故障的基准模式集,并确定区分识别这些故障模式向量的判别函数,然后通过在线诊断实时提取故障的特征向量,由判别函数对故障进行分离定位。
(4) 基于故障树的故障诊断方法故障树是表示系统或设备特定事件或不希望事件与它的各子系统或各部件故障事件之间的逻辑结构图,通过结构图对系统故障形成的原因做出总体至部分按树状逐渐地详细划分。
这是一种图形演绎法,把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表,较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系,也能定量计算故障程度、概率和原因等。
(5) 基于模糊数学的故障诊断方法根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系,由征兆来诊断故障。
由于模糊集合论尚未成熟,通常只能凭经验和大量试验来确定。
另外因系统本身不确定的和模糊的信息,以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数,而使其应用有局限性。
但随着模糊集合论的完善,相信该方法有较光明的前景。
(6) 基于人工神经网络的故障诊断方法是20世纪80 年代末90 年代初才真正具有实用性的一种故障诊断方法。
由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能,使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥较大作用。
4 设备检测诊断技术的发展趋势传感器的精密化、多维化;诊断理论、诊断模型的多元化;检测诊断技术趋于自动化、数字化、智能化和综合化;应用软件规范化;硬件专业化、标准化;诊断仪表与装置趋向工程网络系统发展。
具体表现在以下几方面:(1) 研究和改进传感器与监测仪器选取合适的参量以提高诊断的准确度与当代最新传感技术融合,研究开发新型传感器和监测仪器,提高监测技术水平;选择最有效的参量是提高诊断准确性的前提,高效多功能仪器对诊断设备的几何量、物理量快速准确的检测与识别是研究故障诊断的基础工作。
(2) 与最新信号处理方法相融合,开展基于小波分析的故障诊断技术研究小波分析是一种全新的信号- 尺度分析方法,其分析基函数是一系列尺度可变的简谐函数,具有良好的时- 频定性特性以及对信号的自适应能力。
机械设备故障诊断中由于设备零件结构不同,产生的信号中含有大量的非平稳成分,利用小波分析可把不同频率信号分解到不同频道的分解序列,从而为故障特征的提取而提供理论依据,由于它具有时域和频域局部化分析功能和可变分辨率的特点,使之在分析瞬变信号时比傅立叶分析更具优越性。
(3) 与非线性原理和方法及多元传感技术的融合现代化大生产要求对设备进行全方位、多角度的监测与维护,以便对设备的运行状态有整体的、全方面的了解;在进行设备故障检测诊断时,可采用多个传感器同时对设备的各个位置进行监测,然后按照一定的方法对这些信息进行处理。
机械设备在发生故障时,又往往表现为非线性特征,随着混沌与分型几何方法的日趋完善,这类问题也必将得到进一步解决。
(4) 与现代智能方法的融合现代智能技术包括专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算等。
现代智能方法在设备故障诊断技术中已得到了广泛的应用,随着智能科技不断发展,设备状态的智能监测和故障诊断将是故障诊断技术的最终目标。
(5) 远程化、网络化设备故障诊断系统是针对一台或同类型的某几台设备开发的专用系统,使用效率低,故障诊断知识、技术与信息不易共享,导致其开发和维护费用过高;工程实际中诊断规则的收集不够全面,收集也困难,造成故障诊断系统中的诊断规则普遍很少,系统诊断能力低;当系统出现严重或新的故障时,无法快速、经济地利用各方技术力量解决问题。
随着网络技术的发展,实现多专家与多系统的共同诊断,一种有效的解决途径就是建立基于网络的远程故障诊断与监测系统。
网络化的远程设备故障诊断系统中储存了多种设备的故障诊断知识和经验,可响应不同监测现场用户的使用要求,不同的监测现场可以与同一个诊断中心建立联系。
