機電設備狀態監測與故障診斷技術研究

杜 陽

河南省特種設備安全檢測研究院

機電設備狀態監測與故障診斷技術研究

杜 陽

河南省特種設備安全檢測研究院

近年來，隨著我國工業制造的快速發展，機電設備應用越來越廣泛，在推動我國國民經濟發展中發揮著至關重要的作用。我們在對機械設備使用的同時，還要注重對其的保養維護，進一步延長機械設備的使用壽命，而故障診斷是設備維護中必不可少的一個環節。在設備出現故障后，隨著其進一步發展導致設備工作狀態發生變化，機械設備表現出了非平穩和強噪聲特性的動態信號，對故障診斷的準確性和正確性造成一定的影響。本位主要圍繞我國故障診斷技術發展歷程，重點分析了機電設備中智能診斷方法，希望能夠給今后的機電設備故障診斷提供參考。

機電設備；振動信號；故障診斷

械設備智能診斷與動態測控技術就是為適應工程需要而形成和發展起來的。動態測控就是采用各種測量和監視方法，記錄和顯示設備運行狀態，對異常狀態做出報警，為設備的故障分析提供數據和信息，并反饋執行元件對設備進行調整和控制，使得設備盡可能處于允許的運行狀態之下，保障設備的輸出性能和效率。智能診斷則是根據動態測控所獲得的信息，結合設備的結構特性和運行信息及歷次維修記錄，對已經發生或者可能發生的故障進行診斷、分析和預報，以確定故障的類別、部位、程度和原因，提出維修對策，使設備恢復到正常狀態。

一、故障診斷技術在我國的發展歷程

故障檢測及診斷技術是是一項國內外倍受關注、且發展迅速的現代新興技術檢測手段，是以當前較為先進的計算機技術、傳感器技術，以及信號分析、處理技術等為基礎的一種綜合性技術應用方法。其故障診斷技術實質上就是通過對設備運行狀態進行相應的定量檢測，對出現的故障進行具體診斷，來對設備的實際運行參數進行有效掌握和了解，進而實現對機電設備自身的安全性，以及穩定性和工作持續性作出正確的預測，同時對其在運行過程中出現的問題、故障以及破壞程度等進行相對科學、合理的評價和識別。并據此結果來采取相應的解決對策和處理措施，也就是我們常說的通過利用狀態檢測以及故障診斷等作業方法對設備的運行狀態進行及時、準確檢測，并依據檢測結果來明確設備運行狀態和預測設備運行的未來狀況。故障檢測診斷技術最初出現是出于軍事的需要，主要運用儀表檢測設備運行狀態參數，隨即多功能、自動化的檢測儀器不斷涌現，各種新技術也不斷得以應用，隨著航天技術、微電子技術、傳感器技術等的發展，機械設備故障診斷技術也日趨完善。

二、近似推理算法

目前已經提出了多種近似推理算法，這些算法都采取一定的方式在運行時間和推理精度上尋求一個折中，力求在較短的時間內得到一個滿足精度要求的結果，這些算法隨著計算時間的增長，其計算精度越高。目前近似推理算法主要分為兩大類：

1、機模擬方法。模擬方法又稱為 Monte Carlo 法。該方法首先對貝葉斯網絡表示的聯合概率分布進行隨機抽樣，以產生足夠的樣本，然后根據這些樣本，通過頻率計算來獲得變量的概率值，而不是直接利用聯合概率分布進行計算。

2、基于搜索的方法。基于搜索的方法假定概率問題是一類組合問題，所以可以將所需要計算的各個變量的不同組合看作一個狀態空間，在這個狀態空間中有些狀態對最后的計算結果會產生較大影響，而另外一些狀態則影響甚微。

三、基于貝葉斯網絡的機械故障診斷模型與診斷推理

根據對機械故障診斷的認識，機械故障可以通過若干屬性來描述，這些屬性變量集的各種取值組合就構成了該故障的狀態空間。這些屬性變量之間存在著一定的系（獨立或者依賴），根據以往的研究我們可以把這些屬性劃分為故障征兆和故障原因，所以通過對它們的研究可以得到故障的知識表示模型。在不確定的環境下，故障原因和故障征兆往往含有幾個狀態。比如，一個故障征兆可能有三種狀態：極高，偏高，正常。我們可以用一個多值變量來表示這種多值命題。而貝葉斯網絡作為一種模擬人類推理過程中因果關系的有向圖，其節點就是一個多值變量，此外貝葉斯網絡還具有一個表示條件獨立性的自然方式――由有限個節點構成有向無環圖網絡結構，因而我們可以利用貝葉斯網絡的基本元素描述機械故障診斷知識。

1、網絡節點與網絡結構。用網絡結構中的節點可以表示故障診斷領域中的故障征兆和故障原因，在節點間的有向連接弧表示征兆與原因之間可能的因果關系。故障征兆和故障原因的狀態多為二元狀態，即其取值只為 1 或者0，分別表示相應的故障和征兆是否出現。故障原因和故障征兆各自構成兩個樣本集，且兩個樣本集中的元素是相互獨立的，即故障之間或故障征兆之間是無必然的因果關系。但是這并不意味著它們相互排斥，即一臺機組可以同時發生幾種不同的故障，同樣多個故障征兆的出現也是正常的。

2、條件概率表。貝葉斯每一節點都附有與該變量相聯系的條件概率分布函數，如果變量是離散的，則它表現為給定其父節點狀態時該節點取不同值的條件概率表 CPT。CPT 表明了故障原因與故障征兆之間的概率依賴關系，是對故障診斷知識進行定量描述。由此可見，貝葉斯網絡可以對故障診斷領域數據變量間潛在關系進行定性定量的描述，它圖形結構指定了一組條件關系獨立關系聲明和用于刻畫概率依賴強度的條件概率的數值。由于貝葉斯網絡表示了因果過程的總體結構，故它可被看做是擁有許多不同組合的一個抽象知識庫。它的語義可以從兩個方面來理解，其一是將網絡看作一種聯合概率分布的表示，即貝葉斯網絡完整緊湊地表示了網絡中各變量的聯合分布概率。其二是將網絡看作條件獨立關系聲明集合的一種表示。這兩種觀點實質上是等價的，而且在貝葉斯網絡的表達、學習、推理算法中得到了統一。

四、結束語

近年來，不斷進步的科學技術和生產力，使我國機械設備呈現出大型化、高速化、連續化、集中化、自動化、精密化的發展趨勢，機械設備越來越復雜的組成、結構及其工作環境導致設備的某一部分或者工業流程的某一環節發生故障，就會對正常的生產和產品質量造成嚴重影響，給設備應用企業帶來巨大的經濟損失，嚴重情況下還會出現災難性的人員傷亡、環境污染和惡劣的社會影響。由此可見，加強對智能診斷與動態測控技術的應用，能夠使設備的可靠性與維修性及設備的管理水平得到進一步提高，使產品的質量得到有效保障，防止出現重大事故，使事故危害性降到最低，從而獲得潛在的巨大經濟效益和社會效益。

［1］何正嘉；訾艷陽；孟慶豐等；機械設備非平穩信號的故障診斷原理及應用［M］；北京：高等教育出版社；2011