機械故障診斷的發展現狀及發展趨勢

【摘" " 要】機械故障診斷技術對于機械設備故障的早期預測，設備的維護和維修有著至關重要的作用，在幾十年的發展過程中，產生了巨大的經濟效益。本文將就介紹機械故障診斷技術的發展現狀以及提出此技術發展趨勢和需要進一步研究的問題。

【關鍵詞】機械" 故障診斷" 故障分析

中圖分類號：G4" " " 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2018.10.165

一、發展背景

工程機械多在露天環境下作業。受風吹雨淋等環境因素的影響對機械表面以及內部運作環境產生一定程度的侵蝕。工作環境惡劣，故障頻繁發生。因機械故障診斷不及時、不精準造成停機帶來的損失十分巨大。即便機械工作環境較好，隨著工程機械施工的進行，長期的運轉，也會產生一定程度的損耗，導致機械設備的故障，影響工作生產。隨著機械使用規模的日益擴大，工程機械趨向大型化、高效化、自動化和連續化。結構也變得更加復雜。傳統的人工或半自動化故障診斷方法已經落后、嚴重影響工程的進度和質量，并且不能準確有效的發現故障的具體所在，甚至經常產生虛警。所以對機械故障診斷的研究還是很有必要的，預測機械故障診斷的發展趨勢也是很有必要的。

二、發展現狀

機械故障診斷是一種了解機械運行狀態，確定機械整體運轉或者局部零件的正常或異常，盡早發現機械故障及其原因，并能預報故障發展趨勢的技術。診斷技術自發展以來，已經產生了極大的經濟效益，是各個國家研究的重點。而我國的診斷技術雖起步較晚，但并不代表我國的這一技術發展緩慢。我國診斷技術的的發展主要經歷了三個階段：第一階段從20世紀70年代到80年代初期，主要是引進和吸收國外的先進技術;在此基礎上開始研究機械設備的故障診斷方法;第二階段從20世紀80年代初到80年代末，我國開始研究各種新的診斷技術，將診斷技術推廣應用到生產中去;第三階段從80年代末至今，把理論和生產實踐相結合，建立系統性的診斷理論。經過努力，已基本跟上了國外先進水平在此方面的步伐，在某些理論研究方面已經不相上下。我國在一些特定設備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監測診斷產品。

經過長期的發展，現在已經形成多種主流的機械設備故障診斷的方法：

1.無損檢測技術：無損檢測是可以在不損害、不影響被檢測的機械設備的使用性能，不傷害被檢測對象內部結構和零件的前提下，利用機械設備內部結構異常或缺陷存在引起的一些物理現象反應的變化，以物理或化學方法為手段，對試件內部及表面的結構、性質、狀態及缺陷的類型、性質、數量、形狀、位置、尺寸、分布及其變化進行檢查和測試的方法。這種檢測方法不僅可以對機械設備生產之前的基本組裝零件進行檢測，也可以對運轉過程中的設備進行檢測。

2.基于神經網絡的故障診斷方法：目前，在故障診斷領域中用得最多也最有成效的是 前向多層神經網絡。但是神經網絡故障診斷的前提條件是要對神經網絡進行訓練，只有經過訓練之后的網絡才具備對故障現象的分 析、判斷，從而具備對故障進行診斷的能力。

3.模糊故障診斷法：模糊故障診斷是采用模糊綜合評判。對一個系統或一臺設備中可能發生的各種故障可以用一個集合來定義。模糊推理是利用模糊性知識進行的一種不確定性推理。

三、存在問題

當然，機械故障診斷的方法還有很多種，每種方法都能在一定程度上對機械的故障情況做出相應的判斷，向工作人員傳遞信號。但是，就故障診斷發展的現狀來看，雖然有越來越多的診斷的方法出現在人們的視野里，但故障診斷的方法依舊顯得有限。機械設備診斷首先要分析設備運轉中所獲取 的各種信號，然后提取信號中的各種特征信息，從中獲取與故障相關的特征信號，最終利用相關信號進行故障診斷。但是現在能夠得到準確可靠的信號的診斷方法有限。所以往往導致許多單一的信號處理方法難以有效地分析故障產生的真正原因，不能找到設備故障的真正源頭。也正因為如此，導致許多硬性問題的故障診斷至今沒有很好的解決方法。

四、趨勢預測

機械設備故障診斷對機械設備維護，提前預警避免不必要損失方面具有不可替代的作用。而隨著計算機技術、嵌入式技術以及新興的虛擬儀器技術的發展，機械設備的故障診斷又會有更先進的操作模式和診斷方法。人工智能的發展方興未艾，基于人工智能的診斷方法未嘗不是一種新的可能，讓診斷方法更加智能化。類似于這種開發周期短， 投入少，與功能單一的傳統故障分析分析方法相比，這種方法是一個必然的趨勢。

機械設備故障診斷發展，不斷進步，已經一步一步邁上了更高的臺階。而隨著新技術的發展。設備故障診斷也將會迎來一個嶄新的階段。

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