起重機械金屬結構故障診斷思考

李亞龍

（北京首鋼股份有限公司，河北 遷安 064404）

對社會經濟和科技產業技術的不斷創新，不斷發展的背景下進行優化，但是，在實際工作過程中，一些特殊問題已經變得越來越嚴重，尤其在使用中起重機械出現的振動問題，這不僅起重設備經常出現的問題，還威脅到了運行效率和操作員的安全。因此，本文主要對金屬起重機結構的故障診斷進行研究分析。

1 振動故障診斷分析

1.1 專家診斷法

專家系統可以分析和觀察其中機械設備的振動問題，確定振動的位置，并提出適當的有效方法進行故障排除。專家診斷需要大量專業知識，以便對錯誤進行合理診斷。但是，在獲取知識過程中還存在一定的困難，另外，知識庫的更新率相對較低，各領域專家的知識存在一定的矛盾。目前，也在程度上限制其中機械設備的表達能力和可加工性[1]。

1.2 神經網絡診斷

該診斷的具體思路如下：首先，可以引用存在的問題，并且可以對神經網絡離線訓練。通過這種方式，神經網絡可以建立體重記憶癥狀和診斷結果之間的對應關系。然后將現有的錯誤字符添加到神經網絡的輸入以確定最終結果，在比較和分析各種錯誤和輸出神經元時，系統無法顯示新類型的錯誤，這會對故障診斷產生負面影響。

1.3 模糊故障診斷方法

模糊故障診斷方法主要包括基于模糊模式的診斷方法，基于模糊推理的診斷方法和基于模糊模型的診斷方法。引入模糊邏輯的主要是用來克服由不確定性，不精確性的困引起的機械振動，從而在處理中出現時間遲，復雜系統的隨時間變化的和非線性復雜性優勢，模糊故障診斷方法的缺點是為復雜的診斷系統建立適當的模糊規則，在使用中會非常困難。

2 故障診斷研究中存在的主要問題

2.1 診斷方法具有局限型

為了評估起重機金屬結構的安全性，必須提取是在設備運行過程中各種信息，從而確定故障的癥狀，然后根據癥狀的錯誤各種特征信息來進行評估和診斷。近年來，短時傅里葉變換，傅里葉變換等的應用，旨在更合理地處理信號，提取誤差特征，最終完成故障診斷。在許多情況下，可以說金屬結構在操作期間易磨損并且磨損相對較低，操作期間系統中的誤差和復合誤差，可能導致單信號處理方法由于復雜的傳輸路徑和多因子耦合而影響確定誤差的原因。

2.2 存在著振動失效與故障機理研究不足的缺陷

在現有研究的基礎上，研究起重機金屬結構由振動引起的失效機理存在一些問題，如果分析靜態疲勞，則結構疲勞失效問題必須考慮設計中的應力和應變分布。在分析結構疲勞與結構振動之間的規律時，結構失效的主要原因是振動疲勞結果引起。在腐蝕和磨損的影響下，起重機金屬結構的張力會有一定程度受到變化，起重機結構的內應力分布和固有頻率也會有一定程度的變化，從而影響起重機械設備的正常運行。疲勞失效與結構振動效應之間存在密切關系，動態何在通常會在局部模態和負載沖擊之間產生耦合，受損部分通常在局部沖擊期間出現振動問題。應力集中和損壞的原因是由局部振動和結構的應力集中的組合引起的，另外，由于振動疲勞損傷的復雜性，如果只有靜態疲勞法不能滿足相關要求，則必須對金屬結構的振動進行更深一步的研究和分析[2]。

2.3 智能診斷系統薄弱

從長遠來看，建立相應的智能診斷系統時候金屬結構技術設計安全評估系統的核心問題。不同類型的智能診斷方法在對特定的對象進行故障診斷時具有其自身的優點和不足，例如，專家系統診斷技術的瓶頸，缺乏有效的診斷知識，難以獲取所需的神經網絡診斷技術等，盡管人工智能有許多診斷技術，但大多數智能方法必須滿足某些假設并人為設置某些參數。因此，需要不斷研究適合振動誤差的智能診斷系統。

3 起重機械金屬結構診斷應用分析

3.1 金屬記憶、振動測試

與其他檢測工作相比，金屬存儲檢測工作無需磁化，應力集中的位置可以有效地指示磁場，有效指引導磁性記憶信號。當使用這種檢測方法時，存儲器中的弱信號出現在工件的磁粉檢驗中，最后由磁化磁場進行隱藏。此時，人員就必須執行金屬檢測工作，完成相關的消磁工作。對于振動測試，最大的特點是提升機的減振能力，簡單地說，振動模式和固有振動頻率主要通過主光線的固有振動周期和衰減時間來進行判定。總而言之，無論是金屬存儲測試還是振動測試，兩者都是結構剛度分析的基本內容。當負載改變時，結構嚴重影響金屬結構性能，在檢測過程中，這項工作還存在一定的安全風險。

3.2 探索起重機械故障診斷內容

提升起重機械誤差的診斷可以從以下兩個方面入手：第一，實現從單一故障研究到群體故障研究的突破，諸如起重機的關鍵部件或金屬結構的磨損，碎裂，裂縫等的故障。此時，振動信號不疊加在多個單獨的誤差特征信號上，但各種誤差信號特性的相互耦合是盲目的。用單一故障評估金屬結構的狀況可能會出現安全事故。在起重機械的安全評估中，單一誤差主要取決于信號處理，將振動信號的特征與其他干擾分量的頻譜區分開來，在故障診斷和損傷模式檢測的基礎上，診斷出組耦合特性的分離，該診斷方法已經進行了研究以逐步形成多種診斷失效模式；第二，把零部件故障調查融入到整個系統的誤差中。對零部件的診斷通常僅針對關鍵部位。診斷通常只能完成誘導誤差的診斷，并不能解決起重機械的問題隱患，從整個系統的故障入手，我們應該一套完整性的診斷故障系統，并在此基礎上確定系統錯誤出現的原因，找出原因并采取適當措施解決錯誤。

3.3 起重機振動故障診斷的探索

層次分析過程（AHP）將起重機械的安全評估分為五個階段：單組件影響因素，子系統，整個機器的金屬結構和整個機器的整體性能。因此，可以通過以下兩個方面來對振動進行誤差診斷：第一，實現起重機主要金屬結構或關鍵部件的突破，從單一故障調查到整體故障調查，如腐蝕，剝落，裂縫和其他缺陷經常發生或同事發生，并且振動信號不是所有振動信號疊加，但誤識別信號的相互耦合盲目地使用單個誤差來診斷金屬結構的服務可靠性，導致誤判的出現。在起重機械的安全評估中，單故障診斷目前主要基于信號處理方法，并且誘發振動信號的特性易于與其他干擾分量的頻譜區分開。基于單一故障的缺陷模式檢測和故障診斷，針對組故障特征的獨特分離和診斷技術，逐步實現多故障模式的檢測和診斷；第二，系統部件故障調查取得突破性，起重設備部件的振動故障診斷主要影響關鍵部件，該組件級振動誤差往往只能診斷出誘發性故障。根據整個系統的振動誤差，必須從系統的集合和連接中研究系統中各個組件的動態特性，相互作用和相互關系，并得出組件誤差的初步推斷，然后調查系統故障的原因。

4 結束語

目前，起重機設備應用廣泛，同時還取得了一定的應用效果，另外，振動信號的測量和分析也變得普遍。然而，起重機金屬結構的振動和故障診斷仍存在不足，對起重機金屬結構振動技術的應用效果產生了很大的負面影響。因此，起重機械結束結構掛賬振技術時目前最主要的研究方向。