機械設備故障診斷與監測方法研究

劉沖 張寶東 李致明

摘要：機械設備大多是應用于生產企業的技術性設施，同時機械設備的完整性和相關機械設備是否能夠正常運行都會直接和生產過程中的生產安全和效率產生聯系。所以，對機械設備進行必要的故障診斷與監測是十分有必要的，這樣能夠保證企業的生產流程穩定性，并保證企業能夠在日后獲得更好的市場經濟效益。

關鍵詞：機械設備;故障診斷;監測技術

1機械設備的常見故障

1.1累積的故障

累積的故障主要因為長時間運轉中，由一些小的問題累積而成，最終導致發生機械設備故障。這種故障的誘發原因比較好查明，很多問題都是之前確實存在的，檢修人員也能夠迅速的找到問題，并及時進行檢修處理。之所以會存在這一類型的故障，主要原因還是在于有些設備因為使用年限長，使用環境惡劣，設備零構件陳舊，存在老化、腐蝕、破損等情況所致。此種故障具有一定的預測性，檢修人員能夠通過防范手段進行規避，如果故障出現檢修人員能夠及時的解決。

1.2突發的故障

突發的故障為機械設備的常見故障，此種故障都是突然發生的，且設備不能在繼續使用，嚴重影響工作效率。發生這種故障的原因，一般都是由于設備的運行環境突然發生改變，或者是人為因素破壞了設備的正常運行狀態，產生了設備在正常運轉下不能承受的壓力或者外界阻力，最終迫使設備停止運轉。設備發生突發故障，一般事前都不會有任何預兆，因此檢修人員不能及時找到故障出現的原因，給機械帶來的影響也不明確。在出現此種故障以后，需要及時找到檢修人員進行故障查看，分析故障出現的原因，檢修人員要具備較強的業務能力，能夠及時找到故障并優化。

2機械設備故障診斷與監測方法探討

2.1噪聲監測與診斷

機械設備在運行時，除了振動之外，還會產生一定的噪聲，通過對噪聲的監測，可以為故障診斷提供依據。對于聲音而言，聲強和聲壓是較為重要的參數，同時，這兩個參數也是噪聲測量的主要對象。近年來，隨著科學技術水平的不斷提升，使得FFT（快速傅里葉變換）分析儀，在機械噪聲監測中得到廣泛應用。

不僅如此，雙話筒互譜技術在聲強測量中也得到一定的應用，由此不但提高了檢測速度，還確保了檢測結果的準確性。在機械設備運行現場，對噪聲進行測量時，可以借助聲級計，該儀器最為突出的特點是能夠直接測得聲壓級。在對機械設備運行中產生的噪聲進行測量后，根據所得的結果，便可對機械故障的部位及其程度進行確定。當機械設備運行時發出噪聲，便可通過噪聲監測與診斷技術，對機械設備的故障進行診斷，從而為故障維修提供依據。

2.2溫度監測及紅外診斷

體現設備運行狀態的一項重要且明顯的指標便是溫度。機械正常運轉狀態的溫度是恒定的，只有在出現異常時才會顯現出溫度的變化，因此溫度的非常規變化也是維護人員判斷故障的一項重要提示信息。為了促進機器保持良好的運行狀態，負責監測與維護的人員通常借助溫度感應設備，對機械不同位置進行溫度監測，根據具體的數據信息判斷機械不同位置的運轉情況，判斷是否出現磨損及材料方面的問題，從而優化機械工作狀態，提高其性能。實踐證明，通過對機械運行過程中溫度的判斷來實施異常情況的排查，這種做法在行業監測工作中的應用率達半數以上，可見其實用性較強。此外，通過紅外線對設備表面進行掃描檢測的方式也較為常見，掃描后會得出相應的數據信息，技術人員通過分析數據確認故障情況，并對異常情況的后續發展進行預判。該類技術通過信息檢測、設備異常情況識別及評估等環節完成檢測工作，實現技術程度較高的精準檢測。

2.3無損監測與診斷

（1）射線檢測故障診斷技術。工作原理是通過對機械設備中的針氣孔、裂紋和熔合缺陷等進行的檢測，進而對金屬設備使用價值，一般應用于金屬構件的故障監測工作。此外，該項技術在非金屬構件故障檢測應用中也有很好的效果。例如起重機，高壓鍋爐等特種機械設備。

（2）超聲檢測故障診斷技術。一般來說，該技術在實際應用中多以設備整體對故障進行判斷分析，通過對聲波在設備中反射、透射和散射波進行深分析。該技術在實際運用中的原理是通過分析超聲波與設備構件間的互相影響與作用達到檢測的目的。除此以外，因為超聲檢測具有局限性，只能對設備中某些特定性能進行檢測分析。

（3）磁粉探傷故障診斷技術。主要是通過將鋼鐵表面和近表面之間的缺陷磁導率與正常情況下的鋼鐵進行對比，以此來分析判斷設備故障。因為在設備發生故障后，故障部位會出現磁化，導致未連續位置的磁場產生變化，導致一定部位磁通泄漏，引發設備表面出現漏磁場，漏磁部位吸引鐵粉。實際工作中，只要有合適的光源就能幫助操作人員找到故障部位，然后針對故障進行維修。

2.3振動監測與診斷

機械設備在運行時由于在動力的作用下會產生一些機械振動，對于正常的機械振動對設備的影響很小，而出現振動異常則說明機械設備出現了故障。機械設備通過齒輪、軸承等構件來進行工作，一旦振動超過了這些構件承受的極限時，則很容易引發嚴重的機械安全事故。

在一般情況下，這些構件多處于一些內部，很難憑肉眼觀測其運動狀態的異常。為了判斷這些關鍵構件的運行情況，可以在這些構件上安裝一些振動傳感器，通過傳感器測得的構件的振幅來檢測設備的運行狀態。根據設備的振動狀態的變化，制定合適的設備維護以及檢修的時間，有助于預防機械故障的發生，從而保證生產的安全性。這項技術從根本上對故障的發生進行了監測，使得故障發現的更早，減輕了故障帶來的后果，有著廣泛的應用前景。

2.4潤滑油磨粒監測與診斷

機械設備在運行的過程中，部分零部件可能會因為磨損程度過于嚴重而導致失效。機械零件出現磨損時，會產生磨粒，其中隱含著大量與設備運行狀態有關的信息，通過對機械設備潤滑油中的磨損顆粒進行監測，并對其成分、形貌、尺寸等指標進行分析，可以判斷出機械設備的磨損程度，從而為故障診斷提供依據。由于機械設備的磨損狀態具有復雜性的特點，致使磨損顆粒的分析結果會受到一些因素的影響，如工況、運行環境等等，因此，需要對磨損顆粒進行在線監測，借助傳感器和通信網絡，將現場采集到的信息傳給計算機系統，確保分析結果的準確性。

2.5智能監測與診斷

近年來，在AI（人工智能）技術快速發展的推動下，一些智能化的監測與診斷系統隨之出現，這給機械設備故障診斷與監測提供了強有力的技術支撐，不僅提高了監測效率，而且還使診斷結果更加準確。因此，在機械設備故障診斷中，推廣應用智能監測系統尤為必要。

從目前的總體情況來看，智能監測是機械設備故障診斷最為先進的技術之一，可將該技術用于旋轉機械的故障診斷當中，借助設置在現場的數據采集裝置，能夠對機械設備的運行參數進行實時采集，經通信網絡傳給智能監測系統，系統則會根據這些參數對機械設備當前的運行狀態進行分析。在旋轉機械設備中，泵和齒輪傳動系統是較為重要的組成部分之一，這兩個部分在機械運行中，會出現不同程度的磨損，并且有時還會出現螺栓松動、軸對中偏移等現象，如果上述問題得不到及時有效地處理，將會逐步演變為故障。通過智能監測系統的運用，可以在機械運行狀態異常時，發出報警提示，并對相關數據進行分析，判斷出故障的成因，從而為故障快速處理提供詳實、可靠的依據，避免了故障問題擴大造成的損失。

3結語

綜上所述，機械設備生產環境復雜以及設備處于高負荷狀態運行，很容易發生各種故障，這會嚴重制約正常生產。企業要對機械設備故障給予高度重視，積極利用故障診斷及監測技術及時發現故障問題，以便進行快速維修。

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