什么是機械故障診斷？

【專家解說】：機械故障診斷　　 需要進一步確定故障的性質(zhì)，程度，類別，部位，原因，發(fā)展趨勢等，為預報，控制，調(diào)整，維護提供依據(jù)。主要包括信號檢測，特征提取，狀態(tài)識別，診斷決策。 　　診斷技術發(fā)展幾十年來，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟效益，成為各國研究的熱點。從診斷技術的各分支技術來看，美國占有領先地位。美國的一些公司，如Bently，HP等，他們的監(jiān)測產(chǎn)品基本上代表了當今診斷技術的最高水平，不僅具有完善的監(jiān)測功能，而且具有較強的診斷功能，在宇宙、軍事、化工等方面具有廣泛的應用。美國西屋公司的三套人工智能診斷軟件（汽輪機TurbinAID，發(fā)電機GenAID，水化學ChemAID）對其所產(chǎn)機組的安全運行發(fā)揮了巨大的作用。還有美國通用電器公司研究的用于內(nèi)燃電力機車故障排除的專家系統(tǒng)DELTA；美國NASA研制的用于動力系統(tǒng)診斷的專家系統(tǒng)；Delio Products公司研制的用于汽車發(fā)動機冷卻系統(tǒng)噪聲原因診斷的專家系統(tǒng)ENGING COOLING ADCISOR等。近年來，由于微機特別是便攜機的迅速發(fā)展，基于便攜機的在線、離線監(jiān)測與診斷系統(tǒng)日益普及，如美國生產(chǎn)的M6000系列產(chǎn)品，得到了廣泛的應用。 　　英國于70年代初成立了機器保健與狀態(tài)監(jiān)測協(xié)會，到了80年代初在發(fā)展和推廣設備診斷技術方面作了大量的工作，起到了積極的促進作用。英國曼徹斯特大學創(chuàng)立的沃森工業(yè)維修公司和斯旺西大學的摩擦磨損研究中心在診斷技術研究方面都有很高的聲譽。英國原子能研究機構在核發(fā)電方面，利用噪聲分析對爐體進行監(jiān)測，以及對鍋爐、壓力容器、管道得無損檢測等，起到了英國故障數(shù)據(jù)中心的作用。目前英國在摩擦磨損、汽車、飛機發(fā)動機監(jiān)測和診斷方面仍具有領先的地位。 　　歐洲一些國家的診斷技術發(fā)展各具特色。如瑞典SPM公司的軸承監(jiān)測技術，AGEMA公司的紅外熱像技術；挪威的船舶診斷技術；丹麥的B&K公司的振動、噪聲監(jiān)測技術等都是各有千秋。日本在鋼鐵、化工等民用工業(yè)中診斷技術占有優(yōu)勢。東京大學、東京工業(yè)大學、京都大學、早稻田大學等高等學校著重基礎性理論研究；而機械技術研究所、船舶技術研究所等國立研究機構重點研究機械基礎件的診斷研究；三菱重工等民辦企業(yè)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方面開展了系統(tǒng)的工作，所研制的“機械保健系統(tǒng)”在汽輪發(fā)電機組故障監(jiān)測和診斷方面已經(jīng)起到了有效的作用。 　　我國診斷技術的發(fā)展始于70年代末，而真正的起步應該從1983年南京首屆設備診斷技術專題座談會開始。雖起步較晚，但經(jīng)過近幾年的努力，加上政府有關部門多次組織外國診斷技術專家來華講學，已基本跟上了國外在此方面的步伐，在某些理論研究方面已和國外不相上下。目前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(jiān)測診斷產(chǎn)品。全國各行業(yè)都很重視在關鍵設備上裝備故障診斷系統(tǒng)，特別是智能化的故障診斷專家系統(tǒng)，在電力系統(tǒng)、石化系統(tǒng)、冶金系統(tǒng)、以及高科技產(chǎn)業(yè)中的核動力電站、航空部門和載人航天工程等。工作比較集中的是大型旋轉(zhuǎn)機械故障診斷系統(tǒng)，已經(jīng)開發(fā)了20種以上的機組故障診斷系統(tǒng)和十余種可用來做現(xiàn)場故障診斷的便攜式現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集器。透平發(fā)電機、壓縮機的診斷技術已列入國家重點攻關項目并受到高度重視；而西安交通大學的“大型選轉(zhuǎn)機械計算機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”，哈爾濱工業(yè)大學的“機組振動微機監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)”。東北大學設備診斷工程中心經(jīng)過多年研究，研制成功了“軋鋼機狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”，“風機工作狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”，均取得了可喜的成果。 　　可用于機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的信號有振動診斷、油樣分析、溫度監(jiān)測和無損檢測探傷為主，其他技術或方法為輔的局面。這其中又以振動診斷涉及的領域最廣、理論基礎最為雄厚、研究得最為充分。目前，在振動信號的分析處理方面，除了經(jīng)典的統(tǒng)計分析、時頻域分析、時序模型分析、參數(shù)辨識外，近來又發(fā)展了頻率細化技術、倒頻譜分析、共振解調(diào)分析、三維全息譜分析、軸心軌跡分析以及基于非平穩(wěn)信號假設的短時傅里葉變換、Winger分布和小波變換等。而當代人工智能的研究成果為機械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的專家系統(tǒng)不僅在理論上得到了相當?shù)陌l(fā)展，且己有成功的應用實例，作為人工智能的一個重要分支，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究己成為機械故障診斷領域的一個最新研究熱點。 　　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(fā)展，故障診斷裝置和儀器己經(jīng)由最初的模擬式監(jiān)測儀表發(fā)展到現(xiàn)在的基于計算機的實時在線監(jiān)測一與故障診斷系統(tǒng)和基于微機的便攜式監(jiān)測分析系統(tǒng)。這類系統(tǒng)一般具有強大的信號分析與數(shù)據(jù)管理功能，能全面記錄反映機器運行狀態(tài)變化的各種信息，實現(xiàn)故障的精確診斷。隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展，遠程分布式監(jiān)測診斷系統(tǒng)成為目前的一個研究開發(fā)熱點。