□ 姚明鏡 □ 張春良 □ 岳 夏
1.南華大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院 湖南衡陽(yáng) 421001
2.廣州大學(xué) 機(jī)械與電氣工程學(xué)院 廣州 510006
現(xiàn)代化生產(chǎn)中,如果機(jī)械設(shè)備的某一零部件或設(shè)備出現(xiàn)故障而又未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和排除,其結(jié)果不僅可能導(dǎo)致設(shè)備本身?yè)p壞,甚至可能造成機(jī)毀人亡的嚴(yán)重后果。在流程生產(chǎn)系統(tǒng)中,如果某一關(guān)鍵設(shè)備因故障而不能繼續(xù)運(yùn)行,往往會(huì)影響到整個(gè)流程生產(chǎn)系統(tǒng)的運(yùn)行,造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。正是由于這些機(jī)械設(shè)備故障可能會(huì)造成很大的經(jīng)濟(jì)損失及人員傷亡,因此機(jī)械設(shè)備的故障診斷技術(shù)越來(lái)越受到重視。 機(jī)械故障診斷技術(shù)作為一門(mén)新學(xué)科,在近二十年已經(jīng)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用,使其達(dá)到了智能化階段。目前故障診斷技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代化設(shè)備維修技術(shù)的重要組成部分,而且正日益成為設(shè)備維修管理工作現(xiàn)代化的一個(gè)重要標(biāo)志。
故障診斷技術(shù)是識(shí)別機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的狀態(tài)、進(jìn)而確定其整體或局部是否正常、以便早期發(fā)現(xiàn)故障、查明原因并掌握故障發(fā)展趨勢(shì)的一門(mén)科學(xué),其目的是對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障檢測(cè),分析故障形成原因,以防患于未然,提高設(shè)備運(yùn)行效率及可靠性,對(duì)設(shè)備特別是大型機(jī)械設(shè)備進(jìn)行預(yù)知維修及預(yù)知管理[1-2]。
故障診斷技術(shù)主要包括以下兩個(gè)方向。
(1)設(shè)備的狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)(簡(jiǎn)易診斷)。它是指對(duì)設(shè)備(部件、零件)的某些特征參數(shù)進(jìn)行測(cè)試,并根據(jù)所測(cè)得的值與規(guī)定的正常值作比較,以判斷設(shè)備的工作狀態(tài)正?;虍惓#ù嬖诠收希涮攸c(diǎn)及優(yōu)勢(shì)是能迅速對(duì)各種類(lèi)型的機(jī)械進(jìn)行振動(dòng)測(cè)量,能在現(xiàn)場(chǎng)給出檢測(cè)結(jié)論,使用方便且經(jīng)濟(jì)。
(2)精密診斷技術(shù)。它不僅要對(duì)機(jī)器設(shè)備的狀態(tài)是否正常作出判斷,更重要的是對(duì)機(jī)器故障的原因、部位及嚴(yán)重程度作出估計(jì)。這類(lèi)技術(shù)屬于一種開(kāi)發(fā)性技術(shù),需要精密的儀器,要有經(jīng)過(guò)專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練的工程師來(lái)進(jìn)行,一般只在重要的設(shè)備上進(jìn)行。
1985年10月29日山西大同第二電廠20萬(wàn)kW 2號(hào)機(jī)組因超速誘發(fā)軸系強(qiáng)烈振動(dòng),軸系斷裂為五段,機(jī)組嚴(yán)重?fù)p壞,直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1400萬(wàn)元;1988年2月12日陜西秦嶺電廠20萬(wàn)kW5號(hào)機(jī)組軸系發(fā)生突發(fā)性強(qiáng)烈振動(dòng),軸系斷裂為十三段,機(jī)組嚴(yán)重?fù)p毀,直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)3000萬(wàn)元。對(duì)石化引進(jìn)的30萬(wàn)t合成氨和40萬(wàn)t尿素化肥廠中五大透平壓縮機(jī)組的初步調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn),僅1977年和1978年兩年的不完全統(tǒng)計(jì),機(jī)械事故就高達(dá)一百多次,遭受經(jīng)濟(jì)損失約有幾個(gè)億。1980年度美國(guó)用于設(shè)備維修的費(fèi)用為2460億美元,其中有將近1/3(約750億美元)屬于維修方法采用不當(dāng)(包括缺乏正確的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù))而浪費(fèi)掉的。英國(guó)2000家大型工廠采用診斷技術(shù)后,每年節(jié)省維修費(fèi)用達(dá)3億英鎊,而每年用于投資故障診斷系統(tǒng)和技術(shù)手段的費(fèi)用為0.5億英鎊,從而凈獲益達(dá)2.5億英鎊/年。美國(guó)pekrul發(fā)電廠實(shí)施故障診斷技術(shù)后的經(jīng)濟(jì)效益達(dá)到其本身投入的36倍。這些都說(shuō)明,對(duì)于故障診斷的研究不僅能使人的生命財(cái)產(chǎn)免受損失,而且直接對(duì)企業(yè)帶來(lái)不小的經(jīng)濟(jì)效益。
追溯設(shè)備故障診斷的歷史,自有工業(yè)生產(chǎn)以來(lái)就已存在。隨著時(shí)間的推移,故障診斷技術(shù)也在不斷突破,而其發(fā)展也可以歸結(jié)為4個(gè)過(guò)程:①感性階段;②量化階段;③診斷階段;④人工智能和網(wǎng)絡(luò)化階段。
早期人們依據(jù)對(duì)設(shè)備的觸摸及對(duì)聲音、振動(dòng)等狀態(tài)特征的感受,憑借工匠的經(jīng)驗(yàn)可以判斷某些故障的存在并提出修復(fù)的措施,這一階段稱(chēng)為感性階段。隨著振動(dòng)、溫度、壓力、流量等傳感器的廣泛應(yīng)用,設(shè)備故障診斷進(jìn)入量化階段。到20世紀(jì)60年代末,美國(guó)國(guó)家宇航局創(chuàng)立了美國(guó)機(jī)械故障預(yù)防小組,積極從事故障診斷技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā),這時(shí)故障診斷技術(shù)真正作為一門(mén)學(xué)科發(fā)展起來(lái),達(dá)到了診斷的階段[3-13]。 近年來(lái),由于故障機(jī)理的研究從自動(dòng)控制、信號(hào)處理、人工智能、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展中得到支持,因而人工智能和網(wǎng)絡(luò)化便成為故障診斷的主要發(fā)展方向[12-16]。
(1)向超高速發(fā)展。卷煙機(jī)是代表煙草機(jī)械水平的主要設(shè)備,而速度是卷煙機(jī)的重要性能參數(shù)?,F(xiàn)在,英國(guó)MOLINS公司的PASSIM-2型卷煙機(jī),每分鐘達(dá)到12000支,達(dá)到同樣速度的是意大利G.D公司的G.D-121-2型卷煙機(jī),德國(guó) HAUNI公司生產(chǎn)的PROTOS-2型卷煙機(jī)已達(dá)到每分鐘14000支,這些超高速卷煙機(jī)組,在歐美地區(qū)煙草企業(yè)的生產(chǎn)線(xiàn)上均有使用。提高煙草機(jī)械的生產(chǎn)能力,向超高速發(fā)展是當(dāng)前國(guó)外卷煙機(jī)發(fā)展的一個(gè)突出特點(diǎn)。
(2)實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)。近年來(lái),國(guó)外煙草機(jī)械向機(jī)組聯(lián)動(dòng)化發(fā)展趨勢(shì)突出,卷煙機(jī)濾嘴頭機(jī)組與包裝機(jī)組之間用一機(jī)構(gòu)連接成卷、接、包連續(xù)生產(chǎn)線(xiàn),這一連接機(jī)構(gòu)同時(shí)具有輸送煙支和儲(chǔ)存煙支功能,當(dāng)上游機(jī)組發(fā)生停車(chē)時(shí),包裝機(jī)組可以不停機(jī),使用連接機(jī)構(gòu)中儲(chǔ)存的煙支;當(dāng)下游機(jī)組停機(jī)時(shí),卷接機(jī)組也不停機(jī),生產(chǎn)的煙支可以?xún)?chǔ)存在連接機(jī)構(gòu)內(nèi)。目前,卷接與包裝機(jī)組連接設(shè)備的主要生產(chǎn)廠是德國(guó)的HAUNI公司,英國(guó)的MOLINS公司和意大利的G.D公司。
(3)自動(dòng)輸料系統(tǒng)。煙草機(jī)械速度的不斷提高,增大了手工加料的動(dòng)作頻率和勞動(dòng)強(qiáng)度,因此,出現(xiàn)了機(jī)械手自動(dòng)輸、喂料系統(tǒng),由機(jī)械手把這些卷煙、濾嘴、包裝的輔助材料筒,定時(shí)定量地送到各自在機(jī)器上的相應(yīng)位置,并能準(zhǔn)確定位。德國(guó)的FOCKE公司和HAUNI公司都有自動(dòng)輸料技術(shù)和設(shè)備在煙廠使用,英國(guó)MOLINS公司、德國(guó)HAUNI公司、日本煙草機(jī)械制作都有濾棒成型機(jī)和濾嘴棒輸送機(jī)。
(4)高新技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步與發(fā)展,在煙草機(jī)械上更多地采用了高新技術(shù),世界各大煙草機(jī)械制造公司之間在新技術(shù)開(kāi)發(fā)和市場(chǎng)銷(xiāo)售上的競(jìng)爭(zhēng)十分激烈,他們都有相當(dāng)規(guī)模的科研機(jī)構(gòu)和科研人才,并投入了大量資金進(jìn)行科學(xué)技術(shù)研究,而且,研究與應(yīng)用緊密結(jié)合,所以不斷有新技術(shù)新設(shè)備面世。
高新技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用,煙草機(jī)械將向單機(jī)控制成線(xiàn),機(jī)組群控成網(wǎng)的方向發(fā)展,主要體現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)采集與分析處理,停機(jī)原因與故障顯示,甚至可以自診斷發(fā)生故障的部位和器件。數(shù)套相同機(jī)組或卷接、包裝、裝封箱和堆碼入庫(kù)聯(lián)動(dòng)生產(chǎn)線(xiàn)實(shí)現(xiàn)智能化控制聯(lián)網(wǎng),生產(chǎn)車(chē)間與管理部門(mén)計(jì)算機(jī)終端聯(lián)網(wǎng),管理人員在辦公室就可以隨時(shí)了解生產(chǎn)車(chē)間機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)狀況和產(chǎn)品質(zhì)量,以便下達(dá)生產(chǎn)指令。
近十多年來(lái),我國(guó)煙草機(jī)械技術(shù)有了很大進(jìn)步和發(fā)展。1982年成立中國(guó)煙草總公司以后,實(shí)行了煙草專(zhuān)賣(mài)管理體制,在改革開(kāi)放政策指引下,集中資金統(tǒng)一對(duì)外,以技貿(mào)結(jié)合方式,在進(jìn)口煙機(jī)設(shè)備的同時(shí),已引進(jìn)了四十多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)。一方面,全國(guó)大多數(shù)卷煙廠,進(jìn)口了國(guó)外先進(jìn)設(shè)備,提高了煙草制品質(zhì)量,降低原輔料消耗,增加經(jīng)濟(jì)效益,為國(guó)家創(chuàng)造大量財(cái)富;另一方面,引進(jìn)的國(guó)外專(zhuān)有技術(shù),經(jīng)過(guò)消化吸收和國(guó)產(chǎn)化后,為我國(guó)煙草行業(yè)提供自己制造煙機(jī)設(shè)備;同時(shí),提高了我國(guó)煙機(jī)設(shè)計(jì)水平與工藝技術(shù)和生產(chǎn)能力?,F(xiàn)在,我國(guó)已能制造每小時(shí)生產(chǎn)煙絲2000~6000公斤的成套制絲設(shè)備,每分鐘速度為2000~7000支的卷接接組和150~400包的包裝機(jī)組,以及每分鐘100~400m濾嘴棒成型機(jī)和其它煙草機(jī)械。目前,我國(guó)煙草行業(yè)正在從進(jìn)口設(shè)備、引進(jìn)技術(shù)消化吸收向合資建廠、合作生產(chǎn)煙機(jī)配套出口方向發(fā)展,進(jìn)一步擴(kuò)大國(guó)際合作。可以相信,我國(guó)煙草行業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平和煙機(jī)制造水平將不斷提高和發(fā)展[17-33]。
現(xiàn)代煙草生產(chǎn)設(shè)備不斷向大型化、連續(xù)化、高速化、重載化和智能化方向發(fā)展,精度高、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)復(fù)雜,相應(yīng)也導(dǎo)致了煙草設(shè)備的機(jī)構(gòu)以及故障產(chǎn)生的機(jī)理日益復(fù)雜化。而故障也表現(xiàn)出越來(lái)越大的隨機(jī)性和突發(fā)性,一旦出現(xiàn)故障,會(huì)產(chǎn)生鏈?zhǔn)椒磻?yīng),導(dǎo)致整條生產(chǎn)線(xiàn)停產(chǎn),造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,現(xiàn)代化的機(jī)械設(shè)備必須采用現(xiàn)代化的故障診斷技術(shù),那種以時(shí)間和人們的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的設(shè)備定期計(jì)劃?rùn)z修和設(shè)備故障停車(chē)后的事故維修,已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代化煙草生產(chǎn)企業(yè)的要求。目前煙草行業(yè)普遍采用設(shè)備計(jì)劃?rùn)z修、定期維護(hù)的模式,這種方式主要存在以下問(wèn)題。
(1)定期檢修可能增加設(shè)備的故障率。根據(jù)國(guó)內(nèi)外的統(tǒng)計(jì)資料及煙草研究機(jī)構(gòu)近年在檢修期間及前后的缺陷故障統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn):①每次在檢修中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些由于檢修工作失誤造成的缺陷故障,計(jì)劃?rùn)z修的機(jī)臺(tái)往往在規(guī)定期限內(nèi)無(wú)法完成所有的既定維修任務(wù),或者檢修后的機(jī)臺(tái)交班后指標(biāo)不如維修前理想,需經(jīng)一段時(shí)間校正,才能達(dá)到正常生產(chǎn)要求;② 設(shè)備檢修普遍存在一種現(xiàn)象,即本來(lái)很穩(wěn)定的設(shè)備一經(jīng)檢修后反而出現(xiàn)了設(shè)備缺陷居高不下,而且檢修的工作量越大以及隨著生產(chǎn)線(xiàn)的逐漸老化,這種現(xiàn)象越嚴(yán)重、越明顯。這種現(xiàn)象在轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備中表現(xiàn)特別明顯,往往一次檢修中會(huì)出現(xiàn)許多滲漏點(diǎn)、振動(dòng)大等問(wèn)題,這就是因?yàn)閷?duì)一個(gè)穩(wěn)定的系統(tǒng)而言,維修或改造就是一種外來(lái)的擾動(dòng)。對(duì)于卷煙機(jī)、包裝機(jī)這類(lèi)精密復(fù)雜的設(shè)備,定期檢修會(huì)增加總體設(shè)備的故障率。但目前由于技術(shù)手段原因,不能掌握其真實(shí)運(yùn)行狀態(tài),為了安全,避免事故停機(jī),只能定期檢修。
(2)定期檢修浪費(fèi)大量的人力、財(cái)力。由于機(jī)械設(shè)備的日趨復(fù)雜化及控制系統(tǒng)自動(dòng)化水平不斷提高,每次檢修都將消耗大量的人力及財(cái)力,如一組機(jī)齡十年左右的Protos-Focke卷包生產(chǎn)機(jī)組,一次境外大修的費(fèi)用約為2000多萬(wàn),相當(dāng)于設(shè)備售價(jià)的一半。
(3)定期檢修使設(shè)備壽命減少。煙草設(shè)備屬于高速精密設(shè)備,各種傳動(dòng)設(shè)備、部件很多,各部件之間連接要求又特別牢固及精密,每次拆裝都將損壞一部分部件及零件,并使許多部件受到外力沖擊,使設(shè)備總體精度受損,導(dǎo)致壽命減少。因此,有必要使故障診斷技術(shù)在卷包設(shè)備檢修工作中發(fā)揮更重要作用,并需要相應(yīng)的相關(guān)故障診斷技術(shù)及檢修管理系統(tǒng)對(duì)采集到的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行篩分,最終指導(dǎo)檢修工作的執(zhí)行,提高檢修的針對(duì)性、有效性。圖1所示為煙草設(shè)備的實(shí)物圖,圖2所示為內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖。
▲圖1 德國(guó)豪尼公司的煙草設(shè)備實(shí)物圖
▲圖2 煙草設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖
(4)隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,現(xiàn)代故障診斷技術(shù)在理論和應(yīng)用上都已有了質(zhì)的突破,研究主要集中在以下幾個(gè)方面。
①傳感技術(shù)研究。傳感技術(shù)是反映設(shè)備狀態(tài)參數(shù)的儀表技術(shù),國(guó)內(nèi)先后開(kāi)發(fā)了速度傳感器、電渦流傳感器、加速度傳感器和溫度傳感器等,最近開(kāi)發(fā)的傳感技術(shù)有聲發(fā)射、光導(dǎo)纖維、激光等。
②信號(hào)分析與處理技術(shù)的研究。從傳統(tǒng)的譜分析、時(shí)序分析和時(shí)域分析,到引入一些更新的信號(hào)分析手段,如短時(shí)傅立葉分析、Wigner譜分析和小波變換等,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)分析方法的不足。
③人工智能和專(zhuān)家系統(tǒng)的研究。人工智能和專(zhuān)家系統(tǒng)的研究已成為診斷技術(shù)的發(fā)展主流,目前已有“機(jī)械故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)”,但這一技術(shù)在工程方面的研究尚未達(dá)到人們所期望的水平。
④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。旋轉(zhuǎn)機(jī)械神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)系統(tǒng)等的研究已經(jīng)得到應(yīng)用,并取得了滿(mǎn)意的效果。
⑤診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與研究。它已從單機(jī)巡檢與診斷到上下位機(jī)式的主從結(jié)構(gòu),直至以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的分布式結(jié)構(gòu),系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,實(shí)時(shí)性越來(lái)越高。
⑥專(zhuān)門(mén)化與便攜式診斷儀器和設(shè)備的研制與開(kāi)發(fā)。人工智能和專(zhuān)家系統(tǒng)將成為狀態(tài)監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)發(fā)展的主流,為實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的信息采集到最終故障診斷的知識(shí)庫(kù)對(duì)接,不少公司已開(kāi)發(fā)出了相關(guān)的系統(tǒng)[34-35],見(jiàn)表 1。
表1 用于故障檢修的部分專(zhuān)家系統(tǒng)
(1)智能診斷系統(tǒng)知識(shí)獲取的研究。由于煙草機(jī)械故障診斷日益復(fù)雜化,獲取準(zhǔn)確、全面的診斷知識(shí)愈加困難,知識(shí)匱乏制約智能故障診斷技術(shù)的發(fā)展,是煙草機(jī)械智能診斷專(zhuān)家系統(tǒng)需解決的難題。故障診斷人員對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)作為知識(shí)獲取的一種重要途徑而重視起來(lái),將不斷完善現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,開(kāi)發(fā)出新的學(xué)習(xí)方法,建立多種學(xué)習(xí)方法并用的智能故障診斷系統(tǒng)[16]、[30-31]。
(2)基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)的研究。遠(yuǎn)程故障診斷基于機(jī)械故障診斷技術(shù)與信息技術(shù),在煙草工業(yè)關(guān)鍵設(shè)備上設(shè)立狀態(tài)監(jiān)測(cè)點(diǎn),將采集的機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)信息經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)皆\斷能力較強(qiáng)的診斷公司(或科研院所)進(jìn)行故障診斷,提高煙草設(shè)備的診斷水平。若實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程故障診斷,必須保證傳統(tǒng)的包括信號(hào)采集、信號(hào)處理、模式識(shí)別、決策制定等階段的故障診斷過(guò)程網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程運(yùn)行的可行性,并解決數(shù)據(jù)采集、傳輸及診斷方法標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問(wèn)題[36-38]。
(3)智能化、自診斷化煙草機(jī)械的發(fā)展。智能機(jī)器有機(jī)器本體、傳感器、振動(dòng)器和相應(yīng)的控制器組成,能在外界干擾下進(jìn)行自適應(yīng)的改變,達(dá)到對(duì)故障自診斷的效果。若要實(shí)現(xiàn)煙草機(jī)械設(shè)備的智能化、自診斷化,需進(jìn)行智能機(jī)械動(dòng)力學(xué)特性的探索、智能材料的開(kāi)發(fā)以及相應(yīng)的控制算法的研究[38-40]。
故障診斷技術(shù)發(fā)展到今天,關(guān)于故障診斷的研究范疇正在被擴(kuò)展,它也逐漸由理論性研究發(fā)展到與實(shí)際緊密結(jié)合,發(fā)展至將來(lái)必將會(huì)實(shí)現(xiàn)診斷與控制的結(jié)合。而我國(guó)的故障診斷事業(yè)也會(huì)在這樣的大環(huán)境中蓬勃發(fā)展,相信在不久的將來(lái),以理論與實(shí)踐相結(jié)合的故障診斷技術(shù)將在我國(guó)煙草設(shè)備工業(yè)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用[38、41]。
[1] 林英志.設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)[M].北京:北京大學(xué)出版社,2007.
[2] 鐘秉林,黃仁.機(jī)械故障診斷學(xué)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1997.
[3] 姚佳艷,孫麗媛,程秀芳,等.機(jī)械故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].河北理工學(xué)院學(xué)報(bào),2005,27(3):35-37.
[4] 趙永滿(mǎn),梅衛(wèi)江,吳疆,等.機(jī)械故障診斷技術(shù)發(fā)展及趨勢(shì)分析[J].機(jī)床與液壓,2009,37(10):255-256.
[5] 王清,潘宏俠,周傳剛.機(jī)械故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J].機(jī)械管理開(kāi)發(fā),2005(6):85-86.
[6] Zhang S,J Mathew,Ma L,et al.Best Basis Intelligent Machine Fault Diagnosis [J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2005,19(2):357-370.
[7] 張兆國(guó).機(jī)械故障診斷與維修[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社,2003.
[8] 陳進(jìn).機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)研究與進(jìn)展隨想[D].上海:上海交通大學(xué),2004.
[9] 趙宏偉,張清華.機(jī)械故障診斷綜述[C].廣州:中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)中南六?。▍^(qū))第28屆年會(huì),2010.
[10] 陳忠.基于Web的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷實(shí)現(xiàn)策略[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào),2002(6):30.
[11] 簡(jiǎn)小剛,張艷偉,馮躍.工程機(jī)械故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J].中國(guó)工程機(jī)械學(xué)報(bào),2005,3(4):445-449.
[12] Venkat V.Prognostic and Diagnostic Monitoring of Complex Systems for Product Lifecycle Management:Challenges and Opportunities [J].Computers and Chemical Engineering,2005,29(6):1253-1263
[13] 陰妍,鮑久圣,段雄.機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷綜述[J].煤礦機(jī)械,2004(3):125-126.
[14] 郭建華.機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展概況及遠(yuǎn)程診斷方法研究[J].重慶工學(xué)院學(xué)報(bào),2002(4):28-30.
[15] 楊叔子.設(shè)備診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與未來(lái)[J].設(shè)備管理與維修,1995(11):18-21.
[16] 范波.機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷技術(shù)前景分析[N].東方煙草報(bào),2002-07-26.
[17] 劉曉芹,黃考利,呂曉明,等.故障診斷中傳感器配置優(yōu)化的復(fù)雜性分析[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2011,32(3):1062-1065.
[18] Balaban Edward, Saxena Abhinav, Bansal Prasun, et al.Modeling Detection and Disambiguation of Sensor Faults for Aerospace Applications [J].IEEE Sensors Journal,2009,9(12) :1907-1917.
[19] Kullaa J.Distinguishing between Sensor Fault, Structural Damage,and Environmental or Operational Effects in Structural Health Monitoring [J].Mechanical Systems and Signal Processing,2011,25(8) :2976-2989.
[20] Son Jong Duk,Niu Gang,Yang Bo Suk,et al.Development of Smart Sensors System for Machine Fault Diagnosis [J].Expert Systems with Applications,2009,36 (9) :11981-11991.
[21] Kankar PK,Sharma,Satish C,et al.Rolling Element Bearing Fault Diagnosis Using Wavelet Transform [J].Neurocomputing,2011,74(10) :1638-1645.
[22] Marichal G N,Garcia Prada JC.An Intelligent System for Faulty-bearing Detection Based on Vibration Spectra[J].Journal of Vibration and Control,2011,17( 6) :931-942.
[23] Liu Y Y,Ju Y F,Duan C D,et al.Structure Damage Diagnosis Using Neural Network and Feature Fusion [J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2011,24(1) :87-92.
[24] Shabanian,Mohsen,Montazeri,et al.A Neuro-fuzzy Online Fault Detection and Diagnosis Algorithm for Nonlinear and Dynamic Systems [J].International Journal of Control Automation and Systems,2011,9(4) :665-670.
[25] Ebrahimi E,Mollazade K.Intelligent Fault Classification of a Tractor Starter Motor Using Vibration Monitoring and Adaptive Neuro-fuzzy Inference System[J].Insigth,2010,52(10) :561-566.
[26] 李紅衛(wèi),楊東升.智能故障診斷技術(shù)研究綜述與展望[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2013,34(2):632-636.
[27] 李登,尹亞蘭.復(fù)雜電子裝備智能故障診斷技術(shù)研究[J].艦船電子工程,2013(2):129-131.
[28] 王佳寧,馬彪.運(yùn)動(dòng)機(jī)械在線(xiàn)故障診斷技術(shù)綜述[C].貴陽(yáng):第十五屆中國(guó)科協(xié)年會(huì)第一分會(huì),2013.
[29] 那琳.旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的研究及實(shí)現(xiàn)[D].北京:北京郵電大學(xué),2013.
[30] 鐘玉寬.當(dāng)前國(guó)內(nèi)外煙草機(jī)械技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)[C].張家界:中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)包裝與食品工程分會(huì)第四屆學(xué)術(shù)年會(huì),1995.
[31] 王峙,鄭路,劉亞麗.煙草機(jī)械與信息化技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì) [A];2009-2010煙草科學(xué)與技術(shù)學(xué)科發(fā)展報(bào)告 [C].北京:中國(guó)煙草學(xué)會(huì),2010.
[32] 劉亞麗,馮偉華,金萍,等.基于對(duì)比分析法的國(guó)內(nèi)外煙草專(zhuān)利情報(bào)分析[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2011(1):441-445.
[33] 李慶連.煙草機(jī)械自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展歷程及發(fā)展方向[J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品,2011(7):149.
[34] 包曙陽(yáng).煙草行業(yè)卷包設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與檢修管理系統(tǒng)研究[D].上海:復(fù)旦大學(xué),2008.
[35] 張建澤.現(xiàn)代化工機(jī)械技術(shù)發(fā)展回顧與展望分析[J].科技與企業(yè),2013(19):316.
[36] 馬軍.工程機(jī)械液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展探索[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2013,12(10):87-88.
[37] 付新欣.基于小波分析的滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)研究[D].沈陽(yáng):沈陽(yáng)航空航天大學(xué),2012.
[38] 屈云海,張輝.振動(dòng)監(jiān)測(cè)與現(xiàn)代造紙機(jī)械故障診斷技術(shù)的發(fā)展[J].中國(guó)造紙學(xué)報(bào),2013,28(1):53-58.
[39] 施會(huì)麗.淺談數(shù)控機(jī)床故障診斷技術(shù)的發(fā)展[J].統(tǒng)計(jì)與管理,2013(4):135-136.
[40] 王金福.振動(dòng)信號(hào)離線(xiàn)分析系統(tǒng)及旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷應(yīng)用研究[D].上海:上海交通大學(xué),2013.
[41] 王國(guó)彪,何正嘉,陳雪峰,等.機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)研究“何去何從”[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2013,49(1):63-69.