機械設(shè)備中的可靠性及故障診斷方法研究

馬驥

【摘 要】在機械設(shè)備運行周期中，由于環(huán)境及設(shè)備損耗會產(chǎn)生故障，如何快速有效并且低成本進行故障診斷維修事關(guān)整個產(chǎn)品線。文章利用監(jiān)控設(shè)備對運行的機械設(shè)備進行狀態(tài)監(jiān)控，并分析故障檢測的主流方法，提供了比較完整的機械故障可靠性分析技術(shù)。

【關(guān)鍵詞】可靠性分析;故障檢測;診斷方法

【中圖分類號】TH17 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-0688（2019）02-0135-02

現(xiàn)代機械設(shè)備朝著大型機、精密化及復(fù)雜化方向發(fā)展，機械設(shè)備各部件之間的耦合也越來越緊，單一元器件故障可能引起整個設(shè)備運轉(zhuǎn)異常。傳統(tǒng)的故障檢測依靠人的經(jīng)驗，已經(jīng)越來越不能適應(yīng)現(xiàn)代機械設(shè)備可靠性分析及故障檢測。對復(fù)雜設(shè)備的狀態(tài)檢測成為故障檢測的主流方法，對各元器件振動特征、特亮特征等參數(shù)進行監(jiān)控，再通過系統(tǒng)方法快速查找故障點，進一步縮短了故障檢測時間。

由于信息技術(shù)發(fā)展，自動化系統(tǒng)在現(xiàn)代機械故障可靠性分析領(lǐng)域得到前沿應(yīng)用，技術(shù)人員可通過各類傳感器采集運行數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)來進行故障分析;同時，大數(shù)據(jù)挖掘及人工智能技術(shù)在故障決策模型中得到了廣泛應(yīng)用，隨著這些技術(shù)研究，相信未來的機械設(shè)備故障分析處理系統(tǒng)性能會得到極大提高。

1 故障檢測方法及過程

隨著機械復(fù)雜度的增加，傳統(tǒng)方法對設(shè)備故障檢測時效性不同，復(fù)雜度每上升一倍，故障檢測耗時呈指數(shù)級增加，表1對不同時期機械設(shè)備故障檢測時間進行了統(tǒng)計。

隨著信息技術(shù)發(fā)展，現(xiàn)代機械設(shè)備故障檢測可通過專家系統(tǒng)對檢測狀態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取，根據(jù)分析結(jié)果來確定故障點，這類診斷系統(tǒng)結(jié)合了歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)、自動診斷技術(shù)、專家診斷系統(tǒng)及決策系統(tǒng)等多個模塊，通過現(xiàn)代高性能計算機對原始采集數(shù)據(jù)進行處理，能更準(zhǔn)確地對故障點及原因進行判斷，同時通過實際檢驗判斷成功把此判斷數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)進行存檔。

現(xiàn)有主流的機械設(shè)備故障檢測方法有振動法、超聲波法、探測法等，如主流的振動發(fā)，利用傳感器測得機械設(shè)備振動時的振幅、頻率及相位信息。

d（t）=Dsin[（2π/T）t+φ）]

其中，D、T、φ分別表示振動振幅﹑頻率及相位。

機械設(shè)備故障診斷一般分為如下步驟：？譹？訛對初始采集信號進行檢測，利用傳感器對機械振動各種能量信號進行采集（溫度、振動振幅、頻率、相位、電流電壓等）。？譺？訛對采集信號進行故障篩選，將初始值按照一定規(guī)則進行壓縮，去除冗余等數(shù)據(jù)，形成最終的待檢測信號。？譻？訛通過各類專家模型建立信號故障的判斷準(zhǔn)則。④分析判斷結(jié)果，并通過實際檢測來進行驗證。

振動檢測法主要檢測機械設(shè)備振動時的振幅、頻率及相位，下面進行詳細描述。

1.1 振動幅度故障分析

機械設(shè)備振動幅度有其標(biāo)準(zhǔn)，體現(xiàn)了系統(tǒng)能量，在給定電流電壓等外界動力數(shù)值內(nèi)，各部件的振動幅度也在一定范圍內(nèi)，機械振動幅值用振動時移量、振動速率及加速率來表示，當(dāng)出現(xiàn)故障時，則時移量、振動速率及加速率會出現(xiàn)偏差。

1.2 頻率故障分析

頻率表示機械設(shè)備在一定周期內(nèi)振動的次數(shù)，是設(shè)備重要指標(biāo)之一，不同的部件出現(xiàn)故障會導(dǎo)致振動頻率不一樣。通過頻率檢測傳感器對設(shè)備各部件的振動頻率進行采集分析，可以分析出故障的具體位置。

1.3 相位故障分析

相位反映了機械設(shè)備對交流電的反應(yīng)狀態(tài)，當(dāng)交流電方向相反而能量相等時，其相位可能出現(xiàn)疊加。對設(shè)備進行相位數(shù)據(jù)采集可以查看其交流諧波、平衡度及共振點的判斷。

在實際的振動檢測法中，可能同一個故障部件或原因會造成振動幅度、頻率及相位的疊加反映，這就要求基于專家系統(tǒng)的智能故障檢測系統(tǒng)對所有的數(shù)據(jù)與原因進行排列組合，并統(tǒng)一添加至經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫中。這樣，當(dāng)系統(tǒng)對采集到的數(shù)據(jù)進行故障檢測處理后，將所有可能的故障原因進行展示，相應(yīng)的工程人員根據(jù)自己的經(jīng)驗對故障原因及部件進行實際檢驗，并將處理結(jié)果進行反饋。

在機械設(shè)備運行周期中，由于環(huán)境及設(shè)備損耗會產(chǎn)生故障，如何快速有效并且低成本進行故障診斷維修是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵，所以智能化的專家檢測系統(tǒng)結(jié)合工程技術(shù)人員的經(jīng)驗大幅提高了檢測效率及時效。

2 機械設(shè)備故障檢測的發(fā)展方向

在各類信息技術(shù)及微電子技術(shù)得到廣泛應(yīng)用之前，機械設(shè)備的精密度還較低，各部件耦合度較低，所以在此階段一般依靠檢修人員的經(jīng)驗對故障現(xiàn)象進行分析，判斷故障產(chǎn)生的原因及具體位置;后來，隨著設(shè)備部件的增多，僅僅依靠工程人員經(jīng)驗的檢測方法逐漸不能適應(yīng)現(xiàn)代設(shè)備的檢測性能要求，各類檢測診斷儀器得到大范圍應(yīng)用，如溫度傳感器、速度傳感器、振動幅度傳感器，這些檢測設(shè)備有效提高了數(shù)據(jù)獲取的精度，但是在此階段，還需依靠工程技術(shù)人員對數(shù)據(jù)進行分析。

隨著各類故障檢測設(shè)備及信息處理技術(shù)的發(fā)展，機械設(shè)備故障檢測的發(fā)展經(jīng)歷了人工法、混合診斷法、智能自動診斷法3個階段。隨著現(xiàn)代大數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，在此基礎(chǔ)上的現(xiàn)代智能診斷系統(tǒng)朝著專家智能檢測、互聯(lián)網(wǎng)遠程協(xié)作及機械設(shè)備自動隔離故障部件等方向發(fā)展。下面描述機械設(shè)備故障檢測發(fā)展歷程及趨勢。

2.1 人工法

傳統(tǒng)的機械設(shè)備精度較低，各部件之間耦合度低，其故障定位檢測主要依靠人的經(jīng)驗來判決。如老的礦機挖掘等是設(shè)備，維修中工程人員根據(jù)其聲音、溫度、頻率等來判別故障位置。但隨著機械設(shè)備部件及密度的增加，其檢測率及檢測精度降低。

2.2 混合法

隨著機械設(shè)備精度的增加，針對各部件的各類檢測診斷儀器出現(xiàn)，人的經(jīng)驗與檢測儀有效結(jié)合極大地增強了故障檢測效率。工程人員可以利用檢測儀對設(shè)備進行數(shù)據(jù)采集，并對數(shù)據(jù)進行分析，如礦機設(shè)備對主發(fā)動機、傳送帶、壓縮泵的位移、維度及壓力等數(shù)據(jù)進行采集，工程人員可以根據(jù)經(jīng)驗來分析判斷故障原因。

2.3 智能自動診斷法

隨著信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在智能化自動化診斷系統(tǒng)不再依靠傳統(tǒng)的人的經(jīng)驗，而是建立判決模型（各類歷史數(shù)據(jù)經(jīng)驗作為專家系統(tǒng)）來對采集數(shù)據(jù)自動進行判決，這類判決模型結(jié)合了歷史經(jīng)驗、判決邏輯及運算處理方法。

基于專家系統(tǒng)的智能化故障診斷方法首先將歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)按照一定的邏輯存儲于系統(tǒng)知識庫中，對特定機械系統(tǒng)設(shè)計故障決策及評價模型。系統(tǒng)將傳感器采集的各類數(shù)據(jù)輸入故障決策模型，調(diào)用專家知識庫對數(shù)據(jù)進行分析，最后計算出故障原因及位置，并將結(jié)果通過人機接口返回給用戶。

通過智能化專家爭端系統(tǒng)分析的故障原因可能不唯一，比如同一故障現(xiàn)象可能得到不同的故障原因及位置，專家系統(tǒng)會給出不同原因?qū)?yīng)的出錯比例，此時還是需要有經(jīng)驗的工程人員對故障位置及原因進行對比，得到最終結(jié)果。

同時，歷史數(shù)據(jù)可以返回更新，現(xiàn)階段分析的故障原因及現(xiàn)象對應(yīng)的數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系可以更新至系統(tǒng)知識庫中，這樣整個系統(tǒng)的故障檢測效率會隨著診斷次數(shù)的增加而增強。

3 結(jié)語

基于專家系統(tǒng)的智能自動故障檢測技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各類機械設(shè)備企業(yè)中，其檢測準(zhǔn)確率及時效性得到較大提高，有效保障了機械設(shè)備運行的穩(wěn)定性、可靠性。同時現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于基于專家系統(tǒng)的智能自動故障檢測系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)挖掘可有效提高數(shù)據(jù)處理的深度及廣度，而人工智能技術(shù)進一步提高各類決策算法的準(zhǔn)確性，這些技術(shù)的應(yīng)用極大地提高了高精密度的機械設(shè)備的故障處理時效性及準(zhǔn)確性。

參 考 文 獻

[1]賈軍峰.機械設(shè)備狀態(tài)分析與自動診斷便攜儀的研究開發(fā)[D].北京：北京化工大學(xué)，2015：6-12.

[2]Fletcher A J.Thermal Stress and Strain Generation in Heat Treatment[M].Elsevier Science Publishers LTD，NewYork，1989：349-421.

[3]楊蘭.機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及智能診斷系統(tǒng)的研究[J].化學(xué)工程與裝備，2010，15（1）：13-17.

[4]潘健生，張偉民，錢初鈞，等.熱處理計算機模擬與智能控制[J].機械工人（熱加工），2002（9）：29-31.

[責(zé)任編輯：陳澤琦]