機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)的常用方法及其發(fā)展

林含笑 臧能義

（新疆工程學(xué)院，烏魯木齊 830023）

隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，各行業(yè)自動(dòng)化機(jī)械水平越來(lái)越高。生產(chǎn)中要保證設(shè)備的安全可靠運(yùn)行，以免造成重大的經(jīng)濟(jì)損失。要實(shí)時(shí)監(jiān)控和診斷機(jī)器的運(yùn)行狀況，根據(jù)診斷結(jié)果制定相應(yīng)的預(yù)防措施，從而達(dá)到預(yù)防和減少機(jī)器運(yùn)行事故的目的[1]。故障檢測(cè)與診斷技術(shù)正是基于此而發(fā)展的一門新學(xué)科，在機(jī)械工程領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，受到了越來(lái)越多重視，并獲得了快速發(fā)展。

1 機(jī)械故障診斷和監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)狀

機(jī)械故障診斷和監(jiān)測(cè)技術(shù)是保障機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行的重要手段，也是現(xiàn)代化生產(chǎn)發(fā)展的必要技術(shù)。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，英國(guó)成立了機(jī)械保健中心，開(kāi)始了對(duì)機(jī)械故障診斷與監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究。在此后的幾十年中，隨著理論研究和實(shí)際應(yīng)用的發(fā)展，狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)得到了迅速發(fā)展，并產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

在國(guó)內(nèi)，設(shè)備監(jiān)測(cè)與故障診斷產(chǎn)業(yè)起步較晚，但經(jīng)過(guò)多年快速發(fā)展，從技術(shù)理論到應(yīng)用實(shí)踐都取得了巨大進(jìn)步[2]。國(guó)內(nèi)先后開(kāi)發(fā)了各種類型的傳感器，如屯渦流傳感器、速度傳感器、加速度傳感器和溫度傳感器等，同時(shí)在信號(hào)分析與處理技術(shù)方面引入先進(jìn)的信號(hào)分析手段，如快速傅里葉變換、Wigner 譜分析和小波變換等。此外，人工智能和專家系統(tǒng)在故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用，如日常機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)等。

隨著自動(dòng)化技術(shù)水平的不斷提高，工業(yè)設(shè)備制造和工程系統(tǒng)的復(fù)雜性大大增加。系統(tǒng)的可靠性和安全性是保障經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的關(guān)鍵因素，也是我國(guó)先進(jìn)裝備制造業(yè)和傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化升級(jí)的重要基礎(chǔ)。因此，機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，越來(lái)越受到各行業(yè)的重視。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械故障診斷和監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢(shì)，如基于互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)技術(shù)、基于人工智能的智能診斷技術(shù)等。這些新技術(shù)的發(fā)展，為機(jī)械故障診斷和監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

2 機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測(cè)的方法

2.1 振動(dòng)監(jiān)測(cè)

振動(dòng)監(jiān)測(cè)是一種廣泛應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測(cè)的方法。振動(dòng)監(jiān)測(cè)可以通過(guò)安裝在設(shè)備上的振動(dòng)傳感器監(jiān)測(cè)設(shè)備的振動(dòng)情況，包括振動(dòng)的頻率、振幅、相位等信息。通過(guò)分析這些信息，可以判斷設(shè)備是否存在故障或異常。振動(dòng)監(jiān)測(cè)可以應(yīng)用于各種機(jī)械設(shè)備，如旋轉(zhuǎn)機(jī)械、往復(fù)機(jī)械以及高壓電氣系統(tǒng)等。對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械，如電機(jī)、壓縮機(jī)與發(fā)電機(jī)等，振動(dòng)監(jiān)測(cè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警其運(yùn)行狀態(tài)，從而有效避免機(jī)械故障和事故的發(fā)生[3]。例如，通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)軸承的振動(dòng)情況，可以判斷軸承是否出現(xiàn)磨損或松動(dòng)等故障，從而及時(shí)進(jìn)行維護(hù)和檢修。

除實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)外，振動(dòng)監(jiān)測(cè)還可以用于設(shè)備的故障診斷和預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)設(shè)備歷史振動(dòng)數(shù)據(jù)的分析，可以識(shí)別設(shè)備的故障模式和特征，進(jìn)而預(yù)測(cè)設(shè)備壽命和潛在故障。例如，在發(fā)電機(jī)組中，通過(guò)分析發(fā)電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)，可以預(yù)測(cè)發(fā)電機(jī)的壽命和維護(hù)需求，從而提前進(jìn)行維修和更換，避免電力中斷和設(shè)備損壞。除傳統(tǒng)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法外，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，一些新技術(shù)被應(yīng)用于振動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。例如，基于深度學(xué)習(xí)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法可以利用大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)備的故障和維護(hù)需求。此外，一些新型傳感器和監(jiān)測(cè)技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如光纖傳感器、智能傳感器等，可以更好地監(jiān)測(cè)設(shè)備的振動(dòng)情況。

2.2 溫度監(jiān)測(cè)

溫度監(jiān)測(cè)是一種常用的機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備的溫度，可以判斷設(shè)備是否正常運(yùn)行。一般情況下，設(shè)備溫度升高意味著設(shè)備存在過(guò)載、摩擦或熱故障等問(wèn)題。溫度監(jiān)測(cè)可以利用不同類型的溫度傳感器實(shí)現(xiàn)，如熱電偶、紅外測(cè)溫儀、接觸式和非接觸式溫度傳感器等。這些傳感器可以監(jiān)測(cè)設(shè)備的表面溫度、內(nèi)部溫度或環(huán)境溫度等。通過(guò)對(duì)這些信息的分析，可以判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和是否存在過(guò)載、摩擦或熱故障等問(wèn)題。例如，電機(jī)中如果電機(jī)軸承出現(xiàn)磨損或松動(dòng)等故障，會(huì)導(dǎo)致電機(jī)運(yùn)行時(shí)的摩擦增加，導(dǎo)致電機(jī)溫度升高[4]。因此，通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)的溫度，可以判斷電機(jī)軸承是否存在故障。同樣，在機(jī)械設(shè)備中，如果設(shè)備存在過(guò)載或傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)摩擦等故障，會(huì)增加設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的熱量，導(dǎo)致設(shè)備溫度升高。因此，通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備溫度，可以判斷設(shè)備是否存在過(guò)載或摩擦等故障。

除實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)外，溫度監(jiān)測(cè)還可以用于設(shè)備的故障診斷和預(yù)測(cè)。通過(guò)分析設(shè)備歷史溫度數(shù)據(jù)，可以識(shí)別設(shè)備的故障模式和特征，進(jìn)而預(yù)測(cè)設(shè)備的壽命和潛在故障。例如，在往復(fù)機(jī)械中，通過(guò)分析氣缸的表面溫度變化，可以預(yù)測(cè)氣缸的壽命和維護(hù)需求，從而提前進(jìn)行維修和更換，避免設(shè)備損壞和生產(chǎn)中斷。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，一些新技術(shù)也被不斷應(yīng)用于溫度監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。例如，基于人工智能的溫度監(jiān)測(cè)方法可以利用大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)備的故障和維護(hù)需求。此外，一些新型溫度傳感器和監(jiān)測(cè)技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如高精度測(cè)溫傳感器、無(wú)線測(cè)溫傳感器等，可以更好地監(jiān)測(cè)設(shè)備的溫度情況。

2.3 油液分析

油液分析是一種有效的機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)分析設(shè)備使用的油液，可以判斷設(shè)備的磨損、污染、氧化等情況。例如，油液中的金屬顆?？梢苑从吃O(shè)備的機(jī)械磨損，而油液中的水分和酸度可以反映設(shè)備的腐蝕情況。

油液分析主要通過(guò)采集設(shè)備運(yùn)行中的油液樣本，對(duì)其進(jìn)行物理、化學(xué)和生物等方面的分析，以獲取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的信息。油液分析包括油品質(zhì)量分析、鐵譜分析、光譜分析、紅外光譜分析以及顆粒計(jì)數(shù)等[5]。油品質(zhì)量分析通過(guò)檢測(cè)油液的黏度、閃點(diǎn)、水分、酸值以及機(jī)械雜質(zhì)等參數(shù)，判斷油液是否污染或氧化。鐵譜分析常應(yīng)用于機(jī)械磨損檢測(cè)，核心原理是利用鐵譜儀使油液與雜質(zhì)分離，并根據(jù)各種磨粒數(shù)量、尺寸、形狀以及分布規(guī)律等，定性與定量分析磨屑情況，進(jìn)而第一時(shí)間準(zhǔn)確判斷系統(tǒng)的磨損部位、磨損程度等。光譜分析通過(guò)檢測(cè)油液中的元素成分，判斷設(shè)備的磨損程度和摩擦表面材質(zhì)。紅外光譜分析通過(guò)檢測(cè)油液中的有機(jī)物質(zhì)，判斷設(shè)備的磨損和泄漏情況。顆粒計(jì)數(shù)通過(guò)檢測(cè)油液中的顆粒數(shù)量和尺寸，判斷設(shè)備的磨損程度和摩擦表面材質(zhì)。油液分析應(yīng)用廣泛，可以應(yīng)用于各種機(jī)械設(shè)備。例如，在液壓系統(tǒng)中，通過(guò)分析液壓油的油液，可以判斷液壓泵、液壓缸等設(shè)備的磨損和泄漏情況。在潤(rùn)滑系統(tǒng)中，通過(guò)分析潤(rùn)滑油的油液，可以判斷軸承、齒輪等設(shè)備的磨損和潤(rùn)滑情況。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，新技術(shù)不斷被應(yīng)用于油液分析領(lǐng)域。例如，基于人工智能的油液分析方法可以利用大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)備的故障和維護(hù)需求。此外，新型油液傳感器和監(jiān)測(cè)技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如在線油液監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、智能潤(rùn)滑系統(tǒng)等，可以更好地監(jiān)測(cè)設(shè)備的油液情況，并提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

2.4 噪聲監(jiān)測(cè)

噪聲監(jiān)測(cè)主要是在實(shí)際工作過(guò)程中，利用機(jī)械運(yùn)行產(chǎn)生的噪聲來(lái)反映機(jī)械結(jié)構(gòu)信息和運(yùn)行狀態(tài)信息，從而監(jiān)測(cè)機(jī)械故障。噪聲監(jiān)測(cè)通常應(yīng)用于高溫、高腐蝕環(huán)境。對(duì)于無(wú)法使用振動(dòng)監(jiān)測(cè)的機(jī)械設(shè)備，采取噪聲監(jiān)測(cè)的診斷效果較好。噪聲監(jiān)測(cè)可以收集設(shè)備噪聲信息，以此進(jìn)行簡(jiǎn)單的故障診斷。噪聲監(jiān)測(cè)是一種非接觸式測(cè)量方式，可以在設(shè)備運(yùn)行時(shí)監(jiān)測(cè)，使用方式較為簡(jiǎn)單和方便，同時(shí)監(jiān)測(cè)速度快，適合早期機(jī)械設(shè)備故障監(jiān)測(cè)。然而，噪聲監(jiān)測(cè)會(huì)受到周圍環(huán)境的影響，如果周圍噪聲較大，會(huì)產(chǎn)生一些信號(hào)干擾，導(dǎo)致噪聲監(jiān)測(cè)結(jié)果存在較大的誤差。

3 機(jī)械設(shè)備故障診斷及監(jiān)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)

隨著我國(guó)科技的持續(xù)發(fā)展，機(jī)械設(shè)備的故障診斷與監(jiān)測(cè)技術(shù)取得了一定進(jìn)步。尤其是近幾年，信息技術(shù)與智能技術(shù)的不斷發(fā)展，給機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)工作提供了極大便利。

3.1 多學(xué)科融合

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，學(xué)科之間的交叉和融合變得緊密，為故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展提供了廣闊空間。機(jī)械工程作為傳統(tǒng)的工程學(xué)科，為故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供了基礎(chǔ)理論和知識(shí)。要想研究和應(yīng)用機(jī)械故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)，不僅需要了解機(jī)械系統(tǒng)的基本原理、運(yùn)行特性、失效機(jī)制等，還需要掌握各種機(jī)械材料、制造工藝、潤(rùn)滑與密封等機(jī)械工程相關(guān)知識(shí)。電子工程為故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供了傳感器、信號(hào)處理、控制系統(tǒng)等方面的支持。例如，各種電子傳感器可以用來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的溫度、振動(dòng)、壓力等參數(shù)，為故障診斷及預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)來(lái)源。電子工程也為故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)的智能化、遠(yuǎn)程化發(fā)展提供了重要的技術(shù)支持[6]?；谟?jì)算機(jī)科學(xué)的故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)，可以利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理和分析，挖掘更多有價(jià)值的信息，提升故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。人工智能為故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供了模式識(shí)別、預(yù)測(cè)維護(hù)等方面的重要支持。基于人工智能的故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，學(xué)習(xí)和分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的智能識(shí)別和預(yù)測(cè)，提高故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。

3.2 智能維護(hù)與自動(dòng)控制

智能維護(hù)和自動(dòng)控制是未來(lái)故障診斷及監(jiān)測(cè)技術(shù)的重要發(fā)展方向之一。通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的自主維護(hù)和智能控制，提高設(shè)備的生產(chǎn)效率和設(shè)備管理水平。智能維護(hù)指通過(guò)采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和健康評(píng)估，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的潛在故障和性能問(wèn)題，從而采取相應(yīng)的維護(hù)措施，避免設(shè)備損壞和維修成本的增加，提升設(shè)備的可靠性和可用性。智能維護(hù)需要研究和開(kāi)發(fā)高效、準(zhǔn)確的故障預(yù)測(cè)算法和模型，以及面向設(shè)備維護(hù)的智能決策支持系統(tǒng)等。自動(dòng)控制指通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的遠(yuǎn)程控制、自主操作等功能，提高設(shè)備的生產(chǎn)效率和設(shè)備管理水平。例如，利用工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn)，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化和智能化。此外，通過(guò)設(shè)備的遠(yuǎn)程控制，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的遠(yuǎn)程維護(hù)和在線修復(fù)，提高設(shè)備的維護(hù)效率和響應(yīng)速度。為了實(shí)現(xiàn)智能維護(hù)和自動(dòng)控制，需要研究和開(kāi)發(fā)先進(jìn)的傳感器和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、自動(dòng)化生產(chǎn)線技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、人工智能等。例如，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析和處理，提取與設(shè)備健康狀態(tài)相關(guān)的特征信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的預(yù)測(cè)和維護(hù)。

4 結(jié)語(yǔ)

文章總結(jié)機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)的常用方法及其發(fā)展，包括振動(dòng)監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè)以及油液分析等。這些方法可以反映設(shè)備的狀態(tài)和可能存在的故障，如軸承損壞、齒輪嚙合不良和不平衡等問(wèn)題。隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)不斷被應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)，可為設(shè)備維護(hù)和維修提供更加高效和精確的手段。