【摘" " 要】機械故障診斷技術對于機械設備故障的早期預測，設備的維護和維修有著至關重要的作用，在幾十年的發(fā)展過程中，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟效益。本文將就介紹機械故障診斷技術的發(fā)展現(xiàn)狀以及提出此技術發(fā)展趨勢和需要進一步研究的問題。

【關鍵詞】機械" 故障診斷" 故障分析

中圖分類號：G4" " " 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2018.10.165

一、發(fā)展背景

工程機械多在露天環(huán)境下作業(yè)。受風吹雨淋等環(huán)境因素的影響對機械表面以及內(nèi)部運作環(huán)境產(chǎn)生一定程度的侵蝕。工作環(huán)境惡劣，故障頻繁發(fā)生。因機械故障診斷不及時、不精準造成停機帶來的損失十分巨大。即便機械工作環(huán)境較好，隨著工程機械施工的進行，長期的運轉，也會產(chǎn)生一定程度的損耗，導致機械設備的故障，影響工作生產(chǎn)。隨著機械使用規(guī)模的日益擴大，工程機械趨向大型化、高效化、自動化和連續(xù)化。結構也變得更加復雜。傳統(tǒng)的人工或半自動化故障診斷方法已經(jīng)落后、嚴重影響工程的進度和質量，并且不能準確有效的發(fā)現(xiàn)故障的具體所在，甚至經(jīng)常產(chǎn)生虛警。所以對機械故障診斷的研究還是很有必要的，預測機械故障診斷的發(fā)展趨勢也是很有必要的。

二、發(fā)展現(xiàn)狀

機械故障診斷是一種了解機械運行狀態(tài)，確定機械整體運轉或者局部零件的正?；虍惓＃M早發(fā)現(xiàn)機械故障及其原因，并能預報故障發(fā)展趨勢的技術。診斷技術自發(fā)展以來，已經(jīng)產(chǎn)生了極大的經(jīng)濟效益，是各個國家研究的重點。而我國的診斷技術雖起步較晚，但并不代表我國的這一技術發(fā)展緩慢。我國診斷技術的的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個階段：第一階段從20世紀70年代到80年代初期，主要是引進和吸收國外的先進技術;在此基礎上開始研究機械設備的故障診斷方法;第二階段從20世紀80年代初到80年代末，我國開始研究各種新的診斷技術，將診斷技術推廣應用到生產(chǎn)中去;第三階段從80年代末至今，把理論和生產(chǎn)實踐相結合，建立系統(tǒng)性的診斷理論。經(jīng)過努力，已基本跟上了國外先進水平在此方面的步伐，在某些理論研究方面已經(jīng)不相上下。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。

經(jīng)過長期的發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)形成多種主流的機械設備故障診斷的方法：

1.無損檢測技術：無損檢測是可以在不損害、不影響被檢測的機械設備的使用性能，不傷害被檢測對象內(nèi)部結構和零件的前提下，利用機械設備內(nèi)部結構異常或缺陷存在引起的一些物理現(xiàn)象反應的變化，以物理或化學方法為手段，對試件內(nèi)部及表面的結構、性質、狀態(tài)及缺陷的類型、性質、數(shù)量、形狀、位置、尺寸、分布及其變化進行檢查和測試的方法。這種檢測方法不僅可以對機械設備生產(chǎn)之前的基本組裝零件進行檢測，也可以對運轉過程中的設備進行檢測。

2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法：目前，在故障診斷領域中用得最多也最有成效的是 前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡。但是神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷的前提條件是要對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，只有經(jīng)過訓練之后的網(wǎng)絡才具備對故障現(xiàn)象的分 析、判斷，從而具備對故障進行診斷的能力。

3.模糊故障診斷法：模糊故障診斷是采用模糊綜合評判。對一個系統(tǒng)或一臺設備中可能發(fā)生的各種故障可以用一個集合來定義。模糊推理是利用模糊性知識進行的一種不確定性推理。

三、存在問題

當然，機械故障診斷的方法還有很多種，每種方法都能在一定程度上對機械的故障情況做出相應的判斷，向工作人員傳遞信號。但是，就故障診斷發(fā)展的現(xiàn)狀來看，雖然有越來越多的診斷的方法出現(xiàn)在人們的視野里，但故障診斷的方法依舊顯得有限。機械設備診斷首先要分析設備運轉中所獲取 的各種信號，然后提取信號中的各種特征信息，從中獲取與故障相關的特征信號，最終利用相關信號進行故障診斷。但是現(xiàn)在能夠得到準確可靠的信號的診斷方法有限。所以往往導致許多單一的信號處理方法難以有效地分析故障產(chǎn)生的真正原因，不能找到設備故障的真正源頭。也正因為如此，導致許多硬性問題的故障診斷至今沒有很好的解決方法。

四、趨勢預測

機械設備故障診斷對機械設備維護，提前預警避免不必要損失方面具有不可替代的作用。而隨著計算機技術、嵌入式技術以及新興的虛擬儀器技術的發(fā)展，機械設備的故障診斷又會有更先進的操作模式和診斷方法。人工智能的發(fā)展方興未艾，基于人工智能的診斷方法未嘗不是一種新的可能，讓診斷方法更加智能化。類似于這種開發(fā)周期短， 投入少，與功能單一的傳統(tǒng)故障分析分析方法相比，這種方法是一個必然的趨勢。

機械設備故障診斷發(fā)展，不斷進步，已經(jīng)一步一步邁上了更高的臺階。而隨著新技術的發(fā)展。設備故障診斷也將會迎來一個嶄新的階段。

參考文獻

[1]王國彪，何正嘉，陳雪峰，賴一楠.機械故障診斷基礎研究“何去何從”[J].機械工程學報，2013，49（01）：63-72.

[2]龔雪，張克仁.工程機械故障診斷技術的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J].建筑機械，2010（23）：93-95+97.

[3]王清，潘宏俠，周傳剛.機械故障診斷技術現(xiàn)狀及趨勢[J].機械管理開發(fā)，2005（06）：54-56.

[4]楊淑珍，徐文尚，高云紅.基于模糊推理的礦井提升機故障診斷方法的研究[J].煤礦機械，2005（09）：148-150.

[5]姚桂艷，孫麗媛，程秀芳，薛全會.機械故障診斷技術的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].河北理工學院學報，2005（03）：35-37.

[6]陸春月，王俊元.機械故障診斷的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].機械管理開發(fā)，2004（06）：85-86.