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【摘要】机械设备故障诊断厦监测技术在现代工业中起蓍十分重要的作用。奉文对机械故障诊断的基奉过程和原理进行了论连，着重舟析了四种常甩的故障监铆l方击．最后时机城故障诊断和监测方法进行了展望。
【关键词】机械设备故障诊断与监测常用方法 发展趋势
随着科学技术的不断发展，近代机械工业逐渐地向着机电一体化的方向发展 机械设备的自动化、智能化、大型化、集成化、复杂化程度不断提高。因此，在生产过程中，为了避免产生巨大的经济损失，必须确保设备安全、可靠地运行。对机械设备的工作状态进行实时监视与诊断，并利用诊断结论采取相应的对策，杜绝生产事故的发生，无疑是一种行之有效的方法。
机械故障诊断和监测技术的发展及现状
早在二次世界大战期间，由于大量军事装备缺乏诊断技术和维修手段，而造成非战斗性的损坏，使人们意识到故障诊断和监测技术的重要性。6o年代以来，由于半导体的发展，集成电路的出现，电子技术、计算机技术的更新换代，特别是l 965年FFT方法获得突破性进展后出现了数字信号处理和分析技术的新分支，为机械设备诊断和监测技术的发展奠定了重要的技术基础。
美国最早开展机械故障诊断技术的研究。英国、瑞典、挪威、丹麦、日本等国紧随其后。早在1 967年，美国就成立了机械故障预防小组(MFPG)，开始有组织有计划地对机械诊断技术进行专题研究，并成功的运用于航天、航空、军事等行业的机械设备中；日本在钢铁、化工、铁路等民用工业部门的诊断技术方面发展很快，并具有较高水平；丹麦在机械振动监测诊断和声发射监测仪器方面具有较高水平。
我国在机械故障诊断技术方面的研究和应用相对较晚，二十世纪八十年代才开始着手组建故障诊断的研究机构。其发展也经历了从简易诊断到精密诊断，从一般诊断到智能诊断，从单机诊断到网络诊断的过程，发展速度愈来愈快。与国外发达国家相比，我国虽然在理论上跟踪较紧，但总体而言，在机械设备诊断的可靠性等方面仍有一定差距。
经过30多年的发展，作为新兴的综合性的边缘学科，机械故障诊断技术已初步形成了比较完整的学科体系。就其技术手段而言，已逐步形成以振动诊断、抽样分析、温度监测和无损检测探伤为主，一些新技术或方法不断兴起和发展的局面。计算机硬件的突飞猛进、软件技术的日新月异，极大地促进了信号分析与处理技术的发展，从而更进一步推动机械故障诊断和监测技术向着科学化和实用化的方向发展。
故障诊断和状态监测的常用方法
状态监测和故障诊断是两种具有不同目的和方法的技术。设备状态检测的目的是判断机器运行的状态是否正常，包括采用各种测量、分析和判别方法。为进一步的故障诊断提供必要的数据和信息。而设备故障诊断的目的是判断设备运行内部隐含故障，识别故障的性质、程度、类别、部位、原因等，并能说明故障发展的趋势及影响，即作出中长期预报。
设备的故障有多种，不同的故障对应着状态信号中的一系列特征信息，这是设备状态或故障能被识别的客观基础。设备故障诊断的研究实质即为状态的模式识别问题。
常用的机械设备的诊断技术有振动诊断方法、无损检测技术、温度诊断方法、铁谱分析方法等。振动检测技术是通过对机械信号的拾取、放大、显示振动的峰值，以了解机械的振动状态，广泛地应用于设备诊断领域，常用于诊断旋转机械。振动信号是设备状态信息的载体，包含了丰富的设备故障信息，而振动特征是设备运行状态好坏的重要标志。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆振动诊断技术已经历了一个较长的发展阶段，其理论基础已比较雄厚，分析测试设备也已比较完善，诊断结果比较可靠，因而在故障诊断的整个领域中处于主导地位。但振动诊断技术也有不足之处：因为这一技术涉及信息传感、振动测试、信号处理等领域，对设备诊断技术人员的要求比较高。
无损检测法，有射线探伤，超声波探伤，磁粉探伤、声发射等。主要用于探测设备的内部立体缺陷，判断缺陷的存在、位置、性质及大小，常用于矿山、石化等行业中。如各种形态的钢铁机件中的裂纹、气孔、夹杂等隐患，长期交变应力作用下产生疲劳裂纹等，这些缺陷均可用无损检测技术及早地加以诊断和监控。无损检测技术可改进产品制造工艺、降低制造成本、提高设备的运行可靠性。
温度与机械设备的运行状态密切相关。对于温度特别敏感的机械设备，可用温度诊断技术，查找机件缺陷和诊断各种由热应力引起的故障。随着现代热传感器和检测技术的发展，温度诊断技术已成为故障检测技术的一个重要发展方向。
铁谱技术常用于机械磨损检测，其核心是利用铁谱仪，将油内铁磁性磨损颗粒与油液及杂质分离开来，并根据各种磨粒的数量、形状、尺寸、成分及分布规律等情况，对磨屑进行定性和定量分析，及时、准确地判断出系统中元件的磨损部位、形式、程度等。油液污染度和气体污染度的检测技术。在各种油箱、油缸、管路中固体颗粒状污染物是造成机件磨损、刮伤、卡死、堵塞的主要原因。据统计，70％ 以上的液压设备故障是由于固体颗粒物的污染造成的。所以，油液污染物的测定是预防机件破坏的有效途径。而气体污染是在故障形成过程中或故障形成后产生的故障，这种检测方法主要用于电气故障、发动机故障及空压机故障的监测。
故障诊断与监测技术的发展趋势
近十几年来，模糊诊断、故障树分析、专家系统、人工神经网络等新的诊断技术不断出现，从而产生了模式识别、故障树分析和小渡分析等分析方法。故障树分析法是对系统故障形成的原因采用从整体至局部按树枝状逐渐细化分析的方法。它通过分析系统的薄弱环节和完成系统的最优化来实现对机械设备故障的预测和诊断。模糊诊断法是建立在模糊数学基础上的，它利用症状向量隶属度和模糊关系矩阵求故障原因向量隶属度，故障原因隶属度就反映了造成机器故障原因的多重性和它们的主次关系程度，从而可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。专家系统是人工智能的一个重要分支，是一种以知识为基础的智能化的计算机程序系统，为计算机辅助诊断的高级阶段，研制专家系统是故障诊断技术的必然发展趋势。人工神经网络基于神经学研究的最新成果，是对人脑某些基本特征的简单数学模拟，它具有对故障的联想记忆，模式匹配和相似归纳能力，以实现故障和征兆之间复杂的非线性映射关系 这些方法在机械故障诊断领域的应用研究正蓬勃兴起，但尚处于发展和不断完善的过程中，将使机械设备状态监测朝系统化和智能化方向发展。
随着计算机网络化的飞速发展，人们共享资源和远程交换数据成为可能 利用光纤光缆、微波、无线通信及计算机网络等通信方式，将故障诊断系统与数字信号系统结合起来组成网络，从而实现对多台机组的有效管理，减少监测设备的投资，提高系统的利用率，因而网络化将是发展趋势之一。
总结
随着知识经济的来临，世界经济的全球化和一体化，人类对环境的要求越来越高 这对机械设备状态监测和故障诊断技术的要求也越来越高，不仅要满足实现诊断性能的要求，还要满足有利于保护环境、节约能源、节省资源、使用简单可靠的要求。这使得机械设备状态监测和故障诊断技术将朝着与环境相协饵的方向发展。
参考文献
1、 刘全心。 LabVIEW实现机械设备状态监测与故障诊断[J]. 现代机械. 2008(03)
2、梁丹。 小波分析在机械故障监测与诊断中的应用[J]. 现代冶金. 2009(06)
论文作者:孙静
论文发表刊物:《基层建设》2015年18期
论文发表时间:2015/11/6
标签：故障论文; 故障诊断论文; 技术论文; 机械设备论文; 设备论文; 机械论文; 方法论文; 《基层建设》2015年18期论文;