摘要：机电设备故障诊断伴随着科技高速发展在全球都是一项发展迅速的技术。机电设备故障诊断是掌握设备在运行过程中的工作状态，及时的发现机电设备运行过程中隐患，保证运行安全。对机电设备的故障诊断技术主要是搜集其运行状况的相关数据，通过远程信号传输技术，结合相关理论来有效分析机电设备中存在的故障问题。由此，就机电设备管理与维修中的故障诊断技术在实际中的应用进行分析，结合实际情况，客观阐述机电设备的故障问题种类，提出合理的改善措施，以求机电设备的正常运转，充分发挥原有作用。
关键词：机电设备；故障诊断；技术研究
1 前言
诊断设备故障，就是利用科学的监测技术，对设备所处状态进行监测，预测设备运行的可靠性，确定其整体或局部是正常或异常，能对设备故障的发展作出早期预报，对出现故障的原因、部位、危险程度等进行识别和评价，预报故障发展趋势，迅速查找故障源，提出对策建议，并针对具体情况迅速排除故障，避免或减少事故的发生。
2 常用的传统技术方法
机电设备故障诊断技术发展到今天，已形成了一门集数学、物理、化学、电子技术、计算机技术、通讯技术、信息处理、模式识别、基础与信息科学、系统科学和人工智能等多学科交叉的综合性技术。但传统的诊断技术仍然在大量地使用，主要包括：振动监测技术、噪声监测技术、红外测温技术以及射线扫描技术等。
2.1 振动监测诊断技术
振动监测诊断技术是通过检测设备的振动参数及其特征来分析设备的状态和故障的方法。由于振动的广泛性、参数多维性、测振方法的无损性、在线性，决定了人们将机械设备振动监测诊断作为机械设备故障诊断的首选方法。机械运行过程中要产生振动，机械状态特征凝结在振动信息中。机械振动的测量参数有速度、加速度和位移，可根据机械设备频率来选择测量的参数和传感器。为了检测到足够数量，又能真实地反映机械状态的信号，要恰当地选择振动测量点。通常选择能够对机械振动状态作全面反映的机械振动敏感点，离机械诊断的核心部位最近的关键点和容易发生劣化现象的易损点，以保证机械振动信号测量的有效性。
通过各种振动传感器检测的设备状态信号经放大滤波处理后，送入A／D转换器，把模拟信号转换为数字信号，送入数据处理分析诊断装置进行时域分析、频域分析、时序模型分析、倒谱分析、共轭解调分析以及三维全息谱分析等分析处理后以振动位移随时问变化的曲线和频谱图形式输出，作为诊断的依据，以判定设备运行状态，并采取相应的措施。由于振动监测诊断技术能实时地、直观地、精确地表征机械动态特征及其变化过程，监测诊断方法简单实用，而被广泛应用。
2.2 油液磨屑分析检测诊断技术
通过对油液磨屑粒形状态识别或观察油液介质的物理、化学成分的变化来判断机械运行状况。主要用于机械设备润滑系统和液压系统。油液中磨屑微粒来自磨损和污染，机械摩擦副的金属表面间不同磨损方式和磨损速度造成油液中微粒总量、尺寸分布和形态的差异，可以根据金属微粒的总量判断磨损所处阶段；根据尺寸分布判断磨损的程度；根据微粒形态判断磨损类型；根据化学成分判断磨损部位。油液分析方法如下所述，利用各种元素受到一定能量激发时具有发射或吸收特定波长光的特性，当各类型光谱仪对油液发射光谱化学分析时就可检测到油液中各种物质在特定条件下发出具有特定波长的光确定其化学成分和含量，就能准确地判断设备的磨损部位和程度。其特点分析速度快，诊断方便、准确，适用于磨屑粒径小于10μm的磨损状态分析。
2.3 红外测温诊断技术
通过对机械设备各部位的不同温度或温度变化来分析判断机械设备运行状态的方法。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆机械磨损、发动机排烟管堵塞、液压系统油液性能优劣、电器接点烧坏等常见故障都会造成相应部位温度升高，另外材料机械性能也与温度有关，机械故障的温度检测占有重要地位，占工业检测50％左右。对高速旋转机件采用一般传感器测温不能获得准确测量值，而红外测温仪具有显著优越性；可以远距离非接触式测温，具有信息处理、运算和判断功能，可精确地确定仪器工作环境温度状态与变化情况，如农业机械经常处于暴晒或风雨雪的露天作业，环境温度影响监测系统温度。因而可对测量数据进行修正与补偿，减少温度误差，提高测量准确度。测量数据存取使用方便，具有通用接口可与计算机通信，便于实现全系统监控，易于实现有关常数设定与更换如报警装置的设定与更换。通过测温判断机械状态的薄弱环节如磨损加剧、油液劣化及材料缺陷，以便采取相应措施，改善性能，保证机械正常运转以提高使用寿命。
2.4 射线扫描技术
y射线扫描是一项用于工艺设备过程故障检测诊断的新技术，其优点明显、应用范围广阔。基本原理是运用y射线在物质中的衰减服从Lamber—Beer指数规律，结合工艺设备的特点对设备的扫描检测得到反映设备内介质密度变化关系的图谱，通过系统分析扫描图谱以确定设备故障，为故障修复提供依据。
3 机电设备故障诊断技术的发展趋势
3.1 网络技术协助下的机电设备远程诊断
将设备诊断技术和计算机网络技术、信息技术、数据库与决策支持技术相结合形成远程协作诊断技术，它用多台计算机监测仪器在各企业、大型工程旅工工程和机械化作业农场中的大型关键机械设备建立状态监测系统监测设备运行状态并采集状态信号，在技术水平高经验丰富的科研院所建立分析诊断中心，为企业、大型施工工程和机械化作业农场提供远程诊断的支持和保证。而在网络化的远程设备故障诊断系统中，各种机电设各的故障诊断知识与经验都有记录，以使不同监测现场的用户使用要求都可以得到满足，同一个诊断中心可以与不同的监测现场同时建立联系，这样用户的使用频率相比传统技术会高很多。如此系统的重复开发和维护便可以有效的避免，显著降低了系统的费用。网络设备故障诊断与监测系统是今后发展的必由之路，能直接减少诊断时间，提高企业机电设备管理和维护水平，对企业提高效益和增强竞争力肯巨大作用。
3.2 人工智能专家系统
人工智能专家系统是把机电故障诊断专家的经验和现代计算机技术完美结合，以此来提高专家诊断准确性。人工智能利用网络领域专家的诊断事例来获取不同型号机电设各的故障因素，通过对比和自我诊断，来不断的完善机电设备诊断系统的诊断准确性。
3.3 小波分析
小波分析是一种信号的时间一尺度分析方法，它具有多分辨率分析的特点，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时间分辨率，很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，被誉为分析信号的显微镜。在实际设备故障诊断中，利用小波变换进行动态系统故障检测与诊断具有良好的效果：连续小波变换可以检测信号的奇异性，区分信号突变和噪声漓散小波变换可以检测随机信号频率结构的突变。
4 结语
在机电设备管理和维修中应用故障诊断技术，能够有效降低设备维修时间，并且不需要将设备拆卸检测和维修，能够有效规避拆装对设备造成的伤害，更为准确的判定故障位置进行处理。总的说来，故障诊断技术的应用促使机电设备管理更为便捷，有助于企业生产活动的有序开展，提升企业的经济效益，谋求长远发展。
参考文献：
［1］仇金刚.故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用探讨[J].机电信息，2015，（6）：97-98.
［2］朱谊勇.故障诊断技术在煤矿机电设备管理与维修中的应用[J].科技风，2015，14（10）：177.
论文作者:沈洪波
论文发表刊物:《基层建设》2017年第22期
论文发表时间:2017/11/20
标签：技术论文; 故障诊断论文; 机电设备论文; 设备论文; 机电论文; 磨损论文; 故障论文; 《基层建设》2017年第22期论文;