机械设备状态监测与故障诊断技术综合研究

王建文

(山西焦煤西山煤电杜儿坪矿机电科，山西太原030022)

0 引言

随着社会经济高速发展，现代企业应市场需求所用的机械设备以大型化、高速化、精密化、系统化及自动化的特点呈现。由于设备规模越来越大，为了提高生产效率，设备每个部分联系十分密切，假如设备一旦出现故障导致无法正常作业，必然对企业造成极大的经济损失。因此，为了确保机械设备的正常运行，提高可靠性，必须加强对机械设备的状态监测技术及故障诊断，对机械设备要有预防和及时的诊断方案。机械设备故障的机理:一是内在因素，如磨损、腐蚀、疲劳、老化等;二是外在因素，它包含了载荷因素、人为因素，如环境、磨料、气候、载荷的大小、运转的速度、使用维护及管理水平等。了解故障产生机理是做好机械设备状态监测及故障诊断的前提。

1 机械设备状态检测与故障诊断技术的发展与现状

机械故障诊断作为一门新兴的综合性边缘学科，经过30多年的发展，逐渐形成了比较完整的科学体系。单从技术而言，以振动诊断、油样分析、温度检测为主，其中振动诊断涉及面广，如振动信号的采集与分析，除了传统的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数判断外，近年来又发展到频率细化技术、倒谱分析、共振解调分析及三维全息谱分析和轴心轨迹分析等技术。而诊断方法从单一参数、单一故障的诊断方法改变成多故障的综合性诊断。人工智能的研究成果为机械设备故障诊断提供了全新的活力，不仅对故障专家系统理论发展起到至关重要的作用，甚至国外已经有许多成功的应用实例，如在航海技术领域方面都有应用。作为人工智能另一个重要分支:人工神经网络，它的研究也逐步渗入机械故障诊断领域中，已是目前研究热点。近几年机械故障诊断学科在国内外得到飞速的发展，但尽管如此，技术与方法还需要进一步发展和完善。

2 机械设备状态监测与故障诊断技术

2.1 基础素质的要求

机械设备状态监测与故障诊断技术是利用现代科学技术和仪器，根据机械设备外部信息参数的变化来判断机械内部的工作状态或者设备接口的损害状况，确定故障性质、程度、类别及部位，预报其发展趋势，研讨故障产生的机理。技术人员应该具备数据采集技术、计算机数据分析处理技术;计算机诊断、预测、决策技术;机械设备本身的结构原理、动力学;安装、维修、运转等专业技术知识，从而满足高素质机械设备状态监测与故障诊断技术从业技术人员的要求。

2.2 内容

机械设备状态变量(位置变化、振动、噪声、温度、压力、流量、力等)的监测;相关技术以设备状态特征参数变化进行识别及设备运转所产生的振动和受损时的原因分析、故障判断及故障预防。

2.3 技术实质

必须了解和掌握设备在运行中的状态;预测设备的可靠性;能否正确判断设备整体或局部是否处于正常状态;对设备故障进行早期预报，科学地选择监测程序，并对故障出现的起因、位置、程度等情况进行判断及评价预报故障发展趋势;迅速查寻故障源头，并提出对策，针对实际情况，迅速地排除故障，避免或减少事故的发生和企业经济效益的降低。

3 振动检测技术

常用的诊断方法有很多，例如超声波法、振动法、声发射探测发、红外线法等，然后在机械设备的监测技术法中以振动法应用最为广泛。机械设备的振动是作为衡量设备状态的重要指标之一，是在不停机、不解体的情况下了解设备劣化程度和故障性质的重要判断。目前在机械设备故障诊断技术体系中，振动诊断居主导地位，应用广泛，其理论和测量方法成熟，结果准确可靠，便于实施。所以我们总结出机械振动中最基本也是最简单的振动形式:简谐振动，其表达式为:x =Asin(ωt +φ)，Asin 代表机械振幅，ω 代表圆频率，t 代表相位，φ 代表初相位;d(t)=Dsin［(2π/T)t+φ］也可。振幅、频率、相位这也是机械振动的基本三要素。

一般来说，我们对机械设备故障诊断的过程(图1 所示)

图1 机械设备故障诊断过程

通过图1 我们了解到:①需要通过特征信号的检测，成为初始化模式，信号一般以能量的形式和物体的形式进行表现(能量的形式如力、温度、振动、电压等，物体的形式如锈、裂纹、磨损的颗粒等)，所以我们采用感官或传感装置对信号进行收集。②我们对故障征兆的提取时，将初始化模式进行维数压缩，形式变换，删除冗余信息，最后形成待检模式。③依靠建立判别函数、判别规则将待检模式与参考模式进行比较及状态分析。④统筹判别结果，采取相应的措施对机械设备进行预测。现大型煤矿的主要通风机主要采用振动的检测模式进行监测，初期设置上下限，然后通过探头监测设备的运行状态，一旦超过预先设置的限位，系统马上报警，提醒作业人员进行处理，将事故扼杀在萌芽状态，确保矿井的正常生产。

3.1 振幅检测

它以单位米或厘米进行表示，是标量。振幅是体现机械振动的强度及能量。主要以振动时移位、速度和加速度三个特征量。

3.2 周期和频率检测

周期标示质点振动快慢的物理量，周期越长，振动越慢。也就是机械设备每次振动所花费的时间;频率是指每秒设备振动的次数，是描述振动物体往复运动频繁程度的量，它是振动的重要特征之一。不同的机械设备结构、不同的部件、不同的故障源，所产生的频率不一样。所以，频率的分析是机械设备诊断技术中重要手段。

3.3 相位检测

相位是反映交流电任何时候的状态物理量。相位与频率作用都是一样，用于表示机械设备振动特征的重要信息。所以，在不同的故障源，所形成的相位也有所不同，假如出现两个故障源，那么相位可能是叠加的，这种后果更严重。除此外，相位也有减振的作用，当相位相反时，可能会引起振动抵消。我们对机械设备采用相位测量，主要查看谐波、动平衡、振型及判断共振点。

4 故障诊断技术的发展趋势及诊断方法

机械设备故障诊断技术发展迅速，技术也在不断更新变革。综合目前来看，故障诊断技术大致在以下几个方面发展:①混合型智能故障诊断技术。它是依靠不同的智能技术相结合，主要以神经网络、模糊逻辑及专家系统整体结合的诊断模式。②智能BIT 技术。BIT 是机内测试的简写，是为设备和设备之间的内部提供故障检测和隔离的自动检测能力。③基于Internet 的远程协作诊断技术，将诊断技术与计算机网络技术结合起来，使用多个中心计算机服务器在企业关键设备组建监测点，采集设备状态数据。而目前应用较为广泛的主要几个方法如下。

4.1 简易法

工作人员通过携带轻便式诊断仪器对故障的机械设备进行判断和区分故障严重程度或是否存在故障。同时，可陪同经验丰富的工程技术人员一起参与，依靠典型故障的基础做出判断及预报。据数据统计表明，通过简易诊断仪器可以解决设备运行中约50%的故障，可见简易法在机械设备管理与维修中的重要作用，这也是它普遍应用的原因所在。矿井采掘设备采用简易法比较多，由于井下条件复杂，只有靠经验丰富的工人去判断、诊断，如摸温度、闻气味、看颜色、听声音等。

4.2 精密诊断法

这种方法是依靠计算机进行多功能智能诊断手段，这种诊断系统，搭配有自动诊断的可视软件，对设备状态进行采集、特征提取及状态识别，包括后期的打印、可视、制图等多样式分析结果。这类方法费用较高，需要使用精密的仪器，经过专门训练的工程师进行，一般使用在重要的机械设备上。对于矿井大型设备，如主扇、抽放泵、强力皮带等，其位移、温度变化、负压增减，都必须经过专业的仪器去判断、分析。如我矿强力皮带现用的监测装置，就是通过X 光进行实时监测皮带内的钢丝绳完好情况，并通过软件进行分析，一旦超过要求损耗，系统立即报警。

4.3 专家系统

这类诊断方法除结合了智能法自动诊断技术外，还融合了专家的诊断经验、逻辑思维，与计算机数据库、高速运算能力、分析能力相融合，并以规则形式存入计算机;技术人员可采用自动采集或手动输入数据，系统就能模拟专家的推理、判断，最后实现解决故障，并且存档，如图2 所示。

图2 专家系统结构框架图

5 结语

机械设备状态监测及诊断技术已经广泛应用在工业企业中，并且得到了相应的重视，可见其作用是显而易见的。各种监测手段与方法都有相应的侧重点，我们选择时，应该结合当前机械设备振动磨损等情况，采用不同的方法及手段，这样才能确保机械设备的安全性、可靠性，保证企业经济稳定上升。

［1］杨兰.机械设备状态监测及智能诊断系统的研究［J］.化学工程与装备，2013(1).

［2］阴妍，鲍久圣，段雄. 机械设备状态监测及故障诊断综述［J］.煤矿机械，2004(3).

［3］邢宝山.浅谈煤矿机械设备管理工作［J］. 企业技术开发，2011(16).

［4］张成，谢堃. 矿山机械加工维修与精度控制研究［J］. 中国高新技术企业，2011(19).

［5］贾军峰.机械设备状态分析与自动诊断便携仪的研究开发［D］.北京:北京化工大学，2006.

［6］崔小超.球磨机传动系统状态检测与振动分析［D］. 鞍山:辽宁科技大学，2012.