机电一体化设备的故障诊断技术研究

李锦程

摘 要：随着我国社会经济的不断发展和科学技术的不断进步，机电一体化设备的故障诊断技术已经发展成为了一种涉及范围广、技术含量高、综合性强的信息处理技术，其能够及时发现设备存在的问题，并及时进行故障诊断，防止发生重大的事故。

关键词：机电一体化设备；故障诊断；诊断技术

机电一体化，就是将电子技术引入设备的动力、控制和信息处理等功能中，将电子技术、机械装置和软件等有效结合在一起构成的系统。其综合了机械技术、微电子技术、电工电子技术、接口技术、计算机技术等多种技术，能够很好地应用到实际生产中去。对机电一体化设备进行故障诊断，不但能够实时监测机电一体化设备的工作状态，发现机电一体化设备中存在的问题，还可以及时找到机电一体化设备出现问题的具体位置，并能够有助于工作人员在第一时间内发现存在安全隐患的设备，避免出现安全事故，从而保证了工作环境的安全。此外，还能够为机电设备的顺利运转提供有力保障，从根本上提升工业生产效率与质量。

1 机电一体化设备的故障特点

机电一体化设备的故障就是在设备的运转过程中，设备的规定功能或者作用不能够正常发挥作用和运转，导致无法继续进行生产活动的现象。而诊断技术也就是通常所说的检测技术，通过诊断技术的应用，能够有助于工作人员在第一时间内发现设备所存在的安全隐患，并及时确定具体的隐患位置以及其严重情况，从而能够让工作人员在最短的时间内制定出最优的解决方案。总的来说，机电一体化设备的故障特点主要有：（1）设备内部结构较为复杂 零部件数量较多，因此，极易出现零部件故障或磨损问题；（2）缺乏自动诊断能力；（3）相关能熟练掌握机电一体化设备的故障诊断技术的技术人才以及专业人才较为匮乏；（4）没有明显的报警提示，部分故障有提示，而一些故障没有提示。

2 常见的机电一体化设备故障诊断技术

2.1 振动故障诊断技术。振动检测诊断技术指的是通过对设备的信息特点以及振动参数进行检测来对机电设备是否出现故障或是工作状态正常与否进行判断。这种技术主要应用于机械设备的故障检测，由于机械设备在运行过程中会有剧烈的震动，使用振动检测设备可以检测到振动数据，这些数据包括加速度和速度等。这时的振动检测设备能够产生震动参数和信息来判断设备是否产生故障和产生故障的位置，从而正确选择测量点的位置。该项技术操作简便，能够清楚将设备运行状况检测出来，从而增加了检测和诊断故障的准确率。

2.2 射线扫描故障诊断技术。Y射线诊断技术是一种新兴的设备故障诊断技术，主要是通过Y射线技术形成的设备图谱形状来检验故障发生的位置和情况，它一般用于检测工艺设备。该检测技术对设备运行状况进行判断的方法主要是对扫描图谱的特点进行分析。

2.3 油液磨屑分析故障诊断技术。对设备运行过程中的油液磨屑进行识别分析，通过了解油液的成分以及油液磨屑颗粒的形态来对设备的运行状况进行判断，该检测技术主要被应用于机械设备的润滑系统和液压系统。该故障诊断技术可以根据油液颗粒的尺寸对机械设备的磨损情况进行判断，根据微粒的形状判断设备的磨损类型，也可以根据微粒的成分来判断机械磨损发生的具体位置。

2.4 红外测温故障诊断技术。红外测温诊断技术，它的诊断原理是根据不同设备部位的温度来检测设备出现的故障。该技术采用了现代化的测量仪器，能够进行远程操作，并且能够在不与设备发生接触的情况下对设备不同部分的温度进行探测，而且仪器测量的结果具有很高的精确度。

3 影响机电一体化设备故障诊断可靠性的因素

3.1 元器件失效。整个机电设备的基本单元即为元器件，而单个元器件的可靠性为整个设备的可靠性提供有力保障。整个机械设备的失效率的计算是以概率运算准则为依据，并由各设备的失效率相加而成。所以，需要严格挑选失效率低的产品用于实际系统，从而将机电一体化设备故障诊断的失效率降到最低。

3.2 元器件的组装和连接。机电一体化设备控制系统复杂，电气元器件之间纵横交错，想要提升整体设备的可靠性，就需要正确连接与组装元器件。设备如果某个插件出现接触不良，可能导致信号传输失灵，这也是设备产生故障的主要原因之一。此外，因为湿度和温度变化比较大，所以，机械振动或是粉尘油污对元器件的污染都会对整体系统的可靠性造成影响。

3.3 电磁影响。机电一体化设备主要是通过电能来完成电气设备控制的，所以，在其运行过程中无可避免会出现电磁能量的转换，不但会影响到周边环境，而且还会对电源负载、设备制动等造成影响。

4 机电一体化设备的故障诊断技术的发展趋势

4.1 基于网络的远程协助诊断技术。如今的我们生活的时代是一个网络时代，为了顺应时代的发展潮流，故障诊断技术必须要结合先进的网络技术，只有这样，故障诊断技术才能满足生产企业的需求，才能得到广泛的应用。网络化的远程协助诊断系统综合借鉴了多种机电一体化设备的故障诊断的成功经验，不仅可以诊断出不同设备存在的故障，满足不同工业现场的生产需求，还可以成功地将检测现场和诊断中心联系起来，提高了诊断系统的准确性，获得了用户的普遍认可，被广泛的应用于各个领域。

4.2 人工智能专家系统。所谓的人工智能专家系统就是将故障诊断专家成功的工作经验和计算机拥有的数据信息相结合的故障诊断系统。人工智能专家系统利用专家处理故障的实际案例来帮助网络获取知识，将针对同一个问题的所有知识聚集在一起，这样不仅提高了监测系统获取信息的速度，还提高了诊断系统的精确度。

4.3 小波分析。小波分析是一种关于信息的时间和尺度的分析方法，该方法具有较好的时频定位功能，一般被应用于时变、瞬态及非线性信息的分析领域。小波分析为机电一体化设备的故障诊断技术注入了新的活力，推动了故障诊断技术的发展。

5 结语

随着国民经济发展，机电一体化设备产品不断进入生产与生活领域，人们对产品的输出柔性、工作性能及可靠性方面提出了更高的要求。然而，就现阶段而言，我国机电一体化设备故障诊断技术仍存在诸多不足之处，希望通过文章的分析与研究，能够为工作人员更好的认识与掌握机电一体化设备的故障诊断技术，正确了解其存在的不足，从而使其更有针对性的采取解决对策来对故障诊断技术进行不断优化，从而促进我国机电一体化设备的故障诊断技术的更好发展。

参考文献

[1] 许秋香.机电一体化设备故障维修特点及可靠性分析[J].现代制造，2012（06）.

[2] 迟会港.机电一体化设备故障诊断及维护保养分析[J].企业技术开发月刊，2014（08）.

[3] 张云.机电一体化设备故障诊断技术存在的问题及对策[J].建筑工程技术与设计，2015（18）.

[4] 陈建伟.试论机电一体化设备的故障与诊断技术[J].建筑·建材·装饰，2015（21）.