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摘要：机电一体化设备在当前我国很多领域都发挥出了较强作用，为了更好提升机电一体化设备的应用价值，必然需要切实做好维修保养工作，其中故障诊断更是重中之重，下面就重点围绕着机电一体化设备的故障诊断技术及其未来发展趋势进行简要介绍。
关键词：机电一体化；故障诊断；技术；发展
随着当前我国科学技术的不断创新发展，当前机电一体化设备在越来越多的行业得到理想应用，也确实表现出了较强的价值效益，但是因为机电一体化设备的自身复杂性较为突出，如果出现故障问题的话，相应检修处理的难度同样也比较大。基于此，在机电一体化设备管理中切实做好故障诊断工作必不可少，应该依靠较为先进的故障诊断技术手段，实现对于机电一体化设备故障问题的准确了解和掌握，进而为后续修复提供较强的参考借鉴。
1机电一体化设备故障诊断常用技术
机电一体化设备故障诊断技术主要就是针对相应设备进行有效检测分析，明确故障问题的具体位置，并且分析故障问题出现的原因，进而提供较为可行的解决方案。为了更好提升机电一体化设备故障诊断效果，必然需要加大对于相关技术手段的研究，其中当前比较常用的故障诊断技术如下：
（1）振动检测技术。在机电一体化设备故障诊断分析中，振动检测技术的应用是比较常见的，其主要就是为了获取相应设备中各个零部件的振动信息数据，根据相应振动信息数据明确具体故障问题。因为机电一体化设备在出现故障时往往都会形成明显的振动表现，针对这些振动表现进行详细分析，把握好震动的速动以及变化趋势，进而也就能够较好实现对于故障类型以及程度的掌握。基于振动检测技术在机电一体化设备中的应用，检测点的选择是比较核心的重要内容，因为检测点的选择不当，最终必然很可能影响到震动参数信息的应用效果，导致故障诊断容易出现错误。
（2）油液碎屑分析技术。针对机电一体化设备故障诊断工作的落实，针对设备运行中存在的油液以及碎屑进行详细分析，明确其成分构成，进而同样也可以较好判断机电一体化设备的运行状态，对于可能存在的故障问题同样也具备较强的明晰效果。比如针对机电一体化设备中的液压系统或者是润滑系统，都可以采用该方法获取相应系统运行中存在的油液或者是产生的磨损碎屑，通过观察或者是更为详细的化学实验分析，进而明确这些物料的具体成分，判断相应机电一体化设备中可能存在的磨损问题，或者是其它零部件变形或者是泄露隐患，最终把握好故障问题的具体表现。
（3）红外检测技术。在机电一体化故障诊断分析中，红外检测技术的应用同样也是比较常见的，其相对而言操作便捷高效，能够实现对于多类机电一体化设备故障诊断工作的理想适应。红外检测技术的应用主要就是针对机电一体化设备运行中涉及到相关温度变化状况进行深入分析，了解机电一体化设备在温度方面的具体变化状况，如此也就能够辅助判断某些方面可能存在的明显异常问题。该故障诊断技术的应用还可以实现较为理想的远程操作，一般不需要接近机电一体化设备就能够获取相应信息数据，进而也就可以在一些存在安全威胁的生产运行环节中得到有效应用，精确度同样也可以得到较好保障。
（4）射线扫描技术。机电一体化设备故障诊断分析中采用射线扫描技术同样也是比较常见的一个方面，比如Y射线诊断分析就能够对于相关故障进行有效辨识，相对于其它故障诊断分析技术更为高效可靠。在射线扫描技术的具体应用中，其最为核心的环节就是针对获取的图谱进行详细分析，结合图谱的具体特点，进而也就能够有效判断相应机电一体化设备是否能够有效运转，对于异常值进行深入辨识，最终明确故障问题。
2机电一体化设备故障诊断技术的未来发展
机电一体化设备在当前社会发展中越来越快，相应技术手段创新和设备更新同样也越来越凸显，这也就需要从故障诊断技术层面进行同样创新发展，其中比较关键的发展方向如下：
（1）网络化发展方向。在未来机电一体化设备故障诊断技术创新发展中，互联网技术的应用是比较重要的一个方向，随着互联网技术在相应故障诊断过程中的引入和应用，远程协助功能得到较好体现，更好提升了机电一体化设备故障诊断的便捷性。因为当前机电一体化设备运行中存在着一些高风险环节，该环节的故障诊断分析如果进入现场的话，容易发生安全事故，虽然当前也存在着一些远程故障诊断技术，但是如果辅助以互联网技术手段，必然可以表现出更强的便捷性，对于故障诊断检修人员的作用比较大。
（2）智能化发展方向。随着当前人工智能技术的不断发展，人工智能专家系统的应用在故障诊断方面同样也表现出了极强的作用价值，尤其是面临着越来越复杂的机电一体化设备故障诊断需求，借助于智能化技术可以更好提升其便捷性和高效性，并且同时降低故障诊断人员的工作难度。当然，对于一些较为复杂的故障问题，依托人工智能系统也容易出现一些遗漏或者是判断失误问题，需要结合故障诊断分析人员进行验证，并且逐步加大对于人工智能系统的更新升级，确保其能够更好适应于机电一体化设备。
（3）传感器改进。对于机电一体化设备故障诊断技术的创新发展而言，因为其对于故障诊断中获取的各项信息参数的要求比较高，如此也就必然需要重点围绕着各类传感器进行有效创新改进，确保传感器能够获取更为准确可靠的信息数据。比如温度、振动、湿度以及距离等方面的传感器，都需要进行深入研究，了解当前容易出现的问题和缺陷，进而有目的地予以改进，为故障诊断准确性保障打好基础。
3结束语
综上所述，对于机电一体化设备的长期运行应用而言，切实做好故障诊断工作是必不可少的重要环节，这也就必然需要切实围绕着故障诊断的基本需求进行详细分析，采取较为适宜的技术手段，保障各类故障问题都能够得到清晰明确。
参考文獻：
[1]吴仲强，张寿安，郭玉龙.机电一体化设备的故障诊断技术研究[J].设备管理与维修，2018（06）：150-151.
[2]李利平.探究机电一体化设备的故障诊断技术[J].湖北农机化，2018（05）：28.
[3]肖海军.机电一体化设备的故障诊断技术研究[J].中国设备工程，2018（16）：89-91.
[4]吕宗杰.机电一体化设备的故障诊断技术研究[J].中国设备工程，2018（12）：95-97.
（作者单位：唐山盾石干粉建材有限责任公司）
关键词：机电一体化；故障诊断；技术；发展
随着当前我国科学技术的不断创新发展，当前机电一体化设备在越来越多的行业得到理想应用，也确实表现出了较强的价值效益，但是因为机电一体化设备的自身复杂性较为突出，如果出现故障问题的话，相应检修处理的难度同样也比较大。基于此，在机电一体化设备管理中切实做好故障诊断工作必不可少，应该依靠较为先进的故障诊断技术手段，实现对于机电一体化设备故障问题的准确了解和掌握，进而为后续修复提供较强的参考借鉴。
1机电一体化设备故障诊断常用技术
机电一体化设备故障诊断技术主要就是针对相应设备进行有效检测分析，明确故障问题的具体位置，并且分析故障问题出现的原因，进而提供较为可行的解决方案。为了更好提升机电一体化设备故障诊断效果，必然需要加大对于相关技术手段的研究，其中当前比较常用的故障诊断技术如下：
（1）振动检测技术。在机电一体化设备故障诊断分析中，振动检测技术的应用是比较常见的，其主要就是为了获取相应设备中各个零部件的振动信息数据，根据相应振动信息数据明确具体故障问题。因为机电一体化设备在出现故障时往往都会形成明显的振动表现，针对这些振动表现进行详细分析，把握好震动的速动以及变化趋势，进而也就能够较好实现对于故障类型以及程度的掌握。基于振动检测技术在机电一体化设备中的应用，检测点的选择是比较核心的重要内容，因为检测点的选择不当，最终必然很可能影响到震动参数信息的应用效果，导致故障诊断容易出现错误。
（2）油液碎屑分析技术。针对机电一体化设备故障诊断工作的落实，针对设备运行中存在的油液以及碎屑进行详细分析，明确其成分构成，进而同样也可以较好判断机电一体化设备的运行状态，对于可能存在的故障问题同样也具备较强的明晰效果。比如针对机电一体化设备中的液压系统或者是润滑系统，都可以采用该方法获取相应系统运行中存在的油液或者是产生的磨损碎屑，通过观察或者是更为详细的化学实验分析，进而明确这些物料的具体成分，判断相应机电一体化设备中可能存在的磨损问题，或者是其它零部件变形或者是泄露隐患，最终把握好故障问题的具体表现。
（3）红外检测技术。在机电一体化故障诊断分析中，红外检测技术的应用同样也是比较常见的，其相对而言操作便捷高效，能够实现对于多类机电一体化设备故障诊断工作的理想适应。红外检测技术的应用主要就是针对机电一体化设备运行中涉及到相关温度变化状况进行深入分析，了解机电一体化设备在温度方面的具体变化状况，如此也就能够辅助判断某些方面可能存在的明显异常问题。该故障诊断技术的应用还可以实现较为理想的远程操作，一般不需要接近机电一体化设备就能够获取相应信息数据，进而也就可以在一些存在安全威胁的生产运行环节中得到有效应用，精确度同样也可以得到较好保障。
（4）射线扫描技术。机电一体化设备故障诊断分析中采用射线扫描技术同样也是比较常见的一个方面，比如Y射线诊断分析就能够对于相关故障进行有效辨识，相对于其它故障诊断分析技术更为高效可靠。在射线扫描技术的具体应用中，其最为核心的环节就是针对获取的图谱进行详细分析，结合图谱的具体特点，进而也就能够有效判断相应机电一体化设备是否能够有效运转，对于异常值进行深入辨识，最终明确故障问题。
2机电一体化设备故障诊断技术的未来发展
机电一体化设备在当前社会发展中越来越快，相应技术手段创新和设备更新同样也越来越凸显，这也就需要从故障诊断技术层面进行同样创新发展，其中比较关键的发展方向如下：
（1）网络化发展方向。在未来机电一体化设备故障诊断技术创新发展中，互联网技术的应用是比较重要的一个方向，随着互联网技术在相应故障诊断过程中的引入和应用，远程协助功能得到较好体现，更好提升了机电一体化设备故障诊断的便捷性。因为当前机电一体化设备运行中存在着一些高风险环节，该环节的故障诊断分析如果进入现场的话，容易发生安全事故，虽然当前也存在着一些远程故障诊断技术，但是如果辅助以互联网技术手段，必然可以表现出更强的便捷性，对于故障诊断检修人员的作用比较大。
（2）智能化发展方向。随着当前人工智能技术的不断发展，人工智能专家系统的应用在故障诊断方面同样也表现出了极强的作用价值，尤其是面临着越来越复杂的机电一体化设备故障诊断需求，借助于智能化技术可以更好提升其便捷性和高效性，并且同时降低故障诊断人员的工作难度。当然，对于一些较为复杂的故障问题，依托人工智能系统也容易出现一些遗漏或者是判断失误问题，需要结合故障诊断分析人员进行验证，并且逐步加大对于人工智能系统的更新升级，确保其能够更好适应于机电一体化设备。
（3）传感器改进。对于机电一体化设备故障诊断技术的创新发展而言，因为其对于故障诊断中获取的各项信息参数的要求比较高，如此也就必然需要重点围绕着各类传感器进行有效创新改进，确保传感器能够获取更为准确可靠的信息数据。比如温度、振动、湿度以及距离等方面的传感器，都需要进行深入研究，了解当前容易出现的问题和缺陷，进而有目的地予以改进，为故障诊断准确性保障打好基础。
3结束语
综上所述，对于机电一体化设备的长期运行应用而言，切实做好故障诊断工作是必不可少的重要环节，这也就必然需要切实围绕着故障诊断的基本需求进行详细分析，采取较为适宜的技术手段，保障各类故障问题都能够得到清晰明确。
参考文獻：
[1]吴仲强，张寿安，郭玉龙.机电一体化设备的故障诊断技术研究[J].设备管理与维修，2018（06）：150-151.
[2]李利平.探究机电一体化设备的故障诊断技术[J].湖北农机化，2018（05）：28.
[3]肖海军.机电一体化设备的故障诊断技术研究[J].中国设备工程，2018（16）：89-91.
[4]吕宗杰.机电一体化设备的故障诊断技术研究[J].中国设备工程，2018（12）：95-97.
（作者单位：唐山盾石干粉建材有限责任公司）