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摘 要：近年来，我国现代化工业技术发展态势良好，大型旋转机械被应用在企业生产活动中，由于旋转机械应用时存在故障，人们对故障诊断技术的研究也在不断深入。基于此，本文以旋转机械故障诊断作为研究对象，结合设备故障机理，分析故障诊断的研究现状，并通过实际案例分析旋转机械故障诊断技术的应用。
关键词：旋转机械；故障机理；诊断技术
引言：一般情况下，旋转机械被用在工业汽轮机、风机、涡轮机、压缩机、发电机以及电动机等装置中。由于设备各项子系统结构复杂，且旋转机械运行容易受到非线性因素的影响，在运行中容易存在各种故障。如果工作人员没有在第一时间加以处理，将会降低设备的可靠性，甚至使其失去基本生产功能，给生产企业带来损失。
1.旋转机械故障机理研究
对旋转机械进行故障特征分析，通过分析原始信号，提取故障特征信息。人们应用频谱分析、倒频谱分析、时间序列分析以及传递函数分析方式，对旋转机械故障信号展开处理，从而提高故障诊断的精确性。通过对旋转机械的故障机理研究，能够掌握故障形成的原因和发展的过程，帮助维修人员明确旋转机械故障内在本质，并建立起科学合理的故障模式，故障机理研究是旋转机械设备状态监测与故障诊断的重要基础。分析旋转机械常见的故障内容，具体如下：（1）转子质量不平衡。这是汽轮发电机组常见的振动故障现象，可能设备原始转子质量不平衡，或设备转子线圈或联轴器发生松动。（2）不对中故障，这是汽轮发电机组的另一种常见振动故障。（3）动静摩擦故障。旋转机械转动部件和静止部件之间相互摩擦而出现的故障，如果不及时制止，碰摩将会导致旋转机械的转子产生强烈振动，使设备转子系统失稳，甚至是旋转机械转轴永久弯曲与轴系毁坏。（4）动轴承点蚀、磨损、剥落、脫离、润滑不良等故障、（5）旋转机械变形、磨损、不平整、流体不规则、热力不平衡、喘振、谐振、异物进入及碰撞、整流器外形磨损、变形、紊流、装配不当或设计缺陷[1]。
2.旋转机械故障诊断的研究现状
故障诊断按照对象可以划分成以下几种：旋转机械故障诊断、往复故障诊断、零故障诊断、结构故障诊断、液压设备或电气设备故障诊断。而旋转机械的故障诊断只是其中一个分支。国外对旋转机械的在线故障诊断技术有了深入的研究，人们致力于在线故障监测和诊断系统的研发，例如网络化汽轮发电机组的电站AID系统，这是最常见的智能化故障在线诊断专家系统，同时人们对旋转机械的离线与在线振动检测加以分析，对诊断系统的相关仪器设备进行特色化研究，我国宝钢集团、大亚湾核电站、大连石化等企业在生产中应用了大型机组旋转机械检测保护系统。
3.旋转机械故障的诊断技术分析
分析旋转机械的故障诊断技术以及未来发展趋势，随着传感技术、信号处理技术的发展，人们将旋转机械故障诊断技术与非线性原理理论相融合。在数据库、虚拟技术和神经网络技术应用下，旋转机械故障诊断技术主要发展趋势如下：
（1）多种知识表示方法相结合。旋转机械故障诊断系统应用中，多种方式相结合能够完整的表达诊断知识，实现信息的传递与交互，方便人们了解更多旋转机械系统维护内容。某企业生产研发的AIC9900设备故障分析诊断系统拥有故障现场分析、数据管理和趋势分析功能，能够应用在工业领域的汽轮机、风机、压缩机等机械振动故障诊断，是对设备进行管理工作的故障诊断工具，也是设备研发与设计阶段的缺陷查找工具。该系统融合了北京航天智控监测技术研究院的专业知识和诊断经验，系统拥有强大的连续采样功能和离线振动分析功能，可以现场1-4面动平衡功能。系统与匹配北京航天智控监测技术研究院专家实时诊断助手为设备进行在线监测和电气故障信息采集，并对故障提供模拟操作，分析机械设备滚动轴承运行状态，通过噪声采集进行设备的深入分析。
（2）经验与理论知识相结合。为了让系统和人类专家的实际能力更加相近，人们建造故障诊断系统时一边重视该领域内专家的经验知识，也注重被诊断对象的实际结构与功能。同时，专家系统和神经网络相结合的技术下，神经网络可以为旋转机械故障诊断系统提供帮助，基于神经网络右半脑直觉形象思维与专家系统的左半脑逻辑思维，实现二者的优势互补。
（3）虚拟现实技术应用在旋转机械故障诊断系统中。这是多媒体技术之后又一个被计算机领域应用的重点，人们应用计算机系统处理数据，实现复杂数据的可视化操作，完成信息的交互，将用户、旋转机械和计算机看成一个整体，提高故障诊断系统的技术水平。
（4）数据库技术和人工智能技术应用在旋转机械故障诊断中。人工智能技术与数据库系统相比，理论基础不深，实用技术效果不强，二者相结合后能够为旋转机械故障诊断系统带来强大的数据库知识，并凭借信息存储与共享的技术优势，改善系统性能。
（5）基于互联网的远程故障诊断技术，将其应用在旋转机械故障诊断系统中，将网络技术、通信技术、计算机技术和控制技术的优势集为一体，实现行业与企业内部的诊断数据共享，为人们对旋转机械设备的故障诊断提供帮助[2]。
总结：总而言之，旋转机械作为我国大型生产企业的重要机械设备，在运行中有着高速、连续工作的特点，是工业生产中的核心设备。对旋转机械展开状态监测和故障监测尤为重要，通过网络技术、信息技术、计算机技术、智能通信技术的融合，建立旋转机械故障在线监测系统，有利于完善故障检测技术，从而降低故障发生概率。
参考文献：
[1]林增钦.旋转机械故障诊断技术在炼钢设备的应用[J].设备管理与维修，2019（04）：179-180.
[2]费冠华，李瑞洋，宁晓霞.旋转机械设备故障诊断技术分析[J].科技风，2019（05）：178.
关键词：旋转机械；故障机理；诊断技术
引言：一般情况下，旋转机械被用在工业汽轮机、风机、涡轮机、压缩机、发电机以及电动机等装置中。由于设备各项子系统结构复杂，且旋转机械运行容易受到非线性因素的影响，在运行中容易存在各种故障。如果工作人员没有在第一时间加以处理，将会降低设备的可靠性，甚至使其失去基本生产功能，给生产企业带来损失。
1.旋转机械故障机理研究
对旋转机械进行故障特征分析，通过分析原始信号，提取故障特征信息。人们应用频谱分析、倒频谱分析、时间序列分析以及传递函数分析方式，对旋转机械故障信号展开处理，从而提高故障诊断的精确性。通过对旋转机械的故障机理研究，能够掌握故障形成的原因和发展的过程，帮助维修人员明确旋转机械故障内在本质，并建立起科学合理的故障模式，故障机理研究是旋转机械设备状态监测与故障诊断的重要基础。分析旋转机械常见的故障内容，具体如下：（1）转子质量不平衡。这是汽轮发电机组常见的振动故障现象，可能设备原始转子质量不平衡，或设备转子线圈或联轴器发生松动。（2）不对中故障，这是汽轮发电机组的另一种常见振动故障。（3）动静摩擦故障。旋转机械转动部件和静止部件之间相互摩擦而出现的故障，如果不及时制止，碰摩将会导致旋转机械的转子产生强烈振动，使设备转子系统失稳，甚至是旋转机械转轴永久弯曲与轴系毁坏。（4）动轴承点蚀、磨损、剥落、脫离、润滑不良等故障、（5）旋转机械变形、磨损、不平整、流体不规则、热力不平衡、喘振、谐振、异物进入及碰撞、整流器外形磨损、变形、紊流、装配不当或设计缺陷[1]。
2.旋转机械故障诊断的研究现状
故障诊断按照对象可以划分成以下几种：旋转机械故障诊断、往复故障诊断、零故障诊断、结构故障诊断、液压设备或电气设备故障诊断。而旋转机械的故障诊断只是其中一个分支。国外对旋转机械的在线故障诊断技术有了深入的研究，人们致力于在线故障监测和诊断系统的研发，例如网络化汽轮发电机组的电站AID系统，这是最常见的智能化故障在线诊断专家系统，同时人们对旋转机械的离线与在线振动检测加以分析，对诊断系统的相关仪器设备进行特色化研究，我国宝钢集团、大亚湾核电站、大连石化等企业在生产中应用了大型机组旋转机械检测保护系统。
3.旋转机械故障的诊断技术分析
分析旋转机械的故障诊断技术以及未来发展趋势，随着传感技术、信号处理技术的发展，人们将旋转机械故障诊断技术与非线性原理理论相融合。在数据库、虚拟技术和神经网络技术应用下，旋转机械故障诊断技术主要发展趋势如下：
（1）多种知识表示方法相结合。旋转机械故障诊断系统应用中，多种方式相结合能够完整的表达诊断知识，实现信息的传递与交互，方便人们了解更多旋转机械系统维护内容。某企业生产研发的AIC9900设备故障分析诊断系统拥有故障现场分析、数据管理和趋势分析功能，能够应用在工业领域的汽轮机、风机、压缩机等机械振动故障诊断，是对设备进行管理工作的故障诊断工具，也是设备研发与设计阶段的缺陷查找工具。该系统融合了北京航天智控监测技术研究院的专业知识和诊断经验，系统拥有强大的连续采样功能和离线振动分析功能，可以现场1-4面动平衡功能。系统与匹配北京航天智控监测技术研究院专家实时诊断助手为设备进行在线监测和电气故障信息采集，并对故障提供模拟操作，分析机械设备滚动轴承运行状态，通过噪声采集进行设备的深入分析。
（2）经验与理论知识相结合。为了让系统和人类专家的实际能力更加相近，人们建造故障诊断系统时一边重视该领域内专家的经验知识，也注重被诊断对象的实际结构与功能。同时，专家系统和神经网络相结合的技术下，神经网络可以为旋转机械故障诊断系统提供帮助，基于神经网络右半脑直觉形象思维与专家系统的左半脑逻辑思维，实现二者的优势互补。
（3）虚拟现实技术应用在旋转机械故障诊断系统中。这是多媒体技术之后又一个被计算机领域应用的重点，人们应用计算机系统处理数据，实现复杂数据的可视化操作，完成信息的交互，将用户、旋转机械和计算机看成一个整体，提高故障诊断系统的技术水平。
（4）数据库技术和人工智能技术应用在旋转机械故障诊断中。人工智能技术与数据库系统相比，理论基础不深，实用技术效果不强，二者相结合后能够为旋转机械故障诊断系统带来强大的数据库知识，并凭借信息存储与共享的技术优势，改善系统性能。
（5）基于互联网的远程故障诊断技术，将其应用在旋转机械故障诊断系统中，将网络技术、通信技术、计算机技术和控制技术的优势集为一体，实现行业与企业内部的诊断数据共享，为人们对旋转机械设备的故障诊断提供帮助[2]。
总结：总而言之，旋转机械作为我国大型生产企业的重要机械设备，在运行中有着高速、连续工作的特点，是工业生产中的核心设备。对旋转机械展开状态监测和故障监测尤为重要，通过网络技术、信息技术、计算机技术、智能通信技术的融合，建立旋转机械故障在线监测系统，有利于完善故障检测技术，从而降低故障发生概率。
参考文献：
[1]林增钦.旋转机械故障诊断技术在炼钢设备的应用[J].设备管理与维修，2019（04）：179-180.
[2]费冠华，李瑞洋，宁晓霞.旋转机械设备故障诊断技术分析[J].科技风，2019（05）：178.