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【摘要】机械设备故障诊断技术是一门了解和掌握机械设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是否正常，早期发现故障及原因，并预报故障发展趋势的技术，在现代工业中发挥着十分重要的作用。本文从故障诊断的发展历史入手，介绍了故障诊断的方法及其优缺点以及目前该方法的研究重点。
【关键词】 机械设备,故障,检测技术
中图分类号： U673.38 文献标识码： A 文章编号：
一、前言
机械设备故障检测技术在现代化生产中有相当重要的作用，应用故障诊断技术对机械设备进行监测和诊断，可以及时发现机器的故障和预防设备恶性事故的发生，从而避免人员的伤亡、环境的污染和巨大的经济损失。随着现代化大生产的发展和科学技术的进步，机械设备的结构越来越复杂，这门技术已受到越来越高的重视。
二、设备故障检测技术的发展
机械故障检测作为一门新型的学科，发展至今，已有30余年，初步形成了以震动和诊断、温度检测、油样分析和无损探伤为主的局面。其检测内容包括两方面：对设备运行状态进行监测和发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。而时至今日，又兴起一种多变量、多故障的综合诊断技术——人工智能，而作为其重要分支的人工神经网络，已成为机械故障检测的研究热点。如今人造卫星、电网系统、发电机组、冶金设备和飞机、轮船、骑车发动机等领域都应用上设备故障检测技术。
三、故障检测的主要方法
經过30年的发展，机械设备故障检测技术在深度和广度上都得到了充分的发展，总体趋于完善和成熟，此外，还有多新兴技术手段不断涌现，呈现出一派欣欣向荣的景象。下面，我将介绍几种比较常用的故障检测方法。
（一）解析冗余取代硬件冗余
解析冗余主要是通过构造观测器估计出系统输出，然后将它与输出的测量值比较从中取得故障信息。该方法是以系统数学模型为基础，利用观测器、参数模型和空间方程的方法产生残差，通过现代优化方法和控制理论作为指导，再结合相应的阈值或法则来评估决定残值。作为系统修复、重构和监控、容错控制的前提，这种诊断方法必须要与控制系统紧密结合。
（二）振动检测技术
振动信号是设备状态信息的载体，它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息．而振动特征是设备运行状态好坏的重要标志。系统的输出在幅值、相位、频率及相关性上与故障源存在着某种关系，当系统的某个零件故障时，其振动信号的功率谱就会出现相应的反应，通过对这种信号的处理分析，并结合诊断对象的历史情况
就可以分析出系统的故障所在。用的方法相关分析、有谱分析、功率谱分析和概率密度法。
（三）无损检测技术
无损检测技术是利用光、声、点和磁等特性，在不破坏被检测对象性能的前提下，利用设备本身的缺陷或不均匀性所引起的一系列物理反应和变化，反映出缺陷的位置，大小，损坏程度和数量等信息，进而得出被检测对象的技术状态。其显著特点是具有非破坏性，全面性，全程性和可靠性。目前，无损技术主要常规检测技术和非常规检测技术。常规检测技术有：超声检测射线检测、磁力探伤、渗透检验、涡流检测。非常规无损检测技术有：声发射、 红外检测、激光全息检测等。利用无损检测，可以及早诊断出设备并进行有效的监控。
（四）铁谱分析技术
铁谱分析是一种借助磁力将油液中的金属颗粒分离出来，并对这些颗粒进行分析的技术。目前铁谱分析仪主要有两种类型：一种是直读铁谱仪，一种是分析铁谱仪。分析铁谱主要是借助高倍显微镜来观察磨损颗粒的材料(颜色不同)、尺寸、特征和数量，从而分析零件的磨损状态。分析铁谱也是一种强烈依赖个人经验的技术，结论的正确与否与分析者的个人经验关系极大，这也是这项技术仍在推广之中的原因之一。铁谱分析方法比其它诊断方法，如振动法、性能参数法等能更加早期地预报机器的异常状态，证明了这种方法在应用上的优越性。因此尽管这种方法出现较晚，但发展非常迅速，应用范围日益扩大，目前已成为机械故障诊断技术中举足轻重的方法。
（五）温度诊断技术
温度检测技术室利用机械设备故障导致的温度異常，由于设备的某些部位对温度相当敏感，温度变化也较易监测，利用热学传感器检测这种异常温度所产生的热信号就可以查找机件缺陷和诊断出由热应力引起的故障。温度检测可分为主动式和被动式。主动式是通过人为地给被测设备注入一定热量，然后获取其故障信息，由于采用的热源和测温仪器比较昂贵，目前应用上不普遍，主要运用在航天航空工业机件的故障检测。被动式温度这段是通过机件自身所产生的热量来获取故障信息，这种方法无需外部热源，即使普通的测温仪器也可采用，所以适用于各种状态下的热故障检测。但从长远的发展来看，随着测温技术的更新换代，主动式温度检测法定将不断扩展并发挥更大的作用。而温度检测这门技术，在现代热血传感器和检测技术的发展，也将成为故障检测技术的主流。
（六）人工神经网络故障诊断法
人工神经网络是模拟人的思维过程多建立的一种具有很强原则容错、记忆、储存、联想、自适应、自学习能力的并行分布信息处理结构。基于神经网络的故障诊断系统，是利用神经网络的这种学习能力和能够处理复杂信息的特性，建立起故障征兆和故障原因的映射关系——神经网络模型，从而可以直接由征兆判断出故障的原因。由于工程中存在大量的故障、突发性、过程复杂，机器繁多系统检测繁忙，神经网络系统的优势跃然而出，种种情况应付自如。神经网络系统理论众多，其中以BP算法的多层感知器神经网络最为突出和完善，是目前运用最为成熟、广泛的故障检测技术。
（七）模糊诊断法
模糊诊断是根据系统功能特点划分故障模块,使故障具有一定的层次结构,从而加速了故障的定位;再结合模糊识别法进行故障定位,有效地解决了故障状态识别的不确定性问题。模糊识别是根据信息的隶属关系建立隶属函数，通过模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。该过程分为四个步骤：1.故障特征的提取；2.建立故障特征的层次模型；3.建立标准类型的隶属函数，确立故障特征与状态的模糊关系；4.建立识别准则，确定故障特征与转台的归属准则。由于模糊集合论尚未成熟，且系统本身的不确定性和模糊信息，例如没有统一方法确定两模糊集合间的映射关系以及每个征兆都需要合适的隶属函数规律，所以该方法具有较大的局限性且需要大量的经验和试验来确定。相信随着模糊集合论的完善，模糊诊断法能够发扬光大。
四、诊断技术的发展趋势
现代故障诊断的发展方向是是实现主动维修策略、监测控制、容错控制、自治控制、可信性系统等设计中的关键，他与冗余控制、容错控制、余度管理监控控制和监控控制等可靠性系统设计紧密结合的。数学工具在机械设备的故障诊断与监测技术发展中起了相当重要的作用。数理统计和概率论都曾成功地解决了许多机械诊断问题。因此，大力发展信号处理技术也是至关重要的。随着网络技术的发展，实现多专家与多系统的共同诊断，一种有效的解决途径就是建立基于网络的远程故障诊断与监测系统。基于网络的设备故障诊断与监测系统是今后发展的必由之路，可以直接提高企业设备管理和护水平，对提高企业效益和国际竞争力具有巨大作用。
五、结束语
近几年来，机械故障诊断学科征国内外都得到了前所未有的发展，在生产中的应用已深入到各个领域 ，诊断理论和方法已有多种。尽管如此 ，无论在技术上还是在理论方法方面都有待于进一步发展和完善。故障机理和故障特性的研究不仅应适应学科发展，而且应领先一步；新理论和新方法的应用不仅要快，还应更深入；各种理论和技术的相互渗透应不断深化；应用范围不仅应更广，而且内容也应更丰富；监测诊断应与维修保养管理结合得更紧密。
参考文献:
［1］胡昌华. 控制系统故障诊断与容错控制的分析与设計［M］. 北京；国防工业出版，2000 .
［2］楼应候，蒋亚南 . 机械设备故障诊断与监测技术的发展趋势［J］. 机床与液压，2002，（1）：7 - 9 .
［3］钟秉林，黄仁，机械故障诊断学［M］. 北京：机械工业出版社，2002，第 2 版 .
［4］党建武 . 神经网络技术及应用［M］. 北京：中国铁道出版社，2000 .
【关键词】 机械设备,故障,检测技术
中图分类号： U673.38 文献标识码： A 文章编号：
一、前言
机械设备故障检测技术在现代化生产中有相当重要的作用，应用故障诊断技术对机械设备进行监测和诊断，可以及时发现机器的故障和预防设备恶性事故的发生，从而避免人员的伤亡、环境的污染和巨大的经济损失。随着现代化大生产的发展和科学技术的进步，机械设备的结构越来越复杂，这门技术已受到越来越高的重视。
二、设备故障检测技术的发展
机械故障检测作为一门新型的学科，发展至今，已有30余年，初步形成了以震动和诊断、温度检测、油样分析和无损探伤为主的局面。其检测内容包括两方面：对设备运行状态进行监测和发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。而时至今日，又兴起一种多变量、多故障的综合诊断技术——人工智能，而作为其重要分支的人工神经网络，已成为机械故障检测的研究热点。如今人造卫星、电网系统、发电机组、冶金设备和飞机、轮船、骑车发动机等领域都应用上设备故障检测技术。
三、故障检测的主要方法
經过30年的发展，机械设备故障检测技术在深度和广度上都得到了充分的发展，总体趋于完善和成熟，此外，还有多新兴技术手段不断涌现，呈现出一派欣欣向荣的景象。下面，我将介绍几种比较常用的故障检测方法。
（一）解析冗余取代硬件冗余
解析冗余主要是通过构造观测器估计出系统输出，然后将它与输出的测量值比较从中取得故障信息。该方法是以系统数学模型为基础，利用观测器、参数模型和空间方程的方法产生残差，通过现代优化方法和控制理论作为指导，再结合相应的阈值或法则来评估决定残值。作为系统修复、重构和监控、容错控制的前提，这种诊断方法必须要与控制系统紧密结合。
（二）振动检测技术
振动信号是设备状态信息的载体，它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息．而振动特征是设备运行状态好坏的重要标志。系统的输出在幅值、相位、频率及相关性上与故障源存在着某种关系，当系统的某个零件故障时，其振动信号的功率谱就会出现相应的反应，通过对这种信号的处理分析，并结合诊断对象的历史情况
就可以分析出系统的故障所在。用的方法相关分析、有谱分析、功率谱分析和概率密度法。
（三）无损检测技术
无损检测技术是利用光、声、点和磁等特性，在不破坏被检测对象性能的前提下，利用设备本身的缺陷或不均匀性所引起的一系列物理反应和变化，反映出缺陷的位置，大小，损坏程度和数量等信息，进而得出被检测对象的技术状态。其显著特点是具有非破坏性，全面性，全程性和可靠性。目前，无损技术主要常规检测技术和非常规检测技术。常规检测技术有：超声检测射线检测、磁力探伤、渗透检验、涡流检测。非常规无损检测技术有：声发射、 红外检测、激光全息检测等。利用无损检测，可以及早诊断出设备并进行有效的监控。
（四）铁谱分析技术
铁谱分析是一种借助磁力将油液中的金属颗粒分离出来，并对这些颗粒进行分析的技术。目前铁谱分析仪主要有两种类型：一种是直读铁谱仪，一种是分析铁谱仪。分析铁谱主要是借助高倍显微镜来观察磨损颗粒的材料(颜色不同)、尺寸、特征和数量，从而分析零件的磨损状态。分析铁谱也是一种强烈依赖个人经验的技术，结论的正确与否与分析者的个人经验关系极大，这也是这项技术仍在推广之中的原因之一。铁谱分析方法比其它诊断方法，如振动法、性能参数法等能更加早期地预报机器的异常状态，证明了这种方法在应用上的优越性。因此尽管这种方法出现较晚，但发展非常迅速，应用范围日益扩大，目前已成为机械故障诊断技术中举足轻重的方法。
（五）温度诊断技术
温度检测技术室利用机械设备故障导致的温度異常，由于设备的某些部位对温度相当敏感，温度变化也较易监测，利用热学传感器检测这种异常温度所产生的热信号就可以查找机件缺陷和诊断出由热应力引起的故障。温度检测可分为主动式和被动式。主动式是通过人为地给被测设备注入一定热量，然后获取其故障信息，由于采用的热源和测温仪器比较昂贵，目前应用上不普遍，主要运用在航天航空工业机件的故障检测。被动式温度这段是通过机件自身所产生的热量来获取故障信息，这种方法无需外部热源，即使普通的测温仪器也可采用，所以适用于各种状态下的热故障检测。但从长远的发展来看，随着测温技术的更新换代，主动式温度检测法定将不断扩展并发挥更大的作用。而温度检测这门技术，在现代热血传感器和检测技术的发展，也将成为故障检测技术的主流。
（六）人工神经网络故障诊断法
人工神经网络是模拟人的思维过程多建立的一种具有很强原则容错、记忆、储存、联想、自适应、自学习能力的并行分布信息处理结构。基于神经网络的故障诊断系统，是利用神经网络的这种学习能力和能够处理复杂信息的特性，建立起故障征兆和故障原因的映射关系——神经网络模型，从而可以直接由征兆判断出故障的原因。由于工程中存在大量的故障、突发性、过程复杂，机器繁多系统检测繁忙，神经网络系统的优势跃然而出，种种情况应付自如。神经网络系统理论众多，其中以BP算法的多层感知器神经网络最为突出和完善，是目前运用最为成熟、广泛的故障检测技术。
（七）模糊诊断法
模糊诊断是根据系统功能特点划分故障模块,使故障具有一定的层次结构,从而加速了故障的定位;再结合模糊识别法进行故障定位,有效地解决了故障状态识别的不确定性问题。模糊识别是根据信息的隶属关系建立隶属函数，通过模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。该过程分为四个步骤：1.故障特征的提取；2.建立故障特征的层次模型；3.建立标准类型的隶属函数，确立故障特征与状态的模糊关系；4.建立识别准则，确定故障特征与转台的归属准则。由于模糊集合论尚未成熟，且系统本身的不确定性和模糊信息，例如没有统一方法确定两模糊集合间的映射关系以及每个征兆都需要合适的隶属函数规律，所以该方法具有较大的局限性且需要大量的经验和试验来确定。相信随着模糊集合论的完善，模糊诊断法能够发扬光大。
四、诊断技术的发展趋势
现代故障诊断的发展方向是是实现主动维修策略、监测控制、容错控制、自治控制、可信性系统等设计中的关键，他与冗余控制、容错控制、余度管理监控控制和监控控制等可靠性系统设计紧密结合的。数学工具在机械设备的故障诊断与监测技术发展中起了相当重要的作用。数理统计和概率论都曾成功地解决了许多机械诊断问题。因此，大力发展信号处理技术也是至关重要的。随着网络技术的发展，实现多专家与多系统的共同诊断，一种有效的解决途径就是建立基于网络的远程故障诊断与监测系统。基于网络的设备故障诊断与监测系统是今后发展的必由之路，可以直接提高企业设备管理和护水平，对提高企业效益和国际竞争力具有巨大作用。
五、结束语
近几年来，机械故障诊断学科征国内外都得到了前所未有的发展，在生产中的应用已深入到各个领域 ，诊断理论和方法已有多种。尽管如此 ，无论在技术上还是在理论方法方面都有待于进一步发展和完善。故障机理和故障特性的研究不仅应适应学科发展，而且应领先一步；新理论和新方法的应用不仅要快，还应更深入；各种理论和技术的相互渗透应不断深化；应用范围不仅应更广，而且内容也应更丰富；监测诊断应与维修保养管理结合得更紧密。
参考文献:
［1］胡昌华. 控制系统故障诊断与容错控制的分析与设計［M］. 北京；国防工业出版，2000 .
［2］楼应候，蒋亚南 . 机械设备故障诊断与监测技术的发展趋势［J］. 机床与液压，2002，（1）：7 - 9 .
［3］钟秉林，黄仁，机械故障诊断学［M］. 北京：机械工业出版社，2002，第 2 版 .
［4］党建武 . 神经网络技术及应用［M］. 北京：中国铁道出版社，2000 .