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摘 要：现阶段的工业生产中离不开机械设备检测诊断技术，各种机械设备的更新与应用，传统的故障诊断技术已经不能有效适用于较为复杂的系统故障诊断，智能故障诊断技术作为一种新兴的诊断技术被广泛应用。本文对我国机械故障诊断技术的现状进行了简单的分析，并进一步研究了机械设备故障智能诊断技术的未来发展情况。
关键词：机械设备；智能诊断技术；应用现状；未来发展
科学技术的不断发展，机械设备系统也更加复杂，机械设备的自动化水平得到了提升，在现代工业生产中的影响力也越来越大。相对应的机械设备故障诊断的难度也越来越大，机械设备在运行的过程中发生任何故障都可能给企业与社会造成巨大的经济损失，甚至还可能引发人员伤亡，造成非常恶劣的影响。对机械设备进行检测，对故障进行早期诊断，寻找机械设备出现故障的原因，并采取措施进行解决，能够保障机械设备安全、有效的运行。面对越来越复杂的机械设备，传统的机械设备故障诊断技术的应用受到了一定的限制，智能故障诊断技术在机械设备的故障诊断中的应用越来越广泛。本文对机械故障诊断技术的现状与未来发展趋势进行了如下分析，希望能够促进机械设备故障智能诊断技术更好的应用。
1 机械故障诊断技术现状分析
在机械故障诊断系统研究方面，国外已经取得了较为成熟的成果，且在产品中的应用较为广泛。国内对机械故障诊断技术的研究相对较晚，但是发展较为迅速。近几年我国在机械故障诊断理论与方法的研究方面取得了很大的成就。在实际应用方面，也取得了一定的成就，例如：三一重工研究院，应用地理信息技术、无线通讯技术、卫星定位技术实现了对工程机械远程检测、数据分析、数据采集等。
2 机械设备故障智能诊断方法
2.1 故障树诊断方法
故障树是从最不希望发生的部分进行研究，根据一定的逻辑关系进行逐层细化，对故障形成原因进行推理，找出发生故障的根本原因以及故障的发生几率。将导致故障的原因和故障绘制成图表，能够直观地将系统各种因素、元部件之间的作用关系进行反映。该方法具有诊断快速、方法直观的特点，但是容易受到主观因素的影响，诊断结果对故障树信息的完整性与正确性依赖较大，且不能对预知故障进行诊断。
2.2 故障诊断专家系统
该系统是一种基于知识的人工诊断系统，借助大量的推理方法与专家知识对实际问题进行求解。故障诊断专家系统是一种应用最广泛、研究最多的诊断技术，在很难建立数学模型以及没有精确数学模型的复杂系统中较为实用。该系统存在的主要问题有运行速度缓慢、知识获取困难。应用信号处理技术和传感技术对诊断专家系统进行研发，实现了将现代科学的思维方式和丰富经验的结合，目前是故障诊断技术未来发展的主要方向。
2.3 基于模糊数学的故障诊断
工程机械状态信号的传播途径较为复杂，特征参数与故障之间的关系较为模糊，价值边界条件运行工况存在多变性，因此故障原因与故障征兆之间很难建立精确的对应关系，应用传统的二值逻辑是不适用的，所以选择适用隶属度函数对该症状的倾向性进行描述。基于模糊数学的故障诊断是通过部分症状，借助隶属度函数以及关系矩阵得到故障的原因，表示各种故障的倾向性，从而降低不确定因素给诊断工作增加的难度。但是复杂的诊断系统，建立隶属度函数和正确的模糊规则的难度是很大的，并且会消耗大量的时间。
2.4 基于神经网络的故障诊断
神经网络实际上是一种信息处理系统，是模仿人脑工作的方式所设计的，其包含了大量的并行分布处理器。通过工程机械的各个系统进行信息的提取，并通过训练样本的学习来确定故障的判决规则，从而实施故障诊断。在故障诊断中应用神经网络能够在发生新故障以后通过自主学习对权值进行不断的调整，从而来提升故障检测的正确率，降低误报、漏报的发生几率。神经网络具有一定的相似归纳、模式匹配以及联想记忆的能力，能够实现征兆与故障间的非线性映射关系。对于多过程、多故障的机械设备、突发性故障以及其他故障，分析故障形成的原因和征兆间的关系，应用神经网络进行解决是非常有效的。
3 机械设备故障智能诊断技术的未来发展
科学技术的发展，信号分析方法也越来越多，工程机械故障诊断技术也开始向智能化、信息化进行发展，未来机械设备故障智能诊断技术的发展具有以下特点：
3.1 融合多传感器数据
以后的工程机械会向自动化、复杂化、大型化进行发展，因此需要对机械进行全方位的维护，就必须对工程机械的状态进行全方面的了解。所以进行故障诊断，可以应用多个传感器从多位置检测，并按照一定的方法对信息进行处理，融合最先进的传感技术，研发更先进的检测仪器与传感器，实现对运行过程中机械的准确、快速的检测，来提高机械故障诊断的准确性和诊断效率。
3.2 混合智能诊断技术
未来工程机械故障具有突发性、多样性的特点，将多种不同的智能技术进行有效的结合形成混合诊断系统，是未来智能故障诊断技术发展的又一明显趋势。
3.3 应用最新的信号处理方法
传统的故障诊断方法很难准确、客观地对未来工程机械运行过程中发生的故障进行有效的诊断，应用最新的信号处理方法，对非线性与非平稳的信号进行分析，具有显著的优势。
3.4 远程故障诊断
对结构复杂的机械进行现场诊断的难度较多，且很多机械都位于工地，流动性强、分散型大，因此故障排除与诊断的难度较多，应用远程监测和故障诊断必将是机械故障智能诊断技术的发展方向。远程故障诊断技术将计算机网络技术与故障诊断技术进行结合，在机械上安装传感器，建立监测点，进行数据采集，为远程故障诊断提供依据。
参考文献
[1]王江萍，宁延平.机械设备故障智能诊断技术水平与发展预测[J].石油机械，2005，33（8）：71-74.
[2]杨光.机械设备故障的智能诊断及预测维修系统的研究[J].科学之友，2011，（30）：41-42.
（作者单位：中铁十二局集团）
关键词：机械设备；智能诊断技术；应用现状；未来发展
科学技术的不断发展，机械设备系统也更加复杂，机械设备的自动化水平得到了提升，在现代工业生产中的影响力也越来越大。相对应的机械设备故障诊断的难度也越来越大，机械设备在运行的过程中发生任何故障都可能给企业与社会造成巨大的经济损失，甚至还可能引发人员伤亡，造成非常恶劣的影响。对机械设备进行检测，对故障进行早期诊断，寻找机械设备出现故障的原因，并采取措施进行解决，能够保障机械设备安全、有效的运行。面对越来越复杂的机械设备，传统的机械设备故障诊断技术的应用受到了一定的限制，智能故障诊断技术在机械设备的故障诊断中的应用越来越广泛。本文对机械故障诊断技术的现状与未来发展趋势进行了如下分析，希望能够促进机械设备故障智能诊断技术更好的应用。
1 机械故障诊断技术现状分析
在机械故障诊断系统研究方面，国外已经取得了较为成熟的成果，且在产品中的应用较为广泛。国内对机械故障诊断技术的研究相对较晚，但是发展较为迅速。近几年我国在机械故障诊断理论与方法的研究方面取得了很大的成就。在实际应用方面，也取得了一定的成就，例如：三一重工研究院，应用地理信息技术、无线通讯技术、卫星定位技术实现了对工程机械远程检测、数据分析、数据采集等。
2 机械设备故障智能诊断方法
2.1 故障树诊断方法
故障树是从最不希望发生的部分进行研究，根据一定的逻辑关系进行逐层细化，对故障形成原因进行推理，找出发生故障的根本原因以及故障的发生几率。将导致故障的原因和故障绘制成图表，能够直观地将系统各种因素、元部件之间的作用关系进行反映。该方法具有诊断快速、方法直观的特点，但是容易受到主观因素的影响，诊断结果对故障树信息的完整性与正确性依赖较大，且不能对预知故障进行诊断。
2.2 故障诊断专家系统
该系统是一种基于知识的人工诊断系统，借助大量的推理方法与专家知识对实际问题进行求解。故障诊断专家系统是一种应用最广泛、研究最多的诊断技术，在很难建立数学模型以及没有精确数学模型的复杂系统中较为实用。该系统存在的主要问题有运行速度缓慢、知识获取困难。应用信号处理技术和传感技术对诊断专家系统进行研发，实现了将现代科学的思维方式和丰富经验的结合，目前是故障诊断技术未来发展的主要方向。
2.3 基于模糊数学的故障诊断
工程机械状态信号的传播途径较为复杂，特征参数与故障之间的关系较为模糊，价值边界条件运行工况存在多变性，因此故障原因与故障征兆之间很难建立精确的对应关系，应用传统的二值逻辑是不适用的，所以选择适用隶属度函数对该症状的倾向性进行描述。基于模糊数学的故障诊断是通过部分症状，借助隶属度函数以及关系矩阵得到故障的原因，表示各种故障的倾向性，从而降低不确定因素给诊断工作增加的难度。但是复杂的诊断系统，建立隶属度函数和正确的模糊规则的难度是很大的，并且会消耗大量的时间。
2.4 基于神经网络的故障诊断
神经网络实际上是一种信息处理系统，是模仿人脑工作的方式所设计的，其包含了大量的并行分布处理器。通过工程机械的各个系统进行信息的提取，并通过训练样本的学习来确定故障的判决规则，从而实施故障诊断。在故障诊断中应用神经网络能够在发生新故障以后通过自主学习对权值进行不断的调整，从而来提升故障检测的正确率，降低误报、漏报的发生几率。神经网络具有一定的相似归纳、模式匹配以及联想记忆的能力，能够实现征兆与故障间的非线性映射关系。对于多过程、多故障的机械设备、突发性故障以及其他故障，分析故障形成的原因和征兆间的关系，应用神经网络进行解决是非常有效的。
3 机械设备故障智能诊断技术的未来发展
科学技术的发展，信号分析方法也越来越多，工程机械故障诊断技术也开始向智能化、信息化进行发展，未来机械设备故障智能诊断技术的发展具有以下特点：
3.1 融合多传感器数据
以后的工程机械会向自动化、复杂化、大型化进行发展，因此需要对机械进行全方位的维护，就必须对工程机械的状态进行全方面的了解。所以进行故障诊断，可以应用多个传感器从多位置检测，并按照一定的方法对信息进行处理，融合最先进的传感技术，研发更先进的检测仪器与传感器，实现对运行过程中机械的准确、快速的检测，来提高机械故障诊断的准确性和诊断效率。
3.2 混合智能诊断技术
未来工程机械故障具有突发性、多样性的特点，将多种不同的智能技术进行有效的结合形成混合诊断系统，是未来智能故障诊断技术发展的又一明显趋势。
3.3 应用最新的信号处理方法
传统的故障诊断方法很难准确、客观地对未来工程机械运行过程中发生的故障进行有效的诊断，应用最新的信号处理方法，对非线性与非平稳的信号进行分析，具有显著的优势。
3.4 远程故障诊断
对结构复杂的机械进行现场诊断的难度较多，且很多机械都位于工地，流动性强、分散型大，因此故障排除与诊断的难度较多，应用远程监测和故障诊断必将是机械故障智能诊断技术的发展方向。远程故障诊断技术将计算机网络技术与故障诊断技术进行结合，在机械上安装传感器，建立监测点，进行数据采集，为远程故障诊断提供依据。
参考文献
[1]王江萍，宁延平.机械设备故障智能诊断技术水平与发展预测[J].石油机械，2005，33（8）：71-74.
[2]杨光.机械设备故障的智能诊断及预测维修系统的研究[J].科学之友，2011，（30）：41-42.
（作者单位：中铁十二局集团）