關于機械故障智能診斷的研究報告

　　隨著工業生產與科學技術的發展，現代機械設備發展的一個明顯趨勢是向大型化、高速化、連續化和自動化方向發展，結構越來越復雜，自動化水平亦相應提高，生產效率也越來越高。但設備故障會影響整個系統的運行，設備故障造成一定的后果。智能診斷在機械故障診斷中發揮著重要作用，智能診斷技術的意義重大，它可以在一定程度上降低機械故障造成的經濟損失，同時還可以降低重大事故的發生率，提高社會安全生產效率。

　　1 機械故障概述

　　1.1 故障概念及故障機理

　　機械故障是機械運轉過程中常見的問題，故障的確切定義為設備在運行中，由于某種因素而導致規定功能喪失的現象。故障實際包含兩層含義，其一是當機械系統的工作條件不正常而產生的機械系統功能偏離正常狀態，但這種功能偏離可通過調整參數或者修復零部件而恢復，這通常稱之為故障;其二是系統連續偏離正常功能，而且偏離程度在不斷加劇，機械功能得不到保證，這種狀態被稱之為失效。機械故障按性質和形成原因可分為人為故障和自然故障;按故障發生的時間歷程可分為突發性故障和漸進性故障;按故障的維持時間可分為間斷性故障和持續性故障。

　　機械故障機理其實就是揭示機械故障形成原因和發展規律的，機械故障的發生和發展不僅受到內部設備元件的作用，而且受到外部環境的影響，所以將機械故障的發生與發展歸結為內在因素和外部條件共同作用的結果。機械故障的內在因素主要磨損、疲勞斷裂、腐蝕和氣蝕等，而常見的磨損有磨料磨損、粘著磨損、疲勞磨損、微動磨損以及腐蝕磨損;常見的腐蝕有化學腐蝕、電化學腐蝕及應力腐蝕;外部條件主要包含氣候狀況、生物介質的作用、操作人員狀況、載荷狀況以及維護和管理水平。

　　1.2 故障診斷及智能故障診斷

　　故障診斷是指在一定工作環境中查明導致系統某種功能失調的原因或性質，判斷劣化狀態發生的具體部位或部件，以及預測狀態劣化的發展趨勢等。其意義在于通過各種監測手段，判斷機械設備的運行狀態是否正常;假如機械設備出現異常，則通過分析，判斷故障原因，這樣可以及時地維修;或者在故障尚未發生之前，預報可能發生的故障，以便提前采取措施，避免發生重大安全事故。

　　智能診斷是通過模擬人腦的機能來處理各類模糊信息，這樣可以有效地獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息，從而成功地識別和預測診斷對象的狀態，最后系統再根據診斷的誤差自動修正，并具備自動獲取知識的能力。智能診斷技術的核心是人工智能，它是計算機技術和故障診斷技術結合的產物。智能診斷技術的主要特點體現在以下幾個方面：第一，智能診斷是一個開放的系統，系統的能力在使用的過程中和同環境進行信息交互的過程中不斷提升;第二，智能診斷系統是由計算機硬件和軟件共同組成，該系統擁有確定的運算程序，同時還可以診斷需要搜索和利用專家知識和經驗實現故障診斷;第三，智能診斷系統是一個人工智能系統，它功能的實現依靠機械的硬件和軟件設備，該系統可以實現多故障、多過程、突發性故障的快速診斷。

　　2 智能故障診斷設計及實現

　　2.1 智能診斷設計

　　為了保證機械設備的正常和高效運轉，創造更大的經濟效益和避免發生嚴重的安全事故，智能診斷系統順勢而生，并在機械設備故障診斷和維護中得到了廣泛地應用。智能故障診斷系統是一個主要針對旋轉機械故障診斷的一個功能強大的故障診斷系統，為了保證智能診斷系統更好地發揮其功能，就應該注重該系統的整體設計。在系統設計時為建筑結構故障診斷建立了一個接口，這對日后系統功能擴充非常有利。智能診斷系統設計要采用可持續性發展的理念，智能診斷系統中包含了多個子系統，其中包含了針對轉子及電動機而建立的獨立診斷系統，這些模塊之間具有一定的獨立性，可以進行獨立的診斷。然而，診斷子系統也可以進行集成，比如說轉子診斷模塊，子系統集成后可以得到更加準確的診斷結果。系統設計過程中，還要注重知識庫管理系統的設計，該系統具有重要的作用，它使得整個系統在使用的過程當中不斷的得到改進與完善。

　　整個智能診斷系統的設計工具是Visual Basic 6.0，它擁有良好的人機對話環境和動態圖界面。神經網絡故障診斷模塊采用了Matlba工具箱進行識別和計算，通過識別和計算可以準確的得出診斷所需的各個節點值，只有這樣才能進一步進行旋轉機械轉子故障診斷。智能診斷系統設計將整個系統分為了幾個子模塊，包括電動機的故障模塊、旋轉機械類故障診斷模塊、往復機械故障診斷模以及軸承等的故障診斷模塊。

　　2.2 故障診斷的實現

　　機械故障診斷的方法有很多，在故障診斷過程中要根據診斷時間、診斷地點、診斷對象、診斷人員及診斷設備選擇合適的診斷方法。常見的故障診斷方法有離線人工分析診斷和在線計算機輔助診斷，這是根據診斷環境劃分的;根據設備狀態信號的物理特征可以將故障診斷分為振動診斷、聲學診斷、溫度診斷、污染物診斷、光學診斷、強度診斷以及壓力診斷等;按診斷的原理可以將診斷方法分為統計識別法、時域分析法、模式識別法等。這些診斷方法都是實現機械故障診斷的重要保障。

　　人工智能和計算智能診斷是兩個具有代表性的故障診斷系統，人工智能系統是一種基于符號計算的故障診斷專家系統，這個系統中知識是按照一定的規則用特定的描述符號加以表示、存儲和處理。在知識獲取過程中，對事件型知識或從領域專家獲取的功能型知識加以描述;計算智能診斷系統是一種基于數值計算的神經網絡故障診斷系統。在故障診斷中，該系統通過診斷推理實現故障診斷，而診斷推理被理解為根據特定的映射關系，由故障征兆域到故障原因域的計算過程，對于復雜的機械系統來說，這種映射關系并不是簡單的線性關系，最終通過技術征兆數據輸出故障原因。總之，機械故障診斷的實現不僅要依靠科學的診斷方法，同時還需要根據實際診斷情況選擇適合的診斷方法，只有這樣才能得到最準確的診斷結果。

　　結語

　　總而言之，機械設備在社會生產中的作用是巨大的，只是機械故障對其作用的發揮產生了很大的限制，并且還帶來了一定的安全隱患。因此，要從根本上重視機械故障診斷，雖然智能診斷在機械故障診斷中發揮了很大的作用，但是還有進一步加強對智能診斷的研究，爭取研究出能發揮更有效診斷作用的診斷系統和方法，為提高社會安全生產效率做出貢獻。

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