机械故障诊断技术

机械故障诊断技术 1.概述 对设备的故障诊断，实际上自有工业生产以来就己存在。早期人们依据对设备的触摸，对声音、振动等状态特征的感受，凭着工匠的经验，可以判断某些故障的存在，并提出修复的措施。然而，随着现代化大生产的发展和科学技术的进步，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，单单只凭借一些感官和经验来判断机械故障的存在与否，已经不切实际。同时，现代化的机械由于许许多多无法避免的因素的影响，一旦出现故障，就有可能降低或失去其预定的功能，甚至造成严重的以至灾难性的事故。1985年大同电厂2号机组联轴节螺栓断裂，1988年秦岭电厂5号机组主轴断裂，这两次事故的损失各达一个亿，严重影响华北和西北电网的正常运行;据国内十一家大化肥生产厂提供的不完全资料表明，1976年到1985年十年间由于化肥五大机组事故停车而造成的直接经济损失高达四亿七千五百万元。诸如此类事故在国外亦屡屡发生。例如，1986年4月前苏联切尔诺贝利核电站I号机组发生严重振动而造成核泄漏，致使2000多人死亡，直接经济损失达30亿美元;英国CEGB公司下属的55万千瓦和60万千瓦发电机组因故障引起的停车，每年的发电损失达750万英镑。这些重大事故不仅造成了巨大的经济损失，同时也制约了工业生产水平的提高和发 展。因此，如何避免和预防机器设备出现故障，杜绝重大事故的发生，已成为人们越 来越关心和重视的问题。据有关资料介绍，应用故障诊断技术可以使事故发生率减少 75,，降低设备维修费用的25,一50,。因此，各个国家都在致力于这方面的研究，使其能够及时发现或检测到设备的故障，于是机械设备的状态监测和故障诊断技术应运而生了。时至今日，随着科学技术的发展，机械设备日趋复杂与精密，故障的危害性及故障诊断的难度增大了。设备结 构日趋复杂，系统的非线性更强，系统故障导致的外部特征更为复杂，基于线性分析 的诊断技术一般难于解决大型、复杂设备的诊断问题。因此，在强干扰、多特征、多 故障的条件下，诊断中许多不确定的问题已成为诊断难点。 2.机械故障诊断研究的主要内容 故障诊断是研究设备运行状态信息的变化，进而识别设备运行状态的科学。其主要研究内容为: (1)故障机理研究 这是故障诊断的客观依据。设备的异常或故障是在设备运行中通过其状态信号(如振动、噪声等)变化反映出来的。由于诊断是在设备不停机的情况下进行的，因此必然以状态信号为依据。 (2)状态监测 主要是测取与设备运行有关的状态信号。状态信号是故障信息的唯一载体，也是诊断的唯一依据。因此在状态监测中及时、准确地获取状态信号是十分重要的。状态信号的获取主要是依靠传感器或其它检测手段进行故障信号的检测。检测过程包括:信号测取，中间变换和数据采集。数据是诊断的基础，能否采集到足够长的客观反映设备运行状态的信息，是诊断成败的关键。 (3)特征提取 特征提取就是从状态信号中提取与设备故障有关的特征信息。设备总是运行在噪声、电磁干扰等环境中，因此决定状态向量的因素并不止故障向量一个，故障信息将混杂在大量干扰信号中。为了消除或抑制外界和内部干扰，必须采取信号处理技术，突出有用信号。 (4)故障诊断 又叫故障分离或状态分析。就是根据所提取的特征判别状态有无异常，并根据此信息和其它补充测试的辅助信息寻求故障源。 (5)规划决策 根据设备故障特征状态，预测故障发展趋势，并根据故障性质和趋势，作出决策，干预其工作过程(包括控制、调整、维修等)。 3.状态监测与故障诊断的特点 在状态监测与故障诊断过程中，频繁的采集数据，并借助已有的诊断方法来进行分析，比较与判断的工作将是十分繁重的，必须依靠一定的监测与诊断工作和手段，即需要有相应的计算机化的自动监测与诊断装置或系统。状态监测与故障诊断尽管对故障生产机器设备的安全正常运行具有极为重要的作用， 但一般来说开展状态监测与故障诊断工作并不产生直接的经济效益，现代状态监测与故障诊断具有以下特点: 一、经济性。根据生产中机械设备的具体情况，在保证满足监测与诊断要求的前提下，应能够尽可能的节约投资。 二、可靠性。监测与诊断系统的主要目的是要保障生产机械设备的工作可靠性，因此其自身应首先具有更高的可靠性。 三、实用性。首先是监测与诊断系统应具有的实用的功能，其次是系统硬件配置与软件操作性能应从用户角度出发，尽可能方便、实用。 四、有效性。应保证分析、诊断结果的有效性，在被监测机械设备出现故障之前能够起到预防作用，而当设备发生故障时，能及时给出正确的判断。 五、可扩展性。根据电子技术发展迅速，软件升级换代周期短的特点，监测与诊断系统应具有可扩展和自开发性能，保证技术发展的连贯性和一致性。 而近年来，信号与信息处理是在对于状态监测与故障诊断的发展中应用最为广泛的学科之一。传统的信号处理是基于线性、高斯性和平稳性的假定基础之上发展起来的。现代信号处理则以非线性、非高斯性和非平稳性信号作为分析和处理的对象。其中，对非平稳信号的发展尤为迅速。围绕着非平稳信号的分析和处理发展起来了一系列的新理论，提出了许多新方法，如时频联合分析方法，包括短时傅里叶变换、小波变换、分数阶傅里叶变换、Hilbert-Huang变换及二次时频分布等，极大的促进了信号处理领域的发展，同时也推动了与信号处理相关的其他如机械、冶金、航天、医疗、土木、物理等领域的发展。