非线性理论对复杂机械的故障诊断与预测

精品文档-下载后可编辑非线性理论对复杂机械的故障诊断与预测【摘要】随着生产力的发展以及机械设备的日趋于集成化、复杂化。如果能对复杂机械做出准确的故障诊断，有利于生产效率的提高，那么将非线性理论与机械故障诊断技术结合起来，理论结合实际，能将机械故障诊断提升到更高的层次，其应用意义非常重大。

【关键词】机械故障诊断；分形理论；混沌理论

一、机械的故障诊断的现状、趋势及诊断的理论方法

所谓的机械故障诊断就是当机械在一定环境下工作时，通过获取机械系统运行产生的信号来诊断机械系统是否异常，并找出异常原因和部位以及对系统状态预测的一门技术。现在的工业科学技术越来越发达，生产所需要的设备也越来越复杂化、巨大化，各零件之间关系也越来越紧密，那么如果在生产中机械系统发生了故障，那么对于工厂、企业的损失将是不言而喻的。所以机械故障诊断这门技术越来越受到广泛的关注，并将其与理论结合，运用于实际生产中。

二、非线性问题与复杂机械故障的关系

在当今复杂的机械系统中，包含着许多个子系统，除了各个子系统结构功能不一样外，它们之间还存在着非常繁杂的不确定性关系。所以，在复杂的机械系统故障中就存在着许多非线性的问题。由于复杂机械故障有着不确定性、未知性、和模糊性等，这就给我们对复杂机械故障的诊断带来的很大的难题。不过随着非线性理论的发展，作为非线性重要理论基础的分形与混沌理论，对于机械故障出现的复杂现象起到了很大的帮助作用。分形理论非线性科学的前沿和重要分支，既有着自相似性又有着无标度性等特征，大大简化了机械故障诊断的问题。而混沌理论是一种既有质性思考和量化分析的理论方法，对于系统的无法描述的不确定问题有着很好的解决依据。

三、非线性理论在复杂机械故障诊断预测的应用

（1）混沌理论在复杂机械故障诊断中的应用。机械系统具有高度的复杂性和非线性，那么在复杂机械故障的诊断中，通过对非线性系统的分析，从理论上得出非线性复杂机械存在混沌的原因，并构造出相应的相空间维数和特征参数的计算方法，了解混沌系统中分维数、李雅普洛夫指数、柯氏熵等特征参数的意义，并将其量化，从而对机械系统做出识别，判断是否出现故障。（2）利用分形理论在机械故障诊断中的应用。利用分形理论，从复杂机械系统为出发点，探究复杂机械系统在运行中其分形参数变化对故障产生的敏感性，从而可以建立出系统阶段上的基于分形理论诊断的一般研究方法，并把它推广到滑动轴承和大型矿用汽车发动机的故障诊断中来。（3）对复杂机械状态最大可预测时间的应用。根据复杂机械的行为状态，先判断出复杂机械系统状态进行短期预测是可行的。然后利用混沌理论的得出了复杂系统状态的预测思想。（4）利用混沌理论对复杂机械运行状态预测的应用。将混沌理论的主要思想加入到复杂机械系统状态预测过程中，研究并且跟踪在线复杂机械系统的状态数据，结合传统的非线性时间序列预测模型，基于混沌理论的相空间重构，推出复杂机械的动力系统的非线性预测模型。

四、非线性理论在复杂机械故障诊断研究的意义

（1）能较好的预测机械故障，防止因机械故障而产生的机械事故发生，从而保证了人员以及财产的安全。（2）能够加快对机械设备维修诊断制度的改善，强大的非线性理论在机械故障诊断中的运用，大大的提高了人们对预知维修的认识，加快了由预防维修向预知维修的转化，防止过多的剩余维修和失修，减少复杂机械设备的损失，推进了机械故障诊断技术的发展和成熟，在原有的维修制度基础上进行了推广和应用。（3）能够给制造产业带来更高的经济效益，将非线性理论运用到复杂机械故障诊断中，可以更好的预知和预测机械系统运行状态，能有效的避免故障的发生，使机械部件的寿命得到最大化的发挥，使利用率最高，增加了维修的时间，降低了维修的费用，从而在降低成本的同时，提高了生产效率，从而带来经济效益的提高。

将非线性理论与复杂的机械故障诊断结合来考虑，这样不仅考虑到了各层次的子系统之间的功能上、结构上的差异，同时又重视了各子系统之间的复杂的耦合联系以及它们自己一切不确定性引起的复杂性问题。使人类能运用非线性理论来解决机械故障的实际问题，从而为今后复杂机械故障诊断带来了质的飞跃。

参考文献

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