设备故障诊断的发展概况

设备故障诊断的发展概况摘要：设备故障诊断是指设备在运行中或者在基本不解体设备的情况下，对设备故障的性质、原因、部位、程度等进行识别诊断，并提供维修维护措施。设备故障诊断技术的产生和发展是企业实际需要的结果，主要是设备的安全性、维修成本的压力。对于设备故障诊断来说，主要状态参数有功能参数、损伤参数、环境参数和开关量等。在故障诊断学领域中，将那些对故障反应灵敏、稳定可靠的物理量称之为故障特征参数（或称故障特征量值）。目前，诊断技术根据不同的信号类型，分为振声诊断、温度诊断、油液分析和光谱分析等。随着人工智能的发展，诊断自动化，智能化的要求逐渐变为现实，也是现在研究的重点。设备智能诊断技术是一门交叉性很强的学科，不少领域的技术都可在其中得以应用，加强这些方面的理论研究具有重要的意义关键词：故障诊断、设备状态、参数测量、智能诊断、展望一、设备故障诊断概述设备故障诊断是指设备在运行中或者在基本不解体设备的情况下，对设备故障的性质、原因、部位、程度等进行识别诊断，并提供维修维护措施。设备故障诊断分为简易诊断和精密诊断两个层次：简易诊断：即设备的“健康检查”。具体实施时，往往是监测设备的某一个特征量值和它的劣化趋势，根据量值的范围判断设备是正常还是异常以及故障的严重程度，并对设备进行定期或连续监测，可以得到一些有规律的东西，借此进行预测、预报。其作用是监测和保护，目的是对设备的状态做出迅速而有效的定性的概括和评价。简易诊断一般由设备的操作者或点检员来实施，所用的仪器简单、便携、操作简易，其判断标准也很简单、故障诊断迅速、有效、因而诊断费用也低。它是由点检和监视两种方式来完成的。精密诊断：是在简易诊断基础上更深层次的诊断，通常需要更多的信息。目的是定量的判断故障的性质、原因、部位、程度以及故障的发展趋势等，并提供设备检修或治理的决策。精密诊断由专业诊断技术人员来实施，所用的仪器、操作、判断过程都比较复杂和比较精密。因而诊断费用较高。近几年以来，由于科技的高速发展，各种高精度多功能的便携式数据采集器广泛的应用于现场的简易振动诊断。在现场也可以同时进行频谱分析、有的还能作细化谱、相位测量、波形观察等，已不仅仅是满足于对设备的状态做出正常与否的概括和评价了。设备故障诊断技术实际上包含运行中的设备状态监测和故障诊断两个部分内容，这两者既有密切联系又有区别。状态监测：即对运行中的设备，不断获取其在运行中或相对于静态条件下的状态信息---它包括采用各种检测、监视、分析和判断等方法，及时报告设备当前状况参数并进行显示、纪录、异常状态报警。所以说，它是故障诊断的基础。故障诊断：即对运行中的设备，通过状态监测所得到的信息，并结合设备的历史状况，应用专家的知识和经验进行分析、判断，以确定故障的性质、类别、程度、原因、部位和发展趋势以及预测设备的剩余寿命，为指导设备运行、备品备件管理和按状态维修（状态维修）提供技术基础，以及进一步提出对设备的改造、设计、制造、运行方式等方面的建议。也就是说设备状态监测又是设备预知维修的基础。设备故障诊断技术是一门了解和掌握设备在使用过程中的工作状态，确定其整体和局部是否正常，早期发现设备的故障及其产生原因,能够预报故障发展趋势的技术。它一直与设备维修紧密联系，与维修发展阶段对应经历了事后维修阶段、预防维修阶段、状态监测阶段和的智能管理阶段。由于它具有保障生产正常运行、防止突发事故、节约维修成本等显著特点，在现代化大生产中发挥着重要作用，越来越受到人们普遍重视。人们投人大量精力进行研究，设备故障诊断技术取得了很大的进展探索出一系列新的理论方法与技术应用于实际，增加了对设备故障判断的效率，奠定了对设备实施故障诊断分析与修复的坚实基础，产生了明显的经济效益和社会效益。二、设备故障诊断的作用和意义设备故障诊断技术产生、发展并被广泛应用的原因来自三个方面，即：流程工业生产的现实需要，故障诊断理论、测试技术和仪器的发展完善以及国家相关的政策。首先，设备故障诊断技术的产生和发展是企业实际需要的结果，主要是设备的安全性、维修成本的压力。20世纪60年代以来，随着电子技术和计算机技术的快速发展，工业生产越来越现代化。设备和生产朝着大型化、高速化、自动化、连续化、智能化、环保化等方向发展。一方面设备更加精密复杂，许多故障很难靠人的感官发现，而且有些设备精密复杂，不允许随便解体检查；另一方面设备突发性事故造成的损失越来越大；三是设备的维修成本占总的生产成本越来越大。所以追求设备的高可靠性和最合理的维修方式是企业设备工程管理的焦点。其次，从技术背景方面看，20世纪60年代是计算机技术、电子测量技术和信号处理技术飞速发展的年代，FFT算法语言的出现，把信号处理分析技术从硬件到软件，推向了全新的高度。此外可靠性工程、零部件失效机理的研究等，都为设备状态监测和故障诊断技术的产生和发展创造了有利条件。20世纪70年代以后，设备状态监测和故障诊断技术在发达国家得到了快速推广和发展，特别是美国、英国、日本、德国等国家。我国从80年代初期开始引进并应用设备诊断技术，20年来,此项技术在中国各个行业得到了快速应用和发展，也受到我国政府的重视。经过多年发展，设备故障诊断技术已成为现代化管理的技术基础。当前我国的设备维修体制，已开始从早期的事后维修和长期的按计划维修体制，过渡到现代的、具有预知性的状态维修阶段。在企业推广设备故障诊断技术，可以达到以下目的和作用：（1）保障设备安全运行，防止突发事故；（2）保证设备工作精度，提高产品质量；（3）实施预防维修与按状态维修，节约维修费用；（4）避免因设备事故造成的环境损坏和其它危害；（5）给企业带来较大的间接经济效益。企业开展设备故障诊断的最终目的是：服从和服务于生产经营大局，提高对设备状态、劣化趋势的认知和控制能力；提高设备的作业率、延长设备的使用寿命，降低设备全寿命周期费用；为保证设备处于最佳状态而对设备的设计和制造进行改进。三、描述设备状态的参数及其测量方法描述设备状态的参数很多，对于设备故障诊断来说，主要有功能参数、损伤参数、环境参数和开关量等。在故障诊断学领域中，将那些对故障反应灵敏、稳定可靠的物理量称之为故障特征参数（或称故障特征量值）。（见下页表）设备状态信息的获得有很多种方法，其中振动监测和诊断技术是目前较普遍采用的方法之一。设备内部发生异常时，一般都会伴随着出现异常振动、声音和设备性能的变化。而振动信号中含有丰富的信息，很多设备故障都能以振动状态的异常反映出来。通过对设备振动信息的测量和分析，往往可以不停机或不解体设备就可以对设备劣化的部位和故障的性质做出判断。由于振动测试的理论、技术和仪器都比较成熟，因而在企业中得到了广泛的应用，并且产生了大量的经济效益和社会效益。所以利用振动信号监测和诊断的设备故障已成为当前各种监测技术中的主要方法。状态参数分类描述测量方法功能参数生产能力、能耗、工艺参数（电、磁）…输出功率、效率、能耗…损伤参数承载件裂纹及扩展参数、接触运动副的磨损参数、腐蚀环境的腐蚀参数…目测、光学、射线、超声、磁粉、渗透、电涡流、声发射…环境参数振动参数感官、机械式测量、非电量测量、光学振动测量…噪声参数感官（耳朵）、声强、声压、声功率…温度参数热电偶、热电阻、红外、光纤检测…油污染参数污染度、磁性磨屑、铁谱、光谱…排气成分参数CO浓度、HC浓度、NOx浓度…开关参数开关量、继电器动作信号等记录四、设备智能诊断技术的研究识别设备的状态为正常或异常，这是状态监测的功能判断为异常后再进行原因分析，这才是诊断的实质。目前，诊断技术根据不同的信号类型，分为振声诊断、温度诊断、油液分析和光谱分析等。随着人工智能的发展，诊断自动化，智能化的要求逐渐变为现实，也是现在研究的重点。其中基于知识的专家系统（简称专家系统）的研究起步最早，目前在诊断中已有成功的应用。信号分析和处理方法的研究是设备诊断技术的核心之一，也是理论研究的热点之一，它实际上就是诊断技术中的特征因子敏感因子提取技术传感器拾取的信号，称为原始信号，一部分可直接利用，如温度、位移等但大部分不可直接利用，如振动虽然经过放大，由于含有噪声，一般从单个波形上反映不了问题，必须利用信号分析与处理技术，把信号转化在不同的域内进行分析，才能得到更能敏感反映机器状态的特征因子滤波技术和频谱分析技术是传统的信号处理方法近年来出现的数字滤波技术、自适应技术、小波分析技术等极大丰富了信号处理技术的内容以频谱分析技术为例，有FFT分析、倒谱分析、短时Fourier分析和Wigner分布等，在传统的工程中占有非常重要的地位变换和倒谱分析对平稳信号的分析非常有效为了对工程中广泛存在的非平稳信号进行分析，引人了短时Fourier变换和Wigner分布，但二者对非平稳信号的分析能力不理想近年来出现的小波分析技术为此提供了强有力的支持它不仅适合分析平稳信号，而且适合分析非平稳信号从根本上讲，小波分析将有望取代传统的Fourier分析技术另外，近年来发展起来的分形几何技术，也为信号处理提供了崭新的手段阴模糊技术的应用也丰富了信号处理的内容一叨由于特征因子提取的重要性，信号处理中每一种新技术在设备诊断中的应用，都是对诊断技术的一次重大变革设备智能诊断技术是一门交叉性很强的学科，不少领域的技术都可在其中得以应用，加强这些方面的理论研究具有重要的意义，应当注意以下几点：（1）进一步开展智能诊断理论和技术的研究，充分应用各种当代前沿科学的研究成果,推动该项技术的发展，使故障诊断技术获得生机和活力，模糊诊断、专家系统、神经网络等仍将是今后发展方向；（2）诊断系统将由集中式向分布式发展，系统的硬件设计、生产应标准化和专业化、软件设计应规范化和模块化，以缩短系统的开发周期并提高诊断系统的可靠性,是今后长期努力的方向；（3）诊断技术的发展应促进传统的设备定期维修方式向更科学的状态维修方式过渡，为此应开展对设备的综合诊断，除振动诊断外，应进行工况参数的诊断，必要时，采用多种诊断手段，如铁谱技术、红外技术、声发射技术、无损探伤技术等，以提高诊断正确性；（4）网络化是今后发展方向，利用各种通讯手段将故障诊断系统与数据采集系统结合起来组成网络，有利于对机组的管理，减少设备投资，提高系统利用率，必要时可与企业的局域网系统相联结，将有助于促进企业管理现代化。五、设备故障诊断存在的问题和未来展望虽然设备故障诊断技术得到很大发展，但是至今为止未形成一套完整的理论体系和有效的诊断技术。绝大多数技术都是针对特定的故障、特定的设备来研究，目前设备故障诊断的研究都是根据故障的种类、特定的设备、特定的层次建立自己的设备故障诊断技术。这些理论和方法在实际中广泛应用的较少，即使在实际得到应用也没有一个完善的评价体系对其效果做出合理的评价。目前,设备故障诊断技术是一个开放性课题，有必要建立一套完整的理论方法体系来指导设备故障诊断技术的研究。目前存在的具体问题有（1）模糊理论、神经网络、小波分析、智能方法等研究热点主要停留在理论研究上,实际应用较少；（2）搭建的故障诊断操作平台繁琐且可操作性差。应用在实际生产中既不便操作,也不便管理；（3）许多设备故障诊断技术主要注重故障的诊断而没有考虑设备故障的修复,为后面的修复工作带来不便；（4）企业对设备故障诊断的重视不够,追求短期效益,成熟的诊断技术应用于生产实际的较少。随着传感器技术、数据处理技术、人工智能技术、无线通信技术等相关技术的发展，设备故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化,诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化。成熟的技术将大量运用到国民经济建设和国防建设中，促进国家和军队的现代化建设。从目前的研究资料来看，今后设备故障诊断技术的发展方向可归纳如下（1）故障树分析法具有图文兼备、表达清晰、简明直观、可读性好等特点,在实际运用中效果明显。将模糊理论和灰色系统黑匣子引人故障树分析法，进一步分析故障发生的根本原因及概率，增强故障树分析法的指导性，使故障树分析法更加具有发展潜力。（2）基于复合知识库的专家系统故障诊断方法把传统的专家经验与现代计算机数据管理巧妙结合，在许多领域有着广泛的应用。如何进一步提高专家系统的稳定性与可靠性、诊断精度与速度、专家知识的丰富程度和专家知识水平,把人工神经网络与专家系统相结合、将神经网络的自学习机制引人专家系统,提高专家系统的判断准确性,是今后研究的重点。（3）将模糊理论、神经网络、小波分析方法等有机结合起来,把最新传感技术、最新信号处理方法、多元传感器信息等与设备故障诊断与检测相融合,运用现代线形和非线性理论和智能方法,引人医学等相关学科的诊断思想,必将提高设备故障识别的准确性,是一个重要的发展方向。（4）复杂设备的设计、制造、安装、使用以及维护等各个环节密不可分。进行设备故障诊断,必须考虑设备的结构特点、制造材料、故障检测的信号传输和处理等因素,把设备故障的检测、传输、诊断与修复融为一体,为快速修