石大机器维修工程学课件04机械故障诊断学

机械故障诊断学

赵永满MachineryFaultDiagnosis故障诊断的由来“诊断”一词源于生物医学‘欲知其内者，当以观乎其外；

诊于外者，斯以知其内；盖有诸内者，必形诸外’。现代设备诊断经验：火车巡检员敲一敲轮子壳体科学：借助现代化的测试与分析手段是研究识别系统运行状态的科学。是研究系统运行状态的变化在诊断信息中的反映，对机械而言，机械故障诊断学就是识别机器或机组运行状态的科学。

机械故障诊断要求定量地掌握设备的状态，即掌握其性能和强度，了解零件的应力状态、性能的劣化和零部件的损伤等。一、故障诊断的意义

二、故障诊断技术的发展

三、计算机辅助监视诊断系统的主要环节及诊断策略

四、故障诊断与机械系统可靠性及维修性的关系

一、故障诊断的意义故障诊断的意义则是有效地遏制了故障损失和设备维修费用。

减少重大事故的发生

避免再次发生同类事故延长运行周期，降低维修费用

改进设计、制造与维修水平提供有力证据一）故障的含义机械系统偏离正常功能（Malfunction）参数调节或零部件的修复功能失效（Failure）二）故障的类型间歇性故障和永久性故障局部功能失效和整体功能失效故障急剧性故障和渐进性故障突发性故障和渐变性故障失误形成的故障和机器内在原因形成的故障危险性故障和非危险性故障早期故障、随时间变化的故障和随机性故障三）故障诊断的方法离线人工分析诊断、在线和远程监测诊断振动、噪声、温度、压力、声发射和油液监测诊断法、金相分析诊断法等时域、频域诊断法、统计分析法、信息理论分析法、模式识别法、人工神经网络法、专家系统等汽轮机、压缩机、化工机械和液压系统等四）机械系统故障的特点随机性不同时刻的观测数据是不可重复的；表征机器工况状态的特征值是在一定的范围内波动。多层次性故障与原因之间没有一一对应的因果关系五）故障诊断学的研究目的及范畴故障诊断学的定义识别机械设备运行状态的科学最终目的是保证机械系统运行的可靠性，提高设备使用效率和产品质量进行预知维修及科学管理的重要基础研究范畴主要集中于在线诊断工况监视与故障诊断的关系工况监视的任务是判别动态系统是否偏离正常功能，监视各类故障的征兆、发生及发展趋势，预防突发性故障产生。故障诊断的任务是针对系统某个环节存在的故障，就要进一步查明故障原因及其部位。工况检测是故障诊断的基础。1、故障诊断技术的发展历史①第二次世界大战中，认识到这种技术的重要性；②第二次世界大战后，对应技术未发展而发展不快；③60年代后，电子技术、计算机技术发展、1965年FFT方法和对应的数字信号处理和分析技术的发展为设备诊断技术奠定了技术基础。二、故障诊断技术的发展美国：1967年美国国家宇航局（NASN）创立机械故障预防小组MFPG（MachineryFaultpreventiongroup），在航空、航天、军事、核能等尖端部门目前处于领先地位。英国：70年代初成立成立机械保健中心(UK,MechanicalHealthMonitoringCenter）与状态监测协会，在摩擦、磨损、汽车、飞机发动机监测与诊断具有领先地位。日本：70年代起步，在民用工业（钢铁、化工、铁道等）有优势。瑞典SPM公司--轴承监测技术，AGEMA公司--红外热像技术；丹麦B&K公司--振动、噪声监测技术；挪威--船舰诊断技术。中国：1979年第一次办学习班，80年代初开始，目前在石化、冶金、电力等行业应用较好，在其它领域逐步展开。国内：天津大学从1982年起研究齿轮传动、轴承、齿轮箱、切削过程等方面的诊断与监控技术，成果有：设备的智能诊断与预测维修系统设备在线自动报警与保护通用监控系统动态测试与信号分析系统模态分析系统华中理工大学研究开发的汽轮发电机组诊断专家系统、钢丝绳诊断系统西安交大：旋转机械故障诊断RB-20，用于炼油行业国防科大：望远号远洋考察船的在线监控与故障诊断系统哈工大：20万kW汽轮发电机组诊断1、以监测仪表为主体的监测装置：如Bently序列、Philips序列等，由传感器和指示仪表构成，主要用于监测振动。缺点：幅值监测不能动态过程特征；强烈振动前，故障征兆不明显；仪表无分析功能，靠人工经验判断。2、监测仪表配备软硬件装置：由传感器+频谱分析仪构成，具有频谱分析、谱阵图、波特图、轴心轨迹图等功能。缺点：不能自动判断，诊断依赖于领域专家；不能预防突发性故障；大型设备结构复杂，故障与征兆无一一对应关系，难免误诊断。3、计算机辅助监测与诊断系统：由传感器+接口装置+计算机（含人工智能技术）组成。可实时监测和自动诊断，是机械工况监测与故障诊断的主要发展领域。（目前无商品供应，但国内外有这种系统的开发与应用）2、监视诊断技术的现状3、机械故障诊断技术的发展趋势

诊断技术的自动化、智能化水平将进一步提高；故障诊断将向多参数综合发展；故障诊断的速度更快，诊断的准确度将进一步提高；互联网将为故障诊断提供源源不断不断的信息。人工智能在故障诊断应用中的发展：人工智能的研究起源于50年代，开始是以游戏，博弈为对象；60年代前后应用了启发式技术和一般问题，这些系统在知识表达、逻辑推理等基本问题作出了贡献，为专家诊断系统的发展奠定了基础；70年代末起，专家系统开始用于工程领域，推理技术、知识获取、自然语言理解和机器视觉都成为研究的主流，并开始了不确定性推理，非单调推理、定性推理的研究，知识获取及自学习问题，特别引人注目。这时的研究思路是以基于知识为核心，从总体出发，自上而下，反映在诊断策略上，是建立某种故障模型进行求解，其缺点是知识对环境的适应能力差，知识空间庞大，对问题求解带来了困难。85年之后，出现了基于行为的研究思路，即自下而上以对象的实际行为为基础的人工智能。

回顾工程诊断技术的发展，从20世纪60年代开始实现单机监测，70年代形成机组在线监测系统及工艺参数在线监测系统，到80年代出现机械设备故障诊断专家系统，进入90年代在开发新的信号处理技术（如小波分析法等）和把人工神经网络、遗传算法引入诊断方法的同时，机械故障诊断系统正向着工程化的方向发展，专家们愈来愈重视机械故障诊断的工程性，把故障诊断和工程控制结合起来，形成了状态监测——故障诊断—工程控制——科学管理综合连接的机械设备故障诊断工程，它包括了机械设备的监测诊断管理维修和生产工艺的最优控制。机械设备故障诊断工程概念图解机械设备故障诊断工程生产工艺状态检测及故障诊断机械设备状态监测及故障诊断机械设备故障预报及停车控制机械设备合理维修的计划控制机械设备的科学管理及备件的计划控制新产品试制的科学控制提高生产率的安全控制保证产品质量的反馈控制技术诊断应用的动向

技术诊断从设备的故障诊断发展到产品的质量检验和结构损伤或完好程度的鉴定。在工艺过程的诊断和控制中，在国内已广泛地开展了机械加工工艺质量的监视、诊断和控制，对带钢冷轧质量的振动监测，对热处理工艺过程，炼钢工艺过程和化工工艺过程的诊断；发展到对控制系统、电网输配等能源系统的故障诊断。诊断理论的发展动向

诊断技术是根据设备运行过程中发生的各种各样的信息（一次信息）来识别和进行诊断的，或者对结构、零件和部件进行激励使之产生各种不同的信息（二次信息）来诊断其损伤。由于信息的多样性，诊断技术的理论基础非常广泛，已经应用到自然科学的各个学科。涉及最多的学科有高等数学和现代数学各个分支，电子计算机计算方法，物理学中的热学、光学和声合一力学以及化学等。这些数学、物理、力学和化学等等的方法为我们对设备、工艺过程和生产系统的正确诊断提供了各方面的信息，为由局部推测整体、由现象判断本质和由当前预见未来建立了可靠的依据。诊断装置的发展动向

诊断装置分为便携式简易诊断和在线检测精密诊断两大类别。

便携式监测和诊断工具在线监测系统长期性监测系统周期性监测系统随时性监测系统

智能化（如专家系统）主要研究方向

故障结构的分析、老化机理的研究，研究同设备的异常和老化有关的故障机理。监测传感器的开发，从此得到对应于被测设备的合适的状态量。诊断装置的改进，包括简易诊断的系统、联机监视系统。对诊断方法的知识工程学的利用，应用知识工程学的知识信息处理，研究开发诊断的知识化。诊断必须依靠故障原因的检索、未来的预测和预知等人类的思考，并加以知识化。

故障诊断基本内容：

①设备运行状态的监测--利用监测信息，判断是否正常？发现故障苗头；②设备运行状态的趋势预报--利用运行状态的发展趋势，预知设备的劣化速度，为生产安排、维修计划做准备。③故障类型、程度、部位和原因的确定--为诊断决策提供依据。包括：机械故障物理、诊断数学和检测技术等三方面的内容故障机理：又称失效理论，是研究机器元件、部件失效机理，即失去功能的物理化学过程和失效模式。诊断数学：是研究诊断信息的选择、采集、处理和判断的数学原理与方法。检测诊断技术：是诊断理论与方法的一种工程实现，包括检测仪器的研制、无损检测技术、寿命估计与预报技术和诊断系统等。设备故障诊断技术与各学科间的关系设备故障诊断学科自动控制学系统识别理论学数值计算学数理统计学信息论模糊数学灰色系统理论非线性科学相似理论现代数学硬件信号处理人工智能软件计算机科学设计制造运行维护机械学设备管理学测试技术与仪表学声学振动力学热学光学电学铁谱技术传感器原理及应用科学摩擦学油样分析光谱技术其它分析技术三、计算机辅助监视诊断系统的主要环节及诊断策略

诊断决策机器参数传感器和监测系统信号处理分析单元状态识别性能低下劣化初期故障状态良好状态效率评价调整参数改变结构故障诊断确定故障的类型，性质、程度和部位，查找故障原因可靠性分析寿命估计设备维修制度有效度分析预警监视参数控制停机整治延长使用设备更新信号采集信号处理状态监测故障诊断提取特征信息对比参数

故障诊断内容和实施过程

诊断信号的采集/获取诊断信息的获取方法：振动测定、噪声测定、温度测定、压力测定等。信号检测——传感器、采样与予处理、A/D、数字信号予处理。特征信号分析/提取1)时域分析法2)频域分析法3)时频分析法4)波形结构分析法等状态识别及趋势分析以模式识别为理论基础：1)统计模式识别2)结构模式识别基于模糊数学的模糊诊断；基于灰色理论的灰色诊断

1.诊断信号的采集/获取机械振动振动传感器放大器采集仪计算机信号处理齿轮正常工作时当齿轮出现故障时2.特征信号分析/提取3.状态识别及趋势分析能够反映故障状态的特征参数和信息进行识别，利用专家的知识和经验诊断出机械存在的故障类型、故障部位、故障程度和故障产生的原因。思考题：诊断技术的工程应用输油管道泄漏点信号的分析X1X2MachineryFaultDiagnosis四、故障诊断与机械系统可靠性及维修性的关系

1.机器设备可靠性与故障诊断的关系2.设备维修制度的改革①事后维修制度--POM(PostmortemMaintenance)早期维修制度。特点：不坏不修，应用于小型设备。②预防维修制度--PM（PreventiveMaintenance）又称以时间为基础的维修制度TBM（TimeBasedMaintenance）或计划维修制度。特点：静态维修制度。当设备到了计划规定的台小时，或吨公里进行强制维修，大多数工交企业仍采用。③预知维修制度--PRM（PredictiveMaintenance）