机电维修的故障诊断技术探析

机电维修的故障诊断技术探析

王广林

滕州市东方钢帘线有限公司，山东滕州277800

摘要：在机电设备领域上，分析了以往设备故障诊断技术的特点，总结了目前诊断技术的发展前沿。本文首先对传统故障诊断技术进行了介绍，随后详细分析了应用现代智能控制核心算法的故障诊断技术的特点和优势，最后表明了未来故障诊断技术的发展方向，即是在采用智能容错控制技术的同时利用局域网技术将设备、传感器和计算机联系在一起，通过人工智能算法优化信号的处理和分析，从而得到正确的决策诊断。

关键词：机电设备；故障诊断技术；常用方法；新技术

前言：近几年来，我国机械制造业随着经济的快速发展也呈现出迅速发展的趋势，科学技术的进步不断突破传统的生产方式，同时也对机电一体化设备的运行稳定性提出更高要求。当随着工业与科学技术的迅猛发展，机电一体化设备朝着自动化与高速化方向发展，但是当前我国机电一体化设备运行方面还仍然存在着许多问题，例如故障原因不清楚，维修不及时等。

1机电一体化设备常见故障分析

首先，通信传输故障。现阶段，调度功能受限是引起通信传输故障的主要原因，机电一体化设备传输系统在运行过程中依旧会出现故障，经常会出现破损情况，不仅减少设备的使用寿命，而且电力行业的发展也有着负面的影响。因此，为了防止机电一体化设备传输系统故障问题，必须做好电网调度绝缘线的管理与监督工作，一旦出现故障或者其他问题，及时采取针对性措施。为了保证机电一体化设备传输系统可以安全与稳定的使用，必须要明确电气控制系统在实际的运行过程中容易出现的故障问题。电网调度在机电一体化设备传输系统运行过程中需要承受电网系统巨大负担，由于受到阻碍而难以保证传输信息准确性与稳定性，加上自动化设备与线路不完善给通信传输质量造成不利影响。

其次，光设备接头接触不良。总体来说，我国机电一体化设备系统运行中还是存在诸多故障问题，光设备接头接触不良是一种常见的现象，这种故障主要就是因为电源设计与安装出现的故障，导致电源部件的损坏或者电源的绝缘线损坏，最终导致电源相互之间发生故障。机电一体化设备系统常常出现各种故障，高压侧单相连接时接地极上最高电压不超过50V，造成中断电源供应，造成电气控制系统不稳定。也就是说机电一体化设备系统出现故障的因素都很多，比如绝缘线破损严重威胁着人们的人身安全，所以需要尽快寻找解决办法，以免造成巨大的伤害与损失。

最后，机电一体化设备系统集成化程度不高。机电一体化设备自动化控制设备应用中，由于我国系统集成化发展还不够完善，相关研究人员缺乏创新思维与创新能力，加上其独特的精密性以及特殊性很容易受到外界因素的影响，比如温度的变化、湿度的跌涨以及气压的大小等，与发达国家的机电一体化设备系统还存在较大差异，并且影响系统正常运行的因素多种多样，也就是说任何一个因素都直接影响着自动化控制设备运行的稳定性与安全性，并且影响着控制设备的使用效能，甚至引起一系列安全事故。低压侧为IT系统时，其光缆线接地与用电设备外露可导电体的接地连接方式出现问题，当光缆线接地电阻难以降低大到相应数值时，以致变大所中各外露可导电体上因为高压侧一相接地而出现高于50V的对地电压。目前，世界各国机电一体化设备系统都朝着集成化方向发展，但是我国自动化系统集成化起步较晚，对于机电一体化设备系统集成化技术研究与实践研究还不够成熟，因此，还需要加强机电一体化设备系统集成化的研究力度。

2机电设备故障诊断新技术的应用

2.1信息融合技术

随着现代科学技术的发展，信号获取的方式越来越多，越来越先进，但是如何得到可靠的故障特征信号应该是未来人们研究的重点和趋势。对于如何获得有效的故障信号，这就首先需要大量多种的信号传递装置来保证监测对象的相同，随后采用正确的信息融合分析技术来处理这些信号，从而得到我们想要的结果。目前，在信号频谱分析的领域内，傅里叶变换和小波变换是两种重要的信号处理方式。对于傅里叶变换而言，其能够有效地在整个频域内分析信号的成分，但是它不能同时地进行频域和时域的分析。而与傅里叶变换相比，小波变换能够同时地进行频域和时域的分析，尤其擅长故障信号在频率和时间上的细节分析，能够突出信号的局部特点。小波变换还能够简单有效地分析非定常瞬态变化信号的特性，甚至在实际操作中，可以不借助数学模型都能够稳定迅速的分析信号。此外，在小波变换的基础上加入神经网格和分形理论，能够进一步得到更加可靠的故障信号。

2.2智能决策算法

随着人工智能技术的发展，可以将人工智能控制的核心算法如模糊控制、遗传算法等应用到故障判断的决策上。并且随着深入研究智能控制以及充分考虑智能控制与机电设备故障诊断技术的关联，模糊控制、遗传算法等智能决策算法在故障诊断决策应用中的优势将逐步放大。在查阅相关文献和了解现场应用情况的基础上，可以发现智能控制应用在诊断决策的优势如下：①在故障诊断中应用模糊理论，只需建立合适的隶属函数和模糊矩阵，就能得到较为准确的问题来源，无需为建立准确的数学模型而浪费大量的时间；②采用神经网格的故障判断决策能够采用联想、分类和自我组织的办法准确的处理繁杂的信息；③对于应用了遗传算法的故障诊断技术，能够同时处理多个问题并且能够处理判断各个领域的问题。此外遗传算法在处理非线性问题以及宽泛查找问题上具有显著的优势；④在信息部分缺少和精度不够的故障诊断决策上，粗糙集理论能够自我分析，发现信号之间的相对关系，然后将自我分析出的联系综合成简单的信息特征，从而能够解决数据缺失的故障诊断问题。

2.3网络集成资源

近些年来，随着科学技术的进步，在工业控制技术领域上，局域网技术占据着绝对优势的地位。并且在信息收集和分析的领域上，局域网技术具有重要的战略地位。在机电设备故障诊断技术上能够借助局域网将信号检测设备与计算机连接起来，通过数据完成对原始信息的接受，归纳以及分析决策。并且能够利用计算机强大的计算能力，使用以上介绍的方法，更加快速准确的完成故障诊断分析，进而保证机电设备的运转稳定。

2.4容错控制

容错控制的定义为在故障发生时，系统能够自动剔除故障并且能够重新构建系统或者是即使系统发生了故障，系统仍能稳定运行并且运行性能虽有下降但仍能满足需要，即是系统能够允许故障的存在。系统能够实现容错控制的前提是较为富裕的设计方法，如设备装置设计时系统中存在自我补偿结构，即设备构件能够自我重建；或者是设备运行参数能够自我调节，以维持设备的安全稳定运行。在智能控制快速发展的时代背景下，智能容错控制是工业自动控制未来的发展趋势，即是将不断改进和提高机电设备自动控制系统中自我故障处理的能力。

结语：

随着科学技术的进步发展，机电设备愈发大型化和精密化，因此设备系统发生故障的概率和收集故障发生信号的困难性大大增加。所以为了开发和验证适应现代机电设备的故障诊断技术，需要在故障诊断技术的原理和措施上进行更深入的研究。借助人工智能控制的核心算法原理，改进故障信号的收集和分析方式，从而得到有效的故障特征信号和正确的故障诊断决策，此外还采用智能容错控制，从而最终能够保证现代大型精密化设备的安全高效运行。

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