机械设备智能诊断故障的现状及发展趋势

机械设备智能诊断故障的现状及发展趋势

植嘉明

植嘉明

（身份证号码：44068319881228XXXX广东佛山528000）

摘要：随着科技的快速发展，如今的机械设备越来越精密，造价也越来越高，而如果机械设备在使用过程中出现故障就会对企业的生产和工作人员的人身安全构成威胁。机械设备故障检测诊断技术是在设备运行状态下能够实时检测并诊断设备是否存在故障隐患的部位，做到及时发现及时解决，从而避免人员伤亡以及经济损失，是当前国内外研究的热点技术。

关键词：机械设备；智能诊断故障；现状；发展趋势

引言

随着时代的发展，工业企业对机器设备的要求也越来越多，机械设备的发展方向多样，诸如大功率、智能化、大型化、复杂化、自动化是现在机械设备发展的几个大的方向。在现在的工业生产中，机械设备的重要性不容忽视，尤其是在自动化和复杂化高度发展的今天，一条流水线上的机械设备如果坏了一个零部件，最终导致的可能是一条产业链的机械设备的瘫痪，可谓牵一发而动全身。这些故障导致的可能不仅仅是经济上的损失，严重的还会造成人员伤亡。因此，机械设备需要定时的、准确的、可靠的故障诊断方法来及时避免不必要的损失。

1.机械设备的诊断技术发展情况

机械设备是对各种工作进行完成的重要工具，机械设备的诊断技术是掌握设备运行过程中的异常状态与故障之间的关系，从而预测未来的技术，当前关于机械设备的诊断技术的研究越来越多，主要是对设备的运行状态进行监测，当机械在正常运行的时候具有一个状态，设备产生故障的时候再进行运行，又会产生另一种状态，针对这两种状态要进行分析和对比，从而找出机械设备的故障所在。机械设备故障诊断技术是利用对机械设备运行过程中的状态信号进行处理，结合诊断对象的历史状态，来识别机械设备及其零部件的实时技术状态的技术形式，根据所得到的结果，还能对未来机械设备的发展趋势进行预测。总体来讲，机械设备的诊断技术的发展经过了四个阶段的发展：

第一，在十九世纪，机械已经出现在工业生产中，发达国家的工业革命使得机械化生产开始普及，当时机械设备诊断技术不高，当机械设备出现问题的时候不能及时发现，等到故障十分明显的时候才能被察觉，一般是采取事后维修的方式对故障进行处理。

第二，从上世纪二十年大到五十年代，机械设备的复杂程度有了很大的提高，因此机械设备出现故障的可能性增大，对此，很多企业在机械设备使用过程中设置了定期维修的模式，在这个时期内，机械故障诊断技术已经开始萌芽。

第三，上世纪六十年代到七十年代时期，计算机技术、数据处理技术、通信技术等先进的技术得到快速发展，这些技术在机械领域的应用，使得机械设备的维修变得更加方便、及时，很多维修人员可以按照科学的方式对机械设备的状态进行掌握，并且及时对故障进行维修。

第四，上世纪八十年代开始，人工智能技术以及专家系统、神经网络技术的研究和应用，使得机械设备的维修又进入都一个全新的时代，在机械设备的使用过程中，诊断技术的智能化水平不断提高，使得机械设备的诊断变得更加智能化、自动化，而且提高了设备故障的诊断效率和维修效率。

2.基于人工神经网络的诊断方法

该方法于20世纪80现代末90年代初才正式投入使用，由于人工神经网络的诊断方法涵盖很多高端的数理逻辑处理方法，拓扑结构的鲁棒性、并行和处理复杂模式的功能等。这些功能和方法可以用于大型机械的庞大多发和并发故障的诊断，还可以用于多故障、多过程和一些突发性的机械故障的诊断。

这种诊断方法现阶段主要应用于以下三个方面：1、将神经网络作为分类器，并从模式识别的角度出发进行机械故障的诊断；2、把神經网络作为动态预测模型，并从预测的角度出发去进行机械故障的诊断；3、以神经网络为基础从知识的角度去建立具有神经网络的专家诊断系统。但是该诊断法具有些许弊端，以至于它不能在诊断时独立使用，而要与其他的方法并用。它的弊端体现在，由于建立神经网络需要大量的训练，如果训练的样本较少，那么构建的系统就会缺乏科学性，这样就要加长它的训练时间的长度就会提高成本。因此国内外很多专家学者都在探究新新方法来改进这一诊断方法来增加它的科学性。

3.机械设备故障智能诊断技术的未来发展趋势

机械设备故障诊断技术在当今社会发展建设中受用程度较大，所以在今后还会被广泛应用，随着技术的发展，人工智能将在机械设备故障检测中以一种新的力量出现，推动其将人工神经网络在机械设备故障诊断技术中的研究，未来该项技术的发展会处于一种上升趋势日益改进。

3.1提高精度，检测接缝处故障

在进行机械设备故障检测时，精度的要求是基础，在处理信号时，高精度化主要是提高检测结果的准确度，高精度化可以通过小波理论对设备进行检测，例如比较复杂的机械设备传达出来的信号往往不能通过人耳识别检测，利用精密的仪器进行检测，小波理论的分析方法会处理此类信号所反映出来的问题，提高信号准确度。除了小波理论，还有分形几何，这种方式打破原来依靠整数维数的传统几何方法，在处理瞬间变化的不平稳信号上具有很强优势。如果想更加全面的获取信号所带来的故障信息，还可以采用全息谱分析方法，这种方法最明显的优势就是处理振动信号带来的故障信息，它将幅、频、相相结合，更加系统地将振动信号处理全面。

发动机的振动会引起接缝处的零件配合故障，可以在发动机内暗藏一处传感器，这个传感器主要是检测发动机的温度及各部件间隙之间的配合，然后将诊断出故障问题出现在哪里。

3.2智能程度加强，增强技术可靠性

机械设备故障诊断技术的智能程度的加强将会提高诊断结果的准确性，智能化的应用就是将建立故障诊断专家系统，对故障设备进行精细的处理研究，然后分析出结果，智能化的投入也能大幅度减少工作量，在工作中不断充实信息库的知识，使得专家系统能够更好的诊断设备故障。这种专家诊断系统逐渐智能规范，大大缩短了设备故障诊断的实际周期，增强技术的可靠性。

3.3技术化程度加深，网络化成为可能

网络化在现代社会广泛应用于各个领域，所以机械设备故障诊断技术对于网络化的应用也是必不可少的，计算机的普及与发展不仅使得机械设备故障诊断技术的网络化成为可能，而且更加使该项技术程度化加深，借助网络这一平台，实现资源技术的安全共享，此外，检测设备不仅需要诊断出准确可靠的结果，还要把结果以数据等形式传达出来，所以网络化的强大结合是机械设备故障诊断技术的一大重要突破，不断拉动现代化进程，提升诊断的质量，朝着智能化发展。

4.结束语

为促进机械设备故障的智能诊断，各项技术也在朝着多方面发展，计算机网络技术的应用在检测设备运行和分析故障原因都有进步意义，机械设备故障智能诊断技术在现代化生产中作用很大，随着科学技术水平的不断提高，机械设备故障智能诊断技术也得到了较大的发展，在今后的发展中，这种机械设备故障诊断技术还应不断改进，在理论上不断创新，使得这种技术成为人类社会进步的强大推动，对于现代化生产起到了保障作用，同时也推动了经济的持续运转，使其以一种强大的力量推动社会进程。

参考文献：

[1]杨超，李亦滔.机械设备故障智能诊断技术的现状与发展[J].华东交通大学学报，2011，05：23-28.

[2]邹芳.机械设备故障诊断技术的现状及趋势[J].时代农机，2016，02：8-10.

[3]刘睿.机械设备故障智能诊断技术探究[J].内蒙古科技与经济，2015，18：86+89.

作者简介：

植嘉明，440683198812282616，男，汉，本科，专业：机械电子工程，从事机械设计工程。