工程机械的状态监测与故障诊断技术

工程机械的状态监测与故障诊断技术

王学瑞

合力（天津）能源科技股份有限公司  天津市 300450

摘要：随着现代工业技术的飞速发展，工程机械在各类基础设施建设和生产活动中扮演着至关重要的角色。工程机械的自动化、智能化、系统化已成为未来发展的必然趋势，这不仅极大提升了施工效率和质量，同时也对设备的维护、保养和故障诊断提出了更高的要求。本文旨在探讨工程机械的状态监测与故障诊断技术，通过分析现有技术的现状与发展趋势，提出一套基于先进传感技术、信号处理技术、人工智能及大数据分析的综合监测与诊断系统。该系统能够实现对工程机械状态的实时在线监测与故障诊断，为设备的维护保养、动态调度和控制提供科学依据，确保施工过程的顺利进行。

关键词：工程机械；状态监测；故障诊断；传感技术；信号处理

工程机械作为现代工业生产的重要工具，其运行状态直接关系到生产效率、产品质量及施工安全。然而，由于工作环境复杂多变、作业强度大等因素，工程机械在运行过程中难免会出现各种故障。这些故障如果不能及时发现并处理，不仅会影响施工进度，还可能引发安全事故，造成巨大的经济损失。因此，开展工程机械的状态监测与故障诊断技术研究具有重要意义。

1工程机械状态监测与故障诊断技术现状

1.1状态检测技术

状态监测是故障诊断的基础，它通过对工程机械运行过程中的各种特征参数（如振动、噪音、温度、压力等）进行实时采集和分析，以判断设备的工作状态是否正常。目前，常用的状态检测技术主要包括以下几种：

1.1.1振动监测技术

振动监测是工程机械状态监测中最常用且有效的手段之一。它利用传感器测量设备关键部件的振动信号，并通过信号处理技术提取特征参数，与正常状态下的振动特征进行比较，从而判断设备是否存在故障。振动监测技术能够发现约60%至70%的机械故障，特别是对于旋转机械和传动系统的故障诊断尤为有效。

1.1.2油样分析技术

油样分析技术通过对工程机械润滑油中的杂质种类、数量等进行检测，来评估设备内部摩擦副的磨损程度。常用的油样分析技术包括光谱分析和铁谱分析。光谱分析利用元素的原子在基态和激发态之间跃迁时吸收或发射特定波长的光的特性，来检测润滑油中的金属元素含量。铁谱分析则通过显微观察润滑油中磨粒的形态和分布，来推断设备的磨损状况和故障类型。

1.1.3温度监测技术

温度是反映工程机械运行状态的重要参数之一。通过温度传感器实时监测设备关键部件的温度变化，可以及时发现过热、冷却不良等故障隐患。温度监测技术具有实时性强、可靠性高的特点，在发动机、液压系统等关键部件的监测中得到了广泛应用。

1.2故障诊断技术

故障诊断是在状态监测的基础上，对设备故障的原因、部位及程度等进行深入分析的过程。随着人工智能、大数据等技术的不断发展，故障诊断技术也取得了显著进步。

1.2.1基于人工智能的故障诊断技术

人工智能技术在故障诊断中的应用主要包括专家系统、神经网络、模糊逻辑等。专家系统通过模拟人类专家的推理过程，将专家的知识和经验转化为计算机程序，实现对复杂故障的自动诊断。神经网络则通过训练大量样本数据，自动学习设备的故障特征，实现对未知故障的预测和诊断。模糊逻辑则利用模糊集合理论处理不确定性信息，提高故障诊断的准确性和鲁棒性。

1.2.2基于大数据分析的故障诊断技术

大数据技术通过对海量监测数据的挖掘和分析，发现设备运行的内在规律和潜在故障模式。通过构建故障诊断模型，对实时监测数据进行实时处理和分析，可以实现对设备故障的早期预警和精准定位。基于大数据分析的故障诊断技术具有高效、准确的特点，适用于复杂系统和大规模机群的故障诊断。

2基于先进技术的状态监测与故障诊断系统设计

2.1系统架构

本文设计的基于先进技术的状态监测与故障诊断系统主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层四个部分。

2.1.1数据采集层

数据采集层负责实时采集工程机械运行过程中的各种特征参数。通过部署在设备关键部位的传感器（如振动传感器、温度传感器、压力传感器等），将监测到的物理量转换为电信号，并传输至数据处理层进行处理。

2.1.2数据传输层

数据传输层负责将采集到的数据实时传输至数据处理中心。考虑到工程机械作业环境的复杂性和数据传输的实时性要求，本系统采用无线通信技术（如GSM/GPRS、WiFi、Zigbee等）实现数据的远程传输。同时，为了确保数据传输的可靠性和安全性，还采用了数据加密和校验等技术措施。

2.1.3数据处理层

数据处理层是系统的核心部分，负责对接收到的数据进行预处理、特征提取、模式识别等处理过程。通过引入先进的信号处理技术（如小波变换、希尔伯特-黄变换等）和人工智能算法（如支持向量机、深度学习等），实现对设备状态的精准识别和故障诊断。同时，基于大数据分析的方法，对海量监测数据进行挖掘和分析，发现设备运行的内在规律和潜在故障模式。

2.1.4应用层

应用层面向用户提供服务接口，包括状态监测界面、故障诊断报告、维护保养建议等。用户可以通过终端设备（如电脑、手机等）实时查看设备的运行状态和故障诊断结果，并根据系统提供的维护保养建议进行相应操作。同时，系统还具备故障预警功能，能够在设备发生故障前提前发出预警信号，提醒用户采取预防措施。

2.2关键技术实现

2.2.1传感器选择与布置

传感器的选择和布置是状态监测与故障诊断系统设计的关键环节。根据工程机械的结构特点和检测需求，选择合适的传感器类型和数量，并合理布置在设备的关键部位。例如，在旋转机械中应重点监测轴承和齿轮的振动信号；在液压系统中应关注油液压力和温度的变化等。

2.2.2信号处理与特征提取

信号处理与特征提取是故障诊断过程中的重要步骤。通过对采集到的原始信号进行滤波、去噪等预处理操作，提高信号的信噪比和可用性。然后利用特征提取技术（如时域分析、频域分析、时频分析等）从预处理后的信号中提取出能够反映设备状态的特征参数。这些特征参数将作为后续故障诊断的依据。

2.2.3故障诊断模型构建

故障诊断模型的构建是系统的核心任务之一。基于人工智能和大数据分析方法，构建适合工程机械特点的故障诊断模型。通过训练大量样本数据，使模型能够自动学习设备的故障特征并实现对未知故障的预测和诊断。同时，为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，还需要对模型进行优化和验证。

2.2.4故障预警与决策支持

故障预警与决策支持是系统的重要功能之一。通过对实时监测数据的实时处理和分析，系统能够及时发现潜在的故障隐患并发出预警信号。同时，根据故障诊断结果和设备的运行状态信息，系统还能够为用户提供相应的维护保养建议和决策支持信息。这些信息有助于用户及时采取措施消除故障隐患、提高设备的可靠性和使用寿命。

3结束语

本文设计了一套基于先进传感技术、信号处理技术、人工智能及大数据分析的综合监测与诊断系统，用于工程机械的状态监测与故障诊断。该系统能够实现对工程机械状态的实时在线监测和精准故障诊断，为设备的维护保养、动态调度和控制提供科学依据。实验验证结果表明该系统具有较高的有效性和可靠性。未来随着技术的不断发展和完善，该系统有望在更多领域得到广泛应用和推广。同时我们也将继续深入研究相关技术问题，不断优化系统性能和提高诊断准确率，为工程机械的安全运行和高效作业提供更加有力的技术保障。

参考文献

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[2]李勇.起重机械状态监测与故障诊断技术研究.江西省，江西省特种设备检验检测研究院，2021-12-30.

[3]尹明贤.工程机械状态监测与故障智能化诊断系统研究[J].四川水泥,2019,(02):155.