2010年注评机电设备辅导:设备故障诊断技术(2)

第二节　设备故障诊断技术和它的实施过程

一、设备故障诊断的实施过程

测取设备在运行中或相对静止条件下的状态信息，通过对信号的处理和分析，并结合设备的历史状况，定量识别设备及其零部件的技术状态，并预知有关异常、故障和预测未来技术状态，从而确定必要的对策的技术，即设备故障诊断技术。

图9-1，诊断技术的三个阶段：状态监测，分析诊断，治理预防。

（一） 状态监测

通过传感器，采集设备在运行中的各种信息，把它转变为电信号或者其他信号，再把这个信号送到信号处理系统进行处理。

信号处理系统主要就是把有用信号提取出来，而把无用信号、干扰信号排除。

（二） 分析诊断

包括状态识别和诊断决策两个部分，状态识别就是把这些参数或者图谱和参考的参量或者参考的图谱进行比较，来识别设备是否存在故障，通过这样状态识别以后，就可以做出诊断结果，即分析诊断。

（三） 治理预防

根据分析诊断得出的结论，确定治理修正预防的办法。包括调度、改变操作、更换停机检修等等。

二、状态监测与故障诊断的区别与联系

状态监测是故障诊断的基础和前提，没有状态监测就谈不上故障诊断。而故障诊断是对监测结果的进一步分析和处理，诊断是目的。

三、设备故障诊断技术的分类，有三种分类方法：

（一）按照诊断的目的、要求和条件分类，分为功能诊断和运行诊断、定期诊断和连续监测、直接诊断和间接诊断、在线诊断和离线诊断、常规诊断和特殊诊断、简易诊断和精密诊断等等。

1、功能诊断和运行诊断。功能诊断主要是针对新安装的设备或刚刚维修过的设备，而运行诊断更多是起到状态监测的功能。

2、定期诊断和连续监测。

3、直接诊断和间接诊断。

直接诊断是直接根据关键零部件的状态信息来确定其所处的状态，例如轴承间隙、齿面磨损.直接诊断迅速可靠，但往往受到机械结构和工作条件的限制而无法实现。

间接诊断是通过设备运行中的二次效应参数来间接判断关键零部件的状态变化。由于多数二次效应参数属于综合信息，因此在间接诊断中出现伪警或漏检的可能性会增加。

4、在线诊断和离线诊断。

在线是指对现场正在运行设备的自动实时监测；而离线监测是利用磁带记录仪等将现场的状态信号记录后，带回实验室后再结合诊断对象的历史档案进行进一步的分析诊断或通过网络进行的诊断。

5、常规诊断和特殊诊断。

常规诊断是在设备正常服役条件下进行的诊断，大多数诊断属于这一类型诊断。但在个别情况下，需要创造特殊的服役条件来采集信号，例如，动力机组的起动和停机过程要通过转子的扭振和弯曲振动的几个临界转速采集起动和停机过程中的振动信号，停车对诊断其故障是必须的，所要求的振动信号在常规诊断中是采集不到的，因而需要采用特殊诊断。

6、简易诊断和精密诊断。

简易诊断一般由现场作业人员进行。凭着听、摸、看、闻来检查。也可通过便携式简单诊断仪器,如测振仪、声级计、工业内窥镜、红外测温仪等对设备进行人工监测，根据设定的标准或凭人的经验确定设备是否处于正常状态。

精密诊断一般要由专业人员来实施。采用先进的传感器采集现场信号，然后采用精密诊断仪器和各种先进分析手段（包括计算机辅助方法、人工智能技术等）进行综合分析，确定故障类型、程度、部位和产生故障的原因，了解故障的发展趋势。

（二）按诊断的物理参数分类

表9-2，振动、声学、温度、污染、无损诊断、压力诊断等等，都是按物理参数分类。表9-2　按诊断的物理参数分类

诊断技术名称 状态检测参数

振动诊断技术 平衡振动、瞬态振动、机械导纳及模态参数

声学诊断技术 噪声、声阻、超声以及发射等

温度诊断技术 温度、温差、温度场以及热象等

污染诊断技术 气、液、固体的成分变化，泄漏及残留物等

无损诊断技术 裂纹、变形、斑点及色泽等

压力诊断技术 压差、压力及压力脉动等

强度诊断技术 力、扭矩、应力及应变等

电参数诊断技术 电信号、功率及磁特性等

趋向诊断技术 设备的各种技术性能指标

综合诊断技术 各种物理参数的组合与交叉

（三）按照按诊断的直接对象分类

各种不同的对象，诊断方法、诊断的技术、诊断的设备都有很大区别，按照机械零件、液压系统、旋转机械、往复机械、工程结构等等来进行区分。

表9-3　按直接诊断对象分类

诊断技术名称 直接诊断对象

机械零件诊断技术 齿轮、轴承、转轴、钢丝绳、连接件等

液压系统诊断技术 泵、阀、液压元件及液压系统等

旋转机械诊断技术 转子、轴承、叶轮、风机、泵、离心机、汽轮发电机组及水轮发电机组等

往复机械诊断技术 内燃机、压气机、活塞及曲柄连杆机构等

工程结构诊断技术 金属结构、框架、桥梁、容器、建筑物、静止电气设备等

工艺流程诊断技术 各种生产工艺过程

生产系统诊断技术 各种生产系统、生产线

电器设备诊断技术 发电机、电动机、变压器、开关电器

例题4?多选题设备故障诊断通常分为状态监测、分析诊断和治理预防三个阶段，其中分析诊断包括状态识别和诊断决策。下列各项中，属于分析诊断阶段工作内容的包括 （ ）。（2007）

A.获得诊断决策的可靠依据——征兆

B.将反映设备运行状态的征兆与故障状态参数进行比较，来识别设备是否存在故障

C.找出故障产生的原因及发生的部位

D.预测设备的性能和故障发展的趋势

E.确定治理修正的办法

答案：BCD

新能源汽车机械故障和电子控制系统故障的诊断技术都有什么呢？

1、故障诊断的发展现状

目前,国内检测诊断技术的研究主要集中在以下几个方面:

(1)传感技术研究:传感技术是反映设备状态参数的仪表技术。国内先后开发了各种类型的传感器,如屯涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等;最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。

（2）关于信号分析与处理技术的研究:从传统的谱分析、时序分析和时域分析,开始引入了一些先进的信号分析手段,如快速傅立叶变换,Wigner谱分析和小波变换等。这类新方法的引入弥补了传统分析法的不足。

（3）关于人工智能和专家系统的研究:这方面的研究已成为诊断技术的发展主流,目前已有日程机械故障诊断专家系统，但这一技术在工程方面的研究尚未达到人们所期望的水平。

（4）关于神经网络的研究:比如旋转机械神经网络分类系统等的研究已经取得了应用,取得了满意的效果。

（5）关于诊断系统的开发与研究:从单机巡检与诊断到上下位机式主从机结构,直至以网络为基础的布式系统的结构越来越复杂,实时性越来越高。

（6）专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与开发。目前,我国的冶金、电力、化工等行业的故障诊断技术己经很成熟,得到了广泛的应用。

2现代故障诊断方法

工程机械运行的状态千差万别，出现的故障也是多种多样，采用的诊断方法也各不相同。在众多的诊断方法中，比较常用的诊断方法有振动监测诊断方法、无损检测技术、温度诊断方法和铁谱分析方法等。近十几年来，模糊诊断、故障树分析、专家系统、人工神经网络等新的诊断技术不断出现，故障诊断技术逐步向智能化方向发展。

（1）故障树诊断方法

故障树诊断方法是从研究系统中最不希望发生的故障状态(结果)出发，按照一定的逻辑关系从总体到部件一层层的逐级细化，推理分析故障形成的原因，最终确定故障发生的最初基

本原因、影响程度和发生概率。它是一种图形演绎法，把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表，能较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系，也能定量计算故障程度、概率、原因等。该方法直观、快速诊断、知识库很容易动态修改，但其缺点是受主观因素影响较大，诊断结果严重依赖于故障树信息的正确性和完整性，不能诊断不可预知的故障。

（2）故障诊断专家系统

专家系统是一种基于知识的人工诊断系统，是利用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂的实际问题的人工智能程序。故障诊断专家系统是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术，主要用于没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。专家系统存在的主要问题是知识获取困难、运行速度慢。在采用先进传感技术与信号处理技术的基础上研制开发的故障诊断专家系统，将现代科学的优势同领域专家丰富经验与思维方式的优势结合起来，已成为故障诊断技术发展的主要方向。

（3）基于模糊数学的故障诊断方法

工程机械的状态信号传播途径复杂，故障与特征参数间的映射关系模糊，再加上边界条件的不确定性、运行工况的多变性，使故障征兆和故障原因之间难以建立准确的对应关系，用传统的二值逻辑显然不合理，因此选用隶属度函数，用相应的隶属度来描述这些症状存在的倾向性。基于模糊数学的故障诊断方法就是通过某些症状的隶属度和模糊关系矩阵来求出各种故障原因的隶属度，以表征各种故障的倾向性，从而可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。但是对于复杂的诊断系统，要建立正确的模糊规则和隶属度函数非常困难，而且需要消耗大量的时间。

（4）基于神经网络的故障诊断方法

神经网络是一种信息处理系统，是为模仿人脑工作方式而设计的，它带有大量按一定方式连接的和并行分布的处理器。由工程机械各个系统的信息提取故障特征，通过学习训练样本来确定故障判决规则，从而进行故障诊断。用于故障诊断的神经网络能够在出现新故障时通过自学习不断调整权值，可以提高故障的正确检测率，降低漏报率和误报率。神经网络具有对故障的联想记忆、模式匹配和相似归纳能力，以实现故障和征兆之间复杂的非线性映射关系。对于多故障、多过程的复杂工程机械以及突发性故障或其他异常现象，其故障形成的原因与征兆的因果关系错综复杂，借助神经网络系统来解决是行之有效的。

（5）支持向量机的故障诊断方法

典型故障数据样本的严重不足是制约故障智能诊断技术发展的主要原因之一。支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解。这一点特别适合于故障诊断这种小样本情况的实际问题解决

机械故障诊断技术主要包括经验判断法、仪器仪表测量法。经验判断法应用以往的新能源汽车的维修经验，利用视觉、触觉及听觉等对汽车的故障进行判断。仪器仪表测量法主要是利用汽车维修的设备，如百分表、压力表、听诊器、游标卡尺等对新能源汽车的机械部件、磨损情况等进行分析，这是新能源汽车故障诊断的基本技能。

新能源汽车的电子控制系统包括3部分，分别为控制单元、执行器、传感器。电子控制系统的诊断技术包括电阻测量法、电压测量法、数据流法、动作测试法、替换法等。电阻测量法利用万用表电阻档对导线的状态进行测量，如是否存在短路故障，测量继电器、离合器线圈等器件的电阻值，测量切记切断电源，做好防护工作。

电压测量法是利用万用表电压档对线路的电压进行测量，判断电源电压是否正常。数据流法是利用诊断仪对传感器、开关等的数据流进行读取，从而观测元件的数据流变化值。动作测试法以车辆不拆解为前提，利用诊断仪驱动执行器工作，从而判断控制电路和执行器是否正常工作。

替换法包括元件替换和信号替换两种，如检测中传感器的元件替换、执行器的元件替换等，通过替换前后的运行状态或数据流变化对传感器的故障进行判断。

上图是新能源汽车高压系统的设备组成，设备诊断技术主要包括电压测量法、电阻测量法等，电压测量法就是利用电压法对新能源汽车的高压部件如充电系统、逆变器等性能进行检测。电阻测量法用于判断高压互锁装置、PTC加热器和驱动电机等性能是否正常。

以上就是小编的全部介绍，希望可以帮助到大家。