工程机械故障诊断技术的研究现状与发展趋势

　　【论文摘要】回顾了机械故瘅诊断技术的发展历史，阐述了国内外工程机械故障诊断技术的发展现状.针对目前在工程机械故瘅诊断领域中研究较多的智能故障诊断系统模型进行了分析，并指出各自的技术特点和局限性，最后指出了智能故障诊断系统今后的发展趋势.
　　【论文关键词】工程机械;故障诊断技术;现状与趋势
　　Abstract: The development course of construction machinery fault diagnosis technology and its current devel-opment situation are reviewed. After having analyzed the intelligent models of fault diagnosis vsystem, the advantages and the limitation of all sorts of intelligent mode! are pointed out. In the end, the trend for the development of the construction machinery fault diagnosis technology is presented.
　　Key words： construction machinery; fault diagnosis technology; present state and perspectives
　　故障诊断的思想[i~6]来自于医学，正如人的疾病一样,设备由于设计、制造、安装以及使用等自然和人为的因素，会出现某种程度的"病患从理论上讲,并不存在无任何故障的机构，关键是这种故障对设备的运行性能和所期望达到的预期标准是否构成威胁，因此，故障是指设备不能按照预期的指标工作的一种状态,而故障诊断的实质则是通过了解和掌握设备的运行状态，预测设备的可靠性，确定其整体或局部运行是否正常，早期发现故障，并对其原因、部位、危险程度进行识别和评价,预测故障的发展趋势，并针对具体情况作出实施维护的决策.其诊断的一般过程如图1所示[7~1<)].
　　由于故障发生时，常使设备的一些特征参数发生变化，如:振动、噪声、温度、压力、流量等.因而，可根据设备的性质和工作环境，选择最有可能反映故障的特征参数作为特征信号，然后选取适当的仪器对设备的适当部位进行特征信号的监测、采集并进行适当的变换处理,以便于从不同的角度(时域、频域）进行观察,以获取最直观、最有力的特征信息.然后再应用各种知识和经验，对设备状态进行识别以判断是否有故障.若有故障则给出发生故障的部位、原因、程度以及排除故障的方法和措施等信息;若无故障则要对设备出现故障的趋势作出判断，以利于设备的安全正常运作.
　　1故障诊断技术在国内外的发展及应用
　　故障诊断技术是以电子信息技术为代表的高新技术发展和社会对工业生产和科技发展需求相结合的产物.它最早起源于1961年美国阿波罗计划期间由美宇航局(NASA)和美海军研究室(ONR)负责组建的美国机械故障预防小组(MFPG).随后，英国、挪威、丹麦、瑞典、日本等一些西方国家迅速开始跟进，在船舶诊断技术、声发射检测系统、轴承监测等方面取得重大进展，并在宇航、钢铁、化工、电力、铁路等部门得到广泛应用，最终由英国的R.A.Collacott博士于1978年正式提出机械故障诊断与状态监测(mechanical fault diagnosis and condition monitoring)这个新概念并为国际工程界广泛接受和传播.它的出现有着重要时代背景和内涵，主要有两个因素:一是国际社会的一些重大工程项目迫使人们认识到发展故障诊断技术的重要性和迫切性，如:美国1961年执行的具有划时代意义的阿波罗计划、原苏联切尔诺贝利核电站泄漏事故、日本1964年的新干线建设、英国1970年从节省资源和降低成本等角度出发提出的关于设备综合工程学和寿命周期研究等;再是20世纪60年代为计算机和电子技术大发展的年代，快速傅立叶变换和算法语言的出现，把信号分析技术从硬件到软件推向到一个新的水平，通过研究和发展,人们可以把机械设备的可靠性、可用性、可维修性、经济性和安全性等要求都提高到一个新的高度.
　　经过近40年的发展和研究，故障诊断技术主要经历了三个重要的发展阶段早期主要以快速傅立叶变换、光谱分析、信号处理等技术为基础，以设备状态监测为目标，人们称之为状态监测阶段(CM); 期后随着科学技术的迅猛发展,又逐步过渡到故障诊断阶段(FD)，其特点是以故障分类、模式识别、智能化专家系统和故障树计算、模糊逻辑计算、神经网络和基因计算等为基础，以设备故障诊断为其目标;今日故障诊断技术已进人到一个全新的发展阶段，即现代化管理阶段(MM),其特点则是以优化控制、经济运行、全寿命管理、系统工程等为内容，以设备全过程经济管理为技术核心.目前，国际上除了在故障诊断理论、技术和方法等方面进行创新研究外，还在实际应用中不断开发出新的监测诊断系统和仪器设备,如:美国Bently Nevada公司开发的DM2000系统、Westinghouse公司的PDS系统、日本的MHM系统、瑞士 ABB公司的MACS系统、法国电气研究与发展部近年来发展的PSAD系统等，这些设备大多是基于网络的系统，能通过网络对多台设备同时进行在线监测和智能诊断,使得不同地区不同企业的不同部门都能同时获取设备运行状态信息，对设备进行在线监测、诊断和维护，从而极大地提高了对设备的科学管理效率.
　　我国对故障诊断技术的研究和应用自20世纪70年代末始11 ~31，经历了起步阶段、发展阶段,现已进人了髙速发展阶段，在基于模糊理论、人工智能、灰色理论、神经网络和基因优化等先进技术和理论的智能故障诊断系统的研究和应用中均取得丰硕的成果，如由哈尔滨工业大学振动工程研究中心研制开发的"20 万kW汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统2HX- 1",西安交通大学和兰州炼油厂开发的"髙速旋转机械的状态监测及故障诊断系统RB-20",华中理工大学开发的"汽轮发电机组诊断专家系统"，此外还有东南大学研制出的"网络化的火电机组振动监测和故障诊断系统"等，这些系统在理论和应用技术方面都已达到或接近国际先进水平.但是由于起步较晚，与国外工业先进国家相比，还存在一些差距，主要表现在传感器的性能及可靠性较差、诊断理论和机理的研究尚不很透彻、多参数综合分析诊断应用较少、故障诊断系统自身的可靠性较低等几个方面.
　　2工程机械故障诊断技术的国内外研究现状
　　工程机械的工况监测及故障预报、诊断是一个十分复杂而丰富的课题[1~101.自20世纪90年代以来, 以计算机、微电子、智能控制为代表的先进技术得到了飞速发展并广泛应用于工程机械领域，使得工程机械产品的性能及髙科技含量得到不断提高.计算机辅助监测、故障诊断系统在工程机械h得到了广泛应用.从简单的工况参数显示发展到故障査找提示和早期预报系统.例如：美国卡特彼勒的新型监测系统 (CMS),该系统普遍用于土石方工程机械，能准确地监测机器的各部分参数，采用声光故障报警，保存运行数据的纪录，CMS是一套密封系统,能承受高低温、湿度、振动和冲击负荷，采用真空莹光屏幕，适合野外施工作业;德国0&K公司的挖掘机卫星数据传输监控系统,应用卫星通讯技术将各台工作中的挖掘机状态信息、故障信息，由机载发射机发射到同步卫星上，再由卫星上的转发器发回管理中心,由管理中心的计算机进行分析处理，该系统给挖掘机作业生产管理、维修带来极大的方便.
　　随着电子测量、信号处理、传感器、计算机等技术的发展，目前国内科研单位研究开发了一些针对不同应用场合的监测诊断系统.例如:浙江大学与长江挖掘机厂合作开发的智能式工况实施监控与故障诊断系统，具有汉字显示、故障自动判断、报警纪录与微机通讯等功能;葛洲坝水电工程学院开发的工程机械液压系统智能故障诊断系统HSFIDS,利用专家知识和经验，通过向用户提问的方式，髙效、迅速地帮助用户找到故障的原因、部位，并提供相应处理措施;大连理工大学以起重机为模型开发的工程机械工况测取与故障诊断系统等.
　　工程机械设备及其故障现象本身是非常复杂的，而智能故障诊断系统由于具备模仿人的一些思维，能有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息，并对复杂环境下的诊断对象进行正确的状态识别、诊断和预测，因而已成为目前工程机械故障诊断领域的主流方向.目前主要有两大类别:基于知识的智能故障诊断系统和基于神经网络的智能故障诊断系统.
　　2.1基于知识的智能故陣诊断系统
　　知识是智能故障诊断系统的核心，其显式表示使系统具有概念明确、适于定性分析、推理路径清晰、易于用户参与、便于解释等显著优点o存在的问题主要表现在:缺乏有效的诊断知识表达方式,不确定性推理方法,推理效率低;存在知识获取"瓶颈"、知识"窄台阶",易出现"匹配冲突"、"组合爆炸"及"无穷递归"等问题，学习能力、自适应能力差;诊断求解过程是一个在超高维空间的搜索过程，对于复杂的诊断对象，由于搜索空间大、搜索速度慢，使得在线诊断困难、实时性差。
　　2.2基于神经网络的智能故陣诊断系统

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