机械故障常见问题pdf1 机械诊断中的几个基本问题屈梁生张海军(西安交通大学机械诊断与控制学研究所,710049) 摘要:本文讨论了机械诊断中的几个基本问题:机械诊断与状态监测的目的和任务,影响机器故障确诊率的主要因素及其提高的途经,统计模拟方法在机械故障诊断中的应用,机器运行状态劣化的评估和中长期预报问题。最后,还简述了智能诊断和远程诊断的一些动向。关键词:机械诊断;状态监测;人工智能;统计模拟 Abstract: This paper discusses some basic problems in machinery diagnostics. They are the difference in objects and performances between a condition monitoring system and a fault diagnostic system, the certainty of machinery diagnosis and its improvements, the application of statistic simulation technique in machinery diagnosis, and the assessment of machine degradation and long term forecasting. Finally, the intelligent diagnostics and long distance diagnosis are also mentioned. 近20年来,机械诊断技术取得了瞩目的发展:首先,生产实践认同了机械诊断技术可以取得很大的经济效益。充分利用设备,尽量减少和缩短停车时间, 延长设备的服役期限,将计划性强制维修改为预知维修,这些措施已经越来越成为人们的共识。以化肥生产为例,1套年产30万吨合成氨的设备,如果能将每年的停车时间减少1个月,就可以增加6000多万元的产值。其他流程工业的状况也可以类推。这是多么巨大的生产潜力!企业要增效挖潜,就必须首先了解设备,对设备的状态作出评估,而且对其中的隐含故障不但要心中有数,而且对其形成和发展趋势作出正确的预测和预报,这就离不开诊断技术。其次,这种进展表现在基础学科和前沿学科的结合[1]。机械诊断技术是以机器学为基础的一门综合性技术。它的实质是机器运行状态的模式识别问题。因此, 一旦与信息科学、系统科学、人工智能、计算机技术相结合,这些当代前沿学科中的理论和方法必然会渗透到诊断技术中来,使得后者几乎能够与这些前沿学科同步发展。实践证明,紧密结合前沿技术,依靠计算机和软件开展机械诊断是正确可行的。目前机械诊断的实践正在由单纯依靠个人经验和直观感觉逐步发展到依靠科学,实现由感性到理性的飞跃。但是,这一技术还没有完全达到定量诊断的水平。由机器运行中的物理现象(声音、振动、声发射、热现象等)来推断机器内部所隐含的故障,是一种典型的反向工程,其难度要比经典的力学方法要大得多。另一方面,经验的积累又往往十分不易。例如,一个炼油厂,一年生产中出现棘手的设备事故也就一、二次。依靠这样的速度来积累故障案例,不但需要很长的时间,也需要制造厂beat365官网、使用厂和研究单位的通力合作。 1 机械状态监测和故障诊断机械状态监测和故障诊断是两种具有不同目的和方法的技术。状态监测的目 2 的是判断机器运行的状态是否正常,一旦出现异常可以报警或停车跳闸。对于生产上的重大关键设备,往往需要采用24h连续监测的办法,以确保设备安全。监测系统的诊断功能十分有限,往往只能对设备正常与否作出判断,但可以为进一步的故障诊断提供必要的数据和信息(后者如开关量连锁跳闸的次序,振动量的变化趋势等)。故障诊断的目的是判断机器在运行中内部隐含故障,识别主导故障以及主导故障的发展和转移,还需要对设备的当前状态作出评估,并对其劣化趋势作出中长期预报。这样,在一般情况下,不需要对设备进行24h 连续诊断。诊断通常是在离线状态下进行的。日本的丰田利夫将诊断分为简易诊断和精密诊断两种。实际上,由于手段简易,所谓简易诊断,只能起到状态监测的作用,即简单地区别机器的运行状态是否正常,而不能发现隐含的故障。因此,可以把简易诊断列入状态监测的范畴,而将精密诊断称为故障诊断,这样在概念上也许更为明确。 2 提高机械诊断中的确诊率正确地判断机器在运行中所隐含的故障[2],是机械诊断技术成败的关键,也是诊断技术能否立足于生产之中的前提。为此,就必须不断地提高故障的确诊率, 这是不言而喻的。图1所示是诊断过程和影响确诊率的一些因素,现分述如下: 确诊率的提高首先取决于设备的可诊断性可以用故障熵作为衡量指标。设1台设备(1个系统或1个车间),发生各类故障的概率为 np p