故障诊断方法综述范文15篇

前言：我们精心挑选了数篇优质故障诊断方法综述文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

故障诊断方法综述

第1篇

摘要：随着经济的发展，技术的进步，现代企业设备越来越大型化、复杂化、智能化，如果液压设备发生故障，生产就无法进行。本文首先介绍液压系统故障诊断的准备工作，然后详细介绍三种诊断方法。

关键词：液压系统故障简易故障诊断法人工智能故障诊断法

液压系统具有很多独特的优点，常见的如：大容量、结构紧凑、安装灵活、反应快、容易控制等等，在现代大型设备，特大型设备中具有广泛的应用的同时存在着问题，极易发生故障从而影响生产，造成故障的原因主要是系统中元辅件和工作液体性能不稳定，系统设备使用不当或者维护不到位。近几年液压系统故障诊断成为了一门专门的学科，受到高度的重视。

1、液压系统故障诊断的准备工作

第一拿到设备使用说明书时一定要认真仔细的阅读，详细了解该设备的功能、结构、工作原理，包括系统中元件的功能结构和原理；第二从网上查阅设备的档案资料，包括生产厂家、制造日期、调试验收，故障可能、处理方法等等。

2、简易故障诊断方法

2.1 主观诊断法

这是一种最传统的方法，凭借维修人员的主观判断（看、听、摸、闻、问）和实践经验，或者利用简单的仪器、仪表判断故障发生的部位并且给出发生的原因。常见到的主观诊断法有感官诊断、方框图分析、系统图分析，该方法简单快捷方便，这种方法对维修人员的要求极高需要有丰富的诊断经验，但是诊断结果具有局限性。

2.2直接性能测试法

这种方法通过测试液压元件和系统性能进而评价系统工作状态，适用于处于工作状态的系统，还能进行定量的分析，现代运用最多的是检测液压系统的状态。如果检测的液压系统元件或者性能超出了规定的正常范围，那么该系统就有发生故障的可能性。这种方法原理简单，相当直观，但是测试的精准度不是很高，一般早期的失效很难检测出来。

3、基于信号分析的故障诊断方法

3.1基于抽样分析法

反映系统内部信息的除了液压系统本身的信息，其内部的污染物也可以，也就是说测定和鉴别油液当中污染物的成分和含量，可以知道液压系统的污染情况和运行状况，也是一种故障诊断的方法。目前我们经常见到的有两种：一种是基于油液颗粒污染度的检测技术，包括：显微镜检测技术（设备投资小、方法简单、费时费力、误差大）、自动颗粒计数器（检测速度快、操作简便、准确度高但精度低）、称重法（设备简捷、检测方便、只测重）、铁谱分析法（可进行定性和定量的分析）、光谱法（成本高、精度高）；另一种是基于油液性能参数的检测技术，这种技术需要细致的分析油液的有关参数和金属的含量，历时的周期较长，无法实现在线检测，但是对重要液压系统的诊断很有效。

3.2基于振动噪声分析法

在液压系统的运行过程中，必然会伴随产生振动和噪声，尤其液压泵的振动声音十分大，实际上这些设备的振动和噪声就包含了许多故障的信息，分析信号，得到元件状态信息，进而进行故障诊断。这种方法的理论比较完善，应用也比较广泛，有多种信号处理方法如：时域特征参数法、时差域特征法、概率密度法、相关分析法、谱分析法、自功率谱分析法、倒频谱分析法、包络谱分析法、主分量自回归谱提取法、AR谱参数提取法、小波分析等。目前旋转机械设备也能用它分析诊断故障，纯机械设备的故障诊断效果相当明显。随着信号处理技术的发展，这种方法的应用前景十分可观。

3.3基于数学模型法

这种方法的指导是现代控制理论和优化方法，基础是系统的数学模型，残差产生法是观测器（组）、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计和辨识等，利用阀值或者准则评价决策残差。该方法和控制系统的关系相当密切，共同成为监控、容错控制、系统修复重构的基础。这种方法的数学模型的精确度直接决定诊断的精确性，一般最常建立的是线性和非线性的数学模型来诊断液压系统的故障。

4、基于人工智能的故障诊断方法

4.1基于专家系统的智能诊断法

这是智能诊断技术中受到多方关注的一个发展方向，研究最多，应用最广，主要是利用专家的知识和推理方法解决实际遇到的复杂问题。在这的专家系统并不是指人员而是指一种人工智能计算机程序，知识权威，学习功能强大。该系统的主要组成部分：知识库（系统知识和规则库）、数据库、推理机和解释机制。如果利用它检测在线的系统，数据库显示的是实时工况数据；如果利用它检测离线系统，则数据库显示的是实际故障时的数据或者人为故障的样本数据。该方法的运行过程是通过人机相互交换，专家系统获得所需信息，利用系统的知识库和数据库，推理机运用规则，调用应用程序，进行正确的推理，找到液压系统的故障。这种方法给自动化进行液压系统故障诊断代带来了光明和希望，但是也存在一定的不足和问题，不过未来的发展前景还是很广阔的。

4.2基于神经网络的智能诊断法

20世纪80年代人工神经网络迅速崛起，成为人工智能领域的一个分支，是一种计算模型（与人的认知过程相似），一种非线性动力学网络系统（模拟大脑神经元结构特性）。神经网络的非线性处理单元（类似神经元）相互关联，具有了学习、记忆、归纳总结等功能和数学模拟能力。这种方法的具有独特的优势，如：分布式处理能力、联想记忆、自学习能力等收到诊断领域的广泛关注和重视，未来发展前景十分宽广。

4.3基于模糊理论的智能诊断法

大量的模糊现象存在于液压系统故障诊断领域，如：系统油温过高、压力波动较重等等，过高、较重这些都是模糊的概念，并没有清晰的边界，故障发生会经历一个漫长的时间，同时故障发生的原因和症状也是模糊的，可能一对一，可能一对多，也可能多对一。利用模糊逻辑、模糊关系描述故障的原因和现象，建立隶属度函数和模糊方程，明确识别故障。这种方法的现象更为客观，结果更符合实际，速度快，容易实现。

5、结束语

随着21世纪科技的发展，人工智能技术更是突飞猛进，还有许多智能诊断的方法如：故障树诊断法、灰色理论智能诊断法、案例推理诊断法、多智能体的智能诊断法、信息融合技术智能诊断法等等。如何将新型科技、智能技术运用到故障诊断系统当中，实现自动化、智能化的故障系统诊断是我们亟待解决的问题。

参考文献：

[1]范士娟，杨超.液压系统故障诊断方法综述[J].机床与液压，2009，37（5）：188-192，195.

第2篇

关键词：往复式压缩机；故障诊断方法；振动诊断法；直观诊断法；热力诊断法文献标识码：A

中图分类号：TH457 文章编号：1009-2374（2016）17-0073-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.17.035

1 往复式压缩机诊断方法研究现状分析

往复式压缩机是一种应用广泛的通用机械设备，在工作过程中经常由于高耗损引发故障的出现，进而难以维持工作的正常进行，对于故障诊断技术的研究一直以来受到国内外学者的广泛关注。在国内，有的学者通过对往复式压缩机缸盖振动信号进行分析，有的通过对缸内气体压力的影响方面进行分析，有的通过对压缩机常规性能参数的监测和控制方面进行研究，力求改变目前操作人员凭经验判断故障的局面；在国外，美国学者曾提出利用气缸内侧的压力信号图像判断气阀故障及活塞杆的磨损，捷克学者对各个不同类型的压缩机通过建立常规数据库，确定评定参数来判断压缩机的工作状态是否正常。然而，虽然引起各大学者的关注和寻求各种解决办法，但是对故障诊断技术到目前为止还没有一套成熟的得到认可的诊断系统来获取有效特征参数。

2 往复式压缩机常见故障及措施

2.1 排气温度过高

排气温度过高主要是由于使用过程中出现冷却情况或是排气阀泄露造成的。

措施：通过降低进口冷却水的温度或是增大冷却水流量，将冷却水温控制在规定范围内，对冷却器进行定期的零件检查与维修；通过测温装置对排气阀进行温度检测，如果过热，则需拆开气阀进行修理，更换气阀弹簧。

2.2 曲轴断裂

曲轴断裂轴颈与曲臂的圆角过渡处。曲轴断裂产生的原因比较多：曲轴过渡圆角太小，热处理时，圆角处理不到位；圆角有局部断面突变，加工不规则；油孔处出现裂缝，油渗入后使裂缝逐渐扩大，造成断裂；长期超负荷运转，减少使用寿命。

措施：适当增大曲轴的过渡圆角，热处理保持均匀；提高曲轴加工质量和精确度；提高曲轴油孔的加工质量；从压缩机使用情况来讲应充分考虑曲轴强度问题，禁止超负荷运转。

2.3 轴承过热

轴承过热主要是由轴承间隙过小，油形成不了油膜，起不到冷却的作用或是油泵出现故障造成断油及油路堵塞等问题，致使轴承产生热量引起的。轴承过热将加快摩擦，产生的热量不断积累烧毁摩擦面造成重大事故。

措施：及时对轴承间隙做调整，将间隙控制在合适的范围内；提高油黏度，定期对油泵进行检查，疏通油路，促使轴承得到良好的。

2.4 连杆螺栓断裂

连杆螺栓断裂的原因表现在安装或检修螺栓紧固时产生偏斜，承受不均匀的载荷；长期使用产生塑性变型；连杆螺帽松动或开口销折断，连杆螺栓因承受过大的冲击而被拉断。

措施：应使连杆螺帽的端面与连杆体上的接触面紧密配合，必要时用涂色法进行检查；定期检查连杆螺栓的受力和变型情况；安装或检修后，连杆螺栓一定要拧紧，必要时穿上新的开口销，以免松动。

2.5 气流脉冲引起的管路振动

气流脉冲引起的管路振动是由气流的脉动性和压缩机未被平衡的惯性力和力矩两方面引起的振动。

措施：注意弯管和异径管的正确设计，使设计的管路长度要避开共振管长；现场采取消振措施，可增设缓冲器，还可以加节流孔板，或适当增设管路支架来起到减振作用。

3 往复式压缩机故障诊断方法

3.1 振动诊断法

出现故障的往复式压缩机在振动及噪音上会出现差异性，通过对差异性的掌握可有效对往复式压缩机进行故障诊断。针对往复式压缩机在振动及噪音方面的不同表现研制出对其进行监测的振动监测仪，但在使用过程中振动频率过大，存在噪音不受控制、信号不平稳等因素，使得振动监测仪仍处于实验阶段，尚未全面普及。

3.2 直观诊断法

作为往复式压缩机故障诊断方法中最基础的一种诊断方法，主要是工作人员通过身体感官（眼睛看、耳朵听）及自身经验来诊断故障，这种诊断方法在准确度上存在瑕疵，适用于故障的初步诊断或是在没有检测装置情况下进行应急使用。目前压缩机机械设备逐渐向自动化方向发展，直观诊断法缺乏科学性，对诊断往复式压缩机故障起不到关键性的作用。

3.3 热力诊断法

热力诊断法是借助仪器对往复式压缩机各项数据进行测量和分析，以达到故障诊断的目的，包括对压缩机的油温、水温、排气量、冷却水量等数据信息的监测。在对往复式压缩机进行数据收集时，由于不同部件出现故障在数据上表现不同，采用热力诊断法在诊断和预测故障时容易缺乏准确性，目前主要应用于压缩机的运行状态和监测参数等方面。

3.4 油液诊断法

油液诊断法是一种比较特殊的故障诊断方法，包括油液中磨损信息分析和油液物理化学性能分析两方面。诊断过程中，有关人员对往复式压缩机中的油液进行取样，通过对油液自身属性的分析和油液磨损信息的了解，掌握往复式压缩机在运行中是否存有故障。在对油液进行分析时需引入大量现代的高新技术仪器，才可确保油液诊断的准确性。

3.5 人工智能诊断法

该诊断方法是往复式压缩机故障诊断过程中应用最频繁的一种方法，具有易于构造、预测简单、解释机制强等优势，同时也具有推理机制简单、专家知识不够精确等缺陷，人工智能诊断法是在专业知识和大量实践经验的基础上建立一套具有人工智能的计算机程序，主要用于解决难度较大且复杂的故障问题。但人工智能诊断系统主要收集的是专家的意见，不能对知识进行判断，容易产生错误的知识应用，造成故障诊断失败。

4 往复式压缩机故障诊断过程中的注意事项

4.1 完善诊断方法

从事往复式压缩机故障诊断的技术人员，具有一定的技术优势，但是对理论知识的掌握存在不足，不利于新技术的使用，导致系统诊断方法过于单一，应要求相关技术人员通过企业培训或是网络课程的学习来增强理论知识的学习与技术的创新，进而推动往复式压缩机故障诊断工作的提升，同时还应加强计算机辅助实验的开发工作。

4.2 强化全面诊断

通过对往复式压缩机诊断方法的研究发现，各种诊断方法在诊断过程中都存在一定的缺点，不能做到对故障的全面诊断，要求有关人员在进行往复式压缩机诊断过程中注重全面性，采取小波分析、人工智能理论等多种分析技术相结合的方法，通过多种技术交叉应用的方法弥补诊断上的片面性。

4.3 避免诊断失误

在往复式压缩机故障诊断的过程中，工作人员主要是对收集的信息进行确定分析，以达到准确的故障检测的目的。但是在日常工作过程中，由于设备的落后、人员的疏忽等，故障监测准确率不高，间接采集到的信息带有一定程度的不确定性，常常会出现误诊。因此，要想保障往复式压缩机故障的诊断，就要对往复式压缩机的故障信息进行准确的收集，提高信息的正确性。

同时，对于往复式压缩机的在线状态监测及故障诊断问题，还应加深识别理论的研究与定量关系的研究，包括对气阀的故障诊断、前期裂纹存在的预测、不同裂纹的类型长度等进行深入研究。加强对传感器与监测仪的研制，建立系统的数学模型，通过振动分析获得往复式压缩机故障诊断与参数之间的对应关系。

参考文献

[1] 程艳霞，铁占续，孙付伟，等.往复式压缩机故障诊断方法研究综述[J].仪器仪表用户，2006，（5）.

[2] 付希涛.往复式压缩机故障诊断研究与展望[J].技术与市场，2014，（7）.

[3] 黄敏.往复式压缩机状态监测与故障诊断分析[J].设备管理与维修，2016，（1）.

第3篇

关键词：电机故障；诊断原理与技术；技术应用

电机作为机械设备的动力源电机故障；诊断原理与技术；技术应用头，主要作用是将电能转化为机械能，供机械设备运转。因此，电机是供电与用电系统的重要元件。但是电机运转时间长，工作负荷大，容易受到各种外界因素的影响，从而出现故障问题。如果工作人员不能及时诊断并处理电机故障，那么将影响电机的正常运转，严重时将导致电机的破损。所以说，电机故障的诊断技术是保证电机正常、有序运转的技术基础。笔者基于多年的电机故障诊断理论研究与实践经验，提出几种有效的电机故障诊断技术，希望能够与相关工作共同探讨、提高。

一、电机故障的诊断原理

一般来说，电机故障的诊断原理有以下几种。

首先，根据噪音、振动、温度等变化情况诊断电机故障。在电机出现故障时，工作人员会先用温度检测仪器对电机各个部位的温度进行检查，以初步确定电机故障的类型，再根据电机故障的噪音或者振动情况，大致确定电机故障的位置与原因，从而为进一步诊断提供条件与基础。这种诊断方法主要针对情况较轻的、能够通过工作人员的经验或者简单仪器等检查出来的机械故障。

其次，根据电流变化情况诊断电机故障。这种方法的诊断原理是工作人员利用频谱分析仪器等对电机内电流的波形进行分析与检测，再对比正常运转电机的电流波形图，从而判断电机故障的程度。最后，根据绝缘结构的检查结果诊断电机故障。

除了以上两种方法之外，工作人员还可以利用适宜的电气检查设备对电机内的绝缘结构进行检测与分析，得出电机绝缘结构的寿命以及电机工作性能等因数，从而对电机故障进行进一步的诊断。

二、电机故障的诊断技术

电机主要由电路、磁路两部分组成，两者共同转化能量。电机故障既有电气方面的原因，也有机械方面的因素，因此，电机质量或者安装质量不合格、电机在运转过程电压不稳、负载超出标准等等情况，都将可能引起电机故障，影响电机的正常运转。工作人员根据相关原理、选择适宜的故障诊断技术对电机故障进行诊断，以保证电机的可靠运转。

（一）在我国，基于数学模型的电机故障诊断技术的应用已经比较纯熟，最简单直接的方法是进行输入输出信号的处理，电机输出量如果超标，即为有故障可能，或者也可以通过数学方法研究波形的主要参数变化与故障源之间的联系，来分析判断故障原因和位置。而基于状态或过程参数估计的电机故障诊断技术也在不断完善，图1为这类方法的原理图。这种方法既有优势也有缺点，优点是可以根据系统动态性质实时诊断，缺陷是不适用于非线性电机模型。这种方法能够很大提高电机故障诊断的效率。但是随着经济、技术的发展，更多有效的诊断技术，尤其是人工智能诊断技术被应用与电机故障诊断中，为电机的正常、高效运转提供技保障。

（二）人工智能诊断技术

第一人工神经网络诊断技术此类诊断技术在当前应用效果较好，使用频率也较大，正在成为新兴主流诊断技术之一。它主要采用BP网络对电机故障的信号进行检测、分析与转换，同时根据相应的算法以得到输入、输出样本之间的映射关系，从而利用网络进行科学地分析与诊断。目前已有很多成功实例，如利用BP网络实现分箱式感应电机的匝间短路与轴承损耗两类故障的诊断，同时有文献记载可将基于 BP 神经网络的方法用于电机转子断条的故障诊断。B P 神经网络的算法通常采用基于梯度下降原理的误差反向传播算法，即 BP 算法。但标准 BP 算法特点是收敛速度慢，可以加快训练收敛速度，引入动量项的是权值修正快速算法。这种方法提高了运算效率，更具实用价值。人工神经网络诊断技术应用效果最好的是诊断转子断条故障，基本上可以达到零失误率。

第二模糊逻辑诊断技术。有些电机故障不能很准确地被描述出来，显示一定模糊性，在此就需要利用模糊逻辑诊断技术对电机故障进行诊断。但是这种诊断技术需要模糊知识库的支持与辅助，并建立故障与故障征兆之间的关系或者规则库，从而通过推理判断、诊断电机故障。但是这种技术容易出现误诊，需谨慎使用。图4为模糊诊断技术原理图。故障诊断部分是一个典型的模糊逻辑系统，主要包括模糊化单元，参考电机，底层模糊规则，和解模糊单元。其中模糊推理和底层模糊规则是模糊逻辑系统的核心。文献指出，解决笼式感应电机转子断条故障，使用模糊逻辑不仅可以检测故障的发生，甚至可以给出断条数目。为了更为精确，将转子条的状况分为5类：没有断条，有断条初期征兆， 1个断条， 1-2个断条和2个断条。异步感应电机发生断条时，就会在定子谐波电流中感应出频率（1±2s）f1的附加分量，其中s 为转差率， f1为定子基频 [ 16]。谐波分量中这两个频率的幅值分别由A1和A2（单位：dB）表征，因此断条故障可以通过对A1、A2检测获得。在模糊推理中，对于可能出现的故障，只需用模糊隶属度函数进行描述，而不像基于神经网络的故障诊断方法那样用数值进行描述，模糊输出隶属度函数如图5所示。实验结果表明：这一方法可成功应用于一台5.5kW两相感应电机的故障诊断。基于模糊逻辑的电机故障诊断方法的优点在于可嵌入语言化的知识和近似推理能力。从近年来的发展可以看出，基于模糊逻辑的电机故障诊断方法无论在理论上

还是在应用方面都已取得了很大的进展，但与传统的故障诊断理论和方法相比，仍有不成熟之处，有待于进一步的完善。

第三，遗传算法诊断技术。这种诊断技术是根据故障信号的分析与推算，对电机进行全局地控制与检测，从而不断地优化诊断方法，以达到提高诊断效果的目的，它具有全局控制、快速便捷等特点。但是在遗传算法诊断技术应用过程中，工作人员需要注意参变量各项参数的准确性，需要反复试凑，以确定各项故障参数。因此可以说，遗传算法诊断技术是电机故障诊断技术中较为先进、高效的技术。

结语

综上所述，在电机应用过程中，相关工作人员必须提高对电机故障的认识，并根据电机应用的实际情况，科学地选择适宜的故障诊断技术，以提高电机故障诊断效率，从而为快速、有效地处理电机故障，促使电机恢复正常运转提供保证。目前，我国电机故障的诊断技术得到高速发展，但是由于电机故障各个类型之间的关系复杂，需要相关工作人员进一步研究，以促进电机故障诊断技术应用有效性的提高，从而保证电机的正常运转，为机械设备提供充足的电能。

参考文献

[1]王秋彦，鞠建波，宋振宇. 故障诊断技术研究现状及发展趋势[J].电子测量技术， 2009，12（04）：45-46 .

[2]刘冬生，赵辉，王红君，等. 基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究[J].天津理工大学学报， 2009，78（01）：21-23 .

[3]杨朋松，吕永健，逯国亮.基于小波神经网络的电机故障诊断研

究[J].大电机技术，2009，22（04）：78-79 .

[4]M.Y.Chow， R.N.Sharpe， J.C.Hung.Ontheapplication andde-signof artificialneural networks for motor fault detection（I）[ J ] .

第4篇

关键词：神经网络；故障诊断；容错控制；电机

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1007-9599　（2012）　18-0000-02

1 引言

近二十年来，容错控制技术无论是在故障诊断研究方面，还是在控制律重构算法设计上都取得了一系列的成果，文献[1-2]对近些年研究状况进行了较好的综述，虽然电机系统的在线故障诊断与容错控制有些报道，基于模型的故障诊断方法[3]，信号处理故障诊断方法[4-5]及基于人工智能的诊断方法等[6-7]。但是关于电机可靠性的容错控制技术研究却很少[8-9]。仍有许多工作有待研究。

本文采用一种改进的基于信度分配的CMAC（ICA-CMAC）神经网络学习算法，进行电机系统的在线故障辨识，引入第一控制律控制算法进行控制规律的在线重组，将在线故障诊断与容错控制相结合，构造集成故障诊断与容错控制系统。保证系统的控制性能，实现电机系统容错控制。

2 改进的CMAC神经网络模型

第5篇

汽车运用工程专业（大专）毕业论文题目

序号

题目

指导老师

发动机排放技术的应用分析

陈金伟

微型车怠速不良原因与控制措施

陈金伟

柴油机电子控制系统的发展

陈金伟

我国汽车尾气排放控制现状与对策

陈金伟

发动机自动熄火的诊断分析

陈金伟

汽车发动机的维护与保养

陈金伟

柴油机微粒排放的净化技术发展趋势

陈金伟

汽车污染途径及控制措施

陈金伟

现动机自诊断系统探讨

陈金伟

关于奔驰300SEL型不能着车的故障分析

陈金伟

奔驰Sprinter动力不足的检测与维修

陈金伟

上海通用别克发动机电控系统故障的诊断与检修

陈金伟

现代伊兰特发动机电控系统故障的诊断与检修

陈金伟

广本雅阁发动机电控系统故障的诊断与检修

占斌

电子燃油喷射系统的诊断与维修

占斌

帕萨特1.8T排放控制系统的结构控制原理与检修

占斌

广本雅阁排放控制系统的结构控制原理与检修

占斌

汽车发动机怠速成抖动现象的原因及排查方法探讨

占斌

汽车排放控制系统的检修

占斌

上海帕萨特B5电子燃油喷射系统的诊断与维修

占斌

论汽车检测技术的发展

占斌

奥迪A6排放控制系统的结构控制原理与检修

占斌

丰田凌志400发动机电控系统故障的诊断与检修

占斌

奥迪A6B5电子燃油喷射系统的诊断与维修

占斌

标致307电子燃油喷射系统的诊断与维修

占斌

捷达轿车发动机常见故障分析与检修

占斌

汽车转向盘摆振故障分析

程建斌

防抱死系统在常用轿车上的使用特点分析

程建斌

汽车底盘的故障诊断分

程建斌

汽车的常用转向系统的性能分析

程建斌

汽车变速箱故障故障诊断

程建斌

安全气囊的发展与应用

程建斌

汽车制动系统故障诊断

程建斌

分析国产几种汽车行走系统特点

程建斌

分析国产几种汽车制动系统特点

程建斌

分析国产几种汽车转向系统特点

程建斌

机电液一体化技术在汽车中的应用

程建斌

丰田系列ABS故障诊断方法的探讨

程建斌

通用系列ABS故障诊断探讨

程建斌

奔驰560SEL车型ABS系统故障案例分析

程建斌

AL4自动变速器的结构控制原理与检修

程建斌

汽车制动系

程建斌

汽车四轮定位的探讨

程建斌

4T65E自动变速器的结构控制原理与检修

程建斌

上海通用别克转向系统故障的诊断与检修

陈跃军

上海通用别克制动系统故障的诊断与检修

陈跃军

现代伊兰特转向系统故障的诊断与检修

陈跃军

现代伊兰特制动系统故障的诊断与检修

陈跃军

SONATA制动系统的结构控制原理与检修

陈跃军

电控悬架系统的结构控制原理与检修

陈跃军

上海帕萨特B5自动变速器的结构控制原理与检修

陈跃军

丰田佳美制动系统的结构控制原理与检修

陈跃军

丰田凌志400悬架系统的结构控制原理与检修

陈跃军

标致307制动系统故障的诊断与检修

陈跃军

标致307手动变速器的结构控制原理与检修

陈跃军

上海通用别克悬架与车桥故障分析与检修

陈跃军

电控液动式自动变速器的结构控制原理与维修

陈跃军

分析轮胎性能对汽车行走行使的影响

陈跃军

捷达轿车底盘常见故障分析与检修

陈跃军

汽车转向系课件设计

陈跃军

汽车ABS综述

陈跃军

车用防抱死制动系统设计

陈跃军

汽车蓄电池的维护与故障控制

缪勤震

信息技术在汽车中的应用

缪勤震

现代汽车渗漏故障与控制技术

缪勤震

汽车点火系统故障诊断

缪勤震

丰田凌志400空调控制系统分析

缪勤震

桑塔纳故障诊断方法的研究

缪勤震

汽车空调技术浅析

缪勤震

蒙迪欧的空调系统分析

缪勤震

氧传感器故障检测

缪勤震

传统诊断在轿车维修中的应用

缪勤震

广本雅阁的空调系统故障的诊断与检修

缪勤震

电子点火系统的诊断与维修

何建龙

上海帕萨特B5的空调系统故障的诊断与检修

何建龙

论车身计算机系统的结构控制原理与检修

何建龙

上海通用别克空调控制系统故障分析与检修

何建龙

广本雅阁电气设备及附件系统常见故障分析与检修

何建龙

汽车常用防盗系统综述

何建龙

汽车防撞技术综术

何建龙

现代汽车音响防干扰设计

何建龙

汽车电控技术分析

何建龙

奥迪A6电气设备及附件系统常见故障分析与检修

何建龙

上海通用别克电气设备及附件系统常见故障分析与检修

何建龙

第6篇

本文介绍了发电机故障诊断的重要性和常用方法，以异步发电机的常见故障为例探讨了发电机故障诊断的关键，分析了局限发电机故障诊断技术实际应用的原因，最后提出了发电机故障诊断领域的发展方向和发展重点。

【关键词】

发电机；故障诊；实际应用

1前言

多年的事故统计表明，许多发电机事故都与电机的设计及制造质量有关。不断改进与完善发电机的设计和制造质量，改进发电机故障诊断技术，对保证电网稳定及供电安全有着重大的意义。发电机组检修的传统方法是定期检查和维修，虽能一定程度降低故障率，但因维修存在盲目性而造成很大的浪费。因此，国内大部分电厂正由传统的预防性维修逐步过渡到状态性检修。二十年以来，在发电机故障状态监测和诊断技术方面不少国内外学者都展开了研究，也在一定程度上取得了进展，各种诊断方法不断地涌现。当前，对于发电机状态监测和诊断技术的主要研究内容包括定子绕组、转子绕组及轴承等方面。本文简单介绍了发电机故障诊断技术，以异步发电机的常见故障为例探讨了发电机故障诊断的关键，总结了当前的研究情况，最后提出发电机故障诊断技术未来的研究方向和发展重点。

2发电机故障诊断方法

2．1发电机故障诊断技术简介由于发电机内部有着电、磁、绝缘、机械等互联系统的存在，其故障的原因、特征和类型也多种多样:有线性系统故障也有非线性故障;既有电气故障又有非电气故障;从故障发展速度来分，还分为突变故障和缓变故障。这些错综复杂的关系，给有效、迅速地进行发电机故障诊断带来了困难。因此，在诊断发电机故障时，一定要清楚地了解诊断对象，由于所有的故障都是根据一定的机理产生发展的，具有一定的规律，发电机故障诊断就是根据这些规律，采用丰富的操作经验、优越的检测手段、多年的设计和先进的理论研究来制作出有效的诊断软件，确定故障原因，并制定出解除故障的方案，以实现发电机故障诊断。

2．2发电机故障诊断的常用技术分析发电机故障机理可知，当发电机发生异常或故障时，其非电气量和电气量会发生相应的变化，通常都根据这些物理量的变化来判断发电机的故障类型、故障程度和故障原因。目前的发电机故障诊断技术，是对发电机故障前后的物理量的理解和总结，逐步发展起来的。当前广泛采用的故障诊断技术包括:机械诊断技术、电气诊断技术和化学诊断技术等。通常，要得到准确的诊断结果，仅靠一种故障诊断技术是无法做到的，需将多种诊断技术结合在一起。

2．3异步发电机常见故障环境的变化、过重的负载、制造工艺上的缺陷和运行条件的变化等原因会导致异步发电机发生异常或故障，常见故障有定子故障、转子故障和轴承故障。定子绕组故障是常见的定子部分故障，如相间短路、匝间短路、内部放电等，主要是由绝缘破坏而导致的故障，其中最危险和最常见的故障就是相间短路和匝间短路。定子故障诊断的常见方法有:电流高次谐波、局部放电监测、不平衡电流检测、磁通检测和定子电流负序分量检测方法等。转子故障产生的主要原因是发电机的起动次数频繁和过负荷运行，给转子部分造成了很大的压力，而在长期这种压力的影响下，转子的导条和其端环容易逐渐发生开焊或断裂。若转子部分发生故障，目前常用的诊断方法包括:定子绕组电流检测法、转速脉动检测法、磁通检测法、和温升检测法等，以定子电流检测法应用最为普遍。各种诊断方法所需的故障特征量通常淹没在各种噪音中。为了提高检测的精度，首先要对故障信号进行处理从而凸显故障特征，一般采取的预处理方法有:自适应滤波法、噪声最优抵消法、准确滤波法和希尔伯特变换方法等。由于负载过重、异物进入和缺乏等原因导致的轴承表面脱落、轴承损耗、破裂和腐蚀等故障称为轴承故障。轴承部分发生故障会使发电机振动，通过分析总结轴承故障引起的振动与电流频率的相互关系可以对轴承部分故障进行诊断。由上述发电机故障诊断方法可以看出，只有掌握有效的信号处理技术才能对发电机故障进行可靠地诊断。当前故障诊断的关键在于如何基于现有故障信号测量技术和设备，有效地进行分析和处理信号，提取出可测可靠的故障特征量，从而建立对应的故障特征信息。从一定程度上可以说，是信号处理技术的不足导致了发电机故障诊断技术发展受限。目前，在故障诊断领域中，信号处理技术及其应用是一个亟待解决的问题。

3发电机故障诊断的发展方向和研究重点

发电机在电力系统中的重要性使发电机故障诊断的成为电力系统多年来的研究热点。经过多年的发展和累积，虽然对定子部分故障、转子部分故障和轴系故障不断提出了新的方法和技术，但对比电动机故障诊断和发电机故障保护领域的研究进展，发电机故障诊断距离进入到实际应用还很远。主要有三个原因导致了这样的局面:(1)作为电力系统的供电电源，发电机的各种参数、设备结构和运行工况比电动机更复杂，因此需要进行更多地研究。(2)一些学者为了研究而研究，没有对发电机现场运行情况进行更加细致地了解，没有认清发电机故障诊断的本质，造成实际应用前景不明。(3)在发电机故障诊断领域缺乏严格的理论体系。发电机故障诊断的研究对象应该侧重于定子绕组单相接地和转子绕组匝间短路等故障。分析故障和提取有效的故障特征是研究的侧重点。根据研究方法，应针对各种类型故障建立故障模型，进行仿真研究以及试验验证。因此，故障诊断技术的发展方向在于有效地提取故障特征，并进行故障分析。

4结语

本文简要介绍了发电机故障诊断技术，以异步发电机的常见故障为例介绍了目前常用的发电机故障诊断方法，并且探讨了发电机故障诊断的发展方向和研究重点。随着电力系统的不断发展和应用要求的不断提高，从理论研究和对实际应用的需求方面看，发电机故障诊断技术领域依然有很多问题值得我们进行深入研究。

参考文献:

［1］张超，夏立．交流无刷发电机故障诊断研究综述［J］．湖南工业大学学报，2008，21(05):103．

［2］魏云冰．小波变换在电机故障诊断与测试中的应用研究:硕士学位论文［D］．武汉:华中科技大学，2005．

第7篇

关键字：汽车电机故障方法

1.电机故障诊断的特点及实施电机故障诊断的意义

1.1电机故障诊断的特点

电机的功能是进行电能与机械能量的转换，涉及因素很多，如电路系统、磁路系统、绝缘系统、机械系统、通风散热系统等。哪一部分工作不良或其相互之间配合不好，都会导致电机出现故障。因此，电机故障要比其它设备的故障更复杂，其故障诊断所涉及到的技术范围更广，对诊断人员的要求也就更高。一般来说，电机故障诊断涉及到的知识领域主要有[20]：电机理论、电磁测量、信号处理、计算机技术、热力学、绝缘技术、人工智能等。电机故障诊断的复杂性还表现在故障特征量的隐含性、故障起因与故障征兆之间的多元性。一种故障可能表现出多种征兆，有时不同故障起因也可能会反映出同一个故障征兆，这种情况下很难立即确定其真正的故障起因。另外，电机的运行还与其负载情况、环境因素等有关，电机在不同的状态下运行，表现出的故障状态各不相同，这进一步增加了电机故障诊断难度，所以要求对电机进行故障诊断首先必须掌握电机本身的结构原理、电磁关系和进行运行状况分析的方法，即掌握电机各种故障征兆与故障起因间的关系的规律。

1.2实施电机故障诊断的意义

电机的驱动易受逆变器故障的影响，在交流电机驱动系统中，逆变器短路故障将会使电机产生有规律波动的或是恒定的馈电扭矩，使车辆突然减速。研究表明：逆变器出现故障时，永磁感应电机将产生较大的馈电扭矩，而且永磁电机也有存在潜在的高消磁电流的问题。而感应电机在逆变器出现故障时所产生有规律的馈电扭矩将由于有持续的负载而迅速衰减，这说明了感应电机具有较高的容错能力，适应混合动力系统的要求。开关电机磁阻是最具有故障容错能力的电机，而且当其有一个逆变器支路出现故障时电机仍能产生净扭矩，另外，开关磁阻电机成本低，结构紧凑，但是开关磁阻电机有较大的噪声和扭矩脉冲，而且需要位置检测器，而这些缺点使得开关磁阻电机在现阶段不适合应用于混合动力客车上。在混合动力客车动力系统中，电机是作为辅助动力的，而且电机属于高速旋转设备，如果电机出现故障，电机产生的瞬态扭矩将使车辆的稳定性和动力性将受到影响，而且，电机由高压电池组驱动，如果电机出现故障而不能及时容错，电机产生的瞬态电流将使电池受到损害，因此在混合动力系统中对电机进行故障诊断是非常必要的。

2.电机的故障诊断方法及典型故障诊断分析

2.1电机故障的诊断方法

（1）传统的电机故障诊断方法

在传统的基于数学模型的诊断方法中，经典的基于状态估计或过程参数估计的方法被应用于电机故障检测。图1为用此类方法进行故障诊断的原理框图。这种方法的优点是能深入电机系统本质的动态性质，可实现实时诊断，而缺点是需建立精确的电机数学模型，选择适当决策方法，因此，当电机系统模型不确定或非线性时，此类方法就难以实现了。

（3）基于模糊逻辑的电机故障诊断方法

图3为基于模糊逻辑的电机故障诊断方法框图，故障诊断部分是一个典型的模糊逻辑系统，主要包括模糊化单元、参考电机、底层模糊规则和解模糊单元。其中，模糊推理和底层模糊规则是模糊逻辑系统的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力，该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴涵关系及推理规则来进行的。模糊规则的制定有两种基本方法：第一，启发式途径来源于实际电机操作者的语言化的经验。第二，是采用自组织策略从正常和故障电机测量获得的信号进行模糊故障诊断的制定，将此方法通过计算机仿真实现，对电机故障有较好的识别能力。

（4）基于遗传算法的电机故障诊断方法

遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法，它的推算过程就是不断接近最优解的方法，因此它的特点在于并行计算与全局最优。而且，与一般的优化方法相比，遗传算法只需较少的信息就可实现最优化控制。由于一个模糊逻辑控制器所要确定的参变量很多，专家的经验只能起到指导作用，很难根据指导准确地定出各项参数，而反复试凑的过程就是一个寻优的过程，遗传算法可以应用于该寻优过程，较有效地确定出模糊逻辑控制器的结构和数量。

遗传算法应用于感应电机基于神经网络的故障诊断方法的框图如图4所示。设计神经网络的关键在于如何确定神经网络的结构及连接权系数，这就是一个优化问题，其优化的目标是使得所设计的神经网络具有尽可能好的函数估计及分类功能。具体地分，可以将遗传算法应用于神经网络的设计和训练两个方面，分别构成设计遗传算法和训练遗传算法。许多神经网络的设计细节，如隐层节点数、神经元转移函数等，都可由设计遗传算法进行优化，而神经网络的连接权重可由训练遗传算法优化。这两种遗传算法的应用可使神经网络的结构和参数得以优化，特别是用DSP来提高遗传算法的速度，可使故障响应时间小于300μs，不仅单故障信号诊断准确率可达98%，还可用于双故障信号的诊断，其准确率为66%。

近年来，电机故障诊断的智能方法在传统方法的基础上得到了飞速发展，新型的现代故障诊断技术不断涌现：神经网络、模糊逻辑、模糊神经网络、遗传算法等都在电机故障诊断领域得到成功应用。随着现代工业的发展，自动化系统的规模越来越大，使其产生故障的可能性和复杂性剧增，仅靠一种理论或一种方法，无论是智能的还是经典的，都很难实现复杂条件下电机故障完全、准确、及时地诊断，而多种方法综合运用,既可是经典方法与智能方法的结合，也可是两种或多种智能方法的结合，兼顾了实时性和精确度,因此多种方法的有机融合、综合运用这一趋势将成为必然，也将成为电机故障在线诊断技术发展的主流方向。

参考文献：

[1]陈清泉,詹宜君，21世纪的绿色交通工具——电动汽车[M]，北京:清华大学出版社,2001

第8篇

关键字：汽车电机故障方法

1.电机故障诊断的特点及实施电机故障诊断的意义

1.1电机故障诊断的特点

1.2实施电机故障诊断的意义

2.电机的故障诊断方法及典型故障诊断分析

2.1电机故障的诊断方法

（1）传统的电机故障诊断方法

（3）基于模糊逻辑的电机故障诊断方法

（4）基于遗传算法的电机故障诊断方法

参考文献：

[1]陈清泉,詹宜君，21世纪的绿色交通工具——电动汽车[M]，北京:清华大学出版社,2001

第9篇

关键词：往复压缩机；故障诊断；研究

前言

目前，随着我国科学技术的不断发展，工厂的许多机械设备等都向着自动化的目标发展，带来的问题就是机械设备的复杂化使一些零部件之间一环扣一环，联系更加紧密。若是某一部分出现了故障就会导致整个设备的运行受阻，进而造成较大的经济损失，更严重的会造成人员的伤亡。所以，机械设备的正常运行过程中，若是能够及时正确的预报或是诊断出隐含的故障因素，能够使压缩机在保证完整的情况下检查出出现故障的部件，进而能够防止事故的出现，能为企业带来更高的经济效益。

1 往复压缩机故障诊断技术研究现状

每个企业在进行往复压缩机故障诊断技术的选择时，需要将每种技术实施过程中的可能性以及优缺点进行仔细的对比，必须要保证技术的科学合理才能进行下一步实施，进而挑选出最适合机械的故障诊断方法。

1.1 通过分析油液进行故障诊断的技术

在往复压缩机正常运行的过程中，只要涉及到两个运动的面发生接触就一定会引起磨损的现象。根据具体的实验数据可知，运行过程中的不同时间段，往复压缩机的油会呈现出较大差异的衰败长度，磨损的微粒也会有明显不同的特征，主要从形貌、大小、分布以及数量上有所体现。所以，在油中对于往复压缩机的相关信息都有所体现，进行油液的分析故障诊断就是根据这一原理。收集观察往复压缩机所使用的油，再通过各种不同的检测措施，进而分析油的使用状况以及是否携带或携带多少的磨损微粒等各项信息，能够综合评价出所使用的油及设备放入磨损程度，相关的工作人员就能判断出潜在的故障存在。这种故障分析方法的分析的对象是油的磨损微粒与机械性能衰败的信息，因此在实施此种故障诊断的技术之前首要的任务是对分析样品的收集，再进行检测得到数据，进而通过分析所得数据判断出故障的存在与否以及进行预防的方案。由于这一技术的综合性，要求往复压缩机中的零部件都具有不同且明显的特征，只有这样才能保证诊断结果的准确性。

1.2 进行参数测定的故障诊断技术

往复压缩机内的每一个部件都有显著地不同，包括在零部件发生损坏之前和被破坏之后，所以需要借助于机器的测定来对零部件进行性能的检测，再将得到的数据与标准的数据进行比较，进而得出有异常的数据，并确定往复压缩机出现故障的位置，而且要根据检测到的数据与标准的数据差异情况进一步推断出故障的下一步发展趋势。对机械进行测试的过程中，可供测量的对象是不固定的，所以每一次进行测试得到的参数也是不同的，因此根据测试对象的不同主要采取两种方式进行诊断，即电力参数测定和热力参数的测定。在对往复压缩机的故障诊断中，通常都选择热力参数的测定方法，因为这种方法能够较大方面的检测出往复压缩机在热力性能方面的故障。另外在进行多级压缩的过程中，需要根据温度的变化和压力的变化数据进行初步的诊断，得出出现故障的根本原因，这也是热力参数测试方法的直接体现，然而这种方法的缺点是只能进行粗略的判断出故障出现的原因而不能具体化，要求技术人员能够结合气缸的温度压力信号以及功能图进行进一步的考虑，从更深层次考虑出现故障的原因。

1.3对振动情况进行分析的故障诊断技术

在往复压缩机运行的条件下，往复压缩机中的零件之间会产生作用力，进而引发噪声和振动，若是零部件之间发生磨损，往复压缩机的动力学性能将会出现相应的改变。所以，技术人员应该对往复压缩机外部的噪声和振动信号的进行精确的测量，再根据测量的结果数据进一步探讨分析其内部有可能出现的故障情况。然而在实际的操作中，噪声会极易受到周围环境的影响，因此正确的振动数据要求保证故障的诊断技术获得高度准确性是关键因素。同时，技术人员应该通过获取频域以及时域的征兆进行故障的精确诊断。或者能够使用表格的方式把充足且独特的振动信号频谱值输入计算机中，并整理成为故障频谱数据库，那么在诊断的时候，就可以将谱峰进行对比分析，可以根据谱峰的高度变化和预测每种故障出现的根本原因，以及出现频率及分布情况，将多种情况加以综合就可以得出正确的诊断结果。然而，这种方法最大的缺点就是故障谱峰数据库的制作需要花费大量的人力物力来开展模拟实验。因此，在实际的操作中，需要经常收集正常情况下某一组的时域信号，再与正常状态下往复压缩机的指标进行比较，若是测得的数值大于标准的极限指标，那么就可以确定往复压缩机已经出现了故障，正处于异常运行状态。

2 往复压缩机故障诊断技术的展望

2.1 往复压缩机机械的诊断技术要与设计及制造相结合发展

现阶段，有许多的往复压缩机生产厂家，在进行设计和制造往复压缩机时，没有将诊断技术与设计及制造相结合发展。所以，在今后的压缩机设计和制造的过程中考虑到故障诊断，如可以将光纤传感器预先就埋在柴油机的内部，能够为以后的机械诊断和维修提供较大的方便，进而避免了由于间接的测量诊断而带来的误差，同时也能省去大量且复杂的数据信号处理的过程。

2.2 加强往复压缩机中具有共性故障诊断方法的研究

在往复压缩机故障的诊断过程中，根据经验可知有些具有共性的故障出现，因此需要进行系统的归纳和总结，其基本的思路是：在不同的设备当中，如果运行的参数和结构特点之间有相似部分的零部件，一般情况下故障的表现形式以及机理也具有相似性，因此信号的采集和处理的方法也基本相同。所以，针对某种零部件，只需要构建一个诊断相似的模块，就能实现在不同的设备中使用。这样一来，建立好了不同零部件的故障诊断模块，再遇到较为复杂的设备后，只需要将零部件进行细化就能快速的诊断出系统存在的问题。

2.3 将信息处理技术与分析技术的综合应用

技术人员应该能够充分的利用信号处理的技术，提高信息的分析能力，进而增强模块建立的识别能力。然而过去的最为典型的就是傅里叶变换信号处理技术，目前该方法的使用受到了多方面的限制，现阶段已经不能胜任机械故障的检测，取而代之的是新兴的时频分析法，该方法将会得到广泛的应用和充分的发展

2.4 往复压缩机故障诊断趋向智能化

目前，往复压缩机在人工智能化故障诊断中，专家系统和神境网络的研究方向上已经取得了较大的进步，但是在往复压缩机的故障诊断中仍然存在着许多亟需解决的问题。人工智能化的神经网络呈现大规模的并列分布处理系统，而且具有很好的自学性和组织性，更重要的是能够从故障中学习，进而联想记忆和功能匹配等模式，如果能进一步利用好智能化技术，将会很好的解决技术人员解决不了的问题。

3 结束语

在今后往复式压缩机发展的进程中主要发展的趋势是人工智能化以及计算机辅助数据的分析等先进技术，进而开发实现往复压缩机的在线监测和故障诊断系统，利用该系统实现资源的共享，进一步提高故障诊断的准确度，这也是往复式压缩机故障诊断技术的一个创新之处。

参考文献

[1]王隆富.往复机械故障诊断综述[J].湖北广播电视大学学报，2009（4）.

第10篇

【关键词】故障诊断煤矿机电设备应用

当前,机电设备故障诊断技术是一项发展迅速的新兴检测技术,它在预防和诊断设备故障方面发挥着重要的作用。它能预防重大事故的发生,有效地避免人员伤害和设备损害,为煤矿机电设备的维修管理和日常保养提供重要的技术数据,有利于保证设备的安全运行,并在节约设备的维修费用和降低设备维修成本方面发挥着重要的作用,有利于现代化矿井的发展。

1 故障诊断技术的构成

故障诊断技术包括信号检测、信号处理、状态识别、预测和决策等部分。

(1)信号检测。设备状态信号是设备异常货故障信息的载体,要选择最便于诊断的状态信号(如振动、噪声、温度等),以便能真实、充分地检测到足够数量、能客观反映设备工作情况的状态信号。这是诊断能否成功的关键。

(2)信号处理。它是伴有各种干扰的综合信号中,把能反映设备状态的特征信号提取出来,并精化故障特征信号,以达到提高诊断灵敏度和可靠性的目的。

(3)状态识别。通过对设备状态特征信号进行分析和对比,识别和判断设备状态,确定其是否存在故障,以及故障的部位、原因及严重程度。

(4)预测和决策。预测是对尚未发生的或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,通过预测故障的发展过程,以及在何时进入危险范围,对设备的劣化趋势和剩余寿命做出预报,为进行事故预防和预防维修提供依据。决策是指根据预测预报及故障诊断结论,所应采取的预防和消除故障的方法、措施等。

2 故障诊断的基本方法

2.1 故障信息的采集

故障信息的采集是故障技术的第一步。只有信息正确,才有可能进行正确的分析、判断和决策。因此,故障信息的采集是诊断技术中最重要的内容。一般可用以下几种方法进行故障信息采集。

(1)直接观察。直接观察是现场工作人员根据经验对设备状态做出判断的方法。

(2)噪声及振动的测量。噪声和振动是诊断机器运行状态的重要信息,其测量可分为3个步骤:①测定总的噪声或振动强度,初步判断机器运行是否存在问题。②进行频谱分析,进一步判断机器中的问题发生在哪个环节。③采用一些特殊技术,对特定的可疑零部件进行深入分析。在噪声和振动测量中,仪器可以是便携式的,也可以是固定安装的。后者多用于对重要机器的监控,以防止发生事故和突然损坏。

(3)整机性能测定。整机性能测定是对整台机器的功能进行测定,以取得信息的方法。把其性能劣化与后果联系起来,对其发展趋势进行测定。对整台设备,通常用输入与输出的比较法或输出量的变化趋势进行测定。

2.2 设备运行工况综合诊断

机械设备运行状态的诊断方法是多种多样的,其中以噪声及振动测量、铁谱分析、油位油温检测、无损探伤及超声波等检测方法最为常用。然而,由于一些特殊环境对设备的影响,一些诊断技术在具体诊断中受到限制或影响其准确性,因此产生了进行设备运行工况综合诊断的专家系统。

3 故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用

3.1 矿井提升机

矿井提升机担负着提升煤炭、矸石、下放运料、升降人员和设备的重要的任务,因此说提升机的运行是否安全可靠关系着煤矿的安全生产和职工的生命、财产安全。提升机常用的故障有硬故障和软故障两大类。硬故障一般可以通过保护装置解决。而对于软故障来说就需要设备运行工况综合诊断方法来判断,软故障通常是硬故障的前兆,因此说要对软故障进行及时的诊断和预报这对于提升机的安全运行是十分重要的。中国矿业大学研制的KJ46型矿井提升机状态监护系统、ASCC型全数字提升机控制系统等都包含了对提升机运行参数的检测和故障诊断功能,具有制动失灵保护、过卷保护、超速保护功能,均取得了良好的效果,有很重要的现实指导意义。

3.2 采煤机

采煤机是煤矿生产过程中应用最广泛的设备之一。它是集机械、电气和液压为一体的大型复杂系统。因为煤矿井下工作场所环境恶劣、空间狭小,采煤机才如此复杂和恶劣的环境中工作容易出现故障,而采煤机一旦出现故障将会导致整个采煤工作面中断工作,给矿井带来严重的经济损失。随着现代化煤矿工业的发展,采煤机的功能越来越多,自身结构也越来越复杂,导致发生的故障的原因变得更加复杂。国产的采煤机与国外先进的采煤机相比在故障检测诊断技术方面还有不少差距,主要表现在检测参数的缺少和检测范围的不全面,并且无故障诊断功能。为了改变国产采煤机无故障诊断功能和检测水平低的现状,原煤炭部将“采煤机工况检测及故障诊断系统”的研制列入了“九五”重点科技攻关计划当中。该故障检测诊断系统主要包括了机身检测单元、左右摇臂检测单元、变频器通信单元、工况检测及故障诊断单元、高压控制箱检测单元、检测显示单元这六个单元,在当前煤矿生产过程中已取得了显著的成效。

4 结语

总之,故障诊断技术在煤矿机电设备的诊断和检测中发挥着重要的作用。但是我们也应该看到由于煤炭行业的各种原因,设备故障检测诊断技术应用的范围还比较窄,对故障诊断技术的开发研究投入不足,我国设备故障诊断检测技术在理论上还不成熟,这就需要广大的煤炭研究人员和技术人员不断的探索,从而缩短差距。同时,还应该加强与各个行业间故障检测诊断技术的交流与合作,并进行新技术的推广和应用,使煤矿机电设备的安全性、可靠性得到进一步提高,促进矿井的和谐发展。

参考文献:

[1]王琳.机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势[J].武汉工业大学学报,2000(3):62-64.

[2]周东华,王桂增.故障诊断技术综述[J].化工自动化及仪表,1998(1):42-46.

第11篇

关键词：变频器；故障诊断；容错控制

引言

近年来，由于电力电子技术“功率半导体技术”微处理器技术及电机控制理论的快速发展和不断完善，交流电动机控制技术日趋成熟，应用越来越广泛，而作为交流电动机主要控制方式的变频调速技术也取得了前所未有的进步。

变频调速系统由变频器和电动机组成，变频器易在复杂的自然环境（结露"腐蚀"粉尘"高低温等）和电磁环境（EMI、过电压、过电流等）下发生故障。故障诊断技术起源于20世纪中期，是指对正在运行的机械或电子设备进行状态监测，及时发现设备异常状态，分析故障发生的原因，并对设备未来的状态进行预测的各种技术的总称。

一、开关管的故障诊断及容错控制

（1）开关管的故障诊断

在变频器：电动机构成的控制系统中，变频器部分发生故障的几率远高于电动机。而在变频器中，逆变桥IGBT的开路和短路故障又占了相当大的比重。据统计，38%的变频器故障是由变频器的功率开关器件引起，所以变频器逆变桥，IGBT故障的诊断方法是高故障容限变频器研究的热点问题。

1.1.1专家系统法

基于经验积累，将可能发生的故障一一列出，归纳出规律并建立知识库，当发生故障时只需观测故障现象，查询知识库即可判断故障类型，难点在于难以穷尽所有的故障现象并得到完备的故障知识库，而有些故障模态往往与变频器正常运行时的某种状态非常相似，造成了难以准确匹配故障。

1.1.2电压检测法

通过考察变频器故障时电动机相电压、线电压或中性点电压与正常时的偏差来诊断故障。只需要1/4基波周期便能检测出故障，大大缩短了诊断时间，但这种方法需要增加电压传感器，通用性差。

1.1.3智能算法

人工神经网络、小波分析、模糊控制等方法也应用于开关管的开路故障诊断中，取得了较好的效果。将小波分解与模糊算法相结合，首先应用小波分析得到电流的变化信息，据此得到电流的直流分量，然后将直流分量的极性与数值输入模糊算法中，判别开路故障的发生。将三相电流信息用于故障的诊断和分类，首先应用小波变换得到故障特征信息，这些信息体现在小波分解的系数之中，然后应用BP人工神经网络来识别开关管处于故障或健康状态，通过仿真验证，故障判别错误率小于5%。

（2）开关管开路故障的容错控制

开关管开路故障后，该开关管处于断开状态，在正确的故障诊断及定位后，一般可以采用冗余和容错两种方法继续运行。

1.2.1基于冗余的开关管故障容错控制

开关管的冗余多应用于高可靠性的驱动系统中，在某个开关管故障后，将冗余的开关管投入使用。以一个开关管的成本为单位，对冗余系统的成本进行了折算，并以冗余系统的成本和故障后所输出的功率为依据，定义了冗余系统的价值因数FM。

1.2.2基于调制策略的开关管故障容错控制

当变频器发生，IGBT开路故障时，封锁故障管及同桥臂开关管的控制信号，将故障桥臂隔离，然后通过继电器将直流母线电容中点与相应电动机相相连，相当于用直流母线电容作为虚拟桥臂，形成三相四开关的逆变器结构形式。

二、电流传感器故障诊断与容错控制

（1）电流传感器故障诊断

矢量控制系统中，需要电流信息和速度信息来完成双闭环控制。由于电流冲击"误操作等问题容易导致电流传感器故障而使系统崩溃，所以电流传感器故障诊断和容错控制受到了广大学者的关注。近几十年来，国内外专家学者就传感器故障诊断提出了许多方法，主要可以分成两大类：硬件冗余方法与解析冗余方法。硬件冗余法使用多个完全相同的组件并采用相同的输入信号，利用这些组件的输出进行对比，通过一些特定方法（限制检验、多数表决等）完成诊断决策。这种方法显然增加了设计成本。相比较而言，随着现代控制理论逐渐成熟，解析冗余方法已经成为了故障诊断研究的主流。解析冗余方法又可以分为基于模型"信号"知识几个方面。

（2）电流传感器容错控制

变频器电流传感器的容错控制有两种方法。一种方法是当检测到电流传感器故障后，系统切换到另一种控制模式，一般是从依赖于传感器的闭环矢量控制切换到不依赖于传感器的开环控制。另一种方法是用观测器重构出电流信号代替电流传感器信号，从而使闭环矢量控制继续进行。

第12篇

关键词：汽轮机　故障诊断　小波　神经网络

1、引言

二十世纪以来，随着工业生产和科学技术的发展，机械故障的可靠性、可用性、可维护性与安全性问题日益突出，从而促进了人们对机械设备故障机理及诊断技术的研究汽轮机是电力生产的重要设备，由于其结构的复杂性和运行环的特殊性，汽轮机的故障率较高，而却故障危害也很大。汽轮发电机组常见的机械振动故障有：转子不平衡、转子弯曲、转子不对中、油膜振荡、碰摩、转子横向裂纹和转子支承系统松动等。汽轮机振动故障的汽轮机最常见的故障，因此，汽轮机的振动故障诊断一直是故障诊断技术应用中非常重要的部分。

2、基于信号处理的振动故障诊断方法

信息的采集和处理是实现机组振动检测与故障诊断中的一个基本环节、也是振动检测软件的核心技术。现代信息分析主要包括两种形式：一种是以计算机为核心的专用数字式信号处理仪器，另一种是采用通用计算软件来进行信号分析的方式。

2.1小波变换方法

这是一种新的信号处理方法，是一种时间―尺度分析方法，具有多分辨率分析的特点。利用小波变换可以检测信号的奇异性。因噪声的小波变换的模的极大值随着尺度的增大而迅速衰减，而小波变换在突变点的模的极大值随着尺度的增大而增大(或由于噪声的影响而缓慢衰减)，即噪声的Lipschitz指数处处小于零，而在信号突变点的Lipschitz指数大于零(或由于噪声的影响而等于模很小的负数)，所以可以用连续小波变换区分信号突变和噪声。同样，离散小波变换可以检测随机信号频率的突变。孙燕平等应用了小波分析理论，采用多分辨分析和小波分解等基本思想对汽轮机转子振动信号进行了分析，针对振动信号的弱信号特征，提出了基于离散小波细化频率区间，小波分解后进行能量谱分析和小波变换结合傅立业变换分析法，并将其应用于模拟转子试验台上。闫亮以小波分析为基础，针对汽轮机早期振动故障信号具有背景噪声强，特征信号弱的特点改进传统的Donoho硬阈值降噪算法，提出了基于shannon熵的最优小波包基降噪算法，能明显地提高信号的信噪比。采用小波神经网络松散结合的诊断方法，利用小波包的分解重构系数得到信号的频带能量，再将频带能量作为神经网络输入向量进行模式识别。利用BP神经网络在故障诊断方面具有诊断精度高，学习速度快的特点与小波分析相结合。

小波神经网络是一种非模型的诊断方法，回避了抽取对象数学模型的难点，避免了复杂的关于建模的传递函数的运算，以及建模不完全或不精确导致的诊断误差。小波变换不需要系统的数学模型，对噪声有很强的抑制能力，有较高的灵敏度，运算量也不大，是一种很有前途的方法。

2.2信息融合的方法

信息融合是利用计算机技术对按时序获得的多源的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。

张燕平设计了汽轮机转子轴系故障模拟试验方案，并对各种故障进行了多组升速试验，对故障信号进行了傅立叶分析，以三维幅值谱和升速过程波德图为工具，对故障信号的频域信息进行了融合研究。研究表明，一阶矩向量三维图不仅融合了信号的时频特征，还融合了信号的空间特征，因而可用来对故障的产生过程进行全面分析，是进行轴系典型故障诊断的又一有效工具。

2.3其他信息处理法

N.E.Huang等提出了一种经验模态分解方法(EMD)，其主旨为把一个时间序列的信号分解成不同尺度的本征模态函数(IMF)，每个本征模态函数序列都是单组分的，相当于序列的每一点只有一个瞬时频率，无其他频率组分的叠加。瞬时频率是通过对IMF进行希尔伯特变换得到，同时求得振幅，最后求得振幅频率时间的三维谱分布。唐贵基等利用EMD分析方法以及其对应的Hilbert变换在大型汽轮机故障诊断中进行非平稳信号的算法和应用，并描绘出仿真故障信号的时频图、时频谱和幅值谱。姚志宏嘲利用Kohonen网络聚类的特点，把汽轮机振动故障信号频谱中的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到Kohonen网络，并由网络进行聚类，产生聚类中心点。根据此聚类中心点的位置来确认和诊断汽轮机振动故障的原因以及目前的严重程度。

3、基于知识的故障诊断方法

基于知识的方法不需要精确的数学模型就能准确预测故障，当前这一领域的研究较为活跃。

3.1基于专家系统的故障诊断方法

专家系统(Expert System――ES)是人工智能领域较为活跃的一支，它已广泛应用于过程监测系统，并取得了相当可观的经济效益。专家系统是一种基于知识的智能计算机程序系统，其运用领域专多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程来处理该领域的问题。张晓等提出了一种新的基于模糊与综合的离线式汽轮机故障诊断专家系统，并且提出了相关基于模糊诊断的推理和专家系统知识的漏诊断和无诊断的自学习方法。

3.2基于人工神经网络的故障诊断方法

人工神经网络技术以分布的方式存储信息，利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性的映射，并利用全局并行处理实现从输入空间到输出空间的非线性信息变换。对于某一特定对象建立特定的神经网络故障诊断系统，将故障征兆作为输入信号可以直接得到故障，方便地实现了故障检测与诊断。

张建华等提出了采用概率神经网络(PNN)的汽轮发电机组故障诊断方法。利用PNN算法简单、训练和泛化速度快的优点，把新的训练样本添加到以前训练好的分类器中，便于提高故障诊断结果的准确性。而且具有很高的运算速度，抗干扰能力强，对传感器测量噪声具有较强的诊断鲁棒性。新的训练样本也很容易加入以前训练好的分类器中，更适用于在线检测。程卫国翻通过对振动信号的分析，并对BP算法进行了研究和改进。刘正亮建立了人工鱼群神经网络模型，利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数，提高了神经网络的收敛速度和精度。依据此模型提出一种故障诊断方法，并应用于汽轮机振动故障分析，提高了神经网络的泛化能力和故障诊断的准确率。

4、基于解析模型的故障诊断方法

基于解析模型的故障检测和诊断方法在故障诊断的研究中占有重要地位，它充分利用了系统模型的深层知识进行故障诊断，具体是指使用系统的结构、行为和功能等方面的知识对系统进行诊断推理，这就需要建立系统结构、行为和功能模型。

荆建平等针对转子裂纹故障的早期诊断与预示这一问题，提出了基于多模型估计(MMAE)的转子裂纹故障诊断方法。并对Jeffcott转子建立了正常、裂纹转子模型和基于卡尔曼滤波器的多模

型自适应估计器，通过裂纹故障的仿真分析和故障多模型估计表明，该方法对早期诊断和预示转子裂纹故障有良好的效果。张国平针对汽轮机启动和停止过程信号比平稳过程复杂这一特点用短时傅里叶变换提取状态特征信息，引入基于连续HMM建立在在线状态监测系统的应用。HMM是一种时间序列的统计模型，能用参数描述随机过程统计特性的概率模型，是一种用针对性的信号的建模和识别工具。韩璞等㈣利用了贝叶斯网络模型进行汽轮机故障诊断，通过对主成分分析方法提取故障特征的讨论，提出了基于主成分分析方法和贝叶斯网络的汽轮机故障诊断模型建立方法，应用特征提取后的样本建立了汽轮机故障贝叶斯网络模型，该汽轮机故障诊断模型简洁，易于推理，提高了汽轮机故障诊断的效率。

基于解析模型的故障诊断方法主要用于控制系统的故障诊断。因为其它诊断方法多以直接检测信号的分析为诊断依据，而控制系统的输出信号常常随着控制输入信号的变化而变化。这样，用直接信号检测分析方法往往难以甄别一个异常的信号是由于系统故障所致，还是由于控制输入信号使然。而基于解析模型的故障诊断方法将系统的模型和实际系统冗余运行，通过对比产生的残差信号，就有效地剔除了控制信号对系统的影响因素。通过对残差信号的分析，就可以诊断系统运行过程中出现的故障。

5、基于离散事件的故障诊断方法

离散事件模型的状态既反映正常状态，又反映系统的故障状态。系统的故障事件构成整个事件集合的一个子集。故障诊断就是确定系统是否处于故障状态和是否发生了故障事件。

彭希等针对常规频谱诊断方法的不足，论述了离散的BAM(双向联想记忆)网络及其特性。讨论了汽轮发电机组常见典型振动故障的变化特征及其数字化描述方法，构建了离散BAM网络能够实现汽轮机振动故障特征空间到故障标示空间的联想和追忆映射，用BAM网络建立模型诊断汽轮机组振动故障。离散BAM神经网络是继Hopfield网络之后另一类典型的反馈形网络，是一种能进行寻址记忆的二层相关网络，使用前向和后向信息对存储内容激发联想和回忆，其具有良好的动力学行为而用于联想记忆。

陈等在分析了汽轮机振动故障特点的基础上，提出了用遗传算法进行汽轮机故障诊断问题，定义了遗传算法求解故障诊断问题的概率因果网络，建立了汽轮机故障诊断模型，该模型能有效地识别出汽轮机的多故障。

第13篇

关键词：转动机械；故障诊断及处理；方法；意义

科学技术水平的提高使得我国众多发电厂都应用了众多新型的自动化、智能化的设备设施。同时，发电厂需要进行全天候、不间断的工作，保障电力的供应。因此，一些外部因素和内部因素的出现会导致各种转动机械设备故障问题的发生。而应用以往的故障诊断和处理模式无法对于其中存在的问题进行解决，使得发电厂的工作质量和效率受到影响。具体来讲，我们针对转动机械故障诊断及处理的方法、应用现代化诊断及处理技术的意义进行分析和研究工作，使得发电厂在较长时间中各种转动的机械设备保障安全运行，更好地开展工作，保障电力资源的供应。

一、转动机械故障诊断及处理的方法

（一）转动机械故障类型

我国发电厂中应用的转动机械发生故障主要是以下方面的问题。具体来讲，第一，滚动的轴承存在缺陷。比如：滚动的轴承出现了滚道或者是滚子脱落、腐蚀、破裂、有凹痕、有杂物的进入等等。而造成以上问题出现的原因有：应用的滑动轴承质量不高、没有应用专业化的技术和方式进行安装导致轴承与轴之间存在性能不高、配合不准确等问题，在较长时间应用后造成其出现了一系列问题。第二，滑动轴承问题。滑动类型的轴承在应用中主要存在的故障问题是：间隙的大小存在问题，无法进行有效性的工作，应用的油膜存在震荡或者是涡动问题。而造成以上问题出现的原因，除了质量问题外、还存在滑动轴承长期的高温、振动大的环境中进行工作的因素，无法进行有效性的运转。第三，转动机械存在松动的问题。转动机械松动主要有两种类型，一种是结构性的松动，另一种为转动性的松动。结构性松动问题出现主要原因是没有进行科学化、专业化的安装，造成了转动机械长期在磨损、腐蚀的环境中工作，导致一些结构出现了基础性的松动，影响到了其应用的质量和效率。而转动机械部件松动主要的原因是有关部件在长时间工作下出现了部件应用的损坏，轴承无法进行有效性工作。第四，转子不平衡的问题。其主要的缺陷和问题有：径向振动大、而在其他方向上的振动值较小。而造成以上问题出现的原因是，其一存在安装不当的问题、其二存在有外来的附加物进入使得转动机械部件出现了严重的磨损问题。

（二）诊断和处理的方法

我们需要应用专业化的人员和技术方式来进行以上故障问题的诊断和处理，保障我国发电厂转动机械进行良好的运行，充分发挥出自身应有状态，为促进发电厂工作水平的提高，实现良好的价值和效益发挥出重要作用。具体来讲，第一，发电厂需要定期对于转动机械设备检修处理人员进行专业化技能的培训工作，提升他们工作的积极性，学习和应用好各种故障设备设施处理的技术素养，保障它们运转正常。第二，发电厂需要进行大量资金的投入购买专业化的故障检测诊断、处理设备，提高诊断和处理的水平。应用好网络信息技术、计算机技术来构建专业化的故障保修系统、有利于有关人员快速进入现场进行设备故障诊断和处理，提高有关设备设施运行的水平。如：型号为IZ300-250-765的灰渣泵其在运行中出现了轴承温度偏高、振动值偏大的问题，我们就可以应用现场图谱仪对其进行科学诊断。如：在现场图谱仪中显示其在78Hz和6.5Hz的地方存在明显波峰、在其高频的区域存在群峰，然后应用其他专业化仪器以及专业人员的经验可以判断出此种类型的灰渣泵外滚道、保持架、轴承的滚子等已经损坏。我们通过查找此类灰渣泵应用的时间明确此已经超过合理化应用的时间。因此，需要对于其进行更换，使得发电厂有关设备可以进行正常运行。对于引风机这类的设备在进行了长时间的应用后也会出现振动偏大的问题。因此，我们需要应用专业化的温度测试装置对于其运行温度进行测量。如：显示的温度为轴瓦48摄氏度，然后应用专业化的频谱图则发现其明显的波峰出现在5Hz的地方。通过有关的分析后我们发现，滑动类型的轴承存在间隙过大问题。在有关专业化人员对其进行精细化检查下发现轴承顶隙存在超标的问题，应用专业化的机械和手段对其进行调整后，使得其恢复正常。

二、应用现代化诊断及处理技术的意义

应用现代化诊断及处理技术具有重要的意义。首先，专业化人员和现代化转动机械故障诊断设备仪器的应用，可以提高对于转动机械故障诊断工作的质量和水平，并且对于存在的问题进行快速化处理，通过周期性的常规诊断、科学化处理方式的应用，对于发电厂有关设备运行中的故障问题进行及时解决，避免了安全事故问题的发生，充分保障了发电厂进行有效性的工作，使其经济效益和社会价值得以实现。其次，应用现代化诊断及处理技术的应用使得专业化故障诊断和处理体系已经形成，可以充分结合转动机械设备运行的历史、对于故障问题进行预报、分析、判断、确定好故障发生的部位、原因、今后运行的趋势，应用专业化的手法进行修复、必要时进行转动机械的更换，保障其具有良好的应用状态。

三、结论

对于转动机械故障诊断及处理问题进行研究和分析，有利于我们应用现代化的故障诊断和处理人员、高端智能化的专业故障诊断仪器对于故障进行全面性的预报、诊断、分析、处理，提高转动机械诊断处理的水平，保障其具有良好的应用状态，使得发电厂可以取得良好的效益和价值。

参考文献：

[1]赵永忠.浅谈转动机械故障诊断及处理[J].机电信息,2015,24:71+73.

[2]王金福,李富才.机械故障诊断的信号处理方法:频域分析[J].噪声与振动控制,2013,01:173-180.

[3]任玲辉,刘凯,张海燕.基于图像处理技术的机械故障诊断研究进展[J].机械设计与研究,2011,05:21-24.

[4]余建青,臧观建,谢世坤,李强征.旋转机械故障诊断中的信号处理技术综述[J].机床与液压,2011,24:107-110.

第14篇

关键词：模拟电路；故障诊断；实用意义；分类原理；发展建议

中图分类号：TN710 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2013）24-0102-02

1 模拟电路故障诊断方法的实用性意义

模拟电路在当今社会中发挥越来越重要的作用，所以模拟电路故障诊断具有很强的实用性意义，模拟电路诊断技术需要不断改进，方法也需要不断创新。模拟电路故障诊断方法的实用性意义主要应当从三个方面来进行阐述，即它在现实当中的运用程度、运用效果和未来发展趋势三个方面。

1.1 模拟电路故障诊断方法的运用程度

模拟电路（Analog Circuit）是指处理时间和幅度都连续的信号（连续的含义是在某以取值范围内可以取无穷多个数值）的电子电路。从定义上来看，模拟电路故障诊断方法，即是发现和解决模拟电路各种故障的一种技术。在电子科技高度发展的今天，不管是工业、建筑、金融等社会行业还是其他一些日常生活当中，都会或多或少地适用相当的智能化和电气化设备，特别是信息技术的推广，促使各类日常社会事务更加离不开模拟电路相关产品和技术。自1970年伊始，该类故障诊断方法渐渐发展出了相对系统的理论体系，并且成为网络理论除“网络分析”和“网络综合”以外的第三大理论。

1.2 模拟电路故障诊断方法的运用效果

虽然模拟电路故障诊断方法也已经发展了相对较长的一段时间，但是随着社会技术发展的加快以及其本身特殊性的限制，仍旧显得相对滞后适用和发展存在一定难度。（1）由于模拟电路在运行环境、器材等方面差异性的客观存在，导致发生的故障相对复杂，而受本身元件中连续参数的流动性强、量大等因素影响，使得故障模型复杂，各类操作难以简单化。（2）线性和非线性问题客观存在，使得在故障诊断的计算过程当中难度增大，导致最终判定结果可能失真。（3）随着相关电子类产品在不同行业和岗位上的运用以及关联性设备所采用的材料存在一定差异性，导致测定结果的模糊性和可变性增加，亟需更加精确、真实的故障诊断方法。

1.3 模拟电路故障诊断方法的未来发展趋势

模拟电路具有很大的发展前景，模拟电路的诊断方法也有新的未来发展趋势。根据目前社会科技的发展规律来看，主要表现在以下三个方面：一是智能化，即排除人工分析阶段，从数据搜集分析诊断选定措施整个阶段皆能实现自动、智能；二是针对性，能够产生出专门适用于某种设备或是某种环境下的故障诊断技术；三是集成性，即形成更为系统的理论体系，并且该理论体系能够普遍适用于一般的电子电路。

2 模拟电路故障诊断方法的分类及原理

传统的模拟电路故障诊断方法有测前模拟诊断、测后模拟诊断、逼近法及专家系统诊断，随着智能化技术的发展，又产生了模糊理论、神经网络、小波分析、多传感器信息融合等一系列理论和方法，模拟电路故障诊断方法体系进一步发展。以下是其中四种较为常见的故障诊断

方法：

2.1 专家系统诊断

专家系统诊断是人工智能的一种表现，它介于测前诊断和测后诊断之间，包含对故障相关数据的收集和处理，对故障信息进行推理和判定，在传统的故障诊断当中，具有精确度高、实用性强等特点。所谓的专家诊断系统，即是通过收用专业的经验和方法等，对某个既定领域进行针对性的故障诊断，通过模拟专家检测故障的过程来实现故障排查。其运行原理是，收录专业的知识和经验，构建知识数据库，并对故障的特点进行分类，在感知和收集故障相关信息之后，以对比排查的手法，最终认定故障形式。专家系统实际上便是利用人工智能代替人力工作诊断模拟电路故障的一种办法，在处理一些直观问题上，因为其具有固定的运行模式，所以更加快捷和准确。

2.2 神经网络诊断

是自1943年首次提出的，通过模拟人类神经网络结构，实现拟人化信息处理的一种人工智能技术，发展至今受到社会的广泛重视，并且相对于专家故障诊断而言，更加灵活有潜力。神经网络（ANN）技术可以说是典型的非线性和不稳定的故障诊断技术，它能够通过模拟人类大脑的信息处理过程，根据一些可变的参数和相关信息来判定故障性质，并且信息的分散存储方式，有助于深入对比区分故障特性，更加便于故障定位。相对而言，神经网络能够有效地弥补专家系统的不足，同时神经网络存在的部分问题也能通过专家系统解决，实现两者的相互借鉴和融合，是目前较为广泛研究的重要课题。

2.3 模糊故障诊断

模糊故障诊断在针对复杂电路和运行情况复杂的故障元件排查时具有相当的作用，它通过建立类似于专家系统一样的数据矩阵，并与各类模糊信息矩阵相结合，以一定的判定阀值为依据来识别故障。受自身技术的限制，目前该故障诊断方法独自适用的效果不佳，只能通过与神经网络、专家系统等技术相结合，其本身缺陷才能获得有效弥补。但是过分依赖专家数据、操作速度慢并且不具备学习能力等，也终将限制其使用，所以仍需要进一步发展。

2.4 融合故障诊断

优先建立固定隶属于某个元件的数据信息（关键点电压和温度），以多种信息融合并对比的方式，准确地找出故障元件。该技术同样能够与神经网络及专家系统相融合，但受限于样本信息获取困难，所以依旧存在较大

缺陷。

3 保障和推动模拟电路故障诊断方法发展的具体建议

据统计，世界模拟电路市场2000年为306.3亿美元，2013年增长20%，达368.8亿美元，当代的模拟电路除了被运用于通信、汽车、计算机等高科技市场之外，在机械、农业、服务等其他行业同样被广泛运用，数字化产品的增多导致市场需求增大，模拟电路的多方使用下，必然会不断对故障诊断方法提出新的需求。就目前看来，相关的行业必须加快研究步伐，与科研机构、教育机构、政府部门和消费者群体之间达成一定的协作意识，构建一条高效的信息传递和技术试验渠道，努力完善现有的故障诊断

技术。

4 结语

世界范围内技术革新浪潮之下，越来越多的电子类产品或者是部件被运用到人们日常生活和生产当中，受市场环境的影响，模拟电路故障诊断相应技术不仅作为社会日常生产生活的保障，同时也将作为相关专业的教育教学内容。而研究模拟电路故障诊断方法，提高其实用性能，是人类社会发展趋势下必不可少的作为。鉴于该方法产生和运用的特殊性，单依靠相关生产单位进行研究和创新是不科学的，应当建立起社会、教育、科研三大方面各部门和个人的广泛联系，在集思广益、多方求证下完成模拟电路故障诊断相关技术的改造与升级。

参考文献

[1] 黄洁，何怡刚.模拟电路故障诊断的发展现状与展望[J].微电子学，2004，（1）.

[2] 辛秀华，等.现代模拟电路故障诊断方法综述[J].自动化与仪器仪表，2005，（2）.

[3] 赵建.模拟电路故障诊断的研究[J].上海海运学院学报，2000，（3）.

[4] 李春明，王勇.基于小波神经网络的模拟电路故障诊断[J].微计算机信息，2007，（1）.

第15篇

【关键词】机电一体化设备故障诊断方法

中图分类号：TH-39 文献标识码：A

设备故障，一般是指设备或系统在使用过程中丧失或降低其规定功能的事件或现象。故障诊断包括故障检测和故障定位，就是利用各种检查和测试方法，发现设备的故障并找出故障所在位置的过程。设备在使用过程中，由于机械零件的磨损、断裂、变形、腐蚀损伤等原因，一旦发生故障，往往会产生严重后果。所以，必须对设备的零件及其运行状态进行定期检查和判断，及时消除故障，保证设备的正常稳定运行。

一、机电一体化设备的故障诊断技术。

1、机电一体化设备的故障特点。机电一体化设备使用的零部件数量比较多，且技术含量比较高，因此，相对于一般的机械设备，其发生故障的几率会比较大。统计表明，机电一体化设备发生故障的几率是一般机械设备的八倍。面对如此复杂、故障如此高发的设备，光靠人工检查分析是远远不够的，因此迫切需要研究一种专门的故障诊断技术。机电一体化设备的故障特点主要有以下几点：（1）机械零件比较多，容易磨损；（2）自诊断功能不强，只能诊断出一些简单的故障；（3）报警显示不明确，一些故障显示报警，一些故障没有报警显示；（4）相关经验技术人员越来越少。

2、机电一体化设备的故障诊断技术。故障诊断技术实质上就是一种检测技术，即检查系统的运行状态并判断异常情况，根据诊断为系统故障的恢复提供依据。对设备进行故障诊断主要有三个目的：①为了确保设备的正常可靠运行；②为了发挥设备的最大效益；③为了能够及时诊断出已发生或将要发生的故障，从而减少维修时间，提高维修质量。故障诊断主要有四个任务：①故障检测，即对使用中的设备或系统定期的发送检测信号，通过分析接收到的响应数据判断设备或系统是否发生故障。②故障类型判断，即在检出故障后，分析故障原因判断出系统故障的类型。③故障定位，即在前两个任务的基础上，细化故障种类，判断出故障发生的具体部位和原因。④故障恢复，即根据第三个任务，采取不同的措施，对系统故障进行恢复。故障诊断一般是通过检测设备的信号来判断设备的运行情况。设备诊断过程如图1所示。

由图1可以看出，在对设备的故障进行诊断时，需要先对诊断对象的原始特征信号进行测试，以获得诊断信号；然后从这些诊断信号中提取征兆，即从信号中分离出能够表示特征故障种类和位置的信号；随后再根据模式识别理论处理征兆，进行状态识别。如果是无故障状态，则可以采用滤波、时序模型等方法进行深入分析，预测将要发生的故障；如果状态是某一种故障，则可以采用模式识别、信号分析等方法研究故障的类型、位置及其产生原因，然后在此基础上制定策略，以达到诊断目的，确保设备的正常运行。故障诊断主要有两种测试方式：①故障测试，发生在故障出现之前，这时诊断对象处于运行状态，基于预测并及时发现故障的目的而对诊断对象进行的在线测试就称为故障测试；②诊断测试，发生在故障出现之后，这时诊断对象处于非运行状态，基于确定故障种类和位置而对诊断对象进行的试验性测试就称为诊断测试。

二、机电一体化设备故障诊断方法。

根据上述诊断过程，可以总结得到，设备诊断技术应该包括以下内容：（1）在对诊断对象测试之前，必须结合实际的设备性质与工况，选择与设备状态相关的原始特征信号。（2）结合实际情况采取合适的方法从诊断信号中分理出有关设备状态的有用信息，即征兆。（3）依据提取的征兆，对设备状态进行识别，即状态诊断。（4）根据获取的征兆和状态，对设备运行情况进行深入分析，研究预测故障将要发生的位置、类型及产生原因。（5）结合设备状态和发展趋势，制定策略，确保设备的正常运行。机电一体化设备的故障诊断分析方法有很多，例如白诊断法、温度检测诊断法、压力检测诊断法、故障树分析法等。

依据不同的诊断方式可以分为不同的故障判断方法，这里主要介绍了三种：（1）根据故障是否有报警指示，可分为有诊断指示故障和无指示故障。有诊断指示故障是指机电一体化设备带有自诊断功能，如果发生故障就会报警并在屏幕上显示故障说明，这时就可以按照诊断手册找出故障发生原因，及时排除故障。无诊断指示是指一些机电一体化设备没有自诊断功能，即使有，也不能对某些故障的发生产生报警提示，只能依靠人工经验分析来排除故障。

（2）根据故障的出现是否破坏工件或机床，可以将故障诊断分为破坏性故障和非破坏性故障。破坏性故障，是指这种故障一旦发生，就会损坏工件或机床，这种故障必须进行永久性排除，禁止重演；非破坏性故障，是指故障的发生不会损坏工件或机床，只需找出原因并排除即可。

（3）根据故障发生的偶然性，可以分为系统性故障和偶然性故障。系统性故障是指，一旦设备的运行状态符合一定条件就会产生故障，这种故障分析起来比较容易；偶然性故障是指在设备的运行过程中偶尔发生的故障，这种故障分析比较难，因为它常与工件或机床的结构、工作特性有关。

三、机电一体化设备故障诊断专家系统。

机电一体化设备的故障诊断技术，其未来发展方向就是人工智能和专家系统，本文着重介绍了故障诊断专家系统。这个系统主要由知识库、推理机和用户界面三大部分组成，其实质就是利用某领域的多个专家知识建立一个计算机软件系统，并结合在线检测到的各种信息来解决该领域中的困难问题。设备故障诊断专家系统主要面向具体的生产设备，它需要预先总结相关领域专家的知识和经验，并采用接口装置获取设备状态的原始特征信号，提取征兆，然后将有用信息存入数据库中。故障诊断专家系统流程图如图2所示。

由图2可以看出，现阶段的故障诊断专家系统包括两次诊断。第一次诊断采用的是实时在线形式，根据装在设备上的有限数量的传感器输入的信息，从知识库中直接对设备状态进行简单的检测和判断，如果设备运行异常，就发出报警提示，并对设备实行简单应急措施，例如停机检修，并打印出诊断报告。如果这次诊断出的异常知识库中并没有直接的报警代码，则进行第二次诊断。这次诊断采用的是离线形式，是一次精密诊断。首先将设备的状态信息存入数据库，然后对设备的异常工作情况采取适当的保护措施，随后依据知识库、人工经验分析进行推理诊断，找出故障的原因、发生的位置，并打印出诊断报告，在显示器上显示故障说明，给出相应的解决方法。显而易见，故障诊断专家系统不仅能迅速诊断并排除机电一体化设备的故障，还能大大的提高设备的利用率和工作效率。但是目前的故障诊断专家系统还不理想，因为它不能够利用有限的传感器传输的信息来自行判断设备的异常情况及故障产生的原因、类别、位置等，所以还需要进一步研究。

结语：本文在介绍机电一体化设备的故障特点及故障诊断技术的基础上，分析了机电一体化设备的故障诊断方法，并介绍了故障诊断专家系统。可以发现，故障诊断技术的研究不仅能及时发现设备故障，避免事故的发生，还能大大提高系统的可靠性和安全性，具有非常重要的实际意义。

参考文献

故障诊断方法综述范文

第1篇

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