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關鍵詞機電設備，故障診斷，現狀，智能診斷技術

中圖分類號： TU85 文獻標識碼： A 文章編號：

1引言

機電設備運行中發(fā)生的故障或失效不僅會造成重大經濟損失，甚至還可能導致人員傷亡和惡劣的社會影響。因此，掌握機電設備故障診斷技術，并及時確定機電設備發(fā)生故障的原因和部位，對保證機電設備的安全運行、提高產品質量和產量、防止惡性事故發(fā)生以及節(jié)約維修成本等方面都具有十分重要的現實意義。

2機電設備故障診斷的現狀

機電設備故障診斷技術是一門了解和掌握機電設備在使用過程中的工作狀態(tài)，檢測設備故障隱患，并對故障發(fā)生的原因、部位、性質以及故障發(fā)展的趨勢做出預測的技術。

我國的機電設備故障診斷技術起步晚，但隨著經濟和生產的快速發(fā)展，機電設備的故障診斷技術越來越受到重視，人們投人大量精力進行研究，使這項技術取得了很大的進展，取得了較大的成功，一系列新的理論方法與技術被應用于實際并取得了良好的效果，由此我國的機電設備故障診斷技術開始了新的局面，并奠定了我國的機電設備故障診斷基礎。

3常用的故障診斷技術及其存在的問題

3.1常用的故障診斷技術

機電設備故障診斷技術并不是一門單獨的科學技術，它是一門融合了多門學科的綜合技術，常用診斷技術主要包括振動監(jiān)測技術、噪聲監(jiān)測技術、紅外測溫技術以及射線掃描技術等。近些年發(fā)展起來的一些新技術使機電設備故障診斷變得更加的準確實用，但常用技術隨著科技的進步也在不斷取得發(fā)展，在設備故障診斷領域的應用范圍和規(guī)模仍然很大。

1.振動監(jiān)測診斷技術

振動信號普遍存在于運轉的機電設備中，當機電設備發(fā)生故障時，一般都會出現振動增大和工作性能的變化，因而可以通過檢測設備的振動參數及其特征來分析設備的狀態(tài)和故障。由于振動的理論檢測手段和測量方法都比較成熟，所以人們常將機電設備振動監(jiān)測診斷作為機電設備故障診斷的首選方法。另外，由于振動監(jiān)測診斷技術簡單易行，很方便在現場進行，實時性和直觀性較好，并能精確地表征機械動態(tài)特征及其變化過程，所以被廣泛應用。

2.油液磨屑分析檢測診斷技術

通過對油液磨屑粒形狀態(tài)識別或觀察油液理化性分析、化學成分的變化來判斷機械運行狀況。

3.紅外測溫診斷技術

機電設備發(fā)生故障時，其故障部位的溫度往往會升高，因而可通過測溫對機電設備的故障進行判斷，例如紅外測溫診斷技術。紅外測溫診斷技術易于實現在線檢測，診斷效率較高，但它易受主觀影響，從而引起誤判。

4.射線掃描技術

γ射線掃描是一項用于工藝設備過程故障檢測診斷的技術。它能在不停工不影響生產的條件下快速、準確地對故障進行診斷，具有較好的應用前景。

3.2存在的問題

常用故障診斷技術雖然取得了很大的發(fā)展，并且對特定種類的設備或故障的診斷效果良好，但依然沒有形成一套完整的理論體系和相對完善的診斷評價體系。一些故障診斷技術雖然在不斷創(chuàng)新，但創(chuàng)新成果在實際中普遍應用地較少，或者即使在實際中得到應用，也因為限制條件太苛刻而難以真正發(fā)揮其價值。

此外，提高故障診斷的準確性也是一個急于解決的問題。故障診斷對人們的認識和經驗往往存在較大的依賴性，但人們對事物的認識有其局限性，尤其對一些狀態(tài)介于故障邊緣的機電設備，依靠診斷人員的經驗和知識做出準確判斷是比較難的。

目前存在的具體問題有：建立的故障診斷平臺繁瑣且可操作性差；關于智能診斷方法的研究大都還停留在理論研究上，實際應用較少；注重診斷的準確性而忽視了對故障發(fā)展狀況的預測；忽視對故障排除等。

4機電設備故障診斷新技術

1.遠程診斷技術

目前，在因特網不斷發(fā)展與普及的今天，狀態(tài)監(jiān)測與診斷的網絡化成為可能，對于機電設備遠程監(jiān)測與診斷的研究與應用正在全球范圍內興起。機電設備的遠程診斷是計算機技術、通訊技術與故障監(jiān)測診斷技術相結合的一種設備故障診斷方法，它以網絡的遠程協(xié)作為載體，采用開放式體系結構，具有強大的生命力和廣闊的應用前景。

遠程診斷系統(tǒng)一般由以下3部分組成：單位監(jiān)測診斷節(jié)點、數據傳輸網絡以及遠程診斷中心。其中，監(jiān)測診斷節(jié)點包括傳感器系統(tǒng)、數據采集監(jiān)測系統(tǒng)、智能診斷軟件系統(tǒng)等。其功能主要是從數據采集監(jiān)測系統(tǒng)上獲取數據并完成故障診斷，并為遠程診斷中心提供基本的診斷結果信息。數據傳輸網絡將單位監(jiān)測診斷節(jié)點與遠程診斷中心相連，一般可利用TCP/IP Socket網絡接口建立基于客戶/服務器的數據傳輸模式，具有很強的開放性和擴展性。遠程診斷中心是診斷技術的集合，一般具有如下功能：(1)設備專家系統(tǒng)。用戶提交信息后，由診斷中心進行分析并將結果反饋給用戶。(2)實現基于Inertnet的遠程數據文件的傳輸。(3)提供診斷方法軟件。

2.智能診斷技術

人工神經網絡是模擬生物神經系統(tǒng)建立起來的非線性動力學系統(tǒng)，具有強大的分類能力和非線性映射能力。將傳統(tǒng)的專家經驗與人工神經網絡與相結合，將神經網絡的自學習機制引人機電設備的故障診斷系統(tǒng)，可以提高故障判斷準確性。具體內容將在下節(jié)以實例的形式作詳細探討。

5新技術的應用實例

5.1 RBF 神經網絡模型與算法

RBF神經網絡結構如圖1所示，其中x1,x2,…,xm為輸入量；gi(x)(i=1,2…,n) 為隱含層基函數，y1,y2,…,yn為輸出函數。

圖1 RBF神經網絡結構圖

輸入層與隱含層之間是非線性關系，隱含層與輸出層之間是線性關系，即：

（k=1,2…,j） (1)

其中， gi(x,ci)一般選擇為高斯函數（見式2）；ω為輸出層權矢量，一般采用競爭機制進行確定。

(2)

其中，ci為隱含層第 i個單元基函數的中心，ci的確定一般采用K-Maens聚類法；σi為第 i 個隱節(jié)點的歸一化參數，ci確定后可使用固定法進行確定。

5.2機電設備故障診斷模型

機電設備一般由驅動部分、 動力和傳動部分、控制部分、執(zhí)行機構及機身部分組成。因此，設備的故障群空間可設為r={控制系統(tǒng)故障，執(zhí)行機構故障，傳動系統(tǒng)故障，驅動系統(tǒng)故障，機身部分故障}={y1,y2,y3,y4,y5}；由于溫度、振動等信息可以表征機電設備的工作狀態(tài)是否正常，所以檢測癥狀信息集可設為 u={溫度，壓力，速度，電壓，振動}={x1,x2,x3,x4,x5}。

5.3診斷實例

現以包裝生產線的雄師 2502SF 立式包裝機為例，運用 RBF 神經網絡對其進行故障診斷。

5.3.1網絡訓練

在 RBF 網絡創(chuàng)建過程中，如果經過歸一化處理，樣本數據的訓練時間大大縮短，訓練的成功率會提高，所以有必要先將數據樣本做歸一化處理。歸一化公式為：

xi=Pi/Pmax (3)

其中，xi為歸一化后的第 i 個樣本數據；Pi為第 i個樣本數據；Pmax為樣本數據的最大值。

網絡采用教師學習方式。當網絡某個輸出結點為“1”時，表示對應故障發(fā)生；“0”表示對應故障不發(fā)生。訓練樣本見表 1。

表1 訓練樣本

5.3.2辨識結果

通過實測數據模擬不同測量參數的分散度 k。k分別取0.1、0.2、0.3時的故障診斷成功率見表 2。

表2 仿真測試結果的正確率

顯而易見，k 較小時，故障診斷比較精確，隨著 k 的增大，故障診斷的精確性會隨著下降。在實際應用過程中，為了保證診斷的準確性，RBF 網絡樣本要求具有一定的遍歷性、致密性和相容性，再考慮到實際測量得到的數據中會受噪聲干擾、測量工具誤差等因素影響，這都會降低故障診斷的正確率。

參考文獻

[1]薛光輝,吳淼.機電設備故障診斷方法研究現狀與發(fā)展趨勢[J].煤炭工程, 2010 , (5): 103-105

[2]臧大進,曹云峰.故障診斷技術的研究現狀及展望[J].西安文理學院學報 (自然科學版), 2011, 14(1): 33-39

[3]魯緒閣,范云霄,錢抗抗.設備故障診斷技術綜述及其發(fā)展趨勢[J].礦山機械, 2007, 35(12): 15-18

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關鍵詞：油，鐵譜，光譜

Abstract: in the equipment maintenance and repair, lubricating oil quality is often the running state of the equipment and the service life of key, therefore, to lubricant inspection will become the important factor of equipment fault diagnosis. This paper analyzes the lubricating oil test equipment fault diagnosis of function and meaning, and expounds the testing method and its application.

Keywords: lubricating oil, iron spectrum, the spectrum

中圖分類號：C34文獻標識碼：A 文章編號：

一、 現行油診斷技術的缺陷

由于從事故障診斷的人員以機械專業(yè)為主，對油分析大多把注意力集中在油中的磨粒的檢測,把油當成與故障診斷及其診斷無關的僅起磨粒攜帶作用的介質，因而較少首選從油的變化和其中污染物去考慮分析，只有從顆粒分析發(fā)現問題后再回過來檢測油本身的變化，這方面還存在明顯不足。

1.“診斷”與“預測”概念模糊、及時性差

大多診斷僅起到“證明”作用，即從油中磨粒情況“推測”設備中“已”發(fā)生了什么故障，而未“預測”到設備“將”發(fā)生什么故障。在很多例子中，從光譜或鐵譜中提出“預報”，拆機后發(fā)現不同程度的故障已發(fā)生，如拉缸、斷環(huán)、斷齒、燒瓦等。在實際工作中，許多情況下鐵譜分析并沒有預測故障的發(fā)生，僅能在不停機時從油中攜帶出來的磨粒分析去推測機內已發(fā)生的故障，希望及時處理以避免由已發(fā)生的故障而造成后繼更大故障的發(fā)生。

2.因果顛倒，多走彎路

實際操作中很多例子是先做鐵譜或光譜，發(fā)現有問題再做油的理化分析，或所有方法都做，再找出原因去排除。如有一次檢測中空壓機油樣先做鐵譜，發(fā)現磨粒有氧化，再做油分析，發(fā)現含水達10%，采取措施后正常。若先做油的水含量分析，工作量會小很多，同時在水含量遠未到10%即可警告，可避免已發(fā)生故障。同時檢測渦輪渦桿箱油機械雜質高達5%，再做光譜發(fā)現鐵、銅、硅大大超標，然后做鐵譜有異常后拆機檢查，渦輪磨損嚴重。其實僅從油的機械雜質含量超高或至多從光譜中鐵等濃度異常的高足以判斷應拆機檢查了，后面的工作已是多余。機械使用中經常由于冷卻水泄漏造成故障，某文獻中使用光譜和鐵譜的監(jiān)測工作內容之一是通過用光譜測油中冷卻劑的元素（Si、Na、B）含量及鐵譜磨粒而監(jiān)測冷卻液泄漏情況，若用理化方法做油中水含量又快又省又準確，何必等到由于冷凍液造成惡性磨損后反過來推測冷卻系統(tǒng)的泄漏問題。

由上可知，故障診斷手段存在的主要問題：一是故障警告的及時性較差；二是警告不準確，無法指出事故出在哪里；三是對故障發(fā)生的原因指導不夠，無法指導以后的整改措施。

二、檢驗是診斷的依據

在油對設備故障診斷技術中，常規(guī)理化分析、光譜和鐵譜的合理配合很重要。設備故障的發(fā)生是設備本身的質量（設計、材質、加工精度）、操作、管理、環(huán)境及油質量的綜合結果，相互影響，情況復雜，只有幾種方法從不同角度分析，才能提高診斷的準確性。

1.在正常情況下，光譜中磨損顆粒濃度與鐵譜結果有大致一致關系。據資料記載在研究了發(fā)動機、液壓系統(tǒng)及變速箱等大量油樣數據后得出結論：在正常磨損期，大磨粒與小磨粒變化速率之比保持不變，在研究的11例中，有4例二者預測一致，其他則是某一種方法預測有故障，拆機后均得到證實。也就是說作為磨粒濃度測定，在大多情況下不必二者都做，僅做其一即可，當然首選油樣品均勻、操作簡單而易于定量的光譜法。

2.鐵譜與光譜預測不一致得也有很多例子，這里面有儀器本身性能的局限和取樣的代表性的問題，同時也反映了故障的復雜性。也就是說不同的磨粒分析儀器從不同方面檢測磨粒情況，互相替代不了。

3.在實際診斷中，根據故障的范圍和發(fā)生頻率，可以將化驗分為以下幾類：

① 必做項目：油的主要理化指標，含粘度、酸值、堿值（發(fā)動機油）、水分、機械雜質、不溶物、閃點，上述指標的變化表示油的降解，油降解到一定程度會引發(fā)故障，另一方面也反映設備運轉狀態(tài)，如泄漏等本身就是故障或很快就會由泄露物造成故障，若不處理將引起更大故障，因此原則上超標即停機檢查、拆檢或換油。這類項目的儀器較便宜，設置容易，操作費低，技術難度不高，省時省事，都有標準方法，分析結果都有明確且通用得數值。

② 關鍵項目:這類項目檢測的頻率較①疏，接近油降解后期或污染物量接近警告值時加密，它們包括發(fā)射光譜、紅外光譜等，這些項目反映了故障發(fā)生前夕或初期的后果，應及時檢測。這類儀器價格較貴，但操作簡便，能給出定量數據。由于設備較貴，配置不普遍。

③ 選做項目：這類項目在①和②項目接近警告值或需要明確時做檢測，主要指鐵譜。它能使人們更清楚認識到故障的發(fā)生及磨損性質，在不停機拆機的情況下，通過鐵譜能從更深層次了解機器內發(fā)生的摩擦磨損情況，因而在光譜測出某些有關金屬元素濃度到一定值后，按需要或抽檢做鐵譜是必要的。必做項目還包括某些油的性能指標，如抗泡、抗乳化、剩余抗氧化能力等。

④ 觀察項目：油壓、油耗等的異常也是故障的征兆。

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關鍵詞:油液診斷 光譜分析 鐵譜分析 理化性能 故障診斷

中圖分類號:F273.4 文獻標識碼:A

文章編號:1004-4914(2010)05-292-02

設備故障診斷是設備管理中一項十分重要的工作,是一種了解和掌握設備在運行過程的狀態(tài),確定其整體或局部正?；虍惓?早期發(fā)現故障及其原因,并能預報故障發(fā)展趨勢的有效方式,其主要分為油液監(jiān)測、振動監(jiān)測、噪聲監(jiān)測、性能趨勢分析和無損探傷等診斷技術方式。在設備故障診斷中,如果單純從振動、升溫、噪音等方面進行監(jiān)測分析時,故障往往都已發(fā)生,對判斷故障原因及部位不夠準確,有時需停機檢查才能找出故障原因,但是油液診斷技術便可做以預知性的維修,及早發(fā)生現故障隱患,及時排除或早作準備,減少損失。

許多人對油并不了解,僅把油認知為只是針對齒輪軸承等部件的作用,出現問題只需更換新油便可解決,往往把可通過油診斷分析就能確立解決的事情從機械的角度去考慮,結果徒勞無功,延誤設備修整時間。實際上油從設備內部流過并流經各個運動著的中心部位,它本身不斷降解老化,同時也夾帶各部位的磨損顆粒、碎屑、泄漏物質等。因而完全可以從油使用狀態(tài)或品質中得到關于油本身及設備機械狀態(tài)的更及時更準確的信息,只要設備出現重大異常情況,都會在油品的各項指標變化中得到反映。因此以油液診斷技術作為設備故障診斷的主體,是設備故障診斷技術的首選。

一、油液診斷技術

那什么才是油液診斷技術呢?所謂油液診斷技術是指根據油在使用中的變化預測設備故障及尋找故障原因,以油作為設備故障診斷技術的主體,同時與其他幾種監(jiān)測方法相結合對設備故障進行診斷的一種技術手段。從油著手的診斷技術內容包括:油物理化學指標變化;油在機體內生成沉積物;油顆粒污染度檢測(磨損顆粒,泄漏介質)等。其中油顆粒污染度檢測是油液診斷技術最主要的方面,主要采用的是發(fā)射光譜技術,是對污染油液的化學成分及性能的準確測定,目前中原油田采用的是理化性能監(jiān)測與M型發(fā)射光譜及鐵譜技術相結合,針對油田用往復機械(發(fā)動機、壓縮機)、齒輪箱故障進行監(jiān)測診斷。

二、光譜分析技術

通過對油中所含顆粒物作精確的實驗室分析,可以從中獲得關鍵性的信息,從而設計并制定出預防性維護和整修措施。而M型發(fā)射光譜滿足了這一方面的需求,它可以針對溶于油中的最小顆粒進行鑒別,大多數為8μm或更微小的金屬。我們采用的光譜儀是美國SPECTROIL公司生產的原子發(fā)射光譜儀,它能在30秒鐘同時分析出19種元素(鐵、鉻、鉛、銅、錫、鋁、鎳、銀、硅、硼、鈉、鎂、鈣、磷、鋅等)的成分和濃度值,通過分析油液中的金屬磨粒、化學元素成分,對比不同時期在用油品中金屬含量的增加程度,了解設備的磨損情況。油中關鍵元素變化產生原因見表1。

三、鐵譜分析技術

單純地使用光譜分析也有所不足,微小顆粒的含量是隨著設備運行時間的延長而連續(xù)增加,一旦更換了油品,整個過程又需要重新開始。但鐵譜技術又彌補了此項缺陷,鐵譜分析主要是研究10μm以上的較大顆粒。通過鐵譜分析,可以按照大小、數量、顏色、形狀和化學成分,對油品中的磨損顆粒和雜質進行分析。只要設備處于正常的磨耗,則顆粒的數量會保持在相對恒定的狀態(tài);而一旦進入磨損狀態(tài),顆粒的數量和體積則會急劇增加,排除磨損開始的時間點被發(fā)現過晚的情況。

幾種分析技術的結合,就可以有效推斷出是屬于齒輪磨損還是軸承磨損;還可以區(qū)分出因不同外界影響(如竄氣,進污水)而造成的污染顆粒和化學成分的突變,而更準確地預測故障的原因和部位,更全面地監(jiān)測設備運行情況,及早發(fā)現并排除故障隱患,減少損失,大幅提高設備故障診斷的預知性、準確性和及時性。

表2是通過分析對設備故障診斷簡單提示:

四、事故實例

在進行油液診斷技術的研究工作的同時,我們也做了許多油的質量跟蹤工作,根據設備的動態(tài)監(jiān)測進行油液分析及時發(fā)現設備存在隱患。針對不同的監(jiān)測對象,有選擇性的聯合運用幾種油液監(jiān)測手段,例如壓縮機這種具有多種磨損形式的動力機械,就需聯合應用光分析技術、鐵譜分析和理化指標進行監(jiān)測,比單一使用一種方面有效。以下便是使用油理化指標分析、M型發(fā)射光譜儀、分析式鐵譜儀進行故障診斷的實例。

事例一:從2008年3月到2009年9月,我們采用油液分析技術對36套天然氣壓縮機組共63臺設備,進行與磨損狀態(tài)研究,共監(jiān)測天然氣壓縮機組油樣390份,出具監(jiān)測報告390份。其中發(fā)現壓縮機組存在異常隱患30臺次,需要停機檢修12臺,實際停機10臺。

2009年2月,在對中原油田某廠送檢的2#天然氣壓縮機油進行監(jiān)測過程中,發(fā)現2#天然氣壓縮機在用油中銅和鉛元素含量異常變化,濃度和梯度都超過了界限值,落入異常磨損區(qū)域。經過詳細分析,確定2#壓縮機含銅和含鉛部件發(fā)生了嚴重異常磨損,應立即停機檢修。天然氣壓機主要磨損無素來源見表3。

2009年2月13日,現場設備管理人員對2#天然氣壓縮機進行了停機檢修。檢修發(fā)現,2#天然氣壓縮機主機油泵的兩個銅墊片脫落,兩付連桿瓦中,一付已經嚴重磨損,止推瓦和甩油環(huán)已破碎,而且在曲軸箱油中可以見到明顯的銅屑。由于預報準確、及時,現場設備管理人員采取措施有效,避免了事故的進一步發(fā)展,消除了曲軸斷裂、壓縮機爆炸等惡性事故隱患,保障了壓縮機和人員的安全。

在監(jiān)測中我們發(fā)現,冷卻液泄露的情況在天然氣發(fā)動機上發(fā)生的較多,而對于天然氣壓縮機,冷卻液的污染程度不太明顯,發(fā)生的也很少。對于天然氣壓縮機的污染,主要是由雜質和燃氣所引起的,特征元素為硅元素,硅元素是一個具有特殊意義的元素,它既包含著雜質污染信息和燃氣系統(tǒng)故障信息,同時,在某些天然氣油中,還具有添加劑元素的身份。

我們把這些信息及時反饋到現場,現場設備管理人員根據我們的建議,及時采取有效措施,預防了壓縮機組事故的發(fā)生和發(fā)展。

事例二:中原油田某廠輸氣區(qū)的3#天然氣發(fā)動機,光譜分析發(fā)現銅元素濃度值偏高,采用鐵譜技術,制作了譜圖。這是一個銅切削磨損顆粒,因為受到高溫的影響,邊緣已經出現回火藍色,顯示摩擦副工作溫度過高,已發(fā)生異常磨損。

事例三:在某廠送檢的7#壓縮機油樣中,發(fā)現鉛元素、鋁元素的濃度值和梯度值超過了異常界限值,說明壓縮機含鋁、鉛的運動部件存在異常磨損,我們給現場設備管理人員發(fā)出了預警維修建議,在該壓縮機中,十字頭瓦、襯套材料中含有鋁、鉛成分,因此,重點檢修部位應為十字頭瓦、軸承瓦。

經過現場設備管理人員檢修發(fā)現,十字頭瓦嚴重磨損,更換了十字頭瓦、隔離室。檢修后,鋁元素濃度值、鉛元素濃度值恢復正常,為生產單位預防了一起安全事故。

從以上幾個事例可以看出,在對天然氣壓縮機組在用油進行監(jiān)控中,我們?yōu)槭褂脝挝惶岢隽税踩胧┮庖?意見采納率達到80%以上。被監(jiān)測的36套天然氣壓縮機組沒有發(fā)生一起特、重大安全事故,消除了多次事故隱患,故障發(fā)生率呈逐年下降趨勢,保障了天然氣壓縮機組安全、可靠運轉,有效地支持了油氣生產,社會效益顯著。

總的說來,在設備故障診斷中,通過油液診斷分析可得到更多更及時和更深層的信息,若再加上間接有關及雖無關但從油的變化覺察到的則幾乎可覆蓋全部,尤其對事前和事后設備故障原因分析有不可替代的作用。因此,在機械設備的故障診斷過程中,油液診斷技術起到了主導作用,對確保設備安全運行,節(jié)省維修費用,提高企業(yè)經濟效益具有十分重要的經濟和社會意義。

篇4

    1 故障診斷技術的發(fā)展[1]

    故障診斷(FD)始于(機械)設備故障診斷,其全名是狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷(CMFD)。它包含兩方面內容:一是對設備的運行狀態(tài)進行監(jiān)測;二是在發(fā)現異常情況后對設備的故障進行分析、診斷。故障診斷技術是一門交叉學科,融合了現代控制理論、信號處理、模式識別、最優(yōu)化方法、決策論、人工智能等,為解決復雜系統(tǒng)的故障診斷問題提供了強有力的理論基礎,同時實現了故障診斷技術的實用化;近二十年來,由于技術進步與市場需求的雙重驅動,故障診斷技術得到了快速發(fā)展,已在航空航天、核反應堆、電廠、鋼鐵、化工等行業(yè)得到了成功應用,取得了顯著的經濟效益;從故障診斷技術誕生起,國際自動控制界就給予了高度重視。

    以運動機械的振動檢測為中心,輔助以溫度、壓力、位移、轉速和電流等各種參數的采集,從而對鋼鐵冶煉中的各種大型傳動設備的狀態(tài)進行分析和判斷,從而達到故障診斷的目的。

    2 故障診斷的主要理論和方法[2-3]

    1971年Beard 發(fā)表的博士論文以及Mehra和Peschon發(fā)表的論文標志著故障診斷這門交叉學科的誕生。發(fā)展至今已有30多年的發(fā)展歷史,但作為一門綜合性新學科——故障診斷學——還是近些年發(fā)展起來的。從不同的角度出發(fā)有多種故障診斷分類方法,這些方法各有特點,但從學科整體可歸納以下幾類方法。

    1) 基于系統(tǒng)數學模型的診斷方法:該方法以系統(tǒng)的數學模型為基礎,以現代控制理論和現代優(yōu)化方法為指導,利用Luenberger觀測器 、等價空間方程、Kalman濾波器、參數模型估計與辨識等方法產生殘差,然后基于某種準則或閥值對殘差進行分析與評價,實現故障診斷。該方法要求與控制系統(tǒng)緊急結合,是實現監(jiān)控、容錯控制、系統(tǒng)修復與重構等的前提、得到了高度重視,但是這種方法過于依賴系統(tǒng)數學模型的精確性,對于非線性高耦合等難以建立數學模型的系統(tǒng),實現起來較困難。如狀態(tài)估計診斷法、參數估計診斷法、一致性檢查診斷法等。

    2) 基于系統(tǒng)輸入輸出信號處理的診斷方法:通過某種信息處理和特征提取方法來進行故障診斷,應用較多的有各種譜分析方法、時間序列特征提取方法、自適應信號處理方法等。這種方法不需要對象的準備模型,因此適應性強。這類診斷方法有基于小波變換的診斷方法、基于輸出信號處理的診斷方法、基于時間序列特征提取的診斷方法。基于信息融合的診斷方法等。

    3) 基于人工智能的診斷方法:基于建模處理和信號處理的診斷技術正發(fā)展為基于知識處理的智能診斷技術。人工智能最為控制領域最前沿的學科,在故障診斷中已得到成功的應用。對于那些沒有精確數學模型或者很難建立數學模型的復雜大系統(tǒng),人工智能的方法有其與生俱來的優(yōu)勢。基于專家系統(tǒng)的智能診斷技術、基于神經網絡的智能診斷技術與基于模糊邏輯的診斷方法已成為解決復雜大系統(tǒng)故障診斷的首選方法,有很高的研究價值和應用前景。這類智能診斷方法有基于專家系統(tǒng)的智能診斷技術、基于神經網絡的智能診斷技術、基于模糊邏輯的診斷方法、基于故障樹分析的診斷方法等。

    4) 其它診斷方法:其它診斷方法有模式識別診斷方法、定性模型診斷方法以及基于灰色系統(tǒng)理論的診斷方法等。另外還包括前述方法之間互相耦合、互補不足而形成的一些混合診斷方法。

    3 鋼鐵行業(yè)中故障診斷技術的應用[4-6]

    鋼鐵行業(yè)中的主要機械設備是各種傳動設備和液壓設備,如軋機、傳送帶、各種風機等。它們的工作狀況決定了生產效率和鋼鐵冶煉的質量,對這些設備狀態(tài)的在線檢測,能夠及時、準確的檢測出生產設備的運行狀況,并給出相應的操作和建議。因此建立相應的故障診斷系統(tǒng)對整個系統(tǒng)的正常運行特別重要。于是針對鋼鐵行業(yè)特殊的機械環(huán)境(多傳動設備和液壓設備),相應的故障診斷系統(tǒng)也必須以這些設備的特點而建立。主要原理是以運動機械的振動參量檢測為中心,輔助以溫度、壓力、位移、轉速和電流等各種參數的采集,從而對這些大型傳動設備的狀態(tài)進行分析和判斷,再進行相應的處理。整套故障診斷系統(tǒng)由計算機系統(tǒng)、數據采集單元、檢測元件、數據通訊單元以及專業(yè)開發(fā)軟件組成。此系統(tǒng)既可單獨工作,又可和DCS或PLC組成分散式故障診斷系統(tǒng)對所遇生產設備進行監(jiān)控和故障診斷。整個系統(tǒng)的工作流程圖如圖1所示。

    機械振動是普遍存在工程實際中,這種振動往往會影響其工作精度,加劇及其的磨損,加速疲勞損壞;同時由于磨損的增加和疲勞損壞的產生又會加劇機械設備的振動,形成一個惡性循環(huán),直至設備發(fā)生故障,導致系統(tǒng)癱瘓、損壞。同時機械設備的工作環(huán)境也是造成機械設備發(fā)生故障主要原因之一,因此,根據對機械振動信號和工作環(huán)境溫度、濕度的測量和分析,不用停機和解體方式,就可以對機械的惡劣程度和故障性質有所了解。同時根據以往經驗建立相應的處理機制庫,從而針對不同的故障做出相應的診斷和處理。整個處理過程如下:

    1)傳感器采集設備工作狀態(tài)信號。如各種傳動裝置的振動信號、溫度信號、液壓裝置的壓力、流量和功率信號等。

    2)特征信號提取。將各種傳感器采集信號進行信號分類,刷選出相應的傳感器信號,如振動傳感器采集的文振動強度信號、壓力傳感器采集的壓力信號等。

    3)對特征信號處理。對傳感器采集的特征信號進行濾波、放大等處理,提取出相應的特征信號。

    4)對采集信號進行故障診斷。將提取的特征信號進行判斷處理,選擇相應的故障方法(如小波變換法),分析故障類型和設備狀態(tài),然后查詢故障類型庫,做出相應的決策。

    4 結束語

    建立在現代故障診斷技術上的鋼鐵冶煉設備故障診斷系統(tǒng),可對設備的運行狀態(tài)進行實時在線檢測、通過對其監(jiān)測信號的處理與分析,可真實地反映出設備的運行狀態(tài)和松動磨損等情況的發(fā)展程度及趨勢,為預防事故、科學合理安排檢修提供依據,可以提高設備的利用效率,產生了很大的經濟價值,對此類故障診斷系統(tǒng)的研究有很深遠的意義。

    參考文獻:

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    [4] 傅其鳳,葛杏衛(wèi).基于BP神經網絡的旋轉機械故障診斷[J].煤礦機械,2006(04).

篇5

【關鍵詞】鐵道信號；聯鎖設備；故障診斷；分析總結

鐵路信號聯鎖設備，在整個鐵路形成安全當中，是占據著非常重要的地位的，并且，也是確保整個鐵路行車過程當中的安全性的。而一個較為合理完善的鐵路信號聯鎖系統(tǒng)的建立，不單單能夠便于后續(xù)相關鐵路列車的高效運行的展開，更加便于有效改善相關工作人員自身的工作環(huán)境。而鐵路信號聯鎖設備的故障診斷分析，也是在整個鐵路運輸的系統(tǒng)當中占據著非常主要的部分。

1鐵道信號聯鎖設備故障診斷分析方法

1.1傳統(tǒng)的故障診斷方法

在對于我國傳統(tǒng)的鐵路信號聯鎖設備故障診斷的分析方法上，主要是就通過相關的維修人員，自身對于信號設備的維修的長期經驗，從而在對其出現故障，進行診斷。進而提出處理故障的具體方法，在對于傳統(tǒng)故障診斷方法上，主要是建立在一種維修經驗之上，一般通常所使用的具體操作方法上，則主要是有優(yōu)選、比較以及推理等方法。而通過相關的實踐證明資料顯示，我國傳統(tǒng)的鐵道信號聯鎖設備的故障診斷方式，是能夠很好的解決一些執(zhí)行表機故障以及監(jiān)視控制機故障等相關的問題的。

1.2信號處理方法

在對于信號處理方法上，主要是通過建立一個良好有效的信號模型，而從對所反饋得到的信息，來進行幅值以及頻率等特征上的分析以及處理，從而診斷出鐵道信號聯鎖設備的故障問題，在對于信號處理的方法上，從本質上講，就是在實際信號設備故障診斷當中，起到一個非常良好的適用以及有效性。不僅如此，該信號處理法的操作程序上，更是具有非常好的簡便性，但是該種方法上，還是存在著一定程度上的缺陷問題的，則主要是體現在了過度依賴相關設施與設備的信號，并且，外界的環(huán)境是會在很大程度上影響其信號的。并且，該信號處理方法上，還是存在著較多的局限性的。

2鐵道信號聯鎖設備的故障診斷技術的具體應用分析概述

2.1故障樹分析方法

在對于故障樹分析方法上，從本質上來講，其實就是一種對所出現故障的成因來進行細致的分析的方法，其主要是通過將造成故障的各種事件，列成一個邏輯結構圖，從而確定好整個設備出現故障的重要原因，以及故障成因可能的組合方式，以此有效的計算出，鐵道信號聯鎖設備發(fā)生故障的概率，這樣做的目的，也是為了能夠咋最大限度上為后續(xù)的相關診斷工作，提供一個可靠良好的依據。

2.2建立故障診斷專家系統(tǒng)

故障診斷專家系統(tǒng)，在這其中主要是包括了專業(yè)知識數據庫以及知識獲取機構、推理機構等相關部門來進行組成的，對于推理機是立足于專業(yè)知識數據庫，并在此基礎之上，對所反饋回來的信息數據，在重新將其進行分析以及推理，由此，判斷整個鐵道信號聯鎖設備是否是處于問題故障的狀態(tài)，而在此期間，對于已經設備已經發(fā)生的故障，還能夠重新對其進行分析以及評價，在對于整個系統(tǒng)來講，最重要也是最主要的就是真正的能夠滿足于故障有效診斷所對其提出的各種要求，只有這樣，才能夠真正的將故障進行合理有效的排除。

2.3診斷故障與控制容錯概述

故障診斷，在整個鐵道信號設備在日常運行過程當中，是占據著非常重要的地位的，不光日此，也是能夠在最大限度上提升鐵路運輸系統(tǒng)自身的安全以及穩(wěn)定性。而容錯微機聯鎖控制系統(tǒng)，也是在整體的診斷故障當中，有著不可取代的重要地位，在合理的利用容若軟件以及冗余系統(tǒng)，就能夠在很大程度上，為整個鐵路運輸系統(tǒng)在實際的運行過程當中，打下了良好的安全、穩(wěn)定保障。

2.4信號聯鎖系統(tǒng)的具體運用概述

將信號聯鎖系統(tǒng)，運用在鐵路運輸控制當中，是能夠很好的對整個鐵道信號聯鎖設備故障進行實時監(jiān)視的，不僅如此，還能夠有效的擴寬該設備故障的監(jiān)控范圍，從而真正的提升對于鐵道信號聯鎖設備故障的發(fā)現效率水平，做到及時發(fā)現及時處理。

3鐵道信號聯鎖設備故障診斷未來的發(fā)展方向概述

在針對于鐵道信號聯鎖設備故障診斷未來的發(fā)展方向上，主要是可以參考一下幾點：（1）相關的故障診斷專家，逐漸的步入成熟，在目前，我國的鐵道信號聯鎖設備故障診斷的系統(tǒng)當中，還是存在著不同程度上的局限性，而深入的改善相關的故障診斷專家系統(tǒng)，就能夠在最大限度上便于，后續(xù)的相關設備的故障處理的快速展開。（2）多種診斷技術相互融合，取長補短，在對于此，由于目前我國在對于鐵道信號聯鎖設備故障診斷的實際研究工程當中，一定要加強對于多種診斷技術充分融合的重視度，而這樣做的目的也是為而來能夠更加具有高效的對設備故障進行分析以及處理。（3）遠程故障診斷技術的實施應用。在未來的發(fā)展過程當中，一定要重視起運用視頻圖像監(jiān)測技術，這樣不僅能夠有效的對整個鐵道信號聯鎖設備進行實時動態(tài)的監(jiān)控，也能夠第一時間內發(fā)現設備遠端的故障，并對其進行快速的處理。以此在最大限度上保障整個鐵路行車的安全以及穩(wěn)定性。

4結論

只要真正的加強對于鐵道信號聯鎖設備的故障診斷分析的重視度，才能夠在最大限度上確保我國鐵路行車的安全以及穩(wěn)定。

參考文獻

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篇6

關鍵詞：云平臺；遠程；故障診斷；專家系統(tǒng)；煤炭設備

經濟發(fā)展趨勢表明煤炭仍將是我國未來30a發(fā)展的主要能源，智慧礦山、綠色發(fā)展等理念對于礦山設備的開采提出了更高的要求，無人化是煤礦作業(yè)發(fā)展的必然趨勢。煤炭設備工作環(huán)境惡劣，發(fā)生故障的次數較多，不僅影響企業(yè)的經濟效益，對于員工的安全也是一大威脅，因此在線遠程故障診斷系統(tǒng)的研發(fā)是一種必然趨勢。目前采煤機、帶式輸送機等設備的單機故障檢測系統(tǒng)在工業(yè)生產中都有相應的應用，然而采用云平臺技術對設備群故障進行遠程故障診斷的系統(tǒng)鮮少有人開發(fā)，本文利用云平臺設計煤炭設備遠程故障診斷系統(tǒng)，對采煤機、帶式輸送機、礦用提升機進行遠程故障診斷與維護，提高煤炭開采效率。

1煤炭設備故障類型分析

煤炭設備包含提升設備、通風設備、運輸設備、排水設備、挖掘設備、支護設備、供電設備等，其中采煤機、帶式輸送機、礦用提升機是發(fā)生故障次數較高的設備，本文主要對這3類設備進行遠程故障診斷與維護。（1）采煤機故障采煤機故障常見的部位為液壓泵、截割部、牽引部和變頻器，為分析液壓泵的狀態(tài)，需對泵工作狀態(tài)下的冷卻水壓、調高水壓以及其工作轉速進行監(jiān)測，當這些數據超過其臨界值時應引起重視。截割部故障通常是電機發(fā)生故障，需采集電機的電流以及溫度作為判斷依據。牽引部故障一般也是電氣部分發(fā)生故障引起的，將牽引速度、電機電流、變壓器溫度作為判斷依據。變頻器故障需監(jiān)測變頻器電壓以及電流。（2）帶式輸送機故障帶式輸送機常見的故障部位為驅動裝置、托輥和輸送帶，其中輸送帶故障最為頻繁，因此需定期對輸送帶進行檢查與維護。驅動裝置故障發(fā)生后可根據軸承是否存在異響、電機的電壓電流轉速是否正常等對其故障具置進行定位。托輥故障主要是托輥支撐處發(fā)生相對滑動，只需監(jiān)測其位移即可。輸送帶故障分為輸送帶跑偏、輸送帶撕裂、輸送帶打滑，需對輸送帶壓力、位移、磨損情況等進行監(jiān)測。（3）礦用提升機故障礦用提升機常見的故障部位為主軸裝置、減速器、電動機和制動系統(tǒng)。主軸裝置發(fā)生故障時軸承溫度會高于50℃，閘盤的位移也會大于0.3mm，其振動速度也會變大。減速器故障時軸承溫度和振動速度也會變大。制動系統(tǒng)的故障可通過監(jiān)測閘瓦溫度以及油溫等判斷。煤礦用設備故障類型如圖1所示。

2基于云平臺的煤炭設備遠程故障診斷系統(tǒng)架構設計

基于云平臺的煤礦用設備遠程故障診斷系統(tǒng)的架構主要分為3層：數據采集層、網絡通信層和系統(tǒng)應用層。在數據采集層采用溫度、壓力、速度等傳感器對采煤機、礦用提升機和帶式輸送機的各項參數進行數據采集，將采集數據傳輸至無線采集分站，然后通過本地環(huán)網、5G網絡等通信方式傳輸至故障診斷中心，故障診斷中心對收到的信號進行處理，轉換為可被監(jiān)控系統(tǒng)識別的數據，并采用防火墻隔離病毒，完成處理后將數據存儲在本地服務器中。為了保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運轉，本文設置了本地主服務器以及備服務器，當主服務器癱瘓后備服務器工作，保障系統(tǒng)的可靠運行。煤炭設備遠程故障診斷系統(tǒng)架構如圖2所示。數據采集層將溫度、電流傳感器等通過螺栓聯接的方式安裝在采煤機、礦用提升機以及帶式輸送機上，對設備運轉狀態(tài)進行監(jiān)測。網絡傳輸層備有無線連接和有線連接2種方式，通過以太網或5G網絡將數據信息傳輸至故障診斷中心，交換機對本地網絡進行分段管理。系統(tǒng)應用層分為硬件部分和軟件部分，硬件部分主要指的是服務器，完成數據的存儲與讀取，增加了云服務器，由分布式云平臺組成，減少了本地服務器的存儲壓力；軟件部分包含數據處理算法、數據庫以及遠程客戶端，對采集數據預處理指的是處理包含數據的備份、檢索等，并通過神經網絡等智能算法分析故障類型，診斷完成后將處理結果在客戶端上呈現，及時地推送設備的運轉狀態(tài)，提醒工作人員檢查設備。

3基于云平臺的遠程故障診斷關鍵技術

遠程故障診斷最重要的信息傳輸，煤礦開采環(huán)境復雜，有些地方無線無法覆蓋，因此本文采用無線和有線結合的方式。云服務器通過MQTT協(xié)議與客戶端實現交互，該協(xié)議在不穩(wěn)定的網絡系統(tǒng)中可提供可靠的服務，而且結構簡單，保障了信息傳輸的穩(wěn)定性。數據的信息存儲也是云平臺很關鍵的技術，本文將采集得到的數據單獨存儲在服務器中，采用Hadoop數據倉庫Hive對分布式文件系統(tǒng)（HDFS）內的數據進行分類，分類的原則是來自不同設備的數據分別分開存儲，數據經過數據遷移工具（Sqoop）處理后按照設備、數據類型、時間節(jié)點進行分類，并將這些數據存儲在HDFS中。該存儲技術不僅可實現快速數據查詢，還能對數據庫在線擴容，保障數據庫的空間足夠?；贖ive的數據分類存儲技術原理如圖3所示。故障診斷的依據是傳感器采集的數據，數據處理的依據是專家多年的經驗，應用層的客戶端將專家遠程故障診斷經驗通過邏輯分類的形式編輯為相應的程序，在線對煤炭設備故障進行預判斷。專家診斷中心先根據現場工人的描述判斷設備故障類型，當設備故障難以通過這些現象判斷時，再專家診斷中心根據現場采集的數據進行判斷。專家故障診斷中心根據現場描述對故障類型進行初步預判后將其分配給專家智能決策系統(tǒng)。

4基于云平臺的遠程實時故障診斷流程

遠程實時故障診斷功能的構建需要實時數據參數的獲取以及實時數據的查看、分析與存儲，專家故障診斷中心先根據現場工人的描述進行判斷，當專家診斷中心不能根據描述對故障類型進行診斷時，專家需與現場工人交流。然后以現場設備的運行數據為依據對設備狀態(tài)進行判斷，專家診斷中心根據傳輸至云診斷中心的數據對煤礦用設備的故障進行分析與判斷。故障診斷中心的判斷有時需要依賴設備歷史狀態(tài)數據，一般通過列表或圖表等方式獲取設備歷史數據，有時需要遠程發(fā)送命令指令進行調試從而更好地判斷設備的故障類型。完成故障診斷后，將診斷結果保存在設備的故障案例庫中，形成典型故障庫，為之后的故障診斷提供依據，當其他用戶遇到相似問題時可以通過索引的方式更快速地定位故障。基于云平臺的遠程在線實時故障診斷流程圖如圖4所示。

5結語

（1）對煤礦用故障率較高的設備采煤機、礦用提升機以及帶式輸送機的故障類型進行總結，分析為診斷相應故障需要監(jiān)測的參數。（2）對基于云平臺的煤炭設備遠程故障診斷系統(tǒng)的架構進行設計，將系統(tǒng)分為數據采集層、網絡通信層和系統(tǒng)應用層，分析不同層的功能以及層與層之間的關系。（3）分析基于云平臺的遠程故障系統(tǒng)通信技術、存儲技術以及專家診斷中心的工作原理，并對專家故障診斷的具體工作流程進行研究。

參考文獻：

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篇7

關鍵詞：鐵路信號設備 故障診斷 專家系統(tǒng)

中圖分類號：U284 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082（2017）05-0233-02

引言

隨著我國經濟水平不斷提升，我國鐵路行業(yè)近幾年來得到了飛速的發(fā)展，尤其是列車的不斷提速、高鐵不斷建設，鐵路運行水平有了很大程度的提升，但鐵路運行過程中的安全問題也越來越明顯。安全問題一直是各國鐵路運輸行業(yè)關注的重點，在鐵路運行過程中會產生很多信號，信號設備是對這些信號進行傳輸、接收、執(zhí)行的基礎設施設備，通過信號的產生、傳輸與執(zhí)行，可以控制鐵路車輛的正常安全運轉。信號設備在運行過程中也可能會出現各種故障，對于信號設備故障要及時處理，以防對整個鐵路運輸系統(tǒng)帶來影響。鐵路信號設備越來越復雜，復雜程度也越來越高，傳統(tǒng)的鐵路信號設備管理通常都是通過技術人員將信號設備的故障信息收集起來，并且對這些信息進行分析，以得到信號設備的運行狀況，對信號設備的維修工作進行指導。單純地依靠人工檢測并不能及r檢測發(fā)現到的問題，很有可能會導致鐵路信號設備故障不能被及時發(fā)現而釀成大禍。鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)是專門針對鐵路信號設備故障提出的一個系統(tǒng)，能夠實現對鐵路信號設備故障的及時診斷、分析、處理，可以為鐵路信號設備維護人員的維修工作提供幫助，提高信號設備維修效率。

一、鐵路信號設備故障分類和成因

1.鐵路信號設備故障分類

一般將鐵路信號設備的故障劃分為幾種類型，例如電器元件故障、各種邏輯關系錯誤導致的故障、數據信息錯誤導致的故障等。在鐵路信號設備故障的分類過程中，按照不同的角度進行分類會產生不同的故障類型。例如按照故障的顯示形式可以將故障分為顯性故障和隱性故障，隱性故障是難于發(fā)現的故障類型，這種故障往往需要通過很多檢測以及技術人員豐富的檢測經驗才能發(fā)現，而顯性故障則一般都表現得比較明顯，能夠明顯地顯示出來，有助于技術人員及時對故障進行維修。例如根據故障的產生原因可以將其分為人為故障、非人為故障，人為故障指的是由于操作人員的誤操作和不盡工作義務產生的一些故障類型，而非人為故障則一般是指由于電氣設備老化或者隱性故障沒有檢測出來而產生的故障類型。按照故障產生的性質可以將其分為機械設備故障和電氣故障，機械設備故障主要是指各種硬件設備故障，例如由于維修不及時、材質老化等原因造成的各種機械設備不能正常運轉，螺絲松動、繼電器不能自動開關等都屬于機械故障。電氣故障指的是各種電氣設備故障，很多電氣元件都具有一定期限的使用壽命，超過使用壽命之后就會導致各種設備不能使用。

2.鐵路信號設備故障的原因

在鐵路信號設備管理過程中，找到故障原因才能對癥下藥，對故障進行及時解決。當前鐵路信號設備故障產生原因主要有幾個方面：

2.1鐵路信號設備的質量差。構成基本電路的鐵路信號設備質量不過關，使用一段時間之后就出現嚴重的老化、磨損等現象，會導致信號設備故障。

2.2維修不當。對鐵路信號設備進行定期維修是提高信號設備工作效率的重要途徑，但是當前鐵路系統(tǒng)中有的現場維護的工作人員業(yè)務素質不夠高，技術水平較低，誤操作導致故障，而且對各種故障也沒有及時維修處理，因此導致信號設備的故障越來越嚴重，最終釀成嚴重的安全后果。

2.3違章操作。在鐵路系統(tǒng)中有規(guī)范的操作要求，很多技術人員在進行工作的時候沒有按照相應的規(guī)章制度進行操作，因此導致各種故障問題出現。

2.4其他外界因素。鐵路信號設備大多是暴露在室外的，因此外界環(huán)境條件對鐵路信號設備的運行也產生很大影響。例如雷擊事故就可能導致鐵路信號設備燒毀，進而對整個鐵路系統(tǒng)的運行造成安全隱患。

在鐵路運行過程中，信號設備是一個十分重要的基礎設施，隨著鐵路運輸安全性要求越來越高，信號設備也必須要滿足一定的要求，信號設備在發(fā)生故障時，應該要具備完善的應急措施，能夠啟用備用設備，確保列車穩(wěn)定、安全運行。當前關于鐵路信號設備故障的檢測一般都是利用計算機實時檢測，構成一個網絡系統(tǒng)，但是這種系統(tǒng)對于鐵路信號設備運行過程中的很多異常情況都不能及時發(fā)現，因此難以監(jiān)測得到準確的數據。

二、鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)結構的概況

專家系統(tǒng)是上世紀六十年代產生的一個系統(tǒng)性很強的學科，結合了人工智能、計算機程序設計、數據庫、計算機網絡等相關技術，也是人工智能在各個領域實踐產生的系統(tǒng)。通常認為專家系統(tǒng)主要包括五個部分，第一，知識庫，第二，推理機，第三，人機接口，第四，解釋器，第五，事實獲取系統(tǒng)。專家系統(tǒng)與鐵路信號設備故障診斷的結合，是提高鐵路信號設備故障診斷和處理水平的重要途徑，可以及時發(fā)現各種信號設備故障，為技術人員的維修提供支持和幫助。

在鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)設計過程中，其基礎是信號微機監(jiān)測系統(tǒng)數據，專家系統(tǒng)結構可以分為三個部分，分別是數據預處理、故障診斷專家系統(tǒng)、檢修管理模塊。其系統(tǒng)結構如下圖所示：

如上圖所示，該系統(tǒng)采用B/S結構作為系統(tǒng)設計基礎，B/S結構具有獨特的優(yōu)勢，為系統(tǒng)設計開發(fā)提供了很多便利，B/S結構是在 Internet 技術不斷發(fā)展的基礎上誕生的，能夠幫助不同的人、用不同的介入方式來對共有的數據庫進行訪問和操作。例如利用B/S結構對就業(yè)規(guī)劃測評系統(tǒng)進行開發(fā)，只需要從服務器方面著手即可，不需要考慮到客戶端方面的因素，因此從某種程度來講，降低了開發(fā)成本，也降低了開發(fā)人員的工作量。B/S結構最大的好處是運行維護過程都比較簡單，但同時也具有一定的缺點，例如對外網環(huán)境依賴性太強，但是由于各種原因，可能會引起外網中斷，從而導致系統(tǒng)出現癱瘓。該系統(tǒng)需在服務器上存放應用程序數據庫與相應部件庫存，而且統(tǒng)一選取瀏覽器用客戶端訪問服務器，系統(tǒng)操作系統(tǒng)比較簡單，不需要額外安裝其他軟件。基于B/S結構故障診斷專家系統(tǒng)，可以對多個信號設備進行遠程診斷，極大地提高了診斷效率。當診斷系統(tǒng)中想要開發(fā)新功能的時候，只需要對服務端進行開發(fā)或部署即可，不需要對客戶端進行改變，因此極大地提高了系統(tǒng)的擴展能力。

從上圖的結構系統(tǒng)圖可以看出，在鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)中有三個重要模塊：

第一，數據預處理模塊。數據預處理模塊主要是為故障初始數據服務的，能夠將各種故障數據信息傳遞給故障診斷模塊，由鐵路有關服務器對數據進行實時采集，并且將各種信號設備的故障初始數據轉換成統(tǒng)一格式，將編碼數據轉換為可讀表數據，并且在相應地數據庫中添加新的故障信息。

第二，故障診斷模塊。故障診斷模塊是鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)的核心，主要是對各種故障進行診斷，在故障診斷模塊中會根據輸入的故障癥狀信息體現出具體的癥狀，并且可以對知識庫、數據庫進行適當調用，將數據庫中的信息與實際產生的故障信息進行匹配，利用和用戶交互的過程取得更多完整的故障信息，對故障的種類以及具體的原因進行診斷分析。

第三，維修管理模塊。維修管理模塊也是鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)中的重要組成部分，當分析故障成因之后要及時對故障進行解決，維修模塊是鐵路信號設備故障決策支持系統(tǒng)的組成部分，可以派發(fā)檢修任務，及時對故障進行解除。

三、鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)設計

1.系統(tǒng)結構總體框架設計

通過對信號設備故障診斷專家系統(tǒng)的構成進行分析，并且結合鐵路信號設備故障診斷特征、要求等，可以將故障診斷專家系統(tǒng)結構總體框架設計出來。其中知識庫、人機接口是專家系統(tǒng)的重點設計部分，例如知識獲取子系統(tǒng)設計，主要是對各種信號信息進行獲取，例如設備故障機理、故障記錄等。知識庫的設計也是一個關鍵內容，知識庫被稱為規(guī)則庫，在設計知識庫的過程中應該要根據相應格式、原則等進行處理，將信號設備體現出來的各種信號轉移成為專家系統(tǒng)可以識別的信息形式。信號設備微機監(jiān)測系統(tǒng)則主要實現對鐵路車站現場設備的檢測，能夠對設備的運行狀態(tài)進行更加準確地識別，并且向檢測主機傳遞信號設備的狀態(tài)。當前信號設備微機監(jiān)測系統(tǒng)在鐵路系統(tǒng)中的應用十分廣泛。

2.系統(tǒng)功能模塊設計

2.1鐵路現場數據采集子系統(tǒng)

鐵路信號數據采集子系統(tǒng)指的是微機監(jiān)測系統(tǒng)，通過CAN總線對鐵路信號設備的運行參數進行采集，并且要將各種參數存儲到數據庫中。下圖為鐵路信號數據采集子系統(tǒng)示意圖：

通過鐵路信號微機監(jiān)測系統(tǒng)可以對信號設備的工作狀態(tài)進行獲取，這些數據信息將作為信號設備故障診斷專家系統(tǒng)的基礎數據。當前我國鐵路系統(tǒng)中大多數車站都采用TJWX-2000型微機監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要通過模擬量與開關量兩種形式對采集的信號設備數據進行描述。其中，開關量為二進制的0與1，主要描述各種信號設備的狀態(tài)信息。模擬量則主要包括信號設備運行過程中產生的電流、電壓、時間、溫度等參數。與此同時，微機監(jiān)測系統(tǒng)還具備設備歷史狀態(tài)存儲功能，能夠將信號設備歷史運行過程中產生的信號狀態(tài)進行記錄。在電務段設置服務器保存監(jiān)測數據，并且可以通過鐵路局的服務器對所有設備的運行狀況進行監(jiān)測。其中，監(jiān)測車站設備采用CAN總線傳輸，車站機、電務段、鐵路局三者之間可以采用TCP/IP協(xié)議進行通信，對各種信息數據進行及時傳輸。

2.2人機對話子模塊

在專家系統(tǒng)中人機交互是一個十分重要的功能，為了實現良好地人機交互功能，在專家系統(tǒng)設計過程中要設計輸入、輸出部分，人機對話子模塊中不能任意修改參數，人機對話和專家、知識工程師接口都能對專家、知識工程師的知識進行接收，以此對系統(tǒng)的工作性能進行進一步了解。與此同時，技術人員還能通過人機交互功能對系統(tǒng)中的各種問題進行解決。在人機對話子模塊設計過程中主要采用Windows操作系統(tǒng)，該界面良好、清晰，通過自然語言、文字輸入與輸出可以實現信息數據的傳遞。

2.3知識庫構造子模塊

知識庫是推理機正常運作的前提，知識庫要對電氣集中故障檢修專家知識進行準確表達，知識庫是程序的外部數據庫，主要存儲各種故障信息，當信號設備出現故障的時候，監(jiān)測系統(tǒng)將采集到的信號傳遞給診斷模塊，診斷模塊就要將實際故障與知識庫中的故障信息進行比對分析，從而對故障進行“確診”。知識庫通常具有專家系統(tǒng)知識的存儲與管理功能，需要根據固定格式對子模塊進行設計，并且要區(qū)分中英文格式，確保信號設備的故障能及時被診斷。

2.4診斷分析推理模塊

診斷分析推理模塊主要是利用推理模式對故障進行診斷的過程，推理得到的結論就等同于專家對故障進行診斷之后得到的結論。推理模塊結構如下圖所示：

在推理機中集成了推理與控制兩個功能，這兩個功能也使得專家系統(tǒng)與一般的資料庫系統(tǒng)和知識庫系統(tǒng)不相同，專家系統(tǒng)的智能化程度更高，能夠對信號設備的故障癥狀進行推理和分析，注重推理分析的過程，是對故障進行詳細解剖的過程。推理模塊中主要包括推理機制、控制策略兩個重要方面，此子模塊設計技術必須確保程序能夠正常運作。在信號設備故障診斷系統(tǒng)中，可以選取反向推理機制作為專家系統(tǒng)故障診斷、維修專家系統(tǒng)的主要方式。其推理方式是首先對結論的正確性進行假設，然后再對各種結論所對應的條件的合理性進行分析和驗證，如何驗證條件成立，則可以得出對應的結論。

2.5綜合數據庫構造子模塊

該模塊在主要是對執(zhí)行推理環(huán)節(jié)中的各種信息進行存儲的模塊，其中包含的內容十分復雜，例如用戶對系統(tǒng)提問的回答等，其主要的目的是將設備運行工作狀態(tài)數據存儲到信號設備故障診斷專家系統(tǒng)的綜合數據庫中。在對該模塊進行設計的時候應該要確保數據能夠及時更新，從而能夠對信號設備的狀態(tài)進行正確反映。在專家系統(tǒng)運行過程中，綜合數據庫中的內容可能會呈現持續(xù)變化的現象，在整個專家系統(tǒng)運行過程中，都要考慮到數據庫與知識庫的對接，從而確保系統(tǒng)的完整性。

結語

綜上所述，鐵路信號設備是對鐵路車輛運行過程中的各種故障進行反映的基礎設施，信號設備的正常運轉是確保鐵路安全運行的重要前提，在信號設備運行過程中可能由于多種原因會導致信號設備出現故障，對此，要積極加強對故障的分析和處理，及時解除故障，提高信號設備的工作水平。鐵路信號故障診斷專家系統(tǒng)是對鐵路信號設備故障進行診斷分析的專業(yè)系統(tǒng)，可以對故障進行及時發(fā)現、及時分析、及時處理，從而提高信號設備的工作性能。

⒖嘉南

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[3]王宇.鐵路信號設備故障診斷專家系統(tǒng)研究[J].科研，2015（47）

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關鍵詞：機電設備；故障診斷；技術方法

一、機電設備故障診斷存在的問題

雖然機電設備故障診斷技術得到很大發(fā)展，但是至今為止尚未形成一套完整的理論體系和有效的診斷技術。絕大多數技術都是針對特定的故障、特定的設備來研究，目前設備故障診斷的研究都是根據故障的種類、特定的設備、特定的層次建立自己的機電設備故障診斷技術。這些理論和方法在實際中廣泛應用的較少，即使在實際中得到應用，也沒有一個完善的評價體系對其效果做出合理的評價。此外，故障診斷準確性也是一個急于解決的問題。提高故障診斷準確性的關鍵在于確定故障與特征（信號）間的因果關系，但這是一個比較復雜的問題。因為故障與特征間的關系可能是多元的，往往不能認為是一一對應關系。如機械制造、材質和安裝運行維護上的差異可導致振動特征相差很大。振動響應的非線性，在多因素產生特征的疊加時，有用和無用信號混在一起，要用信號提純、分解、融合等方法加以處理難免產生誤差。有時故障可能是間歇性的，不一定連續(xù)出現，監(jiān)測儀表的功能、質量和可靠性也影響診斷的準確性。故障診斷是依賴于人們認識和經驗的學科，診斷從分析機械狀態(tài)特征入手，但人們認識局限性以及對事物認識永無止境，機械及其組成零件的個體差異，使得通過特征來判斷設備狀態(tài)帶有某些不確定性，特別是機械設備狀態(tài)的正常與異常中間無明確界限，多為漸變性過渡的，一些設備狀態(tài)處于邊緣狀態(tài)也使診斷人員做出定性的結論是困難的。

目前，機電設備故障診斷技術是一個開放性課題，有必要建立一套完整的理論方法體系來指導機電設備故障診斷技術的研究。目前存在的具體問題有：模糊理論、神經網絡、小波分析、智能方法等研究熱點主要停留在理論研究上，實際應用較少；搭建的故障診斷操作平臺繁瑣且可操作性差，應用在實際生產中既不便操作，也不便管理；許多機電設備故障診斷技術主要注重故障的診斷而沒有考慮設備故障的修復，為后面的修復工作帶來不便；企業(yè)對設備故障診斷的重視不夠，追求短期效益，成熟的診斷技術應用于生產實際的較少。

二、機電設備故障診斷常用的傳統(tǒng)技術方法

機電設備故障診斷技術發(fā)展到今天，已形成了一門集數學、物理、化學、電子技術、計算機技術、通訊技術、信息處理、模式識別、基礎與信息科學、系統(tǒng)科學和人工智能等多學科交叉的綜合性技術。但傳統(tǒng)的診斷技術仍然在大量地使用，主要包括：振動監(jiān)測技術、噪聲監(jiān)測技術、紅外測溫技術以及射線掃描技術等。

1. 振動監(jiān)測診斷技術

振動監(jiān)測診斷技術是通過檢測設備的振動參數及其特征來分析設備的狀態(tài)和故障的方法。由于振動的廣泛性、參數多維性、測振方法的無損性、在線性，決定了人們將機械設備振動監(jiān)測診斷作為機械設備故障診斷的首選方法。機械運行過程中要產生振動，機械狀態(tài)特征凝結在振動信息中。機械振動的測量參數有速度、加速度和位移，可根據機械設備頻率來選擇測量的參數和傳感器。為了檢測到足夠數量，又能真實地反映機械狀態(tài)的信號，要恰當地選擇振動測量點。通常選擇能夠對機械振動狀態(tài)作全面反映的機械振動敏感點，離機械診斷的核心部位最近的關鍵點和容易發(fā)生劣化現象的易損點，以保證機械振動信號測量的有效性。由于振動監(jiān)測診斷技術能實時地、直觀地、精確地表征機械動態(tài)特征及其變化過程，監(jiān)測診斷方法簡單實用，而被廣泛應用。

2.油液磨屑分析檢測診斷技術

通過對油液磨屑粒形狀態(tài)識別或觀察油液介質的物理、化學成分的變化來判斷機械運行狀況。主要用于機械設備系統(tǒng)和液壓系統(tǒng)。油液中磨屑微粒來自磨損和污染，機械摩擦幅的金屬表面間不同磨損方式和磨損速度造成油液中微?？偭?、尺寸分布和形態(tài)的差異，可以根據金屬微粒的總量判斷磨損所處階段；根據尺寸分布判斷磨損的程度；根據微粒形態(tài)判斷磨損類型；根據化學成分判斷磨損部位。油液分析方法如下所述。

利用各種元素受到一定能量激發(fā)時具有發(fā)射或吸收特定波長光的特性，當各類型光譜儀對油液發(fā)射光譜化學分析時就可檢測到油液中各種物質在特定條件下發(fā)出具有特定波長的光確定其化學成分和含量，就可準確地判斷設備的磨損部位和程度。其特點分析速度快，診斷方便、準確，適用于磨屑粒徑小于10Lm的磨損狀態(tài)分析。

3. 紅外測溫診斷技術

通過對機械設備各部位的不同溫度或溫度變化來分析判斷機械設備運行狀態(tài)的方法。機械磨損、發(fā)動機排煙管堵塞、液壓系統(tǒng)油液性能優(yōu)劣、電器接點燒壞等常見故障都會造成相應部位溫度升高，另外材料機械性能也與溫度有關，機械故障的溫度檢測占有重要地位，占工業(yè)檢測50%左右。對高速旋轉機件采用一般傳感器測溫不能獲得準確測量值，而紅外測溫儀具有顯著優(yōu)越性；可以遠距離，非接觸式測溫，具有信息處理、運算和判斷功能，可精確地確定儀器工作環(huán)境溫度狀態(tài)與變化情況，如農業(yè)機械經常處于暴曬或風雨雪的露天作業(yè)，環(huán)境溫度影響監(jiān)測系統(tǒng)溫度。因而可對測量數據進行修正與補償，減少溫度誤差，提高測量準確度。測量數據存取使用方便，具有通用接口可與計算機通信，便于實現全系統(tǒng)監(jiān)控，易于實現有關常數設定與更換如報警裝置的設定于更換。通過測溫判斷機械狀態(tài)的薄弱環(huán)節(jié)如磨損加劇、油液劣化及材料缺陷，以便采取相應措施，改善性能，保證機械正常運轉以提高使用壽命。

三、總結

總之，機電設備故障診斷技術無論如何發(fā)展，人們越來越重視實際中的應用及效果。好的理論方法并不能保證應用的成功，只有對理論和實際及其相互聯系有深刻的理解，并能將理論準確地、充分地運用到實際中解決問題，才能說是真正的成功。

參考文獻：

[1]張斌，張薇薇.機械設備故障診斷技術概述[J].建筑機械化.2005（08）

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關鍵詞:礦山機電設備;故障診斷技術;應用

對于礦山機電設備而言，故障診斷技術可以對其運行的狀態(tài)進行了解和掌握，并判斷整體設備或者局部部件是否存在異常，找出故障與產生故障的原因，而且可以對故障發(fā)展的趨勢進行預測。隨著經濟的發(fā)展，礦山開采活動日益頻繁，大量的機電設備投入運行。在開采作業(yè)中，這些機電設備有很大機率發(fā)生故障，為了能夠及時地診斷并進行維修礦山機電設備的故障，應用故障診斷技術已成為大勢所趨。

1礦山機電設備維護與維修的要點

礦山機電設備在運行過程中會發(fā)生各種各樣的故障，為了確保機電設備能夠正常運行，應當做好預防為主的計劃檢修工作，時刻保持對機電設備的觀察檢測，若在機電設備的使用過程中發(fā)現潛在的安全隱患，則需要進行及時的排除與維護。同時，對礦山機電設備要定期進行檢查，也就是計劃檢修，如果在檢修過程中發(fā)現有安全問題或者設備磨損等情況，則需要進行及時維修。其次，在生產的同時兼顧設備檢修，正確處理好二者之間的關系。對于煤礦生產安全工作而言，設備檢修也是其重要的一部分，同樣需要投入一定的財力、人力以及物力。而有些煤礦為了確保年產量完成任務，忽視了設備的維護檢修工作，從而使得有些機電設備帶病工作，不但對日常的生產工作造成影響，而且容易引起煤礦安全事故。最后，日常保養(yǎng)與定期專業(yè)維修相結合。應由專人負責機電設備的日常維護和保養(yǎng)，同時，專業(yè)的修理單位也要對機電設備進行定期檢查和維修。

2礦山機電設備故障診斷技術的應用分析

2．1主觀診斷技術的應用

所謂主觀診斷技術，主要是通過運用簡單的維修儀器，或者以以往的實踐維修經驗為依據來診斷設備的故障。主觀診斷技術具有快速便捷的優(yōu)勢，其不足在于可靠性不高。主觀診斷技術又可以進行多種劃分，一般有以下五種:直覺經驗法、故障樹分析法、邏輯分析法、堵截法、參數測量法［1］。直覺經驗法主要是指以感官和經驗為依據，輔之以看、聽、摸、聞和問等，對故障產生的原因進行診斷。直覺經驗法能夠及時解決故障，但可靠性不高。故障樹分析法主要是先以系統(tǒng)為依據，將故障樹邏輯結構圖做出來，在故障樹的頂部畫出系統(tǒng)故障事件。作為頂事件，在故障樹下畫出引起系統(tǒng)故障的基本事件。作為底事件，再以各個元件的故障率為依據，最后找出系統(tǒng)故障。這一方法適用于比較復雜、大型的系統(tǒng)故障。邏輯分析法主要是經過邏輯分析故障的常見現象與邏輯關系，以此對故障產生的原因與位置進行確定，進而解決故障問題。堵截法主要是通過分析液壓系統(tǒng)的構成，并結合故障現象，以此為依據對堵截點進行選擇，再通過對系統(tǒng)壓力和流量的變化進行堵截觀察，以此確定故障點。參數測量法主要是在系統(tǒng)回路中測出所需點的工作參數，然后和系統(tǒng)正常工作參數進行比較，從而發(fā)現參數正常與否，進而判斷出故障和故障點的位置，適用于定量預報和在線監(jiān)測。

2．2儀器診斷技術的應用

儀器診斷技術就是通過控制設備系統(tǒng)的主要參數，既包括振動、溫度、壓力和力矩，也包括執(zhí)行部件的速度、泄漏等，使用計算機進行運算，或者使用相關儀器進行顯示，進而得出診斷結果［2］。在儀器診斷技術中使用到的診斷儀器包括綜合型、專用型和通用型三種。儀器診斷技術在發(fā)展過程中，逐漸呈現出了多樣化，不但包括便攜式和非接觸式，還包括了智能化和多功能化。

2．3數學模型診斷技術的應用

數學模型診斷技術使用的就是數學方法，通過對一些特征值進行測量，進而對這些信號進行相關性的分析和處理，以此確定故障的源頭。從本質上說，數學模型診斷的基礎是信號和建模處理，其手段是傳感器技術與動態(tài)測試技術。

2．4智能診斷技術的應用

智能診斷技術主要是由系統(tǒng)進行控制，對人腦特征進行模擬，對故障信息進行有效的獲取、傳輸和處理，同時進行再生和利用，對系統(tǒng)中事先存儲的專家診斷經驗進行再次使用，從而診斷設備故障。智能診斷技術又可以劃分為多種類型，其中既包括神經網絡系統(tǒng)診斷法和灰色系統(tǒng)診斷法，還包括了專家系統(tǒng)診斷法和模糊診斷法［3］。而這四種方法中又以神經網絡與專家系統(tǒng)研究的最為廣泛，實現了智能化故障診斷。這兩種智能診斷技術多用于煤礦機電設備，其潛力巨大。以人工智能為技術基礎的專家診斷系統(tǒng)，主要是通過計算機技術的使用，對某些領域有巨大貢獻的專家進行模擬，將他們的經驗方法用于設備故障的解決，這種診斷方法較為先進。

3故障診斷步驟

3．1建立數學模型

礦山機電設備在正常運行時會產生許多數據和參數，這些數據、參數能夠準確反映礦山機電設備運行的狀況，為機電設備的故障診斷提供了十分重要的依據。建立數學模型就是為了更好地收集這些參數數據。從本質上來說，故障診斷數學模型可以簡單劃分為兩個層次，即定性和定量。所以，礦山機電設備應當遵循這一原則來建立故障診斷數學模型。

3．2采集、處理和分析

信息進行信息數據的采集時，將傳感器針安裝在礦山機電設備上，在運行過程中，機電設備發(fā)出的各種信號通過傳感器針進行采集和測量，然后對這些收集的信息進行傳送并儲存在數據貯存器中，實現對參數數據的了解和掌握。這些數據還不可以直接作為故障診斷的依據，還必須進行相關的處理，刪除沒有價值的信息，對有價值得信息進行轉換，使其成為能夠被直接理解的數據，再進行分析和比較，將設備正常運行的參數標準當作參考的對象和依據，對礦山機電設備的運行狀態(tài)進行判斷，最終確定設備故障，并找出故障原因。

3．3故障的預測

對信息進行科學有效的分析后，將其作為重要的基礎數據，以此來預測和評估機電設備的故障情況。對于機電設備各元件的使用情況或使用壽命，也可以用基礎數據來進行預測和評估。經過預測評估，機電設備的日常保養(yǎng)和維修便有了科學有效的數據依據。

4結語

綜上所述，礦山機電設備故障診斷技術的應用具有重要的意義，其有助于機電設備的維護與維修，確保機電設備的正常運行，保證了礦山生產的有序進行。對設備的診斷維修，能夠使設備的使用壽命得到延長，減少設備的運行維修成本，從而節(jié)約企業(yè)生產成本。

參考文獻:

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篇10

關鍵詞：數控機床；故障診斷；維修

隨著科技的發(fā)展，很多高科技設備在生產和生活中應用，并且應用范圍越來越廣泛，這給生產和生活帶來了很多便利。尤其是在數控技術高速發(fā)展的今天，有很多數控設備出現，數控機床就是其中的一種，并且被廣泛的應用在生產之中。而任何設備在使用的過程中都會出現故障，一旦有故障出現就會給生產帶來影響。因此對數控機床設備使用過程中的故障進行診斷與維修就是一項十分重要的工作，本文筆者就對這方面的內容進行簡單研究。

1.數控機床設備故障類型

數控機床設備一旦出現故障，就無法正常、順利的將原來的預定工作完成，導致停運或者是不能按照預定的來達到工作效果。根據數控機床設備出現故障的危害程度，將其分為兩種，一種是致命性故障，一種是非致命性故障。致命性故障是指不但無法順利完成預定的工作目標，還會帶來人或者物的重大損失，最終導致工作任務失敗。而非致命性故障，并不會帶來人員以及物的損失，不過會給機床設備帶來危害，而非致命性故障如果不能得到及時維修處理，就會發(fā)展成為致命性故障。

根據數控機床設備的出現故障是自身的原因，還是與其他有關系的設備的原因導致的，分為獨立故障和從屬故障。根據數控機床設備發(fā)生故障的次數和頻率可以分成早期、偶然和耗損故障幾種。數控機床的故障分類還有很多種，本文先介紹到這里。

2.數控機床設備故障的診斷方法

當數控機床出現故障的時候，想要進行好的維修，首先要找到故障的根源，也就是對機床設備進行故障診斷，在診斷的過程之中，方法很重要，下面是數控機床設備故障診斷的方法介紹。

2.1交換法

對于在應用過程中出現故障的數控機床，其故障很難進行確認，而且在診斷故障的過程中還要保證不會給設備帶來更嚴重的損害，這時候可以用備用的控制板代替認為有故障的控制板。通過備用控制板的應用，保證設備的正常運行，保證工作進步。同時在對同類型的基礎控制板交換的過程中，還可以對控制板系統(tǒng)檢測的效率進一步提高。

2.2自我診斷功能分析法

很多進口的數控機床設備都有自我診斷功能，并且這樣的功能指標已經是一種對數控機床性能進行確定的重要標準。對于這樣的數控機床，在出現故障的時候會比較容易進行診斷。因為這樣的機床設備一旦出現故障，數控機床設備的一些故障指示等或者是顯示器等就會提示故障所在位置，或者是出現故障的原因。通過這種方式就可以及時的發(fā)現機床的問題所在，并且快速將問題解決。不過這種自我診斷功能只是在一些高端的數控機床中才有，普通的數控機床并沒有此功能。

2.3PLC程序分析法

導致數控機床出現故障的原因是由于機械設備上的一些邏輯功能在運行的過程中無法保證預定的功能，出現不正常運行，因此在進行故障診斷的過程之中，可以通過利用機械的固有原理圖等來進行故障診斷，如應用電氣原理圖、PLC程序以及液壓的原理圖等資料來進行故障診斷，通過這種方式來快速的找到故障原因，并且對出現故障的零件進行維修和更換，使數控機床能夠在最短的時間內恢復到正常的工作狀態(tài)，盡量不給生產帶來影響。

比如在實際操作中某型機床遇到x軸回油槽向外溢油，而且在維修的過程中對回油線路檢查以后沒有發(fā)現有堵塞的現象，而在對電氣原理圖查看的時候發(fā)現供油的僅僅有兩項，通過編程對數控機床設備進行現場監(jiān)控，PLC程序運行也沒有出現異常，繼電器是按照PLC程序規(guī)定運行，而在對液壓電磁閥檢測的時候發(fā)現其在PIE中電池閥的有無都是處于工作狀態(tài)，在對繼電器測量以后發(fā)現是繼電器的問題，在更換繼電器以后，問題解決。

2.4基于廣域網的診斷法

隨著技術的不斷提高，在有些數控機床設備上還有廣域監(jiān)測點的安裝，利用局域網檢測對機床設備的運行狀態(tài)信息進行全面、真實的采集。這樣可以通過仿真實驗對數控機床設備中普遍出現的一些問題進行分析，還可以為企業(yè)對數控機床的故障診斷提供更多幫助。

3.數控機床設備的故障維修

數控機床設備出現故障以后要對其進行快速維修，這樣才能夠快速恢復機床工作能力，防止給企業(yè)帶來過多損失。想要進行維修，對故障進行查找是最關鍵的一點，在找到故障點以后，對故障進行維修排出，在找到故障點以后，要根據不同的故障進行相應的維修。

如果發(fā)現數控機床出現的是電氣故障，就要先對其故障進行確定，在明確了是電氣故障以后，進行進一步維修。如果是電器線路短路，要進行故障排除，防止由于故障帶來的設備零件損壞。系統(tǒng)是在能夠供電的情況下啟動NC，在這個過程中要細心觀察，如果發(fā)現有異常要停止機械工作。對于有故障診斷的設備而言，就可以根據報警來對故障進行查找以及維修了。在NC啟動以后沒有故障的警告，而設備在運行的過程中卻存在很多問題，就要檢查NC的參與以及數控機床設備的數據表，要是都沒有問題就要通過編程來對程序進行分析，看是否是輸入和輸出方面的故障。如果NC與PC都沒有故障，也排除是故障，就要對設備的定值和反饋值進行查找，如果定值與指令值不成比例，就是給定值出現故障。

要是給定值出現故障，通常是由于接頭、插頭、繼電器或者是接線等方面的問題。而要是反饋值出現問題，通常是由于接觸不良、檢測元件失效或者是傳感器的問題。如果兩個值都出現問題，原因就是電子元件受到損壞，這個問題解決的時候會相對容易。

4.總結

數控機床設備的應用給人們提供了很多的方便，不過由于其屬于高科技產品，所以在應用的過程中，必須要按照規(guī)定進行操作，一旦操作不當就會出現設備故障，影響設備正常運行。本文筆者對數控機床設備的故障診斷與維修進行了研究，針對其可能出現的問題的維修方法進行總結，希望能夠為數控機床設備的故障診斷與維修提供更多幫助。

參考文獻：