導(dǎo)語：如何才能寫好一篇故障診斷方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

Abstract： Characteristics of the neural network and expert system are analyzed. Fault diagnosis for equipment base on neural network is constructed. A weak of the traditional method of fault diagnose is overcome. And availability of the method based on neutral network system is verified by experimental results of one equipment fault.

關(guān)鍵詞： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障診斷；裝備

Key words： neural network；fault diagnose；equipment

中圖分類號：E911 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）32-0316-02

0 引言

隨著武器裝備復(fù)雜性不斷增加，對武器裝備維護(hù)和故障診斷提出了更高的要求。近年來，一些逐漸興起的智能故障診斷方法，比傳統(tǒng)方法能夠更加快速，有效的診斷裝備故障。

目前，人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是基于知識的專家系統(tǒng)技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用，使得設(shè)備故障診斷技術(shù)進(jìn)入了一個新的智能公發(fā)展階段。傳統(tǒng)的故障診斷專家系統(tǒng)雖然在某些領(lǐng)域取得了成功，但這種系統(tǒng)在實際應(yīng)用中存在著一定的局限性，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為解決傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)中的知識獲取，知識學(xué)習(xí)等問題提供了一條嶄新的途徑[1][2][3]。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network），具備并行性、自學(xué)習(xí)、自組織性、容錯性和聯(lián)想記憶功能等信息處理特點而廣泛用于故障診斷領(lǐng)域，它通過對故障實例及診斷經(jīng)驗的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，用分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值來表達(dá)所學(xué)習(xí)的故障診斷知識，具有對故障聯(lián)想記憶、模糊匹配和相似歸納等能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用研究主要有三個方面：一是從預(yù)測角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動態(tài)預(yù)測模型進(jìn)行故障預(yù)測；二是從模式識別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行故障診斷；三是從知識處理角度建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)[4][5]。

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 基于神經(jīng)細(xì)胞的這種理論知識，在1943年McCulloch和Pitts提出的第一個人工神經(jīng)元模型以來，人們相繼提出了多種人工神經(jīng)元模型，其中被人們廣泛接受并普遍應(yīng)用的是圖1所示的模型[6]。

圖1中的x0，x1，…，xn-1為實連續(xù)變量，是神經(jīng)元的輸入， θ稱為閾值（也稱為門限），w0，w1，…，wn-1是本神經(jīng)元與上級神經(jīng)元的連接權(quán)值。

神經(jīng)元對輸入信號的處理包括兩個過程：第一個過程是對輸入信號求加權(quán)和，然后減去閾值變量θ，得到神經(jīng)元的凈輸入net，即

net=■w■x■-θ

從上式可以看出，連接權(quán)大于0的輸入對求和起著增強(qiáng)的作用，因而這種連接又稱為興奮連接，相反連接權(quán)小于0的連接稱為抑制連接。

下一步是對凈輸入net進(jìn)行函數(shù)運算，得出神經(jīng)元的輸出y，即y=f（net）

f通常被稱為變換函數(shù)（或特征函數(shù)），簡單的變換函數(shù)有線性函數(shù)、閾值函數(shù)、Sigmiod函數(shù)和雙曲正切函數(shù)。

根據(jù)本文的研究特點，變換函數(shù)f取為Sigmoid函數(shù)，即f（x）=■

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識表示 傳統(tǒng)的知識表示都可以看作是知識的一種顯示表示，而在ANN中知識的表示可看作是一種隱式表示。在ANN中知識并不像傳統(tǒng)方法那樣表示為一系列規(guī)則等形式，而是將某一問題的若干知識在同一網(wǎng)絡(luò)中表示，表示為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值分布。如下所示閾值型BP網(wǎng)絡(luò)表示了四條“異或”邏輯產(chǎn)生式規(guī)則[7]：

IF x1=0 AND x2=0 THEN y=0

IF x1=0 AND x2=1 THEN y=1

IF x1=1 AND x2=0 THEN y=1

IF x1=1 AND x2=1 THEN y=0

基于這種網(wǎng)絡(luò)知識表示結(jié)構(gòu)，其BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、隱層和輸出層組成。網(wǎng)絡(luò)第一層為輸入層，由信號源節(jié)點組成，傳遞信號到隱層；第二層為隱層，隱層節(jié)點的變換函數(shù)是中心點對稱且衰減的非負(fù)線性函數(shù)；第三層為輸出層，一般是簡單的線性函數(shù)，對輸入模式做出響應(yīng)。理論上已證實，在網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點根據(jù)需要廟宇的前提下，三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)的功能。

對于三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱層節(jié)點和輸出層節(jié)點輸出為：

Hj=f[■wijxi-θj]，i=1，2，…，N；j=1，2，…，L

yk=g[■TjkHj-λk]，j=1，2，…，L；k=1，2，…，M

1.3 隱層神經(jīng)元數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出神經(jīng)元個數(shù)的確定可以根據(jù)實際需求而定，隱層神經(jīng)元個數(shù)的確定對網(wǎng)絡(luò)的能力也有直接的影響，個數(shù)太少，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知能力較差，影響其收斂程度和泛化能力，個數(shù)太多，則增加了計算量，降慢了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，通常用以下幾個公式來確定隱層神經(jīng)元數(shù)：

l=■+a，a∈[1，10]，p

式中：l為隱層神經(jīng)元數(shù)；n為輸入層神經(jīng)元數(shù)；m為輸出層神經(jīng)元數(shù)；p為樣本總數(shù)。

2 故障診斷實例

以某型裝備導(dǎo)彈測試車為例，說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在裝備故障診斷過程中的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)過程。該裝備故障知識表示如表1所示。左側(cè)為裝備故障征兆，右側(cè)為裝備故障原因。圖中所示故障征兆與故障原因為對應(yīng)關(guān)系，左側(cè)故障征兆必然由右側(cè)某一或多個故障原因引起。因此，故障征兆為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，由x1、x2…x9表示，如表2 所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收故障原因后，通過運算、診斷、判別，最終輸出引起某一故障征兆的原因，由y1、y2…y8來表示。

2.1 故障診斷流程 故障診斷流程如圖3所示。根據(jù)專家整理的故障征兆、故障原因知識，對知識進(jìn)行區(qū)別、分類，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識庫。并通過已知的學(xué)習(xí)樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。故障診斷時，對故障現(xiàn)象進(jìn)行知識表示，輸入診斷系統(tǒng)，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算得出相應(yīng)故障原因結(jié)果，由系統(tǒng)解釋機(jī)制最終解釋出來，到達(dá)輸出端，提供給用戶。如果系統(tǒng)診斷不到故障原因（即，無解），得出相應(yīng)的結(jié)論，把該結(jié)論反饋至知識庫存儲，并更新網(wǎng)絡(luò)知識庫。

針對該型裝備，我們選擇8個樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)訓(xùn)練，其中，xi=0表示無故障現(xiàn)象，xi=1表示故障現(xiàn)象；yj=0表示無故障原因，yj=1表示故障原因。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練知識表示樣本，如表3。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，通過誤差反向傳播，不斷自動學(xué)習(xí)，修改各個節(jié)點的連接權(quán)值和相應(yīng)節(jié)點的閾值，一旦誤差小于規(guī)定的ξ時，網(wǎng)絡(luò)就會停止訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，就可得到固定的連接權(quán)值和相應(yīng)節(jié)點的閾值。

2.2 故障診斷結(jié)果 根據(jù)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行診斷，把故障征兆輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)調(diào)用已經(jīng)訓(xùn)練好的各層的連接權(quán)值和相應(yīng)節(jié)點的閥值進(jìn)行向前計算，最終得出訓(xùn)練結(jié)果，由輸出端提供給用戶。在實際輸出與理想輸出之間有差別，實際輸出值可以無限接近理想輸出值，但往往不能完全相同。如表4所示。

3 結(jié)論

本文研究了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和實現(xiàn)形式，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)構(gòu)建原則，并以某型裝備故障為例，進(jìn)行了實驗。實驗結(jié)果表明：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷可以克服以往傳統(tǒng)裝備故障診斷不足，提高裝備故障診斷效率，體現(xiàn)出了重要的意義和價值，代表著一個新的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊迎化，唐大全，盧建華.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能故障診斷技術(shù)中的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢[J].測控技術(shù)學(xué)報，2003，22（9）：1-5.

[2]陳維，陳永革，趙強(qiáng).基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝備故障診斷專家系統(tǒng)研究[J].指揮控制與仿真，2008，30（4）103-106.

[3]王改良，武妍.用入侵的自適應(yīng)遺傳算法訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J].紅外與毫米波學(xué)報，2010，29（2）136-139.

[4]汪振興，劉臣宇，李麗等.基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某型裝備故障診斷專家系統(tǒng)[J].計算機(jī)與現(xiàn)代化，2010，174（2）200-206.

[5]王凡重.基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的電機(jī)故障診斷與研究[D].太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2011.

篇2

【關(guān)鍵詞】模擬電路 故障診斷 估計法

模擬電路故障診斷是電路分析理論中的一個前沿領(lǐng)域。它既不同于電路分析，也不屬于電路綜合的范疇。模擬電路故障診斷所研究的內(nèi)容是當(dāng)電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)已知，并在一定的電路激勵下知道一部分電路的響應(yīng)，求電路的參數(shù)，他是近代電路理論中新興的第三個分支。但由于模擬電路中未發(fā)生故障的正常元件存在容差，其參數(shù)并不恰好等于額定值，而有一定的分散性，這給電路分析帶來一定的模糊性。而且模擬電路常含有非線性元件，他的性能不僅因本身故障而改變，而且其他元件故障引起他的工作點移動時，也將造成其性能變化。因此模擬電路故障診斷的理論還不是十分成熟。

模擬電路發(fā)生了故障，就不能達(dá)到設(shè)計時所規(guī)定的功能和指標(biāo)，這種電路稱為故障電路。故障診斷就是要對電路進(jìn)行一定的測試，從測試結(jié)果分析出故障。一般來講，模擬電路故障診斷的方法可以分為估計法，測試前模擬法和測試后模擬法三大類。本文將對其中的估計法展開討論。

估計法是一種近似法，這類方法一般只需較少的測量數(shù)據(jù)，采用一定的估計技術(shù)，估計出最可能發(fā)生故障的元件。這類方法又可分為確定法和概率法。確定法依據(jù)被測電路或系統(tǒng)的解析關(guān)系來判斷最可能的故障元件，概率法是依據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理決定電路或系統(tǒng)中各元件發(fā)生故障的概率，從而判斷出最可能的故障元件。本文重點介紹確定法中的最小平方判據(jù)法。 最小平方判據(jù)法又分為結(jié)合判據(jù)法和迭代法。

1. 結(jié)合判據(jù)法：

設(shè)模擬電路含有m個不同的參數(shù)，對電路進(jìn)行測量，得到m個不同的特性測量值，且m

如果電路中第I個元件發(fā)生故障，其參數(shù)為xi ，其余各元件的參數(shù)都為額定值，那么任意一個點的測試值都可以表示為xi 的函數(shù)：

yj=fj(Xi)=fj(x10，x20，…，xi，…xn0) j=1，2 3….m

其中，Xi 為參數(shù)矢量，其中除第i 個分量為xi 外其余各分量為參數(shù)的額定值。于是有 ：

j=1，2，3，…，m (1.1)

對每一個參數(shù)都引入一個物理量s，s為特性偏差的平方和，于是對于參數(shù)I有：

i= 1，2，3…，n (1.2)

當(dāng)xi 變動時，s也隨之而改變。如果電路中只存在單故障，那么當(dāng)xi等于故障參數(shù)的實際值時，特性值的測量值與計算值十分接近，特性偏差接近與零。此時表征特性偏差平方和的物理量si將最小。因此我們可以將si作為故障診斷的一種判據(jù)，我們將si的最小值定義為結(jié)合參數(shù)I的靈敏度因子。

如果電路中發(fā)生的單故障是偏離其額定值不大的軟故障，特性值yi的計算值可以展開成泰勒級數(shù)：

(1.3)

式中額定參數(shù)矢量X0=[x10，x20…，xn0]’;參數(shù)增量矢量 ， 為泰勒級數(shù)中大于一階的高階項，若電路中發(fā)生的是軟故障，此項可以忽略不計。 ∣xi=xi0 (i=1，2，3…n)，為特性j對特性I 的靈敏度。發(fā)生單故障時，只有 不等于零，所以

(1.4)

代入(1.2)式可得：

(1.5)

令 求得：

(1.6)

于是可以求出結(jié)合參數(shù)I的靈敏度因子

(1.7)

測試前可先根據(jù)電路的額定參數(shù)計算出各靈敏度aji及各特性值的計算值yj0，測試后可以得到各特性的測量值gj，由上式可以直接求出靈敏度因子，從而確定故障發(fā)生點。

由前面的討論我們可以總結(jié)出采用結(jié)合判據(jù)法進(jìn)行故障診斷的具體步驟如下:

（1）先進(jìn)行測試，從可及節(jié)點得到m個特性測量值。

（2）求得結(jié)合參數(shù)xi 的靈敏度因子，即si 的最小值，作為故障診斷的判據(jù)。

（3）在n個參數(shù)的靈敏度因子都求得之后，其中最小的靈敏度因子所對應(yīng)的參數(shù)是最有可能發(fā)生了故障的參數(shù)。

結(jié)合判據(jù)法簡單易行，所需的測量數(shù)據(jù)少，但是由于各元件的參數(shù)都存在一定的容差，各特性在測量時也存在一定的誤差，這些都會影響判斷的真實性。另外，從前面的分析我們可以看出這種方法只適合于參數(shù)變化不大的單、軟故障的定位，而不適用于多故障的定位。

2. 迭代法

我們在最小判據(jù)法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引申，找一個類似于靈敏度因子的判據(jù)，并計算使這個判據(jù)達(dá)到最小時的各個參數(shù)的值，即各個參數(shù)的實際值，然后與額定值進(jìn)行比較，從而確定故障點，這樣就可以用于多故障的定位。這就是迭代法的基本思路。

與結(jié)合判據(jù)法不同的是，迭代法對所有的參數(shù)都共用一個判據(jù)。令

(2.1)

其中， 為特性測量值gj的方差。將yj=fj(X)在X0處按泰勒級數(shù)展開，如果 不大，可忽略高次項，得

(2.2)

代入式 (2.1)，得：

(2.3)

當(dāng)s達(dá)到最小值時所對應(yīng)的X＝X0+ 即為各參數(shù)的估計值，如果某些元件的參數(shù)估計值超過其容差范圍，則可能為故障元件。

式 (2.3)可以寫成：

(2.4)

其中：

如果要求s的最小值，只需對式(2.4)求導(dǎo)，并令倒數(shù)為零，可得：

(2.5)

我們采用迭代法求解，首先設(shè)X的初值為X0，在X0處計算P，A，PA，

然后再由式(2.5)計算出 ，由式(2.4)計算出s，完成一個迭代過程。然后令X的新值為 ，在X1處計算P，A，PA， 及s的值，如此循環(huán)下去，直到第k次滿足 時為止，此時對應(yīng)的Xk就是所要求的參數(shù)估計值。

由此可以看出迭代法與我們前面所討論的結(jié)合判據(jù)相比，測量值數(shù)必須要大于或等于參數(shù)的個數(shù)，它考慮了測量誤差。另外，它能夠估計出各個元件的參數(shù)值，可以用于多故障診斷，但計算量大。

3. 總結(jié)：

本文主要介紹了模擬電路故障診斷方法中的估計法。這種方法只需要較少的測量數(shù)據(jù)，但診斷結(jié)果一般只是近似的。估計法中的大部分方法都適用于電路元件的故障定位，可用于診斷線性電路中的單個的軟故障。其中很多方法還可用于多故障診斷，例如文中介紹的迭代法。

估計法只是一種比較傳統(tǒng)的故障診斷方法，隨著人們對這一領(lǐng)域研究的不斷深入，已經(jīng)出現(xiàn)了一些用于非線性模擬電路以及大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，例如分解網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，人工智能技術(shù)等。故障診斷技術(shù)與計算機(jī)技術(shù)的結(jié)合也越來越密切，利用微型計算機(jī)和微處理器可使故障診斷更加快速可靠。

參考文獻(xiàn)：

篇3

關(guān)鍵詞:信息熵；測試排序；故障診斷策略；測試費用；診斷樹

中圖分類號: TP206 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

Optimization algorithm for fault diagnosis strategy based on

failure feature information entropy

LI Qi.zhi*，HU Guo.ping

Missile Institute，Air Force Engineering University，Xi’an Shaanxi 713800，China

Abstract:

Aiming at the sequential fault diagnosis strategy problem of complicated electrical equipment, to realize fast fault detection and isolation, an algorithm for designing fault diagnosis strategy tree based on the failure feature information entropy was presented. The algorithm, considering test cost and fault probabilities, can select test points and build optimal fault diagnosis strategy tree based on the value of failure feature information entropy. An example showed that the algorithm is feasible, and can accomplish fault detection and isolation by using lower testing costs and fewer testing steps.

Concerning the sequential fault diagnosis strategy problem of complicated electrical equipment, to realize fast fault detection and isolation, an algorithm for designing fault diagnosis strategy tree based on the failure feature information entropy was presented. The algorithm, considering test cost and fault probabilities, can select test points and build optimal fault diagnosis strategy tree based on the value of failure feature information entropy. An example shows that the algorithm is feasible, and can accomplish fault detection and isolation by using lower testing costs and fewer testing steps.Key words:

information entropy; test sequencing; fault diagnosis strategy; test cost; diagnosis tree

0 引言

隨著科技的發(fā)展和各種新技術(shù)的應(yīng)用，現(xiàn)代武器裝備系統(tǒng)日趨向高度集成化、自動化方向發(fā)展。為滿足系統(tǒng)運行的高可靠性、高保障性和可維修性要求，設(shè)備的系統(tǒng)級故障診斷策略優(yōu)化［1］問題越來越引起人們的重視。故障診斷策略是指故障檢測和隔離時的測試順序［2］，故障診斷策略研究的目的是尋找最優(yōu)故障診斷圖（樹），以最小代價唯一地隔離系統(tǒng)故障。最優(yōu)故障診斷圖（樹）的生成涉及到測試點的選取、目標(biāo)函數(shù)的確定、生成算法等多方面的問題。目前，常用的最優(yōu)故障診斷圖（樹）的生成方法包括動態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming,DP）方法或AND/OR圖形搜索方法，其缺點是對于大系統(tǒng)來說計算量非常大［3］。文獻(xiàn)［4］通過故障樹的方法對測試點進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，可以減少測試節(jié)點，但效率不高且不能保證搜索路徑的唯一性。文獻(xiàn)［5］提出一種基于信息試探的診斷樹生成算法，可獲得具有最少測試費用的診斷樹。文獻(xiàn)［6］以故障診斷綜合信息熵為基礎(chǔ)，提出最少測試步驟和節(jié)約測試費用的診斷樹生成算法。在生成最少測試費用診斷樹時，文獻(xiàn)［5-6］以單位費用信息熵的大小作為測試點選擇標(biāo)準(zhǔn)，在許多情況下并不能生成最優(yōu)的診斷樹。本文在充分考慮故障概率和測試費用的基礎(chǔ)上，以故障特征信息熵的大小作為測試點選擇標(biāo)準(zhǔn)，研究一種具有最少測試步驟和較少測試費用的診斷樹生成算法，以獲得最優(yōu)或次優(yōu)的診斷樹。

1 測試排序問題描述

傳統(tǒng)的測試排序問題可用一個五元組〈F,P,T,C,D〉來描述［7］：

1）F={f0, f1,…, fm}為假設(shè)被測系統(tǒng)只發(fā)生單故障條件下系統(tǒng)有限的故障狀態(tài)集， f0表示系統(tǒng)正常（無故障）的狀態(tài)， fi(i=1,2,…,m)表示只有第i個故障發(fā)生時的故障狀態(tài)；

2）P={P(f0),P(f1),…,P(fm)}為故障狀態(tài)概率分布矢量，P(fi)表示故障狀態(tài)為fi的概率，滿足0

3）T={t1,t2,…,tn}為系統(tǒng)可用的測試集，規(guī)定每個測試都是二值輸出，而且測試結(jié)果都是可靠的；

4）C={c1,c2,…,cn}為測試執(zhí)行費用矢量，表示測試執(zhí)行的時間、人力等的測度，規(guī)定測試費用為常量，即不依賴于測試順序；

5）D=［dij］為狀態(tài)―測試相關(guān)矩陣，反映單故障條件下測試與系統(tǒng)故障狀態(tài)的邏輯關(guān)系，其中當(dāng)測試tj能檢測到故障狀態(tài)fi時dij=1，否則dij=0。

測試排序問題的目的就是要設(shè)法找到一個具有最低平均測試費用和最少平均測試步驟的測試序列，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時，用來確定在有限個可能的故障源中哪個發(fā)生了故障。

平均測試費用的計算公式為：

CD=∑mi=0p(fi)(∑|Pi|j=1cj)i（1）

其中:Pi表示用于隔離系統(tǒng)狀態(tài)fi的測試序列，|Pi|表示測試序列Pi的容量。

平均測試步驟的計算公式為：

ND=∑mi=0P(fi)ki（2）

其中ki表示用于隔離故障狀態(tài)fi的測試點個數(shù)。

當(dāng)某個測試序列的平均測試費用和平均測試步驟都達(dá)到最少時，此測試序列就稱為最優(yōu)測試序列。

2 相關(guān)性矩陣模型

假設(shè)初選的測試點集合T具有n個測試點T={t1,t2,…,tn}，被測系統(tǒng)的故障狀態(tài)集F包含了m+1個單點故障狀態(tài)F={f0, f1,…, fm}，系統(tǒng)各狀態(tài)對應(yīng)的發(fā)生概率集合為P={P(f0),P(f1),…,P(fm)}，則考慮可靠性影響時的相關(guān)性矩陣D定義如下：

D=d01d02…d0nd11d12…d1ndm1dm2…dmn

矩陣中元素dij表示第j個測試點tj與第i個故障狀態(tài)fi的相關(guān)性，即：

dij=1, tj可以測到fi0, tj不能測到fi

顯然，首行元素d0j=0, j=1,2,…,n。

在建立相關(guān)性矩陣之后，應(yīng)首先進(jìn)行簡化，并同時識別未檢測故障、冗余測試點和故障隔離模糊組。相關(guān)性矩陣的簡化方法［8-9］如下。

1）比較相關(guān)矩陣D中各列，若有dik=dil(i=1,2,…,m且k≠l)，則對應(yīng)的測試點tk和tl是互為冗余測試，只選用其中容易實現(xiàn)和測試費用少的一個，并在D中去掉未選用的測試點對應(yīng)的列。

2）比較相關(guān)矩陣D中各行，若有daj=dbj(j=1,2,…,n且a≠b)，則對應(yīng)的故障狀態(tài)是不可區(qū)分的，可作為一個故障隔離模糊組處理，并在D中合并這些相等的行為一行。合并后模糊組的故障概率等于構(gòu)成模糊組的各個故障狀態(tài)概率之和。

5 結(jié)語

本文提出的基于故障特征信息熵的故障診斷策略優(yōu)化方法綜合考慮了故障先驗概率和測試費用信息，算法簡單，速度較快，通用性強(qiáng)，適合于設(shè)備各級故障檢測和故障隔離。本文的算法只考慮了單一故障發(fā)生的情形，而且假設(shè)測試點與故障狀態(tài)之間是確定的關(guān)系，沒有考慮到測試點輸出的多值問題。如何解決復(fù)雜系統(tǒng)中多個故障同時發(fā)生和多值測試條件下的診斷策略生成問題還有待進(jìn)一步研究。

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篇4

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代模擬電路；故障診斷；方法探討

模擬電路故障，就是在模擬電路運行過程中，因為電路中器件某個參數(shù)發(fā)生變化致使電路無法正常運行。模擬故障主要分為兩類：硬故障和軟故障。硬故障是在電路運行中出現(xiàn)的開路或短路等狀態(tài)。軟故障就是指電路的某個器件的參數(shù)發(fā)生變化致使電路運行不正常的故障。

1 模擬電路故障診斷中遇到的困難有哪些

⑴模擬電路出現(xiàn)的故障情況不盡相同，而且其本身參數(shù)（輸入激勵與輸出響應(yīng)及網(wǎng)絡(luò)中各元件的參數(shù)等）是連續(xù)量，造成故障模型比較繁瑣，難以量化。⑵因為參數(shù)誤差、非線性、或環(huán)境造成的干擾等多項因素，使得電路工作特性發(fā)生偏移，導(dǎo)致輸入與輸出關(guān)系復(fù)雜，從而使得一些故障診斷方法失去了其準(zhǔn)確性。⑶非線性問題在模擬電路中廣泛的存在，伴隨著電路規(guī)模的線性增大，使得計算量大大增加；現(xiàn)在在電路中存在著大量的反饋回路，而這也同樣增加了計算量，也是測試變得復(fù)雜了許多。⑷現(xiàn)在的電路元器件多是被封裝的，這樣就造成可測電壓的可及節(jié)點數(shù)會很少，從而使可用作故障診斷的信息量減少，致使故障定位中的不準(zhǔn)確程度提高，使得判斷錯誤，造成嚴(yán)重后果。上述這些困難如果只用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法描述將會很難達(dá)到診斷效果。因為人工智能技術(shù)可以很好地模擬人類處理問題的過程，并且具有學(xué)習(xí)能力，還可以積累經(jīng)驗，所以這門技術(shù)在現(xiàn)代模擬電路診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。下面將介紹以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的一些診斷方法。

2 現(xiàn)代模擬電路故障診斷的方法

2.1 專家系統(tǒng)故障診斷方法

專家系統(tǒng)，就是指一個內(nèi)部具有很多專家水平的某個領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗的智能計算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)可以依據(jù)某個領(lǐng)域中人類專家提供的知識和經(jīng)驗進(jìn)行推理、演算、判斷來模擬人類專家處理問題的過程，從而解決某些需要專家決定的復(fù)雜問題。通過觀察到的數(shù)據(jù)來判斷出現(xiàn)故障的原因就是診斷專家系統(tǒng)的任務(wù)。其基本的工作原理是：先把專家知識機(jī)器診斷經(jīng)驗用規(guī)則表示出來，形成故障診斷專家系統(tǒng)的知識庫，再根據(jù)報警信息對知識庫進(jìn)行推理，診斷出故障元件。

在模擬電路故障診斷中主要是應(yīng)用基于產(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)，其得到廣泛應(yīng)用的原因主要是由故障診斷和基于產(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)的特點所決定的。使用這種診斷方法的特點是：可以將故障與征兆之間的關(guān)系易于用直觀的，模塊化的規(guī)則表示出來，并且這種專家系統(tǒng)允許增加、刪除或修改一些規(guī)則，來確保診斷系統(tǒng)的實時性和有效性，還可以在一定程度上解決不確定性的問題和給出符合人類語言習(xí)慣的結(jié)論并具有相應(yīng)的解釋能力等。

盡管專家系統(tǒng)能有效的模擬故障診斷專家并完成故障診斷的過程，不過在實際應(yīng)用過程中仍存在一些缺陷，主要是知識獲取的瓶頸問題以及你能有效解決故障診斷中許多不確定因素，這些問題就影響了故障診斷的準(zhǔn)確性。除此之外，專家系統(tǒng)在自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力和實時性方面也存在著不同程度的局限。其解決方案是將其與具有信息處理特點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和適合人類認(rèn)識特征模糊理論相結(jié)合。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是模擬人腦組織結(jié)構(gòu)和人類認(rèn)知過程的信息處理系統(tǒng)，具有并行分布處理、自適應(yīng)、聯(lián)想記憶等優(yōu)點。ANN技術(shù)解決故障診斷問題的主要步驟為：根據(jù)診斷問題組織學(xué)習(xí)樣本，根據(jù)問題和樣本構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇合適的學(xué)習(xí)算法和參數(shù)。利用ANN的學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、分布式并行信息處理功能，可以解決診斷系統(tǒng)中不確定知識表示、獲取、和并行推理等問題。在上一方法中提到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以彌補(bǔ)專家系統(tǒng)的一部分缺陷，但是ANN技術(shù)仍有不足之處。由于其自身不夠完備，學(xué)習(xí)速度慢、訓(xùn)練時間長等原因，影響了它的實用化。為了可以將其更好的應(yīng)用在模擬電路故障診斷中，許多學(xué)者把ANN與遺傳算法、專家系統(tǒng)及故障字典法等相結(jié)合，較好地解決了智能中小規(guī)模模擬電路故障診斷難題。若是想解決大規(guī)模的模擬電路故障診斷問題，還需學(xué)者們進(jìn)行深一步的研究。

2.3 模糊故障診斷方法

模糊故障診斷方法是依據(jù)專家經(jīng)驗在故障征兆空間與故障原因空間建立模糊關(guān)系矩陣，再講個條模糊推理規(guī)則產(chǎn)生的模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行組合，根據(jù)一定的判斷閾值來識別故障元件。其優(yōu)點是：模糊理論可適應(yīng)不確定性的問題；模糊知識庫使用語言變量來表述專家的經(jīng)驗，更接近人的表達(dá)習(xí)慣；模糊理論能夠得到問題的多個可能的解決方案，并根據(jù)這些方案模糊度的高低進(jìn)行優(yōu)先程度排序等。由于隸屬度的獲取，復(fù)雜系統(tǒng)模糊模型的建立、辨識，語言規(guī)則的獲取、遺忘、修改等理論和方法還不夠完善，所以這種方法的應(yīng)用就受到了很大的限制。若是將其與專家系統(tǒng)、ANN等相結(jié)合，則可有效地解決這些困難。除了上述這些診斷方法外，還有小波變換故障診斷方法、多傳感器信息融合故障診斷方法、基于Agent技術(shù)的故障診斷方法等。

人工智能技術(shù)在今后的工程中具有廣泛的應(yīng)用前景，這種技術(shù)的應(yīng)用將會使得模擬電路故障診斷的方法得到進(jìn)一步發(fā)展，是診斷方法更加趨于完善，使其適用性更加廣泛，為實現(xiàn)復(fù)雜大規(guī)模模擬電路的故障診斷提供更有效且更實用的方法，其將會成為今后模擬電路故障診斷的主發(fā)展方向。

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[關(guān)鍵詞]水中兵器 故障診斷 人工智能 專家系統(tǒng)

中圖分類號：D680 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）23-0045-01

0、引言

隨著新軍事革命的爆發(fā)以及軍事科技的迅猛發(fā)展，大量的高新技術(shù)武器裝備到部隊，在現(xiàn)代高新技術(shù)戰(zhàn)爭條件下，部隊不僅要有先進(jìn)裝備，還要有快速反應(yīng)能力，這樣就對武器裝備的維修提出了較高的要求。向維修保障要時間、要效益、要戰(zhàn)斗力，已成為世界各國軍方熱切關(guān)注的話題。對于大量列裝的先進(jìn)復(fù)雜的武器裝備，如果不配備與武器裝備相適應(yīng)的故障檢測與診斷系統(tǒng)，就不能夠及時地對設(shè)備進(jìn)行維修和保養(yǎng)，那么對武器裝備實用有效性的潛在威脅是不言而喻的。故障診斷技術(shù)水平將直接影響到武器裝備維修的效率和效能，對于提高武器裝備的戰(zhàn)斗力，降低維修費用具用重要意義。故障診斷在武器裝備維修中的應(yīng)用研究正是在這樣的背景下迅速發(fā)展起來的。

1、故障診斷技術(shù)的幾種方法

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，故障診斷技術(shù)先后出現(xiàn)了很多種方法。不同的系統(tǒng)可以采取不同的故障診斷方法，目前，故障診斷的方法基本上可以分為三類：基于模型的方法、基于數(shù)字信號處理的方法和基于人工智能的方法。

1.1 基于模型的方法

基于解析模型的方法應(yīng)用在線性系統(tǒng)辨識技術(shù)來實時地為系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，當(dāng)系統(tǒng)中存在故障時，系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系就會改變，這些變化就會反映在數(shù)學(xué)模型中，因而通過觀測系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的參數(shù)變化，便能判定系統(tǒng)是否存在故障。

基于模型的方法包括：基于數(shù)學(xué)模型的方法、基于故障過程模型的方法。基于模型的方法可以充分利用系統(tǒng)的內(nèi)容知識，有利于系統(tǒng)整體的故障診斷。其缺點是系統(tǒng)的建模誤差或外部干擾將對故障診斷結(jié)果產(chǎn)生重大的影響。

1.2 基于信號處理的方法

基于信號處理的方法是一種傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)。信號處理是故障診斷的前提和基礎(chǔ)，其有效程度直接影響故障診斷結(jié)果。當(dāng)系統(tǒng)輸入輸出在正常范圍時，認(rèn)為系統(tǒng)運行正常。當(dāng)輸入正常，而輸出超過正常范圍時，則認(rèn)為故障發(fā)生或?qū)⒁l(fā)生。它基于系統(tǒng)的輸入、輸出特性在幅值、相位、頻率、相關(guān)性上與故障源存在聯(lián)系，通過對系統(tǒng)信號進(jìn)行分析與處理，便可判斷故障源位置。

1.3 基于人工智能的方法

基于人工智能的診斷方法是近年來興起的一種故障診斷方法。由于實際過程的流程越來越復(fù)雜，建立精確的數(shù)學(xué)模型也越來越難，而利用人工智能方法在復(fù)雜系統(tǒng)的診斷方面有一定的優(yōu)勢。伴隨著計算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代測試技術(shù)和信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展，設(shè)備故障診斷技術(shù)取得了很大的進(jìn)展，帶動了人工智能技術(shù)的進(jìn)步，知識工程、專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，人們對智能診斷問題的研究也更加深入、系統(tǒng)。

2、故障診斷技術(shù)在水中兵器故障診斷中的應(yīng)用意義

故障診斷技術(shù)的出現(xiàn)，為保證水中兵器先進(jìn)性能提供了技術(shù)支持和保障。故障診斷技術(shù)能及早發(fā)現(xiàn)水中兵器的潛在故障，防患于未然，確保各項訓(xùn)練和作戰(zhàn)任務(wù)的圓滿完成，進(jìn)而取得戰(zhàn)爭的主動權(quán)，乃至贏得戰(zhàn)爭的勝利，還可以提高水中兵器裝備的運行管理水平和維修效能，節(jié)省維修費用?？梢姡收显\斷技術(shù)是維修與保障工作的前提和基礎(chǔ)，是實施正確、及時、可靠維修與保障的先決條件。科學(xué)技術(shù)的發(fā)展及其在軍事領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，深刻改變了戰(zhàn)爭的全貌，促使現(xiàn)代戰(zhàn)爭呈現(xiàn)出許多新的特點。戰(zhàn)場變化的急劇性，戰(zhàn)爭時空的整體性以及作戰(zhàn)手段的多樣性，對以故障診斷技術(shù)為核心的維修與保障工作提出了更高要求，依賴程度也越來越大，從一定意義上來講，故障診斷技術(shù)已成為一種提高部隊?wèi)?zhàn)斗力的關(guān)鍵技術(shù)，其水平的高低將直接影響到水中兵器裝備維修與保障工作的效率和效能，在整個水中兵器裝備生產(chǎn)和使用中起著至關(guān)重要的作用。

3、非線性故障診斷技術(shù)在水中兵器裝備故障診斷中的應(yīng)用前景

眾所周知，任何系統(tǒng)和設(shè)備都或多或少地具有非線性特性，線性系統(tǒng)都是理想化的，水中兵器裝備的高精度化、多功能化、大型化和自動化更是具有大量的非線性特性。因此，只有運用非線性的方法和手段才能對實際系統(tǒng)和武器裝備進(jìn)行精確的描述。盡管在某些場合，對非線性系統(tǒng)線性化后可以代替真實系統(tǒng)，但在另一些場合線性化的結(jié)果卻不理想，失去了系統(tǒng)最本質(zhì)的特征和本來面目，不能準(zhǔn)確地描述原系統(tǒng)，因此對非線性理論的研究仍很重要和不可缺少。

非線性故障診斷方法按傳統(tǒng)方式通常可以分為：基于解析模型的方法、基于信號處理的方法和基于知識的方法三大類。

基于解析模型的方法：給系統(tǒng)設(shè)計檢測濾波器，然后將濾波器的輸出與真實系統(tǒng)的輸出比較，產(chǎn)生殘差，將殘差進(jìn)行分析、處理，以實現(xiàn)對系統(tǒng)的故障診斷，這種方法需要準(zhǔn)確的被控對象數(shù)學(xué)模型。它主要包括參數(shù)估計方法和狀態(tài)估計診斷法，相比之下，參數(shù)估計方法比狀態(tài)估計方法更適合非線性系統(tǒng)，因為狀態(tài)估計方法不利于故障的分離。

基于信號處理的方法回避了抽取對象數(shù)學(xué)模型的難點，直接利用信號模型，如相關(guān)函數(shù)、高階統(tǒng)計量（高階譜）、頻譜和自回歸滑動平均過程、小波分析技術(shù)、混沌和分形理論進(jìn)行故障分析。這種方法通用，對于線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)沒有本質(zhì)的區(qū)別。但是，避開對象數(shù)學(xué)模型既是這種方法的優(yōu)點也是它的缺點，它一般只用于故障檢測。

基于知識的方法特點介于前二者之間。它引入了對象的許多重要信息，但又不苛求于系統(tǒng)的定量數(shù)學(xué)模型，因而克服了前兩種方法的缺點，成為一種很有前途的方法，尤其是在非線性系統(tǒng)領(lǐng)域。一般情況下，不如基于信號處理的方法簡單，其精度也不如基于解析模型的方法。基于知識的方法可以分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法。基于癥狀的方法包括專家系統(tǒng)方法、模糊推理方法、模式識別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等;基于定性模型的方法包括定性觀測器、定性仿真和知識觀測器等方法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和能擬合任意連續(xù)非線性函數(shù)，以及并行計算的能力，使得它在處理非線性問題和在線估計方面有著很強(qiáng)的優(yōu)勢。另外，模糊推理，定性觀測器等善于處理不確定、不準(zhǔn)確的知識，符合人的自然推理過程，容易引入經(jīng)驗知識，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，有著巨大的應(yīng)用前景。

4、專家系統(tǒng)在故障診斷中的應(yīng)用

在很多領(lǐng)域，故障機(jī)理的研究還處于很淺的階段，而在武器設(shè)備運行中可供監(jiān)測的信號往往不是很豐富，因此實際過程中往往依靠現(xiàn)場操作人員的豐富經(jīng)驗來解決，而這種經(jīng)驗除了學(xué)習(xí)豐富的理論知識外還必須經(jīng)過長時間的工程實際才能夠得到。因此，如何積累專家的寶貴智慧并達(dá)到縮短知識傳承和專家養(yǎng)成時間，就目前日益提高的人力成本而言，成為一個非常重要的課題。

專家系統(tǒng)依據(jù)專家處理問題的方式構(gòu)建，具有保存知識和積累相關(guān)經(jīng)驗來提供解決問題參考的功能，可以疏解專家缺乏和取代部分專家的功能。因此在故障診斷領(lǐng)域，專家系統(tǒng)具有很大的發(fā)展空間。近幾年來基于專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)不斷被開發(fā)出來，用來解決各種不同領(lǐng)域的問題。但是，傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)在處理實際問題時往往會出現(xiàn)各種的問題，例如：（l）知識獲取的“瓶頸效應(yīng)”。（2）知識組合爆炸。（3）性能的“窄臺階效應(yīng)”。（4）推理危機(jī)。（5）理論發(fā)展緩慢。

5、結(jié)束語

近年來，用于水中兵器的故障診斷技術(shù)取得了一定的進(jìn)步和成果，在改善和提高裝備維修和保障水平、充分發(fā)揮裝備保障效能等方面取得了一定的成就，呈現(xiàn)出嶄新的局面，并取得了一定的軍事和經(jīng)濟(jì)效益，有力推動了水中兵器裝備的現(xiàn)代化發(fā)展。但應(yīng)清醒的認(rèn)識到，與世界發(fā)達(dá)國家相比，我們在故障診斷技術(shù)的理論研究和實踐應(yīng)用上還存在很大的差距，武器裝備的維修與保障還缺乏科學(xué)性和準(zhǔn)確性，而且時效性差，傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)對于現(xiàn)代化的武器裝備的維修與保障已表現(xiàn)出了極大的局限性。因此，研究和采用非線性故障診斷技術(shù)是水中兵器裝備維修當(dāng)前和今后的一個發(fā)展趨勢。

參考文獻(xiàn)

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關(guān)鍵詞：泵站機(jī)電設(shè)備；故障診斷；方法

前言

泵站機(jī)電設(shè)備在運行過程中經(jīng)常會受到外部環(huán)境的干擾出現(xiàn)運行失?，F(xiàn)象，具有規(guī)律性的理論發(fā)展內(nèi)容不僅可以提高設(shè)備故障診斷的效率，還能有效解決故障問題。目前，我國機(jī)電灌裝機(jī)的總動力已超過九千萬千瓦，泵站數(shù)量多達(dá)45萬個，所以有關(guān)泵站機(jī)電設(shè)備的改造與技術(shù)革新問題已成為我國廣大工程研究人員討論的重要問題。

1 泵站機(jī)電設(shè)備的故障分析

1.1 常見故障原因分析

泵站中的機(jī)電設(shè)備在長期、高強(qiáng)度運行下都會產(chǎn)生運行故障，其故障出現(xiàn)的原因也各種各樣，常見的問題有以下幾點：

1.1.1 原件運行失常。原件是維持設(shè)備正常運行的基礎(chǔ)元件，設(shè)備在運行過程中會逐漸老化，其結(jié)構(gòu)零件會相繼出現(xiàn)松動、脫落等問題，零件咬合不緊密會大大削弱設(shè)備的穩(wěn)定性。

1.1.2 管線老化。設(shè)備通常由多個接線連接，當(dāng)管線因外部環(huán)境變化或老化出現(xiàn)變質(zhì)現(xiàn)象時，其設(shè)備也會出現(xiàn)相應(yīng)的漏電影響，導(dǎo)致設(shè)備各部件結(jié)構(gòu)無法完成生產(chǎn)任務(wù)。

1.1.3 失調(diào)故障。在復(fù)雜運行環(huán)境下設(shè)備要想實現(xiàn)協(xié)調(diào)運行必須具備良好的協(xié)調(diào)能量，部件間隙、油路堵塞、設(shè)備漏電、漏水、短路等問題都會引起設(shè)備無法在平衡環(huán)境下運行。在失調(diào)環(huán)境下運行，雖然設(shè)備可以保證一部分運行功能，但是仍無法達(dá)到最好的運行狀態(tài)。

1.2 特殊故障原因分析

1.2.1 濕度原因。因為泵站的通風(fēng)條件不好，且設(shè)備運行環(huán)境濕度很大，在這種環(huán)境下運行設(shè)備經(jīng)常會出現(xiàn)短路現(xiàn)象，短路引起的電流急增，會在瞬間擊穿電線，造成設(shè)備的接地故障。

1.2.2 粉塵原因。在正常運行環(huán)境下，設(shè)備電機(jī)與轉(zhuǎn)子之間會保留一定的運行空間，空氣中漂浮的粉塵會阻塞電機(jī)通風(fēng)通路，使設(shè)備運行失常，電機(jī)與轉(zhuǎn)子之間的摩擦損耗不僅會消耗設(shè)備一部分動能，還會導(dǎo)致設(shè)備電機(jī)工作失常。

2 泵站機(jī)電設(shè)備故障簡述

2.1 故障診斷原理分析

為合理的安排檢修及泵站的安全運行提供依據(jù)，降低檢修工作任務(wù)，節(jié)約人力資源，泵站應(yīng)用的機(jī)電設(shè)備大多為固定的模式化運營結(jié)構(gòu)，在故障識別上具有高度的理論基礎(chǔ)，所以當(dāng)設(shè)備與某參量出現(xiàn)運行失常時，其設(shè)備運行狀態(tài)會第一時間通過數(shù)據(jù)認(rèn)證的方式傳輸給管理人員。故障診斷不僅體現(xiàn)在設(shè)備運行數(shù)據(jù)上，也可以表現(xiàn)在各設(shè)備原件能量損耗方面，當(dāng)設(shè)備各關(guān)聯(lián)性結(jié)構(gòu)運行狀態(tài)不穩(wěn)定時，設(shè)備會自動跳轉(zhuǎn)運行狀態(tài)。

2.2 設(shè)備故障特性分析

2.2.1 潛在性。機(jī)電設(shè)備原件磨損不僅會改變零件結(jié)構(gòu)，還會使各部分原件的運行狀態(tài)失常，所以由元件磨損引起的故障其潛伏時間較長，如果加強(qiáng)養(yǎng)護(hù)，定期更新設(shè)備磨損嚴(yán)重的設(shè)備零件，則可以有效避免故障的發(fā)生。

2.2.2 不確定性。設(shè)備運行過程中各參數(shù)變化不僅會遵循發(fā)散性，還具有一定的隨機(jī)性，不同故障源引起的故障不同，所以其表現(xiàn)形式也存在明顯的差異性。

3 泵站機(jī)電設(shè)備故障診斷方法研究

3.1故障信息搜集

3.1.1 現(xiàn)場調(diào)查。當(dāng)泵站內(nèi)機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)運行故障時，維修人員應(yīng)第一時間趕到現(xiàn)場，并將設(shè)備發(fā)生故障的時間、運行狀態(tài)、故障發(fā)生順序等重要信息進(jìn)行采集，同時還要確保在搜集過程中必須保證數(shù)據(jù)的及時性、真實性與有效性。

3.1.2 性能測試。泵站內(nèi)不同機(jī)電設(shè)備的性能不同，所以維修人員可以根據(jù)設(shè)備的輸出變量確定故障源的大置，之后再根據(jù)設(shè)備運行的失常狀態(tài)，測量設(shè)備涉及到的功能性數(shù)據(jù)。通常情況下，維修人員會從電流、壓力、功率、效率、質(zhì)量等幾方面測定設(shè)備的性能。

3.2 故障診斷

3.2.1 溫度診斷。泵站機(jī)電設(shè)備運行環(huán)境中影響其運行狀態(tài)最大的是溫度，溫度診斷主要是通過檢測設(shè)備運行溫度，運行環(huán)境溫度探討機(jī)電設(shè)備最佳運行溫度。當(dāng)溫度出現(xiàn)異常時，設(shè)備的溫度檢測系統(tǒng)會自動發(fā)出報警信號，工程監(jiān)察人員一旦在信息系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)該信號，則應(yīng)立即根據(jù)其工作屬性判斷是否停止運行設(shè)備。之后，監(jiān)察人員還應(yīng)及時趕到事故現(xiàn)場，用特制的溫度檢測儀器，記錄設(shè)備各元件的運行溫度，對設(shè)備故障進(jìn)行溫度性的直觀判斷。

3.2.2 鐵譜監(jiān)測。鐵譜檢測原理是通過查看各設(shè)備原件運行的程度檢查設(shè)備的運行狀態(tài)，油不僅可以增加設(shè)備零件之間的關(guān)聯(lián)性，還能使設(shè)備在高強(qiáng)度磁場、高梯度的設(shè)備結(jié)構(gòu)中保持良好的運行狀態(tài)。鐵譜監(jiān)測是讓設(shè)備在磁場中運行，磁場會將鐵屑從油中提取出來，根據(jù)各零件結(jié)構(gòu)提取出來的鐵屑密度，制成光譜片，光譜片可以如實反映設(shè)備結(jié)構(gòu)中零件的磨損情況。

3.2.2 振動監(jiān)測。泵站機(jī)電設(shè)備在運行過程中經(jīng)常會出現(xiàn)振動失?，F(xiàn)象，其主要原因在于設(shè)備動力傳送帶動能損耗量過大，振動檢測方法可以從簡單或復(fù)雜兩方面研究并診斷設(shè)備出現(xiàn)運行故障時的問題源。簡單診斷方法是通過振動頻率放大器增加傳感器的振動信號，之后再通過測量振動的峰值數(shù)對機(jī)械振動情況進(jìn)行系統(tǒng)分析，通過了解設(shè)備的振動頻率，檢測人員可以清晰的掌握設(shè)備動能的轉(zhuǎn)化情況。復(fù)雜診斷方法是通過定期檢查設(shè)備的動能完成的，設(shè)備的動能傳輸結(jié)構(gòu)在穩(wěn)定的運行環(huán)境下會呈現(xiàn)周期性的變化，將在線設(shè)備的運行信號或振動情況記錄在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中，系統(tǒng)會根據(jù)顯示出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢波測驗，測量數(shù)據(jù)會被直接傳輸?shù)奖O(jiān)測系統(tǒng)的控制器中，經(jīng)過中央處理器分析，檢測人員可以精準(zhǔn)的找出設(shè)備出現(xiàn)故障的部位和出現(xiàn)故障現(xiàn)象的原因。

4 結(jié)束語

通過上文對泵站機(jī)電設(shè)備的故障診斷內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)分析可知，機(jī)電設(shè)備在長期復(fù)雜的環(huán)境下工作，其運行情況會具有明顯的不穩(wěn)定性、不安全性和不可靠性。所以要想提高機(jī)電設(shè)備的運行質(zhì)量和安全性能，必須嚴(yán)格控制設(shè)備中各組成零件的運行狀態(tài)，采用切實有效的故障診斷方法，運用科學(xué)的處理方式和維修技術(shù)穩(wěn)定設(shè)備的功能性。一般情況下，如果設(shè)備出現(xiàn)突發(fā)性的故障問題，檢修人員應(yīng)運用效率高、檢測結(jié)果明顯的診斷方法研究設(shè)備出現(xiàn)故障的原因。同時，設(shè)備出現(xiàn)故障也是一個漸進(jìn)的過程，所以泵站的工作人員必須定期對設(shè)備的運行情況和各結(jié)構(gòu)零件進(jìn)行功能性檢測，盡可能的避免突發(fā)性的故障。

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篇7

關(guān)鍵詞：挖掘機(jī); 液壓系統(tǒng); 系統(tǒng)故障;診斷方法

中圖分類號：TU621文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A

一、液壓系統(tǒng)故障診斷研究方法

1、故障診斷技術(shù)概述

在工業(yè)生產(chǎn)和工程施工過程中，隨著控制系統(tǒng)逐步趨向大型化和復(fù)雜化，系統(tǒng)中有大量的變量和回路需要監(jiān)控，故障發(fā)生的可能性也隨之增加。提高系統(tǒng)可靠性與安全性采取的主要方法有提高元器件的可靠性，進(jìn)行高可靠性設(shè)計以及對系統(tǒng)進(jìn)行容錯設(shè)計。但是無論多么先進(jìn)的設(shè)備，多么完美的設(shè)計和巧妙的控制策略，絕對的可靠是無法實現(xiàn)的。從可靠性觀點看，“有故障”是絕對的，問題在于故障是怎樣造成的，如何盡早地檢測和發(fā)現(xiàn)潛在的故障，然后控制和排除故障，從而降低故障可能造成的嚴(yán)重后果，所以，故障診斷技術(shù)已成為提高系統(tǒng)可靠性必不可少的工具。

故障診斷技術(shù)是一門綜合性技術(shù)，它的研究涉及到多個學(xué)科，包括現(xiàn)代控制理論、可靠性理論、數(shù)理統(tǒng)計、模糊集理論、信號處理、模式識別、人工智能等學(xué)科理論。

作為挖掘機(jī)的核心，液壓系統(tǒng)的故障是最常見也是最難以診斷的，如果不能有效地排除系統(tǒng)故障，將嚴(yán)重的影響施工進(jìn)度，降低生產(chǎn)效率，造成施工方的經(jīng)濟(jì)損失。通過拆卸檢查元件內(nèi)部故障，容易帶來新的污染物進(jìn)入液壓系統(tǒng)。

由以上可知，造成挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障的這些外部或內(nèi)部因素是客觀存在的，也是不可避免的。一般來講，挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)的故障會分為三個漸變的階段:故障的早期階段，挖掘機(jī)的工作狀態(tài)雖然有所下降，但是依然能夠正常工作;故障的中期階段，故障對于挖掘機(jī)工作狀態(tài)開始有明顯的影響;故障的后期階段，液壓系統(tǒng)內(nèi)的液壓元件發(fā)生破壞，導(dǎo)致挖掘機(jī)完全不能工作。由此可見，挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)的故障檢測或故障診斷，關(guān)鍵的問題是通過有效的分析手段在早期就可以判斷故障的發(fā)生，從而及時地對液壓系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)。一旦故障進(jìn)入中后期，即便發(fā)現(xiàn)故障，液壓元件的損壞也是不可避免的。所以，挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障診斷的研究對于提高挖掘機(jī)可靠性，以及提高挖掘機(jī)施工效率都具有重要的意義。

二、液壓系統(tǒng)故障模式與故障機(jī)理分析

1、液壓系統(tǒng)故障模式分析

挖掘機(jī)的液壓系統(tǒng)是一個結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)部各子回路相互干涉，故障形式多樣，導(dǎo)致液壓系統(tǒng)故障診斷困難。為了加快故障分析，提高故障診斷的有效性，需要找到一種系統(tǒng)的故障分析方法，故障模式通常被作為故障診斷中重要的一環(huán)。本文所指的故障模式主要針對挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)中的模塊化液壓元件，比如液壓泵、多路閥、液壓桿等，因為它們既是構(gòu)成挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)的關(guān)鍵元件，也是發(fā)生故障最高的元件，因此研究這些關(guān)鍵液壓元件的故障是挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障診的主要工作，具有重要的實用價值。圖1列出了液壓系統(tǒng)中關(guān)鍵液壓元件的常見故障模式。

2.液壓系統(tǒng)故障機(jī)理分析

故障模式體現(xiàn)的主要是故障發(fā)生的部位和現(xiàn)象，并不反映造成故障的本質(zhì)原因，而故障機(jī)理才是造成液壓系統(tǒng)故障的實質(zhì)性原因。故障機(jī)理主要是指引起元部件故障的物理、化學(xué)等內(nèi)在性的因。故障機(jī)理是針對所有的液壓元件，即故障機(jī)理是統(tǒng)一的，但是，由于功能和結(jié)構(gòu)的不同，產(chǎn)生故障的原因既具有相似性，也具有差異性。液壓系統(tǒng)主要故障機(jī)理主要包括:

2.1.磨損

磨損是固體摩擦表面上物質(zhì)不斷損耗的過程，表現(xiàn)為物體尺寸和形狀的改變。磨損是漸進(jìn)的損耗過程，但也可能導(dǎo)致斷裂的后果。根據(jù)磨損形成的原理，磨損可分為機(jī)械磨損和機(jī)械化學(xué)磨損。磨損是否構(gòu)成失效，主要看磨損是否已危及該元件的工作能力。磨損失效的基本類型有:粘著磨損、磨粒磨損、表面疲勞磨損、沖蝕磨損、腐蝕磨損等五種基本類型。其中粘著磨損、表面疲勞磨損和磨粒磨損是液壓系統(tǒng)中最常見的磨損方式。液壓元件中，磨損是造成故障的最主要原因之一，這是因為在液壓泵、馬達(dá)等液壓元件中，存在著很多很多重載而又高速滑動的摩擦副，比如，柱塞泵的柱塞與缸體屬于精密配合。

2.2.疲勞

結(jié)構(gòu)的構(gòu)件或機(jī)械、儀表的零部件在交變應(yīng)力作用下發(fā)生的失效，稱為疲勞失效，簡稱為疲勞。統(tǒng)計結(jié)果表明，在各種機(jī)械的斷裂事故中，大約有80%以上是由于疲勞失效引起的。因此，對于承受交變應(yīng)力的設(shè)備，疲勞分析在設(shè)計中占有重要的地位。

2.3.密封件老化

密封件大都屬于高分子材料，從其本質(zhì)上講，高分子材料的老化可以分為化學(xué)老化和物理老化兩大類。化學(xué)老化是一種不可逆的化學(xué)反應(yīng)。它是高分子材料分子結(jié)構(gòu)變化的結(jié)果;物理老化是指處于非平衡態(tài)的不穩(wěn)定結(jié)構(gòu)下存放過程中會逐漸趨向穩(wěn)定的平衡態(tài)，從而引起材料物理變化的現(xiàn)象。物理老化是液壓系統(tǒng)密封件的主要老化方式，物理老化的結(jié)果使材料的自由體積減少，密度增加，模量和抗拉強(qiáng)度增加，斷裂伸長及沖擊強(qiáng)度下降，材料由塑性轉(zhuǎn)變?yōu)榇嘈?，從而?dǎo)致材料在低應(yīng)力水平下的破壞。

2.4.液壓油污染

在液壓系統(tǒng)中，液壓油不僅起動力傳遞作用，也起、冷卻作用。如果說液壓泵是整個液壓系統(tǒng)的心臟的話，那么液壓油就是整個液壓系統(tǒng)的血液，它不僅影響液壓系統(tǒng)的工作性能和液壓元件曲使用壽命，而且直接關(guān)系到液壓系統(tǒng)能否正常工作。液壓油污染物主要包括固體污染物、液體污染物、氣體污染物。固體污染除了外界的灰塵，主要來自元件磨損所產(chǎn)生的顆粒;液體污染物主要包括水分和清洗液體;氣體污染物則主要是混入的空氣。嚴(yán)重的液壓油污染可導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常工作，比如固體污染物將比例換向閥的閥芯卡死，導(dǎo)致閥芯無法換向。液壓油污染所造成的故障是系統(tǒng)性的，所有的液壓元件都會受到影響，而且，液壓油的污染會加劇液壓元件的磨損;疲勞，降低系統(tǒng)的效率。

三、挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障診斷研究策略

1.合理選擇信號變量

對于一個系統(tǒng)進(jìn)行有效的故障診斷，獲取系統(tǒng)的輸入或輸出的信號變量數(shù)據(jù)是必不可少的，因為只有從信號變量中提取可用的故障信息才能保證準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。在一些大型的系統(tǒng)當(dāng)中，由于高可靠性的要求，一般都會安裝幾十個甚至上百個傳感器，采集系統(tǒng)各個部位所產(chǎn)生信號的變化。對于液壓系統(tǒng)，壓力和流量的信號當(dāng)中往往都蘊(yùn)含了豐富的故障信息，如何能夠合理的使用這些變量中的信息，準(zhǔn)確地跟蹤挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)模型的變動是本文故障診斷研究方法的關(guān)鍵問題之一。

2.非常規(guī)故障建模方法

通常的系統(tǒng)建模方法如解析法、功率鍵圖法、傳遞函數(shù)法等等，只要方程的系數(shù)確定了，模型便確定了，這通常被稱為常規(guī)建模方法。對于挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)，由于元件的性能參數(shù)以及元件之間響應(yīng)特性的較大差別，常規(guī)建模方法具有很大的困難。非常規(guī)建模是一種將理論分析和試驗辨識相結(jié)合的一種建模方法。這種方法充分利用有關(guān)液壓系統(tǒng)和元件的己知信息和現(xiàn)有參數(shù)，利用較少的實驗數(shù)據(jù)便能建立液壓系統(tǒng)的動態(tài)模型。.

3.故障特征提取方法

故障特征也被稱為故障征兆，常見包括數(shù)值型特征、語義性特征、圖形特征等等。對于故障特征的提取，并沒有一個系統(tǒng)化的方法，需要結(jié)合研究特定系統(tǒng)的特性和結(jié)構(gòu)。一般來講，各種類型特征可能直接來源于系統(tǒng)的信號變量信息，尤其是數(shù)值型特征。對于某些線性系統(tǒng)，數(shù)值特征變化可以直接反映故障的發(fā)生，可以使用線性的故障特征提取方方法。

結(jié)語：

展開挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)的故障診斷研究對于提高挖掘機(jī)的可靠性、施工效率以及維護(hù)管理水平和應(yīng)用水平具有重要意義。挖掘機(jī)是結(jié)構(gòu)最為典型的工程機(jī)械，其液壓系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與其它工程機(jī)械具有很多的相似性，應(yīng)用在挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)上故障診斷方法完全可以應(yīng)用到其他工程機(jī)械上，這為本文研究的故障診斷方法提供了更為廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)：

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篇8

【關(guān)鍵詞】電氣設(shè)備；故障診斷；方法實踐

【 abstract 】 along with the rapid development of modern science and technology in China and the industry electrification process accelerating, all kinds of electrical equipment are is widely used, to our country industry development and the improvement of the comprehensive strength is playing a very important role, electrical equipment once appear fault, it will lead to the production of massive losses, also, of course, is the safety of the operation of electric equipment, stability, and higher requirements. But, in the long time of equipment operation, the hard to avoid can have faults, this requires our technical staff in the first time diagnosed the cause of the problem, and promptly repair, eventually ruled out equipment failure in the shortest time restore the normal operation of the equipment. Therefore, how to according to the fault of the electrical equipment performance to judge fault reason, how to repair, technical personnel is an important research topic, in this paper, the author intends to with your own practice and understanding, electrical equipment fault diagnosis and maintenance methods are discussed, in order to provide the vast technical personnel to provide some reference, make rapid judgment, diagnosis, treatment, fault.

【 key words 】 electric equipment; Fault diagnosis; Methods the practice

中圖分類號：F407.6文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：

不可置否，提高電氣設(shè)備的運行率，保證電氣設(shè)備處于良好狀態(tài)，是電氣設(shè)備管理人員的基本職責(zé)之一。但電氣設(shè)備的故障不可避免、多種多樣，因此故障狀態(tài)下的管理是相當(dāng)復(fù)雜的。一般來說，電氣設(shè)備在運行中會產(chǎn)生各種反映運行狀態(tài)的信號，一旦出現(xiàn)異常情況，就會有相應(yīng)的信號出現(xiàn)。因此，電氣設(shè)備管理人員應(yīng)該在掌握設(shè)備運行原理的基礎(chǔ)上，熟練掌握信號反饋信息的意思，并以此來迅速判斷、排除故障。因電氣設(shè)備故障而引發(fā)的事故屢見不鮮、損失慘重，我們也應(yīng)加強(qiáng)對診斷故障、排除故障的重視程度。

一、電氣設(shè)備的故障診斷與檢修要訣

先詢問再下手

電氣設(shè)備出現(xiàn)故障后，維修人員應(yīng)首先向相關(guān)人員詳細(xì)了解故障發(fā)生的時間、癥狀。在確保自己已了解該故障設(shè)備的結(jié)構(gòu)、線路等必備知識后再結(jié)合實際制定相應(yīng)的維修方案，對故障設(shè)備進(jìn)行維修。

先清潔，再維修

對外觀看上去就較臟、感覺污染較重的電氣設(shè)備，其許多故障往往都是由于臟污和導(dǎo)電塵塊所導(dǎo)致的，一般來說，經(jīng)過清潔就可以解除故障，所以我們在面對這種情況時應(yīng)不急于維修，而是先進(jìn)行清潔，再檢查其按鈕、外部控制鍵等是否失靈、故障。

先查外部，后查內(nèi)部

應(yīng)先檢查設(shè)備外部，盡可能的排除外部故障后仍未恢復(fù)正常運行的，再對設(shè)備內(nèi)部進(jìn)行檢修。此時應(yīng)注意在拆卸時將零部件按固定順序排放，防止回裝出現(xiàn)問題。切忌盲目拆卸。

先查電源，再查設(shè)備部件

對電氣設(shè)備而言，電源發(fā)生故障的可能性較設(shè)備部件要高。因此，應(yīng)先對電源是否故障進(jìn)行排查，看其是否正常。確保電源正常后，再對設(shè)備部件進(jìn)行檢測。

先查機(jī)械，后查電氣

在故障排查過程中，我們應(yīng)該在確定機(jī)械零部件沒有發(fā)生任何故障后，再進(jìn)行電氣方面的檢查。對電路故障進(jìn)行檢測的，應(yīng)利用檢測儀找尋故障位置，看其是否接觸不良，若接觸良好而運行仍故障的話，再有針對性地查看機(jī)械和線路之間的運作關(guān)系，找出故障原因。

先查直流靜態(tài)，再查交流動態(tài)

在檢修中，我們應(yīng)先進(jìn)行直流回路的檢查，再進(jìn)行交流回路的檢查。其次，在未通電時，我們可以通過查看設(shè)備按鈕、接觸器以及保險絲等是否完好來判斷故障位置；而通電時可利用測量參數(shù)、辨聽聲音等判斷故障。

先普遍后特殊

因配件、零部件質(zhì)量或其他設(shè)備的問題而引起的故障比較常見，所以，在故障發(fā)生后，我們應(yīng)先進(jìn)行這些部位、問題的檢測，若仍不能恢復(fù)正常運行的，才進(jìn)行其他的故障排查工作。但電氣設(shè)備的特殊故障一般都是軟故障，要憑借儀器儀表以及技術(shù)人員的經(jīng)驗來操作。

先故障后調(diào)試

面對調(diào)試和故障兩者并存的電氣設(shè)備時，我們應(yīng)首先排除設(shè)備故障，再進(jìn)行設(shè)備的調(diào)試，并且必須保證調(diào)試在電氣線路正常的前提下進(jìn)行。

二、可行的電氣設(shè)備故障診斷與檢修方法

直觀檢查法

首先，可以通過與設(shè)備使用人員和用戶的詳細(xì)詢問、溝通來了解故障發(fā)生的相關(guān)情況，為后續(xù)工作奠定基礎(chǔ)；其次，通過觀察來進(jìn)行診斷，比如仔細(xì)查看設(shè)備的外觀有無異常、電路是否出現(xiàn)短路等異常、接線是否正確、儀表計量指示和信號反映如何，還可以仔細(xì)聆聽設(shè)備運行的聲響是否異常、注意電氣設(shè)備運行有無散發(fā)異味等等；再次，可根據(jù)手感覺到的溫度和振動幅度來判斷故障，一般來說，如果局部出現(xiàn)短路或機(jī)械摩擦現(xiàn)象，則可能感覺到局部過熱，如果整體過熱，則考慮設(shè)備過載的問題，如果設(shè)備振動幅度過大，則考慮設(shè)備的平衡出現(xiàn)問題。

儀器檢測法

作為一種診斷故障的必要輔助手段，儀器檢測法是指用儀表、儀器等對電氣設(shè)備進(jìn)行檢查，對相關(guān)直流、電源電壓以及脈沖信號等進(jìn)行測量，從中尋找可能存在的故障，以輔助技術(shù)人員診斷故障。在實踐中，常用的儀表有萬用表、兆歐表、鉗型電流表等。

分區(qū)法

就是指對電氣設(shè)備上相聯(lián)接的有關(guān)部分進(jìn)行分區(qū)，達(dá)到逐步縮小可疑范圍、盡早發(fā)現(xiàn)故障部位和故障原因。

（四）更換零件法

作詳細(xì)檢查往往比較麻煩、費時，可先適用簡便易行的更換法，對容易拆裝的并有懷疑的零部件（如晶體管、插件、可控硅等）用確定完好的零部件進(jìn)行替換，若更換后設(shè)備恢復(fù)正常，則可知故障就出在該處，及時解除了故障；如仍不能恢復(fù)正常，則應(yīng)該繼續(xù)尋找其他可能發(fā)生故障的原因。

（五）對比法

即將故障設(shè)備的運行狀況、有關(guān)參數(shù)和正常運行的設(shè)備進(jìn)行對比，通過比對的結(jié)果來找尋可能的故障原因，并對癥下藥，最終解決故障、保證設(shè)備的正常運行。比如參照正常零部件的工作性能進(jìn)行故障設(shè)備的診斷，然后進(jìn)行維修、調(diào)整或更換。但實踐中某些設(shè)備的有關(guān)參數(shù)從技術(shù)資料中往往難以查找，有些零部件的性能參數(shù)好壞也難以進(jìn)行現(xiàn)場判斷。

（六）建立專家系統(tǒng)

即將專家的專業(yè)知識、經(jīng)驗知識存入電子計算機(jī)，在故障后，技術(shù)人員輸入故障設(shè)備的相關(guān)信息，然后利用計算機(jī)的推理作出故障判斷。

總之，電氣設(shè)備的故障檢查和維修工作，不僅需要技術(shù)人員具備較高的專業(yè)知識和專業(yè)技能，還需要技術(shù)人員不斷的學(xué)習(xí)、總結(jié)經(jīng)驗，也只有這樣，在面對故障時，技術(shù)人員才能夠靈活選擇電氣設(shè)備故障診斷和檢修方法，在第一時間找到故障部位和故障原因，以至于從容不迫地應(yīng)對、解決各種故障，維護(hù)電氣設(shè)備的良好運行。

參考文獻(xiàn)：

[1]談克雄.恒.電氣設(shè)備故障診斷方法[J].中國設(shè)備管理.1996.(2);

[2]楊炎升.電器設(shè)備故障與環(huán)境影響[J].中國科技信息.2006.(24);

篇9

摘 要：汽車故障的維修與診斷不僅需要維修人員的維修技術(shù)過關(guān)，還需要冷靜的頭腦。很多維修人員在判斷故障時失誤并不是因為技術(shù)問題，而是因為沒有冷靜的思考，過于急躁，沒有找到一個好的解決辦法。只要頭腦冷靜，遵循一定的診斷程序作業(yè)就一定可以找到故障源。本文重點對汽車維修診斷時的思路方法進(jìn)行了探討。

關(guān)鍵詞：汽車故障診斷；思路與方法

汽車行業(yè)作為重要的行業(yè)不僅促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也為人們的生活帶來諸多便利，成為人們生活中不可缺少的一部分。因此，汽車維修也成為當(dāng)前重要的工作行業(yè)，汽車故障診斷思路和方法直接決定汽車維修的效果，正確的思路和方法能夠保證維修質(zhì)量，反之，則會嚴(yán)重影響汽車的使用壽命。因此，需要深刻研究汽車故障診斷修理的思路和方法。

一、汽車故障診斷時要注意的問題

1.查找合適的維修信息

當(dāng)汽車發(fā)生故障時，應(yīng)運用科學(xué)的手段進(jìn)行維修，不能盲目的推測。首先，必須有汽車的結(jié)構(gòu)圖和電路圖，合適的檢查程序可以更快的找的故障原因，從而節(jié)省時間。制造商提供的維修手冊或者電子數(shù)據(jù)系統(tǒng)中載有維修程序信息，可幫助你更準(zhǔn)確的找到故障原因。如果實在找不到制造商提供的原廠說明書，可以使用同類產(chǎn)品的使用說明書，但不提倡此種方法，因為兩種數(shù)據(jù)是有差異的，極有可能導(dǎo)致判斷失誤。在迫不得已使用的情況下，要注意兩者之間數(shù)據(jù)的差異。

2.積極的查找故障

當(dāng)故障出F時應(yīng)積極的應(yīng)對處理，馬上進(jìn)行檢查。還應(yīng)及時學(xué)習(xí)最新的維修知識，及時更新知識，有時候汽車的間歇性故障是不容易診斷的，除非在檢查汽車時故障剛好出現(xiàn)。所以說，在我們檢查汽車的同時故障不出現(xiàn)，我們就無法診斷。對于這種情況，我們最好的辦法就是的那個故障發(fā)生時去現(xiàn)場診斷，并建議顧客不要再一次啟發(fā)動機(jī)，耗費比較大，還容易引發(fā)更大的故障。唯一的方法就是維修人員及時的到現(xiàn)場進(jìn)行診斷與維護(hù)，幫助顧客解除故障。

在汽車檢修中，如果計算機(jī)裝有可拆卸的“可編程只讀存儲器”，那么必須擁有最新的“可編程只讀存儲器”刷新的信息。假如不具備這類知識，而汽車制造商卻推薦更換“可編程只讀存儲器”來修正一項特別的駕駛性能，那么將在檢查、診斷上浪費時間和精力以及增加成本。

還有要注意的常識是，發(fā)動機(jī)的機(jī)械故障也能產(chǎn)生診斷故障代碼，因此診斷故障代碼并不一定是發(fā)動機(jī)計算機(jī)系統(tǒng)某一元件的故障。例如，如果由于排氣閥燒壞而使汽缸壓縮性變差，而診斷故障代碼顯示的是氧傳感器提供的缺氧信號。事實上，大量的油氣混合氣在汽缸內(nèi)未燃燒，氧傳感器能感應(yīng)到排氣氣流中附加的氧氣，這時必須盡快確定到底是傳感器故障導(dǎo)致缺氧故障還是有機(jī)械上的原因。

二、正確判斷故障根據(jù)故障性質(zhì)進(jìn)行維修

1.按工作狀態(tài)可分為間歇性故障和永久性故障

間歇性故障就是有時候發(fā)生有時候不發(fā)生的故障，在汽車檢查時也不一定可以查得到，永久性故障就是除人工維修外不會消失的故障。在汽車的診斷過程中一定要注意這種，這種故障不易被發(fā)現(xiàn)，如一直未發(fā)現(xiàn)可能會造成更嚴(yán)重的故障，為汽車與駕駛?cè)藛T的安全埋下隱患。

2.按故障程度可分為局部功能故障和整體功能故障

如果汽車其他部分完好，只有其中一種功能故障就是指局部故障。反之，如果汽車一部分出現(xiàn)故障使整個汽車功能不能實現(xiàn)就是指整體功能故障。當(dāng)汽車出現(xiàn)局部故障是一定要重點排查，確定故障源并維修，不能因不影響整體使用而大意。積極主動的維修并診斷，防止局部性故障發(fā)展為更嚴(yán)重的故障，為行駛安全打下堅實的基礎(chǔ)。

3.按故障形成速度分，有急劇性故障和漸變性故障

急劇性故障是指故障發(fā)生后不停車修理就不能繼續(xù)運行的故障，工作狀況急劇惡化。漸變性故障是指故障發(fā)生后還可以繼續(xù)行駛。還有一種故障稱之為突發(fā)性故障，這種故障發(fā)生后非常危險，嚴(yán)重會危及駕駛員和車輛安全，這種故障發(fā)生時往往沒有任何預(yù)兆突然發(fā)生，與急劇性故障相似。

4.按故障產(chǎn)生的后果分，有危險性故障和非危險性故障

危險性故障是汽車檢查與維修的重點，因為危險性故障常常會危及到駕駛員和車輛的安全且突然發(fā)生，突發(fā)性故障和急劇性故障都屬于危險性故障。漸變性故障屬于非危險性故障，故障發(fā)生時一般是有預(yù)兆的，且發(fā)生后是可以修復(fù)的。所以危險性故障是汽車故障排查中的重中之重，防止汽車在行駛過程中發(fā)生安全問題。

三、汽車診斷時要注意問題

1.要有詳細(xì)的汽車診斷參數(shù)

診斷參數(shù)是指描述系統(tǒng)、零件、過程的狀態(tài)參數(shù)。在診斷過程中應(yīng)從技術(shù)上和經(jīng)濟(jì)上綜合分析確定，選擇一個合適的狀態(tài)參數(shù)作為診斷參數(shù)，這樣才能更快更準(zhǔn)確的找到并解決故障。

2.合理使用汽車診斷方法

在故障發(fā)生時，一定不要慌張，應(yīng)運用科學(xué)的方法進(jìn)行診斷測試，來判斷故障，不能盲目的根據(jù)推測來診斷。

汽車在工作過程中，各種零件和總體都處于裝配狀態(tài)，無法對其零件進(jìn)行直接測試。例如汽缸的磨損量、曲軸軸承的間隙等，在發(fā)動機(jī)不解體的情況下是無法測量的。因此，對汽車進(jìn)行診斷都是采用間接測量，如通過振動、噪聲、溫度等物理量的測量來間接診斷汽車的技術(shù)狀況。采用間接測量方法進(jìn)行判斷，必然會帶來一些“不準(zhǔn)確性”。例如發(fā)動機(jī)工作時，曲軸主軸承的工作狀態(tài)可分為正常狀態(tài)和不正常狀態(tài)兩種情況，如果采用機(jī)油溫度作為判斷軸承工作狀態(tài)的特征，并將油溫分為“正?！薄斑^高”兩種情況，則可能會產(chǎn)生誤判。因為機(jī)油溫度過高，固然可能是軸承運轉(zhuǎn)失常所致，但也可能是其他原因（如機(jī)油黏度不合適、機(jī)油量不足、機(jī)油散熱器不良等）造成機(jī)油溫度上升。

“故障樹”分析法，是根據(jù)汽車的工作特征和技術(shù)狀況之間的邏輯關(guān)系構(gòu)成的樹枝狀圖形，來對故障的發(fā)生原因進(jìn)行定性分析，并用邏輯代數(shù)運算對故障出現(xiàn)的條件和概率進(jìn)行定量估計。這是一種可靠性分析技術(shù)，普遍應(yīng)用于汽車等復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)的分析中。樹枝圖分析法用于汽車診斷，不僅可以分析由單一缺欠導(dǎo)致的系統(tǒng)故障，而且還可以分析兩個以上的零件同時發(fā)生故障引發(fā)的系統(tǒng)故障，還能分析系統(tǒng)組成中硬件以外的其它成分，例如可以考慮汽車維修質(zhì)量或人員因素的影響。

汽車故障的發(fā)生帶有隨機(jī)性，屬于偶然性事件。如若建立樹枝圖，并用來分析故障，有助于弄清楚故障發(fā)生的機(jī)理，除可進(jìn)行定性分析外，還可以根據(jù)樹枝圖中影響故障發(fā)生因素的出現(xiàn)概率，定量預(yù)測故障發(fā)生的可能性，即故障發(fā)生的概率。

四、結(jié)語

我國經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高為我國國民的生活帶來諸多便利，汽車作為重要的交通工具已經(jīng)走進(jìn)千家萬戶，大大提高了人們的生活質(zhì)量。汽車維修作為保證汽車運行和使用的重要因素，需要予以充分的重視。我國的汽車維修過程中存在諸多問題，這些問題嚴(yán)重影響汽車維修質(zhì)量，筆者針對這些問題展開詳細(xì)討論，探討汽車維修需要注意的問題，正確判斷故障準(zhǔn)確維修，希望能夠為從事汽車維修的相關(guān)人員提供參考。

參考文獻(xiàn)：

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關(guān)鍵詞：礦井提升機(jī) 遠(yuǎn)程監(jiān)測 故障診斷

中圖分類號：TD534 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9082（2016）01-0004-01

在科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，煤礦企業(yè)為了使利益最大化而不斷的擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，這對煤礦機(jī)械設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性提出了更高的要求[1]。礦井提升機(jī)作為煤礦生產(chǎn)的重要運輸設(shè)備，是煤炭、矸石、物料、人員等進(jìn)出礦井的載體，具有“煤礦咽喉”之稱，其安全高效的運行是礦工生命安全和煤礦安全生產(chǎn)的重要保證[1]。受現(xiàn)有監(jiān)測技術(shù)水平、設(shè)備管理理念及現(xiàn)場操作等諸多因素的限制和影響，提升事故仍然是煤礦安全事故中發(fā)生次數(shù)較多的事故類型之一[2]。因此，提升機(jī)設(shè)備安全運行越來越受到重視，對其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是十分必要的。

一、提升機(jī)故障機(jī)理分析

礦井提升機(jī)系統(tǒng)主要由機(jī)械傳動系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、系統(tǒng)、拖動控制和自動保護(hù)系統(tǒng)、觀測和操作系統(tǒng)、外加輔助部分等組成[3]。本文主要以機(jī)械傳動系統(tǒng)和制動系統(tǒng)為主要研究對象。

提升機(jī)機(jī)械傳動系統(tǒng)屬于復(fù)雜的旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)，主要由電動機(jī)、減速器、滾筒、天輪等組成。通過分析旋轉(zhuǎn)機(jī)械各零部件的故障比例可知，轉(zhuǎn)子及其組件的故障比率最大，齒輪和軸承分別占60%和20%。轉(zhuǎn)子作為設(shè)備的核心部件，其工作狀態(tài)很大程度上決定了礦井提升機(jī)的運轉(zhuǎn)狀態(tài)，因此直接監(jiān)測轉(zhuǎn)子獲得振動信號對于故障監(jiān)測更加直接有效[4]。

制動系統(tǒng)主要包括制動器和傳動機(jī)構(gòu)，通過作用于制動盤上的制動力矩對制動力進(jìn)行調(diào)控，實現(xiàn)提升機(jī)的正常停車、工作制動和緊急制動。目前，大多數(shù)礦井提升機(jī)采用液壓盤式制動器作為機(jī)械制動裝置，其控制系統(tǒng)主要由電控裝置、液壓站和盤式制動器組成。

每臺提升機(jī)根據(jù)其需求制動力的大小配置相應(yīng)數(shù)量的盤式制動器，一般成對使用。盤式制動器通過閘瓦沿軸向從兩側(cè)壓向制動盤而產(chǎn)生阻礙制動盤轉(zhuǎn)動的摩擦力矩，從而產(chǎn)生制動力，正常情況下制動器具有開閘和制動兩種狀態(tài)。

二、信號采集系統(tǒng)設(shè)計

通過分析提升機(jī)制動系統(tǒng)和機(jī)械系統(tǒng)的故障機(jī)理和故障特征，確定監(jiān)測信號的現(xiàn)場采集方案，信號采集系統(tǒng)如圖1所示。針對提升機(jī)設(shè)備的制動系統(tǒng)和機(jī)械傳動系統(tǒng)不同的監(jiān)測參數(shù)選擇相應(yīng)的傳感器，傳感器采集信號經(jīng)過信號調(diào)理后轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)電壓信號傳輸給數(shù)據(jù)采集卡，然后進(jìn)入上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)的進(jìn)一步信號處理?？紤]到現(xiàn)場監(jiān)測站要接入整個提升機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)中，必須具備網(wǎng)絡(luò)接口且應(yīng)用程序具備數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)墓δ埽瑢⑿枰獋鬏數(shù)臄?shù)據(jù)以一定的格式到網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。

圖1 信號采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

三、狀態(tài)診斷方法研究

Hilbert-Huang變換方法是首先利用EMD方法把原始信號分解為多個相互獨立的本征模態(tài)函數(shù)分量的和，再將Hilbert變換應(yīng)用于各個IMF分量得到瞬時頻率和振幅，進(jìn)而求取信號的Hilbert譜和Hilbert邊際譜，得到振幅-頻率-時間的分布，反映出系統(tǒng)的狀態(tài)特性。

為了使HHT方法更適用于工程實際中的信號分析，必須采取措施對HHT時頻分析方法進(jìn)行改進(jìn)，以保證信號的分解質(zhì)量和時頻分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。HHT存在的主要問題有模態(tài)混疊、端點效應(yīng)、虛假IMF分量等。對于模態(tài)混疊問題，本文采取對策的為進(jìn)行原始信號的小波域閾值消噪，將噪音等異常事件剔除，降低模態(tài)混疊的可能性。

實際工程中采集的信號不能保證為整周期信號，信號端點也不能保證為極值點，本文采用包絡(luò)極值延拓法對信號進(jìn)行延拓，方法如下：

假設(shè)對連續(xù)信號x（t）進(jìn)行采樣，以時間間隔為，得到的離散信號X（t）具有M個極大值和N個極小值。

向左分別延拓兩個極大值和極小值點，其位置（Tm，Tn）和函數(shù)值（U，V）表示為：

對延拓后的極大值序列和極小值序列，仍然利用三次樣條曲線擬合，信號的上、下包絡(luò)線表示為：

圖2 IMF2右端分解效果對比圖

為了進(jìn)一步研究信號延拓方法對端點效應(yīng)的改善效果，將兩種信號延拓方法得到的分量端點曲線和Hilbert譜進(jìn)行對比。以IMF2分量右端為例，如圖2，可以看出基于包絡(luò)極值延拓的EMD方法比基于鏡像閉合延拓的EMD方法分解結(jié)果更接近理論曲線，即對端點效應(yīng)的抑制作用更為明顯，更能反映出原始信號的特征。

結(jié)束語

文章通過對礦井提升機(jī)的整體結(jié)構(gòu)和工作原理入手，分析了礦井提升機(jī)系統(tǒng)中的兩大故障機(jī)理。根據(jù)故障的位置和類型，建立了信號采集和傳輸系統(tǒng)，通過對所采信號的處理實現(xiàn)遠(yuǎn)程狀態(tài)診斷。為了使診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確，提出了改進(jìn)的HHT方法，并分析了所提方法的有效性。

參考文獻(xiàn)

[1]栗帥. 礦井提升機(jī)遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測與智能故障診斷研究[J]. 企業(yè)技術(shù)開發(fā)， 2015（03）：109-110.

[2]石瑞敏， 楊兆建. 網(wǎng)絡(luò)化礦井提升設(shè)備管理系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用[J]. 煤炭科學(xué)技術(shù)， 2015（03）：77-81.