機(jī)械故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)的研究綜述

植海深 王藝光 蔣 超 徐晉勇

（1.廣西右江礦務(wù)局有限公司，廣西 田東 531501；2.桂林電子科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，廣西 桂林 541004）

1 前言

隨著現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高，機(jī)器設(shè)備的大型化、連續(xù)化、高速化和自動(dòng)化的發(fā)展趨勢(shì)已日益明顯[1]，然而，由于機(jī)械零部件本身、設(shè)備所處運(yùn)行條件、操作管理及維護(hù)不足等不可避免因素的影響，機(jī)械設(shè)備各種類型故障會(huì)時(shí)常出現(xiàn)。這不僅會(huì)促使機(jī)械設(shè)備預(yù)定功能的消弱或喪失，給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失，而且更為嚴(yán)重者還將直接威脅到人身安全，釀成災(zāi)難性的事故[2，3]。

為了保障設(shè)備安全、正常運(yùn)行，人們急切需要一種新的維修機(jī)制解決上述問題。機(jī)械故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)[4]作為一種新的設(shè)備預(yù)防維修模式，而且機(jī)械故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)在保證石油、化工、運(yùn)輸、冶金、煤炭等主要行業(yè)中機(jī)械設(shè)備的安全、可靠、高效運(yùn)行方面起到了重要的作用[5]。而振動(dòng)分析法作為機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷實(shí)施方案中常用的一種，也是應(yīng)用最廣泛、行之最有效的方法[6]。

2 故障診斷技術(shù)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

機(jī)械故障診斷技術(shù)最早起源于20世紀(jì)60年代的美國[7]。當(dāng)時(shí)，在美國宇航局(NASA)的倡導(dǎo)下，美國成立了美國機(jī)械故障預(yù)防小組(MFPG)。該小組決定每年召開兩次會(huì)議，并就：①機(jī)械故障預(yù)防定義、計(jì)劃方式、組織問題等故障診斷理論；②軸承、直升機(jī)傳動(dòng)裝置、飛機(jī)燃?xì)廨喼械裙收显\斷現(xiàn)場(chǎng)問題；③振動(dòng)分析技術(shù)、油液光譜分析技術(shù)等監(jiān)測(cè)手段問題進(jìn)行了探索和交流。其后，隨著人們對(duì)設(shè)備診斷技術(shù)的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步提高，特別是實(shí)施故障診斷技術(shù)可帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，該項(xiàng)技術(shù)在美國得到了迅速的發(fā)展，形成了如美國本特利內(nèi)達(dá)華(Bently Nevada)公司的3500系列設(shè)備保護(hù)系統(tǒng)、美國Radial公司開發(fā)的汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)診斷專家系統(tǒng)(Turbomac)、美國西屋公司的移動(dòng)診斷中心(MDC)等一系列故障診斷實(shí)用系統(tǒng)。

當(dāng)故障診斷技術(shù)在美國大規(guī)模發(fā)展的同時(shí)，歐洲國家也展開了對(duì)診斷技術(shù)的研究。其中，以R.A.Collacott為首的英國機(jī)械保健中心于60年代末開始宣傳、咨詢和培訓(xùn)設(shè)備診斷技術(shù)，并取得了很好的成效。隨后，瑞典的SPM儀器公司、丹麥的BK公司、德國的All Inaz technique研究所等也在設(shè)備故障診斷研究中形成了各自獨(dú)有的特色，相繼開發(fā)出狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng),如法國的SMAV系統(tǒng)、瑞士的MACS系統(tǒng)、德國申克公司的Vibrocontrol 4000振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等。隨著故障診斷技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，研究領(lǐng)域也從60年代的核電、航空、宇航等高端科技發(fā)展逐步向冶金、石化、發(fā)電、船舶等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展。

我國自20世紀(jì)80年代起開始對(duì)故障監(jiān)測(cè)與診斷領(lǐng)域展開研究[8，9]。經(jīng)過了近三十年的大力發(fā)展，已將設(shè)備故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)確定為重大攻關(guān)課題，并由國家組織科研人員，投入巨資對(duì)其展開研究，已經(jīng)取得了一系列科研成果與技術(shù)突破，并在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中初步顯現(xiàn)出成效。目前，形成了以西安交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)、華北電力大學(xué)等高等院校為核心，鄭州機(jī)械研究所、河北電力研究所等研究所，東方電機(jī)股份有限公司、中國石油化工有限公司等公司組成的產(chǎn)學(xué)研一體化的研究體系。于2005年開始出臺(tái)了一系列國家標(biāo)準(zhǔn)，諸如＜GB/T 19873.1-2005 機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷 振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)＞、＜GB 22393-2008-T 機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷 一般指南＞等。汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)(MMMD)、S8000大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)和分析系統(tǒng)等系統(tǒng)，則成為國內(nèi)同類系統(tǒng)研究中典型性代表。

雖然國內(nèi)目前在機(jī)械故障診斷方面已取得了一定成果，但從整體水平而言，特別是對(duì)比于國外的故障監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)，在理論研究和實(shí)踐應(yīng)用兩方面仍還存在一定的差距。

3 振動(dòng)分析法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)與診斷中應(yīng)用發(fā)展概況

3.1 振動(dòng)分析法在故障監(jiān)測(cè)與診斷中的關(guān)鍵技術(shù)

機(jī)械故障診斷技術(shù)是一門融合了物理、數(shù)學(xué)、力學(xué)、機(jī)械、檢測(cè)技術(shù)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理等多學(xué)科理論的新興交叉學(xué)科。它的主要目的在于識(shí)別機(jī)械設(shè)備運(yùn)動(dòng)過程中的工作狀態(tài)，判斷設(shè)備是否出現(xiàn)故障，并根據(jù)機(jī)械故障特征信號(hào)分析故障的形成原因和發(fā)展趨勢(shì)。

（1）振動(dòng)信號(hào)的采集。當(dāng)機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)，其內(nèi)部零件、部件必然會(huì)受到相應(yīng)的機(jī)械應(yīng)力、熱應(yīng)力、化學(xué)應(yīng)力或者電氣應(yīng)力等多種物理現(xiàn)象作用。伴隨著這些變化，又必然會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的溫度、振動(dòng)、聲音以及磨損碎屑等“二次效應(yīng)”。隨著時(shí)間的推移，上述物理作用的積累將使正常運(yùn)行的機(jī)械設(shè)備工作狀態(tài)發(fā)生改變，即是劣化、異常、故障等狀態(tài)。通過利用傳感器技術(shù)便可對(duì)這些狀態(tài)信息進(jìn)行拾取。

（2）特征信號(hào)的提取。在所拾取的狀態(tài)信號(hào)中，往往夾雜了大量的噪聲信號(hào)，從而使研究所感興趣的信號(hào)掩藏于背景噪聲下。因此，須利用有效地信號(hào)處理方法對(duì)特征狀態(tài)信號(hào)進(jìn)行提取處理，達(dá)到“去偽存真”的目的。

（3）故障模式的識(shí)別、診斷與預(yù)測(cè)。機(jī)械故障診斷的根本任務(wù)是根據(jù)設(shè)備運(yùn)行中的狀態(tài)信息識(shí)別設(shè)備故障，分析故障的類型、性質(zhì)、部位和產(chǎn)生原因，指明故障發(fā)展趨勢(shì)和處理意見等。實(shí)質(zhì)在于模式識(shí)別問題。

由此可見，振動(dòng)信號(hào)采集是實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)與診斷的一個(gè)基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，只有采集到精確、可靠的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，后邊兩個(gè)環(huán)節(jié)才能有效的發(fā)揮作用。振動(dòng)信號(hào)特征提取則是監(jiān)測(cè)系統(tǒng)信號(hào)處理部分的關(guān)鍵技術(shù)，特征信號(hào)提取的優(yōu)劣勢(shì)是評(píng)估整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的一個(gè)十分重要的因素。故障模式識(shí)別則是將特征信號(hào)與故障特征數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)相比較，通過顯示、報(bào)警、打印等方式作為系統(tǒng)的輸出，從而得到故障原因、發(fā)展趨勢(shì)和檢修處理意見等方面的信息。

3.2 振動(dòng)分析法在故障監(jiān)測(cè)與診斷中的實(shí)施方式

利用振動(dòng)分析法對(duì)機(jī)械進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的技術(shù)于20世紀(jì)60年代開始研究，同其他科學(xué)技術(shù)一樣，它也經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)檢測(cè)發(fā)展到智能化診斷的過程，從實(shí)施方式發(fā)展而言，它大致經(jīng)歷了三個(gè)不同的發(fā)展階段[10]。

（1）傳統(tǒng)診斷方式。早期技術(shù)人員通過用小錘敲擊或用聽音棒接觸機(jī)器設(shè)備的某個(gè)部位，以“眼見、耳聽、手摸”等手段，利用人的感知器官來感知設(shè)備振動(dòng)情況，獲得其模糊量值，達(dá)到主觀判斷設(shè)備是否正常工作的目的。這是一種信號(hào)源來自現(xiàn)場(chǎng)并融入了現(xiàn)代診斷思想和想法的最實(shí)際、最直接的故障診斷應(yīng)用技術(shù)，但是其缺點(diǎn)也是明顯的，它是以模糊量值為樣本，比較依賴技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)，不能夠定量地反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，具有模糊定性的性質(zhì)。

（2）簡(jiǎn)易診斷方式。它以測(cè)量設(shè)備的簡(jiǎn)單振動(dòng)參數(shù)(位移、速度、加速度)作為基礎(chǔ)。雖然測(cè)量的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單，但在現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用中卻有著十分重要的作用，現(xiàn)場(chǎng)簡(jiǎn)單的振動(dòng)參數(shù)能在應(yīng)用中反映了豐富的故障信息。

（3）精密診斷方式。它主要是依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)采集技術(shù)等對(duì)設(shè)備的振動(dòng)情況進(jìn)行測(cè)量和分析，通過對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，提取出振動(dòng)的特征參數(shù)，以期查找并判斷出造成設(shè)備故障的原因、部位及性質(zhì)，為消除故障隱患提供參考依據(jù)。精密診斷是當(dāng)今振動(dòng)故障診斷發(fā)展的最高實(shí)用性成果，特別是在大型機(jī)組的在線分析監(jiān)測(cè)中，突顯了其技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

準(zhǔn)確的說，上述三種診斷方式均存在各自的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，但它們之間的關(guān)系卻是相輔相成的，不存在新方法替代舊方法的問題。傳統(tǒng)診斷方式的聽診和觀診是其他兩者所不能替代的；簡(jiǎn)易診斷方式因振動(dòng)參數(shù)具有國際和國家標(biāo)準(zhǔn)可參考，在整體綜合判斷設(shè)備運(yùn)行情況方面顯得簡(jiǎn)而易行；精密診斷方式則在分析故障原因、部位和性質(zhì)等方面具有舉足輕重的地位。

4 機(jī)械故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

（1）高質(zhì)量診斷信息是提高機(jī)器確診率的關(guān)鍵[11]。完善與發(fā)展振動(dòng)分析方法，進(jìn)一步提高機(jī)械故障特征信號(hào)提取的質(zhì)量。

（2）信息融合技術(shù)的廣泛應(yīng)用可為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷提供新的發(fā)展方向。機(jī)械故障診斷技術(shù)包括了多種監(jiān)測(cè)手段，它們各自擁有各自獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)，如何有效的將多種診斷方式進(jìn)行融合，可大大提高故障診斷的準(zhǔn)確度。

（3）智能診斷與遠(yuǎn)程診斷。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊識(shí)別、灰色理論、故障樹分析被更多的科研工作者應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域，智能診斷應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷也越來越廣泛，成為值得關(guān)注的動(dòng)向之一。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，關(guān)鍵機(jī)器部件的遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)也將成為一重大趨勢(shì)。

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