工程机械状态检测与故障诊断研究

方雪峰

(贵阳电气控制设备有限公司)

1 状态监测与诊断技术发展现状

(1)传感技术研究。传感技术是状态监测以及故障诊断领域中的一项先进技术。它能够准确传达仪器设备参数的设计，因此，国内在这一技术上的研究力度也较大，并且也具备了一定的研究成果。例如，越来越多的传感器出现在市场上，一些先进的传感技术也不断涌现，如光导纤维等。

(2)人工智能和专家系统的研究。此项技术如今已经成为了机械故障诊断的最主要技术，借助于故障诊断系统，大大简化了工作量，但此技术的预期效果仍然有待加强。

(3)神经网络的研究。由于此项技术的大力推广并且得到了广泛的应用，促使机械诊断的效率大大提高，同时也取得了相应的成绩。

(4)诊断系统的研究与开发。系统结构的复杂化为诊断带来了越来越高的难度，对实时性要求越来越高，单机巡检与诊断技术也相应地不断发展，从主要结构到分布式结构，诊断系统的开发与研究处于不断深入当中。

2 工程机械的几种常规监测诊断技术与方法

2.1 振动监测诊断技术

(1)首先，针对诊断对象，对其进行机理分析。对机械的运行状态;构件连接状态等进行分析，通过上述分析掌握机械故障时的振动特征，对可能发生的故障进行诊断、排除。

(2)对可能的异常振动部位进行监测。通过在特定部位设置监测点，并对检测点反馈的参数进行分析，通过分析判断出机械是否处于正常运行之中。此外，还可以通过连续的检测，对故障的发展趋势进行科学的掌握。

(3)故障诊断。通过监测点得到的参数，对工程机械的故障部位、故障程度进行分析，深入分析后作出判断。然后对症下药，针对分析结果选择修复技术。该步骤包括振动波形识别、诊断专家系统等。

依据上述步骤对工程机械进行监测诊断，即可以得出科学的诊断结果，为采取措施提供重要的依据。

2.2 油样分析

油样分析也是工程机械检测与故障诊断的有效技术。当前，该项技术的实际运用以光谱分析和铁谱分析为主。对于光谱分析，它是对磨损物的数量进行分析的一种方法，而铁铺分析不仅可以对磨损物的数量进行分析，也可以对磨损物的形态进行分析。因此，较光谱分析，铁谱分析更加精确。通过对机油的光谱分析或铁谱分析可以确定机油中的金属成分，确定发生故障的部件，及时对其进行维修、更换。

2.3 机械性能测试技术

通过对机械运行过程的检测，掌握其运行时的振动、响度等参数，进而判断机械的运行状态能否满足正常使用。同时，还可根据反馈的参数制定机械的维修保养计划。

(1)发动机功率测试。发动机的功率大小直接影响工程机械的效率。当人力无法判断故障原因时，可以采用无外载加速测试仪。

(2)液压系统功率测试。据调查研究，液压系统故障在工程机械故障中的发生率为14%，但是其造成的后果却往往比其他故障严重。因此，对于液压系统的状态监测和故障检修非常重要。在液压系统中安装压力传感器，通过压力传感器收集的压力脉冲信息，得到液压系统工作的实时参数，从而及时汇总并存储到计算机中，计算机根据反馈的参数与正常参数值的比对，对液压系统的工作情况进行判断，最终得出对液压系统的监测结论，以便及时采取检修措施。该监测系统的工作过程是不断“输入——输出——输入”的过程，这样的过程更加有利于系统的优化。

3 现代检测诊断技术

人工智能方法逐步被引用到各个领域的发展中，工程机械状态监测和故障诊断技术也吸收了很多现代信息化技术，尤其是信号处理和测试技术，他们有效的促进推动了工程机械状态监测的进程。

3.1 计算机辅助监测诊断技术

该技术利用现代计算机技术设计出软件，从而可以对工程机械实现自动化诊断，系统通过设备对工程机械进行信号采集、记录、分析，然后输入到计算机中由系统进行机械状态监测与诊断。当然，前提是该系统必须具备非常强大的数据基础和分析能力。当故障诊断超出设定的数据值时，立即向技术人员发出信号，同时，该系统完成对故障的诊断和修复后，能够及时将相关数据、图像等资料进行存储，为每台检修机械建立资料库，也能够将大量的机械或机组运行状态资料分类贮存，方便今后的机械检修工作。

3.2 专家诊断系统

专家诊断系统偏向于知识库储备，更多强调丰富的知识和资料储备。这类软件可以利用强大的计算机记忆功能，建立知识库咨询系统。图1为知识库系统简图。

专家诊断系统的最大优势在于异常强大的存储、计算、分析功能。技术人员在前期将正确有效的工程机械监测与故障维修案例进行分析，然后将相关原始数据和经验输入计算机，建立功能强大的信息库。该系统能够模拟专家思维，对工程机械进行故障识别，利用信息库的数据储备对识别出的机械状态进行分析，根据专家思维推理出故障名称，并提出相应的诊断结果、处理对策和操作指南。然而，专家诊断系统的最大优势也正是其弱点所在，计算机虽然具备强大的存储能力和快速的分析能力，但是想要建立完善的知识库储备还是有困难的。一方面，专家本身的知识面有限;另一方面，专家知识表述困难，很多案例来自于经验，无法转化成精准的数据。因此想要建立完备的专家诊断系统仍然存在一定难度。

3.3 神经网络诊断技术

作为一种前沿的诊断方法，人工神经网络对获取的数据无需整理、总结，这就减少了人们的表达工作量，人工神经网络只需要人们针对某一实例对其进行训练。它有着众多优点，例如，获取知识时，不需要对神经网络知识进行整理以及总结等，从而消除了专家知识的表述难题。因此，与专家系统相比，人工神经网络更加智能，人性化。当然其缺点是逻辑性不强，只是利用实例的经验，诊断过程缺乏说服力。

4 结束语

综上所述，现代信息技术已经促进了工程机械状态检测与故障诊断技术的发展，机械的工作状态可以根据通过数据监测和参数分析得出障碍基本情况，但是笔者认为还可以提高机械状态检测与故障诊断技术的准确性与可靠性。随着现代技术的发展，工程机械状态检测完全可以做到一步到位，即通过精确的数据分析，精确判断故障部位和故障类型，并且能够直接给出故障的零部件和元器件，提供合理解决方案，这将更加有利于对工程机械的合理使用与保护。

:

［1］刘忠，杨国平.工程机械液压传动原理、故障诊断与排除［M］.北京:机械工业出版社，2005:68.

［2］张登峰.动态系统的故障检测与诊断研究［D］.南京理工大学博士论文，2003:27-30.

［3］周东华，叶银忠.现代故障诊断与容错控制［M］.北京:清华大学出版社，2000:124.