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设备故障诊断的基本方法

信息来源:plantb2b.com  时间:2008-12-13  浏览次数:90

  由于设备故障的复杂性和设备故障与征兆之间关系的复杂性,形成了设备故障诊断是-种探索性的过程这一特点。就设备故障诊断技术这一学科来说,重点不只在于研究故障本身,而更在于研究故障诊断的方法。故障诊断过程由于其复杂性,不可能只采用单一的方法,而要采用多种方法。可以说,凡是对故障诊断能起作用的方法就要利用,必须从各种学科中广泛探求有利于故障诊断的原理、方法和手段,这就使得故障诊断技术呈现多学科交叉这一特点。
  一、传统的故障诊断方法
  首先是利用各种物理和化学原理手段,通过伴随故障出现的各种物理和化学现象,直接检测故障。例如,可以利用振动、声、光、热、电、磁、射线、化学等多种手段,观测其变化规律和特征,用以直接检测和诊断故障.这种方法形象、快速,十分有效,但只能检测部分故障。
  其次,利用故障所对应的征兆来诊断故障是最常用、最成熟的方法。以旋转机械为例,振动及其频谱特性的征兆是最能反映故障特点、最有利于进行故障诊断的手段。为此,要深入研究各种故障的机理,研究各种故障所对应的征兆。在诊断过程中,首先分析设备运转中所获取的各种信号,提取信号中的各种特征信息,从中获取与故障相关的征兆,利用征兆进行故障诊断。由于故障与各种征兆间并不存在简单的一一对应关系,因此利用征兆进行故障诊断往往是一个反复探索和求解的过程。
  二、故障的智能诊断方法
  在上述传统的诊断方法的基础上,将人工智能(Artificial Intelligence)的理论和方法用于故障诊断。发展智能化的诊断方法,是故障诊断的一条全新的途径,目前己广泛应用,成为设备故障诊断的主要方向。
  人工智能的目的是使计算机去做原来只有人才能做的智能任务,包括推理、理解、规划、决策、抽象、学习等功能。专家系统(Experi System)是实现人工智能的重要形式,目前己广泛用于诊断、解释、设计、规划、决策等各个领域。现在国内外己发展了一系列用于设备故障诊断的专家系统,获得了很好的效果。
  专家系统由知识库、推理机以及工作存储空间(包括数据库)组成.实际的专家系统还应有知识获取模块。知识库管理维护模块,解释模块,显示模块以及人机界面等。
  专家系统的核心问题是知识的获取和知识的表示。知识获取是专家系统的“瓶颈”,合理的知识表示方法能合理地组织知识,提高专家系统的能力。为了使诊断专家系统拥有丰富的知识,必须进行大量的工作.要对设备的各种故障进行机理分析,其中有的可建立数学模型,进行理论分析;要进行现场测试和模型试验;特别要总结领域专家的诊断经验,整理成适合于计算机所能接受的形式化知识描述;还要研究计算机的知识自动获取的理论和方法。这些都是使专家系统有效工作所必需的。
  三、故障诊断的数学方法
  设备故障诊断技术作为一门学科,尚处在形成和发展之中,必须广泛利用各学科的最新科技成就,特别要借助各种有效的数学工具。包括基于模式识别的诊断方法,基于概率统计的诊断方法,基于模糊数学的诊断方法,基于可靠性分析和故障树分析的诊断方法,以及神经网络、小波变换、分形几何等新发展的数学分支在故障诊断中的应用等等。

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