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设备故障诊断范文1
1.1理论依据利用相对温差法，经推导得出相对温差为。由式(1)可知，电气设备两对应测点的相对温差可近似地看作是两侧的交流电阻的相对偏差，也就是说两对应测点的相对温差与两测点的交流电阻的相对偏差有较好的相关性。在一般情况下，正常相接触电阻R2与厂家的规定值是比较接近的，用式(2)表示。式中：R1，R2———两测点的交流电阻值。由式(2)可看出，测出了发热点的相对温差，就等于测出了它的接触电阻偏差的大概值。这为解决小负荷电流设备故障的判断问题开辟了一条捷径。
1.2系统的功能系统采用红外热像仪进行电气设备的在线测量，采集温度场的分布状况,并对温度场的分布进行均匀性和连续性分析，依据有关热特性参数对可疑点进行热传导数值计算，同时编制相应的计算机专用程序进行分析，并根据有关标准对可疑点进行危险性分类，如图1所示。
1.3系统硬件的组成本电气设备故障诊断系统主要由测温的红外热像仪部分和计算机故障诊断软件分析系统、后台数据库、诊断结果输出部分组成。红外热像仪测温部分主要是一台红外热像仪，具有自动变焦、远程操控，测温速度快、灵敏度高、测温范围广、图像直观、非直接接触、不干扰被测设备运行等优点。如图2所示。
1.4红外热像诊断系统的特点1)操作安全。由于检测是不与设备直接接触，操作安全，对带电设备、高空设备等具有重要意义。2)灵敏度高。红外热像仪测温具有很高的灵敏度，能够诊断出设备微小的热状态变化，为设备监测提供关键数据。3)检测效率高。红外热像仪具有很高的监测效率，数据采集速度快。一台先进的红外热像仪每秒可采集和存储数百万点温度信息。4)可实现自动分析。计算机可以自动对设备热状态和变化进行各种计算、分析处理和在线检测，以及建立设备热故障数据库。
1.5系统的软件实现电气设备都处于绝对零度，处于一定的热状态之中。设备在运行过程中所处的热状态，直接反映了设备是否处于正常运行状态。正常运行的电气设备，也会发热。根据引起原因的不同，可分为电流致热和电压致热两种，前者主要反映在载流电气设备中，而后者主要反映电气设备内部损耗的变化。当电气设备发生缺陷或故障时，在缺陷部位的温升将发生明显的变化，也就是异常温升。特别是电流致热更为明显，将可能导致运行设备的温度分布异常，也就是热隐患。这些温度或热状态的变化为红外热像技术在电气设备中的应用提供了充分的特征参数。电气设备的连接点是比较容易发生故障的地方，红外热成像仪能够准确的确定可见连接点的热隐患。对于那些由于遮挡而不直接可见的部分，一般除了解体检查和清洁接头外，没有更好的办法。而使用红外热成像仪可以根据其热量传导到外面的部件上的情况，来发现其热隐患，可以直接检测，由此可见使用红外热成像产品检查的优越性。
2应用实例
用焦平面红外热像仪采集某电站接线端子的红外热像图。检测是在无风的晚上进行，环境温度为15℃。图3是应用本软件对接线端子进行诊断的主要窗体界面，红外图的右上角给出的三个温度数值是电器设备有故障的温度范围，这是由二值温度阈值化功能实现的，红外图片上有故障的部位用紫色特别标出。图4为第一主变压器的红外热像图。由图可以看出，主变压器表面没有大面积超温区，处于正常的工作状态。
3结论
设备故障诊断范文2
对于车主来说，车辆一旦发生故障送往维修厂，其心理预期应当是：当场解决故障或快速找到故障点；尽量不要去拆无损零件。而由于汽车电控系统日趋复杂，在不借助工具的前提下，维修人员一般较难达到这样的要求。为了满足维修的准确性与时效性，维修人员在拥有足够专业知识的同时，合理地使用各种检测设备也能使维修过程更加轻松。
这里介绍一套AVL DiTEST的诊断系统（图1），其包含了ECU诊断仪AVLDiTEST MDS 105、汽车示波器AVLDiTEST Scope 1400、尾气分析仪AVLDiTEST Gas 1000等多个组成部分。
一、ECU诊断仪
对于一辆汽车，所有的系统均由电控单元进行控制，电控单元通常都带有自诊断功能。自诊断功能的原理是：汽车正常运行时，电控单元ECU输入、输出信号的电压值都有一定的变化范围，当某一信号的电压值超出了这一范围，并且这一现象在一段时间内不消失，ECU便判断为这一部分信号电路有故障。ECU把这一故障以代码的形式存入内部随机存储器，同时点亮仪表板上的故障指示灯，提醒驾驶员。维修人员则可读出故障码，并根据故障码判断故障、解决故障。
1.产品介绍
AVL DiTEST MDS 105(图2)作为一款专用的ECU诊断仪，集读取整车故障码、清除故障码、读取数据流、进行执行元件测试、保养归零等多功能为一体。它能一键完成整车诊断，协助维修人员快速定位故障、排除故障。
2．在维修中的实际运用
由于电控单元带有自诊断功能，诊断仪可读取这些控制单元存储的故障码，并读取当前的状态数据流。维修人员可以根据读取结果，快速定位故障。在维修结束后，清除相应的故障码。使用AVL DiTEST MDS105，维修人员可以将它的的蓝牙接口连接到车辆的OBD接口，选定相应车型即可一键式扫描整车所有的电控单元（图3），并迅速将结果显示到屏幕上。维修人员根据检测结果，可以快速地对故障做出判断。此外，AVL DiTEST MDS105还提供一些特殊功能，如保养后一键归零、大众等车型运输模式的开关（图4）等。
二、示波器
解码器、诊断仪能快速从车辆ECU读取到许多状态值及故障码，但传感器、执行元件的有些状态并没办法通过ECU识别。也就是说，通过故障诊断仪没办法获取到有些相关的信息。例如氧传感器变化过慢、火花塞放电电压等。汽车示波器通过直接的测量将测得的信号以波形的形式显示在屏幕上，维修人员更容易通过直观的观察去分析故障原因。
1.产品介绍
AVL DiTEST Scope 1400汽车示波器（图5）是一款专用的汽车示波器，其在传统示波器的基础上预置了一系列的汽车检测相关设置及多达400种的参考波形，并增加了传感器识别、连接引导等用户指引性功能（图6），极大方便了维修人员的操作。
2．在维修中的实际运用
如我们之前提到的，示波器是一种直接而非间接的测量工具。使用它能够直观地观察各种传感器、执行元件的波形。在日常使用中，示波器可用于：检查故障码所指电路问题、检查怀疑造成故障的电路问题、确定燃油控制系统维修是否正确。
以氧传感器为例，在发动机正常工作时，氧传感器反馈信号控制发动机混合汽频繁地在浓与稀间转换，既可实现高的燃油利用率，也保证了催化器中很好的氧化还原反应。图7为AVL Scope 1400测得的怠速下氧传感器波形。对于氧化锆式传感器，其电压信号一般在0~1V之间波动，平均值为450mV左右。当混合汽过浓时产生800mV左右的电压，混合汽过稀时产生100mV左右的电压。熟悉传感器的变化特性，不仅可以判断氧传感器状态，也可以很好地了解缸内燃烧情况。
另外，通过示波器也能很好地观察到点火过程中火花塞的整个点火脉冲情况。如图8所示，通过KV钳夹住点火高压线，选择相应的测量功能，可得到当前汽缸点火波形。通过观察波形可得到击穿电压、燃烧电压、燃烧时间、点火闭合角等信息。借此可以分析火花塞间隙大小、是否有积炭、高压线是否接触等问题。
三、尾气分析仪
尾气分析仪用于汽车尾气排放检测，仪器可完成C02(_氧化碳)、HC（碳氢化合物）、02(氧气)、NOx（氮氧化物）及转速测温等测量。在整车厂其可用于下线双怠速检测，在维修厂尾气状况也是车辆故障诊断的重要参考依据。
车辆发动机运行过程中，可燃混合汽燃烧过程中会产生HG、CO（一氧化碳）、NOx等有害气体。这些气体经催化器转换后由排气管以尾气的形式排出。借助尾气排放检测，可以了解燃烧情况、进气效果、点火能量、供油情况等。良好的排放不仅体现车辆的环境友好性，也对提高燃油的效率，降低车主用车成本起到促进作用。
1.CO浓度与发动机状况
CO一般是由于发动机内可燃混合汽不完全燃烧产生的，理想状态下，发动机内可燃混合汽完全燃烧，CO浓度应为零，而在正常工况下，CO浓度也接近于零。CO浓度过高，表明发动机内可燃混合汽不完全燃烧，这种情况一般是由于混合汽偏浓造成的。因此，任何导致可燃混合汽变浓的因素都会导致CO浓度增高，如发动机汽缸缺火、燃油压力过高、喷油嘴泄漏、空气滤清器不洁净等。此外包括点火正时、水温传感器故障等也会造成CO过量。
2.HC浓度与发动机状况
HC本质上是汽缸内未完全燃烧的燃油，HC浓度高说明混合汽没有充分燃烧。导致HC高的主要原因有混合汽过浓或过稀、汽缸压力不足、点火正时错误、喷油问题等。
3．CO2浓度与发动机状况
C02是可燃混合汽燃烧后的产物之一，混合汽充分燃烧时，尾气中C02的含量一般在14%～15%，可燃混合汽过浓或过稀都可能导致C02排放量降低。
4.O2浓度与发动机状况
O2浓度表示尾气中氧含量，在一定程度上反应出混合汽浓度，O2浓度高一般混合汽浓度较稀，O2浓度低表示混合汽浓度高。电控燃油喷射系统就是通过排气管的氧传感器信号对发动机汽缸内燃油空气比例进行调节的。
因此，熟悉汽车的排放情况，掌握尾气各组分浓度与发动机工况的关系，可使维修人员通过简单的测量轻松了解发动机状态，制定进一步的维修检查计划。
设备故障诊断范文3
[关键词]电气设备；故障分析；诊断系统；研究分析
中图分类号：TM507 文献标识号：A 文章编号：2306-1499（2014）13-0027-01
促进经济发展的根本动力是生产力的发展，只有提高了生产力，生产技术才会得以提高，经济效益才能发生质的改变。社会是不断向前发展的，生产力发展就是其中一个重要的体现，在社会、经济快速进步的这个过程中，电气设备发挥了无比大的价值。在欢庆之余，也应该看到电气设备的不足之处。如果电气设备一旦发生问题，由于网络、电气等科技产品具有很强的整体性和连带性，那么发生的后果将是无法挽回的，严重的话整个系统将会发生瘫痪。因此在使用电气设备的基础上，也要注重电气设备的故障检测，及时修复电气设备故障，掌握电气设备的相关应用知识，利用电气设备故障诊断系统排除因为设备故障而发生任何后果的情况，避免企业的生产受到损失和延退，更好地促进社会的发展和经济效益的提高。
1.电气设备故障诊断的必要性
进行电气设备故障诊断主要有两个方面的原因，一方面是随着全球经济政治一体化的趋势日益显著，整个世界已经连成一个整体，各国经济贸易日益密切，这些都说明了在以后经济的发展中，电气设备更加发挥着重要的作用。经济交易是连接生产和消费的桥梁，只有保障企业进行安全的生产才能保证经济交易的成功。而企业安全生产的保证就必须依靠电气设备的安全应用。古往今来，每一家企业都明白生产产品质量的好坏直接关系着企业的信誉和前景，并希望自己的产品能够达到工业品的质量要求，在此基础上，企业也希望所付出的成本代价较低，为企业后续的资金运作提供一个良好的平台。电气设备不仅能够保证企业产品的安全，还可以避免企业因为设备不善而不断投入资金造成巨大的成本损失。因此，企业必须采取科学的手段对企业电气设备进行科学准确地检测，对电气设备的故障进行精确可靠的分析，运用科学的技术方法的监测和故障诊断措施对生产装置的电气设备进行及时的检修维护的工作。这样就可以预先知道电气设备存在的安全隐患，并根据故障分析结果，进行相应的措施和防范，及时改善电气设备的不足和问题之源，在最短的时间里解决隐患问题和出现的故障问题。
另一方面是工业所应用的电气设备稍微不注意，一般都比较容易受到磨损。当设备受到磨损后，就会阻碍企业产品的生产。导致电气设备发生磨损主要有以下两大原因。第一个原因主要是设备的外部表面的原因，由于员工在工作的时候没有多加注意造成机器外部的摩擦、电线的熔断以及短路电线磨出火花等等问题。第二个原因主要是设备内部的原因，比如设备内在的零件轴承不咬合，部分零件的损坏和部分元件不能像正常那样发挥本具有的价值，这些问题都是当时选取设备的时候采购方面出现问题造成的，例如无意间采购了不合格的产品等等。所以为了避免电气设备发生损坏而造成无法弥补的过错，必须对电气设备的故障进行日常检查和维修，利用电气设备故障诊断系统来进行处理。
2.电气设备故障诊断系统的构成
电气设备故障诊断系统主要由人机接口、数据库、推理机、知识获取设备这几部分组成。
2.1人机接口
人机接口主要是连接用户和故障诊断系统的桥梁，用户可以通过人机接口将受到的信息进行更加准确、更加科学的处理，最后整理出实效信息，在一定程度上保证了信息的可靠性和精准性。
2.2数据库
数据库主要有静态数据库和动态数据库两种表现形式，不同的形式有着不同的作用途径。静态数据库是通过产生式的规则来获取数据，而动态数据库则是在系统运行过程中进行数据的存储处理。虽然数据库的表现形式不同，产生作用的途径不同，但是这两种方式都可以对故障进行检测和研究，其重要地位不可小觑。
2.3推理机
推理机和数据库有相同点，但是也有不同点。相同点是他们都可以有效地对电气设备提供相应的技术支持，进而更好地为电气设备提供一个有效的故障诊断系统。两者的不同点在于推理机要比数据库更加具体，处理故障比较细微的地方。根据故障诊断系统反馈的数据来对电气设备的故障进行推理，从而可以确定电气设备的部位，找出电气设备发生故障的根本原因，针对下药，采取正确的措施来使得电气设备更好的工作和发挥作用。缺少了推理机，则无法完成故障分析和故障修复，因此，推理机在整个故障诊断系统中占有重要的位置。
2.4知识获取设备
知识获取设备主要和故障诊断系统性能的高低有着重要的联系。通过知识获取设备可以掌握有关故障的一切知识，也可以借鉴前期的经验总结。总之，在知识获取设备的基础上，将经验和知识两者相结合，使得诊断系统日益完善，其功能也不断提高。
3.电气设备故障诊断系统的作用
3.1保护作用
电气设备故障诊断系统可以对电气设备进行强有力的保护，通过对电气设备进行故障诊断和故障分析，保证电气设备的更新程度和更新频率，可以使电气设备更好地投入到工作中。也可以提前了解电气设备的质量，根据数据反馈来进行故障预防，这样可以降低修复故障的成本。
3.2能够有效地处理设备故障
电气设备诊断系统不仅可以为设备进行诊断，还可以对设备的故障处理进行指导。在找出故障的基础上，进一步地分析故障产生的原因，条件，从而有针对性地提供一个故障解决的计划，而且这个计划具有最优性。当遇到其他问题时，也可以为人们提供一个比较好的处理规划。
3.3诊断作用
通过电气设备故障诊断系统，人们可以找到发生故障的位置，明白哪里出现了问题。首先，在最开始进行设备的诊断时，在系统的选择页面选择需要进行故障诊断的设备；其次，根据所选择的的设备来调取相应的数据库，以数据库为基础找出准确的故障发生点；最后，根据数据库来进行故障原因的分析，为故障的诊断提供依据。
参考文献
[1]肖方勇.浅议电气设备故障诊断系统的分析与设计[J].科技创新导报，2013，20：238.
[2]胡晓光，齐明，纪延超，于文斌.基于径向基函数网络的高压断路器在线监测和故障诊断[J]；电网技术；2001（08）.
设备故障诊断范文4
1矿山机电设备管理
1．1计算机管理
数字矿山的中心技能是计算机技能和网络技能，将其运行到设备管理中，能确保矿山生产的连续性和安全性，为发展多性能、多元化机电设备奠定基础。计算机内部局域网的应用，可确保信息在不同部分间的高速传输，提升数据处理的精确度、资源的共享水平和资产的使用率，实现企业收益最大化。
1．2设备诊断
数字矿山治理调控一体化、生产流程虚构化、信息数字化，所使用的机电设备也趋向大型化和精细化，设备构造与故障更为繁杂。采用先进的诊断技能和仪器定期对机电设备进行诊断与检验，对于快速、准确地诊断矿山机电设备故障具有重要作用。
1．3设备成本治理
矿山机电设备是构成企业固定资产的实质性要素，投资成本和检验、维护成本占比较大，因此要侧重成本治理:①制定机电设备的投资计划，控制运营成本;②开展机电设备自查及物料二次回收等工作;③建立级别完备的机电设备检验与审查方案，合理设置备用的机电设备数量。
1．4人员管理
数字矿山是人力智能、信息科学、3S技术、采矿科学、计算机技术高度融合的矿山类型，为实现经济效益，以学习数字矿山技能为培训的侧重点，拟定一套合理的培训方案，培育一支素质较高的专业队伍，进而提升设备管理能力。
2故障原因
2．1超负荷运转
如果设备超负荷连续使用时间较长，就会超出其承载极限，加快设备耗损，部件不断损坏，逐渐出现功能退化迹象，影响正常使用［1-2］。
2．2部件损坏的扩大
矿山机电设备的运行受各种原因制约，会影响设备部件间的配合度，进而损坏部件;若不及时检测处理，会逐渐损坏领近部件，扩大设备故障范围。如设备中的机件磨损后，便会产生高热量，使设备温度升高，在设备运行时，部件就会产生变形和扭曲，影响设备正常运行。
3故障诊断方法
3．1故障笔记法
故障笔记法是故障诊断中最常用的方法，即针对已知故障，不断剖析引发故障的系统与机件，逐个排除可能原因，查找故障起因，最后得出结论。
3．2模糊数学法
模糊数学法是数学模型诊断技能与智能诊断技能结合的产物，原理是从参数上来寻找故障原因。由于设备参数和故障原因联系紧密，其中包含确定性和随机性要素，采用模糊数学法分析较为合适。依照设备参数与故障的关联，采用模糊数学法诊断故障后，建立参数模型，再应用计算机进行定性与定量解析，最终完成对设备故障的精准判断。
3．3故障诊断专家系统
传统故障诊断方法存在复杂性、渐进性、隐蔽性等局限，因此可运用智能诊断技术即故障诊断专家系统来深刻解析故障，得出较为真实的诊断结论。故障诊断专家系统在类别解析故障原因的基础上，创建故障树模型来形容故障源的特性。目前，为清除干涉性的属性和要素，将粗糙集等理论引用到故障诊断专家系统中，能更为简洁地表述故障原因。
4故障诊断的应用
4．1通风机故障诊断
通风机通过输入机械能来提升气体压力进而完成气体排送，是一种从动的流体机器。通风机故障诊断测点布置流程见图1。图1通风机故障测点布置通风机故障诊断步骤:①采用专业故障诊断设备确认每一个测点;②细分诊断程序，包含6个重要测点，即以液力耦合器前、后装置为测点3和4，轴承1，2，3，4为测点1，2，5，6;③使用定时器来对每一个测点实施定时;④采用处理器检验每一个测点;⑤输出检验成果。
4．2电动机故障诊断
电动机由转子、定子和其他机件如端盖、轴承、风扇等构成，也是故障诊断的关键。电动机工作系统组成见图2。电动机故障诊断步骤:①检验电动机的环境参数;②检测通风机参数及电量参数。高频率异步电动机可采用局部放电测试、电流高次谐波测试、磁通测试3种方法进行检测，其中局部放电测试采用定子电流和高频测试仪互感器来区分局放源，以诊断定子类故障;电流高次谐波测试将图2电动机工作系统组成电动机故障分为对称与不对称两种表象，再实行详细解析;磁通测试是经过测试径向和切向磁通量的变动来检测定子故障。目前，磁通检测是运用最为普遍的故障测定方法，弊端是流程复杂，不能确保测定结果的精准性。
5结语
矿山机电设备能否正常运转，直接关系到矿山企业的生产和经济效益。矿山机电设备管理应充分利用计算机技术，加强设备故障诊断，注重设备成本管理和人员培训，对于建设数字矿山具有重要作用。针对故障类型，可考虑采用故障笔记法、模糊数学法、故障专家诊断系统等方法诊断故障发生的原因。及时诊断矿山机电设备故障，有利于提升设备维护水平，不断完善故障诊断技能，促进矿山企业的发展与进步。
作者:杨昌斌 单位:马钢( 集团) 南山矿业有限责任公司
参考文献
设备故障诊断范文5
关键词:机电设备；诊断技术；趋势；问题
Abstract: the mechanical and electrical equipment manufacturing technology unceasing development, make electrical equipment fault diagnosis technology for development by leaps and bounds, increasingly become an independent comprehensive information processing technology. Make full use of mechanical and electrical equipment fault diagnosis technology, effectively found that exists in the mechanical and electrical equipment fault and avoid vicious accidents and a major security incidents, is the focus of public. This paper focuses on the mechanical and electrical equipment fault diagnosis technology of current situation and problems of the detailed inquiry, based on this, the mechanical and electrical equipment fault diagnosis technology of the trend of the development of the prospect of further, in order to help to grasp the mechanical and electrical equipment fault diagnosis technology of law of development, promote the mechanical and electrical equipment fault diagnosis technology of sustainable development.
Keywords: mechanical and electrical equipment; Diagnosis technology; Trend; question
中图分类号：G267文献标识码：A 文章编号：
机电设备故障诊断主要是通过有效把握机电设备运行中的工作状态，准确、及时的发现运行中出现的各种问题，从而确保机电设备运行安全可靠。而掌握机电设备故障诊断技术则是有效发现机电设备中存在的故障，及其原因的重要保证，能够有效的避免恶性事故以及重大安全事故的发生。尤其是在现代化的生产中，机电设备的运用范围日益广泛，有关机电设备的安全问题也日益引起公众的极大关注。
一、有关机电设备故障诊断技术的发展现状
一般来说，机电设备故障诊断技术的发展经历了三个阶段：初级阶段的专家经验以及专业知识的阶段；计算机时代的动态监测以及故障处理阶段；智能化时期，监测、诊断以及管理一体化的阶段。由于经济以及科学技术的迅速发展，我国机电设备故障诊断技术也随之发展迅猛。[1]
（一）机电设备故障诊断常用技术
机电设备的诊断包括了收集、分析、识别、整理以及检验信息的全过程。其中有关机电设备故障诊断理论方法中较具代表性的主要有：基于逻辑的诊断方法以及基于分析与时序模型的平稳振动信号分析方法。而且一些数学新兴领域的理论体系的不断完善为故障诊断技术带来了巨大的推动作用。当前机电设备故障诊断技术已不是一门简单的科学技术，其涉及到数学、物理、计算机科学、通讯技术、化学、电学、信息技术以及人工智能等领域的理论与技术，成为交叉性极强的综合学科。虽然现代化的科学技术在机电设备故障诊断中的成功运用，使其更为实用准确，但是在实践操作中传统的诊断技术以及方法仍有其市场，一般有嗓音测验法、红外线检测法、振动检测技术以及射线扫描检测。
（二）机电设备故障检测方法中存在的问题
1.机电设备故障诊断技术当前已经得到广泛的应用，但是有关机电设备故障诊断技术的理论仍然没有一套完整的体系，也没有相关的参考技术规范。多数的技术主要针对于机电设备的特定部位。没有相应的代表性以及规范性，而且往往依据故障的类型确定机电设备的诊断方法，这就使得真正的理论以及方法难以得到实际的运用。[2]
2.当前急需解决的另一个关键问题就是机电设备故障诊断的准确性，唯有切实的提升机电设备故障诊断的准确率，才可以确保减少修理时间，最大程度的减少经济损失。但是实践中，确保故障诊断的准确性在于故障的特性。而这是相当复杂的问题，由于机电设备故障往往不是单个的故障，可能涉及到多个方面的问题，主要有电机制造技术、安装、运行以及维护等方面。此外，电机故障一般以连续性和间接性的方式出现，因此，有关检测仪表的质量、精密性以及功能对故障诊断的准确率都会有很大的影响。
3.传统的检测方式一般着眼于电机的运行状态，依赖于固有的经验知识。但是经验的局限性与事物运行的发展规律之间存在不可调和的矛盾。机电设备的零件一定存在某种差异，直接导致故障判断的过程中存在较大的不确定性。由于处于正常状态与故障情况下的零部件没有较为明显的界限，在机电设备初期的故障不明显的情况下，设备能够正常运行，就难以判断，而只有当故障威胁到设备的正常运行的时候才能被发现。因此，机电设备故障的渐变是造成故障判断失误的重要原因。
4.当前对机电设备故障诊断技术的研究属于开放性课题，有必要建立一套完整而又系统的故障诊断体系。但是在现实中往往出现这样一种现象：机电设备故障由于无法确定有关的诊断界限，使得一些诊断方法，如小波分析法，只能停留在理论层面上，缺乏实际中的具体应用。这种理论的操作极不规范，诊断看起来很容易，但是之后的修理工作难以有效开展。因此，当前迫切需要一种成熟的机电设备故障诊断技术。
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关键词：机电设备故障；诊断技术；发展
0.引言
目前，在国内外，机电设备故障诊断技术是一项倍受欢迎且发展快速的技术，它可以预报故障发展趋势。通过它可以了解和掌握设备在工作中的情况，对设备故障隐患进行检测，以确保其是否正常，尽量在前期发现设备的故障与原因，并及时进行处理、做出估计。基于以上优点，因此，对于设备恶性事故的发生起到了预防的作用，能够减少人员的伤亡，而且还可以有效的避免环境的污染，降低不必要的经济损失。对于设备的维修管理来说，它是重要的依据，有节约维修成本、防止突发事故等显著特点，并在提高产品的产量和质量、保证设备安全运转、降低成本等方面起着重要的作用。
1.机电设备故障诊断技术发展的历程和现状
机电设备诊断技术来源于军事上的需求，出现在第二次世界大战当中，当时采用仪表对设备进行参数的测定。随着时间的推移，微电子技术、计算机技术、传感技术等的普及，使机电设备诊断技术更加完善。二十世纪末，在交通运输、化工、农业等部门的机械设备上已经应用机电设备故障诊断技术，且发展快速。这一技术已经融合到国民经济中，技术水平也逐渐提高，开始转向智能化发展[1]。
由机电设备故障诊断技术的历史不难看出，其发展大概可分为三个阶段：初级阶段，即诊断结果取决于专家的感官及专业知识和经验；通过传感、动态监测技术还有计算机信号处理技术等现代诊断技术达到智能化，并且向诊断、监测、管理、调度集成化的方向发展。
日本、美国、瑞典等国家在机电设备的故障诊断技术方面，研究起步较早，它们在一些方面还一直遥遥领先，我国对于这些方面的研究起步虽晚，却有很快的发展速度。比如，西安交大对旋转机械故障诊断方面的研究；天津大学对轴承和齿轮的状态监测进行了研究。另外，设备诊断仪器的研发也发展较快，这些对我国的设备状态监测和故障诊断技术的发展起到了重大的作用。
2.机电设备故障诊断技术的常用传统技术方法
2.1振动监测的诊断技术
振动监测诊断技术根据设备的振动参数以及特征来了解设备的状态和故障，它是人们将机械设备振动监测诊断当作机械设备故障诊断优先选择的方法，其原因是此法的参数多维性和振动的广泛性。一般来说吧，要选择能够对机械的振动状态做出反映的敏感点，还有距离机械诊断核心部位近的易损点和关键点，确保测量的有效性。将各种设备状态信号经放大滤波处理后放入A/D转换器中，这样可以得到振动位移随时间变化的曲线，根据结果可以判定设备运行的状态并采取相应的措施。此法能直观、精确的表征机械动态及其变化过程，且监测诊断方法简单实用，因此被广泛使用[2]。
2.2油液磨屑分析检测的诊断技术
此法判断机械运行的状况是通过观察油液介质的化学性质和物理性质的变化，也可以通过观察油液屑粒的形态来判断，其在机械设备液压系统以及系统中较常用。各种元素在受到能力激发时都有吸收或者发射波长光的性质，光谱仪利用其对油液发射光谱进行化学分析，就可以检测到其化学成分和含量，进而判断设备的磨损部位和程度。这种诊断方法更方便，更准确，并且分析速度快，适用于分析磨损状态处在十微米一下磨损状态的磨屑粒。
2.3红外测温诊断技术
该方法分析机械的运行状态是通过分析机械部位的不同温度变化来实现的。机械的磨损和液压系统的油液性能所导致的常见故障都会使相应部位的温度产生变化，此外，其材料的机械性能也和温度有关，所以，对故障机械进行温度检测是一种主要的方法。由于测量数据存取方便，可以实现全系统监控，保证机械正常运行并提高使用寿命[3]。
2.4射线扫描技术
γ射线的扫描技术应用范围很广，它对于工艺设备的诊断来说，是一项新的技术。在物质中的衰减，γ射线要按照Lamber-Beer的指数规律，所以，再检测的时候，可以根据工艺设备的特点来对设备进行检测。它可以得到设备内反应其介质密度的关系图谱，通过这个图谱来判断故障。
3.机电设备故障诊断技术在发展中所存在的问题
当前，机电设备的故障诊断技术有了快速的发展，可还没有形成一套完整的理论体系，也没有有效的诊断技术。所以，大多数的技术都是针对性的，还需进一步完善。再者，故障诊断技术的准确性急需解决。这是一个复杂的过程，关键在于确定故障与特征间的因果关系。因故障与特征之间可能是多元化的，也可能是间歇性的，故诊断时依赖人们的认识和经验，但人们的认识存在局限性。现今，机电设备故障诊断技术属于开放性的课题，建立完整的理论方法体系对指导机电设备故障诊断技术的研究非常有必要。
4.机电设备故障诊断技术发展的趋势
随着科学的发展，今后机电设备故障诊断技术的发展可概括为：基于Internet的远程协作诊断技术，这是今后发展的必由之路。小波分析是一种信号的时间―尺度的分析方法，它具有多分辨率分析的特点，将其与神经网络和分析理论相结合就可以把故障诊断的可靠性提高。此外，对传感器进行研究和改善，进行设备故障诊断，也需考虑设备的结构、材料等因素[4]。使故障的检测、诊断、传输与修复融合为一体，对快速修复故障设备提供了保障。
5.结语
综上所述，人们越来越重视机电设备故障诊断技术的应用及效果。既要有好的理论方法的指导，又要将理论与实践相结合，这样才能发现问题，进而解决问题。随着科学的快速发展，计算机、智能技术、微电子的出现，机电设备故障诊断技术的准确性越来越高，操作性越来越方便。相信在今后的发展中，机电设备故障诊断技术会越来越先进。
参考文献：
[1]王利.矿山机电设备的安全监控系统研究[J].才智，2010（24）.
[2]杨超，李亦滔.机械设备故障智能诊断技术的现状与发展[J].华东交通大学学报，2011（05）.
