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故障诊断新技术范文1
（云南电网有限责任公司曲靖供电局，云南曲靖655000）
摘要：对电力电缆进行交流耐压试验是目前国内现场应用最广泛和有效的试验方法，但其仍无法对电缆的轻微性绝缘故障进行有效检测。现介绍一种将高电压试验技术与电缆局部放电测量和定位技术融合在一起的电力电缆安全检测评估系统，详细分析该系统的原理和结构，并通过该技术在高压实验室的实际应用，总结了一些经验，提出了后续建议。
关键词 ：局部放电；串联谐振设备；高压滤波器；定位
0引言
随着城市电网电压等级和缆化率的提高以及部分电力电缆使用年限的增加，如何对电力电缆轻微性绝缘故障进行检测与评估以便拟定科学的检修策略，成为电力工作者迫切希望解决的技术难题。
目前，工频或类工频交流耐压试验由于试验状况接近电缆的运行工况而成为国内应用最广泛的试验方法，在现场试验应用方面，调频型串联谐振试验装置由于重量轻、体积小、变频电源输出功率仅为试验功率的1/Q等优点已成为高电压试验中一种新的方法与潮流，但其只能通过电缆绝缘是否击穿得出绝缘状况好与不好的定性结论，无法对电缆绝缘的中间状态进行定量评估。针对以上方法的缺点，应用将串联谐振试验技术与局部放电测量和定位技术相结合的电力电缆安全检测评估系统已成为当今电缆绝缘测试与安全评估的重要趋势。
1电力电缆安全检测评估系统技术分析
1.1系统局部放电检测原理
系统所采用的电力电缆局部放电检测方法为脉冲电流法，又叫ERA法，这也是IEC60270和GB/T7354—2003《局部放电测量》规定的测量方法。如图1所示，其基本原理为：电力电缆在加压情况下发生局部放电时，近端会产生一个瞬时电压，此时经过一耦合电容耦合到检测阻抗上，回路中就会产生一脉冲电流，脉冲电流流过检测阻抗将产生脉冲电压，将脉冲电压予以采集、放大和显示处理，就可测定局部放电的基本放电量。
1.2系统局部放电定位原理
局部放电定位首先要获取电缆长度信息，该系统利用脉冲反射法来测量电缆长度：采用任意波形信号发生器向被试电缆施加一个窄脉冲，此脉冲沿电缆正向传播，经一定的延时T到达终端，并产生反射现象。如果不考虑信号的衰减，则反射信号的幅值与入射信号相同，而方向相反。反射信号经过与入射信号相同的延时T到达发射端。在入射端测量信号传输的时间2T，并在电磁波的传播速度v已知的前提下得到被试电缆的长度。由于测试电压较低，因此不必考虑电缆局部放电信号的影响。
电缆长度计算公式为：
因此，在电缆长度已知的前提下，只要测量出正向行波和反向行波到达近端的时间间隔Δt，就可以计算出局部放电发生的位置。
1.3电力电缆安全检测评估系统结构
由于调频型串联谐振试验装置中的变频电源大多数为方波型电源，采用的是PWM原理进行变频逆变，所以本身局放量较大，对局放测量干扰比较严重。为了实现对电源干扰信号的有效降噪，该系统采用了π形结构的高压滤波器作为局部放电耦合器单元。局部放电耦合器单元是电力电缆安全检测评估系统拓扑结构的核心部件，是连接高压源和局放数据采集分析系统的桥梁，应根据调频型串联谐振试验电源设计相应局部放电耦合器单元。
将调频型串联谐振试验装置、高压π形滤波器和局部放电测量与评估系统结合起来，即可组成电力电缆安全检测评估系统。
2电力电缆安全检测评估系统的现场应用
2.1现场应用范围和限制条件总结
当进行新电缆交接和电缆大修时，由于IES?1000测试系统局部放电测量灵敏度高，测试系统将配合交流耐压试验进行，对电缆进行局部放电测量，如果未发现局部放电则电缆投入运行，如发现局部放电则进行绝缘状况评估、局放故障类型分析和局放位置精确定位，并采取措施进行检修或替换。
当电缆正常运行时，如通过在线检测设备发现电缆有局部放电现象，则应对该电缆进行计划停电，切换到备用线路，然后利用IES?1000测试系统局部放电测量灵敏度高和具备定位功能的特点对电缆进行绝缘状况评估、局放故障类型分析和局放位置精确定位，并采取措施进行检修或替换。
2.2应用实例分析
由于目前110kV运行电缆不易停电检测，该应用实例主要是在实验室对废旧电缆进行试验，电缆局部放电模型是针刺模型，通过在电缆绝缘层上扎入一根大头钉来实现，该钉上部必须与电缆的金属护套相接触，即与地连接，该钉的底部尖端稍稍扎入主绝缘即可在加压下形成不均匀电场，严禁将钉子贯穿主绝缘而造成短路。
在此次试验中，电缆绝缘状态评估结果如下：
（1）最大局部放电量为4640pC，表明该电缆应采用定位功能查找缺陷点，进行修补或更换。
（2）大于350pC的局部放电数量为277个，所占比重为74.06%，表明电缆局部放电量总体较大。
（3）在60周波内采集的局部放电总数为374个，表明局部放电活跃程度一般。
根据以上电缆绝缘状态评估结果，采用了电力电缆安全检测评估系统中的局部放电定位技术查找轻微性绝缘故障点。定位试验数据共采集了20次，两个光标之间的时间差即正反向波形的时间差为2.275μs，已知电缆长度为300m，代入式（4）可得，局部放电点离测量近端距离为106m左右，这与实际的电缆局部放电模型所在点（离测量近端105m）几乎一致，因此可证明电力电缆安全检测评估系统局部放电定位功能是有效的。
3结语
根据电缆故障的发展过程可知，一般轻微性绝缘故障经过较长时间才会形成绝缘击穿，且伴随着局部放电由弱到强的过程。因此，如果能在出现轻微性绝缘故障时采用局部放电测量定位技术发现它并采取措施，将可避免更大的损失。
［
参考文献］
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故障诊断新技术范文2
关键词： 电子信息系统； 故障诊断； 神经网络； 故障字典
中图分类号： TN710?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）20?0166?05
目前，电子信息系统的复杂化、自动化和信息化程度越来越高，对可靠性、可维修性和技术保障能力的要求日趋迫切。系统中每一个部件发生故障都可能会产生链式反应，影响系统效能发挥或造成重大的经济损失。因此，电子信息系统的状态监测与故障诊断技术早已得到世界各个发达国家相关部门的重视[1]。电子信息系统的功能电路大部分为模拟电路，许多元件参数具有很大的离散性，即具有容差。容差的普遍存在，导致实际故障的模糊性，加大了其故障定位的困难系数[2]。因此，针对该型电子信息系统的电路原理，综合运用故障字典和神经网络相结合的故障诊断方法，研究某型电子信息系统模块级故障诊断技术，具有一定的理论意义和和重要的实用价值。同时，本文研究的成果可以推广到其他型号的电子信息系统故障诊断技术研究[3]。
1 故障诊断流程图和电路仿真
1.1 功能模块级故障诊断流程图
首先对某型电子信息系统需要诊断的电路进行仿真，然后将得到的数据建成故障字典，最后，在故障字典中找出具有典型性的故障数据作为神经网络的输入，利用BP神经网将故障定位在具体的元器件上。图1为模块级故障诊断流程图。
1.2 电路仿真
某型电子信息系统中的典型电路图如2所示。
（1）晶体管的故障模型
由于无源元器件如电阻、电容的可靠性较高，发生故障的概率较小，因此假设电路中电阻、电容均无故障，只有5个晶体管出现故障。通过对故障晶体管的分析，将其的故障表现归结为三类：内部短路、内部开路、局部击穿。考虑到以下的事实：开路的引脚不能与其他引脚短路、击穿；两个引脚开路等效于三个引脚同时开路；两个PN结短路，等效于三个引脚同时短路；将三类故障在晶体管的三个引脚、两个PN结之间进行故障组合后，可归结为21种故障类型[4]，见表1。
（2）故障近似模型
在电路仿真的过程中，对使用最多的双极型晶体管的近似故障模型进行研究，使用一种基于晶体管正常模型——GP模型为故障近似模型[5]。为使用软件进行故障模拟，下面给出晶体管的故障模型，见图3。其中故障引脚电阻RC，RB，RE为晶体管各引脚与电路相应节点间的串联电阻；故障结电阻RBC，RBE，RCE。分别为并联于晶体管某两引脚之间的电阻，用于模拟晶体管PN结的短路和击穿。
正常情况下，故障引脚电阻RC，RB，RE阻值近似为零；故障结电阻RBC，RBE，RCE阻值为无穷大。仿真时，按如下方法设置电阻阻值：
（1）某引脚开路，对应的故障引脚电阻阻值设置为无穷大，文中设置为10 000 Ω。
（2）某两引脚短路，对应的故障结电阻阻值设置为0 Ω（此处为理想值）。
（3）某两引脚击穿时，对应的故障结电阻阻值设置为700 Ω（PN结击穿后电阻阻值一般在500～1 500 Ω之间）。
（3）仿真软件
仿真软件选择的是Multisim，该软件操作简单、快捷，最主要的是它可以直接调用所需元器件，而不必近似地画出被测电路的等效电路图，使得仿真结果更加接近于真实值。
（4）仿真过程
图4为某型电子信息系统中的典型电路在软件Multisim仿真时的界面图。
2 故障字典的建立
（1）故障定义
现将图2电路中与晶体管相关的106种故障（包括正常状态F0）定义列于表2中。表中V代表晶体管，s代表短路，o代表开路，d代表击穿，b代表基极，e代表发射极，c代表集电极。例如V4ecsbed就代表第4个晶体管发射极和集电极短路，基极和发射极击穿[6]。其他故障以此类推。
（2） 测试量
本电路共有106种情况，即1个正常情况和105种个故障情况。在9个测试点上共得到[106×9=954]个电压值。模拟图2进行仿真，所得的954个数据列于表3。
（3）删除不需要的测试点
由表3可见，节点1上的电压不提供任何有用的信息，所以将其删除。节点6和节点9上的电压完全相同，所以删除节点9。同一测试点，在两种故障现象下，被测电压之差超过0.1 V，则认为这两个故障可分离；若被测电压之差不超过0.1 V，则认为这两个故障为不可惟一隔离的模糊故障组合。通过分析表中的数据，可以看到F2与F4等均为两个不能唯一隔离的故障。
但由于它们皆与晶体管V1有关，任一故障可通过更换V1来排除，因此，无需进一步隔离的必要[7]。类似情况，经过整理就得到了一个规范标准的故障字典列于表4。
3 BP神经网络的应用
基于BP神经网络能够出色地解决那些传统故障诊断方法难以解决的问题，所以某型电子信息系统模块级故障诊断系统采用故障字典和是神经网络相结合的方法，力求准确、快速地进行功能模块级故障诊断[8]。
3.1 BP神经网络的故障诊断步骤
应用神经网络检测模拟电路故障的基本步骤为[9]：
（1） 建立故障字典或故障状态表。应用软件模拟出对应电路的正常状态所对应得各测试点的理论值，并把它建成一个故障字典或故障状态表。
（2）建立神经网络。把故障字典或状态表中的数据作为神经网络的输入，按照电路故障特征点的数目以及所优化处理得到的故障输出类别的数目建立神经网络。
（3） 神经网络的训练、学习。设定神经网络学习速度、训练方法及相关参数，对网络进行学习、训练。
（4）利用训练好的BP神经网络进行故障隔离。将电路的故障字典建立在神经网络之中，网络的输入节点由电路的可测节点决定，输出节点由故障状态的数目决定。
输出有多少个故障状态，输出层就选用多少个神经元，每一种故障状态对应一个相应的神经元。诊断是某种状态时对应的那个神经元被激活，输出其对应的编码。
3.2 仿真试验及结果分析
（1） 本系统采用故障字典和神经网络相结合故障诊断技术研究，采用三层神经网络。通过电路的分析，选择7个关键点的电压作为神经网络的输入。选择6种故障现象作为神经网络的输出模式，因此实际的神经网络输入神经元数为7，输出神经元数为6，隐含层的单元数按照前面介绍的公式计算为9。通过分析看到，在BP神经网络的输出端应该有6个节点，分别对应1个无故障和5个故障。网络的期望输出如表5所示。
将仿真数据进行归一化处理后，以实际故障样本为网络的原始训练样本，网络输入层、隐含层和输出层节点数分别取7、9和6，系统总误差[E
最后，可用仿真得到的其余数据验证神经网络的训练情况。表6为神经网络的验证数据。表7为验证数据对应的输出结果。
（2） 由三层BP神经网络组成的诊断系统在进行故障诊断时，采取数据驱动的正向推理策略，从初始状态出发，向前推理，到达目标状态为止。
故障诊断推理步骤如下：
①将故障样本输入给输入层各节点，并将其作为该层神经元的输出；
②求出隐含层神经元的输出并作为输出层的输入；
③求出输出层神经元的输出；
④由阈值函数判定输出层神经元的最终输出结果[10]。
假设用[Yn]表示故障类型，则故障类型阈值判定函数为：
式中：[Φk=0.90]，当某模式下神经网络的输出大于0.90，而其他值均较小时，则可认为发生了该故障。则表7变为相应的表8。
表8 整理结果
通过表8与表5的对比，可见仿真结果与事实相符。
4 结 语
本文针对某型电子信息系统的电路原理，综合运用故障字典和神经网络相结合的故障诊断方法，研究该型电子信息系统模块级故障诊断技术，具有一定的理论意义和和重要的实用价值。同时，本文研究的成果可以推广到其他型号的电子信息系统故障诊断技术研究。
参考文献
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故障诊断新技术范文3
Abstract： The safe running of mine motor is an important part of safe production in mine， so it is important to remove the potential risk of mine motor and timely diagnose the failure as soon as possible. According to the characteristics of the closed and explosion proof mine motor， the online monitoring is used to take vibration detection for the imbalance of motor bearing and rotor and analyze the vibration information， and compare the bearing failure characteristic frequency and the rotation of the rotor fault characteristic frequency， try to find fault reason， providing scientific basis and advanced method for fault diagnosis of mine motor.
关键词： 振动信号分析技术；矿用电机；轴承；转子不平衡
Key words： vibration signal analysis technology；mining motor；bearing；rotor imbalance
中图分类号：TH17 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）08-0037-03
0 引言
矿山生产强调的是安全，在矿山生产设备运行过程中，防患于未然，将问题解决在事故发生之前是每个矿山生产过程中的重要工作，要保证设备的安全运行，每个环节都不容忽视，尤其是矿用电机的安全运行，电动机相当于生产系统的心脏，一旦发生故障，将造成重大损失。电动机在使用过程中出现的故障的因素很多，通常出现的故障有：转子不平衡、转子不对中、轴承磨损、转子摩擦剂浮动密封故障等，但其中电动机轴承磨损和电轴在使用过程中转子不平衡，是电动机最主要的，也是对电机使用造成影响最大的故障。为及早发现问题，采用对电动机线监测方式，随时采集电动机的振动信号，经过对电动机运行振动信号进行分析对比，可以及时发现问题，为排除故障提供了可靠依据，由于矿用电动机具有封闭性和防暴性的特点，无法测量轴向振动数据，在对转子不平衡检测时，采用测点为水平和垂直方向进行检测分析，找到了故障原因。为矿用电动机的故障诊断提供了一种定量分析的先进方法。下面针对矿用通风系统的电动机在使用过程中的故障进行实例分析。
1 电动机轴承故障诊断
矿山通风机是矿井重要的设备之一，为保证通风机的电动机正常运行，对在井口外的电动机型号为JK630-2电机，配置了VIBXPERT双通道振动数采器及FFT频谱分析仪，在电动机前、后轴承处用八个测点分别对轴承径向与轴向方向进行状态检测，图1为通风机电动机测点分布图。
电动机及其轴承型号参数如下：电机型号JK630-2；功率：630Kw；转速为2975r/min。轴承型号为：3E222，接触角：0°，滚动体直径：30mm，轴承中经：155mm，滚动体个数：10。对电动机监测了半个月后，对采集到的振动信号数据分析，发现在检测过程中，电动机前、后轴承处用八个测点的振动值均呈上升趋势。从数据中看出，204测点的速度有效值上升幅度最大，由月初的2.97mm/s上升到月中的7.27mm/s。上升了1.45倍。按国际标准ISO2372振动烈度标准，属于C类（还允许范围）范围。电机后轴承各测点（201、202、203、204）的在半个月中振动值平均上升1.75倍；前轴承各测点（205、206、207、208）的振动值平均上升幅度为1.61倍。超过了允许范围。
为了确定故障性质、部位及损坏程度，需要振动波形共振调节包络波进行分析，图2a、2b分别是201测点和206测点的时域波形（经过共振调解滤波后的）；图3a，3b分别是204测点和206测点的幅值频谱图。当滚动轴承正常时，转动平稳，噪声小，振动小；当滚动轴承出现缺陷时，在运行中就会产生冲击，引起脉动性振动；从图2a中振动信号出现了较大幅度的周期性冲击脉冲信号。图2b所示的时域波形则较平稳，没有明显的冲击信号。在图3a中信号在202.5HZ时振动幅值较大，在二倍频405.0Hz处有明显谐波；图3b中的谱峰呈衰减趋势，没有异常峰值出现。据图3分析，在旋转频率（50Hz）处振动幅值和二倍频处虽然有谱峰出现，但振幅分量所占的比例并不大，所以，可基本排除转子不平衡和不对中故障。故只对电机前、后轴承进行故障特质频率分析。
通过计算得到轴承内圈各故障特征频率fi=297.5Hz；滚动体故障频率fr=124.3HZ；计算公式为：
①fi=nzfj±f（其中：n――为正整数，z――滚动体数，f――轴转速频率，fj――一个滚动体在内圈上的通过频率）；②fr=2nf0±fc（其中：n――为正整数，f0――滚动体相对于保持架的通过频率，fc――保持架转速频率）。
因此，从图3a中202.5Hz处的谱峰可看出属于该轴外圈故障特征频率。当设备运转时，滚动体经过该缺陷时，产生强烈的冲击，因而振动幅值增大，频谱图上反映在故障特征频率处出现较大谱峰。
从上述，通过振动信号分析技术，得出一，在201测点（图2a）时域波形图上出现的冲击脉动信号是轴承故障特征；第二，204测点（图3a）频谱图上较高谱峰处的频率与轴承外圈特征频率吻合；第三，电动机后轴承各测点（205、206、207、208）振动值平均上升幅度比以前轴承各测点（201、202、203、204）高出0.19倍，同时据后轴承时域波形图和频谱图上都出现的轴承故障特征频率，可判定振源来自后轴承；第四，电动机前轴承时域波形图和频谱图上均未发现异常，振动值增大可判定是由于后轴承故障引起的。基于上述四点，可以确定电机后轴承外圈滚道内出现了剥落坑。后经停机检查发现，电动机后轴承处外圈滚道内有一处15mm×8mm、深为0.3mm的剥落坑，证实诊断结论正确。
2 电动机转子不平衡的故障诊断分析
井口处电动机采用的是防爆式封闭型电机，型号为：JB710M1-2型，额定转速为：2986r/min，由于该电动机无法测量轴向振动信号，所以测点采取垂直和水平方向6个测点（如图4所示）。经过两个月的在线监测，采集了各测点的幅值频谱图，通过对频谱图上各频率段的速度有效值数据分析（如表1所示），301、302、34、306各测点的速度有效值和位移峰的峰值都有不同程度的增大，速度有效值上升幅度分别为：301测点2.18倍，302测点2.36倍，304测点1.38倍，306测点2.19倍。
电动机转速为2986r/min，旋转频率为49.77Hz，接近50Hz，从所测数据看看出，在旋转频率（50Hz）处，各测点速度有效值都有不同程度增大，上升幅度分别为1.10倍、1.72倍和1.37倍，在两倍频和三倍频处则增大极少；水平方向（302、306）均比垂直方向（301、304）的幅值大，图5为第三个月某天采集的各测点的速度有效值频谱图，从四个测点的频谱图上可看出，都是在旋转频率（50Hz）处谱峰分量大，205Hz处有i少量谱峰，高倍频率处也出现了少量谱峰，多次采集的频谱图都与图5这天的频谱图基本相似。
从对采集的振动信号分析，可总结出以下几点：（1）电动机各测点的振动值增大，主要源于旋转频率处振动幅值增大，而旋转频率处振动幅值比垂直方向大，是转子不平衡特征之一；（2）水平方向振动幅值比垂直方向大，也是转子不平衡特征之一；（3）250.00Hz处有谱峰，但所占比例不大，估计滚动轴承有磨损。
因此，判断该电动机振动值增大的原因为转子不平衡引起的。在第三个月监测数据中发现某天306测点的速度有效值高达8.32mm/s，按国际标准ISO2372标准属于C区，而302、306测点的位移峰的峰值分别为51.3μm和58.1μm，均超过机械部《离心鼓风机和压缩机技术条件》所规定的标准（主轴转速≤3000r/min，双振幅应≤51μm），根据判断，对电动机进行了停机检查，做转子动平衡测定调整，并及时更换了新轴承，运行后振动值恢复正常。
3 结论
振动分析技术对设备的振动信号测试和分析，可获得机体、转子或其他零部件的振动幅值、频率和相位三个要素，经过对信号的分析处理与识别，了解到机器的振动特点、结构强弱、振动来源、故障部位和故障原因。本文通过在线监测矿用电动机，通过对电动机前、后轴承和电机壳体分布不同的测点，用振动分析技术诊断出电动机故障原因，经过实践检验，诊断结果正确性很高。VIBXPERT振动数采器及FFT频谱分析仪，是通过德国船级社认证的，可将振动信号转换为电信号，便于数据处理和分析，可处理成为多种能够反映故障状态的特征信息谱图，为进一步识别故障提供依据。振动分析技术为矿用电动机判断故障，预报事故提供了可靠的保证和依据，为矿山安全生产，延长产品的使用寿命，提高经济效益都具有十分重要的实用价值。
参考文献：
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故障诊断新技术范文4
关键词：汽车故障；诊断方法；发展趋势
随着科学技术的进步，社会大众对汽车的性能要求越来越高，新技术新工艺在提高汽车性能的同时，也使汽车结构复杂化，也增加了汽车故障诊断的难度。传统的汽车故障诊断方法已经难以满足现代汽车的需要，因此必须提高汽车诊断技术，本文就汽车故障诊断方法的发展趋势进行有效探讨。
1 常用的汽车故障诊断方法
汽车故障诊断方法主要分为人工经验诊断法与仪器设备诊断法，下面就这两种诊断方法展开讨论。
人工经验诊断法主要是汽车维修诊断人员凭自身的实践经验和掌握的知识技能，在汽车不解体或者汽车局部解体的状况下，使用简单的操作工具，通过各种肢体动作，一边检查一边分析的方式，对汽车故障做出判断，得出诊断结果。人工经验诊断法主要有直接检测法、顺序检查法、分段排除法等等。
仪器设备诊断法是最为常用的一种方法，主要是在汽车不解体的状况下，运用检测仪器对汽车进行综合检查，从而得出诊断数据的一种方法。现代检测仪器能够对检测的数据进行自动分析、判断并得出结论。这种故障诊断方法主要用于汽车检测站、大型的维修企业以及特约维修服务站等等。
仪器设备诊断法主要使用四种故障诊断设备。第一是发动机故障诊断设备。主要使用万用表、解码器、示波器、发动机综合性能分析仪、气缸压力表、气缸压力检测仪、气缸漏气量检测仪、缸压正时检测仪、汽油机点火示波器、油质量检测仪、光谱分析仪、闪光正时检测仪等仪器。第二是底盘故障诊断设备。主要使用前轮定位仪、四轮定位仪、车轮平衡机、悬架装置检测台、转向系间隙检测仪等仪器。第三是整车故障诊断设备。主要使用滑板式车轮侧滑试验台、车用油耗计、车速表试验台、制动减速度仪、制动试验台、前照灯检测仪等仪器。第四是专业综合诊断技术。汽车维修站主要是运用现代汽车故障检测设备，在汽车不解体的状态下，对汽车精细有效的诊断与分析。目前我国大部分汽车维修站都是由安全环保检测线与综合检查站组成。汽车抵达汽车维修站后，维修站按照检测工艺流程进行检测，按顺序完成检测。
2 汽车故障诊断方法的发展趋势
首先，汽车故障诊断方法在发展过程中，将不断运用新理论与新技术，这是一个必然趋势。汽车故障信息具有多特征性与模糊性等特征，现代非线性数学工具能够有效地解决这一问题，能够对信号进行提纯去噪、识别并进行信息融合。新技术在汽车故障诊断方法中的具体应用主要为以下几点：人工神经网络的汽车故障诊断技术、小波分析技术及基于模糊理论的汽车故障诊断系统。另外，随着诊断技术大大发展，随着计算机技术与控制技术的快速发展，可以利用车载计算机对汽车的发动机、转向系统等部件进行故障诊断，车载计算机可以将诊断信息储存并显示出来，车载计算机诊断技术的发展将为广大用户提供便捷服务，能够提高汽车的可靠性，这也是汽车故障诊断方法发展的一个趋势。
其次，新信息在汽车故障诊断方法中的应用也是一个重要趋势。目前，汽车故障的振声诊断研究中，大多是通过分析柴油机缸盖、汽车变速箱等进行研究，这都属于单项静态检测，而利用机械系统振动噪声检测分析的方法较少。这是因为汽车的构造比较复杂，汽车内部的振动源较多，振动频率分布比较广泛，振动噪声相互干扰；在汽车内部发生振动的零件较多，汽车正常工作的状况下难以观察到。目前，在汽车故障诊断中利用振动噪声进行振动还存在一定难度，这是因为具体分析汽车构建振动的分析方法还不健全，对汽车构件产生振动信号机振动噪声传播途径缺乏研究。虽然针对汽车振动参数与汽车内部零构件发生故障之间的关系，做过大量的研究实验，但是目前难以得出准确性的结论。因此，有必要对汽车的振动原理进行深入研究，需要通过理论与实验研究来得出汽车零构件发生振动、产生噪声并传播噪声的原理，要能够确定汽车振动信号与汽车的型号、运行速度等因素之间的联系。此外，若是能够将工程数学理论中的机械振声检测与车载检测设备充分结合起来，就能够对运行状态下的汽车进行有效地检测与诊断，这样就能够通过振声对汽车故障进行有效的识别，并对汽车故障进行分类，这样能够提高汽车的使用寿命。
第三，汽车故障诊断方法在发展过程中，汽车的检测周期将延长。随着汽车制造质量、性能、可靠性及使用寿命的提高，再加上我国公路状况不断提高，汽车出现故障的概率将大大降低，汽车的检测周期将出现延长趋势。此外，我国汽车故障诊断方法将逐步向智能化方向发展。预测并监控汽车的性能状况是我国汽车故障诊断技术发展的必然趋势。故障诊断技术的发展将促进检测设备走向智能化、多功能化。而汽车故障原理分析技术、故障诊断信息的传达识别技术等技术的发展，为智能化汽车故障诊断方法的发展提供了技术支持。最后，汽车故障诊断方法将逐步实现汽车检测管理网络化。目前，我国许多汽车检测站大都配备了计算机检测管理系统，但是各地区的检测站所使用的检测技术是不同的。因此，随着信息技术与管理技术的发展，我国汽车故障诊断方法在发展过程中，将进一步实现网络化，能够做到全国汽车检测站的信息资源共享、硬件与软件资源共享。在这个基础上，计算机检测管理系统能够将全国的汽车检测站联合起来，能够使各地区的交通管理部门及时了解各地区的汽车状况。
3 结束语
综上所述，现代汽车故障诊断方法主要有人工经验诊断与仪器设备诊断两种方法，现代汽车故障诊断方法将诊断理论与诊断技术融合在一起，诊断设备具有多功能、集成化、智能化等特征。在其发展过程中，将进一步应用新技术与新信息，以此来优化汽车故障诊断方法。也正是汽车故障诊断方法的不断创新与发展，才能够推动我国汽车维修行业的发展。
参考文献
[1]周汝胜，焦宗夏，王少萍.液压系统故障诊断技术的研究现状与发展趋势[J].机械工程学报，2006.
[2]侯军兴，刘存祥，卢士亮.汽车故障诊断技术的现状与发展趋势[J].农业装备与车辆工程，2006.
故障诊断新技术范文5
【关键词】液压系统；现状；发展趋势；故障诊断技术
一、液压系统故障诊断技术发展现状
液压系统故障诊断技术是随着液压设备不断高度自动化和复杂化以及对液压系统工作可靠性要求越来越高而发展起来的，是针对现代液压设备需要及时排除液压故障而提出来的，是将医疗诊断中的基本思想推广到液压工程技术而形成的，是建立在液压控制理论，信息理论和电子技术、传感器技术、人工智能技术等基础上的一门综合性新技术。液压传动是三大传动技术之一，与机械传动、电力传动相比，液压传动系统具有其独特的优点，即广泛的工艺适应性、优良的控制性能和较低廉的成本，并且功率大、响应快、精度高，已经广泛应用于冶金、制造等领域。
二、液压系统的故障原因分析
（1）主观诊断法。主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器，凭借个人的实践经验，判别故障发生的部位及其原因。这种方法要求诊断人员掌握丰富的故障机理知识和诊断经验，需利用系统或元件的结构、模型和功能等方面的知识，综合分析才能了解。（2）基于模型诊断法。基于模型的诊断法是先运用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量，这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间存在着联系，然后通过测量、分析、处理这些特征量信号，来判断故障源所在。这种方法实质上是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。（3）智能诊断技术。液压系统故障智能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用，它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能，又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息，成功地识别和预测诊断对象的状态。因此，智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。目前的智能诊断研究主要从两个方面开展：基于专家系统的故障智能诊断技术和基于神经网络的液压系统故障智能诊断技术。
三、液压故障诊断技术发展趋势
（1）多种知识表示方法的结合。近几年来，在面向对象程序设计技术的基础上，发展起来了一种称为面向对象的知识表示方法，为这一问题提供了一条很有价值的途径。在面向对象的知识表示方法中，传统的知识表示方法如规则、框架、语义网络等可以被集中在统一的对象库中，而且这种表示方法可以对诊断对象的结构模型进行比较好的描述，在不强求知识分解成特定知识表示结构的前提下，以对象作为知识分割实体，明显要比按一定结构强求知识的分割来得自然、贴切。（2）经验知识与原理知识的紧密结合。关于深浅知识的结合问题，可以各自使用不同的表示方法，从而构成两种不同类型的知识库，每个知识库有各自的推理机，它们在各自的权利范围内构成子系统，两个子系统再通过一个执行器综合起来构成一个特定诊断问题的专家系统。这个执行器记录诊断过程的中间结果和数据，并且还负责经验与原理知识之间的“切换”。这样在诊断过程中，通过两种类型知识的相互作用，使得整个系统更加完善，功能更强。（3）多种智能故障诊断方法的混合。混合智能故障诊断系统的发展有如下趋势：由基于规则的系统到基于混合模型的系统、由领域专家提供知识到机器学习、由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制策略到混合推理控制策略等。（4）虚拟现实技术将得到重视和应用。虚拟现实技术是继多媒体技术以后另一个在计算机界引起广泛关注的研究热点，它有四个重要的特征，即多感知性、对存在感、交互性和自主性。从表面上看，它与多媒体技术有许多相似之处。（5）数据库技术与人工智能技术相互渗透。人工智能技术多年来曲折发展，虽然硕果累累，但比起数据库系统的发展却相形见绌。其主要原因在于缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。人工智能技术的进一步应用和发展表明，结合数据库技术可以克服人工智能不可跨越的障碍，这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说，知识库一般比较庞大，因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术，改善诊断系统性能。
故障诊断新技术范文6
【关键词】汽车；电控技术；发动机系统；诊断与维修
前言
近几年来，新疆公路网建设规模不断壮大，交通设施的不断完善为汽车生产与销售提供了广阔空间，汽车企业竞争压力不断增大。汽车公司想要在日益激烈的市场竞争中谋求生产和发展，须不断增强自身实力，改造新技术，加速汽车部件的更新换代。这就使得电控系统在汽车上的应用日益普遍，进而使汽车在整体结构、工作原理及使用维修等方面发生了根本性变化[1]。只有不断研究新技术，对汽车电控发动机系统故障发生原理进行分析，切实改善维修方法，才能解决“无能为力”的传统检修难题，为现代汽车的可靠性、安全性、舒适性以及环保性提供强有力保障。经我公司技术人员的不懈研究，在汽车电控发动机系统的故障诊断与维修方面取得了一定进展，现从电控技术入手，对电控发动机故障诊断及维修技术进行探讨，以期快速解决存在故障，实现快速恢复机械性能的目的。
1.汽车发动机电控技术
随着新技术的发展，电子技术在汽车底盘、车身及车用柴油发动机等多个领域广泛应用。发动机电控技术的内容，主要由三部分组成，包括：电子燃油喷射系统（EFI）；电控点火系统（ESA）及怠速控制系统（ISC）[2]。任何一种电子控制系统，其基本组成大致相同，均由信号输入装置、电子控制单元（ECU）及执行元件三大件组成。其工作原理是：信号输入装置，即各种传感器对控制系统的信号进行采集控制，并转换为电信号传输到ECU；ECU对传感器提供的信号进行存储、计算、分析处理，由执行器发出指令；执行元件由ECU直接控制，将ECU作出的指令变成对控制对象的具体动作。电控技术对汽车发动机性能的影响，主要有：（1）提高发动机的动力性；（2）提高发动机燃油经济性；（3）降低排放污染；（4）改善发动机启动性能。
2.汽车电控发动机的常见故障
2.1线路故障方面
发动机系统在运行中，各个系统均由导线连接的，如导线将传感器和执行器与ECU进行连接。若在运行过程中，线路出现故障，将致使传感器检测信号在输送过程中受阻，无法传给ECU，ECU发出的指令也无法传送到执行器，这就使得发动机无法正常运转，从而发生异常情况，甚至引起意外事故的发生。通常情况下，线路故障是由于接线部位松脱、接触不良等造成。
2.2元件老化或性能退化方面
长期处于运转状态，汽车发动机将处于高温状态，进而对电子元件产生损害。长期以往，便会出现元件老化或者性能退化情况，最终对电子元件的整体性能和使用功能产生影响。此外，若发动机内部长期未清理，造成灰尘过多，也会对电子元件的使用功能产生影响。
2.3元件击穿方面
元件击穿会造成短路或者短路等情况，通常是由于发动机内部电压过大，或者长期处于高速运转状态从而使得发动机过热等引起的。若发动机内部的电容、三极管等发生元件击穿，发生短路情况，将使得发动机点火系统失灵，出现无法启动的情况。
3.汽车电控发动机的诊断与维修
电控发动机比传统化油器式发动机复杂，其故障抽象性更强，诊断难度更大，若采用传统的故障诊断方法，将产生“无能为力”之感，对故障无从下手。但是，只要方法得当，对电控发动机的诊断与检修就不是问题。
汽车电控发动机诊断与维修，常用的工具主要有：（1）跨接线。属于专用导线，以两端接头形式不同为区分，以适应不同位置的跨接，主要用于电路故障的诊断与维修。（2）测试灯。根据指示灯的亮度情况来对被测电路电压高低进行判断，主要用于检查电控元件电路情况。（3）数字万用表。其优点突出，测量精密度较高，抗干扰能力强且测量范围广，在汽车诊断与维修中广泛应用。数字万能表主要用于电阻、电压、电流等参数测量，作为电路通断和电控元件技术状态的判断依据。（4）手动真空泵。主要作用于发动机电控系统中的真空驱动元件，作为一种抽真空的工具。（5）燃油压力表。主要用于测量坛友供给系统中的燃油压力。常用仪器主要有：喷油器清洗仪，故障诊断仪，示波器，信号模拟检验仪及发动机综检仪等。
汽车电控发动机的故障诊断基本程序，分为向车主调查、外部检查及调取故障码三大步骤。对相应故障的维修，需要注意以下几个方面：（1）采取直观诊断法对故障进行检验，并通过维修经验排除存在故障。（2）对发动机进行基本检查，主要是对发动机基本怠速和基本点火正时进行检测与调整[3]。发动机处于待检状态时，才能读取电控发动机故障代码。值得注意的是，不同车型的基本检查程序、方法及步骤有所不同，维修过程中视具体车型而定。（3）在本车型相关资料指导的前提下，采取故障自诊断系统检查故障。（4）若维修时用万用表对ECU及其控制电路故障进行检测时，要以该汽车的详细维修技术为依据，避免不必要人为故障代码的发生。如汽车发动机不同工作状态下各端子标准电压值和各端子之间的标准电阻值等资料[4]。
除此之外，还要注意检测不到故障并不能说明故障不存在，因而在维修作业开始之前，要反复确认故障现象，然后确定故障发生的部位，分析故障发生的原因，再采取具体方法进行故障修理。为避免维修中出现故障遗漏现象，在排除第一个故障后，应再次对该回路或支路进行检测，经确认无故障后才算检修完成。
4.小结
随着社会经济的发展及公路网的不断完善，汽车逐渐成为人们出行的主要交通工具之一，在使用过程中，不可避免地引起发动机故障的发生。作为汽车的心脏，发动机的整体性能对汽车使用寿命及使用安全性产生重要影响，这对汽车维修提出了更高的要求。在电子技术广泛应用的影响下，电控发动机系统故障的诊断与维修水平不断提高，但由于发动机故障的复杂性与抽象性，对故障诊断与维修工作仍不能马虎。技术人员及维修人员只有不断研究，充分掌握现代化诊断与维修技术，才能更好发挥电控发动机系统的重要作用，为人们安全出行提供保障。
参考文献
[1]谭滔，安明华，高波，黄士涛.发动机燃油系统故障分析与诊断方法的研究[J].农机使用与维修，2012，（05）：82-84.
[2]蒋文娉.现代汽车发动机电控系统故障诊断及维修探究[J].学园·教育科研，2012，（09）：174-175.
