浅谈设备故障诊断技术

浅谈设备故障诊断技术

陆贤颖 郭安然 马雄能 李江涛 蒋成 马学瑞

云南华联锌铟股份有限公司 云南文山 663701

摘要：伴随着我国社会的快速发展，工业领域逐渐进入了自动化控制的生产时代，这对我国的经济发展具有非常重要的促进作用，为了不断提高工业生产的稳定性，设备正常运行以及可靠性提高具有非常重要的作用。如何对设备的运行状态进行全面监测和故障诊断是当前工业生产中的重要问题，为此，该文对故障诊断进行了介绍。

关键词：设备故障诊断 诊断技术 专家系统 模糊理论

Discussion on equipment fault diagnosis technology

Abstract: With the rapid development of China's society, the industrial field has gradually entered the production era of automatic control, which plays a very important role in promoting China's economic development. In order to continuously improve the stability of industrial production, the normal operation of equipment and the improvement of reliability have a very important role. How to monitor the running state of equipment and fault diagnosis is an important problem in current industrial production.

Key words: equipment fault diagnosis diagnostic techniques expert system fuzzy theory

引言：随着现代工业的发展，尤其是计算机科学和控制科学的飞速发展，一方面一些装备系统的规模和复杂程度迅速增加，另一方面系统中出现一些微小故障若不能及时检测并排除，就有可能造成整个系统失效、瘫痪，从而引起的生产流程不稳定，产品质量不好等问题，因此设备能否安全可靠地以最佳状态运行，对于确保产品质量、提高企业生产能力、保障安全生产具有十分重要的意义。

1. 设备故障与故障诊断

1.1故障的定义

设备在使用过程中，由于磨擦、外力、应力及化学反应的作用，零件总会逐渐磨损和腐蚀、断裂导致因故障而停机。设备故障是指设备在规定时间内、规定条件下丧失了规定功能的状况，通常这种故障是从某一零部件的失效引起的；所以故障可以理解为一个重要的变量或者特性偏离的正常范围值，即设备出现的任何异常现象，表现出所不期望的特性。

1.2故障分类

1.2.1、按故障存在的程度进行分类

（1）、暂时性故障。这类故障带有间断性，是指在一定条件下系统所产生的的功能上故障，通过调整系统参数，无需更换零部件就可以恢复正常[2]。

（2）、永久性故障，分为完全丧失其应用功能的完全性故障及丧失某些局部功能的局部性故障。这类故障是由某些零部件损害引起，必须经过修复或更换零部件才能消除故障。

1.2.2、按时间特性不同分类

（1）、突变故障，是指参数值突然出现巨大的偏差，是事先不可预测的故障。

（2）、缓变故障，是参数随时间的推移和环境的变化而缓慢变化的故障。

（3）、间隙故障，是指由于老化或者接触不良引起的时隐时现故障。

1.3、设备故障诊断技术

任何零部件都有它的寿命周期，设备在使用过程中，由于磨擦、外力、应力及化学反应的作用，零件总会逐渐磨损和腐蚀、断裂导致因故障而停机。因而设备的故障是客观存在的，如何有效的提高设备运行的可靠性，及时发现和预测出故障的发生是十分必要的。设备故障的诊断则是发现并确定故障的部位和性质。寻找故障产生的原因，预测故障的趋势并提出相对应的对策。因此，故障诊断是利用被诊断设备运行中的各种状态信息和已有的各种知识进行信息的综合处理，最终得出关于设备运行状态和故障状况的综合评价过程。

设 备诊断技术的内容可用图1.1表示。

2、设备故障诊断的基本方法

早期对设备故障的各种直接检测手段，到依靠经验的积累的诊断过程，直至发展到当前基于知识的智能化故障诊断技术，其间广泛吸收相关科学的各种有效手段。现有故障诊断方法概括起来可分为以下三大类。

（1）、基于信号处理方法

（2）、基于解析模型

（3）、基于知识判断方法

2.1、基于解析模型的故障诊断方法

解析模型故障诊断方法就是通过将被诊断对象的可测信息与由模型表达的预期行为的残差（差异）进行分析与比较的技术。故障诊断领域的残差主要指被监控系统的真实行为与基于系统数学模型的预期行为之间的一致性，是过程故障检测系统的核心。基于解析模型的故障诊断有以下几种。

2.1.1、参数估计诊断方法

当故障以参数形式来描述时，可以利用估计方法来描述故障信息，再根据系统参数和故障参数的变化的统计特性来判断故障是否发生。

2.1.2、状态估计诊断法

当被控过程的状态直接反映系统的运行状态时，通过估计系统的状态，再结合适当的模型来进行故障诊断。

2.1.3、基于等价空间法

通过系统输入、输出或者部分输出的实际值与诊断对象数学关系的等价性，从而达到检测和分离故障的目的[3]。

2.2、基于知识的故障诊断方法

2.2.1、基于专家系统的故障诊断方法

专家系统是根据人们长期的实践经验和大量的故障信息，设计的一套智能计算程序，以此来解决复杂系统故障诊断问题。其目的在于利用专家的领域知识和经验为故障诊断服务。

2.2.2、基于神经网络的故障诊断方法

人工神经网络是由大量神经元广泛互联而成的复杂网络系统，是对人类大脑神经细胞结构和功能模仿，具有与人脑类似的记忆、学习、联想等能力。比较典型的人工神经网络模型有：前馈神经网络模型、反馈神经网络模型、自组织神经网络模型和随机神经网络模型。

2.2.3、基于模糊理论的故障诊断方法

以模糊逻辑为基础，通过模仿人类思维的模糊综合判断推理来处理常规方法难以解决的模糊信息处理问题。主要是为了克服诊断过程本身的不确定性、不精确性以及噪声所带来的的诊断困难，在处理复杂系统的时滞、时变及非线性方面显示出其优越性。因此，一般会把模糊方法与其他方法相结合。

2.2.4、故障树诊断方法

故障树诊断方法是一种将系统故障形成的原因，由总体到部件按树枝的形状逐级细化的分析方法。

2.3、基于信号处理的故障诊断方法

基于信号处理的故障诊断方法是一种多传感器数据融合技术，数据融合技术充分利用复杂系统的全面信息，从而能够更加准确的反映系统的状态，判断系统是否发生故障及故障类型，确定故障发生的准确时间和部位。

3、结束语

人们往往采用事后维修（不坏不修）和定期维修。但是所定的时间间隔难以掌握，过度维修和突发停机事故维修时有发生，改定期维修为预知维修（定期检查，视情况维修），而故障诊断技术就是为了解决这些弊端。设备故障诊断技术就是为了提高故障诊断的精度和速度，降低误报率和漏报率，确定故障发生的准确时间和部位，提升设备运转率。使设备能安全可靠地以最佳状态运行，这对于确保产品质量、提高企业生产能力、保障安全生产具有十分重要的意义。

参考文献

【1】杨志伊.设备状态与故障诊断.北京：中国计划出版社，2006.

【2】刘润良.机械故障诊断在炼化设备管理中的应用研究  《天津大学硕士论文》，2005.

【3】    宋喆明.背压变化对汽轮机相关故障影响的研究 《华东理工大学硕士论文》，2015.

作者介绍：陆贤颖（1997.06）男，壮族，云南省文山市人，电气技术员，昆明冶金高等专科学校，专业：电气自动化