時(shí)間：2023-06-12 16:09:26
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關(guān)鍵詞：故障診斷；小波分析；專家系統(tǒng)：數(shù)據(jù)融合
引言
故障診斷(fd)全名是狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷(cmfd)?；诮馕鋈哂嗟墓收显\斷技術(shù)被公認(rèn)為是這一技術(shù)的起源。所謂解析冗余，是指被診斷對(duì)象的可測(cè)變量之間(如輸入與輸出間，輸出與輸出間，輸入與輸入間)存在的冗余的函數(shù)關(guān)系，故障診斷在過(guò)去的十幾年里得到了迅速的 發(fā)展 ，一些新的理論和方法，如遺傳算法、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 、小波分析、模糊理論、自適應(yīng)理論、數(shù)據(jù)融合等均在這里得到了成功的應(yīng)用。
1 基于小波分析的故障診斷方法
小波分析是20世紀(jì)80年代中期發(fā)展起來(lái)的新的數(shù)學(xué)理論和方法，它被認(rèn)為是傅立葉分析方法的突破性進(jìn)展。小波分析最初由法國(guó)學(xué)者daubeches和callet引入信號(hào)處理領(lǐng)域，它具有許多優(yōu)良的特性。小波變換的基本思想類似于fourier變換，就是用信號(hào)在一簇基函數(shù)張成空間上的投影表征該信號(hào)。小波分析優(yōu)于博立葉之處在于：小波分析在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)。小波分析方法是一種窗口大小(即窗口面積)固定但其形狀、時(shí)間窗和頻率都可以改變的時(shí)頻局部化分析方法。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率。因此，小波變換被譽(yù)為分析信號(hào)的顯微鏡，小波分析在信號(hào)處理、圖像處理、話音分析、模式識(shí)別、量子物理、生物醫(yī)學(xué)工程、 計(jì)算 機(jī)視覺(jué)、故障診斷及眾多非線性 科學(xué) 領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。
動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障通常會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的觀測(cè)信號(hào)發(fā)生變化。所以我們可以利用連續(xù)小波變換檢測(cè)觀測(cè)信號(hào)的奇異點(diǎn)來(lái)檢測(cè)出系統(tǒng)的故障。其基本原理是利用信號(hào)在奇異點(diǎn)附近的lipschitz指數(shù)。lipschitz指數(shù)時(shí)，其連續(xù)小波變換的模極大值隨尺度的增大而增大；當(dāng)時(shí)，則隨尺度的增大而減小。噪聲對(duì)應(yīng)的lipschitz指數(shù)遠(yuǎn)小于0，而信號(hào)邊沿對(duì)應(yīng)的lipschitz指數(shù)大于或等于0。因此，可以利用小波變換區(qū)分噪聲和信號(hào)邊沿，有效地檢測(cè)出強(qiáng)噪聲背景下的信號(hào)邊沿(援變或突變)。
2 專家系統(tǒng)故障診斷方法
專家系統(tǒng)故障診斷方法，是指計(jì)算機(jī)在采集被診斷對(duì)象的信息后，綜合運(yùn)用各種規(guī)則(專家經(jīng)驗(yàn))，進(jìn)行一系列的推理，必要時(shí)還可以隨時(shí)調(diào)用各種應(yīng)用程序，運(yùn)行過(guò)程中向用戶索取必要的信息后，就可快速地找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來(lái)證實(shí)。此種方法國(guó)內(nèi)外已有不少應(yīng)用。專家系統(tǒng)的故障診斷方法可用圖1的結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)明：它由數(shù)據(jù)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)，人機(jī)接口，推理機(jī)等組成。其各部分的功能為：
數(shù)據(jù)庫(kù)：對(duì)于在線監(jiān)視或診斷系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容是實(shí)時(shí)檢測(cè)到的工作數(shù)據(jù)；對(duì)于離線診斷，可以是故障時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)的保存，也可是人為檢測(cè)的一些特征數(shù)據(jù)。即存放推理過(guò)程中所需要和產(chǎn)生的各利，信息。
知識(shí)庫(kù)：存放的知識(shí)可以是系統(tǒng)的工作環(huán)境，系統(tǒng)知識(shí)(反映系統(tǒng)的工作機(jī)理及結(jié)構(gòu)知識(shí))：規(guī)則庫(kù)則存放一組組規(guī)則，反映系統(tǒng)的因果關(guān)系，用來(lái)故障推理。知識(shí)庫(kù)是專家領(lǐng)域知識(shí)的集合。
人機(jī)接口：人與專家系統(tǒng)打交道的橋梁和窗口，是人機(jī)信息的交接點(diǎn)。
推理機(jī)：根據(jù)獲取的信息綜合運(yùn)用各種規(guī)則進(jìn)行故障診斷，輸出診斷結(jié)果，是專家系統(tǒng)的組織控制結(jié)構(gòu)。
3 基于數(shù)據(jù)融合的故障診斷方法
數(shù)據(jù)融合是針對(duì)一個(gè)系統(tǒng)中使用多個(gè)傳感器這一問(wèn)題而展開(kāi)的一種信息處理的新的研究方向。數(shù)據(jù)融合將各種途徑、任意時(shí)間和任意空間上獲取的信息做為一個(gè)整體進(jìn)行綜合分析處理，為決策及控制奠定基礎(chǔ)，產(chǎn)生比單一信息源、單一處理機(jī)制更精確、更完全的估計(jì)和判決。
數(shù)據(jù)融合模型一般可表為圖2所示的三級(jí)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)融合模型的每一級(jí)內(nèi)部又可有相應(yīng)子結(jié)構(gòu)，其中，第一級(jí)為原始信息融合層，其輸入是由信息源提供的各種原始數(shù)據(jù)，其輸出是特征提取的結(jié)果或某種局部決策。第二級(jí)為特征融合層，它以原始信息融合層的輸出做為輸入。其輸出為目標(biāo)的局部標(biāo)識(shí)。第三級(jí)是決策融合層，其輸入為特征融合層的輸出，并以全局決策做為本層的輸出。全局決策一般既要有硬決策，如故障類別、部位、程度，也要給出軟決策，如可信度。
摘要： 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)代企業(yè)設(shè)備越來(lái)越大型化、復(fù)雜化、智能化，如果液壓設(shè)備發(fā)生故障，生產(chǎn)就無(wú)法進(jìn)行。本文首先介紹液壓系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)備工作，然后詳細(xì)介紹三種診斷方法。
關(guān)鍵詞：液壓系統(tǒng)故障 簡(jiǎn)易故障診斷法 人工智能故障診斷法
液壓系統(tǒng)具有很多獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，常見(jiàn)的如：大容量、結(jié)構(gòu)緊湊、安裝靈活、反應(yīng)快、容易控制等等，在現(xiàn)代大型設(shè)備，特大型設(shè)備中具有廣泛的應(yīng)用的同時(shí)存在著問(wèn)題，極易發(fā)生故障從而影響生產(chǎn)，造成故障的原因主要是系統(tǒng)中元輔件和工作液體性能不穩(wěn)定，系統(tǒng)設(shè)備使用不當(dāng)或者維護(hù)不到位。近幾年液壓系統(tǒng)故障診斷成為了一門專門的學(xué)科，受到高度的重視。
1、液壓系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)備工作
第一拿到設(shè)備使用說(shuō)明書(shū)時(shí)一定要認(rèn)真仔細(xì)的閱讀，詳細(xì)了解該設(shè)備的功能、結(jié)構(gòu)、工作原理，包括系統(tǒng)中元件的功能結(jié)構(gòu)和原理；第二從網(wǎng)上查閱設(shè)備的檔案資料，包括生產(chǎn)廠家、制造日期、調(diào)試驗(yàn)收，故障可能、處理方法等等。
2、簡(jiǎn)易故障診斷方法
2.1 主觀診斷法
這是一種最傳統(tǒng)的方法，憑借維修人員的主觀判斷（看、聽(tīng)、摸、聞、問(wèn)）和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，或者利用簡(jiǎn)單的儀器、儀表判斷故障發(fā)生的部位并且給出發(fā)生的原因。常見(jiàn)到的主觀診斷法有感官診斷、方框圖分析、系統(tǒng)圖分析，該方法簡(jiǎn)單快捷方便，這種方法對(duì)維修人員的要求極高需要有豐富的診斷經(jīng)驗(yàn)，但是診斷結(jié)果具有局限性。
2.2直接性能測(cè)試法
這種方法通過(guò)測(cè)試液壓元件和系統(tǒng)性能進(jìn)而評(píng)價(jià)系統(tǒng)工作狀態(tài)，適用于處于工作狀態(tài)的系統(tǒng)，還能進(jìn)行定量的分析，現(xiàn)代運(yùn)用最多的是檢測(cè)液壓系統(tǒng)的狀態(tài)。如果檢測(cè)的液壓系統(tǒng)元件或者性能超出了規(guī)定的正常范圍，那么該系統(tǒng)就有發(fā)生故障的可能性。這種方法原理簡(jiǎn)單，相當(dāng)直觀，但是測(cè)試的精準(zhǔn)度不是很高，一般早期的失效很難檢測(cè)出來(lái)。
3、基于信號(hào)分析的故障診斷方法
3.1基于抽樣分析法
反映系統(tǒng)內(nèi)部信息的除了液壓系統(tǒng)本身的信息，其內(nèi)部的污染物也可以，也就是說(shuō)測(cè)定和鑒別油液當(dāng)中污染物的成分和含量，可以知道液壓系統(tǒng)的污染情況和運(yùn)行狀況，也是一種故障診斷的方法。目前我們經(jīng)常見(jiàn)到的有兩種：一種是基于油液顆粒污染度的檢測(cè)技術(shù)，包括：顯微鏡檢測(cè)技術(shù)（設(shè)備投資小、方法簡(jiǎn)單、費(fèi)時(shí)費(fèi)力、誤差大）、自動(dòng)顆粒計(jì)數(shù)器（檢測(cè)速度快、操作簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確度高但精度低）、稱重法（設(shè)備簡(jiǎn)捷、檢測(cè)方便、只測(cè)重）、鐵譜分析法（可進(jìn)行定性和定量的分析）、光譜法（成本高、精度高）；另一種是基于油液性能參數(shù)的檢測(cè)技術(shù)，這種技術(shù)需要細(xì)致的分析油液的有關(guān)參數(shù)和金屬的含量，歷時(shí)的周期較長(zhǎng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)，但是對(duì)重要液壓系統(tǒng)的診斷很有效。
3.2基于振動(dòng)噪聲分析法
在液壓系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，必然會(huì)伴隨產(chǎn)生振動(dòng)和噪聲，尤其液壓泵的振動(dòng)聲音十分大，實(shí)際上這些設(shè)備的振動(dòng)和噪聲就包含了許多故障的信息，分析信號(hào)，得到元件狀態(tài)信息，進(jìn)而進(jìn)行故障診斷。這種方法的理論比較完善，應(yīng)用也比較廣泛，有多種信號(hào)處理方法如：時(shí)域特征參數(shù)法、時(shí)差域特征法、概率密度法、相關(guān)分析法、譜分析法、自功率譜分析法、倒頻譜分析法、包絡(luò)譜分析法、主分量自回歸譜提取法、AR譜參數(shù)提取法、小波分析等。目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備也能用它分析診斷故障，純機(jī)械設(shè)備的故障診斷效果相當(dāng)明顯。隨著信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，這種方法的應(yīng)用前景十分可觀。
3.3基于數(shù)學(xué)模型法
這種方法的指導(dǎo)是現(xiàn)代控制理論和優(yōu)化方法，基礎(chǔ)是系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，殘差產(chǎn)生法是觀測(cè)器（組）、等價(jià)空間方程、Kalman濾波器、參數(shù)模型估計(jì)和辨識(shí)等，利用閥值或者準(zhǔn)則評(píng)價(jià)決策殘差。該方法和控制系統(tǒng)的關(guān)系相當(dāng)密切，共同成為監(jiān)控、容錯(cuò)控制、系統(tǒng)修復(fù)重構(gòu)的基礎(chǔ)。這種方法的數(shù)學(xué)模型的精確度直接決定診斷的精確性，一般最常建立的是線性和非線性的數(shù)學(xué)模型來(lái)診斷液壓系統(tǒng)的故障。
4、基于人工智能的故障診斷方法
4.1基于專家系統(tǒng)的智能診斷法
這是智能診斷技術(shù)中受到多方關(guān)注的一個(gè)發(fā)展方向，研究最多，應(yīng)用最廣，主要是利用專家的知識(shí)和推理方法解決實(shí)際遇到的復(fù)雜問(wèn)題。在這的專家系統(tǒng)并不是指人員而是指一種人工智能計(jì)算機(jī)程序，知識(shí)權(quán)威，學(xué)習(xí)功能強(qiáng)大。該系統(tǒng)的主要組成部分：知識(shí)庫(kù)（系統(tǒng)知識(shí)和規(guī)則庫(kù)）、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)和解釋機(jī)制。如果利用它檢測(cè)在線的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)顯示的是實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)；如果利用它檢測(cè)離線系統(tǒng)，則數(shù)據(jù)庫(kù)顯示的是實(shí)際故障時(shí)的數(shù)據(jù)或者人為故障的樣本數(shù)據(jù)。該方法的運(yùn)行過(guò)程是通過(guò)人機(jī)相互交換，專家系統(tǒng)獲得所需信息，利用系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，推理機(jī)運(yùn)用規(guī)則，調(diào)用應(yīng)用程序，進(jìn)行正確的推理，找到液壓系統(tǒng)的故障。這種方法給自動(dòng)化進(jìn)行液壓系統(tǒng)故障診斷代帶來(lái)了光明和希望，但是也存在一定的不足和問(wèn)題，不過(guò)未來(lái)的發(fā)展前景還是很廣闊的。
4.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷法
20世紀(jì)80年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速崛起，成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支，是一種計(jì)算模型（與人的認(rèn)知過(guò)程相似），一種非線性動(dòng)力學(xué)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（模擬大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)特性）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理單元（類似神經(jīng)元）相互關(guān)聯(lián)，具有了學(xué)習(xí)、記憶、歸納總結(jié)等功能和數(shù)學(xué)模擬能力。這種方法的具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，如：分布式處理能力、聯(lián)想記憶、自學(xué)習(xí)能力等收到診斷領(lǐng)域的廣泛關(guān)注和重視，未來(lái)發(fā)展前景十分寬廣。
4.3基于模糊理論的智能診斷法
大量的模糊現(xiàn)象存在于液壓系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域，如：系統(tǒng)油溫過(guò)高、壓力波動(dòng)較重等等，過(guò)高、較重這些都是模糊的概念，并沒(méi)有清晰的邊界，故障發(fā)生會(huì)經(jīng)歷一個(gè)漫長(zhǎng)的時(shí)間，同時(shí)故障發(fā)生的原因和癥狀也是模糊的，可能一對(duì)一，可能一對(duì)多，也可能多對(duì)一。利用模糊邏輯、模糊關(guān)系描述故障的原因和現(xiàn)象，建立隸屬度函數(shù)和模糊方程，明確識(shí)別故障。這種方法的現(xiàn)象更為客觀，結(jié)果更符合實(shí)際，速度快，容易實(shí)現(xiàn)。
5、結(jié)束語(yǔ)
隨著21世紀(jì)科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)更是突飛猛進(jìn)，還有許多智能診斷的方法如：故障樹(shù)診斷法、灰色理論智能診斷法、案例推理診斷法、多智能體的智能診斷法、信息融合技術(shù)智能診斷法等等。如何將新型科技、智能技術(shù)運(yùn)用到故障診斷系統(tǒng)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的故障系統(tǒng)診斷是我們亟待解決的問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)：
[1]范士娟，楊超.液壓系統(tǒng)故障診斷方法綜述[J].機(jī)床與液壓，2009，37（5）：188-192，195.
關(guān)鍵詞：往復(fù)式壓縮機(jī)；故障診斷方法；振動(dòng)診斷法；直觀診斷法；熱力診斷法 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
中圖分類號(hào)：TH457 文章編號(hào)：1009-2374（2016）17-0073-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.17.035
1 往復(fù)式壓縮機(jī)診斷方法研究現(xiàn)狀分析
往復(fù)式壓縮機(jī)是一種應(yīng)用廣泛的通用機(jī)械設(shè)備，在工作過(guò)程中經(jīng)常由于高耗損引發(fā)故障的出現(xiàn)，進(jìn)而難以維持工作的正常進(jìn)行，對(duì)于故障診斷技術(shù)的研究一直以來(lái)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。在國(guó)內(nèi)，有的學(xué)者通過(guò)對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，有的通過(guò)對(duì)缸內(nèi)氣體壓力的影響方面進(jìn)行分析，有的通過(guò)對(duì)壓縮機(jī)常規(guī)性能參數(shù)的監(jiān)測(cè)和控制方面進(jìn)行研究，力求改變目前操作人員憑經(jīng)驗(yàn)判斷故障的局面；在國(guó)外，美國(guó)學(xué)者曾提出利用氣缸內(nèi)側(cè)的壓力信號(hào)圖像判斷氣閥故障及活塞桿的磨損，捷克學(xué)者對(duì)各個(gè)不同類型的壓縮機(jī)通過(guò)建立常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)，確定評(píng)定參數(shù)來(lái)判斷壓縮機(jī)的工作狀態(tài)是否正常。然而，雖然引起各大學(xué)者的關(guān)注和尋求各種解決辦法，但是對(duì)故障診斷技術(shù)到目前為止還沒(méi)有一套成熟的得到認(rèn)可的診斷系統(tǒng)來(lái)獲取有效特征參數(shù)。
2 往復(fù)式壓縮機(jī)常見(jiàn)故障及措施
2.1 排氣溫度過(guò)高
排氣溫度過(guò)高主要是由于使用過(guò)程中出現(xiàn)冷卻情況或是排氣閥泄露造成的。
措施：通過(guò)降低進(jìn)口冷卻水的溫度或是增大冷卻水流量，將冷卻水溫控制在規(guī)定范圍內(nèi)，對(duì)冷卻器進(jìn)行定期的零件檢查與維修；通過(guò)測(cè)溫裝置對(duì)排氣閥進(jìn)行溫度檢測(cè)，如果過(guò)熱，則需拆開(kāi)氣閥進(jìn)行修理，更換氣閥彈簧。
2.2 曲軸斷裂
曲軸斷裂軸頸與曲臂的圓角過(guò)渡處。曲軸斷裂產(chǎn)生的原因比較多：曲軸過(guò)渡圓角太小，熱處理時(shí)，圓角處理不到位；圓角有局部斷面突變，加工不規(guī)則；油孔處出現(xiàn)裂縫，油滲入后使裂縫逐漸擴(kuò)大，造成斷裂；長(zhǎng)期超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，減少使用壽命。
措施：適當(dāng)增大曲軸的過(guò)渡圓角，熱處理保持均勻；提高曲軸加工質(zhì)量和精確度；提高曲軸油孔的加工質(zhì)量；從壓縮機(jī)使用情況來(lái)講應(yīng)充分考慮曲軸強(qiáng)度問(wèn)題，禁止超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)。
2.3 軸承過(guò)熱
軸承過(guò)熱主要是由軸承間隙過(guò)小，油形成不了油膜，起不到冷卻的作用或是油泵出現(xiàn)故障造成斷油及油路堵塞等問(wèn)題，致使軸承產(chǎn)生熱量引起的。軸承過(guò)熱將加快摩擦，產(chǎn)生的熱量不斷積累燒毀摩擦面造成重大事故。
措施：及時(shí)對(duì)軸承間隙做調(diào)整，將間隙控制在合適的范圍內(nèi)；提高油黏度，定期對(duì)油泵進(jìn)行檢查，疏通油路，促使軸承得到良好的。
2.4 連桿螺栓斷裂
連桿螺栓斷裂的原因表現(xiàn)在安裝或檢修螺栓緊固時(shí)產(chǎn)生偏斜，承受不均勻的載荷；長(zhǎng)期使用產(chǎn)生塑性變型；連桿螺帽松動(dòng)或開(kāi)口銷折斷，連桿螺栓因承受過(guò)大的沖擊而被拉斷。
措施：應(yīng)使連桿螺帽的端面與連桿體上的接觸面緊密配合，必要時(shí)用涂色法進(jìn)行檢查；定期檢查連桿螺栓的受力和變型情況；安裝或檢修后，連桿螺栓一定要擰緊，必要時(shí)穿上新的開(kāi)口銷，以免松動(dòng)。
2.5 氣流脈沖引起的管路振動(dòng)
氣流脈沖引起的管路振動(dòng)是由氣流的脈動(dòng)性和壓縮機(jī)未被平衡的慣性力和力矩兩方面引起的振動(dòng)。
措施：注意彎管和異徑管的正確設(shè)計(jì)，使設(shè)計(jì)的管路長(zhǎng)度要避開(kāi)共振管長(zhǎng)；現(xiàn)場(chǎng)采取消振措施，可增設(shè)緩沖器，還可以加節(jié)流孔板，或適當(dāng)增設(shè)管路支架來(lái)起到減振作用。
3 往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷方法
3.1 振動(dòng)診斷法
出現(xiàn)故障的往復(fù)式壓縮機(jī)在振動(dòng)及噪音上會(huì)出現(xiàn)差異性，通過(guò)對(duì)差異性的掌握可有效對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)進(jìn)行故障診斷。針對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)在振動(dòng)及噪音方面的不同表現(xiàn)研制出對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)儀，但在使用過(guò)程中振動(dòng)頻率過(guò)大，存在噪音不受控制、信號(hào)不平穩(wěn)等因素，使得振動(dòng)監(jiān)測(cè)儀仍處于實(shí)驗(yàn)階段，尚未全面普及。
3.2 直觀診斷法
作為往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷方法中最基礎(chǔ)的一種診斷方法，主要是工作人員通過(guò)身體感官（眼睛看、耳朵聽(tīng)）及自身經(jīng)驗(yàn)來(lái)診斷故障，這種診斷方法在準(zhǔn)確度上存在瑕疵，適用于故障的初步診斷或是在沒(méi)有檢測(cè)裝置情況下進(jìn)行應(yīng)急使用。目前壓縮機(jī)機(jī)械設(shè)備逐漸向自動(dòng)化方向發(fā)展，直觀診斷法缺乏科學(xué)性，對(duì)診斷往復(fù)式壓縮機(jī)故障起不到關(guān)鍵性的作用。
3.3 熱力診斷法
熱力診斷法是借助儀器對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量和分析，以達(dá)到故障診斷的目的，包括對(duì)壓縮機(jī)的油溫、水溫、排氣量、冷卻水量等數(shù)據(jù)信息的監(jiān)測(cè)。在對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，由于不同部件出現(xiàn)故障在數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不同，采用熱力診斷法在診斷和預(yù)測(cè)故障時(shí)容易缺乏準(zhǔn)確性，目前主要應(yīng)用于壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和監(jiān)測(cè)參數(shù)等方面。
3.4 油液診斷法
油液診斷法是一種比較特殊的故障診斷方法，包括油液中磨損信息分析和油液物理化學(xué)性能分析兩方面。診斷過(guò)程中，有關(guān)人員對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)中的油液進(jìn)行取樣，通過(guò)對(duì)油液自身屬性的分析和油液磨損信息的了解，掌握往復(fù)式壓縮機(jī)在運(yùn)行中是否存有故障。在對(duì)油液進(jìn)行分析時(shí)需引入大量現(xiàn)代的高新技術(shù)儀器，才可確保油液診斷的準(zhǔn)確性。
3.5 人工智能診斷法
該診斷方法是往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷過(guò)程中應(yīng)用最頻繁的一種方法，具有易于構(gòu)造、預(yù)測(cè)簡(jiǎn)單、解釋機(jī)制強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也具有推理機(jī)制簡(jiǎn)單、專家知識(shí)不夠精確等缺陷，人工智能診斷法是在專業(yè)知識(shí)和大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上建立一套具有人工智能的計(jì)算機(jī)程序，主要用于解決難度較大且復(fù)雜的故障問(wèn)題。但人工智能診斷系統(tǒng)主要收集的是專家的意見(jiàn)，不能對(duì)知識(shí)進(jìn)行判斷，容易產(chǎn)生錯(cuò)誤的知識(shí)應(yīng)用，造成故障診斷失敗。
4 往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷過(guò)程中的注意事項(xiàng)
4.1 完善診斷方法
從事往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷的技術(shù)人員，具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，但是對(duì)理論知識(shí)的掌握存在不足，不利于新技術(shù)的使用，導(dǎo)致系統(tǒng)診斷方法過(guò)于單一，應(yīng)要求相關(guān)技術(shù)人員通過(guò)企業(yè)培訓(xùn)或是網(wǎng)絡(luò)課程的學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)理論知識(shí)的學(xué)習(xí)與技術(shù)的創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷工作的提升，同時(shí)還應(yīng)加強(qiáng)計(jì)算機(jī)輔助實(shí)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)工作。
4.2 強(qiáng)化全面診斷
通過(guò)對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)診斷方法的研究發(fā)現(xiàn)，各種診斷方法在診斷過(guò)程中都存在一定的缺點(diǎn)，不能做到對(duì)故障的全面診斷，要求有關(guān)人員在進(jìn)行往復(fù)式壓縮機(jī)診斷過(guò)程中注重全面性，采取小波分析、人工智能理論等多種分析技術(shù)相結(jié)合的方法，通過(guò)多種技術(shù)交叉應(yīng)用的方法彌補(bǔ)診斷上的片面性。
4.3 避免診斷失誤
在往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷的過(guò)程中，工作人員主要是對(duì)收集的信息進(jìn)行確定分析，以達(dá)到準(zhǔn)確的故障檢測(cè)的目的。但是在日常工作過(guò)程中，由于設(shè)備的落后、人員的疏忽等，故障監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率不高，間接采集到的信息帶有一定程度的不確定性，常常會(huì)出現(xiàn)誤診。因此，要想保障往復(fù)式壓縮機(jī)故障的診斷，就要對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)的故障信息進(jìn)行準(zhǔn)確的收集，提高信息的正確性。
同時(shí)，對(duì)于往復(fù)式壓縮機(jī)的在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷問(wèn)題，還應(yīng)加深識(shí)別理論的研究與定量關(guān)系的研究，包括對(duì)氣閥的故障診斷、前期裂紋存在的預(yù)測(cè)、不同裂紋的類型長(zhǎng)度等進(jìn)行深入研究。加強(qiáng)對(duì)傳感器與監(jiān)測(cè)儀的研制，建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)振動(dòng)分析獲得往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷與參數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
參考文獻(xiàn)
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關(guān)鍵詞：電機(jī)故障；診斷原理與技術(shù)；技術(shù)應(yīng)用
電機(jī)作為機(jī)械設(shè)備的動(dòng)力源電機(jī)故障；診斷原理與技術(shù)；技術(shù)應(yīng)用頭，主要作用是將電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，供機(jī)械設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)。因此，電機(jī)是供電與用電系統(tǒng)的重要元件。但是電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間長(zhǎng)，工作負(fù)荷大，容易受到各種外界因素的影響，從而出現(xiàn)故障問(wèn)題。如果工作人員不能及時(shí)診斷并處理電機(jī)故障，那么將影響電機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，嚴(yán)重時(shí)將導(dǎo)致電機(jī)的破損。所以說(shuō)，電機(jī)故障的診斷技術(shù)是保證電機(jī)正常、有序運(yùn)轉(zhuǎn)的技術(shù)基礎(chǔ)。筆者基于多年的電機(jī)故障診斷理論研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提出幾種有效的電機(jī)故障診斷技術(shù)，希望能夠與相關(guān)工作共同探討、提高。
一、電機(jī)故障的診斷原理
一般來(lái)說(shuō)，電機(jī)故障的診斷原理有以下幾種。
首先，根據(jù)噪音、振動(dòng)、溫度等變化情況診斷電機(jī)故障。在電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，工作人員會(huì)先用溫度檢測(cè)儀器對(duì)電機(jī)各個(gè)部位的溫度進(jìn)行檢查，以初步確定電機(jī)故障的類型，再根據(jù)電機(jī)故障的噪音或者振動(dòng)情況，大致確定電機(jī)故障的位置與原因，從而為進(jìn)一步診斷提供條件與基礎(chǔ)。這種診斷方法主要針對(duì)情況較輕的、能夠通過(guò)工作人員的經(jīng)驗(yàn)或者簡(jiǎn)單儀器等檢查出來(lái)的機(jī)械故障。
其次，根據(jù)電流變化情況診斷電機(jī)故障。這種方法的診斷原理是工作人員利用頻譜分析儀器等對(duì)電機(jī)內(nèi)電流的波形進(jìn)行分析與檢測(cè)，再對(duì)比正常運(yùn)轉(zhuǎn)電機(jī)的電流波形圖，從而判斷電機(jī)故障的程度。最后，根據(jù)絕緣結(jié)構(gòu)的檢查結(jié)果診斷電機(jī)故障。
除了以上兩種方法之外，工作人員還可以利用適宜的電氣檢查設(shè)備對(duì)電機(jī)內(nèi)的絕緣結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)與分析，得出電機(jī)絕緣結(jié)構(gòu)的壽命以及電機(jī)工作性能等因數(shù)，從而對(duì)電機(jī)故障進(jìn)行進(jìn)一步的診斷。
二、電機(jī)故障的診斷技術(shù)
電機(jī)主要由電路、磁路兩部分組成，兩者共同轉(zhuǎn)化能量。電機(jī)故障既有電氣方面的原因，也有機(jī)械方面的因素，因此，電機(jī)質(zhì)量或者安裝質(zhì)量不合格、電機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程電壓不穩(wěn)、負(fù)載超出標(biāo)準(zhǔn)等等情況，都將可能引起電機(jī)故障，影響電機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。工作人員根據(jù)相關(guān)原理、選擇適宜的故障診斷技術(shù)對(duì)電機(jī)故障進(jìn)行診斷，以保證電機(jī)的可靠運(yùn)轉(zhuǎn)。
（一 ）在我國(guó)，基于數(shù)學(xué)模型的電機(jī)故障診斷技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)比較純熟，最簡(jiǎn)單直接的方法是進(jìn)行輸入輸出信號(hào)的處理，電機(jī)輸出量如果超標(biāo)，即為有故障可能，或者也可以通過(guò)數(shù)學(xué)方法研究波形的主要參數(shù)變化與故障源之間的聯(lián)系，來(lái)分析判斷故障原因和位置。而基于狀態(tài)或過(guò)程參數(shù)估計(jì)的電機(jī)故障診斷技術(shù)也在不斷完善，圖1為這類方法的原理圖。這種方法既有優(yōu)勢(shì)也有缺點(diǎn)，優(yōu)點(diǎn)是可以根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性質(zhì)實(shí)時(shí)診斷，缺陷是不適用于非線性電機(jī)模型。這種方法能夠很大提高電機(jī)故障診斷的效率。但是隨著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的發(fā)展，更多有效的診斷技術(shù)，尤其是人工智能診斷技術(shù)被應(yīng)用與電機(jī)故障診斷中，為電機(jī)的正常、高效運(yùn)轉(zhuǎn)提供技保障。
（二）人工智能診斷技術(shù)
第一 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù) 此類診斷技術(shù)在當(dāng)前應(yīng)用效果較好，使用頻率也較大，正在成為新興主流診斷技術(shù)之一。它主要采用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)電機(jī)故障的信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)、分析與轉(zhuǎn)換，同時(shí)根據(jù)相應(yīng)的算法以得到輸入、輸出樣本之間的映射關(guān)系，從而利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行科學(xué)地分析與診斷。目前已有很多成功實(shí)例，如利用BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)分箱式感應(yīng)電機(jī)的匝間短路與軸承損耗兩類故障的診斷，同時(shí)有文獻(xiàn)記載 可將基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法用于電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的故障診斷 。B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法通常 采用基于梯度下降原理的誤差反向傳播算法 ， 即 BP 算法 。但標(biāo)準(zhǔn) BP 算法特點(diǎn)是收斂速度慢 ，可以加快訓(xùn)練收斂速度 ， 引入動(dòng)量項(xiàng)的是權(quán)值修正快速算法 。這種方法提高了運(yùn)算效率 ，更具實(shí)用價(jià)值。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)應(yīng)用效果最好的是診斷轉(zhuǎn)子斷條故障，基本上可以達(dá)到零失誤率。
第二 模糊邏輯診斷技術(shù)。有些電機(jī)故障不能很準(zhǔn)確地被描述出來(lái)，顯示一定模糊性，在此就需要利用模糊邏輯診斷技術(shù)對(duì)電機(jī)故障進(jìn)行診斷。但是這種診斷技術(shù)需要模糊知識(shí)庫(kù)的支持與輔助，并建立故障與故障征兆之間的關(guān)系或者規(guī)則庫(kù)，從而通過(guò)推理判斷、診斷電機(jī)故障。但是這種技術(shù)容易出現(xiàn)誤診，需謹(jǐn)慎使用。圖4為模糊診斷技術(shù)原理圖。故障診斷部分是一個(gè)典型的模糊邏輯系統(tǒng)，主要包括模糊化單元，參考電機(jī)，底層模糊規(guī)則，和解模糊單元。其中模糊推理和底層模糊規(guī)則是模糊邏輯系統(tǒng)的核心。文獻(xiàn)指出，解決籠式感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障，使用模糊邏輯不僅可以檢測(cè)故障的發(fā)生，甚至可以給出斷條數(shù)目。為了更為精確， 將轉(zhuǎn)子條的狀況分為5類：沒(méi)有斷條， 有斷條初期征兆， 1個(gè)斷條， 1-2個(gè)斷條和2個(gè)斷條。異步感應(yīng)電機(jī)發(fā)生斷條時(shí)， 就會(huì)在定子諧波電流中感應(yīng)出頻率（1±2s）f1的附加分量， 其中s 為轉(zhuǎn)差率， f1為定子基頻 [ 16]。諧波分量中這兩個(gè)頻率的幅值分別由A1和A2（單位：dB）表征， 因此斷條故障可以通過(guò)對(duì)A1、A2檢測(cè)獲得。在模糊推理中，對(duì)于可能出現(xiàn)的故障， 只需用模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行描述，而不像基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法那樣用數(shù)值進(jìn)行描述， 模糊輸出隸屬度函數(shù)如圖5所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：這一方法可成功應(yīng)用于一臺(tái)5.5kW兩相感應(yīng)電機(jī)的故障診斷。基于模糊邏輯的電機(jī)故障診斷方法的優(yōu)點(diǎn)在于可嵌入語(yǔ)言化的知識(shí)和近似推理能力。從近年來(lái)的發(fā)展可以看出， 基于模糊邏輯的電機(jī)故障診斷方法無(wú)論在理論上
還是在應(yīng)用方面都已取得了很大的進(jìn)展， 但與傳統(tǒng)的故障診斷理論和方法相比， 仍有不成熟之處，有待于進(jìn)一步的完善。
第三，遺傳算法診斷技術(shù)。這種診斷技術(shù)是根據(jù)故障信號(hào)的分析與推算，對(duì)電機(jī)進(jìn)行全局地控制與檢測(cè)，從而不斷地優(yōu)化診斷方法，以達(dá)到提高診斷效果的目的，它具有全局控制、快速便捷等特點(diǎn)。但是在遺傳算法診斷技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中，工作人員需要注意參變量各項(xiàng)參數(shù)的準(zhǔn)確性，需要反復(fù)試湊，以確定各項(xiàng)故障參數(shù)。因此可以說(shuō)，遺傳算法診斷技術(shù)是電機(jī)故障診斷技術(shù)中較為先進(jìn)、高效的技術(shù)。
結(jié)語(yǔ)
綜上所述，在電機(jī)應(yīng)用過(guò)程中，相關(guān)工作人員必須提高對(duì)電機(jī)故障的認(rèn)識(shí)，并根據(jù)電機(jī)應(yīng)用的實(shí)際情況，科學(xué)地選擇適宜的故障診斷技術(shù)，以提高電機(jī)故障診斷效率，從而為快速、有效地處理電機(jī)故障，促使電機(jī)恢復(fù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)提供保證。目前，我國(guó)電機(jī)故障的診斷技術(shù)得到高速發(fā)展，但是由于電機(jī)故障各個(gè)類型之間的關(guān)系復(fù)雜，需要相關(guān)工作人員進(jìn)一步研究，以促進(jìn)電機(jī)故障診斷技術(shù)應(yīng)用有效性的提高，從而保證電機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，為機(jī)械設(shè)備提供充足的電能。
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【關(guān)鍵詞】極限學(xué)習(xí)機(jī) 故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
引言
隨著設(shè)備復(fù)雜化程度的提高，對(duì)故障診斷的快速性和準(zhǔn)確性提出了更高的要求。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷中已成為一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的分類能力，進(jìn)行故障模式的分類與學(xué)習(xí)，診斷出故障。
Huang在前人研究的基礎(chǔ)上提出了一種稱為極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，ELM）的學(xué)習(xí)方法，在保留計(jì)算精度的同時(shí)可以大幅度的縮減訓(xùn)練的時(shí)間。將ELM運(yùn)用到設(shè)備故障診斷中，極大提高了診斷的快速性和準(zhǔn)確性。
一、極限學(xué)習(xí)機(jī)研究現(xiàn)狀
ELM自2004年提出就一直受到學(xué)者的極大興趣。我們從ELM的理論和應(yīng)用兩方面進(jìn)行闡述。
1.1 ELM的理論
對(duì)于傳統(tǒng)ELM算法，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)類型以及隱層神經(jīng)元的選擇對(duì)其泛化性能都有重要的影響。為了提高計(jì)算效率，使得ELM適用于更多應(yīng)用領(lǐng)域，研究者提出了許多ELM擴(kuò)展算法。
1.2 ELM的應(yīng)用
研究人員已嘗試?yán)肊LM方法解決現(xiàn)實(shí)中各種模式分類問(wèn)題。隨著ELM自身理論的進(jìn)一步發(fā)展和完善，在人臉識(shí)別、文本分類、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。
二、故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀
故障診斷技術(shù)是由于建立監(jiān)控系統(tǒng)的需要而發(fā)展起來(lái)的。其發(fā)展至今經(jīng)歷了3個(gè)階段。新的診斷技術(shù)帶來(lái)了領(lǐng)域內(nèi)算法的革新，設(shè)備精密程度的提高也對(duì)診斷實(shí)時(shí)性提出了更高的要求。如何保證故障的快速準(zhǔn)確診斷成了診斷技術(shù)發(fā)展重要內(nèi)容。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷運(yùn)用廣泛，然而傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法存在許多問(wèn)題。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，極限學(xué)習(xí)機(jī)方法通過(guò)隨機(jī)選取輸入權(quán)值及隱層單元的偏置值，可以產(chǎn)生唯一的最優(yōu)解，并具有參數(shù)易于選擇以及泛化能力好等特點(diǎn)，在眾多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。
三、基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的故障診斷方法研究
3.1基于ELM的故障診斷流程
（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。按照選取的特征向量和故障類型對(duì)故障樣本進(jìn)行預(yù)處理，并將處理后的樣本按比例分為訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集。
（2）ELM的學(xué)習(xí)算法主要有以下3個(gè)步驟：確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；隨機(jī)設(shè)定輸入層與隱含層間的連接權(quán)值和隱含層神經(jīng)元的偏置；選擇隱含層神經(jīng)元激活函數(shù)，進(jìn)而計(jì)算隱含層輸出矩陣計(jì)算輸出層權(quán)值。
（3）用訓(xùn)練好的ELM模型對(duì)測(cè)試樣本集進(jìn)行分類，并輸出分類結(jié)果。
3.2基于改進(jìn)ELM的故障診斷
針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)閾值對(duì)算法性能的影響問(wèn)題，提出融合遺傳算法（GA）與粒子群算法（PSO）的GA-PSO算法，用于優(yōu)化ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)閾值。該算法將群組一分為二，分別采用GA和PSO算法，再將優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)行合并，改善了PSO算法全局搜索能力，同時(shí)增強(qiáng)GA算法的局部搜索效能。
關(guān)鍵詞：汽車；變速器；故障診斷；解析；
自動(dòng)變速器是一種汽車內(nèi)部的封閉裝置，只要產(chǎn)生故障，就會(huì)使維修的難度增大，在未確認(rèn)故障區(qū)域時(shí)，不能隨意開(kāi)展解體維修，必須快速并正確地進(jìn)行故障的診斷及排除，相關(guān)的維修人員必須全面掌握各種汽車故障的癥狀，還要仔細(xì)收集并分析來(lái)自于用戶的情況說(shuō)明，以便更好地開(kāi)展故障診斷與排除。
一、汽車自動(dòng)變速器中的故障診斷
（一）容易產(chǎn)生打滑 汽車運(yùn)行過(guò)程中，在踩油門后車速無(wú)法提高，或汽車在上坡時(shí)缺乏行駛的動(dòng)力，產(chǎn)生此類情況時(shí)，駕駛員應(yīng)快速思考是否是自動(dòng)變速器發(fā)生了故障。而導(dǎo)致這一故障的原因有很多：（1）汽車自動(dòng)變速器的制動(dòng)器內(nèi)密封圈使用過(guò)久，未進(jìn)行及時(shí)更換，致使零件過(guò)度磨損產(chǎn)生脫落，從而使自動(dòng)變速器漏油；一旦油壓與供油減少，就會(huì)使汽車缺乏運(yùn)行動(dòng)力；（2）汽車自動(dòng)變速器內(nèi)的油泵被損壞也會(huì)使汽車漏油、油壓減少，讓汽車缺乏運(yùn)行動(dòng)力且無(wú)法提速。
（二）容易產(chǎn)生漏油 汽車自動(dòng)變速器產(chǎn)生漏油的關(guān)鍵因素是汽車自動(dòng)變速器平面發(fā)生了變形，或者是由于自動(dòng)變速器在進(jìn)行加工時(shí)工作人員缺乏耐心，從而使汽車關(guān)鍵部件中的固定螺栓產(chǎn)生松動(dòng)。一旦發(fā)生此類故障，須從集中漏油的地方著手，判斷具體的故障原因，采用具有針對(duì)性的排除方法。
（三）無(wú)法升檔 汽車在運(yùn)行過(guò)程中自動(dòng)變速器無(wú)法提升到高速檔或超速檔，產(chǎn)生此故障的原因有：節(jié)氣門拉索的調(diào)整不正確；節(jié)氣門的位置傳感器與電路故障；調(diào)速閥及其油路故障；車速傳感器故障；換檔電磁閥故障；高檔離合器與制動(dòng)器故障；檔位開(kāi)關(guān)故障等。
二、主要的診斷方法
（一）磨損殘余物分析診斷方法
對(duì)于汽車變速箱齒輪而言，其最為主要也是最為常見(jiàn)的失效形式就是磨損失效；汽車在運(yùn)行過(guò)程中，若出現(xiàn)齒面磨損，則可以在油中找到這些磨損的殘余物；對(duì)于磨損殘余物分析診斷方法來(lái)講，其對(duì)機(jī)器失效有關(guān)信息的快速獲取，主要是基于對(duì)機(jī)械零部件磨損殘余物在油中殘余物含量的測(cè)定來(lái)完成的。當(dāng)前進(jìn)行測(cè)定的主要有兩種方法：1對(duì)殘余物進(jìn)行直接檢查，以及通過(guò)對(duì)油渾濁度變化、電感的變化以及油膜間隙內(nèi)電容的測(cè)定來(lái)快速獲得有關(guān)零件失效的重要信息；2收集殘余物，例如，應(yīng)用特殊的過(guò)濾器或者磁性探頭等來(lái)把工作表面因疲勞而形成的大塊剝落物收集起來(lái)。實(shí)踐表明，應(yīng)用磨損殘余物故障這種分析方法來(lái)對(duì)變速器中的磨損類型故障進(jìn)行檢測(cè)診斷，是相當(dāng)有效的；相比于其他故障診斷方法，諸如振動(dòng)診斷方法，這種診斷方法在對(duì)磨損類型故障診斷方面，更具有優(yōu)勢(shì)，因而對(duì)汽車變速器磨損故障進(jìn)行判斷的有力手段就是磨損殘余物分析診斷方法。
（二）振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)診斷法 有關(guān)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)，這是當(dāng)前診斷技術(shù)采用最多的一種信號(hào)，這主要是基于由振動(dòng)所產(chǎn)生的機(jī)械損壞具有相當(dāng)高的比率；根據(jù)相關(guān)資料可知，由機(jī)械振動(dòng)而帶來(lái)的機(jī)械故障超過(guò)三分之二；此外，最容易獲得的振動(dòng)信號(hào)，是來(lái)自機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)中所產(chǎn)生的，而且在振動(dòng)信號(hào)中，還具有數(shù)量眾多的能對(duì)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行反映的信號(hào)，通過(guò)振動(dòng)的異?？砂言S多機(jī)械故障反應(yīng)出來(lái)。振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)診斷法，主要是基于對(duì)設(shè)備振動(dòng)參數(shù)及特征的檢測(cè)，來(lái)對(duì)設(shè)備狀態(tài)和故障進(jìn)行分析的一種方法。
（三）聲發(fā)射技術(shù)診斷法 這種診斷方法，就是應(yīng)用儀器進(jìn)行檢測(cè)、對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析和利用的一種故障診斷方法。對(duì)汽車變速箱齒輪而言，因其的高速旋轉(zhuǎn)，致使運(yùn)行中不可避免地產(chǎn)生熱彎曲、不對(duì)稱等現(xiàn)象，帶來(lái)轉(zhuǎn)子碰撞，故在金屬以內(nèi)的晶格，將出現(xiàn)重新排列或滑移，此過(guò)程因能量發(fā)生變化，變化的能量將通過(guò)彈性波這種形式來(lái)進(jìn)行釋放，這就形成了聲發(fā)射信號(hào)；一定要應(yīng)用專門技術(shù)，來(lái)把背景噪聲的干擾排除掉。聲發(fā)射監(jiān)測(cè)這種檢測(cè)方法，具有無(wú)損動(dòng)態(tài)檢測(cè)特點(diǎn)，但它又不同于其他無(wú)損檢測(cè)方法，因聲發(fā)射信號(hào)是產(chǎn)生于外部條件的作用下，故對(duì)于那些缺陷變化，相當(dāng)敏感，對(duì)于那些微米數(shù)量級(jí)的顯微裂紋的擴(kuò)展和發(fā)生的相關(guān)信息，可以輕而易舉地檢測(cè)出來(lái)，故具有極高的靈敏度。
（四）光纖傳感技術(shù)診斷法 這種故障診斷方法，主要是基于光纖對(duì)一些特定的物理量所具有的敏感性，來(lái)把外界物理量向可進(jìn)行直接測(cè)量的信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換的一種汽車變速器齒輪故障診斷方法。就光纖而言，不僅可直接作為光波的直接傳播媒質(zhì)，而且光纖傳播中的光波，其特征參數(shù)會(huì)因外界因素的影響而產(chǎn)生變化，故可把光纖當(dāng)作傳感元件來(lái)對(duì)各種物理量進(jìn)行探測(cè)。對(duì)于光纖傳感器而言，因具有極高的靈敏度、超強(qiáng)的抗電磁干擾能力、超好的電絕緣性急耐腐蝕等等優(yōu)點(diǎn)，故在汽車這個(gè)行業(yè)也受到了極為普遍的應(yīng)用。當(dāng)前，光纖傳感技術(shù)已朝著智能化、功能化及集成化等方向快速發(fā)展著，可以預(yù)見(jiàn)，隨著科技的不斷發(fā)展，這種故障診斷方法將在汽車變速器齒輪故障診斷中將得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。
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關(guān)鍵詞：煤礦；電氣控制線路；檢修
中圖分類號(hào)：X752 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
對(duì)于電氣控制而言，其指的是使用電氣自動(dòng)控制的方式來(lái)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行控制，而對(duì)于電氣控制線路，則是將各有觸點(diǎn)的繼電器、接觸器和按鈕等電氣元件通過(guò)導(dǎo)線按照特定的方式連接起來(lái)組成的控制線路。該類控制線路故障的診斷是一項(xiàng)技術(shù)性較強(qiáng)的工作，也是實(shí)際工作中一項(xiàng)十分重要的工作。
一、故障調(diào)查法
對(duì)于電氣設(shè)備控制電路一旦有故障的發(fā)生，切忌不要出現(xiàn)盲目的亂動(dòng)或者盲目的自己操作，在進(jìn)行檢修之前需要對(duì)該控制線路的故障情況進(jìn)行詳細(xì)的檢查和詢問(wèn)，對(duì)于具體的方法而言，我們可以分為望、問(wèn)和摸、聽(tīng)和聞、切。望：首先弄清電路的型號(hào)、組成及功能。例如輸入信號(hào)是什么? 輸出信號(hào)是什么? 什么元器件受命令? 什么元器件檢測(cè)? 什么元件執(zhí)行? 各部分在什么地方? 操作方法有哪些等。這樣可以根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)，將系統(tǒng)按原理和結(jié)構(gòu)分成幾部分，再根據(jù)控制元件的型號(hào)如接觸器、PLC、時(shí)間繼電器，大概分析其工作原理。檢查觸頭是否燒蝕、熔毀，線圈是否發(fā)熱、燒焦，熔體是否熔斷、脫扣器是否脫扣等; 其他電子元件是否燒壞、發(fā)熱、斷線，連接螺釘是否松動(dòng)、電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速是否正常。然后對(duì)系統(tǒng)故障進(jìn)行初步檢查。檢查內(nèi)容包括: 系統(tǒng)外觀有無(wú)明顯操作損傷，各部分連線是否正常，控制柜內(nèi)元件有無(wú)損壞、燒焦，有無(wú)松脫等。問(wèn)和摸: 詢問(wèn)操作人員故障發(fā)生前后電路和設(shè)備的運(yùn)行狀況，故障發(fā)生時(shí)的跡象，如有無(wú)煙、火花及異常振動(dòng); 故障發(fā)生前后有無(wú)頻繁起動(dòng)、制動(dòng)、正反轉(zhuǎn)、過(guò)載等現(xiàn)象，詢問(wèn)系統(tǒng)的主要功能、操作方法、故障現(xiàn)象、故障過(guò)程、內(nèi)部結(jié)構(gòu)，其它異常情況、有無(wú)故障先兆等，通過(guò)詢問(wèn)，往往能得到一些很有用的信息。剛切開(kāi)電源后，盡快觸摸檢查線圈、觸頭等容易發(fā)熱的部分、看溫升是否正常。聞和聽(tīng): 聽(tīng)一下電路工作時(shí)有無(wú)異常響動(dòng)，如振動(dòng)聲、摩擦聲、放電聲以及其他聲音。用嗅覺(jué)器官檢查有無(wú)電氣元件發(fā)熱和燒焦的異味。這對(duì)確定電路故障范圍十分有用。在電路和設(shè)備還能勉強(qiáng)運(yùn)轉(zhuǎn)而又不致于擴(kuò)大故障的前提下，可通電起動(dòng)運(yùn)行，傾聽(tīng)有無(wú)異響，如有應(yīng)盡快判斷異響的部位后迅速關(guān)閉電源。切: 即檢查電路。
二、結(jié)構(gòu)、原理分析檢查法
1、依照結(jié)構(gòu)及原理查找故障
在進(jìn)行故障的檢修時(shí)，需要先從主電路處著手，看拖動(dòng)該設(shè)備的幾個(gè)電動(dòng)機(jī)是否正常，然后逆著電流方向檢查主電路的觸頭系統(tǒng)、熱元件、熔斷器、隔離開(kāi)關(guān)及線路本身是否有故障，接著根據(jù)主電路與控制電路的控制關(guān)系，檢查控制回路的線路接頭、自鎖或連鎖觸點(diǎn)、電磁線圈是否正常，檢查制動(dòng)裝置、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)中工作不正常的范圍，從而找出故障部位。如能通過(guò)直觀檢查發(fā)現(xiàn)故障點(diǎn)，如線圈脫落、觸頭( 點(diǎn)) 、線圈燒毀等，則檢修速度更快。
2、從動(dòng)作程序檢查故障
通過(guò)調(diào)查、斷電檢查無(wú)法找到故障點(diǎn)時(shí)，可對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行通電檢查。通電檢查前要先切斷主電路，讓電動(dòng)機(jī)停轉(zhuǎn)，盡量使電動(dòng)機(jī)和其所傳動(dòng)的機(jī)械部分脫開(kāi)，將控制器和轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)置于零位，行程開(kāi)關(guān)還原到正常位置，然后用萬(wàn)用表檢查電源電壓是否正常，有沒(méi)有缺相或嚴(yán)重不平衡。進(jìn)行通電檢查的順序?yàn)橄葯z查控制電路，后查主電路; 先檢查輔助系統(tǒng)，后檢查主傳動(dòng)系統(tǒng); 先檢查交流系統(tǒng)、后檢查直流系統(tǒng); 先檢查開(kāi)關(guān)電路，后檢查調(diào)整系統(tǒng)。通電檢查控制電路的動(dòng)作順序，觀察各元件的動(dòng)作情況，或斷開(kāi)所有開(kāi)關(guān)，取下所有熔斷器，然后按順序逐一插入要檢查部位的熔斷器，合上開(kāi)關(guān)，觀察各電氣元件是否按要求動(dòng)作。
三、電氣儀表檢測(cè)法
此種方法主要指的是利用儀器儀表作為輔助工具，以此來(lái)對(duì)煤礦電氣線路故障進(jìn)行判斷的檢修方法。由于儀器儀表種類很多，且有日新月異之勢(shì)，故檢測(cè)法發(fā)展很快，準(zhǔn)確率大大提高，手段也日益增多。但比較常用、比較實(shí)用的方法仍為利用歐姆表、電壓表和電流表對(duì)電路進(jìn)行測(cè)試。
1、電阻法
此類方法的原理是在被測(cè)線路兩端加一特定電源，則在被測(cè)線路中有電流通過(guò)。被測(cè)線路的電阻越大，流過(guò)的電流就越小。反之，被測(cè)電阻越小，流過(guò)的電流就越大。這樣在測(cè)量電路中，串接電流表，就可以根據(jù)電流表電流的指示換算出電阻的大小。由于換算中，電流和電阻是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，故可直接在電流表的刻度盤上標(biāo)出電阻的大小。
2、電壓法
在進(jìn)行電路的加電時(shí)，不同點(diǎn)之間的電壓也不同。如果在電壓不同的兩點(diǎn)之間接入一個(gè)電阻不為無(wú)窮大的支路時(shí)，支路中就會(huì)有電流通過(guò)，通過(guò)串接在支路中的電流表的讀數(shù)，就可推知此時(shí)的電壓值。一般直接在刻度盤上標(biāo)出電壓值。
3、電流法
電路在正常工作時(shí)，導(dǎo)線中有電流流過(guò)，其大小反映了電路的工作狀態(tài)。為了測(cè)量電路中的電流，常在電路中串接電流表，然后通過(guò)電流表讀出電路的電流。工作中應(yīng)充分發(fā)揮儀表檢查故障的作用，儀表檢測(cè)法具有速度快、判斷準(zhǔn)確、故障參數(shù)可量化等優(yōu)點(diǎn)，例如判斷電路是否通斷，電動(dòng)機(jī)繞組、電磁線圈的直流電阻，觸頭( 點(diǎn)) 的接觸電阻等是否正常，可用萬(wàn)用表相應(yīng)的電阻擋檢查。對(duì)于電動(dòng)機(jī)三相空載電流、負(fù)載電流是否平衡，大小是否正常，可用鉗型電流表或其他電流表檢查; 對(duì)于三相電壓是否正常、是否一致，對(duì)于工作電壓、線路部分電壓等可用萬(wàn)用表檢查; 對(duì)線路、繞阻的有關(guān)絕緣電阻，可用兆歐表檢查等。
四、工作經(jīng)驗(yàn)法
1、彈壓活動(dòng)部件法
主要用于活動(dòng)部件，如接觸器的銜鐵、行程開(kāi)關(guān)的滑輪、按鈕、開(kāi)關(guān)等。通過(guò)反復(fù)彈壓活動(dòng)部件，使活動(dòng)部件靈活，同時(shí)也使一些接觸不良的觸頭進(jìn)行磨擦，達(dá)到接觸導(dǎo)通的目的。
2、元件替換法
對(duì)于值得懷疑的元件，可采用替換的方法進(jìn)行驗(yàn)證。如果故障依舊，說(shuō)明故障點(diǎn)懷疑不準(zhǔn)，可能該元件沒(méi)有問(wèn)題。但如果故障排除，則與該元件相關(guān)的電路部分存在故障，應(yīng)加以確認(rèn)。
結(jié)論
實(shí)際的煤礦電氣控制線路進(jìn)行維修時(shí)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)造成電氣電路發(fā)生故障的原因多種多樣，既有明顯的、也有隱蔽的，有的簡(jiǎn)單、有的復(fù)雜。維修中應(yīng)靈活使用上述診斷方法，仔細(xì)觀察電路故障的特征和表現(xiàn)，探索故障發(fā)生的規(guī)律，找出故障點(diǎn)，從而順利排出故障。
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