时间：2023-06-05 09:55:21
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇故障诊断技术，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：汽车；故障诊断；专利
1 概述
汽车故障诊断技术是在不拆卸或仅拆卸下极少的零件的情况下，探究汽车状况、找出故障部位、故障原因的技术。随着现代汽车工业的发展，汽车故障诊断技术的发展日新月异，成为当代科技研究的焦点之一。
2 汽车故障诊断的发展概况
2.1 传统故障诊断技术[1-3]
（1）人工经验法。最初汽车诊断的依据主要是人工实践经验。这种诊断方法耗费很多工时人力，准确率不高，不能确保准确地命中故障原因和部位。（2）仪表检测法。把测试仪表应用于汽车诊断工作中，虽然技术性能先进的检测仪器和设备得到广泛应用，但其应用却通常是单项的、分散的。（3）专业综合法。其将单项、分散的检测设备连接成一个整体，通过仪表和设备得到较为精确的信息，和标准参数进行比对后，确定汽车零部件的状态。
2.2 现代汽车故障诊断技术
（1）ECU故障自诊断。当汽车出现故障时，仪表板上的相关指示灯会自动点亮，以此向车主提示汽车的某个部件可能出现问题，ECU的自诊断模块将数字代码形式的故障信息存储在专门区域中，车辆维修时读取故障信息对应的数字代码即可对症下药地解决汽车故障。（2）故障诊断的专家系统。故障诊断专家系统模型分为以下几类：规则诊断专家系统、实例诊断专家系统和模糊逻辑诊断专家系统。
上述几类诊断专家系统的特点如下：规则诊断专家系统：以专家诊断经验为依据，将其进行总结形成规则，利用启发式经验知识进行故障诊断，由领域专家获取经验知识，具有依赖性。
实例诊断专家系统：对于难以用规则表示定理的领域非常有效，在进行实例匹配时，表面特征的相似性、结构相似性、深层特征都是很关键的影响因素。而诊断实例如果不能覆盖所有解空间，诊断结果会漏掉最优解，造成误诊或漏诊。
模糊理论诊断专家系统：模糊诊断引入隶属函数、模糊逻辑，对具有不确定信息和不完整信息的诊断系统尤其适用。但模糊诊断技术存在模糊诊断知识获取困难，故障、征兆模糊关系难确定、学习能力差的缺陷。
3 汽车故障诊断技术的发展趋势与特点
基于故障诊断对数据、经验等信息资源的依赖性以及其任务复杂且精细的特点，能彻底打破信息传递时空上的限制、实现资源共享的网络化技术成为了汽车故障诊断技术的发展趋势，其可通过汽车检测维修专业网络传递诊断信息，系统构架如图1所示，具有远程支持、远程控制的特点。
4 国内外专利申请情况分析
随着汽车事业的蓬勃发展，国内关于汽车故障诊断的专利申请量也在逐年增加，从图2可以看出，有关汽车故障诊断技术的专利申请量呈现逐年递增的趋势，并且增长速度越来越快，由此看出该技术受到了广泛的关注和重视。我国的汽车故障诊断技术起步较晚，近些年来得到了迅速发展。外国一些发达国家的汽车故障诊断技术发展很早，国外汽车故障诊断设备发展的主要特点是采用“智能化、自动化”的诊断方式，在日新月异的汽车诊断专家系统和复杂的诊断项目中，综合利用各种自动化诊断技术，大大增强了诊断能力和预测能力。在诊断技术发展的过程中，诞生了许多里程碑式的故障诊断设备，如美国SNAP-ON公司的VANTAGEMT2400（红盒子）、奔驰公司的“STAR2000”等。图3示出了国外几个主要国家的专利申请量的比例图。
表1列出了在华申请的关于汽车故障诊断技术方面专利的主要申请人，通过分析在华主要申请人的分布，可以看出在华专利的申请人包括通用、丰田、本田等国外企业以及与国内企业合作的合资企业，同时，国内企业和高校在汽车诊断领域作为后起之秀也取得了迅速发展，在世界汽车诊断技术之列占据一定的优势和地位。
5 结束语
我国存在巨大的汽车消费市场，国内外企业在汽车故障诊断领域在我国的申请量每年均以较大的增幅增加，以专利为先导，抢占其在国内的市场。顺应网络化的发展趋势，实现高集成化、智能化和信息共享的通用型专家诊断系统，将是汽车故障诊断技术发展的新方向。而更优化的汽车故障诊断算法、对车辆信息进行综合管理的信息融合技术以及产品的可移植性，也正逐步成为汽车诊断技术的研究热点。值得关注的是，我国企业需在车辆故障领域进行更深入的技术研究和市场应用，才能在国内车辆故障诊断领域把握住发展的机会，同时企业还应与院校进行更加密切和广泛的合作，将高等院校的研究成果和专利技术应用于市场，使我国的汽车故障诊断技术水平得到较快的发展和提高。
参考文献
[1]卢士亮，等.汽车故障诊断技术的探讨[J].中国科技信息，2005（12）：44-45.
[2]，等.汽车故障诊断技术初探[J].科技传播，2011（3）：181.
关键词：汽轮机；故障诊断；发电机组
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.09.021
通常的诊断技术有两种，振动分析和，油液分析。汽轮机发电机组是电力生产的重要设备，由于设备结构的复杂性和运行环境的特殊性导致汽轮机的故障经常出现，要对汽轮机设备进行诊断处理，了解设备的运行情况，查看隐患，故障导致的原因，提出维修的方案。信息技术和计算机技术的发展有效地提升了汽轮机故障诊断技术的能力。汽轮机转子的震动，使零件磨损严重，转子运行中的腐蚀、磨损和疲劳等，转子的不平衡，不对中，油膜涡动，油膜震荡，松动，动静破摩。
1 振动分析法
仪表报警时，对故障数据进行分析，要诊断出设备故障原因， 对振动参数分析竟然无法解决问题，对热力参数监测出现排气温度下降的现象。对振动信号进行分析处理可以采用，非线性、非平稳性，对传感器的检测主要在硬件冗余、解析冗余和混合冗余方面。并采用神经网络技术诊断汽轮机的系统性能，提高传感器的信号可靠性。
信号容易受到干扰，如振动干扰，电气干扰，分析传感器信号振动的频域特征，振动故障的发生会引起信号结构频率的变动，所以状态参数有时稳定，有时不稳定。而且非振动信号的参数也有可诊断的依据，如汽轮机发电机组的运行温度、压力、真空度、电流等。信号的变化和处理需要在幅值、时间、频率等域进行。常用的技术有非线性补偿技术、信号预处理技术。
2 故障的分析
总结仪表报警的原因有两点，一点是涡流传感器是随机运行的，二是探头的安装隐患。频谱分析时故障诊断的最广泛手段。诊断技术与仿真技术的结合，建立故障的决策表，准确辨别故障，还可以应用模糊诊断和层次模型。热力学分析手段以及频域变换法都是诊断中常用的方法，对产生原因和机理做出判断，确定措施和方案。 转子的不平衡也是常见的故障，不平衡引起振幅或相位的变化，径向和轴向的碰磨产生振动，具有丰富的频谱特征，可以通过频谱分析监测状态。
3 检测方式
汽轮机故障的监测技术，通常采用灰色理论、概率分布干涉模型，频域的变化有谱图显示，可以采用主元分析法分析机组的实际振动状况。振动故障状况很多，不同的故障可能特征相似，因此诊断相对复杂。这种不确定性，可以采用模糊性处理和预诊断以及对比以及统计和逻辑的诊断方式。正常状态和故障之间没有明显的划分界限。确定常见故障的模式和分布，@得故障的程度信息，用模糊C均值聚类分析方法，来识别故障类型，提高诊断的准确性。根据轴心轨迹、相位和振幅来模糊的诊断，也能缩小故障范围。排除变量的相关性和冗余性。用定型观测器、定性方针来进行故障定性，对材料和性能的检测可以帮助信号的相关处理，排除干扰的信息。降低变量的维数。
4 复杂故障的机理
遇到复杂故障的诊断，首先要重构诊断的状态，残差序列，利用粗糙集理论和实践波形分析得到最原始的振动信息源。 过程参数与基于状态的诊断方法采用的是统计和逻辑的诊断。贝叶斯网络从概率上推理，把复杂的因果关系和概率事件进行推广，对不确定的信息进行智能化的诊断。变量间的弧显示故障的直接因果关系，汽轮机信息的融合诊断主要在征兆级和决策级深入研究。建立故障过程的参数并不是状态的复合震动问题。非真即假的逻辑不适合这样的诊断。要利用不断获得的嬉戏修正推理的模型，用以解决不确定的一系列信息。
基于小波变换的汽轮机故障诊断方法有多分辨率分析的特点，在故障诊断融合模型中，要考虑各种不确定性，每个节点的可能性的值要以概率的形式定量，生产过程中的变电器、热电阻和开关量的信息要融合起来。幅值谱的各个频率震动有相应的振幅，可以直观看到， 监测的数据对应离散的小波变换，检测到随机信号的突变，油液分析技术、光谱分析技术，对模糊的故障监测数据都有很重要的作用，简化条件概率与内部的联系就能建华贝叶斯网络，从而达到快速计算的目的。用节点变量表达故障征兆和故障原因，并应用推理算法，把贝叶斯网络转换成对应的树形结构。采用模糊C均值提出诊断模型和方法，具有较高的理论价值和实际意义。
关键词 汽车门锁 故障诊断 技术 研究
中图分类号：U472 文献标识码：A
0引言
汽车门锁故障是在一定条件下表现出来的，常见故障现象有车门关不上、打不开等。在车门刚度满足要求的情况下，主要故障集中在门锁系统中，若不及时排除门锁故障，不但会造成经济上的损失，还有可能引发重大部件事故或给汽车用户造成人身伤亡事故。因此，若能根据故障描述特征，及时找出发出异常的确切部位与原因，就能提前作出故障诊断，并及早加以排除。
1汽车门锁种类及发展历程
从汽车发明至今，汽车门锁经历了机械门锁、电动门锁、智能门锁的发展过程。电子智能门锁采用电子电路控制，以电磁铁、微型电动机和锁体为执行机构，是机电一体化安全装置。
2门锁系统的简介
汽车门锁系统主要分为两大部分：内外操纵机构和锁止机构。
（1）操纵机构：将操纵动作传递到锁体上的全部零件的总称，包含内外手柄及其连杆机构。
（2）锁止机构：将车门锁止的部件。包含：锁体、锁扣、钥匙、锁芯及涉及到的连杆机构等。
（3）汽车门锁有两个档位：半锁紧位置和全锁紧位置。半锁紧位置：车门不完全关闭时，锁体与锁扣所处的啮合位置；全锁紧位置：车门完全关闭时，锁体与锁扣所处的啮合位置；
（4）横向：当门锁处于锁紧位置时，垂直于锁体和锁扣的啮合点和门铰链旋转中心线所确定的平面的方向；
（5）纵向：当门锁处于锁紧位置时，在锁体和锁扣的啮合点和门铰链旋转中心线所确定的平面内，并与铰链旋转中心线垂直的方向；
（6）纵向载荷：锁体和锁扣在半锁紧位置应能承受4500N的纵向载荷；在全锁紧位置应能承受11110N的纵向载荷均不得脱开。
（7）横向载荷：锁体和锁扣在半锁紧位置应能承受4500N的横向载荷；在全锁紧位置应能承受9000N的横向载荷均不得脱开。
3门锁工作原理
关车门时：在关车门的撞动惯性力作用下，棘轮受锁扣的压迫克服棘轮回位弹簧作用力而转动，棘爪在止动弹簧的作用力下将棘轮卡住，完成锁紧车门动作。
开车门时：通过操纵内外手柄，解除棘爪对棘轮的止动作用，棘轮在回位弹簧的作用力下转动弹开，车门被打开。
4失效案例机理解析
近期有一个故障案例，量产初期某车在半锁紧位置时，用手向外可以把车门扒开，不符合横向载荷半锁紧位置时能够承受4500N的力不脱开的要求，引起工程师的特别关注。通过排查门锁周围附件，排除周围附件的原因，最终问题锁定在棘轮和棘爪半锁紧位置的啮合方面存在异常。
棘轮和棘爪的旋转中心固定后，在半锁紧位置当棘轮受到锁扣施加的开启方向上的力后，棘轮绕棘轮的旋转中心顺时针旋转，此时棘爪阻止棘轮旋转，门锁锁止在半锁紧位置。
棘轮半锁紧位置的啮合面为圆弧面，标注直径为∮48.2mm，当棘轮和棘爪啮合到半锁紧位置时，啮合后的受力方向始终通过棘轮圆弧的中心线，即始终通过∮48.2mm这个圆弧的中心点。
根据杠杆原理可知，当在车门上施加向外的力越大时，棘爪沿顺时针旋转运动的力也越大，当足以克服棘轮和棘爪半锁紧位置时的摩擦力以及棘爪止动弹簧的复位力时，就会出现案例中描述的问题，即车门半锁紧时用力向外扒车门，车门就会被扒开，影响乘员人身安全。
5此案例解决方案
通过失效机理解析，解决此类故障的要点是：半锁紧位置受力方向通过的直线，必须在棘爪旋转中心点的左下侧。
围绕上述要点，解决方案有两种：（1）通过改变棘轮、棘爪的旋转中心位置，使半锁紧位置的受力方向移动到棘爪旋转中心点的左下侧；（2）通过顺时针改变棘轮半锁紧位置的圆弧角度，也可以使半锁紧位置的受力方向移动到棘爪旋转中心点的左下侧，此时半锁紧位置棘爪的运动趋势是沿逆时针旋转，即对车门施加向外的力越大，棘轮和棘爪啮合的越紧密，不会出现失效案例的现象。
加大棘爪止动弹簧力的方案不可取，因为这会增加内外把手的开启力，还会使车门开闭时的声音加大，影响整车品质。
6结语
经上所述，任何汽车门锁故障都是具有一定规律的，只有抓住故障的规律，才能有效进行故障诊断并排除故障，提高汽车的使用性能和安全性能，从而减少各类事故的发生，保护人们的生命财产安全，让汽车更好地全心全意地为人们服务。
参考文献
与上面的两种故障诊断技术相比，振动诊断技术占据着基础地位，同时，所起的作用为主导作用。在利用振动诊断技术对动力机械设备进行故障诊断时，具备以下几个优点：理论基础非常的扎实，且采用的分析测试设备也是比较完善的，诊断结果所具备的准确性及可靠性比较高，实时诊断更加的容易等。在利用振动诊断技术进行故障诊断时，与多个方面的关系都非常的密切，比如信息传感方面、信号处理方面等，因此，技术人员所面临的要求就比较高，不仅要具备优异的诊断技术，同时还要具备较强的综合素质。
2影响动力机械设备故障诊断技术发展的因素以及发展趋势
2.1动力机械结构复杂
随着动力机械设备应用范围的变广，其发展速度也越来越快，在这个过程中，设备所具有的结构就变得越来越复杂，其中所包含的零部件数量增多了许多，且每个零部件的下一级，会存在更多的子零部件。鉴于动力机械设备复杂的结构，一旦其发生故障，在进行诊断时，不但难度会加大，诊断的完整性、精确性也会受到一定的影响，进而导致无法及时的针对故障采取修复的措施。
2.2故障机理和故障特征复杂
对于动力机械设备存在的故障类型来说，所具备的机理源是比较多的，故障在进行传递时，所具备的路径也十分的复杂，且传播的方向包含横向性和纵向性两种。同时，在不同的故障类型中，其所产生的故障频率也是不相同的，这给故障诊断工作带来了很大的难度。在动力机械设备快速发展的过程中，越来越多的生产厂家开始进行设备生产，这使得设备的型号不断地增多，不同型号的动力机械设备所具备的结构各部相同，这种差异性导致设备在发生故障时，一个类型的故障具备一种特征，共性特征几乎不存在，这对故障诊断工作来说，是一个非常大的挑战。
2.3故障诊断方法众多
当前，针对动力机械设备存在的故障类型，所具有的故障诊断方法是比较多的，不过在具体应用的过程中，受到方法众多的影响，呈现出比较混乱的局面，影响了故障诊断的效果。同时，对于已知的各种动力机械设备的故障类型，尚不存在一种比较通用的诊断方法，这在一定程度上制约了诊断技术的发展，且逐渐的发展成为主要限制因素。
2.4故障诊断技术的发展趋势
经过多年的发展，动力机械设备所具有的故障诊断技术已经发展的比较完善，不过，随着科学技术的发展及应用，故障诊断技术呈现出了以下四种发展趋势：第一，诊断仪器在发展的过程中，微型计算机、单片机逐渐的应用到其组成中，从而促使诊断技术向着自动化、智能化的方向发展；第二，随着信息科学技术的发展，其中所蕴含的各项技术也逐渐的发展成熟，比如时-频分析技术、红外热成像技术、机械振动和噪声分析技术等，同时，工程诊断技术在发展的过程中，信息科学中的各项成熟技术成为其分支；第三，故障分析所具备的理论基础变得更加的丰富，比如模糊集理论、神经网络理论等，同时，这些理论也促使故障诊断技术向着综合性的方向发展，提高了故障诊断的准确性；第四，故障诊断技术中应用了网络技术，使诊断技术在获取信息方面变得更加的便捷。
3结论
关键词：故障诊断技术；设备点检；应用研究
科学技术的日益发展，使工业生产中的机械设备向着自动化、科技化、精确化的方向发展。工业生产在经济的高速发展下，要求提高机械设备的使用率、保证设备在日常生产中的正常运行、延长设备使用年限、减少设备维修的支出成本等，实现利润最大化。在日常的设备点检中应用故障诊断技术，利用先进手段对设备进行诊断和预测检修措施，这是实现这一发展目标的重要手段。
1.设备故障诊断技术
1.1.故障诊断技术定义
故障诊断技术是了解、掌握设备在运行下的工作状态，在不拆卸设备的前提下检测出其存在的故障隐患，在机器出现因故障停运之前及时发现设备的故障和其产生原因，并对故障的性质、发生地方作出估计，确定设备的局部和整体正常与否，并预报故障发展趋势的技术。
1.2.故障诊断技术的优势
当前，设备故障诊断技术是一项迅速发展且在国内外受到广泛应用的重要技术。故障诊断技术的一些特点因为符合现代工业发展要求而成为其明显的优势。故障诊断技术可以检测出机器存在的故障隐患，因此，对设备的及时维修可以防止突发事故的出现；还可以及时发现设备存在的故障，有效防止设备发生恶性事故以造成人员伤亡、机器损坏、环境污染和经济损失；同时其检测结果为设备的维修提供参考和依据，节约了维修时间和成本；在机器的安全运行中，故障诊断技术的应用可以保证产品的质量和产量，降低维修费用，节约成本等。
1.3.故障诊断的工作程序
故障诊断技术是利用先进的检测分析仪器、计算机技术对机器进行检测的，其基本的四项技术是：测量和采集设备状态的信号和参数；显示经过处理后的数据的信号处理技术；判断故障及其原因的识别技术；预测故障发展和设备使用年限的预测技术。针对上面的四项基本技术，故障诊断技术的使用有四个基本的步骤：检查、发现异常――诊断故障的现状和存在的部位――分析数据，确定故障类型――得出诊断结论，提出解决方案。故障诊断技术的功能如下图所示：
1.4.故障诊断技术的传统方法和发展趋势
现在的工业生产中，传统的故障诊断技术方法仍在大量使用，主要有：通过检测到的振动参数和特征来分析故障的振动监测诊断技术；运用油液介质的物理和化学成分变化观察油液磨屑粒性状态来判断故障的油液磨屑分析检测诊断技术；通过对设备不同部位的温度变化来分析故障的红外测温诊断技术和射线扫描技术。
随着电子技术、信息处理、模式识别、信息科学、系统科学、人工智能等技术的发展和综合，工业设备向精确性方向的发展，传统的故障诊断技术已经不能满足机器检修维护的要求了，所以故障诊断技术正在向以下几个方面发展：网络化的故障诊断技术、人工智能专家系统、小波分析、研究和改进传感器与监测仪器。
2.设备点检简介
设备点检是通过借助人的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，还有检测工具、仪器按照固定的方法和周期，对设备的特定部位进行预防性的检查的过程，使机器中存在的隐患和故障能够及时发现、预防和解除，这种设备检查就是点检。目的在于及时掌握机器的运行状况，确保机器正常生产，改善机器的工作，防止由设备的突发事故造成的损失，延长机器的使用年限，节约设备维修成本。
3.故障诊断技术在设备点检中的应用
现代化的工业生产多为自动化生产，机器在使用过程中各部分都发生磨损、变形、老化以及化学溶液对机器零部件的腐蚀等劣化现象，从而导致机器运行的精确度下降，影响了产品的质量，甚至会发生设备的突发事故，减少机器使用寿命，造成严重的损失。因此，将故障诊断技术应用于日常的设备点检中，可以有效发现机器中存在故障隐患，保证生产的正常进行。
设备的点检体系有五层防护线：岗位操作人员的日常点检、专业点检人员的专业点检、专业技术人员的精密点检、设备技术诊断、设备维护修理。
工作人员的日常点检可以采用传统的振动检测诊断技术、红外测温诊断技术，在设备的正常运行中通过振动和温度的变化及时发现机器的故障隐患，并进行故障处理，避免出现更大的故障。
油液磨屑分析检测诊断技术和射线扫描技术可以应用于专业点检人员的点检中。因为油液磨屑的检测涉及到物理和化学的变化，射线扫描需要对设备扫描检测到的内部介质密度变化关系图谱进行分析，所以由专业的点检人员来进行观察和分析。
对于专业人员的精密点检、设备技术诊断可以利用网络远程协作诊断技术、人工智能专家系统。充分利用网络建立一个有较高技术水平和丰富经验的分析诊断中心，可以满足对不同监测现场的状况需求，避免了系统的重复开发，减少了系统的开发成本。面对疑难状况，可以共享丰富的知识库和诊断数据，提高设备诊断的精确性，实现资源充分利用，生产高效率、低成本，高质量的综合目标。
结语
故障诊断技术成为当今工业领域广泛采用的检测和维修方法，引领了维修方式的变革，形成状态维修模式，有效提高设备的使用寿命，减少了检修的费用，提高维修的效率。现代工业的自动化、高速化、精密化发展方向，微电子、智能技术等科技的发展在设备故障诊断技术中深入发展，故障诊断检测技术不断完善和进步。因此，为实现企业追求经济利益和社会健康、快速发展的目标，设备故障诊断技术在日常设备点检中的应用显得尤为重要。
参考文献：
[1] 邱黎明.故障诊断技术在设备点检中[J].石油和化工设备，2013（01） .
[2] 刘畅. 状态监测与故障诊断技术在化工设备维护中的应用[J].中国石油和化工标准与质量，2013（07） .
[3] 彭广宇，边博，褚庆梅.浅谈故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用[J]. 科技致富向导，2012（03） .
关键词：故障诊断技术；矿山；机电设备
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.23.075
故障诊断技术就是以先进的技术和经验来代替传统的维修模式，使矿山机电设备的使用效益和矿山的整体管理水平有所提高，增加矿山的经济效益。然而，随着社会的发展，国民经济水平的提高，矿山生产任务也在逐渐加重，对能源和原料的需求也在日益增加。在这种情况下，矿山机电设备的检修和及时故障诊断显得尤其重要，在故障诊断技术方面也提出了更高的要求，具体来说，故障诊断一方面要使其正常生产的干扰降到最低，另一方面对于当前设备所存在的问题，要能够及时的发现并提出解决办法，所以说原来一般的检修技术已经不能满足矿山机电设备的故障诊断与检修问题。为了能够实现对矿山机电设备进行及时诊断并维修，所以对故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用作以探讨。
1 矿山机电设备故障产生的主要原因
（1）机电设备工作能力的损耗。机电设备的使用时间过久，其中的设备综合能力也一直在损耗，当达到一定程度时，会导致部分零件出现磨损、老化、扭曲、变形，容易出现故障。（2）配合关系发生变化。机电设备各个部位的零件损伤后，其原来的配合关系会发生改变，然后会导致机电设备出现故障。机电设备零件配合关系会发生变化主要是因为零件的原有尺寸及性能不符合要求、零件损坏或者老化比较严重。（3）机电设备的运行负荷超限。为了能够保证矿山机电设备的安全运行，在投入使用前，会对其各项输出参数设计所能达到的极限值，在机电设备的使用过程中，如果显示出的参数超过设计出极限值，设备将不能正常运行，从而出现各种问题，致使设备出现故障或者损坏[1]。
2 矿山机电设备的故障诊断技术
（1）主观诊断技术。主观诊断技术就是维修人员根据自己的工作经验从主观上考虑，然后对机电设备所出现的故障用一些简单的仪器进行诊断。这种技术主要是依靠维修工作人员的个人能力和经验，其主要的优势就是简单方便快捷，但是对于比较复杂的设备故障不能准确诊断。这种技术可以分为逻辑分析法、直觉经验法、故障分析法和堵截法等多种方法，但是这些方法的应用很普遍，主要是对于机电设备的日常保养和维护，还有可以解决机电设备运行中出现的一些小问题。
（2）仪器诊断技术。仪器诊断技术是用仪器和计算机根据机电设备内液压系统的温度、振动、压力等参数处理后显示的结果来诊断机电设备的故障。这种仪器有便捷、多功能、智能等优势，可以分为专用、通用和综合三种类型。
（3）智能诊断技术。智能诊断技术就是根据已有的诊断方案通过系统模拟人脑来获取和利用机电设备的各种数据信息，然后对机电设备故障进行诊断。这种诊断技术主要针对一些比较复杂的故障利用智能化的方法进行诊断，可以分为灰色诊断法、模糊诊断法、专家诊断法和神经网络诊断法等多种方法。技术的优
3 矿山机电设备故障诊断技术的应用
3.1 矿井提升机检测及故障诊断
在矿山生产过程中，矿井提升机是必不可少的一种设备。但是为了避免矿井提升机出现故障，在基于物联网状态检修技术的提高，对矿井提升机的故障排查也有了很大的提高，这样不仅不会影响矿山生产，而且还会提高矿山生产的经济效益[2]。
提升机的故障主要分为两种：硬故障和软故障。硬故障出现的原因是由于设备的参数超过原定的设计值，解决此类故障的方法主要是靠保护装置；软故障主要是软件的问题，它包含的变量比较多。这两种故障都可以检测提升机当前的负载情况、运行速度、工作电和电流等，它就是通过在提升机以及提升机运行的工作站上安装传感器，在条件允许的情况下，也可以采用中国矿业大学研发的KJ46型矿井提升机状态监护系统以及ASCC型全数字提升机控制系统等对提升机的运行情况进行实时检测，然后将提升机的实际运行状况与正常运行的状况作比较，利用无线通信节点实时传递相关数据，，通过专家分析得出结论，如果比较结果的差异较大，则需要根据显示的数据准确的分析故障出现的原因，并加以维修。
3.2 矿用高压异步电动机检测及故障诊断
例如，在煤矿生产中，其中一个6kV高压异步电动机要同时满足水泵、提升机、压风机以及排风扇等设备的拖动，矿山的生产能否持续下去、生产的安全是否能够得到保证主要取决于高压异步电动机的工作状况。在物联网的状态检修技术的基础上，在其供电部分安装电压传感器、电流传感器、谐波传感器以及放电传感器，然后利用在矿用高压异步电动机周边安装温度传感器，来获取矿用高压异步电动机的工作状态，然后经过一系列的计算机处理后，对高压异步电动机的正常工作参数与其出现故障时的特征对比，然后得出结论看其是否出现故障，若存在故障，则对高压异步电动机的供电通过继电保护以及其它的安全保护装置进行切断并检修；若不存在故障，则进行正常工作[3]。
4 结束语
提高矿山生产效率和保证安全生产的重要途径就是对矿山机电设备进行科学的维护管理。机电设备的保养与维护在矿山机电设备故障诊断技术中发挥了重要的作用，对保障矿山能够稳定持续的发展有着重大的意义。所以，在矿山机电设备的故障诊断和维修方面应不断加强。矿山维修人员要对机电设备运用科学、先进的故障诊断技术进行实时的监测，对设备可能会出现的故障作出预测，然后提出合理有效的建议，使这些故障能够尽早排除，最终达到机电设备安全、稳定、可靠地运行。
参考文献：
[1]薄秀英.矿山机电设备故障诊断技术分析探讨[J].煤炭科学技术，2013（S1）：138-139.
关键词：燃气轮机;故障诊断;研究展望;人工智能
引言
作为一种典型的成套式大型机械动力设备，燃气轮机的发展不断融合多种新工艺、新科技、新材料于一体，该设备拥有先进且复杂的结构，导致其故障率及对维修水平的要求不断提高。然而，由于燃气轮机具有热效率高、工作平稳、启动较快等优点而得到了广泛的应用，尤其是在航空航天、能源电力等高端领域。该设备一旦发生故障，便会带来不可估量的经济损失。所以，对燃气轮机的故障诊断技术进行研究进而保障燃气轮机能够处于正常稳定的运行状态意义重大。故障诊断技术是通过利用有效的分析方法对采集现场重要的状态数据、历史信息进行分析处理，从而对机械设备的运行状态进行评价的一项识别技术。对燃气轮机的运行状态进行监测可以在很大程度上减少维修成本，提高系统运行的可靠度。
1.故障诊断技术发展状况
1.1国外研究探索
从上个世纪六十年代开始，伴随计算机技术、传感器工艺的快速发展，故障诊断技术逐步作为一门重要的学科和研究领域而发展起来。在燃气轮机故障诊断方面，美国是首先进行故障诊断技术研究与探索的国家，其相关技术较为先进且发展水平在多个方面均处在世界的领先地位，对航空及舰船的燃气轮机故障诊断拥有自身的理论优势与先进的技术支撑。在理论的相关研究中，美国首次将应用统计学与神经网络滤波相结合有效的增强来源于运行设备本体的信息及数据的可靠性，还利用神经网络技术实时监测并分析燃气轮机的运行状态，对设备的性能变化作出及时的诊断。经过不断的探索，最终建立合理的故障诊断理论体系与可靠的专家诊断系统，就燃气轮机的不同故障提出相应的维护建议。此后利用神经网络技术成功采集到RR公司生产制造的RB211型燃气轮机的本体信息，并将多层传感器、径向基函数和回归神经网等应用到故障诊断中，对径向基函数神经网络能够且适合用来对发动机性能参数、传感器故障诊断与监测、发动机获取参数困难下的安全预测等作出了阐述。此外，非常多的文献对燃气轮机的故障诊断方面的知识和方法进行了说明。还有不少资料对燃气轮机的旋转式设备进行故障诊断，大都采取不同类型的神经网络并利用小波分析技术对振动类型的信号进行处理，均得到良好的应用效果。
1.2国内研究探索
随着燃气轮机在国内军事设备及民用机械的应用规模不断扩大，我国逐步进入对其故障诊断技术的探索。不过与其它国家相比，因相关研究起步晚、规模不大并且缺少实用的诊断系统等限制，当前发展状况相对落后。但因为许多新的理论和方法不断应用到燃气轮机故障诊断，该方面的探索取得了不错的科研成果。尤其是计算机技术、人工智能技术的逐步发展使其故障诊断水平发展到智能化的水平。王永泓等在燃气轮机的专家诊断系统中引入模糊Petri网知识表示系统取得不错的效果，并采用综合利用算法、模型诊断等结合而成的混合型人工智能故障诊断方法。翁史烈等人在“基于热力参数的燃气轮机智能故障诊断”中建议采用故障和征兆两者间的定量求解途径，并以此为基础探索了模糊逻辑与神经网络的诊断技术。卜凯旗等人研发出完整的燃气轮机发电机组振动信号监测及故障诊断系统，利用分析得到的振动数据以提前预测机组工作过程中产生的异常状况，然后利用专家故障诊断系统给出合理建议以供技术工作者参考。通过使用验证，该系统有效的保障了生产安全，提高了经济效益。
2.智能故障诊断技术
由于燃气轮机设备的大型化及复杂化，设备会产生多种故障同发以及不同故障间的相互作用、联系分析困难的状况。随着人工智能技术的发展和在诊断系统中的应用，成功的使燃气轮机的故障诊断技术提升到智能化新高度，弥补了传统式故障诊断技术在现场应用中存在的缺陷，很好地处理了复杂系统故障诊断过程中出现的问题。
最初的专家诊断系统均采用基于规则的诊断方法，该方法采用直接及启发式知识表示，诊断速度较快，且容易实现编程和系统开发，具有直观方便的优点。不过由于知识库中的故障类型较少，面对新的故障问题时就显得无从下手，极易导致诊断失误或者失败;基于人工神经网络的故障诊断主要是建立故障源和征兆间的映射，具有高度的容错机制及非线性等优点。不过由于神经网络的诊断方法对系统内部的潜在关系不能进行准确的揭示，因而增加了该方法出现误诊的概率;混合型智能诊断方法可以依据发动机组性能参数的不同以及采集存储的历史数据信息按照一定的选用规则选取合理的诊断方法，具有良好的综合性能。
3.结束语
燃气轮机故障诊断技术的发展直接关系到其经济性，必须得到充分的关注和研究，目前已建立有一定代表性的故障诊断系统。不过随着新技术、新知识、新方法的不断出现，对燃气轮机故障诊断技术的研究也需更加深入。智能化故障诊断技术作为专家诊断系统的核心，具有广阔的应用空间。如何将理论研究运用到现场运行中进而保证燃气轮机的运行可靠性，达到高智能化水平是相关研究者的共同目标。
参考文献：
[1]孙祥逢，陈玉春，胡福.发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择[J].航空动力学报. 2010（01）.
关键词：汽车；故障诊断技术；现状；优化策略
一、我国汽车故障诊断技术的现状分析
1.经验诊断法
经验诊断法就是汽车维修人员根据自身具有的丰富汽车故障处理经验，加上一些相关的汽车理论知识进行故障排除，其最大的优点是不需要对汽车进行大拆大卸，仅使用一些比较简易的汽车维修工具或是通过看、听、摸、闻等感官手段，判定汽车的技术性能是否正常的一种方法。但由于这种方法主要是依赖汽车维修人员的经验，因此对汽车故障诊断的效果不够稳定，并且不能够对汽车故障进行定量的分析。虽然这种方法具有一定的缺点，但仍具有非常重要的使用价值。
2.简单仪表检测诊断法
此种方法是利用一些简单的仪表，例如在汽车故障诊断中应用油压表、万能表、试灯、示波器等，使单纯的定性诊断慢慢地向定量诊断转变，这种方法称为仪表检测诊断法。汽车的持续性故障主要是通过万能表进行检测，如汽车出现电路短路、断路以及某些关键电子元器件的损坏等，而示波器则能够准确、快速地诊断出汽车电子设备出现的故障。但是这种方法只能诊断出某一项问题，仍存在着很大的不足。
3.专业综合诊断法
该方法主要是指将原来分散的、单项的汽车故障检测设备进行综合连线使用，从而使汽车故障诊断逐渐趋于专业化。汽车故障诊断通常都是维修人员凭借着丰富的经验和相应的检测设备，在不对汽车进行拆卸的前提下，获得一系列具体的数据，并将获得的相关数据和标准数据进行详细的对比，来判断车辆所出现的故障类型以及成因，进而得出是否具有更换零部件的必要性的维修结论。随着我国汽车使用量的不断提高，其故障诊断技术也在不断发展以及完善，我国颁布的一些有关汽车的法令和条例，对实现汽车专业综合诊断起到了巨大的积极作用。
二、汽车故障诊断技术的优化发展策略
1.加大对智能化诊断设备的研发力度
近年来，随着我国汽车故障诊断技术的不断发展和完善，一些汽车诊断仪器和设备也在不断更新，为了满足对各种类型的车辆进行故障诊断的需求，今后的发展方向是，朝着自动化和多功能综合化方向对汽车故障诊断设备进行研发，并且其研发的汽车诊断设备应向轻量化、小型化、智能化、一体化发展。同时，还应加大对相关操作软件的开发重视力度，并制定科学合理、切实可行的汽车诊断程序，采用汽车故障动态模型分析和计算机模拟的方法，对汽车诊断设备各方面的性能进行不断地提高，使汽车诊断系统不断趋于智能化水平，扩大汽车诊断类型，进一步提高汽车诊断仪器的可靠性。当前，国内生产的大量汽车故障诊断设备只能对部分故障进行诊断，缺乏对汽车总成的故障诊断的仪器设备，很多情况下都是通过人工诊断方法进行。因此，我国必须加大对汽车总成的故障诊断仪器设备的研究力度。
2.积极推广远程故障诊断和支援技术
当今，我国已经进入到网络化和信息化的时代，汽车故障诊断技术也应进行网络化的管理，通过互联网我们可以将汽车生产的所有硬件和软件资源以及信息资源实现共享，为后来汽车的诊断维修提供大量的详细信息。同时，可以借助网络和各种通信设备进行汽车故障远程诊断和支援，这样人们在网上可以很轻松地查询到所需的资料，当车辆出现故障时，通过汽车故障诊断专家系统获得详细的指导和耐心的帮助。除此之外，借助网络，将传感器检测到的汽车故障数据远程传送给计算机，对获得的数据进行及时的分析，然后将分析的结果传给相应接收器并指导其进行汽车故障诊断，可以很大程度地提高汽车故障诊断的效率。
3.加大对随车诊断装置的研发力度
随着我国汽车电子技术的不断发展，越来越多的汽车都安装了电子控制系统和微型计算机，虽然车辆的整体性能得到很大的提高，但不同类型的故障也不时的发生。因此，应加大对具有自诊断功能的设备的研发力度，通过具有自诊断功能的设备来进行对车辆的自动诊断与调整，车辆的动力性、经济性不但能够得到很大的提高，而且还能节省很多的汽车检修费用。除此之外，还应进一步增强安装在车内的故障诊断系统对车辆运行的全程监视，使其能够对车辆的实时运行状态进行监测和记录，同时还能够对故障发生前、后的各项参数进行记录，这些数据信息可作为故障维修时的可靠依据，有利于提高汽车故障诊断准确性和效率。
三、结束语
总而言之，汽车故障诊断技术是一门综合性较高的技术，其中涉及诸多学科领域，由于我国对汽车故障诊断技术的研发比较晚，没有足够具体的相关理论研究数据，仍处于发展阶段，与发达国家已经采用的先进技术相比存在很大的差距。因此，在今后一段时期内，应将研究的重点放在汽车故障诊断技术的相关理论和各种诊断设备上，用坚实的理论基础和完善的诊断设备推动我国汽车故障诊断技术的优化发展，使其逐步赶超国际水平。
参考文献：
[1]周友波.汽车综合性能检测技术现状与发展趋势研究[J].沿海企业与科技，2010（4）.
[2]黄大超，孙德林，寒一兵，战富贵.现代汽车远程诊断系统的研究[J].自动化技术与应用，2007（7）.
关键词：汽轮机;故障诊断;故障处理
一、汽轮机故障诊断技术发展近况
早期汽轮机的故障诊断只是利用比较传统的诊断方式，通过人工的视觉、触觉、听觉做出判断，这种传统的诊断方式不仅准确性低，而且浪费时间，已经不能满足生产的需求。随着科技的发展尤其是信息技术的进步，为诊断技术的发展带来新的时机。
1.信号的采集与处理。诊断技术很重要的两个环节是信息的收集与信息与处理，采集故障信息并通过对信息的处理分析得出故障的原因和机理。由于机组的工作条件比较差，传感器必须具有较高的性能才能适应环境，正常运行。检测振动信号是诊断过程中很关键的环节，现阶段常用快速傅立叶变换（FFT），检测频率范围广，实际应用中多用于检测平稳信号。但是并非所有信号都是线性的，信号检测的复杂性，对于提高传感器的精确度有了更高的要求。汽轮机故障诊断常用的信号处理方式是频谱分析法，研究功率谱即振动功率随振动频率关系的图谱和各频率波所具有的的振幅的幅值谱。通过这种分析法把信号分解开，确定发生故障的范围。随着研究的推进，一些新的分析方式相继出现，如英国的Winger谱分析方式这种方式能得到更加清晰的信号。
2.故障机理的分析与诊断方法的探索。故障机理是汽轮机发生故障的原因和本质，是诊断过程中很重要的一项内容。现阶段，对故障机理的研究，多用故障模型来探索其本质和机理，从而摸索出故障规律。先制作一些相关数学模型，利用计算机技术模拟现场故障状态，这种方式对研究人员提出了更高的要求，其综合素质要高，不仅具有扎实地汽轮机故障相关知识，还有一定的数学知识和计算机知识。优势之处在于这种研究方式不受场地限制，可操作性强。目前，人工神经网络和专家系统研究的比较多，智能分析技术能够滤过噪音，还能应用于故障的预防和识别。专家系统有侧重于推理和侧重于知识，知识库的建立、机器对信息的学习和获取很重要，是故障诊断准确性的前提和关键。
二、常见故障诊断的剖析
在实际的故障诊断中，不仅要能准确给故障定性，还要能从根本上弄清楚造成故障的原因和机理，防止造成故障的误判和错判。对于汽轮机故障的诊断不仅需要有一定的理论知识，明确各个故障类型的基本特征和分析方式，还要有一定的实际经验，这样才能准确地判断汽轮机故障类型。
1.转子质量不平衡。转子质量不平衡有4/5的发生几率，实际生产中常有发生。这种故障的基本特征是转子的转动频率与汽轮机的转速频率相同，而且振幅与相位在一定的时间内是稳定的，在转速不变的情况下，振幅和相位就不发生改变。这种不平衡也可以分为三种类型，第一种是在汽轮机自身的加工制造中就出现的，也可能是后来使用过程中更换零件后出现的，转子上存在的不平衡，也叫做原始质量不平衡。这种故障在新汽轮机第一次使用的时候就会显现出来，振幅和相位稳定，受机组带负荷的时间长短影响不大。另一种类型是因为转动小零件发生问题而造成的，在机组带负荷时，一些小部件叶片、围带、护环、联轴器等发生脱落或者松动。这种故障发生时的明显特征是振幅和相位在短时间内突然发生一个固定值的变化。第三种不平衡是由于转子发生热弯曲造成的，这种故障的基本特征是随着带负荷时间的增加，振幅和相位发生变化，后来一段时间后这种变化趋于缓慢最终消失，而且降速时的振幅会大于升速时的振幅。这种故障一般是由于材质热应力和一些运行因素造成的。
2.转动与静止部件的碰撞摩擦。现代的汽轮机性能提高，转动部件与静止部件的空间变小，发生碰撞摩擦的几率也变大，在现阶段汽轮机的运行过程中是一种常见的故障。转动部件与静止部件的碰撞摩擦常常会对汽轮机有严重的危害、损失惨重，每年这样的实例时有发生。转子的外缘和内轴都可能与静止部件发生碰摩，可依据转子与静止部件发生碰摩的接触范围和摩擦的程度又可分为不同的类型。这种故障的起因是转子的转速过快，振动过激，轴颈处于不平衡位置或者是动静部件本身设计上的间隙小。
三、汽轮机故障诊断技术将来研究去向
1.目前诊断技术的局限性。我国的汽轮机诊断技术在过去一段时期内积极向国外取经，并有一大批专家学者的尽心研究，已经取得了很大的成就，但是还是存在着一定的局限性。检测手段比较单一、落后，至今没有更先进的检测手段来满足诊断的需要。对汽轮机的材质性能包括随着工作时间的延续材质性能的变化情况的了解不够充分，使对汽轮机的寿命诊断存在困难。明确故障机理是基础性的工作，现阶段故障机理的研究还不够彻底，使现实中故障诊断时困难度增大。研究开发理论的推广与应用的结合存在一定的障碍，各研究机构部分研究发生重复，理论和观念的推广较困难，理论研究与生产实际结合不好，难以创造实际效益。
2.将来诊断技术的研究去向。针对这些问题在未来的研究中，全方位、多层次的检测技术依然是研究的热点。故障机理这项基础性的工作依然是不可或缺，机理不清就诊断不明。根据汽轮机本身结构和工作条件的复杂性，改变过去的单一方面的诊断为综合诊断，提高诊断的准确性。诊断技术联合仿真技术，不受场地和空间的限制，更好地研究故障机理。最重要的研究是理论结果如何应用于生产实际，不能创造实际效益的研究是没有价值的，理论如何转化为实际效率，依然是未来研究的重点。
四、结语
汽轮机作为一种驱动装置在实际生产中有广泛的应用，由于其设备本身结构的复杂性，加上工作环境条件差，在运行使用的过程中，经常会出现一些故障，而且会造成很大的损失。故针对汽轮机故障诊断技术进行研究很有价值。现阶段我国汽轮机诊断技术有很大的发展，但是还是有一定的局限性。在未来将会继续对检测手段、故障机理等进行深入研究，如何理论应用于生产实际，转变为经济效益也是研究的一大重点。
参考文献：
[1]董恒.汽轮机故障诊断技术的发展与展望[J].硅谷，2013，20：6+13.
根据矿山机电设备的特点及使用情况，对现代故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用做了进一步的探讨，尤其是对其中的智能故障诊断技术进行了重点研究，希望借此可以为矿山机电设备的维修提供参考。
关键词：
故障诊断；机电维修；智能诊断
在现代矿山生产过程中，高技术含量的机电设备在煤矿生产一线获得了广泛的应用，但是因为受到工作环境等方面因素的影响，机电设备在运行过程中会出现故障，给煤矿安全、稳定生产带来了隐患。利用故障诊断技术能够深入地了解机电设备运行过程的典型状态，还能够检测出设备运行过程中存在的潜在隐患，及时发现设备存在的主要问题，为故障预测和处理提供可靠依据。因此，找到矿山机电设备故障产生的主要原因，并利用故障诊断技术对原因进行及时准确的诊断分析，对保证机电设备的正常稳定运行以及矿山的生产安全都是非常重要的。
一、矿山机电设备产生故障的原因
（一）机械零部件配合关系变化。导致矿山机电设备出现故障的原因主要是设备的机械零部件关系变化或者零部件自身损伤而造成的。其中，零部件损伤有设备运行过程中相关零件之间的相互影响的因素，这种影响使零部件自身在形态、尺寸、功能等方面发生了变化，不能够充分发挥其应有的性能。
（二）设备长期超负荷运行。在实际的使用过程中，若一台设备的实际运行情况超出了其极限应用范围，则该设备会在很大程度上因为超负荷而出现故障。
（三）设备自身性能损耗。机电设备在运行过程中会因为内部和外部因素的影响而使其运行能力持续消耗，包括设备机械零部件的磨损、电子设备的老化等，这些因素使得设备的综合能力开始下降，最终出现各种类型的生产故障。
二、矿山机电设备的故障诊断
（一）设备故障诊断的方法。在通常情况下，设备故障诊断属于一种防护措施，是在不影响基本生产流程的情况下判断该设备各个部分的参数是否处于最佳的应用状态中。在诊断中，通过使用精密设备获得被检测机电设备的运行数据，确定其是否适合运行，是否发挥其正常的功能，是否存在出现损坏的因素等。若发现异常，则分析导致该异常的主要原因、损坏程度有多大、是否能够继续使用，并根据其实际受损程度判断其继续使用的时间。
（二）设备故障诊断的原理。所谓设备故障主要是指设备因为零部件受损或者在使用过程中因为不同因素的影响。这时，一旦出现故障，这些参数的变化将直接作用于设备的零部件，使得其发生物理变化，导致零部件的性能也随之出现变化，这种变化就是所谓的特征因子。这些特征因子可以精确的反映机械系统的实际故障状态，因此也被称作为故障敏感因子，只有这些故障敏感因子处于正常的阈值范围内时，设备才不会出现故障。故障诊断技术就是监测这些敏感因子，一旦矿山设备的故障敏感因子超出了阈值范围，就要发出告警。
三、故障诊断技术在矿山机电设备维修中的具体应用
（一）故障历史记录诊断方法的应用。当机电设备出现故障时，应该及时的分析导致该设备出现故障的相关原因，分析哪些是造成故障的主要因素。这是基于矿山机电设备组成原理而采取的一种典型故障诊断方法。当设备出现故障时，必须分析造成故障的因素，检查设备运行过程，获得最终的分析结果，并将这些结果进行归纳总结，形成一个该类型设备的故障诊断手册。在设备的后续运行过程中，当设备再次出现故障使，就可以根据典型的故障类型判断导致故障的原因，对故障进行针对性的处理、维修。
（二）温度、压力监测诊断方法的应用。矿山机电设备中大量使用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等机械设备，在这些部位设置温度、压力传感器可以实现对这些关键零部件运行状态的在线监测。通过连续对这些部位进行监测、记录相关数据的历史变化情况，可以快速、直观、准确的反应出机电设备的实际运行状态，还能够预测其运行状态变化趋势，从而为设备的维修提供可靠依据。温度、压力是矿山机电设备需要检测的典型参数，能够正确、精确的反映设备的真实工作状态。
（三）智能诊断方法的应用。智能诊断方法就是通过系统控制的方式，模拟人脑特征，能够快速的获得机电设备的故障信息，并及时的进行传递、处理、再生及应用，通过与系统配合还能够实现设备运行状态的实时监测和预测，为机电设备及系统的运行、维修提供可靠的数据参考。智能诊断方法包括模糊诊断法、灰色系统诊断法、专家系统、神经网络诊断方法等。当前，智能故障诊断领域中最为活跃的方法是专家系统和神经网络方法，这两种方法在矿山机电设备故障诊断中具有较大的应用潜力。这主要是因为矿山机电设备的故障一般具有较强的复杂性和隐蔽性，使用传统的故障诊断方法难以精确、快速的对故障进行定位和分析，而通过应用专家系统或者神经网络，能够模拟人脑思维方式，根据反馈的故障信息快速的进行分析和求解，获得可靠的分析结果。
参考文献：
关键词：自动控制技术；故障诊断；符号有向图
现代工业生产的机械设备正朝着大型化、复杂化、高速化、系统化、自动化和大功率方向发展，生产系统本身的规模越来越大，性能指标越来越高，机械结构也日趋复杂，对设备运行的安全性和可靠性提出了越来越高的要求，故障诊断技术也显得日趋重要，它是大型装备或复杂工业系统安全、可靠、稳定运行的技术保障。故障诊断技术已从早期的个体专家依靠感官获取设备的状态信息，并凭借经验做出直接判断，发展到采用人工智能方法和理论的智能化故障诊断技术和系统。近年来，美国普渡大学的Venkatasubramanian，V.教授更为准确地将故障诊断方法分为三类：①基于定量模型的方法；②基于定性模型的方法；③基于历史数据的方法。现有的故障检测和诊断方法中，图论方法是非常具有实用价值的一种。其中符号有向图的方法取得了很大进展。符号有向图（Signed Directed Graph，SDG）模型是从DG模型（包括故障传播图、认知图和过程图等）发展而来的，它是对过程及其设备的一种图式抽象，其节点和有向边都有比较明确的物理意义。故障诊断主要是故障的检测、分离和处理，而基于SDG模型的故障诊断能够利用SDG模型节点和有向边的表示能力快速地检测和有效地定位，成为基于定性模型的故障诊断方法的重要一支。
1 SDG模型
SDG模型中的节点可以表示过程系统中的物理变量，如流量、液位、温度、压力等；操作变量，如阀门、开关等以及相关的仪表，如控制器、变送器等；此外，还可以表示一种事件，如管道泄露、电源中断等等。三级SDG模型的节点在某时刻的状态由符号“+”、“0”和“-”表示，“+”表示变量大于或等于阈值上界，“-”表示变量等于或小于阈值下界，“0”表示变量处于正常工况。其中，阈值是经过合理选择后得到的判断各节点变量是否偏离正常状态的上下限的界限值，它的选择对诊断分辨率的高低有着直接的影响。
2 相容通路
SDG中所有节点在相同时刻状态观测值的集合称为一个瞬时样本。对于一个瞬时样本，在SDG中可以搜索到已经发生偏离的节点及支路传播路径。这种方向一致且已经产生影响的若干支路形成的通路称为相容通路。相容通路是故障信息传播的路径[1]。
3 SDG模型的建立
建立SDG模型主要有两种方法：数学模型推导法和经验法，或将二者结合使用。当已知过程系统的稳态代数方程或动态微分方程时，可以根据数学模型直接推导出SDG模型。由代数方程推导SDG模型的方法是：保留代数方程中的增益系数的正负号，将其增益简化为“1”，即确定自变量对因变量是增量影响还是减量影响；把方程中的“=”号改为向左箭头“”，从而将代数方程转化为影响方程，根据影响方程组直接可以得到系统的SDG模型。由常微分方程推导得到的SDG模型是工业故障诊断中常用的模型，它的推导方法为：对系统的高阶微分方程通过一定得变换总可以写成一阶微分方程组的形式，1）将高阶微分方程转化为一阶微分方程组的形式；2）对每一个微分方程的每一个自变量逐一取偏导；3）采用一阶微分方程组的结构，取消一阶微分方程的常系数，替换成偏导的符号；将等号改为“”，左端微分项改为变量自身，从而得到系统的影响方程组；4）将影响方程组直接转化成SDG模型。由于实际应用中，系统的定量数学模型难以得到，因此，经验法是SDG模型建立的主要方法。当系统已经投入运行，建模主要依据现场人员的经验和过程操作的数据；当系统处于设计阶段时，主要依据工艺及过程控制的设计资料以及类似工厂的经验和数据。可以按如下步骤进行建模：1）经过多位专业技术人员集体讨论，挑选出与故障相关的关键变量作为节点；2）尽量找出导致这些关键节点故障的原因（即节点与支路的组合），分清影响关系，用支路将各节点连接起来，从而建立系统的SDG模型；3）采用经验信息、经过集体讨论，结合现场信息或通过部分动态定量仿真，对SDG模型进行检验、案例实验、修改和化简，直到模型满足设计要求。在SDG建模中，节点和支路的确定原则是，在符合客观规律的前提下，应该有利于解释故障的原因及后果。
4 SDG的推理
SDG的推理是完备地且不重复地在SDG模型中搜索所有的相容通路。对于大规模的系统的SDG模型，为了提高效率应该采取分级或分布式推理的策略。SDG的推理机制主要有正向推理和反向推理两种。正向推理的前提是SDG所有节点的状态未知，反向推理是在SDG已知的瞬态样本中进行。
5 SDG故障诊断方法
实际系统中，多个故障同时发生的可能性远远小于单故障的发生概率，因此，一般情况下，我们假设系统故障是由单一的故障源引起。基于三级SDG模型的单故障诊断的具体诊断步骤如下[2]：1）在一个时间点上获得SDG模型中各个节点的实际测量值；2）将各节点测量值与该节点的设定阈值进行比较，确定该节点的状态值，从而得到该时刻SDG模型的瞬时样本；3）从报警节点出发，SDG模型的节点和支路在已知节点状态的前提下，反向推理搜索可能的根节点；4）依次将搜索到的可能的根节点作为起始点，SDG模型的节点和支路在已知节点状态的前提下，正向推理搜索所有可能的相容通路；5）在所有候选相容通路中逐一进行比较，解释能解释所有报警偏离的相容通路作为可信度高的诊断结论，显示诊断结果并沿着相容通路解释危险剧情；6）每个一个选定的时间间隔重复以上步骤，以便实时跟踪现场故障情况。
SDG故障诊断方法还存在一定的不足之处，如：用于故障诊断难于早期发现；如果模型不准，将导致诊断失误或结论的不完备性；计算大系统时，费时费力，成本高、实时性不好。目前，学者们针对这些问题开展了广泛的研究，通过对诊断阈值进行模糊化，引入半定量或定量信息，采用并行计算技术、实施模型分级递阶推理、定性仿真等诸多方法改进SDG故障诊断方法。
[参考文献]
1噪声监测
随着农业机械在工作时产生的机械振动,也会出现不同种类的音频的噪音。农业机械在正常运转时的噪音与故障时产生的噪音在音频上有很大的不同,使用者可以根据不同部位噪音的不同来分辨机械产生故障的位置。在农业机械使用时,我们可以采取两种方法来辨别噪音:一是,人工检测法,主要是利用人的耳朵或者声音放大器等,针对机械发出的噪音来分辨机械的运转是否存在故障,并找出故障的大致位置。二是,频谱分析法,主要是在机械发出噪音的几个部位安装分析噪音的仪器,通过对采集噪音的级别和频率生成图谱[2],从而分析机械在运转时是否存在故障。
2红外测温
农业机械在工作时内部零配件会产生摩擦,红外测温主要是利用红外测温仪对摩擦的温度进行监测,通过检测,寻找机械内部是否存在温度异常的地方。红外测温仪会将监测处的温度仪数据的形式呈现在计算机的终端,如果机械的某个部位温度异常,系统会自动报警,提示使用人员[3]。这一诊断技术方便了工作人员及时维修设备,减少了事故的发生次数,并且将农业机械的损坏度降到了最低,延长了使用年限。
3发展趋势
3.1通用机械诊断技术的引入
目前,我国的通用机械故障诊断技术已经相对成熟,应用与农业机械故障诊断的主要有两种:一是,以提取机械振动时产生的信号为主的基础诊断技术,这类技术主要是将汽车部件的诊断技术移植到了农业机械上,其中包括了信号处理、计算机网络以及控制理论等专业技术。二是,针对性的监测技术,就是关键部位的诊断技术,该技术可以提高对农机故障部位监测的准确性,更好的了解机械的内部情况。
3.2智能化程度的提高
随着农业生产的加快与农业机械化水平的提高,农业机械的类型也变得多种多样,结构更加复杂,在操作时的智能性也不断增强,对于农业机械故障的诊断技术和日常的监测技术也愈发完善。在日后的农业机械诊断过程中,将会对故障的特点,选用针对性的遗传算法,神经网络和模糊逻辑等智能化的故障诊断技术[4]。以现有的诊断技术为基础,根据农业机械化运行中故障产生的不同智能故障,研发出针对性的解决措施,从而推动农机故障诊断技术的智能化、综合化发展。
3.3多种技术协调
随着农业机械类型的增加,其结构也越发的复杂化,使得农机故障的产生变得多样化,过去单一的解决措施已经不能满足农机诊断在现在的需求。为了针对性的解决农机的各类故障,采用多种诊断技术相结合的方法,将各类诊断技术互相融合,已经成为了农机故障诊断技术向前发展的必然趋势,并且越来越受到人们的重视。在处理农机故障时,除了故障的技术诊断外,还兴起了多故障的诊断模式,将不同的诊断技术相互融合,取长补短[5],进而找出解决故障的新措施。这种诊断模式,大大的提高了故障诊断的准确性和解决效率,保证了农机的正常运行。结论由以上的分析可知,虽然现阶段我国农业机械故障的诊断技术发展较快,水平相对较高,但是仍旧无法满足复杂多样的农业机械故障的要求,存在着一定的不平衡性。所以,不断推动科学技术的发展,深入了解导致农机故障的原因,加大对农机故障诊断技术的研究,是保证农机正常运行,延长农机使用寿命的重要手段。
