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電子機械故障診斷技術(shù)與分析論文
隨著(zhù)我國經(jīng)濟不斷發(fā)展，科學(xué)技術(shù)不斷的進(jìn)步，我國的電子機械設備應用也得到了前所未有的發(fā)展，無(wú)論是在加工精度、還是加工效率方面都取得了令人矚目的成績(jì)。但是，隨著(zhù)機械設備加工精度的提升和加工效率的加快，機械設備的突發(fā)故障也在不斷攀升。機械設備在高速的運轉和工作下容易發(fā)生故障，一旦發(fā)生故障其損失巨大，不但維修費用高，而且維修周期也很長(cháng)，一直是困擾企業(yè)的突出問(wèn)題。如何應用現代故障診斷技術(shù)建立設備故障預警制度，是目前亟待解決的難題。
在電子機械設備故障診斷過(guò)程中，診斷對象的故障過(guò)程是復雜多變的，在故障發(fā)展過(guò)程中，由于引起故障的因素在性質(zhì)、特點(diǎn)及作用方式上是不同的，機械功能狀況和所受損害的具體情況也不同，使得故障征兆和演變具有不同形式，診斷中往往難以迅速準確地認識故障的性質(zhì)，導致誤診。
1.電子機械概述
電子機械主要是以研究電子信息設備與電子系統的機械與結構的設計與制造為核心的，努力提高設備或系統在不同的復雜環(huán)境中的電性能。我國工業(yè)與電子裝備發(fā)展過(guò)程已經(jīng)超過(guò)40年，在電子設備的設計和制造商處于世界前列，但是也必須認識到先進(jìn)的電子機械，不僅取決于電子設備的可靠性，也與結構與工藝密不可分。電氣設計、結構設計及制造工藝在電子裝備中有融為一體的發(fā)展態(tài)勢，當今的電子機械工程就是應這種趨勢而產(chǎn)生的新興學(xué)科，國內很多高校也設立了電子機械專(zhuān)業(yè)。電子機械同以往的普通機械相比，有其自身的特性：從目的上來(lái)說(shuō)，電子機械旨在于提高電子設備的電氣性能系統；從實(shí)現手段上來(lái)說(shuō)，電子機械主要通過(guò)在機械中加入電子信息技術(shù)等來(lái)實(shí)現電子設備的性能；從機電一體化的載體方面來(lái)說(shuō)，電子機械是電子系統，常規機械是機械結構系統；從電子系統對機械的重要性來(lái)說(shuō)，機電一體化對電子設備至關(guān)重要。
2.電子機械故障診斷技術(shù)分析
所謂電子機械設備故障，就是指機械系統已偏離其設備狀態(tài)而喪失部分或全部功能的現象。如某些零件或部件損壞，致使工作能力喪失；發(fā)動(dòng)機功率降低；傳動(dòng)系統失去平衡和噪聲增大；工作機構的工作能力下降；燃料和潤滑油的消耗增加等，當其超出了規定的指標時(shí)，均屬于機械故障。電子機械故障診斷技術(shù)主要有以下幾種：
2.1 基于小波分析的故障診斷方法
小波變換是一種新的變換分析方法，它繼承和發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換局部化的思想，同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個(gè)隨頻率改變的“時(shí)間-頻率”窗口，是進(jìn)行信號時(shí)頻分析和處理的理想工具�；谛〔ǚ治鲋苯舆M(jìn)行故障診斷是屬于故障診斷方法中的信號處理法。這一方法的優(yōu)點(diǎn)是可以回避被診斷對象的數學(xué)模型，這對于那些難以建立解析數學(xué)模型的診斷對象是非常有用的。具體可分為以下4種方法： ①利用小波變換檢測信號突變的故障方法連續小波變換能夠通過(guò)多尺度分析提取信號的奇異點(diǎn)。其基本原理是利用信號在奇異點(diǎn)附近的Lipschitz指數。Lipschitz指數時(shí)，其連續小波變換的模極大值隨尺度的增大而增大；當時(shí)，則隨尺度的增大而減小。噪聲對應的Lipschitz指數遠小于0，而信號邊沿對應的Lipschitz指數大于或等于0。因此，可以利用小波變換區分噪聲和信號邊沿，有效地檢測出強噪聲背景下的信號邊沿（援變或突變）。因此，利用小波變換可以區分噪聲和信號邊沿，有效地檢測出強噪聲背景下的信號邊沿奇變。動(dòng)態(tài)系統的故障通常會(huì )導致系統的觀(guān)測信號發(fā)生奇異變化，可以直接利用小波變換檢測觀(guān)測信號的奇異點(diǎn)，從而實(shí)現對系統故障的檢測。
除此之外，小波變換可以看作一個(gè)帶通濾波器，從而可以對信號進(jìn)行濾波。近年來(lái)，已經(jīng)出現了很多基于小波變換的去噪方法。Mallat提出了通過(guò)尋找小波變換系數中的局部極大值點(diǎn)，并據此重構信號，可以很好地逼近未被噪聲污染前的信號。Donoho也提出了一種新的基于閾值處理思想的小波去噪技術(shù)。利用去噪后的信號可以直接對系統進(jìn)行故障診斷，也可利用此信號進(jìn)行殘差分析。通過(guò)去噪獲得系統輸出信號來(lái)進(jìn)行故障診斷，方法上比較簡(jiǎn)單，但對故障的判斷受限于觀(guān)測人員自身的經(jīng)驗。
2.2 光學(xué)檢測技術(shù)
由于故障診斷資料不足，對故障的認識受到較大限制，給明確診斷帶來(lái)困難，有時(shí)所懷疑的故障的一般規律與故障征兆不完全相符，另外排除了一種故障的可能，因此故障診斷的推理過(guò)程往往也是模糊的，具有一定程度的不確定性。近年來(lái)，光學(xué)技術(shù)得到了快速的發(fā)展并被應用到工業(yè)領(lǐng)域，例如在數控機床中光柵系統的應用。光柵測量是利用光的衍射原理，通過(guò)疊放的光柵的相對運動(dòng)，產(chǎn)生與之同步移動(dòng)的莫爾條紋信號，然后通過(guò)讀數頭與后續電路，將導軌、工作臺的位置等信號轉變成信號讀出來(lái)，其讀數分辨率可達5nm。當兩塊相同的長(cháng)光柵跌合，如果柵線(xiàn)的夾角很小時(shí)，莫爾條紋的方向與光柵條紋方向近似垂直。光柵盤(pán)上黑白刻線(xiàn)的相對移動(dòng)，會(huì )產(chǎn)生光強度周期性變化，此光信號經(jīng)光電池轉換成為周期性的電信號，對電信號進(jìn)行分析處理，就可獲得光柵相對移動(dòng)的位移量。
2.3 人工智能診斷
機電設備在運行時(shí)均會(huì )產(chǎn)生物理變化或者化學(xué)性能的轉化，這樣勢必會(huì )造成設備的外在形態(tài)的改變，如溫度升高、電壓電流以及功率的變化等，檢測人員可以通過(guò)對設備的這些參數變化的分析來(lái)了解設備的運行狀況。故障診斷技術(shù)就是依照不同參數的不同變化規律，而預判斷設備是否出現故障及出現故障的具體位置，以便及時(shí)采取科學(xué)有效的措施，防止出現不必要的損失，提高了設備運行效率和安全性。近年來(lái)，人工智能和計算機技術(shù)迅速發(fā)展，在機械診斷中的運用也越來(lái)越廣泛。例如，用于大機組和燃氣輪機的診斷專(zhuān)家系統、采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、自組織映象和徑向基函數網(wǎng)絡(luò )等的智能診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。Zadeh曾將專(zhuān)家系統、模糊集合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、概率計算和遺傳算法統稱(chēng)為軟計算。將軟計算中各種方法集成，形成各種類(lèi)型的混合系統，如用于診斷的模糊專(zhuān)家系統、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等，使各種方法互相取長(cháng)補短，相輔相成，是一種值得關(guān)注的動(dòng)向。
結束語(yǔ)
電子機械設備一旦由于故障，機械性能降低，無(wú)法正常運轉，從而影響到生產(chǎn)效率。而受到摩擦、外力、應力以及化學(xué)反應的影響，現代機械的零部件會(huì )出現磨損、腐蝕、斷裂等情況，致使機械產(chǎn)生故障而無(wú)法運行，只有采取積極的防御措施，進(jìn)行及時(shí)的修理，能夠有效的避免機械故障的產(chǎn)生。
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