机械设备故障智能诊断技术的现状与发展.pdfVIP

第28 卷第05 期 华 东 交 通 大 学 学 报 Vol. 28 No. 05 2011 年10月 Journal of East China Jiaotong University Oct. ，2011 文章编号：1005-0523 （2011 ）05-0023-06 机械设备故障智能诊断技术的现状与发展 杨 超，李亦滔 （华东交通大学机电工程学院，江西南昌330013） 摘要：对机械设备故障智能诊断技术的主要理论和方法进行了归纳和分类，对基于模糊理论的诊断法、基于人工神经网络的 诊断法、基于灰色系统理论的诊断法、基于支持向量机的诊断法、集成技术故障诊断法等智能诊断方法的概念、特点、原理、 缺陷、主要改进及典型应用进行了介绍，指出将现代技术与多种诊断方法相互融合形成的集成化智能诊断技术是机械系统 故障智能诊断技术未来的重要发展趋势。 关键词：机械设备；故障诊断；智能诊断技术 中图分类号：TH 17；TP206+.3 文献标志码：A 随着科学技术的发展，机械设备正朝着大型化、复杂化、高速化、自动化及大功率方向发展。机械设备 在现代工业生产中的作用和影响越来越大，其复杂程度、各设备间的关联程度也越来越高，一个零部件出现 ［1］ 故障，可导致整个系统失效。这些故障或失效不仅会造成重大的经济损失，甚至还可能导致人员伤亡 。因 此，对机械设备进行可靠、准确的故障诊断具有非常重要的意义。 旋转机械等大型设备结构具有复杂性和耦合性，很难用传统的模式分类技术将其故障截然分开。多 故障并发时，不同故障特征相互混杂呈现出耦合性、模糊性、随机性等复杂征兆，并非多个单故障的简单叠 ［2 ］ 加，很难用准确的数学模型加以描述，也难以完全依靠确定性判据进行故障诊断 。大型机械设备的故障 诊断已经成为一门热门学科并得到迅速发展。在传统诊断技术的基础上，人们把计算机技术、传感器技 术、小波分析、人工智能、识别技术进行结合并应用于机械系统，形成了很多新的机械故障诊断方法。智能 诊断技术在知识层次上实现了辩证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处理的统一、推理过程与算法 ［3 ］ 过程的统一、知识库与数据库的交互等功能 ，为构建智能化的机械设备故障诊断系统提供了坚实的基 础。目前，基于人工智能的故障诊断方法主要有：基于模糊理论的诊断法，基于人工神经网络的诊断法，基 于灰色系统理论的诊断法，基于支持向量机的诊断法，集成技术故障诊断法等。 1 基于模糊理论的诊断法 模糊（Fuzzy ）理论是由Zadeh 在1965年提出的，其目的是为描述与处理广泛存在的不精确的、模糊的 事件和概念提供相应的理论工具。此诊断法是借助模糊数学中的模糊隶属关系提出的一种新的诊断方 法，它将各种故障及其症状视为两类不同的模糊集合，集合之间的关系用一个模糊关系矩阵来描述。由于 机械系统故障既有确定性的，也有模糊性的，表现为同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能会产 生不同的故障症状，不同的故障也可能引起同样的故障症状，多故障并发时故障症状更加复杂。当确定性 故障和模糊性故障相互交织、密切相连时，就需要通过探讨机械系统故障的模糊性，寻找与之相适应的诊 断方法，才能有利于正确描述故障的真实状态，揭示其本质特征。 收稿日期：2011-05-30 作者简介：杨超（1969 －），男，副教授，博士，研究方向为设备状态检测及故障诊断。 24 华东交通大学学报 2011 年 ［4-6 ］ 在机械设备的智能故障诊断研究中，诊断知识的获取是困扰机器智能诊断技术发展的“瓶颈” 。尽