二、机械设备故障诊断技术

　　(一)机械设备状态监测及故障诊断模型

　　故障诊断是研究机械设备运行状态变化的信息，进而识别、预测和监视机械运行状态的技术方法。

　　故障诊断的基本模型如图4—5所示。图中St(f)是载荷或应力向量，M(f)是故障机理传递函数，E(f)是异常模式(模型)向量，x(f)是设备状态向量，H(f)是E(f)和X(f)之间的传递函数。机器或设备在正常工作时[M/(f)=l]其状态向量X(f)是由外因St(f)和内因H(f)共同决定的，当出现异常或故障[即M(f)不为1或St(f)超过正常值。前者称为结构异常，后者称为偏离操作规范]之后，X(f)除与外因St(f)和内因 H(f)有关外，还与载荷超差及故障机理传递函数M(f)有关。

　　图4-3 故障诊断的基本模型

　　在设备状态监测和故障诊断中，设备的状态向量是设备异常或故障信息的重要载体，是设备故障诊断的客观依据，所以及时而正确地掌握状态向量是进行诊断的先决条件，为此就要用传感器或其他检测手段进行状态信号的监测。

　　(二)故障诊断的基本流程及实施步骤

　　故障诊断的基本工艺流程如图4—4所示，它包括诊断文档建立和诊断实施两大部分。

　　诊断实施过程是故障诊断的中心工作，它可以细分为4个基本步骤：

　　(1)信号检测。按不同诊断目的选择最能表征设备状态的信号，对该类信号进行全面地检测，并将其汇集在一起，形成一个设备工作状态信号子集，该子集称为初始模式向量。

　　(2)特征提取(或称信号处理)。将初始模式向量进行维数变换、形式变换，去掉冗余信息，提取故障特征，形成待检模式。

　　图4-4 故障诊断的基本方法

　　(3)状态识别。将待检模式与样板模式(故障档案)对比，进行状态分类。

　　(4)诊断决策。根据判别结果采取相应的对策。对策主要是指对设备及其工作进行必要的预测和干预。

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