机械故障诊断技术与应用读书报告

第一篇：机械故障诊断技术与应用读书报告

机械故障诊断技术与应用读书报告

姓名： 前言

机械设备运行状态的监测与故障诊断很早就开始了。刚开始人们往往通过听觉、触觉、视觉来对机器的噪声、振动和温度等进行判断，进而来推测设备运行是否正常。当时的机械设备功率普遍较小，通常是单机工作，并且更新换代比较缓慢，人们有大量的时间进行熟悉，探索并且逐渐掌握机器的性能和工作状态。然而到了现代，企业生产已经进入了高速发展阶段，以往的判断模式已经不能够应用于现在的生产模式。现代工业生产的特点是生产系统大型化、连续化、高速化、自动化、系统化和智能化。要求机械设备更新快，在使用过程中安全、连续、可靠、高效、低能等特点，为了达到这些要求，那么我们就需要借助现代技术进行设备的运行状态的监测与诊断。目前可以进行实时采集机械系统运行状态并且对采集到的信息进行分析，进而判断机械系统运行状态的优劣，从而能更好的对设备进行维护和维修，从而达到了提高生产效率、保障安全运行、降低生产成本、节约能源消耗、延长使用寿命的目的。机械设备的状态监测和故障诊断技术是实现这一目的的重要技术手段。机械设备的状态监测和故障诊断就是采集诸如振动、噪声、温度、润滑油、声发射扥等设备相关信号，从而进行分析和处理，得到设备的运行状态。根据设备的部位、类型、严重程度、发展趋势，对出现故障的设备进行维修安排。机械故障诊断技术的发展历程

从20世纪60年代开始，伴随着科学技术的不断进步和发展，计算机技术、网络技术和信息技术迅速发展和普及，从而使机械设备运行状态的监测和故障诊断技术逐渐形成为一门较为完善的综合性工程学科，并且在全球范围内推广。逐渐成为热门学科。美国是最早开始进行开发设备诊断技术的国家。1967年4月美国海军主持召开美国机械故障预防小组成立大会。并且从此以后美国开始投入大量的人力物力来开发和完善这项技术。在随后的几十年，机械故障诊断技术在美国的航空航天、军事等尖端领域得到了广泛的应用，并一直处于领先地位。英国在20世纪70年代初成立了机械健康监测组织与状态监测协会，对故障诊断技术的发展起到了很大的作用。我国对故障诊断技术的研究开始于20世纪80年代。1983年初，中国机械工程学会的设备维修学会在南京召开，交流国内外的情况，分析国内设备维修现状以及开展设备诊断技术专题座谈会，提出了积极开发和应用设备诊断技术，强调有关技术的必要性和紧迫性。随后这门技术在我国的冶金、石化、铁路、电力等行业得到了广泛的应用和推广。随着对这一技术的不断深入，我国的信号采集和分析仪器已经接近国际水平。目前，我国各高校科研人员正在故障诊断技术领域寻求突破和创新。开展机械故障诊断的意义

在各国工业生产中重点、关键性机械设备的数量越来越多，其中的大多数为大型、自动、连续生产的设备，其在生产中的重要性是不言而喻的，对这些机械设备实施状态监测与故障诊断技术所带来的经济效益和社会效益是巨大的。预防事故，保障人身和设备安全，推动设备维修制度的全面改革，提高经济效益。机械故障诊断技术与应用

4.1机械故障的振动诊断

4.1.1轴承的故障诊断理论与应用

轴承是旋转机械中应用最为广泛地机械零件，也是最易破坏的元件之一。旋转机械的许多故障都与轴承有关，轴承的工作好坏对机械的工作状态有很大的影响，其缺陷会导致设备产生异常振动和噪声，甚至造成设备破坏。

轴承在运行过程中由于装配不当、润滑不良、水分和异物入侵、腐蚀和过载等都可能使轴承过早破坏。即使不出现上述情况，经过一段时间运转，轴承也会出现疲劳损伤而不能正常工作。滚动轴承故障的主要失效形式和原因有疲劳剥落、磨损、塑性变形、锈蚀、断裂和胶合等。滑动轴承的故障形式和原因有烧瓦、气蚀、油膜涡动和油膜振荡。

轴承在运转时由于各种原因会产生振动，并通过空气传播成为声音，声音中包含着轴承状态信息。但是声音的成分除了包含了反应轴承工作正常与异常振动声外还夹杂着尘埃、其他工作件振动声等，因此轴承的工作声音成分十分复杂。

利用滚动轴承的振动信号分析故障诊断的方法可分为简易诊断法和精密诊断法两种。简易诊断是为了初步判断被列为诊断对象的滚动轴承是否出现了故障；精密诊断的目的是要判断在简易诊断中被认为出现了故障的轴承的故障类别及原因。滚动轴承的简易诊断有振幅值诊断法、波形因数诊断法、波峰因数诊断法、概率密度诊断法和峭度系数诊断法。滚动轴承的精密诊断的常用方法有低频信号分析法和中、高频信号绝对值分析法。滑动轴承的诊断方法有时域幅值诊断法、时域波形诊断法、频域诊断法、轴心轨迹诊断法。

4.2 机械故障的声学诊断

4.2.1机械故障的噪声诊断理论与应用

振动与噪声是机械设备在运行过程中的一种属性，设备内部的缺陷或故障会引起设备在运行过程中振动和噪声的变化，也就是设备的噪声信号中携带了大量与机械设备内部缺陷和故障的有关信息。因此，噪声监测也就成为对机械设备进行故障诊断的重要手段。

噪声监测的原理是当机器的零件或部件开始磨损或者经历某些其他的物理变化时，其声音信号的特征就发生变化。监测这些特征就有可能检测到机械运行状态的变化，精确地指出正在劣化的那些零部件。噪声监测中的主要内容之一就是通过噪声测量与分析确定设备故障的部位和程度。为此，首先必须寻找和估计机器中产生噪声的声源，进而从声源出发，研究其频率组成和各分量的变化情况，从中提取机器运行状态的信息。噪声监测的方法有主观评价和估计法、近场测量法、表面振速测量法、频谱分析法和声强法。4.2.2机械故障的超声诊断理论与应用

超声波用于机械设备故障诊断领域，主要是利用材料本身或内部缺陷对超声波传播的影响，来检测判断结构内部或表面缺陷的大小、形状以及分布情况。在一些机器运行中能对材料或结构的微观形变、开裂以及裂纹的发生和发展进行状态监测。它的应用极为广泛，且发展迅速。超声波的检测方法按原理分类有脉冲反射法，其中脉冲反射法包括缺陷回波法、低波高度法和次多底波法。此外还有穿透法和共振法。按波形分可以分为纵波法、横波法、表面波法、板波法和爬波法。

4.3机械故障的智能诊断

4.3.1基于专家系统的故障诊断

故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围，使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行对话，并应用推理方式提供决策建议。4.3.2基于模糊逻辑的故障诊断

在许多情况下机器或系统都运行在一个模糊环境中，运行中各种状况和参数都互相影响，难以用精确数学方法进行描述。模糊故障诊断就是一种基于知识的诊断系统，因为在诊断过程中对模糊症状、模糊现象等的描述要借助于经验的操作者或专家的直觉经验、知识等。模糊故障诊断系统的诊断过程，从对模糊信息的获取，到利用模糊信息进行模糊推理到最后做出诊断，就如同医生根据病人的模糊症状进行准确诊断一样。机械故障诊断技术的发展趋势

随着现代科学技术的发展，特别是信息技术、计算机技术、传感器技术等多种新技术的出现，数据采集、信号处理和分析手段日臻完善，从无法和难以解决的故障诊断问题变得可能和容易起来。设备故障诊断技术正在变成计算机、控制、通信和人工智能的集成技术。近半年来故障诊断技术呈现的发展趋势有诊断对象的多样化、诊断技术多元化、故障诊断实时化、诊断监控一体化、诊断方法智能化、监测诊断系统网络化、诊断系统可扩展化、诊断信息数据库化、诊断技术产业化和机械设备诊断技术工程化。现代机械故障诊断技术正在成为信息、监控、通信、计算机和人工智能等集成技术，并逐渐发展成为一个多学科交叉的新学科。

参考文献

[1] 邓小文.旋转机械几种典型故障的诊断方法及软件实现[D].西北工业大学,1999.[2] 荆建平.旋转机械故障诊断与寿命维护技术若干关键问题研究[D].上海交通大学,2004.[3] 李晓虎.旋转机械状态监测与信号分析系统的复用研究[D].东南大学,2004.[4] 黄磊.基于 Internet 的旋转机械设备远程故障诊断技术研究[D].华南理工大学,2000.[5] 徐敏,等.设备故障诊断手册—机械设备状态监测和故障诊断[M].西安交通大学出版社,1998.[6] 何树波.基于隐 Markov 模型的旋转机械故障诊断系统的研究[D].浙江大学,2003.[7] 刘颖峰.旋转机械分布式监诊系统状态监测与数据管理的研究[D].浙江大学,2003.[8] 钟秉林,黄仁.机械故障诊断学[M].机械工业出版社,1997.[9] 崔彦平, 傅其凤,等.机械设备故障诊断发展历程及展望[J].河北工业技术,2004,4.[10] 姚桂艳, 孙丽媛.机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势[J].河北理工学院学报,2005,13.[11] 张冰凌,许英姿,潘全文.智能故障诊断方法的研究和展望[J].飞机设计,2007,5

第二篇：故障诊断读书报告

《机械故障诊断技术》读书报告

碰摩诊断案例分析综述

Diagnosis of Rubbing Fault Case Analysis were Review

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摘要

随着机组精度的不断提高，动静间隙的不断缩小，并受到不平衡、不对中、热弯曲等的影响，经常发生转子碰摩故障。本文以机组故障为实例，通过振动信号的时域、频谱以及转速三维谱图分析，对机组的碰摩故障进行分析诊断。

关键词：故障诊断；时频分析； 理论分析

Abstract The paper discuss the important problem in software development——requirements analysis.Developer and user always ignore the communication, it causes directly the software does not meet the good demands of the user, and cost a lot of time and money.Moreover, it affects the performance of the software.So, the requirements analysis is important in the early time of the development.This paper mainly discusses the requirements analysis’s influence on the system design from requirements develop, requirement management, and requirement program.Keywords：software requirement, requirement analysis, system design

目 录 振动信号的分析方法.................................................................................................................1

1.1 频域分析..........................................................................................................................1 1.2 三维频谱图分析..............................................................................................................1 2 转子碰摩故障特征.....................................................................................................................1 3 故障实例.....................................................................................................................................1

3.1 烟气轮机组碰摩故障诊断...............................................................................................1 参考文献...........................................................................................................................................1 振动信号的分析方法

1.1 频域分析

频域分析能通过了解测试对象的动态特性[1]，对设备状态作出评价，准确而有效地诊断设备故障并进行故障定位，为防止发生故障提供分析依据。

频谱分析可以解决以下问题：

（1）求得振动参量中各个频率成分和频率分布的范围；

（2）求出振动参量各个频率成分的幅值或能量，从而得到影响设备运行状态的主要频率值及其对应的幅值。

1.2 三维频谱图分析

三维频谱图对于分析振动故障是很有用的手段，特别是以转速作为第三维的三维频谱图，能较清晰地显示各倍频分量随转速的变化情况。清楚地显示出基频、二倍频、三倍频等诸分量随转速升高时的分布情况。转子碰摩故障特征

高速叶轮机械发生转子碰摩故障时有许多明显的特征，如表 1所示。

表 1 高速叶轮机械转子碰摩故障特征

特征参数 主特征频率 常伴频率

故障特征

低次谐波、高次谐波、组合谐波 工频（一倍频）故障实例

3.1 烟气轮机组碰摩故障诊断

某烟气轮机组（结构简图如图 1所示），在正常检修后开车时发现前端振值较大且不稳定，并呈持续缓慢上升状态，停机时振值已达再次试运时进行了跟踪测试。机组转速在低于时振值及相位均稳定且随转速变化不大，轴心轨迹稳定；转速达到（电机投用）后轴心轨迹开始变得杂乱，且烟机前端水平向振动明显增大；频谱图上三倍频处出现一个振动频带，且随转速上升振动能量越来越大，时域波形有明显的削波现象。

图 1 烟气轮机组结构简图

频谱分析得出的结论是机组存在严重的碰摩故障。解体检修发现，烟机叶轮上叶片根部锁紧销钉与隔板发生严重的整周碰摩，整周的销钉已磨损掉。修复叶片根部锁紧销钉并重新调整了烟机叶轮的位置后开车，机组振动恢复正常。结论

1.碰摩通常发生在不应接触的相对运动的表面，影响碰摩的因素比较复杂，在出现故障时，都会有故障特征，可通过振动信号分析对故障进行诊断。一般来说，转子与静止件发生摩擦时，受到的静止件附加作用力是非线形的和时变的，因此使转子产生非线性振动，在频谱图上表现出频谱成分丰富，不仅有工频，还有高次和低次谐波分量。碰摩严重时，各频率成分幅值迅速增大，转子失稳前频谱丰富、波形畸变、轴心轨迹不规则变化、正进动，转子失稳后波形严重畸变、轴心轨迹发散、反进动、时域波形有明显的削波现象。

2.在汽轮机起动发生动静碰磨时，要根据现场的情况灵活的采取措施，如果是轴封与转子碰磨，在条件许可或有把握的情况下，在较低的转速下可以通过“磨齿”的方法来扩大汽封间隙，减弱动静碰磨，但更换蜂窝汽封后发生动静碰磨，应视情况揭缸处理。

参考文献

[1] 软件需求．刘伟琴 刘洪涛译 Karl E.Wiegers中文版[M]．北京：清华大学出版社，2004． [2] 面向对象的系统分析.邵维忠 杨芙清．北京：清华大学出版社，2006． [3] 面向对象的系统设计.邵维忠 杨芙清．北京：清华大学出版社，2006．

第三篇：多媒体技术及应用读书报告

多媒体技术及应用读书报告—计本034班03190436俞晓锋

多媒体技术在教学中的应用

--多媒体技术及应用读书报告

计本034班 03190436 俞晓锋

多媒体技术的应用领域极其广泛，随着科技的进步发展其功能也更加的多样化。多媒体技术在各行各业逐渐渗透和应用，极大推动了社会的进步和经济的发展。在教育领域，多媒体技术也逐渐起到了不可替代的作用。多媒体技术的应用不仅为教学提供了形象逼真的效果、丰富了教学手段，优化了教学过程，也增添了学生的学习乐趣，学习积极性也得到了提高。

多媒体技术是一种把文字、图形、图像、视频同像、动画和声音等运载信息的媒体结合在一起。并通过计算机进行综合处理和控制。在屏幕上将多媒体各个要素进行有机组合，并完成一系列随机性交互式操作的信息技术。多媒体技术的关键特性．主要表现在媒体的多样性和处理信息的集成性、交互性、实时性、协调性，控制性和非线性。

集成性：以计算机为中心的综合处理多种信息媒体的特性，包括信息媒体的集成和处理这些媒体的设备的集成两方面。

交互性：把人的活动作为一种媒体加入到信息传播过程中，使信息交互的参与各方都可以对信息进行编辑、控制和传递的特性。

实时性：及时响应用户的需求。

协调性：各种媒体之间必须有机配合，达到协调一致。

控制性：以计算机为中心，综合处理和控制多媒体信息，使之按用户习惯显示在屏幕上。

非线性：打破时间、空间的限制，使信息传递满足用户的需求。

随着科技的进步，信息技术的不断发展，多媒体技术在各个领域的应用愈加广泛，尤其是在教育领域，更是发挥其不可替代的作用。同以往任何一种媒体的应用相比，多媒体技术的引入，促使传统的教育方式发生了深刻的改革，教育质量和教学效率也有了显著提高。这其中最主要因素是多媒体技术对教育有着臣大的促进作用。传统的课堂教学，其知识的传授，主要靠教师的言传身教，使用的是黑板加粉笔。因此，整个过程基本都是言语的描述虽然这也能重现客观真实，但毕竟还是抽象的，学生在领会后，需要再凭着理解在自己的脑中努力拼凑，去重现客观存在，这个过程不仅相当困难还容易出现偏差。而使用多媒体技术，就可直接把现实世界表现出来。例如，宏观的宇宙运动、微观的分子结构如用语言描述得到正确的概念对教学而言是比较困难的。但在今天的多媒体时代，可以使用虚拟仿真．就能使内容、结构变得非常直观、容易了解。

例如在一节语文课的教学中。我们可以凭借多媒体课件的声像手段，创造教学意境，带领学生走进教材，开发思维。《十里长街 送总理》一课，是一篇有强烈感情的文章。采用多媒体课件。可让学生重见当年“灵车四周挂着黑色和黄色的挽幢，上面佩着大白花，庄严肃穆”的情景，给人以庄严肃穆之感 ．使学生更能感受到此时沉痛不仅笼罩着灵车，更是笼罩着每个人的心：更能体味文中的一段话，“人们心情沉痛，目光随着灵车移动，好像有谁在无声地指挥．老人、青年、小孩都不约而同地站直了身体，摘下帽子，跟睁睁地望着灵车，哭泣着顾不得擦 去腮边的泪水。”使学生不自觉地进入角色，犹如置身于当时的情境多媒体技术及应用读书报告—计本034班03190436俞晓锋

之中，从而。把学生对总理的热爱以及失去总理的悲痛情感推向高潮。其思维活动也在借助于观察、想象的基础上，通过分析推理向更高阶段发展。

而在相应的练习课的教学中，传统的做法是大家做一样的练习。听一样的讲解，这样就不能很好地满足学生的实际需要，相对呆板且无法做到因人施教，因为学生的个体差异，就要求教学过程中有一定的适应性即适应不同程度学生的学习。而多媒体教学就可以让学生根据自身的情况选择练习的内容，练习的方式……做到因人施救．以提高学生的学习的质量，这对个别化教学有重大意义。

在各个学科的教学中。使用多媒体提高教学效率，优化教学过程。加大教学信息，提高教学质量的案例不胜枚举。多媒体技术的应用，弥补了传统教学手段的某些不足。它使学习参与者得到主动触觉的感受，具有生动性和真实性的整体效果。学生在学习中担当更为主动的角色。从而使其学习变得更赋有独立性和创造性；同时，多媒体技术还有助于教师对教学经验的总结、积累，延长知识的存储期限。

多媒体技术在教学中应用的优势：

1．视听结合调动学生的情绪。吸引学生的注意力研究表明，人们读过文字材料后可记住内容的 lO％，听过语音后可记住2O％的内容。通过看视频图像可记住 3O％的内容，如 果又听又看，可记住 50％的内容。多媒体教学由于其视听结合、手眼耳并用的特点。通过应用图像、图形和文字等形式的信息，使学生可以记住绝大部分的内容，以及模拟、反馈、个别指导和游戏的内在感染力。可以激发学生学习的热情，提高了学生的积极性和学习效率。

2．立体性教学空间，促进学生思维发展。多媒体教学文、图、声、像并存．能够多层次、多角度地呈现教学内容，创造立体性的教学空间，促进抽象恩维的发展，提高学生的思维索质。多媒体技术能将抽象空洞的概念以鲜明生动的形象伴以清晰悦耳的声音展现在学生面前，从而激发学生的积极性能够使深奥的理论简单化。抽象的理论具体化，便于学生理解和掌握。

3．突破时空的限制，对真实情景再现和模拟。教学中常有一些自然现象、逝去的景色或需长时间才能感知的事物，由于受到时间和空间的限制无法让学生亲眼看见；一些微观的事物和微小的变化．无法通过仪器设备让学生进行观察，而这些叉常是课堂教学的重点。此时，我们使用多媒体教学就能突破时间和空间的限制，对真实情景再现和模拟。为学生提供生动形象，内容丰富，具有很强感染力的感性认识材料，让学生看到事物的运动、发展、变化，有利于学生人情人境，借境悟理。

4．信息量大，节约了空间和时间，提高了教学效率。多媒体教学一般是通过事先设计好的课件进行的，经点击、放映等进 行讲 解的，这样就节省了大量的板书时间，节约了挂图、模具等占用的空间，在相同的教学时间和空间内，为学生提供更多的信息，提高了教学效率。

5．交互性强，使学生有更多的参与，学习更为主动。传统的教学模式是以教师为中心，在课堂教学中始终以教师为中心进行满堂灌式的教学，学生是被动的接受，教学信息的传送也是单向的。例如：影像、声音……的传送，这就无法很好的实现信息的反馈与交漉。而多媒体教学交互性强。学生与“教师”之间可以较好的实现人机对话，使学生有更多韵参与机会，学习更为主动，使针对不同层次学生的教学成为可能。

多媒体教学相对于传统教学有很多的优势，但应用时也需要有所考虑，要注意避免一些问题。多媒体技术及应用读书报告—计本034班03190436俞晓锋

首先，要注意教学理念、教学模式的改变不应仪把多媒体设备作为讲解、演示的工具，仅将投影代替黑板，教师依然是教学的中心。教学理念、教学模式没有改变，学生仍然在被动地接受，我们使用多媒体只是将原来的“人灌”成多媒体的“机灌”，这样使用多媒体就失去了其应有的意义。

其次，要注意选择要传递的信息。通过各种渠道能获取的信息很多，课堂能上传递的教学信息量也很大。这时教师应该注意对信息的甄选，不应找到什么就给学生传递什么，应该明确自己的需求，挑选最能帮助学生学习，最符合教学需求的信息。

再次，要注意选择信息传递的方式。把一个信息传递给学生的方式可以有很多。但不是每一种传递方式都会取得相同的效果。这时教师应该注意对传递方式的选择，教师应该根据教学目标，学生的水平去选择一种最优的方式。当然不可能有一种传递方式在任何方面都比其它方式好，但是总有一种方式可以以最少们代价得到想要的效果。

多媒技术在教学 中应用，是对传统教学方式的挑战，但不会也不能取代传统的教学模式。教学过程是一种知识的传递和情感的交流过程，多媒体教学只能是教学的一种辅助手段。在教学中应该将各种教学手段和教学媒体优势互补、取长补短，使其更好的服务于教学。使教学取得最佳的效果。

第四篇：飞机故障诊断技术

1．故障是指产品丧失了规定的功能，或产品的一个或几个性能指标超过了规定的范围。它是产品的一种不合格状态。

2．故障按其对功能的影响分为两类：功能故障和潜在故障。

功能故障是指被考察的对象不能到达规定的性能指标；潜在故障又称作故障先兆，它是一种预示功能故障即将发生的可以鉴别的实际状态或事件。

3．故障按其后果分四类：

平安性后果故障：采取预防维修的方式；使用性后果故障：对使用能力有直接的不利影响，通常是在预防维修的费用低于故障的间接经济损失和直接修理费用之和时，才采用预防维修方式；非使用性后果故障：对平安性及使用性均没有直接的不利影响，只是使系统处于能工作但并非良好的状态，只有当预防维修费用低于故障后的直接维修费用时才进行预防维修，否那么一般采用事后维修方式；隐患性后果故障：通常须做预定维修工作。

4．故障按其产生原因及故障特征分类可分为早期故障、偶然故障和损耗故障。偶然故障也称随机故障，它是产品由于偶然因素引起的故障。对于偶然故障，通常预定维修是无效的。耗损故障是由于产品的老化、磨损、腐蚀、疲劳等原因引起的故障。这种故障出现在产品可用寿命期的后期，故障率随时间增长，采用定期检查和预先更换的方式是有效的。

5．故障模式或故障类型是故障发生时的具体表现形式。故障模式是由测试来判断的，测试结果显示的是故障特性。

6．故障机理是故障的内因，故障特征是故障的现象，而环境应力条件是故障的外因。

7．应力-强度模型：当施加在元件、材料上的应力超过其耐受能力时，故障便发生。这是一种材料力学模型。

8．高可靠度状态〔图1.2-2〔a〕〕：应力和强度分布的标准差很小，且强度均值比应力均值高得多，平安余量Sm很大，所以可靠度很高。

图1.2-2〔b〕所示为强度分布的标准差较大，应力分布标准差较小的情况，采用高应力筛选法，让质量差的产品出现故障，以使母体强度分布截去低强度范围的一段，使强度与应力密度曲线下重叠区域大大减小，余下的装机件可靠度提高。

图1.2-2〔c〕所示为强度分布标准差较小，但应力分布标准差较大的情况，解决的方法最好是减小应力分布的标准差，限制使用条件和环境影响或修改设计。

图1.2-2

应力、强度分布对可靠性的影响

9．反响论模型：

如果产品的故障是由于产品内部某种物理、化学反响的持续进行，直到它的某些参数变化超过了一定的临界值，产品丧失规定功能或性能，这种故障就可以用反响论模型来描述。

串连式反响过程：总反响速度主要取决于反响最慢的那个过程的速度。

并联式反响过程：总反响速度主要取决于反响最快的过程的速度。

10．最弱环模型〔串连模型〕：认为产品或机件的故障〔或破坏〕是从缺陷最大因而也是最薄弱的部位产生

11．故障树分析法简称FTA法〔Fault

Tree

Analysis〕

故障树分析法是一种将系统故障形成的原因由总体至局部按树状逐级细化的分析方法。

故障树分析法将最不希望发生的故障事件作为顶事件，利用事件和逻辑门符号逐级分析故障形成原因。优点：直观、形象，灵活性强，通用性好；缺点：理论性强，逻辑严谨，建树要求有经验，建树工作量大，易错漏。

12．顶事件和中间事件〔矩形〕

底事件〔圆形〕

开关事件〔房形〕

省略事件〔菱形〕

13．逻辑与门

逻辑或门

逻辑非门

异或门

表决门K/N门

表决门：仅当n个输入事件中有k个或k个以上发生时，输出事件才发生。

14．建树步骤

§顶事件选取原那么：

1)必须有确切的定义，不能含混不清、模棱两可。

2)必须是能分解的，以便分析顶事件和底事件之间的关系。

3〕能被监测或控制，以便对其进行测量、定量分析，并采取措施防止其发生。

4〕最好有代表性。

15．〔1〕系统级边界条件

顶事件及附加条件（系统初始状态，不允许出现事件，不加考虑事件)

〔2〕部件级边界条件

元部件状态及概率，底事件是重要部件级边界

利用边界条件简化：

与门下有必不发生事件，其上至或门,那么或门下该分支可删除；

与门下有必然发生事件,那么该事件可删除;

或门下有必然发生事件，其上至与门,那么与门下该分支可删除

或门下有必不发生事件，那么该事件可删除

16．n个不同的独立底事件组成的故障树，有个可能状态，故可有个状态向量。

17．与门结构故障树的结构函数

18．或门结构故障树的结构函数

19．k/n门结构故障树的结构函数

20．底事件的相干性

假设对第i个底事件而言，至少存在一对状态向量Y1i=(y1,y2,…yi-1,1,yi+1,…,yn)记作(1i,Y)和Y0i=(y1,y2,…yi-1,0,yi+1,…,yn)记作(0i,Y)，满足Φ

(1i,Y)>

Φ

(0i,Y)，而对其它一切状态向量而言，恒有Φ

(1i,X)

≥

Φ

(0i,X)成立，那么称第i个底事件与顶事件相干。

如果找不到状态向量满足Φ

(1i,X)

Φ

(0i,X)，那么称第i个底事件与顶事件不相干。

相干结构函数：Φ(X)满足：

故障树中底事件与顶事件均相干；

Φ(X)对各底事件的状态变量xi(i=1,2,…n)均为非减函数

21．相干结构函数的性质

〔1〕假设状态向量X=(0,0,…0)，那么Φ(X)=0；

〔2〕假设状态向量X=(1,1,…1)，那么Φ(X)=1；

〔3〕假设状态向量X≥Y(即xi

≥yi,i=1,2,…n)，那么结构函数Φ(X)

≥

Φ(Y)；

〔4〕假设Φ(X)

是由n个独立底事件组成的任意结构故障的相干结构函数，那么有

即任意结构故障树，其结构函数的上限为或门结构故障树结构函数，而下限是与门结构故障树结构函数。

22．假设状态向量X能使结构函数=1，那么称此状态向量为割向量。在割向量X中，取值为1的各分量对应的状态变量〔或底事件〕的集合，称作割集。割集是导致顶事件发生的假设干底事件的集合。假设状态向量X是割向量〔即=1〕，并对任意状态向量Z而言，只要Z

23．假设状态向量X能使结构函数=0，那么称此状态向量X为路向量。在路向量X中，取值为0的各分量对应的状态变量〔或底事件〕的集合，称作路集。路集是使系统不发生故障的正常元件的集合。假设状态向量X是路向量〔即=0〕，并对任意状态向量Z而言，只要Z>X，恒有=1成立，那么称X为最小路向量，最小路向量X中取值为0的各分量对应的底事件的集合，称为最小路集。最小路集是使系统不发生故障的必要正常元件的集合。

24．用最小割集表示结构函数：

25．用最小路集表示结构函数：

26．掌握化相交和为不交和，求顶事件概率〔此法最简单易于理解，故采用之〕：

式中为故障树的最小割集，将上式化成单独项〔形如这种形式〕的逻辑和，将式中的用代替，用代替。这样便可得到顶事件发生的概率为：

27．底事件的发生对顶事件发生的影响，称作底事件的重要度。

l

概率结构重要度：仅由单个底事件概率的变化而引起顶事件概率发生变化，那么顶事件概率对底事件概率的变化率称作该底事件的概率结构重要度，简称概率重要度，记作。数学表达式为：

。上式可以看出概率重要度较大的底事件，其概率发生变化，那么对顶事件概率变化的影响是比拟大的。

l

结构重要度：第i个底事件的结构重要度定义为该底事件处于关键状态的系统状态数与其处于正常状态的系统状态数之比。当系统由n个独立元件组成时，那么可表示为：，为该底事件处于关键状态的系统状态数，可由下式表示：

所谓底事件的关键状态是指该底事件状态变量由0变为1时〔该元件由正常变故障〕，故障树的结构函数也由0变为1〔系统由正常变故障〕的状态。

用以下原那么求结构重要度，在概率重要度的根底上，令各底事件的概率均为1/2，那么所求结构重要度与其底事件的概率重要度相同。

l

关键重要度：，由此可见，底事件的关键重要度是指顶事件概率相对变化量与引起此变化的底事件概率相对变化量之比的极限。

28．故障隔离手册〔FIM〕和故障报告手册使用同一的故障码，该故障码为8位数：左起前两位为故障所在章号〔系统〕，3、4位为节号〔子系统〕，5、6位为工程号，7、8位表示故障件位置。

29．无空勤人员提供故障码时的故障隔离程序

–

故障必然归入下面四种情况之一：

有相应的EICAS信息的故障；

有机内自检程序〔BITE〕的故障；

有适用的维修控制显示板〔MCDP〕信息的故障；

以上信息全没有的故障。

假设报告的问题上述三种信息均有，那么故障分析顺序为优先考虑执行有EICAS信息的排故程序，其次是机内自检程序，最后是考虑执行有MCDP信息的排故程序。

30．查找故障的典型概率法〔P75〕重点看，有计算。

概率法应用的条件：故障是由某一元件故障引起；查找故障不会引入新故障。

概率法应用的参数：

检查次数〔一次检查、平均检查次数

检查时间〔一次检查时间ti、平均总检查时间

检查工作量(一次检查工作量ti、平均总检查工作量

检查费用〔一次检查费用Ci、平均总检查费用

适用范围

–

逐件检查系统

–

分组检查系统

31．32．

分组检查的方法：两分法、等概率法、最小时间法。

u

两分法：要点--符合机件数大致相等的要求；

最少检查次数与最大检查次数：

1)

假设系统由n个机件组成，满足2m

n

2m+1〔m为正整数〕，那么系统最少检查次数为m次，最大检查次数为〔m+1〕次，平均检查次数

Sm--第m次可查出故障的机件零件号组成的集合，同理。-零件号为j的机件故障的条件概率。

2〕

假设系统机件数恰好满足n

=

2m，那么只需且必须经过m次检查，才能查出故障原因，平均检查次数Nm

=

m

u

等概率法：要点--先把系统按每组各机件故障条件概率之和大致相等分成两组，检查故障条件概率之和较大的那组，确定故障件所在局部。再将存在故障件的那一组按每组各机件故障条件概率之和大致相等分成两个分组，检查故障条件概率之和较大的一组，确定故障原因所在。如此继续下去，直至查出故障原因为止。

u

最小时间法：要点--每组各机件故障条件概率之和大致相等。

对各组计算检查时间消耗率h，h

=

å

(bi/

ti)，选择h较大的一组进行检查

33．信息量应该是该信息出现概率的单调减函数

信息量＝，P——信息量出现的概率，信息量的单位是“比特(bit)〞

–

假设有n个信息同时出现，它们对故障诊断提供的信息量要比单一信息提供的信息量大

–

当n个信息相应的事件互相独立时，n个信息共同出现时的信息量等于各个信息的信息量之和，即信息量具有可加性

34．现代信息论中，“熵〞是系统不确定程度的度量

假设系统A有n个状态A1,A2,…,An，系统随机处于相应状态的概率分别为P(A1),P(A2),…,P(An)，那么系统的熵定义为

35．复合系统的熵：设系统A有n个可能状态，系统B有m个可能状态

从而复合系统的熵为

A、B互相独立：H(A+B)=H(A)+H(B)

A、B统计相关：

H(AB)=H(A)+H(B/A)=H(B)+H(A/B)

A条件下B的熵值：

36．定义系统B为判断A所处的状态提供的平均信息量为

也被称为系统B包含有关系统A的平均信息量。

37．目视检查是飞机结构完整性检查的最根本、最常用的检查方法，也是保证飞行平安的重要手段之一。

当蒙皮离开铆钉头并形成目视可见的明显间隙，铆钉周围有黑圈，均说明铆钉已松动。

铝合金和镁合金腐蚀初期成呈白色斑点，开展后出现灰白色腐蚀产物粉末。

不锈钢的腐蚀往往是出现黑色的坑点。

38．气密舱的密封检查：流量法和压力降法。流量法更适用于泄漏量较大而容积小的气密舱。压力降法设备简单，测法简单可靠。气密舱和结构油箱泄露包括可控制泄露和不可控制泄露。

影响密封舱结构密封性的因素：

环状缝隙影响因素；平面缝隙影响因素；加工与装配质量的影响。

39．涡流检测的根本原理

检测线圈通交流电，在线圈周围产生交变的初级磁场，当检测线圈靠近被检测的导电构件时，在交变的初级磁场作用下，构件中感生交变的电流——涡流。涡流在构件中及其周围产生一个附加的交变次级磁场，次级磁场又在线圈内产生感应电流，它的方向与原电流方向相同。当构件中产生裂纹或有其它缺陷，检测线圈与其接近时，涡流发生畸变，影响次级磁场，进而影响检测线圈中的感应电流，检测线圈中的电流的变化，说明构件发生损伤。

40．涡流检测分为高频涡流检测〔>50kHz〕和低频涡流检测。

趋肤效应：涡流的磁场会引起交变电流趋向构件外表，外表电流密度最大，随着深度增加，电流密度减弱

41．涡流检测法的适用范围

Q

检查导电构件的疲劳损伤和腐蚀损伤。对铝合金是首选的无损检测方法

u

不适用非金属构件，如塑料、玻璃纤维复合材料等的损伤

Q

高频涡流可检测试件外表或近外表的损伤，而低频涡流可检测构件隐蔽面或紧固件孔壁上的损伤

Q

对于钢构件一般不采用涡流检测法探伤。

Q

不能检测出平行于探测面的层状裂纹。

Q

厚度小于1.5

mm的薄板材，板边缘或紧固件孔边的边界效应较大，给检测带来一定的困难

42．超声波检测法：高频声束〔频率在20kHz以上〕射入被检材料，经过不同介质分界面会发生反射，检测者分析反射声束信号，便可确定缺陷或损伤的存在及其位置。

超声波的发射与接收是利用压电材料的压电效应来实现的超声波是一种波长比光波长，比普通电波短，频率高于20kHz的机械波

43．纵波检测法的适用范围：

Ø

易检测出与工件探测面走向平行的缺陷

Ø

受仪器盲区和分辨力的限制，外表和近外表检测能力低

Ø

适用于检测大面积的厚工件，定位简单

横波检测法的适用范围：

Ø

可发现与工件外表成一定角度的缺陷或损伤

Ø

辅助纵波检测，检测垂直于探测面的缺陷或损伤。

应用：可检测金属、非金属、复合材料的内部及外表缺陷〔裂纹损伤和腐蚀损伤〕，对平面缺陷十分敏感，只要声束方向与裂纹面夹角到达一定要求，就可清晰地显示出裂纹损伤

44．磁粉检测的原理：〔通过检测漏磁来发现缺陷〕

铁磁试件被磁化后，假设试件存在外表或近外表缺陷，会使试件外表产生漏磁。铁磁性工件中存在着许多小磁畴，磁化前，磁畴随机取向，磁性抵消；被磁化时，磁畴规那么排列，呈现磁极。当工件外表或近外表存在与磁化方向近于垂直的裂纹缺陷时，磁力线会弯曲，呈绕行趋势，溢出外表的磁力线叫做缺陷漏磁。漏磁场强度取决于缺陷尺寸、方向和位置以及试件的磁化强度。漏磁场强度越大，缺陷部位越容易吸附磁粉，越能显示出磁粉迹痕，观察磁粉迹痕判断缺陷所在。

l

周向磁化法：直接通电法、电极法、芯棒法

l

纵向磁化法：线圈法、电磁铁法、感应电流法

l

复合磁化法

适用于铁磁性构件外表或近外表缺陷〔或裂纹〕。主要检测锻钢件及焊件，不适用于奥氏体不锈钢〔非磁性材料〕。

注意：磁粉检测后要对零件进行退磁。

45．传统的故障诊断方法包括逻辑诊断方法、统计诊断方法和模糊诊断方法。

46．逻辑诊断法师根据故障特性〔故障信息或征兆〕与故障状态的逻辑关系，运用推理的方式进行故障诊断的方法。

有效决策规那么：将有效逻辑基中全部变元〔取值为１〕或逆变元〔取值为０〕逻辑乘，再求逻辑和．

有效决策主范式：从决策规那么出发，通过逻辑运算，得到全部变元或逆变元逻辑乘的逻辑和．

概括逻辑诊断步骤:

1.确定考虑的因素,建立决策规那么;

2.建立有效决策规那么或有效决策主范式;

3.将给定元件状态的元件变元或逆变元组成征兆函数,待定元件变元或逆变元组成成因函数,进行状态识别或故障诊断.注：此节求有效逻辑基，通过分析故障成因函数查找故障原因是重点。

47．统计诊断方法：

确定临界值是重点。

根据对平均冒险率的分析，提出以下四种确定临界值的方法：

最小冒险法、最小错误诊断概率方法、极小极大法和纽曼-皮尔逊方法。

n

在满足平均冒险率最小的条件下，即使=时，确定临界值的方法称为最小冒险方法。

n

当==，==时，最小错误诊断概率方法确定临界值得条件和最小冒险法完全相同。

n

在使平均冒险率取极大的同时，使平均冒险率取极小，这样确定临界值的方法称为极小极大法。

n

纽曼-皮尔逊方法：要正确地估计错误诊断的代价往往是十分困难的，为此往往采用使某种诊断错误概率降低到最小的原那么。

例题：根据滑油中含铁量监测发动机机匣的工作状态。设由统计资料得到：在正常状态下含铁量的均值〔1p.p.m=1毫克/升〕，在异常状态下含铁量的均值，标准偏差为；含铁量为正态分布，并发动机处于正常状态的概率为=0.8。试用最小错误诊断概率法：

〔1〕详细推导确定临界值的公式

〔2〕计算临界值x0

48．模糊诊断方法〔重点看该书最后两页〕：

设分别表示m种故障成因，它们是征兆群空间X〔论域U〕上的m个模糊子集，为相应的m个模糊子集的隶属函数。对U中的任一元素，如果，那么判断隶属于模糊子集，这就是最大隶属原那么。

隶属函数计算式：其中〔i=1，……，n〕表示第i个征兆出现的状态，征兆出现取1，不出现取0，是权系数，即诊断矩阵中第i行，第j列的元素。根据最大隶属度原那么判断故障成因，从而判断故障成因。

编者注：考试题型：选择〔10〕、填空〔10〕、简答〔20〕、计算〔60〕.本材料仅供参考。预祝大家考个好成绩，谢谢！

第五篇：机械故障诊断论文人工智能在机械故障诊断中的应用

人工智能在机械故障诊断中的应用

摘要: 介绍了机械故障中应用的各种人工智能诊断方法及理论, 包括专家系统、人工神经网络等, 根据二者在机械故障诊断中的应用情况分析了它们的优缺点, 并以专家系统在汽车故障诊断中的应用为例, 阐述了专家系统在实际应用中存在的问题。

关键词: 机械故障诊断;人工智能;专家系统;神经网络

中图分类号: TP206

3文献标识码: A

文章编号: 1001-006X(2006)02-0023-02 Artificial Intelligence Applied in Machinery Fault DiagnosisLiMeihua, Han Daming, Lu Huaimin(Northeast Forestry University, Harbin 150040)Abstract: The methods and theories of artificial intelligence diagnosis applied in machinery fault diagnosis of each system are reviewed, including ex pert system and artificial neural network.Based on the actual application of the two methods, the advantages and disadvantages of each system are analyzed.Taking the application of expert system in automobile fault diagnosis as an example, the existing problems of ex pert system are clarified in the paper.Key words: machinery fault diagnosis;artificial intelligence;expert system;neural network 收稿日期: 2005-03-14 第一作者简介: 李美华(1981-), 黑龙江省呼兰人, 女, 硕士研究生, 研究方向: 汽车维修理论与诊断技术。前 言

机械故障诊断是识别机器或机组运行状态的科学, 它研究的是机器或机组运行状态的变化在诊断信息中的反映, 其研究内容包括对机器运行现状的识别诊断、对其运行过程的监测以及对其运行发展趋势的预测3 个方面。就其诊断方法而言, 人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力, 如专家系统、人工神经网络、分形几何等, 但这些新的理论和技术成果大多有待完善。最近有人探索人工神经网络与传统的专家系统结合起来, 建造神经网络专家系统。研究表明新型的专家系统能较好克服传统的专家系统和人工神经网络在各自独立 的缺陷而具有许多优势。人工智能在机械故障诊断中的应用 21专家系统在机械故障诊断中的应用

专家系统也称专家咨询系统, 顾名思义, 专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。一个专家系统主要由知识库、推理机、数据库和人机接口等4 个基本部分组成, 其中知识库和推理机是专家系统的核心组件。知识库用于存放推理所需要的规则等信息, 是专家领域知识的集合。推理机的作用是根据所采集到的现场信息, 应用知识库中的知识对设备所处状态进行推理判断, 给出设备有否故障或故障部位等信息。数据库用于存放推理过程中的所需和所产生的各种信息,人机接口则是人与专家系统打交道的桥梁和窗口, 是人机信息的交接点。一个实用的机械设备故障诊断专家系统一般还包括解释程序和知识获取程序, 其中, 解释程序负责回答用户所提出的各种问题,包括与系统运行有关的问题和与系统运行无关的、关于系统自身的一些问题。解释程序是实现系统透明性的主要部件。知识获取程序负责管理知识库中的知识, 包括根据需要修改、删添知识及由此引起的一切必要的改动, 维护知识库的一致性和完整性。知识获取程序使领域专家可以修改知识库而不必了解知识库中知识的表示方法和组织结构等细节问题, 从而大大提高了系统的可扩充性。

22人工神经网络在机械故障诊断中的应用人工神经网络简称神经网络,是在生物神经学研究成果的基础上提出的人工智能概念, 是对人脑神经组织结构和行为的模拟。就机械故障诊断而言, 神经网络使用来自机器不同状态的振动信号,通过特征选择,找出对于故障反映最敏感的特征信号作为神经网络的输入向量, 建立故障模式训练样本集,对网络进行训练;当网络训练完毕, 对于每一个新输入的状态信息, 网络将迅速给出分类结果。23神经网络故障诊断系统和专家系统故障诊断

系统的融合基于神经网络的故障诊断系统和基于专家系统的故障诊断系统可以相互转化。在专家系统故障诊断系统中, 知识是通过规则的方式来表达的, 而在神经网络故障诊断系统中, 知识是通过对样本的反复学习并在此过程中不断调整网络连接权值, 从而使网络误差收敛到全局最小点后储存在这些连接权值中。所以, 要实现由基于专家系统的故障诊断技 术向神经网络故障诊断技术过渡的关键是将规则转化为学习样本, 具体步骤为:

统计在规则表述中诊断对象可能出现的故障征兆与故障原因数目, 分析诊断知识结构, 确定神经网络的输入、输出神经元数目及其网络层次结构;

将专家系统知识库的规则提取出来, 形成神经网络的学习样本;

对神经网络样本学习, 获取各自的连接权值, 形成神经网络故障诊断系统。由神经网络故障诊断到专家系统故障诊断的关键问题是在现有的连接权值中提取规则, 具体步骤为:

已知学习样本时, 可以直接将每一个学习样本转化为一条规则;

未知样本只知道连接权值时, 这种情况很复杂, 一般是通过特殊的算法从网络的输入和输出中提取规则;如果是模糊神经网络, 问题就简单了, 即可以直接从网络 中提取。专家系统在汽车故障诊断中的应用

汽车作为一种特殊的机械, 以汽车故障诊断专家系统为例。汽车故障诊断专家系统的开发, 自20 世纪80 年代以来, 可分为雏型期、改进期和发展期3 个阶段。20 世纪70 年代后期至80 年代初期, 为了适应对计算机应用不断增加的现实, 在汽车维修行业中首先开发的就是诊断咨询系统。1986 年, 美国通用汽车公司和福特汽车公司分别推出了称之为CAMS 和SBDS 的故障诊断咨询系统。1986 年,日本丰田汽车公司的维修、信息及技术部门联合开发了

维修技术咨询系统, 1987 年8 月开始用于丰田发动机集中电子控制系统T CCS 的诊断。作为系统信息流, 对维修企业遇到难度较大的车辆故障诊断与维修问题时, 专业技术人员在预制的问诊表上填入有关事项, 并电传到丰田汽车公司维修总部。维修总部的有关人员以此为基础, 把信息输入到维修技术咨询系统,并由专家系统的维修程序提出诊断结果和维修方案。现场技术人员以此为基础进行维修工作并将结果反馈到总部, 以进一步提高系统的诊断精度。进入20 世纪90 年代, 开始出现了专家系统工具的研究。这种专家系统工具具有知识获取支援功能的专用编辑器, 不需要智能语言, 从而解决了过去存在的知识库效率低的缺点。汽车诊断专家系统的功能与特点, 概括地说就是由计算机存储的专家知识, 按照需要可以调用, 即使初学者也能近似地如专家一样进行故障诊断。基于专家系统的故障诊断方法, 在实际应用中存在问题如下:

知识获取的瓶颈问题;知识难以维护;

知识应用面窄;诊断能力弱;不适应模糊问题。应用神经网络技术可以弥补解决传统专家系统在应用中遇到的问题。

(1)对于专家系统的脆弱性, 即知识和经验不全面, 遇到没解决过的问题就无能为力。而利用神经网络的自学习功能, 不断丰富知识库内容,可解决知识更新的问题。

(2)对于专家系统知识获取困难这一瓶颈问题, 利用神经网络的高效性和方便的自学习功能, 只需用领域专家解决问题的实例来训练神经网络, 使在同样的输入条件下, 神经网络便能获得与专家给出的解答尽可能接近的输出。(3)推理中的匹配冲突,组合爆炸及无穷递归使传统专家系统推理速度慢、效率低。这主要是由于专家系统采用串行方式、推理方法简单和控制策略不灵活。而神经网络的知识推理通过神经元之间的作用实现, 总体上, 神经网络的推理是并行的、速度快。4

结

论

随着人工智能的不断发展, 各个领域对人工智能的要求也越来越高。传统的专家系统有它自身的缺点, 神经网络也有其局限性, 正因为如此在机械故障诊断中, 目前将神经网络和专家系统相结合,建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与应用实践表明, 神经网络专家系统结合了两者的优点而克服了各自的缺点, 表现出强大的生命力。参考文献

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