第一篇：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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第二篇：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
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第三篇：《机械故障诊断基础》教学大纲
《机械故障诊断基础》教学大纲
课程类别：选修课(专业课)适用专业；机械设计制造及其自动化
执行学时：24学时
一、本课程在培养计划中的作用
（一）本课程是一门专业课，研究的内容为机械系统动态信号处理与分析及以上内容在典型机械零部件运行过程中的状态分析与识别。在本课程中，培养学生利用所学知识正确分析与判断典型机械零部件运行过程中的状态的技能，并了解掌握故障诊断知识的更新及发展动向。
（二）基本要求、从进行机械故障诊断所必备的基本知识与方法出发，学生学完本课程后应具备下列几方面的知识：
（1）机械系统动态信号处理与分析方法
（2）转轴组件的振动特性的描述及故障分析方法。（3）滚动轴承的振动特性的描述及故障分析方法。（4）齿轮箱的振动特性的描述及故障分析方法。（5）红外检测技术。（6）润滑油样分析。、本课程实践性很强，所以实验课是达到本课程教学要求和使学生经受工程技术训练必不可少的环节。开设实验应不少于6学时，重点为典型机械零部件运行过程中振动信号的测试与分析，典型故障信号的分析与故障判断。
（三）与其它课程的联系
在学习本课程之前应具有《机械工程测试技术基础》课程的知识。
讲课学时的分配：
概述 1 学时 信号分析方法及应用 3 学时 机械故障诊断依据的标准 2学时 转轴组件的振动特性描述及故障分析 2 学时 滚动轴承的振动特性的描述及故障分析 2学时 齿轮箱的振动特性的描述及故障分析 2 学时 红外检测技术 2学时 润滑油样分析 2 学时 实验 6学时 总讲课学时 22学时 考试 2 学时
二、课程内容的重点、先进性、实用性和特点
本课程属专业课，与前设课程《机械工程测试技术基础》课程衔接紧密，并直接应用于生产实践、科学研究与日常生活有关振动噪声、力、温度等参量的测试及状态判断中。
近年来，随着传感技术、电子技术、信号处理与计算机技术的突破性进展，《机械故障诊断基础》课程从理论、方法到应用领域都发生了很大的改变。要求本课程的讲授要知识面广、实践性强，结合新理论、新方法及新的使用领域，使学生了解前沿动态。
三、授课大纲
概述
课程的内容、方法。诊断信息的来源、获取，典型故障示例，学习方法。
第一章 信号分析方法及应用
1、时域分析与频域分析。
2、时域与频域的转换。
3、时、频域信号中蕴涵的信息分析。第二章 机械故障诊断依据的标准
1、故障诊断的绝对判断标准
2、故障诊断的相对判断标准
3、故障诊断的类比判断标准
4、几种判断标准的选用及判断实例。
第三章 转轴组件的振动特性描述及故障分析
1、转轴组件的振动机理
2、转轴组件的振动原因识别
3、现场平衡技术
第四章 滚动轴承的振动特性的描述及故障分析
1、滚动轴承失效的基本形式
2、滚动轴承的振动机理
3、滚动轴承的振动监测及故障判别 第五章
齿轮箱的振动特性的描述及故障分析
1、齿轮及齿轮箱的失效形式与原因
2、齿轮及齿轮箱的振动机理
3、齿轮及齿轮箱的故障诊断 第六章
红外检测技术振动测试
1、基本原理
2、应用之一—温度监测
3、应用之二—无损探测 第七章 润滑油样分析
1、油样分析的原理与步骤
2、铁谱分析与光谱分析
四、教学实验
1、学时数：6学时，开出3个实验。2、内容
针对下列内容开设教学实验：
（1）振动信号测试与处理： 构筑振动信号测试系统并测试，对振动信号进行时域分析与频域分析
（2）轴承振动信号测试与故障分析。多组典型故障轴承，测试其运转过程的振动信号并分析比较。
（3）利用测振传感器及数采器采集工厂中机床运转振动信号，排除噪声干扰，提取反映机床状态的信号，并理解状态监测的含义。
第四篇：旋转机械故障诊断中的信号处理技术总结
旋转机械故障诊断中的信号处理技术综述
摘要: 基于旋转机械在各行业的广泛应用，旋转机械的故障诊断技术也倍受重视，从传统的信号处理方法到现代的信号处理方法，旋转机械故障诊断中的信号处理技术在不断发展，不断创新。本文综述了旋转机械故障诊断的传统信号处理方法和现代信号处理方法，分析传统信号处理方法和现代信号处理方法的实际应用，并展望了未来旋转机械故障诊断领域的研究方向。关键词: 旋转机械;故障诊断;信号处理技术
1、旋转机械故障诊断的意义
随着机械设备向着高速、重载、精密方向发展，对机械传动设备的要求越来越高。不仅要求机械传动设备能够传递较大的功率和载荷，而且传动系统本身必须具备较好的可靠性，从而降低设备的运营成本并提高设备运营过程中的安全性。在故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也最困难的问题就是故障特征信息提取，其必须借助于信息处理，特别是现代信号处理的理论方法和技术手段，探索故障特征信息提取的途径，发展新的故障诊断理论和技术。
2、旋转机械故障诊断的传统信号处理方法
以傅里叶变换为核心的经典信号处理方法在旋转机械故障诊断中发挥了巨大的作用，这些方法包括频谱分析、阶比谱分析、相关分析、细化谱分析、时间序列分析、倒频谱分析、包络分析和全息谱等。
在基于FT 的信号分析方法中，平稳的随机信号常用其二阶统计量来表征: 时域用相关函数，频域用功率谱。功率谱实质上是一种频域的能量密度分布，因此可以把它视为频域分布，相关函数和功率谱之间也以FT作为联系的桥梁。然而，基于FT的频谱分析技术是建立在信号是平稳性的假设上的，因此具有较大的缺点: 如被分析的系统必须是线性的，信号必须是严格周期或者平稳的，否则，谱分析结果将缺乏物理意义，分析的结果只有频域信息，丧失了时域特征。而大多数旋转机械故障振动信号是非平稳和非线性信号，对这些非平稳信号，由于傅里叶变换的本质缺陷，使得提取的故障特征有缺陷，影响了故障诊断的准确性。3 旋转机械故障诊断的现代信号处理方法
3.1 高阶谱分析技术
功率谱分析的一个最大缺陷是它不包含频率成分间的相位信息，通常也无法处理非平稳和非高斯信号。而实际的振动信号大多是非平稳和非高斯信号，尤其在旋转机械系统发生故障时更是如此。其中一种非高斯性是各频率成分间的相互关联作用，产生和频与差频成分，称为信号的非线性，对应的相位关系称为二次相位耦合。对于这种非线性现象，功率谱是无能为力的。高阶谱是分析非高斯信号的主要数学工具，已被运用到旋转机械故障诊断中，其出发点和动机主要有:(1)高斯信号的高阶统计量等于零，当非高斯信号淹没在高斯白噪声中时，利用高阶统计量可以大大降低噪声的干扰。一般而言，旋转机械振动信号中的噪声可以近似地当作高斯噪声处理，因此采用高阶谱分析振动信号更容易提取故障信息;(2)从更高阶概率结构表征随机信号，弥补了二阶统计量(功率谱)不包含相位信息的缺陷，能定量地描述非线性相位耦合。对高阶谱的研究比较多，已经形成了成熟的理论。目前高阶谱已被成功地运用到滚动轴承、齿轮和转子系统的故障诊断中。
3.2 ARMA 模型的现代谱分析技术
对旋转机械故障振动信号进行频域分析，通常是采用基于傅里叶分析的经典功率谱分析方法。不同于傅里叶分析的新的谱分析方法称为“现代谱分析”。其中ARMA时序模型是应用较广的一种现代谱分析方法，它利用信号的信息对被窗函数截取的有限信号以外的信息进行预测或外推，提高了谱分析的分辨率和真实度。特别是其中的AR模型能够较好地描述信号频谱中的谱峰，得到的频谱比傅里叶频谱更平滑，具有良好的频率分辨力，从而获得了广泛的应用。在国外，这方面的研究工作一直在开展。早在1983年，Gersch采用AR模型和近邻法相结合对旋转机械故障进行分类，而国内也开展了这方面的研究工作。3.3 几何分形技术
目前在旋转机械故障诊断领域中，最成熟的方法是基于线性理论的时域和频域方法，随着现代科学技术的发展，机械设备越来越复杂化，基于线性理论的故障诊断方法的缺点和局限性也越来越突出，与非线性原理和方法相融合将是旋转机械故障诊断技术的一个重要发展方向，因此，基于现代非线性理论的故障诊断方法研究十分活跃。分形理论是非线性科学的一个重要方面，特别适合研究各种“复杂现象”，把它应用于机械故障诊断领域是近年来国际学术界的新动向。
当旋转机械发生油膜涡动、转子裂纹、转子与定子碰摩、基座松动等故障时，往往会产生混沌现象，采用几何分形方法对振动信号分析可以有效地提取各种故障特征，其中关联维数应用得最为广泛。3.4 时频分析技术
旋转机械振动信号绝大多数是非平稳、非线性的，这些非平稳和非线性的振动信号包含了丰富的故障信息。对于这些非平稳和非线性的振动信号，时频分析方法是一种有效的分析方法。在目前常用的旋转机械故障诊断方法中，由于时频分析方法能有效地分析非平稳信号因而在旋转机械故障诊断中的应用最为广泛。
时频分析法将时域和频域组合成一体，这就兼顾到非平稳信号的要求。它的主要特点在于时间和频率的局部化，通过时间轴和频率轴两个坐标组成的相平面，可以得到整体信号在局部时域内的频率组成，或者看出整体信号各个频带在局部时间上的分布和排列情况。时频分析在语音处理、地震资料分析、信号检测和数据压缩等多个领域得到了广泛应用。对于旋转机械而言，当其发生故障时的振动信号，大量是非平稳、非线性的信号，因此，时频分析方法是进行旋转机械故障特征提取的一个重要的方法和特征提取工具，并广泛应用于旋转机械故障诊断中。
信号的时频分析分为线性和二次型两种。典型的线性时频表示有: 短时Fourier变换、小波变换和Gabor变换等。在很多实际场合，还要求二次型的时频表示能够描述该信号的能量密度分布。这样一种更加严格意义下的时频表示称为信号的时频分布。而基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)的时频分析方法，是一种优秀的时频信号分析方法，尤其适合于非线性、非稳态的信号序列处理。3.5 盲信号处理技术
盲信号分离是指根据观测到的混合数据确定一个变换，从而恢复原始信号或者信号源，其中术语“盲”有两重含义:(1)源信号不能观测;(2)源信号与噪声如何混合是未知的。
由于噪声信号的存在，实际观测到的信号是故障信号和噪声的混合数据，因此近几年盲信号分离技术在齿轮的故障诊断中得到了应用。
盲信号处理技术领域也有很多值得进一步研究的课题，例如当ICA和独立因子分析(Independent Component Analysis，ICA)用于盲信号分离(Blind Signal Separation，BSS)时，如何解决源信号的概率密度函数(Probability Density Function，PDF)的学习的问题;如何有效解决盲解卷(Blind Deconvolution)问题;当叠加噪声为非高斯的或脉冲噪声时，如何准确估计源信号的个数的问题;在非平稳情况下如何提高跟踪能力和如何提高解的鲁棒性等等。总结和展望
以上对信号处理技术的一些方法及其在旋转机械故障诊断中的应用进行了综述。不仅研究了传统的旋转机械故障特征提取技术中的信号的幅域分析、信号的时域分析以及以傅里叶变换(FT)为核心的经典信号处理分析方法，而且研究了旋转机械故障特征提取应用中的高阶谱分析技术、ARMA模型的现代谱分析技术、几何分形技术、时频分析技术、盲信号处理技术等几种方法的基本理论和算法以及它们在旋转机械故障特征提取中的实际运用。
虽然这些方法应用到旋转机械故障诊断的领域中，取得了一定的研究成效。但由于这些理论和方法还在不断地发展，算法也在不断地改进中，因此目前还处于一个初级的过程，为了能更好地为旋转机械故障诊断服务，今后还需要将对这些理论和算法作进一步的研究。如何把其他的和新的信号处理方法引入到旋转机械故障诊断领域中去，是今后需要大力研究的方向。由于大型旋转机械的组成、结构和运行状态等诸多方面的复杂性，从而使旋转机械表现出来的故障行为也极其复杂，因此，如何更好地综合运用这些方法，也是今后研究的重点。
第五篇：纳米材料在机械上应用 论文
纳米材料在机械上的应用
摘 要： 本文介绍纳米技术的兴起；纳米材料的特性；纳米技术在机械工程中的运用；与传统机械工程相比，纳米技术带来的优势；纳米加工的关键技术及其在微型机械和微型机电系统的应用。
关键词： 纳米技术；纳米材料；机械；纳米加工；微型机械
机械是现在社会的基础，是社会的一大支柱。机械的种类繁多，可以按几个不同方面分为各种类别，如：按功能可分为动力机械、物料搬运机械、粉碎机械等；按服务的产业可分为农业机械、矿山机械、纺织机械等；按工作原理可分为热力机械、流体机械、仿生机械等。
纳米技术的兴起
自从1990年7月在美国召开的第一届国际纳米科学技术会议上，正式宣布纳米材料科学为材料科学的一个新分支开始，纳米技术便一步一步进入人们的生活。纳米科技是研究由尺寸在0．1～100nm之间的物质组成的体系运动规律和相互作用，以及实际应用中的技术问题的科学技术。从材料的结构层次来说，它介于宏观物质和微观原子、分子的中间领域。
纳米技术不是一门单一的新型学科或者技术，它广泛应用于各类学科中，其中在机械工程中的应用对于机械工程学科的技术变革起到了不可估量的作用。纳米技术运用到机械方面尤其是产生了微型机械技术已经成为21世纪研究的核心技术，很多国家在纳米技术上开始了越来越多的研究，在机械工程方面对于纳米技术的应用也越来越多。
纳米材料的特性
1、力学性质
高韧、高硬、高强是结构材料开发应用的经典主题。具有纳米结构的材料强 度与粒径成反比。纳米材料的位错密度很低，位错滑移和增殖符合Frank-Reed模型，其临界位错圈的直径比纳米晶粒粒径还要大，增殖后位错塞积的平均间距一般比晶粒大，所以纳米材料中位错滑移和增殖不会发生，这就是纳米晶强化效应。金属陶瓷作为刀具材料已有50多年历史，由于金属陶瓷的混合烧结和晶粒粗大的原因其力学强度一直难以有大的提高。应用纳米技术制成超细或纳米晶粒材料时，其韧性、强度、硬度大幅提高，使其在难以加工材料刀具等领域占据了主导地位。使用纳米技术制成的陶瓷、纤维广泛地应用于航空、航天、航海、石油钻探等恶劣环境下使用。
2、热学性质
纳米材料的比热和热膨胀系数都大于同类粗晶材料和非晶体材料的值，这是由于界面原子排列较为混乱、原子密度低、界面原子耦合作用变弱的结果。因此在储热材料、纳米复合材料的机械耦合性能应用方面有其广泛的应用前景。例如Cr-Cr2O3颗粒膜对太阳光有强烈的吸收作用，从而有效地将太阳光能转换为热能。
3、电学性质
由于晶界面上原子体积分数增大，纳米材料的电阻高于同类粗晶材料，甚至发生尺寸诱导金属——绝缘体转变（SIMIT）。利用纳米粒子的隧道量子效应和库仑堵塞效应制成的纳米电子器件具有超高速、超容量、超微型低能耗的特点，有可能在不久的将来全面取代目前的常规半导体器件。2001年用碳纳米管制成的纳米晶体管，表现出很好的晶体三极管放大特性。并根据低温下碳纳米管的三极管放大特性，成功研制出了室温下的单电子晶体管。随着单电子晶体管研究的深入进展，已经成功研制出由碳纳米管组成的逻辑电路。
纳米技术的优势
相对于传统机械工程来说，也正是因为纳米技术有很多优势才能取得这样显著的成果。
1、纳米技术的尺寸效应
纳米技术的主要效果之一便是缩小了传统尺寸的单位，将毫米进化为纳米，一纳米相当于十亿分之一米。纳米技术应用在机械中，可以大大降低机械的体积，从而形成了新型机械——微型机械。这种不是传统机械单纯地在尺度上微小型化，而通常是指可以成批制作的集合微机构、微驱动器、微能源以及微传感器和控制电路、信号处理装置等于一体的微型机电系统。他们大部分都是运用纳米技术的成果，因而它远远超出了传统机械的概念和范畴，而是基于现代科学技术，并作为整个纳米科技重要组成部分和用一种崭新的思维方式与技术路线指导下的产物。
2、纳米技术使材料多元化，应用多元化
纳米技术是原材料形成更微小的形态，功能也更加强大，不仅能改良传统材料，又能源源不断地产生出新的材料。磁性液体密封技术便是证明，利用磁性液体可以被磁场控制的特性，将纳米单位的液体置于磁场之内，从而达到密封的效果。同时在材料运用中可将微量的元素融入到基础材料中，达到更好的效果。纳米复合氧化锆是成功应用在工业上的纳米材料，这种材料提高了材料的耐高温性能和导氧及储氧功能，因此广泛运用于汽车发动机系统中。
3、纳米材料摩擦性能
纳米技术最显著的特性就是其擦性能，在机械中，各种轴承等都存在着摩擦，但是纳米材料的出现，使得各类机械结构尺寸便小，同时对于过小的零件，摩擦力便显的尤为重要，摩擦力如果相对较大，则零件便会造成磨损。但是纳米技术也同样克服了这一问题，现已出现纳米材料几乎无摩擦的状态。美国科学家研制的这种微型纳米轴承可在运动是无磨损和撕裂，达到了理想的效果。
4、纳米技术节能效果
纳米技术实现了“小材大用”，带来的又一优势便是节能和环保。在纳米技术的应用中，产生了很多新型材料，它们减少了很多不必要的消耗，使得传统的机械工程中需要的大量材料迅速降低，对于原材料的节约起到了惊人的效果。德国不莱梅应用物理所已研制成功并且申请了一项专利，即用纳米Ag代替微米Ag制成导电胶，可节省Ag粉50％，用这种导电胶焊接金属和陶瓷，涂层不需太厚，而且涂层表面平整，效果理想。
微型纳米轴承
传统的轴承的体积比较大，其摩擦力也仅仅能够靠润滑来进行减少，但是，仍然不能够将摩擦力进行避免。美国的科学家对其进行了研究，并且研制出来一种没有摩擦的微型纳米轴承，微型纳米轴承主要包括以下两个特点：第一，微型。微型纳米轴承的直径仅仅为一根头发直径的万分之一，其应用到机电系统微型的轴承只有l nlTl，为微型机械千分之一的大小。第二，摩擦力极小。如果轴承的体积很小，那么，套在一起管子之间摩擦力就会将微型轴承弱点暴露出来，在其产生的摩擦力很大的时候，会导致微型轴承无法使用。通常制造的微型机械轴承与这种纳米轴承相比较，摩擦力仅仅是其最小值千分之一。
微型机器人
在工业制造领域，微型机器人可以适应精密微细操作．尤其在电子元器件的制造与面。美国迈特公刮最近设计出一种用于组装纳米制造系统的微型机器人，这种机器人的长度约为5mm，研究人员称．假设能利用纳米制造技术使这种机器人的体积不断缩小，其最终的体积不会超过灰尘的微粒。[j本三菱公司也开发了一种微型工业机器人，该机器人采用了5节闭式连杆机构．实现手臂的轻量化与高刚性，其动作速度及精度完全可以赶上专用机器人。往复上下方向25ram，水平方向100mm的拾取动作，所需时间缩短到0 28s。另外，通过采用闭式连杆机构与高刚性减速机，实现了比以往机器人高100*的位置重复精度(±5nm)．可适应于精密微细操作。
纳米分子电动机
美国IBM公司瑞士苏黎士实验室与瑞士巴塞尔大学的研究人员发现DNA能够被用来弯曲直径不及头发丝的五卜分之一的硅原子构成的“悬臂”。他们装配的这种小“悬臂”一端固定．另一端则可以上下弯曲，顶端则粘有单股DNA链。DNA自然形成双螺旋结构，双链被分开后，它们会力图重新组合。当研究人员将带有单股DNA链的“悬臂”置于含有与之对应的单股DNA链的溶液中，这两个链就会自动配对结合在一起，小“悬臂”在这种力的作用下开始弯曲。研究人员利用这种生物力学技术制造带有纳米级阀门的微型胶囊(纳米分子电动机)。通过控制这种驱动力来控制阀门的开合，可以将精确剂量的药物传送到身体的需要部位来达到治疗的臼的。
合成永磁体
永磁材料是机械化学法最有前途的应用之一，许多稀土永磁合金可由元素粉合成。德国西门子公司用机械化学法制备出Nd15 fe77 B8永磁体 随后以金属为原材料利用机械化学法制备出SmCo5 Nd2 fe14Ca3C2 Sm2Co17等稀土永磁材料。大多数的工作是从Sm2 O3 SmCl 3或Smf 3前驱体与Co Ca 进行机械化学合成SmCo5 获得的组成是非晶的SmCo 相和副产品CaO 经热处理晶化成SmCo5 这是集精炼 合金化和粉末制造为一体的低温制造过程 是一种低成本制造稀土永磁的技术。
合成储氢材料
储氢材料作为一种新型的功能材料它能够储存氢并在需要的时候将氢释放出来 迄今为止研究人员已开发出了稀土系.Ti Fe 系.r 系和Mg 系等多个系列的储氢合金 机械化学法在制备金属纳米晶储氢材料方面有以下主要优点从原理上讲可以任意调配材料组成。合成许多难以用常规的熔炼或其他方法制备的新型纳米晶储氢合金材料 机械化学球磨过程能在氢气氛下完成直接获得储氢态合金材料能有效降低其后续吸放氢反应的活化能 工艺过程简单制备的储氢材料一般为超细粉末使用时不需再粉碎且在充放氢过程中的抗粉化能力好 因此关于机械合金化纳米晶储氢材料的研究近几年来相当活跃。由于机械化学对Mg 基储氢合金动力学性能的改善各国的许多研究人员继续致力于用机械化学法提高储氢合金特别是Mg 基储氢合金的性能 其中一个重要的方面是关于将Mg 基储氢合金用于Ni MH 电池 如能获得成功Ni MH 电池的水平将会大大提高近几年来哈尔滨工业大学在机械化学合成纳米晶Mg 基储氢材料方面也做了较多工作先后制备和研究了纳米晶Mg2 Ni Cu Mg 氧化物 Mg 氯化物等系列的新型储氢材料9 取得了较大研究进展。
纳米技术足近十多年来逐步发展起来的一门前沿、综台性交叉的新学科．它的迅猛发展将引发2l世纪的工业革命。因此，目前所有发达国家的政府和企业都在对纳米技术的研发进行大量的投入，试图抢占这21世纪科技战略制高点，从而在世界竞争中保持优势。最近，我国政府也明确提出了将新材料和纳米技术的进展作为“十五”规划中科技进步和创新的重要任务．这为我国2l世纪初纳米技术的快速发展奠定了重要基础。相信在21世纪，纳米产品将广泛应用于各个领域，它给人类生活方式和生活质量的全面提高所带来的影响将可能超过计算机给人类带来的影响。
纳米材料的应用前景展望
经过几十年对纳米技术的研究探索，现在科学家已经能够在实验室操纵单个原子，纳米技术有了飞跃式的发展。纳米技术的应用研究正在半导体芯片、癌症诊断、光学新材料和生物分子追踪4大领域高速发展。可以预测：不久的将来纳米金属氧化物半导体场效应管、平面显示用发光纳米粒子与纳米复合物、纳米光子晶体将应运而生；用于集成电路的单电子晶体管、记忆及逻辑元件、分子化学组装计算机将投入应用；分子、原子簇的控制和自组装、量子逻辑器件、分子电子器件、纳米机器人、集成生物化学传感器等将被研究制造出来。
纳米技术目前从整体上看虽然仍然处于实验研究和小规模生产阶段，但从历史的角度看：上世纪70年代重视微米 科技的国家如今都已成为发达国家。当今重视发展纳米技术的国家很可能在21世纪成为先进国家。纳米技术对我们既是严峻的挑战，又是难得的机遇。必须加倍重视纳米技术和纳米基础理论的研究，为我国在21世纪实现经济腾飞奠定坚实的基础。整个人类社会将因纳米技术的发展和商业化而产生根本性的变革。
结束语
纳米材料在机械工程中改变甚至颠覆了传统模式的运转，显示了其强大的科技含量，但是在其运用中，我们仍有很多方面亟待解决如何准确表征纳米材料的各种精细结构；怎样从结构上分析、解释纳米材料的新特性；能否利用某种标准来预测微区尺寸减少到多大时，材料表现出特殊的性能等等。对于这些问题，我们仍需深入研究，以便纳米技术更好地服务于机械工程领域。
参 考 文 献
1)苑国良 纳米技术在机械中的应用 [期刊论文]-机械制造 2005（43）
2)闫超 纳米技术在机械工程中的应用浅谈 [期刊论文]-价值工程 2010（29）3)敖小宝，游誉林 纳米技术在微型机械中的应用 [期刊论文]-机械制造及自动化 2005（34）
4)王祥 纳米技术在制导、导航和控制领域应用的前景分析 [期刊论文]-国际太空 2004（4）5)李振波，李疆，刘北英 基于单片机的数字微加速度计静态测试平台设计 [期刊论文]-传感器与微系统 2009（2）
6)陈建农，方永耕 水轮机及辅助设备运行及维修 河海大学出版社 1991 7)张兰娣，温秀梅 纳米加工技术及其应用 [期刊论文]-河北建筑工程学院学报 2003（21）
8)吴拓 开发机械制造的新领域 [期刊论文]-西江大学学报 2000（2）9)袁哲俊，谢大刚 纳米技术的最新发展 [期刊论文]-2000（5）
10)蔡敢为，王文龙，刘平，朱从云 为机械动力学研究 [期刊论文]-湘潭矿业学院学报 2002（17）
11)杨元华，陈时锦，程凯 微结构光学元件的应用与制造 [期刊论文]-纳米技术与精密工程 2005（3）
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