1、姓名 学号 班级 检索主题：旋转机械故障诊断数据库：中国知识资源总库中国期刊全文数据库检索方法：用高级检索，主题词：故障诊断 关键词：旋转机械 相与 检索结果：968 篇，其中关于传感器技术的 52 篇；信号分析技术的181 篇；特征量提取 10 篇 ，其余为故障诊断相关的其它技术和方法。文献综述1 故障诊断技术的发展史对设备的故障诊断，实际上自有工业生产以来就已存在。早期人们依据对设备的触摸，对声音、振动等状态特征的感受，凭借工匠的经验，判断某些故障的存在，并提出修复的措施。故障诊断作为一门学科，则是在2O世纪6O年代以后才发展起来的。最早开展故障诊断技术研究的是美国，日本、英国、瑞典、挪威
2、、丹麦等国紧随其后。美国1961年开始执行阿波罗计划以后出现了一系列的设备故障，1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持美国机械故障预防小组(MFPG)，积极从事故障诊断技术的研究和开发，并成功地运用于航天、航空、军事等行业的机械设备中；英国在6O年代末7O年代初，以Collacott R A为首的英国机械保健中心(UK Mechanical Health Monitoring Center)开始诊断技术的开发研究；日本在钢铁、化工、铁路等民用工业部门的诊断技术方面发展很快，并具有较高的水平；丹麦在机械振动监测诊断和声发射检测仪器方面具有较高水平 1。我国在机械
3、故障诊断技术方面的研究和应用相对较晚，2O世纪8O年代才开始着手组建故障诊断的研究机构，其发展也经历了从简易诊断到精密诊断、从一般诊断到智能诊断、从单机诊断到网络诊断的过程，发展速度越来越快。与发达国家相比，我国虽然在理论上跟踪较紧，但总体而言，在机械设备诊断的可靠性等方面仍有一定差距。经过近4O年的发展，作为新兴的综合性的边缘学科，机械故障诊断技术在理论上已初步形成了比较完整的学科体系，就其技术手段而言，已逐步形成以振动诊断、油样分析、温度监测和无损检测探伤为主，一些新技术或方法不断兴起和发展的局面。计算机硬件技术的发展以及软件技术的日新月异，极大地促进了信号分析与处理技术的发展，从而更进一
4、步推动了机械故障诊断和监测技术向着科学化和实用化的方向发展 2-6。机械故障诊断在我国的发展过程，大致可归纳为如下几个阶段 7:(1) FFT分析仪阶段2O世纪8O年代初期和中期，设备故障诊断技术的开展基本上是通过磁带记录仪记录振动信号，然后在实验室进行信号回放，输入专用的FFT分析仪进行频谱分析，属于离线监测方式；采用的分析方法也较单一，主要有功率谱、复制谱分析等，只能进行单通道的分析，其最大的缺点是分析功能固定、不易扩展。(2)计算机辅助监测、分析阶段 2O世纪8O年代末期至90年代中期，随着计算机技术和信号处理技术的飞速发展，故障诊断的现场实施更多地依赖于计算机。从设备状态信息采集、信号
5、分析、数据库管理，甚至包括诊断结论的获得均由计算机来完成，采用方式既有离线监测，也有在线监测。在分析方法上，出现了多种多样的信号分析处理方法，如全息谱分析技术、小波分析技术、神经网络诊断技术、各种时频分析技术等等，且更加注重振动幅值、频率相位信息的全面综合利用。这时还涌现出为数不少的故障诊断专家系统或自动诊断系统，并逐步向诊断智能化和快捷化方向过渡。(3)网络化监测诊断阶段2O世纪9O年代末以来，故障诊断系统的一个重要发展方向就是网络化。在网络系统构成上，充分利用企业现有的Internet资源与企业的内部网，做到资源共享、节省投资并方便实现远程诊断，所监测的参数不再只局限于振动、轴位移等，而是
6、进一步扩展到了影响机械运行状态的主要工艺过程量，如流量、温度、压力以及一些主要开关量，对于机械设备运行状态的把握更及时、更全面、更准确。这时很多非线性信号处理方法，如分形理论、混沌理论等被引入到机械设备的故障诊断工作中，而且在设备管理工作上，诊断技术正在逐步向设备诊断工程方向迈进。2 故障诊断技术现状计算机技术、信号检测与处理技术以及预测技术在机械故障诊断中得到广泛应用，综述如下。2.1 状态监测在监测系统的开发方面，人们进行了大量研究并开发了许多相应的仪器设备。在离线监测方式上，检测硬件正在向小型化方向迈进。由于微机，特别是便携机与笔记本计算机的迅速发展，基于便携机、笔记本的离线监测与诊断日
7、益增多；此外，基于便携式数据采集器的监测系统也有了很大的发展，如IRD公司的IRD890，CSI公司的2115以及国产的YE5938等。在线监测方面，目前西安交大机械诊断研究所与沪天化开发的在线监测系统和美国CSI公司的在线监测系统等产品，均是以个人计算机为基础开发的在线监测系统，由于性能价格比高、柔性好、开发周期短等特点，近年来在国内外日益受到重视。值得一提的是，国内开发的一些基于微机的在线监测系统与故障诊断系统，大都具有较完善的信号采集、数据处理及事故追忆功能，特别是具有多种分析手段和诊断方法，因此在国内企业中得到了越来越多的应用。从总体上看，近年来投入使用的各种监测系统基本上能实现对机械
8、设备工况的监测，为各厂关键设备的安全运行、避免事故的发生起到了良好的作用，经济效益也很显著。据统计，使用后的经济效益可为投入费用的58倍，累计效益更为可观 8-12。2.2 故障诊断随着信息处理技术的飞速发展，机械状态的诊断方法也得到了不断丰富。从传统的分析方法，如相关分析、时域波形、轴心轨迹、AR谱分析、FFT谱分析，到一些较新的分析方法，如主分量分析、时频分析、全息谱理论、轴心轨迹的计算机模拟等，均被应用于故障诊断领域，并取得了很好的应用效果；而且这种借鉴和发展的速度还在不断加快，一些信息领域刚推出的新方法很快就被应用到诊断领域，如分形理论、混沌理论、小波分析等。以上这些方法的应用，再加上
9、各企业积累起来的丰富诊断经验和故障实例，目前在设备常见故障的定性识别上人们已有相当的把握；但是，随着经济的快速发展，企业对设备故障诊断技术提出了更高的要求，除故障的定性诊断外，还提出了其他要求，一是诊断的快捷化和智能化，二是诊断的定量化。在诊断的智能化方面，最近几年，人工智能领域的一些最新研究成果在故障诊断领域得到了较好地应用，大大提高了诊断的智能化水平和获取诊断结论的速度。例如：西安交大机械诊断研究所开发的机械诊断快速响应神经网络、ENTEK 公司和CSI公司的机械诊断专家系统等可对机械设备的常见故障进行自动诊断和识别，取得了较好的应用效果。诊断的定量化对于设备的安全运行并最大限度地挖掘设备
10、潜力意义重大，但由于对机械设备的运行状态缺乏科学的定量评估手段，因此这方面所做的工作还很不够，尚不能满足生产实际的需要 13-17。2.3 状态预报作为设备维修制度改革的技术基础，从现场应用角度看，监测诊断技术必须具备正确反映设备当前运行状态、准确识别设备潜在的隐患及其程度、预报一个阶段内设备运行状态的发展趋势这3项功能，才能满足现场工作的要求。与故障诊断功能相比，从某种意义上说，状态预报是现场生产更为迫切需求的一项功能。现场人员最关心的是故障的严重程度如何、今后的发展趋势怎样、还能否继续运行下去、还能运行多久等问题，用以指导生产。在这项功能上，目前投用的监测诊断系统均显欠缺，即使少数系统配备
11、了状态预报功能，也大多是提供历史数据趋势图，希望通过趋势分析掌握机械设备以后运行的状态。实际上，机械设备并不经常遵照平滑外推的状态去运行，单靠趋势图是难于预报机械设备状态的；因此，状态预报是目前监测诊断技术中较为薄弱的环节 18-203 故障诊断技术发展趋势随着科学技术的发展，单一参数阈值比较的机器监测方法正开始向全息化、智能化监测方法过渡，监测手段也从依靠人的感官和简单仪器向精密电子仪器以及以计算机为核心的监测系统发展。当前，机械设备的监测诊断呈现出如下一些特点。(1)在监测系统结构上，以分布监测代替集中监测、以网络化监测系统替代微机集中监测系统。监测系统网络化是计算机网络技术在机械监测中的
12、具体应用，也是当代设备监测技术发展的必然趋势。(2)在监测方式上，以实时的在线监测替代定期监测和巡回监测。(3)在监测参数上，以多参数、大容量监测替代单参数监测。(4)在软件设计上，以多任务系统替代单任务系统。(5)在监测的内容上，从平稳运行监测到非平稳的状态监测发展。(6)在系统功能上，由监测、诊断逐步向监测一诊断一预报治理和管理一体化的方向发展，诊断方法向智能化、快捷化、灵敏化方向发展，诊断方式向现场诊断和远程诊断相结合的方向发展。(7)在监测方法上，不再是单参数的阈值比较，取而代之的是基于信息集成、融合、信息分解、提纯等技术的监测方法 21,22。参考文献1. 陈大禧，朱铁光大型回转机械
13、诊断现场实用技术M北京,机械工业出版社，20022. 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,1999.3. 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,2004.4. 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,2004.5.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,2000.6. 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,1998.7. 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,2004,4.8.钟义信，潘新安，杨
14、义先，等智能理论与技术 人工智能与神经网络M北京：人民邮电出版社，19929. 王琳机械设备故障诊断与检测常用方法及其发展趋势J武汉工业大学学报，2000，22(3)。626410. 陈大禧，朱铁光大型回转机械诊断现场实用技术M北京。机械工业出版社，200211. 陆春月,王俊元. 机械故障诊断的现状与发展趋势J. 机械管理开发,2008,12:5669.12. 刘文彬. 旋转机械非平稳信号特征分析仪开发D. 昆明:昆明理工大学，2008. 13. 侯海云. 大型回转机械故障诊断的现状和发展趋势J.建设机械技术与管理，2006，4:98101.14. 朱春梅,徐小力,张建民.基于混沌分形的旋转
15、机械故障诊断方法研究J.煤矿机械， 2006，6：1101110215. 杨国安,王泽栋. 基于改进希尔伯特-黄的泵阀故障诊断新方法J.北京化工大学学报.2008,4:98 101.16. 毛炜，金荣洪，耿军平等一种基于改进HilbertHuang变换的非平稳信号时频分析法及其应用上海交通大学学报2006，40(5):78 8117. 侯敬宏, 黄树红, 申俊等. 基于小波分析的旋转机械振动信号定量特征研究J.机械工程学报, 2004, 40(1):92 9518. 屈梁生，刘雄，陈岳东全息谱原理和应用，设备管理与维修，第 8 期，199119 顾家柳旋转机械故障诊断技术展望第二届全国机械设备故障诊断学术会议论文集北戴河，1988，PP 45-5120 白木万博等(日)旋转机械振动的安全监测装置风机技术 第三期，1984 PP 566321西安交通大学、镇海石化总厂大型回转机械计算机状态监测及故障诊断系统一鉴定资料，198822黄文虎等利用微计算机的机组振动监测和故障诊断系统 MMMD 一 1 概要 P roc of CSMT 86 中国沈阳，1988，, 密码：123456参考题目1 煤矿风机故障诊断与检测2 高炉上料控制系统3 高炉喷没喷吹系统4 加工中心5 数控机床6 机器人自学习
