故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断,其全名是状态检测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容:一是对设备的运行状态进行检测;二是在发生异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下,主要以英国倡导的设备综合工程学为指导;美国以后勤学(Logistics)为指导;日本吸收二者特点,提出来到全员生产维修(TPM)的观点。81832
(1)国内研究状况
我国自80年代中期就开始了对故障诊断的研究。从整体上看,这还尚属于跟随发展研究,但在一些领域也取得了丰硕的成果,并已成立高校、研究所以及工厂的梯队式研究、开发和应用层次。国内高校每年都有许多相关的论文发表。由简单的状态监侧向故障的诊断和预测方向发展,随着现代化管理向系统工程的发展,诊断技术由同步到不同步,由单参数测量到多参数测量,由人工诊断到自动诊断等。论文网
(2) 国外研究状况
1967年美国宇航局倡导成立了美国机械故障预防小组,英国在相同时期,以R。A。Collacott为首成立UK Mechanical Health Monitor Center,从故障诊断技术的研究和应用;与此同时,瑞典、挪威、丹麦、日本等国也在发展相应的技术,如瑞典的轴承监测、挪威的传播诊断、丹麦和日本的相关诊断仪器等。目前已有多种信号分析仪可供滚动轴承的故障诊断,美国恩泰克公司根据滚动轴承的振动时域波形的冲击情况推出的“波尖能量”法及相应仪器,对滚动轴承的故障诊断非常有效果。
近些年来,纵观国内与国际故障诊断方法技术研究发展,主要集中在三个领域,一是故障诊断策略与模式的研究,如分布式监测诊断模式、基于 Internet 的远程分布式监测诊断模式等;二是智能诊断方法与技术的研究,如基于行为的神经网络诊断方法、基于多智能体(即多代理)的诊断方法等;三是故障特征分析与特征量提取的研究,如小波分析和时域分析方法的应用等。 故障诊断发展至今已经提出了大量的诊断方法。国际故障诊断学权威 P.M.Frank教授将所有的故障诊断方法划分成以下三类:
(1)基于解析模型的方法
基于解析模型的方法是在明了诊断对象数学模型的基础上,按一定的数学方法对被测信息进行处理诊断,可分为状态估计法、等价空间法和参数估计法。目前该方法得到了深入研究。但在实际情况中,往往难以得到对象的精确数学模型,因此大大限制了基于解析模型诊断方法的使用范围和效果。
(2)基于信号处理的方法
基于信号处理的方法是利用信号模型,如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等,直接分析可测信号,提取诸如方差、幅值、频率等特征值,从而检测出故障。
(3)基于知识的方法
基于知识的故障诊断方法包括:专家系统故障诊断方法、模糊故障诊断方法、故障树故障诊断方法、神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法等等。由于近些年来人工智能及计算机技术的迅速发展,故障诊断技术有了新的理论基础。从而产生了基于知识的故障诊断方法,该方法由于不需要知道对象的精确数学模型,而且具有某些“智能”特性,因此是一种很有生命力的方法。