《電子機(jī)械故障診斷中的技術(shù)和方法分析》由會(huì)員分享,可在線閱讀,更多相關(guān)《電子機(jī)械故障診斷中的技術(shù)和方法分析(4頁(yè)珍藏版)》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、電子機(jī)械故障診斷中的技術(shù)和方法分析 這篇電子工程師職稱論文發(fā)表了電子機(jī)械故障診斷中的技術(shù)和方法分析,隨著科技的進(jìn)步,電子機(jī)械設(shè)備得到了前所未有的發(fā)展,電子機(jī)械的和核心是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和機(jī)械制造,隨著機(jī)械設(shè)備加工的精度提升和加工效率提升,機(jī)械設(shè)備的故障也在不斷攀升,論文探討了如何利用現(xiàn)代故障診斷技術(shù)建立設(shè)備故障預(yù)警制度解決難題。關(guān)鍵詞:電子工程師職稱論文,機(jī)械,診斷;技術(shù)在電子機(jī)械設(shè)備故障診斷過(guò)程中,診斷對(duì)象的故障過(guò)程是復(fù)雜多變的,在故障發(fā)展過(guò)程中,由于引起故障的因素在性質(zhì)、特點(diǎn)及作用方式上是不同的,機(jī)械功能狀況和所受損害的具體情況也不同,使得故障征兆和演變具有不同形式,診斷中往往難以迅速準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)故
2、障的性質(zhì),導(dǎo)致誤診。1 電子機(jī)械概述電子機(jī)械主要是以研究電子信息設(shè)備與電子系統(tǒng)的機(jī)械與結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與制造為核心的,努力提高設(shè)備或系統(tǒng)在不同的復(fù)雜環(huán)境中的電性能。我國(guó)工業(yè)與電子裝備發(fā)展過(guò)程已經(jīng)超過(guò)40年,在電子設(shè)備的設(shè)計(jì)和制造商處于世界前列,但是也必須認(rèn)識(shí)到先進(jìn)的電子機(jī)械,不僅取決于電子設(shè)備的可靠性,也與結(jié)構(gòu)與工藝密不可分。電氣設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及制造工藝在電子裝備中有融為一體的發(fā)展態(tài)勢(shì),當(dāng)今的電子機(jī)械工程就是應(yīng)這種趨勢(shì)而產(chǎn)生的新興學(xué)科,國(guó)內(nèi)很多高校也設(shè)立了電子機(jī)械專業(yè)。電子機(jī)械同以往的普通機(jī)械相比,有其自身的特性:從目的上來(lái)說(shuō),電子機(jī)械旨在于提高電子設(shè)備的電氣性能系統(tǒng);從實(shí)現(xiàn)手段上來(lái)說(shuō),電子機(jī)械主要
3、通過(guò)在機(jī)械中加入電子信息技術(shù)等來(lái)實(shí)現(xiàn)電子設(shè)備的性能;從機(jī)電一體化的載體方面來(lái)說(shuō),電子機(jī)械是電子系統(tǒng),常規(guī)機(jī)械是機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng);從電子系統(tǒng)對(duì)機(jī)械的重要性來(lái)說(shuō),機(jī)電一體化對(duì)電子設(shè)備至關(guān)重要。2 電子機(jī)械故障診斷技術(shù)分析所謂電子機(jī)械設(shè)備故障,就是指機(jī)械系統(tǒng)已偏離其設(shè)備狀態(tài)而喪失部分或全部功能的現(xiàn)象。如某些零件或部件損壞,致使工作能力喪失;發(fā)動(dòng)機(jī)功率降低;傳動(dòng)系統(tǒng)失去平衡和噪聲增大;工作機(jī)構(gòu)的工作能力下降;燃料和潤(rùn)滑油的消耗增加等,當(dāng)其超出了規(guī)定的指標(biāo)時(shí),均屬于機(jī)械故障。電子機(jī)械故障診斷技術(shù)主要有以下幾種:2.1 基于小波分析的故障診斷方法小波變換是一種新的變換分析方法,它繼承和發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換局部
4、化的思想,同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn),能夠提供一個(gè)隨頻率改變的時(shí)間-頻率;窗口,是進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的理想工具。基于小波分析直接進(jìn)行故障診斷是屬于故障診斷方法中的信號(hào)處理法。這一方法的優(yōu)點(diǎn)是可以回避被診斷對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,這對(duì)于那些難以建立解析數(shù)學(xué)模型的診斷對(duì)象是非常有用的。具體可分為以下4種方法: 利用小波變換檢測(cè)信號(hào)突變的故障方法連續(xù)小波變換能夠通過(guò)多尺度分析提取信號(hào)的奇異點(diǎn)。其基本原理是利用信號(hào)在奇異點(diǎn)附近的Lipschitz指數(shù)。Lipschitz指數(shù)時(shí),其連續(xù)小波變換的模極大值隨尺度的增大而增大;當(dāng)時(shí),則隨尺度的增大而減小。噪聲對(duì)應(yīng)的Lipschitz指數(shù)遠(yuǎn)小于0,而信
5、號(hào)邊沿對(duì)應(yīng)的Lipschitz指數(shù)大于或等于0。因此,可以利用小波變換區(qū)分噪聲和信號(hào)邊沿,有效地檢測(cè)出強(qiáng)噪聲背景下的信號(hào)邊沿(援變或突變)。因此,利用小波變換可以區(qū)分噪聲和信號(hào)邊沿,有效地檢測(cè)出強(qiáng)噪聲背景下的信號(hào)邊沿奇變。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障通常會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的觀測(cè)信號(hào)發(fā)生奇異變化,可以直接利用小波變換檢測(cè)觀測(cè)信號(hào)的奇異點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)故障的檢測(cè)。除此之外,小波變換可以看作一個(gè)帶通濾波器,從而可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。近年來(lái),已經(jīng)出現(xiàn)了很多基于小波變換的去噪方法。Mallat提出了通過(guò)尋找小波變換系數(shù)中的局部極大值點(diǎn),并據(jù)此重構(gòu)信號(hào),可以很好地逼近未被噪聲污染前的信號(hào)。Donoho也提出了一種新的基于閾值處
6、理思想的小波去噪技術(shù)。利用去噪后的信號(hào)可以直接對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,也可利用此信號(hào)進(jìn)行殘差分析。通過(guò)去噪獲得系統(tǒng)輸出信號(hào)來(lái)進(jìn)行故障診斷,方法上比較簡(jiǎn)單,但對(duì)故障的判斷受限于觀測(cè)人員自身的經(jīng)驗(yàn)。2.2 光學(xué)檢測(cè)技術(shù)由于故障診斷資料不足,對(duì)故障的認(rèn)識(shí)受到較大限制,給明確診斷帶來(lái)困難,有時(shí)所懷疑的故障的一般規(guī)律與故障征兆不完全相符,另外排除了一種故障的可能,因此故障診斷的推理過(guò)程往往也是模糊的,具有一定程度的不確定性。近年來(lái),光學(xué)技術(shù)得到了快速的發(fā)展并被應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域,例如在數(shù)控機(jī)床中光柵系統(tǒng)的應(yīng)用。光柵測(cè)量是利用光的衍射原理,通過(guò)疊放的光柵的相對(duì)運(yùn)動(dòng),產(chǎn)生與之同步移動(dòng)的莫爾條紋信號(hào),然后通過(guò)讀數(shù)頭與
7、后續(xù)電路,將導(dǎo)軌、工作臺(tái)的位置等信號(hào)轉(zhuǎn)變成信號(hào)讀出來(lái),其讀數(shù)分辨率可達(dá)5nm。當(dāng)兩塊相同的長(zhǎng)光柵跌合,如果柵線的夾角很小時(shí),莫爾條紋的方向與光柵條紋方向近似垂直。光柵盤上黑白刻線的相對(duì)移動(dòng),會(huì)產(chǎn)生光強(qiáng)度周期性變化,此光信號(hào)經(jīng)光電池轉(zhuǎn)換成為周期性的電信號(hào),對(duì)電信號(hào)進(jìn)行分析處理,就可獲得光柵相對(duì)移動(dòng)的位移量。2.3 人工智能診斷機(jī)電設(shè)備在運(yùn)行時(shí)均會(huì)產(chǎn)生物理變化或者化學(xué)性能的轉(zhuǎn)化,這樣勢(shì)必會(huì)造成設(shè)備的外在形態(tài)的改變,如溫度升高、電壓電流以及功率的變化等,檢測(cè)人員可以通過(guò)對(duì)設(shè)備的這些參數(shù)變化的分析來(lái)了解設(shè)備的運(yùn)行狀況。故障診斷技術(shù)就是依照不同參數(shù)的不同變化規(guī)律,而預(yù)判斷設(shè)備是否出現(xiàn)故障及出現(xiàn)故障的具體
8、位置,以便及時(shí)采取科學(xué)有效的措施,防止出現(xiàn)不必要的損失,提高了設(shè)備運(yùn)行效率和安全性。近年來(lái),人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)迅速發(fā)展,在機(jī)械診斷中的運(yùn)用也越來(lái)越廣泛。例如,用于大機(jī)組和燃?xì)廨啓C(jī)的診斷專家系統(tǒng)、采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織映象和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)等的智能診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Zadeh曾將專家系統(tǒng)、模糊集合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率計(jì)算和遺傳算法統(tǒng)稱為軟計(jì)算。將軟計(jì)算中各種方法集成,形成各種類型的混合系統(tǒng),如用于診斷的模糊專家系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,使各種方法互相取長(zhǎng)補(bǔ)短,相輔相成,是一種值得關(guān)注的動(dòng)向。結(jié)束語(yǔ)電子機(jī)械設(shè)備一旦由于故障,機(jī)械性能降低,無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn),從而影響到生產(chǎn)效率。而受到摩擦、外力、應(yīng)力以及化學(xué)反應(yīng)
9、的影響,現(xiàn)代機(jī)械的零部件會(huì)出現(xiàn)磨損、腐蝕、斷裂等情況,致使機(jī)械產(chǎn)生故障而無(wú)法運(yùn)行,只有采取積極的防御措施,進(jìn)行及時(shí)的修理,能夠有效的避免機(jī)械故障的產(chǎn)生。參考文獻(xiàn)1李德軍.20t蒸汽鍋爐及輔機(jī)常見機(jī)械故障及處理方法J.科技資訊,2012,11(15);11-12.2杜爽.淺談鍋爐轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械運(yùn)行故障的判斷及分析處理方法J.黑龍江科技信息,2011,14(13);24-25.3徐堅(jiān).電動(dòng)機(jī)常見機(jī)械故障的維護(hù)與檢修J.科技創(chuàng)業(yè)家,2013(3):97.4曾令勇.對(duì)電動(dòng)機(jī)機(jī)械故障檢修的探討J.農(nóng)機(jī)使用與維修,2011(2):46-47.5孫翔飛,趙玉亮.我國(guó)電子機(jī)械技術(shù)的新型特點(diǎn)及其應(yīng)用分析J.哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010(4).推薦閱讀:電子設(shè)計(jì)技術(shù)EDNChina(月刊)曾用刊名:電子設(shè)計(jì)技術(shù)EDNCHINA,1994年創(chuàng)刊,辦刊宗旨:成為中國(guó)電子設(shè)計(jì)業(yè)主導(dǎo)刊物,讀者:電子設(shè)計(jì)業(yè)工程師及技術(shù)管理人員。