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机械故障智能诊断的研究报告

时间:2021-02-25 13:04:49 报告 我要投稿

关于机械故障智能诊断的研究报告

  随着工业生产与科学技术的发展,现代机械设备发展的一个明显趋势是向大型化、高速化、连续化和自动化方向发展,结构越来越复杂,自动化水平亦相应提高,生产效率也越来越高。但设备故障会影响整个系统的运行,设备故障造成一定的后果。智能诊断在机械故障诊断中发挥着重要作用,智能诊断技术的意义重大,它可以在一定程度上降低机械故障造成的经济损失,同时还可以降低重大事故的发生率,提高社会安全生产效率。

关于机械故障智能诊断的研究报告

  1 机械故障概述

  1.1 故障概念及故障机理

  机械故障是机械运转过程中常见的问题,故障的确切定义为设备在运行中,由于某种因素而导致规定功能丧失的现象。故障实际包含两层含义,其一是当机械系统的工作条件不正常而产生的机械系统功能偏离正常状态,但这种功能偏离可通过调整参数或者修复零部件而恢复,这通常称之为故障;其二是系统连续偏离正常功能,而且偏离程度在不断加剧,机械功能得不到保证,这种状态被称之为失效。机械故障按性质和形成原因可分为人为故障和自然故障;按故障发生的时间历程可分为突发性故障和渐进性故障;按故障的维持时间可分为间断性故障和持续性故障。

  机械故障机理其实就是揭示机械故障形成原因和发展规律的,机械故障的发生和发展不仅受到内部设备元件的作用,而且受到外部环境的影响,所以将机械故障的发生与发展归结为内在因素和外部条件共同作用的结果。机械故障的内在因素主要磨损、疲劳断裂、腐蚀和气蚀等,而常见的磨损有磨料磨损、粘着磨损、疲劳磨损、微动磨损以及腐蚀磨损;常见的腐蚀有化学腐蚀、电化学腐蚀及应力腐蚀;外部条件主要包含气候状况、生物介质的作用、操作人员状况、载荷状况以及维护和管理水平。

  1.2 故障诊断及智能故障诊断

  故障诊断是指在一定工作环境中查明导致系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态发生的具体部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。其意义在于通过各种监测手段,判断机械设备的运行状态是否正常;假如机械设备出现异常,则通过分析,判断故障原因,这样可以及时地维修;或者在故障尚未发生之前,预报可能发生的故障,以便提前采取措施,避免发生重大安全事故。

  智能诊断是通过模拟人脑的机能来处理各类模糊信息,这样可以有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息,从而成功地识别和预测诊断对象的状态,最后系统再根据诊断的误差自动修正,并具备自动获取知识的能力。智能诊断技术的核心是人工智能,它是计算机技术和故障诊断技术结合的产物。智能诊断技术的主要特点体现在以下几个方面:第一,智能诊断是一个开放的系统,系统的能力在使用的过程中和同环境进行信息交互的过程中不断提升;第二,智能诊断系统是由计算机硬件和软件共同组成,该系统拥有确定的运算程序,同时还可以诊断需要搜索和利用专家知识和经验实现故障诊断;第三,智能诊断系统是一个人工智能系统,它功能的实现依靠机械的硬件和软件设备,该系统可以实现多故障、多过程、突发性故障的快速诊断。

  2 智能故障诊断设计及实现

  2.1 智能诊断设计

  为了保证机械设备的.正常和高效运转,创造更大的经济效益和避免发生严重的安全事故,智能诊断系统顺势而生,并在机械设备故障诊断和维护中得到了广泛地应用。智能故障诊断系统是一个主要针对旋转机械故障诊断的一个功能强大的故障诊断系统,为了保证智能诊断系统更好地发挥其功能,就应该注重该系统的整体设计。在系统设计时为建筑结构故障诊断建立了一个接口,这对日后系统功能扩充非常有利。智能诊断系统设计要采用可持续性发展的理念,智能诊断系统中包含了多个子系统,其中包含了针对转子及电动机而建立的独立诊断系统,这些模块之间具有一定的独立性,可以进行独立的诊断。然而,诊断子系统也可以进行集成,比如说转子诊断模块,子系统集成后可以得到更加准确的诊断结果。系统设计过程中,还要注重知识库管理系统的设计,该系统具有重要的作用,它使得整个系统在使用的过程当中不断的得到改进与完善。

  整个智能诊断系统的设计工具是Visual Basic 6.0,它拥有良好的人机对话环境和动态图界面。神经网络故障诊断模块采用了Matlba工具箱进行识别和计算,通过识别和计算可以准确的得出诊断所需的各个节点值,只有这样才能进一步进行旋转机械转子故障诊断。智能诊断系统设计将整个系统分为了几个子模块,包括电动机的故障模块、旋转机械类故障诊断模块、往复机械故障诊断模以及轴承等的故障诊断模块。

  2.2 故障诊断的实现

  机械故障诊断的方法有很多,在故障诊断过程中要根据诊断时间、诊断地点、诊断对象、诊断人员及诊断设备选择合适的诊断方法。常见的故障诊断方法有离线人工分析诊断和在线计算机辅助诊断,这是根据诊断环境划分的;根据设备状态信号的物理特征可以将故障诊断分为振动诊断、声学诊断、温度诊断、污染物诊断、光学诊断、强度诊断以及压力诊断等;按诊断的原理可以将诊断方法分为统计识别法、时域分析法、模式识别法等。这些诊断方法都是实现机械故障诊断的重要保障。

  人工智能和计算智能诊断是两个具有代表性的故障诊断系统,人工智能系统是一种基于符号计算的故障诊断专家系统,这个系统中知识是按照一定的规则用特定的描述符号加以表示、存储和处理。在知识获取过程中,对事件型知识或从领域专家获取的功能型知识加以描述;计算智能诊断系统是一种基于数值计算的神经网络故障诊断系统。在故障诊断中,该系统通过诊断推理实现故障诊断,而诊断推理被理解为根据特定的映射关系,由故障征兆域到故障原因域的计算过程,对于复杂的机械系统来说,这种映射关系并不是简单的线性关系,最终通过技术征兆数据输出故障原因。总之,机械故障诊断的实现不仅要依靠科学的诊断方法,同时还需要根据实际诊断情况选择适合的诊断方法,只有这样才能得到最准确的诊断结果。

  结语

  总而言之,机械设备在社会生产中的作用是巨大的,只是机械故障对其作用的发挥产生了很大的限制,并且还带来了一定的安全隐患。因此,要从根本上重视机械故障诊断,虽然智能诊断在机械故障诊断中发挥了很大的作用,但是还有进一步加强对智能诊断的研究,争取研究出能发挥更有效诊断作用的诊断系统和方法,为提高社会安全生产效率做出贡献。

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