电子机械故障诊断技术
电子机械故障诊断技术【1】
摘 要：随着我国经济不断发展，科学技术不断的进步，我国的电子机械设备应用也得到了前所未有的发展，无论是在加工精度、还是加工效率方面都取得了令人瞩目的成绩。
但是，随着机械设备加工精度的提升和加工效率的加快，机械设备的突发故障也在不断攀升。
机械设备在高速的运转和工作下容易发生故障，一旦发生故障其损失巨大，不但维修费用高，而且维修周期也很长，一直是困扰企业的突出问题。
如何应用现代故障诊断技术建立设备故障预警制度，是目前亟待解决的难题。
关键词：电子;机械;设备;故障;诊断;技术
在电子机械设备故障诊断过程中，诊断对象的故障过程是复杂多变的，在故障发展过程中，由于引起故障的因素在性质、特点及作用方式上是不同的，机械功能状况和所受损害的具体情况也不同，使得故障征兆和演变具有不同形式，诊断中往往难以迅速准确地认识故障的性质，导致误诊。
1 电子机械概述
电子机械主要是以研究电子信息设备与电子系统的机械与结构的设计与制造为核心的，努力提高设备或系统在不同的复杂环境中的电性能。
我国工业与电子装备发展过程已经超过40年，在电子设备的设计和制造商处于世界前列，但是也必须认识到先进的电子机械，不仅取决于电子设备的可靠性，也与结构与工艺密不可分。
电气设计、结构设计及制造工艺在电子装备中有融为一体的发展态势，当今的电子机械工程就是应这种趋势而产生的新兴学科，国内很多高校也设立了电子机械专业。
电子机械同以往的普通机械相比，有其自身的特性：从目的上来说，电子机械旨在于提高电子设备的电气性能系统;从实现手段上来说，电子机械主要通过在机械中加入电子信息技术等来实现电子设备的性能;从机电一体化的载体方面来说，电子机械是电子系统，常规机械是机械结构系统;从电子系统对机械的重要性来说，机电一体化对电子设备至关重要。
2 电子机械故障诊断技术分析
所谓电子机械设备故障，就是指机械系统已偏离其设备状态而丧失部分或全部功能的现象。
如某些零件或部件损坏，致使工作能力丧失;发动机功率降低;传动系统失去平衡和噪声增大;工作机构的工作能力下降;燃料和润滑油的消耗增加等，当其超出了规定的指标时，均属于机械故障。
电子机械故障诊断技术主要有以下几种：
2.1 基于小波分析的故障诊断方法
小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
基于小波分析直接进行故障诊断是属于故障诊断方法中的信号处理法。
这一方法的优点是可以回避被诊断对象的数学模型，这对于那些难以建立解析数学模型的诊断对象是非常有用的。
具体可分为以下4种方法： ①利用小波变换检测信号突变的故障方法连续小波变换能够通过多尺度分析提取信号的奇异点。
其基本原理是利用信号在奇异点附近的Lipschitz指数。
Lipschitz指数时，其连续小波变换的模极大值随尺度的增大而增大;当时，则随尺度的增大而减小。
噪声对应的'Lipschitz指数远小于0，而信号边沿对应的Lipschitz指数大于或等于0。
因此，可以利用小波变换区分噪声和信号边沿，有效地检测出强噪声背景下的信号边沿(援变或突变)。
因此，利用小波变换可以区分噪声和信号边沿，有效地检测出强噪声背景下的信号边沿奇变。
动态系统的故障通常会导致系统的观测信号发生奇异变化，可以直接利用小波变换检测观测信号的奇异点，从而实现对系统故障的检测。
除此之外，小波变换可以看作一个带通滤波器，从而可以对信号进行滤波。
近年来，已经出现了很多基于小波变换的去噪方法。
Mallat提出了通过寻找小波变换系数中的局部极大值点，并据此重构信号，可以很好地逼近未被噪声污染前的信号。
Donoho也提出了一种新的基于阈值处理思想的小波去噪技术。
利用去噪后的信号可以直接对系统进行故障诊断，也可利用此信号进行残差分析。
通过去噪获得系统输出信号来进行故障诊断，方法上比较简单，但对故障的判断受限于观测人员自身的经验。
2.2 光学检测技术
由于故障诊断资料不足，对故障的认识受到较大限制，给明确诊断带来困难，有时所怀疑的故障的一般规律与故障征兆不完全相符，另外排除了一种故障的可能，因此故障诊断的推理过程往往也是模糊的，具有一定程度的不确定性。
近年来，光学技术得到了快速的发展并被应用到工业领域，例如在数控机床中光栅系统的应用。
光栅测量是利用光的衍射原理，通过叠放的光栅的相对运动，产生与之同步移动的莫尔条纹信号，然后通过读数头与后续电路，将导轨、工作台的位置等信号转变成信号读出来，其读数分辨率可达5nm。
当两块相同的长光栅跌合，如果栅线的夹角很小时，莫尔条纹的方向与光栅条纹方向近似垂直。
光栅盘上黑白刻线的相对移动，会产生光强度周期性变化，此光信号经光电池转换成为周期性的电信号，对电信号进行分析处理，就可获得光栅相对移动的位移量。
2.3 人工智能诊断
机电设备在运行时均会产生物理变化或者化学性能的转化，这样势必会造成设备的外在形态的改变，如温度升高、电压电流以及功率的变化等，检测人员可以通过对设备的这些参数变化的分析来了解设备的运行状况。
故障诊断技术就是依照不同参数的不同变化规律，而预判断设备是否出现故障及出现故障的具体位置，以便及时采取科学有效的措施，防止出现不必要的损失，提高了设备运行效率和安全性。
近年来，人工智能和计算机技术迅速发展，在机械诊断中的运用也越来越广泛。
例如，用于大机组和燃气轮机的诊断专家系统、采用概率神经网络、自组织映象和径向基函数网络等的智能诊断神经网络等。
Zadeh曾将专家系统、模糊集合、神经网络、概率计算和遗传算法统称为软计算。
将软计算中各种方法集成，形成各种类型的混合系统，如用于诊断的模糊专家系统、模糊神经网络等，使各种方法互相取长补短，相辅相成，是一种值得关注的动向。
结束语
电子机械设备一旦由于故障，机械性能降低，无法正常运转，从而影响到生产效率。
而受到摩擦、外力、应力以及化学反应的影响，现代机械的零部件会出现磨损、腐蚀、断裂等情况，致使机械产生故障而无法运行，只有采取积极的防御措施，进行及时的修理，能够有效的避免机械故障的产生。
参考文献
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航空电子机械设备故障诊断技术研究【2】
关键词：航空电子 设备故障 诊断
0引言
当今的军事领域,对武器装备的可靠性、保障性和可维修性有了更高的要求,而且随着现代工业及科学技术的迅速发展,特别是计算机技术的发展,设备的结构越来越复杂,自动化程度也越来越高,不仅同一设备的不同部分之间互相关联,紧密耦合,而且不同设备之间也存在着紧密的联系,在运行过程中形成一个整体。
因此,一处故障可能引起一系列连锁反应,导致整个设备甚至整个过程不能正常运行, 轻者造成停机,重者会产生严重的后果甚至灾难性的人员伤亡,这就要求现代设备系统具有很高的安全性和可靠性。
目前,设备的状态监测与故障诊断已成为现代航空、航天和国防建设中的重要内容,不容忽视。
1、航空设备故障预测和健康管理系统
由于航空设备的特殊性，其故障预测和健康管理系统原则上应分为机载部分和地面部分，机载部分的功能与地面部分的功能显然应有所区别。
飞机在执行任务的过程中，机载部分自动进行状态监控和管理，自动记录和分析飞机及各系统的状态，并进行状态的预测、故障的检测和隔离，根据预测和状态信息完成系统重构，上述信息可在空中通过无线通信传递给地面保障中心系统或存储在黑匣子内;地面部分则侧重于维修决策，根据信息进一步确定故障部位，制定维修方案。
根据机载部分和地面部分特点，机载部分应具有以下功能:状态监测功能，数据存储功能，分系统功能级故障预测功能，提供分系统故障对飞行任务的影响评估或警示。
地面部分的功能应具有以下特点:数据传输与存储功能，状态显示功能，分系统功能级故障诊断与分系统部件级故障诊断功能，提出维修方案和维修规范。
故障诊断系统是根据诊断对象故障的特点，利用现有的故障诊断技术研制而成的自动化诊断装置。
故障诊断的各种理论与方法的研究最终都必须落实到具体的诊断装置或诊断系统的研制上，只有诊断系统的研制成功才能产生真正的经济效益。
2、NFF的诊断与排除
在航空维修工作中经常会碰到这样的情况：飞行员反映空中出现某个故障，但地面检查中却不能复现;机务准备通电中发现某机件有故障，但再次通电时故障现象消失;甚至有些诸如“转速急降”的危险性信号都是时有时无，给地勤人员排故造成很大困难。
实际上，这就是所谓的“未发现故障”(NOFault found,NFF)，它是航空维修工作中较为常见的一个问题。
进行NFF的诊断，需要预先收集大量的相关信息、资料和统计数据等。
电子产品或设备的性能特征如电流、电压、电阻等是反映其正常或故障状态的重要参数，通过监测这些本质参数的变化来发现故障，已成为当前应用最广泛、置信度最高的故障诊断方法。
典型的方法包括电子产品的机上测试(BIT)以及非电子产品功能系统的故障诊断等。
在航空装备维护工作中经常测量大量的电压、电阻等数据，基于本质参数的方法可以用在目前对监测发动机工作状态的各种传感器进行NFF预测与健康管理，这些传感器包括滑油温度传感器、滑油压力传感器、金属屑传感器等。
它们用电压、电阻等形式随时检测发动机相关工作状态，评价发动机性能指标，有时的自身失效或工作状态变化就会导致发动机误报故障或发生NFF。
将这些数据分门别类加以统计，用时间序列分析方法建立差分方程形式的数学模型，再根据模型或得出的曲线趋势图进行分析研究，可较好地掌握机件设备的历史工作状况，发现或预防NFF，并对下一步的工作做出维修建议，成为当前航空装备保障的新趋势。
随着飞机的更新换代和使用时间的增长，要重点关注导航系统、飞控系统和其它自动控制系统电子设备故障和老旧飞机线路引起的潜在性、危险性故障。
因此，为了预防或减少NFF的发生，应采取以下措施手段：表面引发的偶然故障是由根本的故障缺陷导致的，因此生产商首先应努力克服硬件或软件的设计缺陷，将故障隐患降到最低限度。
建立相关的数据库，将容易发生NFF的故障进行技术统计分析，以便在某些工作时机根据对该机件的性能检测决定是否提前更换该件，从而降低NFF的发生。
出现重要系统、重要故障时，要全面、系统地分析故障发生时的环境特点及飞机所处高度、速度、姿态等参数，及时检测线路，认真研究电路图。
尤其应加强空地之间的联系和信息交换，确定该设备是否空地使用不一致或不同，以便能创造故障复现的条件。
3、结论与展望
3.1新的故障诊断方法的研究
主要是将一些新的理论应用到电子设备的故障诊断之中。
如小波变换方法,信息融合方法及基于Agent的诊断方法等。
随着新理论的不断发展,这方面的工作仍是故障诊断的重要内容之一。
3.2故障信息获取的手段和方法的研究
故障信息的准确获取是故障诊断是否成功的关键之一。
像多传感器信息融合在故障诊断中的应用,一个重要的方面就是如何从不同角度获取故障信息。
对电子设备来说,除了电压和温度信号外,能否从其它方面获得故障信息,如电磁场信息等,这也是有待深入研究的内容之一。
3.3远程故障诊断的研究
在军事领域,如果各种战伤的武器设备在现场够得到及时的维修,对提高装备的战斗出动强度、补充战斗实力和保持一定的持续战斗力都有重要的意义。
而现在的战伤抢修都是由专业的维修人员在野战条件下就地组织实施。
利用远程故障专家系统可以获得远离战场的专家的指导,有效地提高维修效率和速度。
故障诊断是一门实用性很强的技术,因此只有在实际应用中才能体现它的价值。
目前在理论研究方面虽有不少进展,但真正在工程实践中成功应用的实例还较少。
特别是真正实用准确的电子设备故障诊断系统。
因此,如何将先进的故障诊断理论与方法应用到实际中去还有待深入的研究。
再者对于一个大型复杂航空电子设备进行故障诊断分析时,传统故障诊断和智能故障诊断技术必须是相互弥补。
只有这样以传统故障诊断技术为基础,综合利用智能故障诊断技术,构造高效而智能化的故障诊断平台,才是大型航空电子设备诊断和维修的一个很有前途的发展方向。
参考文献：
[1]朱大奇.基于知识的故障诊断方法综述[J].安徽工业大学学报,2002,19.
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