工程机械状态检测与故障诊断技术触摸开关

发布时间：2022-06-28 06:55:50

工程机械状态检测与故障诊断技术

工程机械状态检测与故障诊断技术 2011：工程机械状态监测与故障诊断技术是一门了解和掌握设备运行过程中的状态，进而确定其整体或局部是否正常，以便早期发现故障、查明原因，并掌握故障发展趋势的技术，其目的是避免故障的发生，最大限度地提高工程机械的使用效率。其中状态监测是指对机器的某些特征参数(如振动、噪音和温度等)进行测取，将测定值与正常值进行比较，从而判断机器工作是否正常。故障诊断对机器发生故障的原因、部位及程度等作出判断，从而确定维修方案。状态监测是基础，故障诊断是在监测的基础上实现的。工作过程如图1所示。 1.设备监测与诊断技术现状我国开展设备监测与诊断技术研究始于80的部件就需要更换或修理。 2.3 机械性能测试技术应用各种仪器测量机械运转时的性能参数，从而判断机械性能降低程度以及机械性能是否满足使用要求。一般通过机械设备性能参数下降程度来决定它何时修理。 (1) 发动机功率测试发动机是工程机械的心脏，其功率的大小直接关系到工程机械能否正常工作。当一台机械无力，人工诊断不准是动力不足，还是底盘性能不佳或液压系统功率不足时，可以采用功率检验设备测量发动机在无外载情况下的功率，确定是否为动力不足。目前，功率检测设备有“无外载加速测试仪”。 (2) 液压系统功率测试液压系统是工程机械的手臂，其功率大小关系到工程机械的工作效率，甚至正常工作。目前，检测设备有动态压力监测系统。动态压力监测系统是通过安装在液压系统中若干压力传感器，将系统工作时的压力脉冲信息及时准确地传输到信号采集系统中，将信号调制、放大、滤波、传输与诊断等，从而作出关键回路原件以及整个液压系统运行状态和性能描述，并实现计算机存贮、输出过程。此项监测系统通过对波形的诊断比较，可以较准确地判别液压系统中液压泵吸空，溢流阀卡滞等故障，结合压力表、流量计和辅助诊断可以判断液压泵输出功率，液压系统的泄漏等故障。 (3) 工程机械底盘检测、诊断常用的检测仪器有光学测量仪、五轮仪等。 3.现代监测诊断技术随着计算机技术、信号处理技术和测试技术的迅速发展，在设备诊断工程领域中引进了人工智能的理论和方法，形成诊断工程中的现代监测诊断技术。 3.1 计算机辅助监测诊断技术该技术是在机械状态监测与诊断过程中建立一种以计算机辅助诊断为基础的多功能自动化诊断系统，通过配备的自动诊断软件，实现状态信号的采集、特征提取和状态识别的自动化。如果故障超过允许值，即发出警报指令，通过计算机自动完成故障性质、程度、类别、不为、原因及趋势的诊断和预报，并能将大量的机械或机组运行状态资料贮存起来，工程技术人员可通过人机对话调出查阅，作出诊断决策。这种诊断方法特别适用于各类工程机械的在线监测和自诊断。 3.2 机械专家诊断系统该系统是一种具有人工智能的软件系统，又称知识库咨询系统。系统简图如图2所示。它不仅包括从信号监测到状态识别，而且包括从决策形成到干预的全过程。不但具有计算机辅助诊断系统的全部功能，而且将机械诊断专家的宝贵经验、思想方法同当代计算机巨大的存贮、运算与分析能力结合起来，形成人工智能的计算机系统。它事先将有关的专家知识和经验加以总结分类，形成规则存入计算机构成知识库，根据数据库中自动采集或人工输入的原始数据，通过专家系统的推理机，模拟专家推理判断思维过程来建立故障档案，解决故障识别和诊断决策中的各种复杂问题，最后给出用户正确的咨询答案、处理对策和操作指导。其缺点是存在知识获取的“瓶颈”问题。一方面专家知识有一定的局限性，另一方面专家知识表述有相当大的难度。两者造成诊断知识库的不完备。图2 诊断专家系统框图 3.3 神经网络诊断技术模拟人脑结构的人工神经网络方法是一种全新的、有前景的故障诊断方法。在知识获取上，神经网络的知识不需要整理、总结消化专家的知识，避免了专家知识的表述难题，只需要领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络。神经网络系统的知识获取与专家系统相比，既具有更多的时间效率，又能保证更高的质量。其缺点是未能充分利用专家积累起来的知识和经验，只利用了一些明确的故障诊断事例，而且没有专家系统的逻辑思维能力，诊断推理过程不能解

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