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[摘 要]通过现代技术为主线综合论述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断技术的提升，讲述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断系统和方法的逐步进展，从技术流程的角度概括了信号的采集技术和处理方法与分析、诊断故障的方法和机电系统运行状态发展动向预测的先进技术。宏观的展望了位于异地设备运行状态在网络中进行的远程监测和诊断的技术，并基于通过虚拟仪器对机电系统状态进行监测和诊断仪器的技术发展前景。
[关键词]机电系统 状态监测 故障诊断
中图分类号：G52 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）19-0091-01
面向机电系统运行状态的监测与故障诊断技术是机械电子技术、计算机技术、现代测试技术和人工智能技术等多项先进技术交叉和综合而迅速发展起来的新技术，是现代化生产和先进制造技术发展的必然产物，是保证机电系统安全运行和实现科学维护的关键技术之一。
运用机电系统状态监测与故障诊断技术能够有效的预防生产系统中的事故隐患，能够及时的排除机械故障并避免由此所带来的经济损失和人员伤亡。由于运用状态监测与故障诊断技术能够有效促进经济效益，所以在国际上得到了迅速的发展。随着世界科技的不断进展，计算机性能也在不断提升，数字信号的分析与运算方式也不断的优化，数据处理的运算速度和精准度大为提升，也为机电系统状态监测与故障诊断的现代技术创造了更为便利的条件。
1.状态监测与故障诊断系统的发展
伴随着机电系统状态监测与诊断技术的发展，各式各样的监测仪器、诊断仪器及系统也广为出现，功能也跃为强大，仅以振动测量仪器及系统为例，其功能包括：轴振动监测，如轴心轨迹分析，轴向转动，壳体振动监测。频谱分析，如频率分析，阶比谱分析，阶跟踪谱分析、三维功率谱分析。自动预警、报警。故障特征提取及诊断等。就机电系统状态监测与故障诊断系统的发展，在国际上较为典型的诊断系统主要分为一下三种：
1.1.离线定期监测与诊断系统
在规定的时间内由测试人员到现场进行操作，依次用传感器对各测试点进行常规监测，并运用记录仪或存储器进行信号记录，将数据存储到专用微机或计算机上完成。由于此类产品系统使用方便，成本低廉，在早起使用中广为采用。但是此类产品系统测试比较繁琐，而离线定期监测，还需要专业测试人员进行测试和故障分析，较难及时避免突发性事故的发生。
1.2.在线监测、离线分析监测与诊断系统
此类系统称之为主从机监测与诊断系统。设备上安装多个测试点，每个测试点都安装传感器，由工作现场安装的微处理器对设备的每个传感器的数据进行采集和处理，有相关人员在主机系统上进行故障的判断与状态的分析，与离线定期监测系统相比对，虽然能在线进行检测和预、报警并在测试点上免去了更换的步骤，但分析和判断仍需要专业人员对离线数据进行操作。
1.3.自动在线监测与诊断系统
此类系统运用方便，能够实现自动在线监测设备的工作状态，及时的预报设备故障，且能够在线实现数据处理与分析判断。对值班人员的要求也在短期培训后亦可，此类系统技术先进，不需要专业工作人员对测试点进行检测、分析、判断，该设备能根据相关程序进行智能优化后进行分析、判断。但设备本身软硬件研发制作工作量大，具有较高的应用成本。
状态监测与诊断系统可以运用在不同的机电设备系统上，可采取不同的监测与诊断方式。随着计算机技术的成熟与发展，应用成本的降低，也是对设备本身走向自动在线监测与诊断的方向发展，现代技术在设备监测与诊断维护的定检、巡检和检修也逐步迈向长期连续监测与预测性维修方式过度。
2.状态监测与故障诊断技术的进步
从监测与故障诊断技术的流程来看分别分为信号采集、信号处理和故障诊断等几个阶段，相关技术流程进展概况如下：
2.1.信号采集技术
通过对机电系统运行状态各种信号的采集，监测与诊断才能准确，在采集过程中，传感器是重点。所用传感器按功能分别有振动传感器，声级计，声发射传感器，温度传感器等等。以往对传感器的研究偏重于硬件方面，要求其必须具有良好的动态特性、灵敏度、稳定性及抗干扰能力等。逐步随着监测与诊断系统的复杂化，传感器的数量与类型日益增加，逐步形成了传感器群，从而带动了传感器布局的运用。不同的传感器群组可监测不同位置、不同类型的设备信息，由此，产生出对信息融合的研究。
2.2.信号分析和处理方法
对机电系统状态的监测和诊断技术的关键在于如何准确的分析和处理信号，也是理论与方法研究的热点之一。原始信号绝大部分不能直接被利用，必须利用信号的分析与处理的技术来对信号再次进行分析和处理，为得到机电系统运动状态更为敏感的特定因子，确定和提取技术是监测与诊断技术中的关键。
在机电系统动态信号分析方法和应用技术方面中，比较新近的发展有：采用空间域滤波的预处理、采用Vold-Kalman滤波的多轴阶比信号分析技术、适于非平稳信号的基于Wigner-Ville分布分析、小波（wavelet）变换方法、混沌分析方法、智能传感与检测技术、以及与VXI或PXI总线仪器平台相关的技术等。
2.3.设备故障诊断方法
如何研究诊断机电系统故障的方法是监测与诊断技术的核心，主要监测内容是如何识别机电系统是否是正常的运行状态，诊断故障主要的原因是对机电系统是否运行异常进行故障分析。
我国现行的故障诊断技术有不同的类型，主要有振声诊断、温度诊断、光谱分析等等。在诊断技术初期，由于没有较高的技术条件，通过仪器处理之后的信号还需要进行人工分析，而且对于操作人员的技术要求较高。随着科技的不断进步，故障诊断已经实现了自动化、智能化。模糊理论能够解决不确定信息，所以一般情况下会选择与专家系结合，全面的做出处理。
信息融合方法解决了综合诊断的困扰，通过神经元网络进行信息融合具有非常显著的效果。此外，分形、小波与混沌等非线性理论也得到了非常广泛的应用，拓宽了故障诊断技术的范围。
参考文献
[1] 张建民，徐小力，许宝杰，王红军.面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术[J].北京理工大学学报，2004，09：751-756.
[2] 李毅.基于SOA的设备状态监测与故障诊断系统的研究[D].上海交通大学，2008.
[3] 潘昱昱，陈前.协整理论在系统状态监测与故障诊断的应用研究[J].计算机测量与控制，2006，03：281-284.
[4] 张伟.发电机励磁状态监测与故障诊断系统试验研究[D].西安理工大学，2009.
作者简介
刘国林，男，1984年1月生，河北唐山乐亭人，唐山首信自动化信息技术有限公司助理工程师，方向：机电工程.
[关键词]机电系统 状态监测 故障诊断
中图分类号：G52 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）19-0091-01
面向机电系统运行状态的监测与故障诊断技术是机械电子技术、计算机技术、现代测试技术和人工智能技术等多项先进技术交叉和综合而迅速发展起来的新技术，是现代化生产和先进制造技术发展的必然产物，是保证机电系统安全运行和实现科学维护的关键技术之一。
运用机电系统状态监测与故障诊断技术能够有效的预防生产系统中的事故隐患，能够及时的排除机械故障并避免由此所带来的经济损失和人员伤亡。由于运用状态监测与故障诊断技术能够有效促进经济效益，所以在国际上得到了迅速的发展。随着世界科技的不断进展，计算机性能也在不断提升，数字信号的分析与运算方式也不断的优化，数据处理的运算速度和精准度大为提升，也为机电系统状态监测与故障诊断的现代技术创造了更为便利的条件。
1.状态监测与故障诊断系统的发展
伴随着机电系统状态监测与诊断技术的发展，各式各样的监测仪器、诊断仪器及系统也广为出现，功能也跃为强大，仅以振动测量仪器及系统为例，其功能包括：轴振动监测，如轴心轨迹分析，轴向转动，壳体振动监测。频谱分析，如频率分析，阶比谱分析，阶跟踪谱分析、三维功率谱分析。自动预警、报警。故障特征提取及诊断等。就机电系统状态监测与故障诊断系统的发展，在国际上较为典型的诊断系统主要分为一下三种：
1.1.离线定期监测与诊断系统
在规定的时间内由测试人员到现场进行操作，依次用传感器对各测试点进行常规监测，并运用记录仪或存储器进行信号记录，将数据存储到专用微机或计算机上完成。由于此类产品系统使用方便，成本低廉，在早起使用中广为采用。但是此类产品系统测试比较繁琐，而离线定期监测，还需要专业测试人员进行测试和故障分析，较难及时避免突发性事故的发生。
1.2.在线监测、离线分析监测与诊断系统
此类系统称之为主从机监测与诊断系统。设备上安装多个测试点，每个测试点都安装传感器，由工作现场安装的微处理器对设备的每个传感器的数据进行采集和处理，有相关人员在主机系统上进行故障的判断与状态的分析，与离线定期监测系统相比对，虽然能在线进行检测和预、报警并在测试点上免去了更换的步骤，但分析和判断仍需要专业人员对离线数据进行操作。
1.3.自动在线监测与诊断系统
此类系统运用方便，能够实现自动在线监测设备的工作状态，及时的预报设备故障，且能够在线实现数据处理与分析判断。对值班人员的要求也在短期培训后亦可，此类系统技术先进，不需要专业工作人员对测试点进行检测、分析、判断，该设备能根据相关程序进行智能优化后进行分析、判断。但设备本身软硬件研发制作工作量大，具有较高的应用成本。
状态监测与诊断系统可以运用在不同的机电设备系统上，可采取不同的监测与诊断方式。随着计算机技术的成熟与发展，应用成本的降低，也是对设备本身走向自动在线监测与诊断的方向发展，现代技术在设备监测与诊断维护的定检、巡检和检修也逐步迈向长期连续监测与预测性维修方式过度。
2.状态监测与故障诊断技术的进步
从监测与故障诊断技术的流程来看分别分为信号采集、信号处理和故障诊断等几个阶段，相关技术流程进展概况如下：
2.1.信号采集技术
通过对机电系统运行状态各种信号的采集，监测与诊断才能准确，在采集过程中，传感器是重点。所用传感器按功能分别有振动传感器，声级计，声发射传感器，温度传感器等等。以往对传感器的研究偏重于硬件方面，要求其必须具有良好的动态特性、灵敏度、稳定性及抗干扰能力等。逐步随着监测与诊断系统的复杂化，传感器的数量与类型日益增加，逐步形成了传感器群，从而带动了传感器布局的运用。不同的传感器群组可监测不同位置、不同类型的设备信息，由此，产生出对信息融合的研究。
2.2.信号分析和处理方法
对机电系统状态的监测和诊断技术的关键在于如何准确的分析和处理信号，也是理论与方法研究的热点之一。原始信号绝大部分不能直接被利用，必须利用信号的分析与处理的技术来对信号再次进行分析和处理，为得到机电系统运动状态更为敏感的特定因子，确定和提取技术是监测与诊断技术中的关键。
在机电系统动态信号分析方法和应用技术方面中，比较新近的发展有：采用空间域滤波的预处理、采用Vold-Kalman滤波的多轴阶比信号分析技术、适于非平稳信号的基于Wigner-Ville分布分析、小波（wavelet）变换方法、混沌分析方法、智能传感与检测技术、以及与VXI或PXI总线仪器平台相关的技术等。
2.3.设备故障诊断方法
如何研究诊断机电系统故障的方法是监测与诊断技术的核心，主要监测内容是如何识别机电系统是否是正常的运行状态，诊断故障主要的原因是对机电系统是否运行异常进行故障分析。
我国现行的故障诊断技术有不同的类型，主要有振声诊断、温度诊断、光谱分析等等。在诊断技术初期，由于没有较高的技术条件，通过仪器处理之后的信号还需要进行人工分析，而且对于操作人员的技术要求较高。随着科技的不断进步，故障诊断已经实现了自动化、智能化。模糊理论能够解决不确定信息，所以一般情况下会选择与专家系结合，全面的做出处理。
信息融合方法解决了综合诊断的困扰，通过神经元网络进行信息融合具有非常显著的效果。此外，分形、小波与混沌等非线性理论也得到了非常广泛的应用，拓宽了故障诊断技术的范围。
参考文献
[1] 张建民，徐小力，许宝杰，王红军.面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术[J].北京理工大学学报，2004，09：751-756.
[2] 李毅.基于SOA的设备状态监测与故障诊断系统的研究[D].上海交通大学，2008.
[3] 潘昱昱，陈前.协整理论在系统状态监测与故障诊断的应用研究[J].计算机测量与控制，2006，03：281-284.
[4] 张伟.发电机励磁状态监测与故障诊断系统试验研究[D].西安理工大学，2009.
作者简介
刘国林，男，1984年1月生，河北唐山乐亭人，唐山首信自动化信息技术有限公司助理工程师，方向：机电工程.