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【摘 要】机械故障诊断技术对于机械设备故障的早期预测，设备的维护和维修有着至关重要的作用，在几十年的发展过程中，产生了巨大的经济效益。本文将就介绍机械故障诊断技术的发展现状以及提出此技术发展趋势和需要进一步研究的问题。
【关键词】机械 故障诊断 故障分析
中图分类号：G4 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2018.10.165
一、发展背景
工程机械多在露天环境下作业。受风吹雨淋等环境因素的影响对机械表面以及内部运作环境产生一定程度的侵蚀。工作环境恶劣，故障频繁发生。因机械故障诊断不及时、不精准造成停机带来的损失十分巨大。即便机械工作环境较好，随着工程机械施工的进行，长期的运转，也会产生一定程度的损耗，导致机械设备的故障，影响工作生产。随着机械使用规模的日益扩大，工程机械趋向大型化、高效化、自动化和连续化。结构也变得更加复杂。传统的人工或半自动化故障诊断方法已经落后、严重影响工程的进度和质量，并且不能准确有效的发现故障的具体所在，甚至经常产生虚警。所以对机械故障诊断的研究还是很有必要的，预测机械故障诊断的发展趋势也是很有必要的。
二、发展现状
机械故障诊断是一种了解机械运行状态，确定机械整体运转或者局部零件的正常或异常，尽早发现机械故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。诊断技术自发展以来，已经产生了极大的经济效益，是各个国家研究的重点。而我国的诊断技术虽起步较晚，但并不代表我国的这一技术发展缓慢。我国诊断技术的的发展主要经历了三个阶段：第一阶段从20世纪70年代到80年代初期，主要是引进和吸收国外的先进技术;在此基础上开始研究机械设备的故障诊断方法;第二阶段从20世纪80年代初到80年代末，我国开始研究各种新的诊断技术，将诊断技术推广应用到生产中去;第三阶段从80年代末至今，把理论和生产实践相结合，建立系统性的诊断理论。经过努力，已基本跟上了国外先进水平在此方面的步伐，在某些理论研究方面已经不相上下。我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。
经过长期的发展，现在已经形成多种主流的机械设备故障诊断的方法：
1.无损检测技术：无损检测是可以在不损害、不影响被检测的机械设备的使用性能，不伤害被检测对象内部结构和零件的前提下，利用机械设备内部结构异常或缺陷存在引起的一些物理现象反应的变化，以物理或化学方法为手段，对试件内部及表面的结构、性质、状态及缺陷的类型、性质、数量、形状、位置、尺寸、分布及其变化进行检查和测试的方法。这种检测方法不仅可以对机械设备生产之前的基本组装零件进行检测，也可以对运转过程中的设备进行检测。
2.基于神经网络的故障诊断方法：目前，在故障诊断领域中用得最多也最有成效的是 前向多层神经网络。但是神经网络故障诊断的前提条件是要对神经网络进行训练，只有经过训练之后的网络才具备对故障现象的分 析、判断，从而具备对故障进行诊断的能力。
3.模糊故障诊断法：模糊故障诊断是采用模糊综合评判。对一个系统或一台设备中可能发生的各种故障可以用一个集合来定义。模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不确定性推理。
三、存在问题
当然，机械故障诊断的方法还有很多种，每种方法都能在一定程度上对机械的故障情况做出相应的判断，向工作人员传递信号。但是，就故障诊断发展的现状来看，虽然有越来越多的诊断的方法出现在人们的视野里，但故障诊断的方法依旧显得有限。机械设备诊断首先要分析设备运转中所获取 的各种信号，然后提取信号中的各种特征信息，从中获取与故障相关的特征信号，最终利用相关信号进行故障诊断。但是现在能够得到准确可靠的信号的诊断方法有限。所以往往导致许多单一的信号处理方法难以有效地分析故障产生的真正原因，不能找到设备故障的真正源头。也正因为如此，导致许多硬性问题的故障诊断至今没有很好的解决方法。
四、趋势预测
机械设备故障诊断对机械设备维护，提前预警避免不必要损失方面具有不可替代的作用。而随着计算机技术、嵌入式技术以及新兴的虚拟仪器技术的发展，机械设备的故障诊断又会有更先进的操作模式和诊断方法。人工智能的发展方兴未艾，基于人工智能的诊断方法未尝不是一种新的可能，让诊断方法更加智能化。类似于这种开发周期短， 投入少，与功能单一的传统故障分析分析方法相比，这种方法是一个必然的趋势。
机械设备故障诊断发展，不断进步，已经一步一步迈上了更高的臺阶。而随着新技术的发展。设备故障诊断也将会迎来一个崭新的阶段。
参考文献
[1]王国彪，何正嘉，陈雪峰，赖一楠.机械故障诊断基础研究“何去何从”[J].机械工程学报，2013，49（01）：63-72.
[2]龚雪，张克仁.工程机械故障诊断技术的现状和发展趋势[J].建筑机械，2010（23）：93-95+97.
[3]王清，潘宏侠，周传刚.机械故障诊断技术现状及趋势[J].机械管理开发，2005（06）：54-56.
[4]杨淑珍，徐文尚，高云红.基于模糊推理的矿井提升机故障诊断方法的研究[J].煤矿机械，2005（09）：148-150.
[5]姚桂艳，孙丽媛，程秀芳，薛全会.机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势[J].河北理工学院学报，2005（03）：35-37.
[6]陆春月，王俊元.机械故障诊断的现状与发展趋势[J].机械管理开发，2004（06）：85-86.
【关键词】机械 故障诊断 故障分析
中图分类号：G4 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2018.10.165
一、发展背景
工程机械多在露天环境下作业。受风吹雨淋等环境因素的影响对机械表面以及内部运作环境产生一定程度的侵蚀。工作环境恶劣，故障频繁发生。因机械故障诊断不及时、不精准造成停机带来的损失十分巨大。即便机械工作环境较好，随着工程机械施工的进行，长期的运转，也会产生一定程度的损耗，导致机械设备的故障，影响工作生产。随着机械使用规模的日益扩大，工程机械趋向大型化、高效化、自动化和连续化。结构也变得更加复杂。传统的人工或半自动化故障诊断方法已经落后、严重影响工程的进度和质量，并且不能准确有效的发现故障的具体所在，甚至经常产生虚警。所以对机械故障诊断的研究还是很有必要的，预测机械故障诊断的发展趋势也是很有必要的。
二、发展现状
机械故障诊断是一种了解机械运行状态，确定机械整体运转或者局部零件的正常或异常，尽早发现机械故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。诊断技术自发展以来，已经产生了极大的经济效益，是各个国家研究的重点。而我国的诊断技术虽起步较晚，但并不代表我国的这一技术发展缓慢。我国诊断技术的的发展主要经历了三个阶段：第一阶段从20世纪70年代到80年代初期，主要是引进和吸收国外的先进技术;在此基础上开始研究机械设备的故障诊断方法;第二阶段从20世纪80年代初到80年代末，我国开始研究各种新的诊断技术，将诊断技术推广应用到生产中去;第三阶段从80年代末至今，把理论和生产实践相结合，建立系统性的诊断理论。经过努力，已基本跟上了国外先进水平在此方面的步伐，在某些理论研究方面已经不相上下。我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。
经过长期的发展，现在已经形成多种主流的机械设备故障诊断的方法：
1.无损检测技术：无损检测是可以在不损害、不影响被检测的机械设备的使用性能，不伤害被检测对象内部结构和零件的前提下，利用机械设备内部结构异常或缺陷存在引起的一些物理现象反应的变化，以物理或化学方法为手段，对试件内部及表面的结构、性质、状态及缺陷的类型、性质、数量、形状、位置、尺寸、分布及其变化进行检查和测试的方法。这种检测方法不仅可以对机械设备生产之前的基本组装零件进行检测，也可以对运转过程中的设备进行检测。
2.基于神经网络的故障诊断方法：目前，在故障诊断领域中用得最多也最有成效的是 前向多层神经网络。但是神经网络故障诊断的前提条件是要对神经网络进行训练，只有经过训练之后的网络才具备对故障现象的分 析、判断，从而具备对故障进行诊断的能力。
3.模糊故障诊断法：模糊故障诊断是采用模糊综合评判。对一个系统或一台设备中可能发生的各种故障可以用一个集合来定义。模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不确定性推理。
三、存在问题
当然，机械故障诊断的方法还有很多种，每种方法都能在一定程度上对机械的故障情况做出相应的判断，向工作人员传递信号。但是，就故障诊断发展的现状来看，虽然有越来越多的诊断的方法出现在人们的视野里，但故障诊断的方法依旧显得有限。机械设备诊断首先要分析设备运转中所获取 的各种信号，然后提取信号中的各种特征信息，从中获取与故障相关的特征信号，最终利用相关信号进行故障诊断。但是现在能够得到准确可靠的信号的诊断方法有限。所以往往导致许多单一的信号处理方法难以有效地分析故障产生的真正原因，不能找到设备故障的真正源头。也正因为如此，导致许多硬性问题的故障诊断至今没有很好的解决方法。
四、趋势预测
机械设备故障诊断对机械设备维护，提前预警避免不必要损失方面具有不可替代的作用。而随着计算机技术、嵌入式技术以及新兴的虚拟仪器技术的发展，机械设备的故障诊断又会有更先进的操作模式和诊断方法。人工智能的发展方兴未艾，基于人工智能的诊断方法未尝不是一种新的可能，让诊断方法更加智能化。类似于这种开发周期短， 投入少，与功能单一的传统故障分析分析方法相比，这种方法是一个必然的趋势。
机械设备故障诊断发展，不断进步，已经一步一步迈上了更高的臺阶。而随着新技术的发展。设备故障诊断也将会迎来一个崭新的阶段。
参考文献
[1]王国彪，何正嘉，陈雪峰，赖一楠.机械故障诊断基础研究“何去何从”[J].机械工程学报，2013，49（01）：63-72.
[2]龚雪，张克仁.工程机械故障诊断技术的现状和发展趋势[J].建筑机械，2010（23）：93-95+97.
[3]王清，潘宏侠，周传刚.机械故障诊断技术现状及趋势[J].机械管理开发，2005（06）：54-56.
[4]杨淑珍，徐文尚，高云红.基于模糊推理的矿井提升机故障诊断方法的研究[J].煤矿机械，2005（09）：148-150.
[5]姚桂艳，孙丽媛，程秀芳，薛全会.机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势[J].河北理工学院学报，2005（03）：35-37.
[6]陆春月，王俊元.机械故障诊断的现状与发展趋势[J].机械管理开发，2004（06）：85-86.