序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇機械故障論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

一、高速公路爆胎原因分析與對策

汽車在高速公路上高速連續(xù)行駛，若接近或超過了輪胎的工作極限就可能發(fā)生爆胎事故，這類突發(fā)性事故對車輛和乘員的安全危去極大。從現(xiàn)有統(tǒng)計資料來看，汽車在高速公路上發(fā)生爆胎的幾率相當(dāng)大。下面簡要分析行車中車胎爆炸的原因和預(yù)防措施。

1.1高速公路行車爆胎的原因引起高速公路上爆胎的主要原因是輪胎溫度過高，使輪胎材料的機械性能下降。由于輪胎在旋轉(zhuǎn)過程中快速反復(fù)變形，材料內(nèi)部因摩擦生熱。同時，外胎與內(nèi)胎之間、輪胎與輪惘之間以及輪胎與路面之間也因摩擦而生熱，使輪胎升溫。試驗得知:輪胎內(nèi)部的溫度與輪胎的負(fù)荷和車速成正比，車速越高，負(fù)荷越大，溫度升高越快。此外，輪胎溫度與外胎的厚度有關(guān)，外胎越厚，輪胎的熱量越難以散發(fā)，溫度上升越快:輪胎溫度還與外界溫度和輪胎氣壓有關(guān)，環(huán)境溫度越高溫度上升越快，輪胎氣壓過低，輪胎徑向變形大，滾動阻力增加，溫度隨之升高。

試驗表明，當(dāng)溫度由0℃升高到60℃時，橡膠的強度及與簾線的附著力大約降低50%，不同材料的簾線，其強度也有不同程度的下降。溫度升高引起材料疲勞，強度降低，當(dāng)應(yīng)力超過簾線的強度時，簾線就會折斷。輪胎變形使簾布層之間產(chǎn)生剪應(yīng)力，當(dāng)剪應(yīng)力超過簾布與橡膠之間的附著力時，就會出現(xiàn)簾布松散或局部簾布脫層。另外，輪胎溫度的升高還將造成輪胎氣壓隨之升高，使簾線所受的應(yīng)力加大，也容易使高速行駛的輪胎發(fā)生爆胎。

1.2防止高速公路行車爆胎的應(yīng)對措施

1.2.1正確選擇輪胎的速度等級和負(fù)荷能力。

要求輪胎的速度等級與汽車的最高車速相匹配，輪胎的負(fù)荷能力與裝載質(zhì)量相適應(yīng)。根據(jù)GB2978-89《轎車輪胎系列》規(guī)定，轎車輪胎采用10級速度標(biāo)志符號。

對輪胎的負(fù)荷能力，目前國際上普遍采用“負(fù)荷指數(shù)”表示法。如:胎側(cè)上標(biāo)有9.00R20140/137,表示單胎負(fù)荷指數(shù)為140，負(fù)荷值為2500公斤；雙胎負(fù)荷指數(shù)為137，負(fù)荷值為2300公斤。

1.2.2保持正確的輪胎氣壓。

輪胎的充氣壓力是決定輪胎使用壽命和工作環(huán)境的主要因素。輪胎氣壓過低，胎體變形增大，造成內(nèi)應(yīng)力增加，胎溫急驟升高，加速橡膠老化和簾線疲勞，導(dǎo)致簾線折斷、松散和簾布脫層；輪胎氣壓過高，簾線過度拉伸，輪胎剛性增加，滾動載荷增大，易產(chǎn)生胎冠爆裂。因此，在使用中必須嚴(yán)格按照使用說明書規(guī)定的前、后輪胎標(biāo)準(zhǔn)氣壓或者輪胎側(cè)面標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)氣壓進行充氣。

1.2.3嚴(yán)禁超速行駛。

超速行駛時，由于輪胎與路面的摩擦加劇，輪胎屈撓頻率升高，使輪胎溫度與內(nèi)壓上升，加速了簾布膠質(zhì)老化和簾線疲勞，甚至造成早期脫層和爆裂，使輪胎壽命縮短，出現(xiàn)行車事故。因此，必須避免長時間高速行駛，應(yīng)嚴(yán)格按照高速公路設(shè)定的最高行車速度作間歇性行駛。

1.2.4正確使用輪胎

①采用縱向花紋的子午線輪胎。子午線輪胎強度高，承載能力強，滾動阻力小，附著能力強，胎面滑移少，生熱較低，胎體薄，散熱快，行駛溫度較低。另外，縱向花紋輪胎的滾動阻力小，輪胎與路面之間因摩擦產(chǎn)生的熱量少，散熱快。②不使用過度磨損輪胎和翻新胎。按照GB1191-899743-9744-88T和GB516-89的規(guī)定，輪胎應(yīng)沿周向等距離設(shè)定不少于4個的磨耗標(biāo)志，當(dāng)輪胎磨損到此處時，花紋溝斷開，表明輪胎己不能使用，若繼續(xù)使用，會因輪胎過度磨損、強度下降而造成爆胎。

二、制動系統(tǒng)常見故障原因與對策分析①由于制動管（如接頭處）漏油或阻塞，導(dǎo)致制動液供應(yīng)不足，制動油壓下降而引起制動失靈。應(yīng)及時檢查制動管路，排除滲漏，添加制動液，疏通管路。

②由于制動管內(nèi)進入空氣而使制動遲緩，或制動管路受熱，致使制動液氣化，管路內(nèi)出現(xiàn)氣泡。由于氣體可壓縮，因而在制動時導(dǎo)致制動力矩下降。維護時，可將制動分泵及管內(nèi)空氣排凈并加足制動液。

③由于制動間隙不當(dāng)而引起。當(dāng)制動摩擦片工作面與制動鼓內(nèi)壁工作面的間隙過大時，制動時分泵活塞行程過大，導(dǎo)致制動遲緩、制動力矩下降。維修時，按規(guī)范應(yīng)全面調(diào)校制動間隙，可用平頭螺絲刀從高速孔撥動棘輪，將制動鼓完全張開，間隙消除，然后將棘輪退回3-6齒，就可得到規(guī)范的間隙。

④由于制動鼓與摩擦襯片接觸不良而引起。若閘比變形或制動鼓圓度超過0.5mm以上將導(dǎo)致摩擦襯片與制動鼓接觸不良，制動摩擦力矩下降。若發(fā)現(xiàn)此現(xiàn)象，必須鏜削鏜或校正修復(fù)。制動鼓鏜削后的直徑不得人于220mm，否則應(yīng)更換新件。

⑤由于制動摩擦片被油垢污染或浸水受潮，摩擦系數(shù)急劇降低，引起制動失靈。維護時，拆下摩擦片用汽油清洗，并用噴燈加熱烘烤，使?jié)B入片中的油滲出來，滲油嚴(yán)重時必須更換新片。對于浸水的摩擦片，可用連續(xù)制動以產(chǎn)生熱能使水蒸發(fā)，恢復(fù)其磨擦系數(shù)即可。

⑥由于制動總泵、總泵皮碗（或其他件）損壞而引起。在此情況下制動管路不能產(chǎn)生必要的內(nèi)壓，油液漏滲，致使制動不良。應(yīng)及時拆檢制動總泵、分泵皮碗更換磨蝕損壞部件。

三、發(fā)動機熄火原因與對策分析3.1故障現(xiàn)象

①行駛途中，發(fā)動機突然熄火，熄火之前出現(xiàn)瞬間排氣管放炮。起動發(fā)動機電流表指針指示放電，在3~5A不動，起動不著發(fā)動機。

②行駛途中發(fā)動機突然熄火，起動發(fā)動機，電流表指針指示在0位不動，發(fā)動機起動不著。

3.2故障對策

①第1種情況，一般為點火線圈的初級繞組至分電器觸點之問某處短路所致，應(yīng)首先檢查分電器觸點是否燒蝕，使其觸點不能張開。在觸點張開的情況下，拆下分電器接線柱導(dǎo)線作短路試火:①有火，用其導(dǎo)線與電容器導(dǎo)線試火，如有火則為接柱至活動觸點間短路。再與分電器接柱試火，如有火則為接柱至活動觸點間短路。②無火，拆下點火線圈接柱導(dǎo)線與該接柱試火，有火則其導(dǎo)線短路；無火，點火線圈短路，或者是其導(dǎo)線或附加電阻短路開關(guān)接柱搭鐵。如果在行駛中，變速器未脫入空檔，采取緊急制動時，同時突然發(fā)生排氣管瞬問放炮，隨之熄火，起動發(fā)動機不著，電流表指示3~5A不動，其原因一般系電容器擊穿所致。

②第2種情況，是低壓電路某處斷路所致。在診斷時，可通過按喇叭來判定。如果按喇叭不響，這時用手觸試蓄電池極樁與其卡子處溫度是否過高。若溫度過高那么說明該部位連接松動。如果按喇叭正常鳴叫，但電流表仍指示0位不動，則說明低壓電路某處仍有斷路之處，這時用螺絲刀將分電器低壓線接柱和分電器殼體劃碰，看是否有火花。若無火花，再進一步檢查，將一根導(dǎo)線的一端，用手按在點火線圈的開關(guān)接柱上，另一根劃碰搭鐵處，也無火花，就說明起動—電流表—點火線圈開關(guān)—電源接柱間有故障。其故障有:點火開關(guān)失效、導(dǎo)線破露搭鐵或斷路以及導(dǎo)線接頭螺絲松脫等。倘若有火花，則說明故障在點火線圈至分電器線路上，這時，將分電器蓋打開，用螺絲刀使觸點臂與分電器底板劃碰搭鐵，看是否有火花，如果無火花，則說明觸點臂絕緣部分有漏電搭鐵之處或點火線圈電阻燒斷。若有火花，應(yīng)檢查觸點是否燒蝕嚴(yán)重。

四、其他故障分析4.1轉(zhuǎn)向突然失靈

轉(zhuǎn)向突然失控，汽車就像脫韁的野馬，橫沖直撞，這時應(yīng)立即放松加速踏板減擋減速，采用緩拉手制動或用間歇性制動法減速，不得使用緊急制動，以免導(dǎo)致汽車側(cè)滑，不論轉(zhuǎn)向是否有效都應(yīng)盡可能將車駛向路邊或天然障礙物處，以便停靠脫險。

4.2車輛發(fā)生側(cè)滑

汽車在冰雪路上行駛或突然急轉(zhuǎn)彎時，在猛然受到制動往往會引起側(cè)滑而“甩尾”此時應(yīng)立即減小節(jié)氣門開度，降低車速，再將轉(zhuǎn)向盤朝側(cè)滑的一側(cè)進行修正。另外側(cè)滑時車的重量會把彈簧和減震器壓緊，一旦汽車修正過來，繃得緊緊的彈簧和減震器會把所有的能量朝側(cè)滑的相反方向釋放此時應(yīng)平穩(wěn)地控制轉(zhuǎn)向盤，避免發(fā)生新的側(cè)滑。

4.3發(fā)動機出現(xiàn)“飛車”

柴油汽車發(fā)動機發(fā)生“飛車”，易產(chǎn)生拉缸、斷軸等重大機械故障若剛啟動時出現(xiàn)，應(yīng)認(rèn)即關(guān)閉發(fā)動機噴油供油裝置，擰松高壓軸管接頭螺母，將氣缸斷油，或用舊布堵塞空氣濾清器進氣口對氣缸“斷氣”處置。汽車在行駛時突然“飛車”，也應(yīng)認(rèn)即關(guān)閉發(fā)動機噴油供油裝置;有排氣制動設(shè)置的應(yīng)關(guān)閉排氣制動閥，使發(fā)動機廢氣不能排出而熄火若以上措施無效，應(yīng)立即操縱手、腳制動器制動，增加發(fā)動機的負(fù)荷，使發(fā)動機因動力不足而停止運轉(zhuǎn)。

4.4油路故障的急救處理

4.4.1.汽油管破裂或折斷

汽油管一般為銅管，當(dāng)多次彎折使用后，極易在行車路上發(fā)生汽油管破裂或折斷現(xiàn)象。當(dāng)出現(xiàn)這種情況時，可做如下急救處理。

(1)油管裂縫較小時，可用肥皂涂在布條上，再將布條纏緊在裂縫處，并用細(xì)鐵絲扎緊，最后再涂上一層肥皂即可。

(2)油管裂縫較大或油管折斷時，可先修整好油管兩斷面，找一段與油管外徑相應(yīng)的膠管或塑料管套接，再扎緊兩端即可。

4.4.2.汽油管接頭漏油

當(dāng)發(fā)現(xiàn)油管接頭漏油時，首先應(yīng)將涂有肥皂的棉紗(或是用耐油密封膠涂在棉紗上，效果更佳)，纏繞在取下的油管喇叭口下緣，然后將管螺母擰緊，最后可用麥芽糖或泡泡糖嚼成糊狀，涂在管螺母座口處起密封作用。

4.4.3.汽油泵膜片破裂

膜片破裂，輕者導(dǎo)致漏油，重者將使汽油泵失去泵油能力。因此，在行駛途中，由于無現(xiàn)成的泵膜可以替換，我們就必須根據(jù)具體情況，用塑料薄膜、漆布、雨布等剪成膜片形狀夾在破損的膜片中代用。另外，在泵膜破裂處還應(yīng)涂沫一層肥皂以保證密封性。

篇（2）

我國的交通運輸業(yè)是國民經(jīng)濟的重要組成部分,自從改革開放以來,我國的水運行業(yè)發(fā)展迅速,隨著港口的大型機電設(shè)備的自動化程度的日益提高,我國港口吞吐量增長較快,促進了水運行業(yè)的發(fā)展,使得我國的交通運輸行業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中所占的比重也逐漸增大。隨著港口吞吐量和機械化程度的增加,港口機電設(shè)備在水運行業(yè)中的作用越來越重要,對港口設(shè)備的要求也越來越高,港口機電設(shè)備的結(jié)構(gòu)及其組成也愈加復(fù)雜,負(fù)荷越來越重,因此港口機電設(shè)備出現(xiàn)故障的現(xiàn)象也逐漸增多,這直接影響了港口作業(yè)的質(zhì)量和進度,降低了港口水運的經(jīng)濟效益。因此,對港口機電設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究成為港口水運行業(yè)的的一項迫切的重要任務(wù)。

一、設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展及現(xiàn)狀

機電設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展分為三個階段:初級階段-感官、專業(yè)知識和經(jīng)驗判斷;現(xiàn)代化階段-計算機技術(shù)、傳感器技術(shù)和動態(tài)監(jiān)測技術(shù)綜合診斷;智能化階段-集故障監(jiān)測、診斷、設(shè)備管理和調(diào)度一體化的智能化階段。機電設(shè)備故障診斷技術(shù)起源于20世紀(jì),并在此期間取得了較大的發(fā)展和進步。航天工業(yè)的發(fā)展使該技術(shù)取得較快地發(fā)展,隨后計算機、微電子和傳感器技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用使得該技術(shù)逐漸地完善,此時還在航天和核電等大型部門應(yīng)用較多,其他部門發(fā)展較為緩慢,到20世紀(jì)末機電設(shè)備故障診斷技術(shù)在農(nóng)業(yè)、化工、冶金礦山、發(fā)電、交通運輸和機械制造等各部門開始應(yīng)用,并且發(fā)展較快,取得了顯著的經(jīng)濟和社會效益。21世紀(jì),機電設(shè)備故障診斷技術(shù)在我國國民經(jīng)濟的各部門都已取得長足的發(fā)展和普及應(yīng)用,技術(shù)發(fā)展轉(zhuǎn)向智能化。

二、設(shè)備故障診斷技術(shù)及手段

①機械振動監(jiān)測診斷技術(shù)。通過對振動參數(shù)進行監(jiān)測,來判斷設(shè)備的運轉(zhuǎn)情況,由于其此種方法簡單偏于操作,且對設(shè)備沒有損傷,因此機械振動監(jiān)測技術(shù)成為首選方法;②磨屑監(jiān)測診斷技術(shù),該技術(shù)主要用于液壓系統(tǒng)和系統(tǒng),由于磨損方式和磨損速度不同而產(chǎn)生的磨屑粒尺寸和形態(tài)有所差異,從而來判斷破損類型和磨損部位;③溫度監(jiān)測診斷技術(shù),由于設(shè)備不同部位產(chǎn)生的溫度變化不同,利用溫度變化程度來判斷設(shè)備的運行情況,利用紅外線來監(jiān)測可以實現(xiàn)非接觸、遠(yuǎn)距離監(jiān)測,且能夠進行運算、處理和判斷精確測定設(shè)備各部分的溫度變化;④無損探傷監(jiān)測技術(shù),該技術(shù)應(yīng)用較廣,尤其是γ射線掃描。該技術(shù)是射線在物質(zhì)中的衰減規(guī)律,掃描得到相關(guān)參數(shù)變化的譜線,然后通過系統(tǒng)分析確定設(shè)備故障的部位。

三、港口機電設(shè)備故障診斷技術(shù)

1.港口機電設(shè)備故障診斷技術(shù)研究情況

港口設(shè)備分小型裝卸機械和大型裝卸機械兩類,其中小型機械數(shù)量大,流動性大,但活動范圍小,大型機械種類多,作業(yè)分散,操作要求較高。國內(nèi)鑒于港口機械的工作性質(zhì)和工作環(huán)境,提出了柴油機、結(jié)構(gòu)裂紋、液壓傳動、鋼絲繩和制動器、糧倉、電器系統(tǒng)、皮帶縱向撕裂、監(jiān)測中心和測試車、設(shè)備管理和維修體制改革10個方向的相關(guān)的研究專題。

國內(nèi)外設(shè)備故障監(jiān)測技術(shù)與手段的發(fā)展,在港口機電設(shè)備故障診斷技術(shù)中也得到了廣泛地應(yīng)用。目前國內(nèi)在各港口開展了設(shè)備監(jiān)測研究和故障診斷研究,取得的成果有:上海港務(wù)局與上海海運、上海交大和同濟大學(xué)等院校進行相關(guān)課題的合作,上述10個研究課題中9個課題開始進行研究,部分課題已列入交通部和上海市的科技攻關(guān)項目。

2.港口機電設(shè)備故障診斷實例分析

港口設(shè)備動力一般由內(nèi)燃機提供,內(nèi)燃機可能會出現(xiàn)故障,以內(nèi)燃機為例簡要分析港口設(shè)備故障診斷技術(shù)的應(yīng)用。針對內(nèi)燃機動力不足問題進行簡要分析。

(1)故障現(xiàn)象。港口上使用時間較長的內(nèi)燃機存在動力不足的現(xiàn)象。

(2)故障原因。內(nèi)燃機油箱油量是否充足;內(nèi)燃機的供油管是否有漏油或斷裂現(xiàn)象;內(nèi)燃機的噴油泵油量調(diào)節(jié)桿是否卡住、鎖緊螺栓是否有脫落現(xiàn)象等;內(nèi)燃機的燃油是否含有空氣或其他雜質(zhì)等;內(nèi)燃機供油管是否堵塞;內(nèi)燃機的燃油濾清器是否堵塞;內(nèi)燃機的供油時間是否合適無延遲現(xiàn)象。

(3)故障排除。內(nèi)燃機的供油管有沒有漏油等問題,內(nèi)燃機的油箱的油量多少,內(nèi)燃機的噴油泵油量調(diào)節(jié)桿有無卡住,內(nèi)燃機的油量控制桿鎖緊螺栓是否脫落,內(nèi)燃機的燃油成分檢查是否空氣含量較高,內(nèi)燃機的供油管和濾清器是否堵塞,最后檢查內(nèi)燃機的供油時間。

(4)采取措施。首先應(yīng)檢查內(nèi)燃機的油箱油量是否充足,如果油量不足應(yīng)增添燃油;其次檢查內(nèi)燃機的供油管是否漏油或斷裂,發(fā)現(xiàn)漏油或斷裂及時進行維修,如果是由漏油原因引起則維修內(nèi)燃機后還要排除管路中的空氣壁面油的純度不夠;檢查內(nèi)燃機的調(diào)節(jié)桿卡住和內(nèi)燃機的油量控制桿的鎖緊螺栓是否緊固,如果在內(nèi)燃機的運行過程中有異樣聲響,則需要將部件重新鎖緊;然后拆下內(nèi)燃機的燃油管的進油端進行連續(xù)壓動,如無燃油流出,可能是供油管或燃油濾清器發(fā)生了堵塞,采取措施為進行逐段進行排除;內(nèi)燃機的供油時間不合適,延遲或過早都會引起動力不足。

四、結(jié)論

自從改革開放以來,我國的水運行業(yè)發(fā)展迅速,我國港口吞吐量增長較快,對港口設(shè)備的要求也越來越高,因此港口機電設(shè)備出現(xiàn)故障的現(xiàn)象也逐漸增多。

本文首先介紹了設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,目前傳統(tǒng)的機電設(shè)備故障診斷技術(shù)主要包括:機械振動監(jiān)測、磨屑監(jiān)測、溫度監(jiān)測以及無損探傷等,港口設(shè)備故障診斷技術(shù)水平已越來越高,然后隨著故障現(xiàn)象的增多,港口設(shè)備故障診斷技術(shù)應(yīng)向自動化智能化方向進一步發(fā)展。

參考文獻:

[1]胡文君,褚家榮,蘇毅設(shè)備故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].后勤工程學(xué)院學(xué)報,2004,(02).

篇（3）

引言

礦山液壓機械系統(tǒng)在使用中，由于工作環(huán)境惡劣，作業(yè)時間長，任務(wù)重，故障多發(fā)，原因是多方面的，故障的判斷和排除也較為復(fù)雜，要做好故障診斷工作要做到一是熟悉液壓元件的工作特性和液壓系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，工作原理，掌握液壓元件，輔件，系統(tǒng)的配置關(guān)系及工作條件和環(huán)境要求。二是建立健全設(shè)備技術(shù)狀況檢查，維護，修理制度和故障技術(shù)檔案，積累數(shù)據(jù)和設(shè)備運轉(zhuǎn)記錄。三是熟悉各類液壓元件的故障現(xiàn)象及故障檢查方法，同時要有一定的現(xiàn)場實踐經(jīng)驗和設(shè)備管理知識，在實踐中總結(jié)提高。五是熟悉和運用液壓系統(tǒng)故障診斷分析方法并合理選用，具備必要的檢測儀器和一定的檢測手段，注意學(xué)習(xí)和應(yīng)用現(xiàn)代先進的診斷技術(shù)，下面我就液壓機械系統(tǒng)的常見故障進行具體的闡述。

一、礦山液壓機械系統(tǒng)常見故障

通過實際調(diào)查分析歸納出礦山液壓機械系統(tǒng)常見故障

1.1溫度過高。主要原因有：油粘度過高、內(nèi)泄嚴(yán)重、冷卻器堵塞、泵修理后性能差及油位低、壓力調(diào)定過大、摩擦損失大。液壓系統(tǒng)的零件因過熱而膨脹，破壞了相對運動零件原來正常的配合間隙，導(dǎo)致摩擦阻力增加、液壓閥容易卡死，同時，使油膜變薄、機械磨損增加，結(jié)果造成泵、閥、馬達(dá)等的精密配合面因過早磨損而使其失效或報廢。

1.2因為不良、摩擦阻力變化、空氣進入、壓力脈沖較大或系統(tǒng)壓力過低、閥出現(xiàn)故障、泄漏增大、別勁、燒結(jié)造成的執(zhí)行機構(gòu)運動速度不夠或完全不動。

1.3因為泵不供油、油箱油位過低吸油困難、油液粘度過高、泵轉(zhuǎn)向不對、泵堵塞或損壞、.接頭或密封泄漏、主泵或馬達(dá)泄漏過大、油溫過高、溢流閥調(diào)定值低或失效、泵補油不足、閥工作失效造成的系統(tǒng)無壓力或壓力不足。

1.4因為泵工作原理及加工裝配誤差引起、控制閥閥芯振動、換向時油液慣性造成的壓力或流量的波動。

1.5因為油溫過高、油粘度過大及油液自身發(fā)泡、泵自吸性能低、吸油阻力大、油箱液面低、密封失效或接頭松動、件結(jié)構(gòu)及加工質(zhì)量造成的氣穴與氣蝕。

二、故障診斷技術(shù)及應(yīng)用

2.1主觀診斷技術(shù)：指維修人員利用簡單的診斷儀器憑借個人的實踐經(jīng)驗分析判斷故障產(chǎn)生的原因和部位。方便快捷，可靠性較低，屬于較簡單定性分析。包括直覺經(jīng)驗法、參數(shù)測量法、邏輯分析法、堵截法、故障樹分析法等。

直覺經(jīng)驗法指維修人員憑感官和經(jīng)驗，通過看、聽、摸、聞、問等方法判斷故障原因：看執(zhí)行元件是否爬行、無力、速度異常，液位高度、油液變質(zhì)及外泄漏，測壓點工作壓力是否穩(wěn)定，各連接處有無泄漏及泄漏量；聽泵和馬達(dá)有無異常聲響、溢流閥尖叫聲、軟管及彎管振動聲等。摸系統(tǒng)元件的油溫和沖擊、振動的大小、聞油液是否變質(zhì)、軸承燒壞、油泵燒結(jié)等。詢問設(shè)備操作者，了解液壓系統(tǒng)平時工況、元件有無異常、設(shè)備維護保養(yǎng)及出現(xiàn)過的故障和排除方法。

參數(shù)測量法指通過測得系統(tǒng)回路中所需點處工作參數(shù)，將其與系統(tǒng)工作正常值比較，即可判斷出參數(shù)是否正常、是否有故障及故障所在部位，適于在線監(jiān)測、定量預(yù)報和診斷潛在故障。邏輯分析法指根據(jù)元件、系統(tǒng)、設(shè)備三者邏輯關(guān)系和故障現(xiàn)象，通過研究液壓原理圖和元件結(jié)構(gòu)，進行邏輯分析，找出故障發(fā)生部位。

堵截法指根據(jù)液壓系統(tǒng)的組成及故障現(xiàn)象選擇堵截點，堵截法觀察壓力和流量的變化，從而找出故障的方法。堵截法快速準(zhǔn)確，但使用較麻煩，拆裝量大，需要整套的堵截工具和元件。

故障樹分析法指對系統(tǒng)做出故障樹邏輯結(jié)構(gòu)圖，系統(tǒng)故障畫在故障樹的頂端為頂事件，根據(jù)各元件部位的故障率數(shù)據(jù)，最終確定系統(tǒng)故障。適合較大型、較復(fù)雜系統(tǒng)故障的判定和預(yù)測。

2.2儀器診斷技術(shù)：根據(jù)液壓系統(tǒng)的壓力、流量、溫度、噪聲、震動、油的污染、泄露、執(zhí)行部件的速度、力矩等，通過儀器顯示或計算機運算得出判斷結(jié)果。診斷儀器有通用型、專用型、綜合型、其發(fā)展方向是非接觸式、便攜式、多功能和智能化。包括鐵譜記錄法、震動診斷法、聲學(xué)診斷法、熱力學(xué)診斷法等。如鐵譜記錄法，通過分析鐵粉圖譜，根據(jù)鐵粉記錄圖片上的磨損粉末、大小和顏色等信息，準(zhǔn)確得到液壓系統(tǒng)的磨損與腐蝕的程度和部位，并可對液壓油進行定量污染分析和評價，做到在線檢測和故障預(yù)防。

2.3智能診斷技術(shù)：指模擬人腦機能，有效獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息，運用大量獨特的專家經(jīng)驗和診斷策略，識別和預(yù)測診斷對象包括模糊診斷法、灰色系統(tǒng)診斷法、專家系統(tǒng)診斷法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)診斷法等。目前研究最活躍的是專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使故障診斷智能化，具有廣闊發(fā)展應(yīng)用前景?；谌斯ぶ悄艿膶＜以\斷系統(tǒng)，是計算機模仿在某一領(lǐng)域內(nèi)有經(jīng)驗的專家解決問題的方法，將故障現(xiàn)象輸入計算機，計算機根據(jù)輸入現(xiàn)象及知識庫中知識按推理集中存放的推理方法，推算出故障原因，并提出維修或預(yù)防措施。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人的大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)特性，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯、學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、分布式并行信息處理等功能，把專家經(jīng)驗輸入網(wǎng)絡(luò)，通過對故障實例和診斷經(jīng)驗的訓(xùn)練學(xué)習(xí)依據(jù)一定的訓(xùn)練算法，得到最佳接近的理想輸出。

三、結(jié)論

維修的目的在于保證機械設(shè)備運轉(zhuǎn)的可靠性和經(jīng)濟性，維修方式的選擇應(yīng)從故障發(fā)生的安全性、經(jīng)濟性考慮。機械設(shè)備的維修方式是對機械維修時機和維修深度的控制模式。采用合理的維修方式可以有效地延長工程機械的使用壽命，提高機械設(shè)備的工作效率。由于礦山設(shè)備工作狀態(tài)的多樣性及液壓系統(tǒng)的愈加復(fù)雜，在生產(chǎn)實踐中還應(yīng)該積極研究與應(yīng)用多種現(xiàn)代先進診斷技術(shù)。隨著診斷技術(shù)智能化，高精度化，不解體化并與先進通訊技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，智能傳感器技術(shù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的融合，礦山液壓機械系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性，快捷性和便利性必將大大提高。

篇（4）

2紅外測溫

農(nóng)業(yè)機械在工作時內(nèi)部零配件會產(chǎn)生摩擦，紅外測溫主要是利用紅外測溫儀對摩擦的溫度進行監(jiān)測，通過檢測，尋找機械內(nèi)部是否存在溫度異常的地方。紅外測溫儀會將監(jiān)測處的溫度儀數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)在計算機的終端，如果機械的某個部位溫度異常，系統(tǒng)會自動報警，提示使用人員[3]。這一診斷技術(shù)方便了工作人員及時維修設(shè)備，減少了事故的發(fā)生次數(shù)，并且將農(nóng)業(yè)機械的損壞度降到了最低，延長了使用年限。

3發(fā)展趨勢

3.1通用機械診斷技術(shù)的引入

目前，我國的通用機械故障診斷技術(shù)已經(jīng)相對成熟，應(yīng)用與農(nóng)業(yè)機械故障診斷的主要有兩種：一是，以提取機械振動時產(chǎn)生的信號為主的基礎(chǔ)診斷技術(shù)，這類技術(shù)主要是將汽車部件的診斷技術(shù)移植到了農(nóng)業(yè)機械上，其中包括了信號處理、計算機網(wǎng)絡(luò)以及控制理論等專業(yè)技術(shù)。二是，針對性的監(jiān)測技術(shù)，就是關(guān)鍵部位的診斷技術(shù)，該技術(shù)可以提高對農(nóng)機故障部位監(jiān)測的準(zhǔn)確性，更好的了解機械的內(nèi)部情況。

3.2智能化程度的提高

隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的加快與農(nóng)業(yè)機械化水平的提高，農(nóng)業(yè)機械的類型也變得多種多樣，結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，在操作時的智能性也不斷增強，對于農(nóng)業(yè)機械故障的診斷技術(shù)和日常的監(jiān)測技術(shù)也愈發(fā)完善。在日后的農(nóng)業(yè)機械診斷過程中，將會對故障的特點，選用針對性的遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯等智能化的故障診斷技術(shù)[4]。以現(xiàn)有的診斷技術(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)農(nóng)業(yè)機械化運行中故障產(chǎn)生的不同智能故障，研發(fā)出針對性的解決措施，從而推動農(nóng)機故障診斷技術(shù)的智能化、綜合化發(fā)展。

篇（5）

1.2正確處理生產(chǎn)與檢修的關(guān)系由于機械設(shè)備的檢修需要一定的人力和物力，也需要將設(shè)備停止作業(yè)，這對于煤炭企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營活動可能會產(chǎn)生一定的影響，但是不能由于生產(chǎn)任務(wù)的影響而忽略定期檢修。如果機械設(shè)備長期作業(yè)而沒有得到定期檢修，則可能會由于故障的惡化而引起較大的事故，將會對生產(chǎn)和安全帶來更大的損失。

1.3正確處理日常保養(yǎng)與定期專業(yè)維修的關(guān)系通常情況下，日常保養(yǎng)工作由使用設(shè)備的操作人員來完成，應(yīng)當(dāng)通過崗位責(zé)任制將日常保養(yǎng)的責(zé)任落實到人；而定期專業(yè)維修則需要由專業(yè)的檢修機構(gòu)和人員，有針對性地開展設(shè)備的檢修。在實際的工作中，應(yīng)當(dāng)將日常保養(yǎng)與專業(yè)維修有機的結(jié)合，避免二者之間出現(xiàn)脫節(jié)。

2控制煤礦機械設(shè)備故障的預(yù)防措施

2.1加強設(shè)備操作人員的綜合素質(zhì)培養(yǎng)機械設(shè)備操作人員的技能對設(shè)備性能的發(fā)揮有直接的影響，同時也是引起機械設(shè)備故障的一個重要因素。因此，機械設(shè)備操作人員在上崗之前，一定要通過相應(yīng)的培訓(xùn)和考試，考核合格之后才能上崗。同時，要注重操作人員在理論知識體系的構(gòu)建，了解機械設(shè)備的使用性能、設(shè)備結(jié)構(gòu)，爭取做到會操作、會檢測、會維修。另外，在日常工作中，要養(yǎng)成良好的工作習(xí)慣，愛護設(shè)備，保證設(shè)備在合適的環(huán)境中作業(yè)，尤其是對于一些大型的開采、挖掘設(shè)備，可以實行責(zé)任制，將維護的責(zé)任落實到人，有利于加強對設(shè)備的維護與保養(yǎng)。

2.2加強設(shè)備的日常維護煤礦機械設(shè)備的使用需要按照技術(shù)規(guī)程中的要求嚴(yán)格執(zhí)行，在每次設(shè)備使用之前，都要對設(shè)備進行全面的檢查，保證其合格之后才能投入使用。作為機械設(shè)備的檢驗人員，要具有高度的責(zé)任感，做到勤于觀察、勤于修理。在煤礦企業(yè)中可以每天進行一次維護記錄，使用人員要負(fù)責(zé)對設(shè)備進行清理、注油、防銹等基本的處理措施，每次設(shè)備作業(yè)完成后都要及時進行清理和維護，對機械設(shè)備日常的耗損情況能及時掌握，避免故障的惡化。

2.3對機械設(shè)備出現(xiàn)的故障進行謹(jǐn)慎的處理機械設(shè)備出現(xiàn)的故障，無論是在怎樣的環(huán)境下、無論故障的嚴(yán)重程度如何，都應(yīng)當(dāng)立即組織技術(shù)人員和操作人員，進行全面的排查，找到故障所在，由技術(shù)人員提出合理的故障排除方案。同時，對于故障當(dāng)事人，要酌情開展思想政治教育和學(xué)習(xí)活動，使他們能夠受到教育，并且通過學(xué)習(xí)加強自身對機械設(shè)備的使用水平，預(yù)防類似故障的再次發(fā)生。

2.4確保必須的設(shè)備資本投資在經(jīng)濟條件允許的情況下，用比較優(yōu)異以及節(jié)省電量能源的新式現(xiàn)代化機械裝置取代之前的老舊裝置，并且聯(lián)合技術(shù)工人對設(shè)備開展改革，減少噪音污染以及用電量較大的裝置，來提升設(shè)備的機能以及功效，能夠在提高機械設(shè)備性能的同時，降低設(shè)備運行和維護成本，提高煤炭企業(yè)的經(jīng)濟效益和社會效益。

篇（6）

1)一般故障診斷。傳統(tǒng)的主觀診斷法，指的是維修人員憑借個人的實踐經(jīng)驗，通過看、聽、摸、聞、問，或借助簡單的儀器、儀表，判斷系統(tǒng)故障發(fā)生的部位和原因。主觀診斷法簡單、方便并且快捷，但診斷結(jié)果常帶有主觀傾向性，難于滿足復(fù)雜的液壓系統(tǒng)的故障診斷的需求。

2)基于數(shù)學(xué)模型診斷。模型診斷方法是以現(xiàn)代控制理論和現(xiàn)代優(yōu)化方法為指導(dǎo)，以系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，利用觀測器(組)、Kalman濾波器和辨識等方法產(chǎn)生殘差，然后基于某種準(zhǔn)則或閾值對該殘差進行評價和決策。目前該領(lǐng)域研究的重點是系統(tǒng)故障診斷的魯棒性、故障可檢測性和可分離性，以及利用非線性理論進行非線性系統(tǒng)的故障診斷。

3)基于信號提取故障診斷?；谟鸵侯w粒污染度的檢測技術(shù)有自動顆粒計數(shù)器;鐵譜分析法;光譜法。自動顆粒計數(shù)器方法具有檢測速度快、準(zhǔn)確度高和操作簡便等優(yōu)點，但可能將油液中懸浮的微小氣泡和水珠當(dāng)作固體顆粒進行計數(shù)，精度較低;鐵譜分析可以得到定量的數(shù)據(jù)，也可以進行定性分析;光譜分析的精度較高，但成本較高?；谟鸵盒阅軈?shù)的檢測技術(shù)。參數(shù)測量法通過測得系統(tǒng)回路中所需點處工作參數(shù)，將其與系統(tǒng)工作正常值比較，即可判斷出參數(shù)是否正常、是否有故障及故障所在部位，適于在線監(jiān)測、定量預(yù)報和診斷潛在故障。

2基于靜電傳感器液壓管路故障監(jiān)測

環(huán)狀靜電傳感器如圖1，由PVC管、金屬屏蔽罩和銅電極環(huán)組成。靜電傳感器利用油與其它物質(zhì)(管壁)摩擦而產(chǎn)生靜電，使金屬電極上產(chǎn)生電荷。金屬電極的電勢等于管路中油(在電極附近)所帶電荷在金屬電極上產(chǎn)生的電勢。由于油的流動，導(dǎo)致電場波動，即產(chǎn)生了交變信號。在保證有效測量靜電信號的前提下，盡量選用較窄的電極寬度b，以獲得更寬的靜電信號帶寬，進而減小相關(guān)測速誤差?；ハ嚓P(guān)原理：式中:τ為2路信號的時延;L為2個傳感器間的距離;T為樣本記錄長度;x(t)和y(t+τ)為2個傳感器測量得到的信號;Vm為相關(guān)測量速度。實驗裝置如圖2，由漏斗、油路、環(huán)狀靜電傳感器(2組)、濾波放大電路、單片機采集處理電路、人機接口(鍵盤顯示模塊)和PC機等部分組成。合理選擇上、下游傳感器間距離L得到延遲時間τ，垂直方向的2路靜電傳感器測量電壓信號圖形如。可以得到2路信號有很好的相似性。本次實驗是讓油連續(xù)流入油管中，以獲得不同的初始速度值，垂直方向上靜電傳感器的高度可調(diào)整，通過實驗驗證基于互相關(guān)法靜電傳感器測速法的準(zhǔn)確性。自由下落的油速的理論值由v=2槡gh計算得到，實驗過程中分別取油下落點到傳感器的距離為h=0．25、0．125、0．05m3個高度，利用互相關(guān)法來測量油速。這3個高度對應(yīng)的理論速度分別為v=2．21、1．57、0．99m/s，實際測量結(jié)果。取v=1．57m/s(h=0．125m)結(jié)果進行誤差分析。在h=0．125m處進行多次實驗，最終給出互相關(guān)速度重復(fù)性誤差，可以說明互相關(guān)法測量油速有較好的重復(fù)性，其重復(fù)性誤差δ可以達(dá)到±1%以內(nèi)。測量得到液壓系統(tǒng)實際速度值，與系統(tǒng)正常工作速度值進行比較，即可判斷煤礦機械液壓系統(tǒng)的工作狀態(tài)，即可監(jiān)測液壓系統(tǒng)的工作狀況，又可以保障煤礦機械液壓系統(tǒng)運行的安全性。

篇（7）

中圖分類號：TH22.5 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）10-0277-01

一、電動機故障診斷專家系統(tǒng)

電動機故障診斷專家系統(tǒng)（FaultDiagnosisEXpertSystemofMotor，簡稱FDEsM）是本文研究的機械設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)之一，主要利用基于知識的專家系統(tǒng)智能診斷技術(shù)進行大型電動機故障的診斷。

1.FDESM的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

FDESM的總體結(jié)構(gòu)如1所示，由人機接口、知識庫和知識庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、控制部分、推理機、解釋系統(tǒng)等幾個部分組成。為了清晰、使用方便，運行靈活、節(jié)省時間，本系統(tǒng)采用窗口驅(qū)動系統(tǒng)來實現(xiàn)總體控制策略和運行結(jié)構(gòu)，是一個完整而封閉的系統(tǒng)。

2.FDESM的知識庫系統(tǒng)

在知識獲取的過程中，一方面到各個企業(yè)中進行實地考察，了解關(guān)于大型電動機使用及其故障現(xiàn)象和故障診斷經(jīng)驗，獲取直接知識；另一方面從有關(guān)電動機故障診斷文獻中獲取間接知識。

知識庫的組織對推理結(jié)果有很大的影響，特別是當(dāng)知識庫的規(guī)模龐大時，如果組織不好就會產(chǎn)生“組合爆炸”現(xiàn)象，使得推理效率迅速下降。其次，推理過程中如果對知識從頭到尾地搜索，也缺乏針對性，因為某一故障可能僅涉及其中的一部分知識。因此知識庫需要較好的組織，使其既便于維護，又不至于使推理下降。

二、FDESM的推理機制

解決了知識的獲取及知識表示的有關(guān)問題，就可以把問題領(lǐng)域中的知識表示出來，并以一定的形式存儲到計算機中，形成知識庫。但是，正如一個人只有知識而沒有運用知識求解問題的能力仍然算不上“聰明”一樣，對一個智能系統(tǒng)來說，不但應(yīng)使它具有問題的知識，還應(yīng)該使它具有運用知識求解問題的能力。運用知識的過程是一個思維過程，即推理過程。根據(jù)推理的方向分為正向推理、反向推理及正向一反向混合推理。

反向推理又稱為目標(biāo)驅(qū)動控制策略或自頂向下推理、目標(biāo)推理、后件推理等。它是首先提出某個假設(shè)，然后尋找支持該假設(shè)的證據(jù)，若所需的證據(jù)能找到，說明原假設(shè)是正確的；若無論如何都找不到所需要的證據(jù)，則說明原假設(shè)不成立，此時需要另作新的假設(shè)。因此，要求提出的假設(shè)要盡量符合實際，否則就要多次提出假設(shè)，影響求解的效率。

三、FDESM運行實例

通過對感應(yīng)電動機故障診斷的實例運行和測試，結(jié)果表明：該系統(tǒng)運行正常、實用方便，達(dá)到了預(yù)想結(jié)果，從而驗證了本系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

如某一感應(yīng)電動機發(fā)生了故障，并表現(xiàn)出下列現(xiàn)象：

（l）轉(zhuǎn)速達(dá)不到要求速度，加速度??；

（2）電流變動；

（3）起動時有不正常聲音。

運行診斷系統(tǒng)，選擇對應(yīng)的現(xiàn)象集，則診斷出故障原因為：

（1）超負(fù)載、電壓不夠、轉(zhuǎn)子或風(fēng)扇同固定部分有摩擦；

（2）繞組、滑環(huán)、電刷器械與轉(zhuǎn)子電路中有接觸不良；

（3）斷相或電壓過低，過負(fù)載也有可能。

解決故障對策為：

（l）檢查負(fù)載和電壓，以及氣隙、風(fēng)扇部分；

（2）檢查焊接處、繞組與滑環(huán)間、電刷器械、接線螺栓松動問題；

（3）檢查電壓與負(fù)載。

總之，利用基于知識的專家系統(tǒng)在大型電動機故障診斷技術(shù)中應(yīng)用的研究，建立了故障診斷系統(tǒng)，本系統(tǒng)具有對大型電動機故障進行綜合診斷的功能。該系統(tǒng)知識庫具有高度模塊化的特點，這對知識庫的維護、擴充及刪改帶來了極大的方便，知識庫的這種樹狀層次結(jié)構(gòu)便于知識庫的管理，可以減少一些不相容的規(guī)則。本系統(tǒng)采用可視化界面窗口來實現(xiàn)總體控制策略和運行結(jié)構(gòu)，通過實例可以看出系統(tǒng)具有清晰、無二義性，運行靈活、診斷快速等特點，具有一定的可靠性。

參考文獻

[1]趙沖沖.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中的應(yīng)用田].西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文，2001，3

篇（8）

引言

軸承的故障診斷過程中有兩個關(guān)鍵問題：一是特征提取，二是模式識別。當(dāng)軸承存在局部故障時，軸承故障信號表現(xiàn)出復(fù)雜調(diào)幅調(diào)頻特性[1]。對于此類信號，常用的時頻分析方法有小波變換、EMD（Empirical mode decomposition）方法等。但小波變換和EMD方法都有一定的不足[2]。局部均值分解（LMD）是一種新的自適應(yīng)時頻分析方法，具有迭代次數(shù)少、端點效應(yīng)不明顯、得到的虛假分量少等優(yōu)點[3，4]。信號的能量矩是能量在時間軸上的積分，能同時刻畫信號的能量在頻率軸和時間軸上分布[5]。相比能量，更能有效地反映故障振動信號的本質(zhì)特征。因此本文首先采用LMD方法將信號分解為不同頻帶的PF分量，然后提取PF能量矩組成特征向量，有利于提高故障分類效率和準(zhǔn)確度。

目前應(yīng)用比較廣泛的模式識別方法有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、粗糙集理論的模式識別[6～10]。但這些模式識別方法都有各自的局限。例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的典型故障數(shù)據(jù)樣本，同時具有運算速度較慢，存在過學(xué)習(xí)等固有的缺陷[8]。支持向量機本質(zhì)是二進制分類器，對于多分類問題分類器設(shè)計復(fù)雜，分類性能受到核函數(shù)及其參數(shù)的影響較大[9]。粗糙集理論決策規(guī)則不穩(wěn)定，其魯棒性差，精確性不高[10]。這些模式識別方法都忽略了從原始數(shù)據(jù)中所提取的特征值之間的相互內(nèi)在關(guān)系。實際上，在機械故障診斷中，采用各種信號分析方法從原始信號提取的所有或部分特征值之間均具有一定的相互內(nèi)在關(guān)系，且這種相互內(nèi)在關(guān)系在不同的系統(tǒng)或不同工作狀態(tài)下具有明顯的區(qū)別。因此，可以利用各個特征值之間的相互內(nèi)在關(guān)系來實現(xiàn)分類識別。為充分利用特征值之間的相互內(nèi)在關(guān)系，Raghuraj與Lakshminarayanan提出了一種新的模式識別方法——基于變量預(yù)測模型的模式識別，并應(yīng)用于生物模式識別，取得了良好的效果[11～13]。

本文在詳細(xì)研究VPMCD的理論和應(yīng)用的基礎(chǔ)上，針對軸承故障振動信號能量矩特征值的相互內(nèi)在關(guān)系，將VPMCD引入軸承故障診斷，提出了基于LMD能量矩和VPMCD的軸承故障智能診斷方法。實驗結(jié)果表明該方法能有效地應(yīng)用于小樣本多分類軸承故障智能診斷，且避免了SVM處理多分類問題的分類器設(shè)計復(fù)雜、易出現(xiàn)分類無法確定的模糊區(qū)域等問題，對機械故障診斷具有重要的借鑒意義。

4結(jié)論

針對軸承故障信號特征值的相互內(nèi)在關(guān)系，提出了一種基于LMD能量矩和變量預(yù)測模型模式識別的軸承故障智能診斷方法。研究結(jié)果表明：

（1）將基于LMD的PF能量矩和VPMCD模式識別方法相結(jié)合，能有效地進行軸承故障智能診斷。

（2）VPMCD與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對比分析結(jié)果表明：VPMCD方法與BP一樣，能有效地應(yīng)用于多分類的故障診斷，但VPMCD方法不需要迭代計算，計算復(fù)雜度降低，計算量大大減少，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算速度慢的缺點，更有利于實現(xiàn)在線多分類機械故障診斷。

（3）VPMCD和SVM的對比表明，VPMCD方法和SVM一樣適合于小樣本機械故障識別。

（4）VPMCD避免SVM復(fù)雜的參數(shù)尋優(yōu)問題。而且不同于SVM的二進制分類器的本質(zhì)，VPMCD方法本質(zhì)上是一種多分類方法，避免了SVM處理多分類問題的分類器設(shè)計復(fù)雜、易出現(xiàn)分類無法確定的模糊區(qū)域等問題。

值得提出的是，VPMCD方法是一種新的模式識別方法，其理論還有待完善，如模型參數(shù)估計方法、適合于VPMCD方法的特征量選取等問題有待于進一步的研究與完善。

參考文獻：

[1]鐘秉林，黃仁.機械故障診斷學(xué)[M].北京：機械工業(yè)出版社，2006.

[2]Jonathan S Smith. The local mean decomposition method and its application to EEG perception data[J]. Journal of the Royal Society Interface， 2005，2（5）：443—454.

[3]程軍圣，張亢，楊宇.局部均值分解方法及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].中國機械工程，2009，20（22）：2 712—2 717.

[4]張亢，程軍圣，楊宇.基于有理樣條函數(shù)的局部均值分解方法及其應(yīng)用[J].振動工程學(xué)報，2011，24（1）：96—103.

[5]Li X J， Bin G F， Gao J J， et al. Early fault diagnosis of rotating machinery based on wavelet packetsEmpirical mode decomposition feature extraction and neural network[J]. Mechanical Systems and Signal Processing， 2012，27：696—711.

[6]胡橋，何正嘉，張周鎖，等.基于提升小波包變換和集成支持矢量機的早期故障智能診斷[J].機械工程學(xué)報，2006，42（8）：16—22.

[7]Satish C， Sharma P K Kankar， Harsha S P. Fault diagnosis of ball bearings using machine learning methods[J]. Expert Systems with Applications， 2011，38：1 876—1 886.

[8]Wang Chunchieh， Kang Yuan， Shen Pingchen， et al. Applications of fault diagnosis in rotating machinery by using time series analysis with neural network[J]. Expert Systems with Applications， 2010，37（2）：1 696—1 702.

[9]Laura Dio San， Alexandrina Rogozan， JeanPierre Pecuchet. Improving classification performance of support vector machine by genetically optimising kernel shape and hyperparameters[J]. Applied Intelligence， 2010，36（2）：280—294.

[10]Xiang Xiuqiao， Zhou Jianzhong， Li Chaoshun， et al. Fault diagnosis based on Walsh transform and rough sets[J]. Mechanical Systems and Signal Processing， 2009，23（4）：1 313—1 326.

[11]Rao Raghuraj， Samavedham Lakshminarayanan. VPMCD： Variable interaction modeling approach for class discrimination in biological systems[J]. FEBS Letters， 2007，581（56）：826—830.

[12]Rao Raghuraj， Lakshminarayanan S. Variable predictive model based classification algorithm for effective separation of protein structural classes[J]. Computational Biology and Chemistry， 2008，32（4）：302—306.

篇（9）

中圖分類號:TP311文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1009-3044(2009)36-10424-03

Research on the Safety Evaluation System of Transportation Vehicle

LI Na

(Beijing Jiaotong University School of Electronic and Information Engineering, Beijing 100085, China)

Abstract: Studying the road traffic accident analysis and forecast method, the paper educes their disfigurements. Based on the analysis of the gray features of road traffic accident and the weakness of domestic traffic accident database, the GM(1,1) Model has been set up according to gray forecasting theory, then the death toll and traffic accident volume have been forecasted by this model. The result is credible. The paper shows that the way is feasible, practical and predominant.

Key words: vehicle safety system; safety evaluation method; fuzzy inference evaluation

1 對車輛安全因素的研究分析

車輛是交通出行的載體,是交通事故的直接“參與者”與“肇事者”。交通事故的發(fā)生與汽車本身性能及安全性的關(guān)系是十分明顯的。

1.1 車輛機械因素

2005～2007年以車輛機械故障引發(fā)的交通事故主要原因為車輛制動系統(tǒng)、操縱系統(tǒng)輪胎和燈光。

1.2 車輛防撞系統(tǒng)因素

車輛防撞系統(tǒng)是車輛主動安全和被動安全重要組成部分,相關(guān)文獻統(tǒng)計表明車輛防撞系統(tǒng)能預(yù)防15.3%的交通事故,特別在高速行駛中,每年能減少上萬人的死亡人數(shù),為防止交通事故的發(fā)生起到很大作用。

1.3 車輛技術(shù)管理因素

車輛技術(shù)管理包括車輛維修市場管理、車輛綜合性能檢測站的建設(shè)和管理、營運車輛的技術(shù)管理和車輛技術(shù)狀況保障。本課題組研究人員對北京及周遍10多個市的60多家客貨企業(yè)單位的技術(shù)管理體現(xiàn)進行了調(diào)研,結(jié)果表明好的管理機構(gòu)對運輸事故次數(shù)的發(fā)生可起到很好的控制作用。

綜上所述,確定以下因素為車輛子危險因素。

1)車輛機械故障制動系統(tǒng)、操縱系統(tǒng)、輪胎和燈光。

2)車輛防撞綜合性能車輛本身碰撞相容性和車輛防撞系統(tǒng)能力。

3)車輛技術(shù)管理的健全性車輛技術(shù)管理機構(gòu)及人員、車輛技術(shù)檔案、車輛強制維護和車輛管理的規(guī)章制度。

2 模糊綜合評價方法

2.1 模糊矩陣評價法

需要將兩類指標(biāo)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為模糊評價向量形式,以便作統(tǒng)一處理。

對于多層評價模型,作綜合評價時,先由最低層屬性指標(biāo)開始。屬性指標(biāo)分屬于上一層不同的子目標(biāo),因此要分別作各子目標(biāo)的單因素模糊評價矩陣。

綜合評價模型,由子目標(biāo)綜合評價矩陣 構(gòu)造子目標(biāo)層的單因素模糊評價矩陣 。建立多層評價模型。

2.2 模糊推理系統(tǒng)(Fuzzy Inference System)評價方法

模糊推理系統(tǒng)FIS(Fuzzy Inference System)是基于模糊集理論概念、模糊If-then規(guī)則和模糊推理的計算結(jié)構(gòu),是一個從給定輸入運用模糊邏輯映射到輸出的過程。這時輸出的是一個模糊子集,有必要將這個模糊量轉(zhuǎn)換為精確量,以便最好地發(fā)揮模糊推理的決策效果,因此反模糊化(Defuzzification)就是把模糊推理得出的模糊量通過合理的方法提取一個有代表性的值作為清晰值(crisp value)輸出[9]。從而得出輸入與輸出的映射關(guān)系。

基于上述模糊推理的思想構(gòu)造出的道路運輸安全評價模糊推理系統(tǒng)框圖,如圖1所示。

模糊綜合評判是對具有多種屬性的事物,或者說其總體優(yōu)劣受多種因素影響的事物,做出一個能合理地綜合這些屬性或因素的總體評判。采用模糊綜合評判得出的結(jié)果只是一種靜態(tài)反映事物的結(jié)果,而模糊推理系統(tǒng)還可以實現(xiàn)實時評價。

第一節(jié)確定了車輛子危險因素系統(tǒng)中的車輛機械故障;車輛防撞綜合性能和車輛技術(shù)管理的健全性,第二節(jié)通過對模糊綜合評價的介紹,確定應(yīng)用模糊綜合評價的模糊推理系統(tǒng)(Fuzzy Inference System)的思想與方法,對駕駛員因素和車輛因素進行綜合評價。

3 運輸車輛危險度的綜合評價

3.1 運輸車輛危險度的定義及隸屬函數(shù)的確定

根據(jù)道路運輸企業(yè)對整車安全管理現(xiàn)狀和中國整車安全綜合評價標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)研,對車輛的危險度的論域定義在[0 100]范圍內(nèi),由五個分明的三角形模糊子集表示其隸屬函數(shù)。

3.2 車輛機械綜合評價

車輛機械故障是車輛行駛過程中車輛制動系統(tǒng)、操縱系統(tǒng)、輪胎和燈光的失效。

車輛制動系統(tǒng)評價指標(biāo)主要是制動性能、制動抗熱衰退性和制動穩(wěn)定性,其評價值為30分,隸屬函數(shù)如圖3.1。車輛操縱穩(wěn)定性的評價參量主要是穩(wěn)態(tài)橫擺角速度增益,共振峰頻率、共振時振幅比、相位滯后角、穩(wěn)態(tài)增益,回正性,最小轉(zhuǎn)彎半徑,轉(zhuǎn)向力、轉(zhuǎn)向功,側(cè)向偏移,極限側(cè)向加速度等,本文給定的評分為10分,其隸屬函數(shù)如圖2。輪胎和燈光的評價主要是失效的時間,其隸屬函數(shù)如圖3、4。

圖2 車輛制動性能隸屬函數(shù) 圖3 車輛燈光設(shè)備隸屬函數(shù) 圖4 車輛輪胎隸屬函數(shù)

汽車的制動性能和操作穩(wěn)定性與車輛危險度之間關(guān)系由模糊規(guī)則推理得出。

3.3 車輛防撞綜合性能綜合評價

車輛的100%重疊正面碰撞,側(cè)面碰撞和尾部碰撞評分分別為17分。其隸屬函數(shù)相同。

3.4 車輛技術(shù)管理與危險度的關(guān)系

在北京40余家道路運輸企業(yè)的車輛技術(shù)管理調(diào)研基礎(chǔ)上,結(jié)合專家咨詢。車輛技術(shù)管理評價的隸屬函數(shù)和與車輛危險度的關(guān)系曲線如圖5。同時車輛強制二級維護和車輛危險度的關(guān)系和車輛技術(shù)管理因素相同,如圖6。

3.5 車輛因數(shù)危險度的綜合評價

前面討論了車輛因素中機械故障、車輛碰撞、技術(shù)管理等各個要素的隸屬函數(shù)的確定,以及各要素與駕駛員危險度的關(guān)系。在Matlab工具箱中建立了車輛因素對駕駛員危險度的綜合評價的系統(tǒng)圖,如圖7所示。在建立了規(guī)則庫后,就可用上述的模糊推理系統(tǒng)模型進行運算得出在車輛機械因數(shù)、防碰撞因素等綜合影響情況下的車輛危險度的輸出值,其中10組關(guān)系值見表1。

表1 車輛危險度評價值

從上面的數(shù)據(jù)可以得出以下一些結(jié)論:

1) 從第一至第二行的數(shù)據(jù)可以看出當(dāng)車輛的各項指標(biāo)因數(shù)很差時,車輛的安全評價值為低和很低狀況。同時第八項看出各項指標(biāo)高時,車輛安全度很高。因此可以得出車輛的各項評價指標(biāo)和隸屬函數(shù)是合理的。

2) 從第三至第四行隨著車輛機械性能和防撞能力的提高,車輛的安全性提高比第五和第六項好的多,從而說明車輛的機械性能和防撞能力對車輛安全性影響較大。

3) 從表中后二行可以看出車輛的安全的各項評價指標(biāo)值適中時,安全性一般,因此要提高車輛的安全性,車輛的技術(shù)管理和強制維護也是很重要的。

從表中可看出,車輛的機械性能、防撞能力等輸入因素對車輛安全度的評價值與實際工作中車輛安全性的主觀感覺相符,說明了應(yīng)用安全評價FIS模型對車輛評價是可行的。

4 結(jié)論

本文首先對運輸車輛安全系統(tǒng)的分析,得出了車輛子危險因數(shù),然后選用模糊推理模型(FIS)的評價方法對車輛的危險度進行評價與仿真,評價結(jié)果和實際相符,實現(xiàn)了實時的評價效果。結(jié)果表明評價指標(biāo)和方法合理,能夠?qū)崿F(xiàn)了對系統(tǒng)的實時評價。

參考文獻:

[1] 葉興成.道路交通安全的系統(tǒng)研究[D].武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文,2003.

[2] 許洪國.汽車事故工程[M].北京:人民交通出版社,2004.

篇（10）

[abstract] highway construction, mechanical maintenance directly affect the utilization rate of construction equipment and productivity. This paper analyses the influence of mechanical maintenance common maintenance quality of some of the technical problems, aims to improve mechanical integrity rate of the construction and utilization rate.

中圖分類號：X734文獻標(biāo)識碼：A 文章編號： 維修是恢復(fù)機械技術(shù)性能，排除故障及消除故障隱患，延長機械使用壽命的有效手段。公路工程機械維修中還存在著諸多技術(shù)問題。這些問題的存在，導(dǎo)致機械維修質(zhì)量不高，裝備可靠性差。現(xiàn)針對公路工程機械維修工作中遇到的常見技術(shù)問題做簡要分析。 1 對機械故障判斷失誤，修理人員技術(shù)不過硬、修理過程不規(guī)范 1.1 不能正確判斷分析故障，盲目更換零部件，一味“換件修理”造成浪費 當(dāng)機械出現(xiàn)故障后，要通過檢測設(shè)備進行檢測，如無檢測設(shè)備，可通過問、看、查、試等傳統(tǒng)的故障判斷方法和手段，結(jié)合工程機械的結(jié)構(gòu)和工作原理，確定最可能發(fā)生故障的部位。在判定工程機械故障時，一般常用“排除法”和“比較法”，按照從簡單到復(fù)雜、先外表后內(nèi)部、先總成再部件的順序進行，切忌不問青紅皂白，盲目大拆大卸。 1.2 螺栓擰緊方法不當(dāng)?shù)那闆r較嚴(yán)重 工程機械各部位固定或聯(lián)接螺栓多數(shù)有擰緊力矩要求，如噴油器固定螺栓、缸蓋螺栓、連桿螺栓等，有些規(guī)定了擰緊力矩、擰緊角度及擰緊順序，一些維修人員不按規(guī)定力矩及順序擰緊，不使用扭力扳手，憑感覺擰緊，導(dǎo)致擰緊力矩相差很大。力矩不足，螺栓易發(fā)生松脫，導(dǎo)致沖壞氣缸襯墊、軸瓦松動、漏油、漏氣；力矩過大，螺栓易拉伸變形，甚至斷裂，有時還會損壞螺紋孔，影響了修理質(zhì)量。 1.3 不重視螺栓的選用，螺栓使用混亂的現(xiàn)象較突出 在維修工程機械時，亂用螺栓的現(xiàn)象還比較突出，因螺栓性能、質(zhì)量不符合技術(shù)要求，導(dǎo)致維修后機械故障頻出。工程機械使用的專用螺栓，如傳動軸螺栓、缸蓋螺栓、等是用特殊材質(zhì)經(jīng)過特殊加工制成的，其強度大、抗剪切力強，確保聯(lián)接、固定可靠。實際維修作業(yè)中，常常在組裝時隨意亂裝和替代，有些螺栓因材質(zhì)差或加工工藝不合格，給工程機械的后期使用留下故障隱患。有些部位需用“小螺距”的“細(xì)扣自緊”螺栓、銅螺栓、鍍銅螺栓，卻使用普通螺栓代替，導(dǎo)致出現(xiàn)螺栓自行松脫、拆卸困難等現(xiàn)象，有些技術(shù)要求規(guī)定拆裝幾次后必須換新的螺栓，若不了解這些情況，多次重復(fù)使用不合格的螺栓，也易導(dǎo)致機械故障或事故的發(fā)生。 2 各零部件配合間隙不能正確掌握，導(dǎo)致機械加快磨損 2.1 維修時不注意檢測零部件配合間隙 柴油機活塞與缸套配合間隙、活塞環(huán)“三隙”、活塞頂隙、氣門間隙、柱塞余隙、制動蹄片間隙、主從動齒輪嚙合間隙、軸承軸向和徑向間隙、氣門桿與氣門導(dǎo)管配合間隙等，各類機型都有嚴(yán)格的要求，在維修時必須進行測量，對不符合間隙要求的零部件要進行調(diào)整或更換。實際維修工作中，不測量配合間隙而盲目裝配零部件的現(xiàn)象為數(shù)不少，還有憑手感覺和經(jīng)驗裝配，造成起動困難或爆燃、活塞環(huán)折斷、機件撞擊、漏油、漏氣等故障，有時甚至?xí)蛄悴考浜祥g隙不當(dāng)，導(dǎo)致機械嚴(yán)重?fù)p壞事故的發(fā)生。 2.2 不成對、成套更換偶件或組件 工程機械上有很多偶件，如柴油機燃油系統(tǒng)的柱塞副、出油閥副、噴油嘴針閥副偶件；驅(qū)動橋主減速器內(nèi)的主、從動齒輪；液壓操縱閥中的閥塊與閥桿；全液壓轉(zhuǎn)向器中的閥芯與閥套等，這些配合偶件在工廠制造時經(jīng)過特殊加工，成對研磨而成，配合十分精密，在使用的壽命期內(nèi)始終成對使用，切不可互換；一些相互配合組件，如活塞與缸套、軸瓦與軸頸、氣門與氣門座、連桿大頭瓦蓋與桿身等，經(jīng)過一段時間的磨合使用，相對配合較好，在維修時，也應(yīng)注意成對裝配，不要弄串；柴油機連桿、活塞、風(fēng)扇皮帶、高壓油管、挖掘機中央回轉(zhuǎn)接頭油封、推土機主離合器膠布節(jié)等，尤其是同時使用一套的配件，發(fā)生損壞一定要成套更換，否則由于配件質(zhì)量差別大、新舊程度不同、長短尺寸不一，會導(dǎo)致柴油機運轉(zhuǎn)不穩(wěn)、液壓系統(tǒng)漏油、載荷集中現(xiàn)象嚴(yán)重、更換的配件易早期損壞等。在實際維修工作中，為了減少開支、不了解技術(shù)要求，不成對或成套更換上述零部件的情況還不少見，降低了工程機械的維修質(zhì)量，縮短了機件壽命，增加了故障發(fā)生的可能性，應(yīng)引起足夠的重視。