78灰色理论诊断法1180神经网络诊断原理+*第5章801概述802人工神经网络的拓扑结构及学习规则85...3多层前向神经网络模型及BP算法89+4径向基函数（RBF）网络及其学习算法925模糊神经网络模型96第6章专家系统诊断原理96概述1.96专家系统的基本结构及功能·2983推理机制100知识表示与知识获取.41075人工神经网络与专家系统1096基于行为的故障诊断系统旋转机械的状态监视与故障诊断113第7章1131概述.1132预备知识115转子系统振动故障诊断3125齿轮箱故障诊断4机械制造过程工况监视与故障诊断136第8章136概述1141切削过程刀具磨损与破损的状态识别2148金属切削颤振的在线监控31524 切屑状态的在线识别156磨削过程表面层烧伤的在线辩识5168磨削工序尺寸精度在线监视与控制6174第9章计算机辅助工况监测与故障诊断系统1741概述1742汽轮机压缩机组工况监视与故障诊断系统实例1853大型机械设备工况监视与诊断系统尚待解决的问题188参考文献2V
第1章绪论1故障诊断学的意义在现代化生产中，机械设备的故障诊断技术越来越受到重视，如果某台设备出现故障而又未能及时发现和排除，其结果不仅会导致设备本身损坏，甚至可能造成机毁人亡的严重后果。在连续生产系统中，如果某台关键设备因故障而不能继续运行，往往会涉及全厂生产系统设备的运行，而造成巨大的经济损失。因此，对于连续生产系统，故障诊断具有极为重要的意义。例如电力系统的汽轮发电机组、冶金过程及化工过程的关键设备等等。在机械制造领域中，如柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS）等，故障诊断技术也具有相同的重要性。然而在机械制造工业中，大量的是单件、小批量生产，在传统的生产环境中，一般机床设备操作与质量控制主要靠人进行，这时故障诊断技术的地位就没有前述连续生产系统显得那么重要。但对于某些关键机床设备，因故障存在而导致加工质量降低，使整个机器产品质量不能保证，这时故障诊断技术也不容忽视。但是故障诊断是一门新发展的科学领域，还没有形成较为完整的科学体系。因此对其研究目的、研究内容范畴的理解，往往与工程应用背景，乃至工程技术人员的专业专长不同而有很大差异。正确理解故障诊断的研究目的、研究内容的范畴是涉及本门学科指导思想和发展策略的问题。为此，有必要说明以下四个问题。1.1故障的含义从系统的观点来看，故障包括两层含义：一是机械系统偏离正常功能，它的形成原因主要是因为机械系统的工作条件（含零部件）不正常面产生的，通过参数调节，或零部件修复又可恢复到正常功能：二是功能失效，是指系统连续偏离正常功能，且其程度不断加剧，使机械设备基本功能不能保证，则称之为失效（Failure）。一般零件失效可以更换，关键零件失效，往往导致整机功能丧失。1.2故障的类型故障可按其故障性质、状态的不同而分为以下几种类型。1.2.1按工作状态分有间歇性故障和永久性故障间歇性故障是有时发生，有时又消失。永久性故障是故障出现后，除经人工修理不然就一直存在。1.2.2按故障程度分有局部功能失效的故障和整体功能失效的故障局部功能失效的故障是该机器设备某一部分存在故障，使这一部分功能不能实现，而其它部分功能仍可实现。整体功能失效的故障，虽然也可能是机器设备某一部分出现故障，但使整机功能不能实现。1
1.2.3按故障形成速度分有急剧性故障和渐进性故障急剧性故障是故障一经发生之后就使工况状态急剧恶化，不停机修理，机器就不能继续运行。渐进性故障是发展缓慢，可以继续运行一定时间后再修理。1.2.4按故障程度及形成速度分有突发性故障和缓变性故障突发性故障发生在瞬间，它和急剧性故障不同之处是没有明显的症兆，往往导致整机功能失效，甚至人身、设备安全难于预测。缓变性故障具有渐进性和局部功能失效的特点，可以预测。1.2.5按故障形成的原因分有操作或管理失误形成的故障和机器内在原因形成的故随操作或管理失误形成的故障是人为的外在因素造成的，主要是要求操作思想集中，提高工作责任心。机器内在原因形成的故障一般是由手机器设计、制造遗留的缺陷（如残余应力）或材料内部潜在的缺陷造成的，无法检测，是突发性故障的重要原因。1.2.6按故障形成的后果分有危险的故障和非危险的故障突发性故障和急剧性故障属于危险性故障，常导致整机损坏、车间破坏，乃至人身事故和灾难性后果，是机械故障诊断重点预防的问题。非危险的故障一般是指可修复的故障。1.2.7按故障形成的时间分有早期故障、随时间变化的故障和随机性故障早期故障是有症兆的，可早期发现，一般不影响机器的继续运行，但应注意其发展趋势，防止故障扩大。随时间变化的故障是渐进性故障，如轴承磨损等。随机性故障没有明显的规律，大部分故障的特征值都具有随机性，不可重复。上述故障类型是相互交叉的，随着故障的发展，可从一种类型转移到另一种类型。机械设备种类很多，但具有共同的基本特点，即机械系统故障现象大部分具有随机特性。此处“随机一词包括两层含义：一是在不同时刻的观测数据是不可重复的。我们说现时刻机器的工况状态和过去某时刻没有变化（或者相同），只能理解为其观测值在统计意义上没有显著差别；二是表征机器工况状态的特征值不是不变的，而是在一定范围中变化。机器的运行过程是一个动态过程，都可以用数学方法（微分方程或差分方程）描述，不同的机器描述它的动态特性的模型参数和特征方程不同，因而描述工况状态的特征域就有差异。即使是同型号机械设备，电手装配，安装及工作条件上的差异，也往往导至机器的工况状态及故障模式改变。因此，研究机械系统工况状态的基本出发点是必须遵循随机过程的基本原理。文献资料上所提供的数据、图表只能作为参考，如用这些数据图表进行工况状态判断，往往得不到满意的效果。我们的指导思想是立足于对本机组的实际运行状态分析，结合本机组的历史资料，参考其它有关资料、专家知识，进行综合判别。1.3故障诊断方法由于目前人们对故障诊断的理解不同，各工程领域都有其各自的方法，概括起来有以下四方面：1.3.1按诊断环境分有离线人工分析、诊断和在线计算机辅助蓝视诊断，二者要求有很大差别。本书立足于在线计算机辅助诊断。1.3.2按检测手段分1.3.2.1振动检测诊断法以机器振动作为信息源，在机器运行过程中，通过振动参数的变2
化特征判别机器的运行状态。1.3.2.2噪声检测诊断法以机器运行中的噪声作为信息源，在机器运行过程中，通过噪声参数的变化特征判别机器的运行状态。此法的本质与振动检测诊断法是一致的，因为噪声主要是由振动产生的。此法虽简便，但易受环境噪声影响，不如振动检测诊断法准确，1.3.2.3温度检测诊断法以可观测的机械零件的温度作为信息源，在机器运行过程中，通过温度参数的变化持征判别机器的运行状态。1.3.2.4压力检测诊断法以机械系统中的气体、液体的压力作为信息源，在机器运行过程中，通过压力参数的变化特征判别机器的运行状态，1.3.2.5声发射检测诊断法金属零件在磨损、变形、破裂过程中产生弹性波，以此弹性波为信息源，在机器运行过程中，分析弹性波的频率变化特征判别机器的运行状态。1.3.2.6润滑油或冷却液中金属含量分析诊断法在机器运行过程中，以润滑油或冷却液中金属含量的变化，判别机器的运行状态。1.3.2.7金相分析诊断法某些运动的零件，通过对其表面层金属显微组织、残余应力、裂纹及物理性质进行检查，研究变化特征，判别机器设备存在的故障及形成原因。1.3.3按诊断方法原理分1.3.3.1频域诊断法应用频谱分析技术，根据频谱特征变化、判别机器的运行状态及故障形成原因。1.3.3.2时域分析法应用时间序列模型及其有关的特性函数，判别机器的工况状态的变化。1.3.3.3统计分析法应用概率统计模型及其有关的特性函数，实现工况状态监视与故障诊断。1.3.3.4信息理论分析法应用信息理论建立的某些特性函数，如库尔伯克（Kullback）信息数，J散度等在机器运行过程中的变化，进行工况状态分析与故障诊断。1.3.3.5模式识别法利用检测信号，提取对工况状态反应感的特征量构成模式失量，设计合适的分类器，判别工况状态，它是人工智能的技术之一。1.3.3.6其他人工智能方法如人工神经网络、专家系统等，这些都是新发展的新领域，上述方法是从应用方面考虑，就学科角度而言，它们悬交叉的，例如许多统计方法都包括在统计模式识别范畴之内。1.3.4按诊断对象分有汽轮机故障诊断、压缩机故障诊断、化工机械故障诊断等等。各种产品都可冠上故障诊断的名字。但从故障诊断原理来看，不同对象的动态性能都有其特点，但方法原理的共性是基本的。1.4机械系统故障的特点、研究目的和范压1.4.1机械系统故障的特点归纳起来可从以下几点来说明：1）机械运行过程是动态过程，就其本质而言是随机过程。前述已知，在不同时刻的观测数据是不可重复的，用检测数据直接判断运行过程故障是不可靠的，不同时刻观测值是否一致，只能从统计意义上看它们是一致，还是有显著差别。3
2）从系统特性来看，除了前述诸如连续性、离散性、间歇性、缓变性、突发性、随机性、趋势性和模糊性等一般特性外，机械设备都是由成百成千个零件装配而成，零部件间相互耦合，这就决定了机械设备故障的多层次性，一种故障由多层次故障原因所构成。故障与现象之间没有一一对应的因果关系，上述所列举的方法，由于只从某一个侧面去分析而作出判断，因而很难作出正确的决策。我们的出发点是从随机过程出发，运用各种现代化科学分析工具，综合判断机械的故障现象属性、形成与发展。1.4.2故障诊断学的研究目的、研究范围1.4.2.1故障诊断学的定义从系统分析观点出发，工况监视与故障诊断可以理解为识别机械设备运行状态的科学，也就是说利用上述检测方法和监视诊断手段（包括不断发展的信息科学与系统辨识的新方法），从所检测的信息特征判别系统的工况状态。它的最终目的是提高设备效率、运行可靠性、分析故障形成原因，以防患于未然。它是大型机械设备运行的关键技术之一，也是各种自动化系统及一般机械系统提高效率和可靠性，进行预知维修及预知管理的基础。上述定义、研究目的和研究范围是针对在线诊断提出的，这是由于在线监视诊断对当前生产具有极其重要意义，而离线诊断方法已有许多成熟的科学方法可供借鉴。例如材料成分分析、无损检测、应力分析、金相分析等，将不在本书研究范围；有关信号分析及数据处理方法则是在线诊断中的重要手段。至于实验室研究，它的主要任务是研究故障形成机理及其一般规律，它与在线诊断的关系是相辅相成，但应注意两个问题：1）即使同一型号的机组，在实验室与在生产线上的工况条件是不相同的。研究证明：在实验室用模拟故障所得到的特征信息在模式空间中的模式样本的类聚性，与生产线上实际的模式样本的类聚性有着很大的差别，因为它们不属于同一个母体，因此，不能用实验室所得到的判别函数直接用于生产线上。在生产线上要根据在现场实际检测结果，确定判别函数，且需经过学习，不断修正判别函数的参数。2）在实验室条件下进行研究时，虽然旨在研究动态过程故障现象的一般规律，但所用的测试方法要考虑萄生产条件下是否可以应用，例如传统的温度测量法是用热电偶。在线条件下，将它用于测量轴承温度、熔炼炉温度，都可得到良好的测量效果，而对切削、磨削温度，在生产条件下就不可能用热电偶，因为在许多零件上，一般都不允许钻孔、开槽来埋置热电偶。1.4.2.2工况监视与故障诊断的关系工况监视与故障诊断不是等同的概念，而又统一于动态系统之中，工况监视的任务是判别动态系统是否偏离正常功能，监视其发展趋势、预防突发性故障产生。一旦偏离正常功能，如系统有可调参数，应迅速作出调整，使工况恢复到正常，如果系统某个环节存在故障，就要进一步查明故障原因及其部位，这就是诊断。因此，工况监视是故障诊断的基础。以上概念是从计算机辅助监视与诊断的要求提出的。现有其它提法，也基本上包括在上述概念之内。综上所述，工况监视与故障诊断是综合性很强的技术，它涉及计算机软硬件、传感器与检测技术、信号分析与数据处理、预测预摄、自动控制、系统辨识、人工智能、力学、数学及振动工程和机械工程等领域。本书以原理方法为主，重在机械，但不限于机械。各种机械设备，因其应用背景不同，有其本身的个性，但毕竞属于第二位。故障诊断的理论与方法是从共性出发，研究其发展规律。就原理与方法而言，可用于解决机械设备的故障诊断问题，也4