旋转机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势

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1、旋转机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势扌商要：随着现代工业技术的不断发展，越来越多的旋转机械被应用到企业的生产中,这对旋转机械故障诊断技术的研究也不断提出新的要求。本文对旋转机械故障诊断技术的内容进行了介绍，并对国内外旋转机械故障诊断的发展现状进行了详细论述，最后对其发展趋势进行了展望。关键i司：旋转机械；故障诊断；现状；发展趋势0、引言机械故障诊断技术是指通过对设备在运行屮状态信息的处理和分析，结合诊断对象的历史状况，识别设备及其部件的实吋技术状况，并预知有关界常、故障和预测其未来技术状况，从而确定必要对策的技术，是一门以近代数学、电子计算机理论与技术、自动控制理论、信号处理技

2、术、仿真技术、可靠性理论等有关学科为基础的、应用型的多学科交叉的边缘学科。1、国内外研究发展状况1.1基于专家系统的诊断方法基于专家系统的诊断方法的主耍特点是可以方便地把运行人员的诊断经验用规则表示出来，并允许在知识库中增加、删除或修改一些规则，以确保诊断系统的实时性和有效性，同时还能够给出符合人类语言习惯的结论，并具有相应的解释能力等。专家系统在实际应用中仍然存在以下主要缺陷：建立知识库及验证其完备性比较困难；容错能力较差，缺乏有效的方法识别错误信息；大型专家系统的知识库的维护难度很大；专家系统在复杂故障诊断任务中会出现组合爆炸和推理速度慢的问题。尽管目前的专家系统及其开发工具有

3、了较大的发展，但投入实际运行的专家系统并不多，且效率较低，问题求解能力更有待进一步提高。因为目前的专家系统主要是模拟某一领域中求解特定问题的专家的能力，而在模拟人类专家协作求解方血很少或几乎没有做什么工作。然而在现实世界中，协作求解是相当普遍的。其次，目前开发的专家系统的规模越來越大，并且十分复杂。这样就要求将大型专家系统的开发变成若干小的、相对独立的专家系统来开发，而且需要将许多不同领域的专家系统联合起来进行协作求解。1.2基于人工神经网络的诊断方法与专家系统相比，基于人工神经网络(artificialneuralnetwork,简称ANN)的故障诊断方法具有鲁棒性好、容错能力强

4、和学习能力强等特点。目前主要有基于BP算法的前向神经网络和基于径向基函数的神经网络两种，主要应用于旋转机械的故障诊断。并行遗传神经网络能够避免网络陷入局部极小，加快网络训练的速度，减少了诊断时间。基于ANN的诊断方法的主要特点是避免了专家系统故障所面临的知识库构造等难题，不需要推理机的构造。但其也有存在的问题：其性能取决于样本是否完备；与符号数据库交互的功能较弱；不擅长处理启发性的知识；不知如何确保ANN训练时收敛的快速性和避免陷入局部最小；缺乏解释自身行为和输出结果的能力。市于需要采取相关措施优化ANN系统,其研究的热点及今后趋势就显现出来：第一，ANN与模糊集合论的结合用于故障

5、诊断；第r,ANN与遗传算法、进化算法相集合，用于调整网络结构和网络参数，获得优化的ANN系统；第三，分岔和混沌与ANN结合用于研究非线性系统的故障诊断；第四，统计数学和传统数学用于ANN;笫五，小波与分形和ANN的结合应用研究。1.3基于模糊Petri网络的诊断方法Petri网是由德国学者CahAhamPetri博士于1962年创立的用于构造系统模型及动态特性分析的知识表示方法oPetri网不仅能描述系统的静态结构，也能描述系统的动态行为;既有严格的数学基础，也有易理解的可视化表达，是一个理想的用于系统描述的工具。近年来，Petri网以其强有力的描述具有并行或异步并发行为系统及处

6、理并行推理的能力、良好的数学基础和便于工程化等特点，为故障诊断提供了全新的理论方法和实现手段。基于PeWi网络的诊断方法的主要特点是可以对同时发生、次序发生或循环发生的故障演化过程进行定性和定量的分析。该方法存在的不足之处主要有：Petri网络方法的容错能力较差，不易识別错误的报警信息；基本的Petri网络不能描述时间特征要求高的行为特征。因此，在复杂系统建模时，需要采用高级的Petri网络。1.4基于粗糙集理论的诊断方法粗糙集理论是波兰数学家PAWLAK20世纪提出的用于分析和处理各种不完备信息、从中发现知识、揭示潜在规律的数学工具。粗糙集理论的主要思想：在保持分类能力不变的前提

7、下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则。它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备数据,从中发现隐含知识，揭示潜在规律。基于粗糙集理论的诊断方法的主要特点是：它能较强地处理信息不完整和信息冗余的情形。该方法仍需要进-步改进：第一，粗糙集方法的诊断规则的获取取决于条件属性集下各种故障情况训练样本集；笫二，当丢失或出错的警报信息是关键信号时，诊断结果将受到影响；第三，当考虑发生多重故障时，粗糙集方法将出现决