1機械毛病診斷手藝研究現狀

　　機械毛病診斷手藝，顧名思義，就是采用某種手藝手段來預測即將發生的機械毛病，判斷毛病發生，為防止毛病發生及解除毛病供給手藝支撐，降低毛病帶來的喪失。晚期，人們次要通過聽聲音、觸摸等體例判斷毛病能否發生以及毛病發生，跟著計較機手藝的成長，各類計較機手藝出格是現代信號處置手藝被不竭的使用到毛病診斷手藝中來，機械毛病診斷手藝已逐步成為一門系統學科。

　　1)通用機械毛病診斷手藝研究現狀。最早開展機械毛病診斷手藝研究的是美國。20世紀60年代當前，跟著航天及航空手藝的成長，對毛病的預判及診斷提出了更高的要求，保守毛病診斷方式已不克不及滿足手藝成長的需要，促使美國積極開展毛病診斷手藝的研究和開辟工作。隨后，歐洲、日本等發財國度接踵開展機械毛病診斷手藝研究[1]。20世紀80年代，在相關部分的支撐下，國內大學和科研機構也起頭機械毛病診斷方面的研究。在部件摩擦碰撞、松動等毛病方面，大學裙福嘉課題組對其非線性動力學行為進行理論和嘗試研究，已取得主要進展[2]。小波變換為毛病診斷時頻域主要方式之一，西安交通大學何正嘉課題組[3,4]即采用小波手藝進行毛病診斷手藝研究。在機械監測診斷范疇，西安交通大學屈梁生課題組[5]創立了全息譜手藝，采集機械振動過程中的幅、頻、相消息，顯著提高機械運轉中毛病的識別率，此外還有東南大學的鐘秉林等學者均持久處置于機械毛病診斷研究，出書了大量學術著作和論文，為鞭策通用機械毛病診斷手藝做出了主要貢獻。

　　2)農業機械毛病診斷手藝研究現狀。農業機械毛病診斷方面，陳芳等在對農業機械毛病發生的緣由及現象進行闡發的同時，使用希爾伯特一黃變換方式對農業機械的毛病點進行了觀測和診斷，通過經驗模式分化(EMD)分手噪聲，然后從希爾伯特譜平分析出毛病振動信號的時頻分布環境，從而確定毛病發生的時間以及毛病前后信號頻次和幅值隨時間變化的各類消息，以達到提取較為完整的毛病特征的目標，實現對這類系統的某些特殊毛病的診斷。濤，孫斐采用小波變換手藝闡發農業機械運轉過程中發生的振動信號，無效地檢測出齒輪箱系統信號的變化，實現對齒輪箱系統的毛病診斷。李杰，趙艷針對目前農業機械毛病診斷采用人工方式解除步調冗長、速度慢、效率低、精確率低等問題，提出并實現了一個基于正向推理的農業機械毛病診斷、平安評價專家系統。該系統具有農業機械學問查詢、農業機械毛病診斷和農業機械平安評價等功能，有較好的不變性與魯棒性。李曉敏，李杰等在農業機械毛病診斷中引入計較靈活態模仿手藝。

　　3)形態監測手藝研究現狀。在設備環節部件形態監測方面，使用最為成熟的是毛病自診斷系統又稱OBD(OnBoardDiagnosties)系統，該系統通過傳感器監測節制系統各部件的工作形態，并按照傳感器數值監測部件運轉形態以及安裝來確定毛病發生，并主動構成毛病代碼，存儲毛病消息，為毛病的解除供給線索。OBD系統最早用于汽車尾氣排放監測，后來逐步擴展到策動機毛病檢測，最初成長到剎車系統、氣囊、車門等整車部件形態檢測，以至環節部件的螺釘松動都能夠檢測出來，以便及時發覺隱患，汽車的平安運轉。此刻OBD系統又逐步擴展到空調、冰箱、彩電等家用電器毛病診斷中，這些設備中均安裝微處置器節制單位(ECU)，當設備呈現毛病時，一方面采用聲光報警，另一方面發生毛病代碼，毛病代碼中包含毛病類型、毛病等消息，為解除毛病供給便利。OBD系統比力復雜，其功能由軟件和硬件配合實現。現有汽車OBD有跨越150個可能的毛病代碼。汽車OBD系統履歷OBDI、OBDII，現已成長到OB-DIII。此刻汽車上的OBD系統已全數集成在汽車電子節制單位(ECU)中。國際上出產ECU系統品牌次要有，博世、摩托羅拉、德爾福、馬瑞利、西門子。國內康佳、比亞迪等國產車開辟商起頭研發自主ECU系統品牌。據報道，濰柴自主研發的高壓共軌電控ECU(含OBD系統)已起頭小批量投放市場。

　　2機械毛病診斷手藝研究方式

　　機械毛病診斷方式很是多，顛末近半個世紀的成長，已構成機械振動和噪聲信號測定、潤滑油磨損碎片測定、溫升測定等方式。在毛病信號處置方面采用時域闡發法、頻域闡發方式及時頻闡發法等。毛病識別方面采用專家系統、模式識別以及神經收集等手藝。毛病預警方面次要采用形態監測方式，自創在汽車上使用相對成熟的毛病自診斷系統(OBD系統)。現簡要引見與農業機械毛病診斷相關，較多使用于農業機械毛病診斷的方式。

　　1)采用時域信號闡發的毛病診斷手藝。在機械設備的特定部位安裝振動傳感器，采集、記實并顯示設備在運轉過程中隨時間變化的振動消息，如振幅、相位、頻次等，獲得機械設備特定部位的時間過程，也就是時域信號。時域信號中包含的消息量大，直觀且易于理解，是機械毛病診斷的原始根據，但時域信號數據十分錯亂，很難一眼看出毛病特征，需要采用特定方式處置。時域信號處置手藝次要包羅，時域統計闡發及相關闡發等。

　　2)采用頻域信號闡發的毛病診斷手藝。頻域闡發本色上是將時域信號進行快速傅里葉變換，為頻域信號，采用頻域信號處置手藝闡發信號，并得出毛病特征的闡發方式。很多毛病的發生和成長，振動信號的頻次成分會發生很是較著的變化。例如，齒輪發生斷齒、概況委靡剝落等城市惹起周期性的沖擊信號，響應在頻域就會呈現分歧的頻次成分。監測這些信號頻次變化，可無效預測毛病發生與成長。頻域信號處置手藝次要包羅頻譜闡發、倒頻譜闡發及包絡闡發等。

　　3)采用時頻域信號闡發的毛病診斷手藝。機械發生毛病后，運轉過程中的振動信號會發生顯著的頻域或時域毛病特征，然而這些特征并不是不變的，而是跟著時間變化的，即動態信號的非平穩性。出格是剝落、松動、裂紋等毛病，非平穩特別較著。現實毛病檢測過程中，非平穩性往往是遍及的，平穩性只是一種簡化或近似。非平穩信號的相關函數、功率譜等統計量是時變函數，必必要獲得這些信號的頻譜隨時間的變化環境才能更好的判斷毛病環境。因而，一般采用時間和頻次的結合函數來表達這些信號，該方式稱為信號的時頻暗示。現實使用中，時頻域信號闡發手藝次要包羅傅里葉變換、Wigner-Ville分布、小波變換等。

　　3農業機械毛病診斷手藝成長趨向

　　1)通用機械范疇相對成熟的毛病診斷手藝逐漸移植到農業機械毛病診斷中來。可用于農業機械毛病診斷的一是基于振動信號特征提取的毛病診斷手藝，二是環節部件工作形態監測毛病診斷手藝。基于振動信號特征提取的毛病診斷手藝大部門用于化工、電力等大型機械設備毛病診斷，理論成長很是早，很多現代節制理論，計較機手藝，信號處置手藝均被使用基于振動信號特征提取的毛病診斷手藝中。關于環節部件工作形態監測方面，最成功的例子是汽車毛病自診斷系統(OBD)，以傳感器監測環節部件形態，采集到的數據送汽車電子節制單位(ECU)處置，次要用于汽車策動機及汽車其他環節部件工作形態監測，手藝成長已比力成熟。農業機械越來越復雜，對毛病診斷的實效性、精確性要求越來越高，上述兩種毛病診斷與監測手藝正逐步移植到農業機械上來。

　　2)現代智能化手藝不竭使用到農業機械毛病診斷中來。跟著農業機械復雜程度加大以及對智能化程度提高的需求，農業機械形態檢測與毛病診斷手藝將日趨完美。針對農業機械毛病特征的專家系統、神經收集、恍惚邏輯、遺傳算法等智能診斷方式將不竭的使用到農業機械毛病診斷中來，在當前手藝根本上，將新的理論和手藝引入到農業機械毛病診斷范疇，不竭呈現分歧智能毛病診斷手藝，構成分析機能更好的融合智能毛病診斷手藝。

　　3)多種毛病診斷方式彼此彌補，逐步融合。目前，分析各類診斷手藝的分析診斷方式曾經興起，除了單一參數、單一毛病的手藝診斷外，還呈現了多參量、多毛病診斷手藝。診斷手段多樣化，處置方式除了采用振動信號外，還能夠分析操縱油液、噪聲、電磁、應力、射線等多種消息。這些診斷體例揚長避短，彼此融合，逐步成長出很多新型毛病診斷方式，大大提高了毛病診斷的精確性。多種手段彼此融合，已成為提高毛病診斷精確性的成長趨向。

　　作者：鐘成義 常春 工作單元：農業部南京農業機械化研究所

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