时间：2023-02-03 05:26:56
关建词:绝缘老化故障;色谱分析;局部放电试验;绕组变形
中图分类号:TM835文献标识码:A
文章编号:1009-2374 (2010)24-0057-02
在传输和分配电能时离不开变压器。变压器的作用是改变电压大小,使之满足传输和分配电能时对不同电压数值的需要。变压器在运行中会受到四种电压的作用:正常工频工作电压,短时过电压、操作过电压、雷击过电压,即变压器绝缘要经受这四种电压的考验,此外,还要经受短路电流的冲击等,因此,变压器绝缘会老化和故障,如过热性故障,放电性故障,绕组变形等。如何诊断变压器绝缘是否老化或故障,以及老化或故障的程度如何。一般通过对油中溶解气体的色谱分析、局部放电试验、绕组变形试验。
1变压器油中溶解气体的色谱分析
我国60年代中期就开展了这项技术的研究,并取得了初步成果,自70年代以来,这一检测技术得到了推广和发展。当变压器内部因某种异常原因形成局部放电或局部过热性故障时,油及固体纸张绝缘材料会发生裂解,产生低分子化合物都是气体,他们通常都会溶解在油中,并且随着油的循环扩散到变压器的整个油箱内部。若在变压器运行过程中取油样对这些气体进行分析,就可能发现这些潜伏性故障,溶解气体分析法就是建立在该机理上的。
通过分析油中溶解气体的组分及其在油中的含量和发展趋势来检测设备内部潜伏性故障,了解事故发生的原因,不断地掌握故障的发展趋势,提供故障严重程度的信息,及时报警,合理维护设备,这是油中溶解气体分析的主要任务,一般情况下,根据分析结果进行故障诊断时,应包括下述内容:
(1)判定有无故障。
(2)判断故障的类型。如过热、电弧放电、火花放电和局部放电、进水受潮等。
(3)诊断故障的状况。如热点温度、故障功率、严重程度、发展趋势,以及油中气体饱和水平和达到气体继电器报警所需的时间等。
(4)提出相应的反事故措施。如能否继续运行期间的技术安全措施和监视手段,或者是否需要内部检查修理等,根据色谱分析结果判断变压器故障的根据是《变压器油中溶解气体分析和判断导则》。当变压器油征气体含量超过注意值时应引起注意,并根据“三比值”法初步判断故障的类型和程度。但是潜油泵的故障以及有载开关小油箱向本体漏油,变压器注油过程中真空没掌握好,没有完全脱气等,也可引起油中气体含量分析结果异常,从而误认为变压器内部存在故障,因此应排除它们对色谱的影响。此外,德国的“四比值”法中有一个判据对判断变压器磁回路过热型故障精确率相当高。这个判据为:
当CH4/H2=1～3 C2H6/CH4
但是《导则》推荐的注意值是指导性的,它不是划分设备是否正常的唯一判据,不能作为判断的标准。最终判定有无故障还应根据追踪分析,考察特征气体增长率。有时即使特征气体低于注意值,如突然增长时,仍应追踪分析,查明原因,有的设备因某种原因使气体含量基值较高,超过注意值,也不能立即判定有故障,必须有历史数据比较。如果没有历史数据,则需确定一个适当的周期进行追踪分析。一般说来,仅仅根据吊罩检查修理和限制负荷措施是不经济的。实际判断时,若气体含量绝对值超过注意值且产气率超过注意值时,判定为存在故障。
对于故障检修后的变压器,由于油浸绝缘材料中的残油所残存的故障特征气体,释放至已脱气的油中,在追踪分析初期,往往发现故障特征气体的增长较明显,这时有可能错误判断为故障还未消除。因此,即使检修时油气已充分脱气,在修后的两三个月内,若特征气体增长率比正常设备快些,则应对设备内部纤维材料中残油溶解的残气进行估算。分析所得的气体各组分含量应分别减去残气,才是变压器修复后油中气体的真实含量。
当故障涉及到固体绝缘时,会引起CO和CO2含量的明显增长。《导则》认为,对于开放式变压器,如果总炔的含量超过注意值,而CO含量超过了300ppm,但总烃含量在正常范围内,一般认为是正常的。
色谱分析是诊断变压器工作状态和判断故障性质的最有效的方法之一。它对于检测变压器的内部存在的过热性故障及部分发展较慢的放电性故障比较有效,但对突发性故障,特别是由于匝间短路引起的变压器事故,反应不太灵敏,这是由于突发性故障,产气快,一部分气体来不及溶解在油中就进入气体继电器。因此,对于突发性故障,要结合着对气体继电器中的气体进行色谱分析,并且根据气体的颜色初步定性判断一下,这样综合分析才能得出准确的结论。根据气体继电器中气体的颜色判断故障大致可分为如下几种:
无色、无味、不可燃,是空气。
灰色气体、可燃,是变压器绝缘降低、发热老化产生的气体。
黑色气体、不可燃,是变压器铁心接地、放电产生的气体。
黄色气体、可燃,是变压器内部绝缘过热产生的气体。
2变压器局部放电试验
在电场作用下,绝缘中的部分区域发生电短路的现象,称为局部放电。它常常发生在电气绝缘强度较低的区域或者存在极不均匀电场的部位。对于大型变压器来说,其绝缘结构较为复杂,高电场区的杂物、绝缘受潮、绝缘浸渍不完善、绝缘中含气泡、金属构件与固体绝缘件存在尖角以及结构体中存在悬浮电位等,均有可能导致局部放电。
变压器结构中一旦产生局部放电,将会严重影响变压器的使用寿命和运行性能。变压器油纸绝缘中的局部放电,可分为气泡性放电和油中放电两种。气泡性放电主要是由于绝缘不良,在油中或油纸绝缘中残存的气体造成的,如真空脱气或真空注油没控制好真空度;或者运行中其他原因造成的,其放电强度较低,对绝缘介质有缓慢的老化作用,而油中放电主要是由于绝缘结构中局部场强过高所造成的,其绝缘强度一般要比气泡性放电高几个数量,通常在数千PC以上,强烈是会在短时间内导致油纸绝缘损坏。放电过程中油和纸分解的大量气体,又会产生累积的气泡性放电,加强放电的进一步发展,出现恶性循环的复杂现象,最终导致绝缘完全的击穿。
因此,近年来局部放电检测技术越来越引起人们的重视,得到了广泛的应用。通过大量试验证明,局部放电试验能及时有效的发现变压器设计、制造、运输、安装工艺的缺陷,对于检出变压器的杂质、绝缘受潮、浸渍不完善、含有气泡、金属构件与固体绝缘体有尖角和结构中的悬浮电位等是非常有效的,它与色谱分析相比可以及时地发现变压器内部的局部放电性缺陷,而不需要运行时间的积累。也正是由于制造厂采取了局部放电测试手段,才使得大型电力变压器的制造水平和技术性能越来越高,产品质量也越来越好。
目前普遍采用的局部放电测试方法是在一定试验电压下测试放电量的大小,利用放电量的大小及随电压的变化趋势来评判绝缘的优劣性能。采用这样的方法来评定绝缘内部的缺陷是灵敏和有效的,但如果要较为准确的判断局部放电的程度及对绝缘寿命的影响,最好还是同时测来年感放电量、放电次数等参数,并分析放电的发展趋势和发生部位。
值得注意的是,局部放电量的标准规定值是由经验出发约定俗成的,并没有严格的试验依据,通常认为油纸绝缘在几千PC的放电作用下才会留下痕迹,考虑到放电点与测量点之间信号的衰减,规定数百PC作为变压器放电量的限值。实际上,信号的衰减会受到多种因素的影响,例如:匝间放电时信号衰减较大,当在变压器测量端子上测量值为500PC时,实际放电点上出现上万PC的放电量都是有可能的。因此,在放电量超标时,要对放电进行具体分析,分析可能发生的部位,随加压发展趋势、放电的起始电压和熄灭电压、放电脉冲信号的特征及发生的频率等,并根据分析的结果判断出其对绝缘的危害程度,简单的用标准规定值去卡设备,有时也是不合理的,特别是对已经投入运行的变压器。
综上所述,我们应该在运行中加强对变压器油的监督,结合大小修对变压器定期进行局部放电测量,确保变压器的安全运行。
3变压器绕组变形的测量
变压器在长途运输中受到冲撞或者在运行中受到短路故障电流的冲击,绕组将可能发生变形或位移,严重者会导致突发生事故的发生。通过绕组变形试验就可以在不吊罩的情况下判断变压器绕组是否变形,变形程度如何,从而采取相应的、合理的补救措施,做到防患于未然。
变压器绕组变形或位移后,即使没有立即损坏,也会留下严重的故障隐患,如:绝缘距离发生改变,固体绝缘受到损坏、击穿,导致突发绝缘事故,甚至在正常运行电压下,因局部放电作用而发生绝缘击穿事故;绕组机械性能下降,当再次受到短路电流冲击时,将承受不住巨大的电动力作用而发生损坏事故。因此,积极开展变压器绕组变形诊断工作,及时发现有问题的变压器,并有计划地进行吊罩验证及合理地检修,不但可以节省大量的人力、物力,对防止变压器突发生事故的发生也有极其重要的作用。
4结论
在变压器运行过程中,定期对油中溶解气体进行测谱分析,可有效地诊断出大部分过热性故障和部分发展较慢的放电性故障,但对突发生故障往往不能及时作出反应。
1．1自动控制系统故障诊断特点自动控制系统是自动化生产活动的中枢神经，它接收指令，进行运算，担负着指挥和调度生产设备运行的任务。以一个完整的分布式自动控制系统为例，它的结构和组成十分复杂。从纵向分析，它是一个多层次系统，大致可分为控制层、控制数据应用层、统计数据应用层等，层与层间通过有限的数据通道进行交互。从横向分析，它是由一系列子系统和部件组成的多功能系统，每个子系统和部件都具有其固有的结构和功能，可以通过通用的总线或者固有的硬件结构相连接，它们相互协作密切配合。整个系统的特性就是由这些子系统和部件的特性以及它们之间的层级联系所决定。透过自动控制系统的组成，分析故障及其传播机理，可以看出控制系统的故障具有以下特点：1）层次性：控制系统的分层结构决定了控制系统故障具有层次性，每一个故障都势必与控制系统的某个层次相关联。高层次的故障可能由低层次的故障所引起，但与一般的机械式结构不同，控制系统低层次的故障可以被检测和控制，未必引起高层次的故障。这种分层的故障特征是控制系统故障的基本特性；2）相关性：也可以称之为自动控制系统故障的“横向性”，它是由系统各设备和参数之间的联系所决定的。一个故障存在多条潜在的故障传播途径，因而一个故障的发生可能引起其他多个故障同时发生；3）延时性：依据控制系统故障的传递机制，从基础设备故障到系统级故障要经历发生、发展到形成的过程。这是一个由量变到质变的过程。单次基础故障数据的检测结果不具有代表性，需要通过统计方法使故障的检测趋向可靠，但同时会牺牲部分实时性。因此，综合故障的发生和检测特征，故障具有延时性；4）模糊性：控制系统的故障和诊断信息不仅包含定性问题，还包含定量问题，所以不能纯粹用“正常”或“故障”来表示，所以故障分析还要考虑由量定性的过程。根据输入的精确值和隶属度，按照一定的关系求出模糊量。分析过程通常可以有多项不同来源的输入量。例如，控制器CPU运行负荷超过某一限值，或者内存使用量超过某一限值，可判定为运行超负荷故障，但此类故障是一个模糊的概念，不具备非此即彼的特性。
1．2故障树建造对于系统复杂的控制系统，引发故障经常是多种因素作用，相同故障在不同的环境状态和系统运行状态下表现的症状却不完全相同，有时可能几个故障同时发生，更加大了故障诊断的难度，若有可靠的故障诊断机制来提高对故障的检测和监控，可以最大限度的避免误操作和非经济运行，从而提高自动控制系统的运行可靠性和可用效率。故障树是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图，它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系。逻辑门的输入事件是输出事的“因”，逻辑门的输出事件是输入事件的“果”。以计算机系统系统实现的故障树分析的基本程序一般包括如表1的步骤。图1显示了控制系统故障的树形结构。宏观上的系统故障是一系列子故障的集合，或者说，一个底层故障的产生可以引发整个系统故障。例如“控制器电源故障”或者“控制器硬件故障”任何一项发生，可以视为控制器故障。故障的这种从底层到上层、从微观到宏观的逻辑组合关系和传递关系，取决于控制系统的构成方式，同时也决定了故障诊断系统的设计和实现思路。故障树在DCS故障诊断的典型应用包括故障组合、子故障动态抑制、故障源推理、故障标识传递等。故障诊断在大部分情况下，元故障的“或”关系可以产生组合故障。在另一些特殊情况下，元故障的“与”关系才可以产生组合故障，例如相互冗余的两个设备，当两者均发生故障时，两者所担当的工作环境才被视为故障。在由下至上传递故障信息时，故障信息中包含故障标识，可以据此反向推理故障源。故障树还可以为子故障动态抑制提供依据，例如，当节点通讯发生异常时，节点的其他故障信息无法上送，那么在故障分析时对该节点的其他故障信息应该不予分析，防止得出无意义的结果。
2生产控制系统故障诊断软件设计
2．1故障诊断系统架构设计一个完整的故障诊断系统是一系列软硬件的有机结合。生产控制系统往往由用于控制生产设备的硬件控制系统、用于提供数据服务和数据计算的服务器、用于提供监视和人工控制的操作员客户端、以及连接它们的网络所构成。图2是一个分散控制系统的示意图，其中控制站负责采集测量数据、根据用户配置运行与生产工艺相关的控制程序、并输出控制信号，达到控制生产设备的目的。服务器计算和存储生产过程数据，并为控制和操作网内的其他终端提供数据服务。操作员站则用于监视各生产环节和设备参数，以及人工设置工艺参数。生产控制系统的故障诊断软件，部署于控制系统的各个组成节点上，每个节点上运行的故障诊断软件都是控制系统的故障诊断子系统的一个组成部分。对于不同类型的节点，其上运行的故障诊断软件职责也不相同。如果按简单的“检测、计算、监视”过程来设计故障诊断系统，可以在设备和节点上检测故障情况，再将检测到的故障信息汇总到服务器进行计算，而客户端可从服务器获取计算结果进行全系统的故障监控。但是，检测环节所在的设备或者计算环节所在的服务器也有可能发生故障。一旦集中计算环节发生故障，则所有监控客户端都无法获取到有效的诊断信息。因此，出于故障诊断对于控制系统而言的重要性考虑，故障诊断系统本身的设计需要考虑鲁棒性，而故障诊断软件的设计和部署尽可能应对多样的软件运行环境故障。按图2所示，对故障诊断软件的功能和部署进行增强设计：控制站：除了影响诊断功能本身的故障，例网络完全中断、诊断所依赖的硬件故障，控制站诊断本身以及下挂模块的所有故障，并将收集到的诊断数据组播发送到网络，供操作站接收。服务器：诊断本机硬件、系统数据服务、历史数据服务等故障，同样组播到网络，供操作站接收。操作站：诊断本机硬件、监控服务等故障，监控本机故障状态，并组播到网络；收集网络上的诊断数据，监控其他节点的故障状态；主动监测其他节点的诊断数据包，若某个节点超过协定的时间没有发出诊断数据，则认为该节点严重故障，主要是为了应对其他节点电源失效，主机内设备硬件故障，或操作系统崩溃、死机等软件故障。根据各个角色的功能可知，所有节点和设备都有诊断自身轻度故障的职责，操作站具有收集和呈现诊断数据的职责。每个操作站进行独立诊断，可以分散诊断服务失败的风险，每个诊断节点都是其他诊断节点的冗余，即使服务器、控制站、或者某个操作站因故障或离线完全不可用，其他操作站也可以及时发现，并继续监控其他节点的故障状态。
2．2故障的检测故障检测的前提是已经通过故障树分析，得到了可能发生故障的所有位置，由此对这些位置进行实时故障检测。故障检测过程一般是周期性的测试和采样过程。例如，通过故障树分析得出控制器中用于交换用户数据的内存可能发生故障，那么在故障检测的实现过程中可以在该控制器上部署一段嵌入式程序，周期性地测试内存的可读写性，并且送出检测结果。同理，通讯模块和I／O卡件也可以各自检测电源可用、总线连通等各类故障。分散诊断有利于降低耦合，保持系统大部分可靠。在这些设备和节点上部署的诊断程序实现了故障的检测环节，它们是故障诊断软件系统的重要组成部分。
2．3故障数据分析和过滤控制系统中主机和设备一般将每次检测的直接结果发向网络，即通过网络传播的故障诊断数据包一般包含原始诊断数据。对很多硬件设备而言，单次的检测可能由于工作状态、环境等因素的影响，存在扰动和不确定性，因此，原始诊断数据往往需要经过过滤和统计才能形成有效的诊断结果。故障诊断数据的处理过程与一般的信号处理过程既有相似性，又有特殊性。与一般的信号处理过程类似，原始的故障诊断信号可以根据需要进行滤波和放大，而数字化的故障诊断信息又可以依据数据点有效性进行筛选、依据一定的规则进行统计。故障诊断数据的过滤过程旨在剔除无效的测量数据点，例如初始测量状态产生的数据或者因严重故障而未执行轻度故障测量返回的数据点。因此在测量环节，需要引入标记数据有效性的附加信息。故障诊断数据统计的规则，涵盖一般的统计方法，也有部分诊断项需要统计一段时间或者一系列诊断数据点中出现某个值的次数。过滤和统计的规则是多样的，通常可以参考一般的软件滤波方法。例如限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、滑动平均滤波法、中位值平均滤波法、限幅平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法、限幅消抖滤波法等等。对于故障诊断软件，规则是故障数据处理过程必不可少的输入项。故障数据的规则的输入应该具有统一的接口和不同的来源，可以是人工实时输入、组态和配置输入、或是其他系统的结果作为输入。根据经验，故障产生和消除的判定条件往往不尽相同，所以同一个故障项的产生和消除需要不同的规则来判定。
2．4故障状态监控人机界面是故障诊断结果的输出之一，也是故障诊断系统的组成部分。生产控制系统故障诊断软件的人机界面包含实时系统状态监视、故障报警、故障日志等。图形化的人机界面是故障诊断软件易用性的关键。但是，不同的行业应用具有不同的生产工艺和流程，不同的生产过程拥有不同的设备，要求查看的实时诊断内容也必然有所区别。为了避免为每个工艺过程定制监控画面，生产控制系统软件一般以流程图的形式将工艺参数实时显示在监控画面上，而流程图可以由用户进行自由组态，以满足丰富的呈现效果。同样，故障诊断软件在人机界面设计上也可以使用这种方案，故障诊断结果数据可以作为变量引入流程图，用户根据自己的需要自由绘制图形和动态，以丰富且可变的形式来显示故障诊断结果。关键的诊断结果使用报警的方式来提示操作人员和设备维护人员，在控制系统软件中，故障诊断报警和工艺过程参数的报警类似，诊断结果以模拟量超越限值或开关量变化来触发报警。故障诊断软件记录故障的产生和消除，以及设备关键运行参数的变化，形成故障诊断日志，以便对设备运行状态进行追溯和分析。用户可以对状态诊断历史记录进行查询。查询条件一般应该有起始时间、终止时间、设备地址、设备名、工段、设备状态等。
3先进故障诊断软件技术
3．1专家系统当前故障诊断领域所开发和设计的测试诊断软件在功能上已较为完善、能够满足绝大多数诊断要求，但在进行测试时多是自动按照预先定义好的测试流程，顺序地完成测试项目。整个测试诊断过程只是一个单向的程序顺序执行过程，用户无法将自身经验和思维与测试软件进行人机交互，例如测试诊断软件不能由用户根据需要任意选取测试位置、步骤等，大大浪费了测试资源和时间，无法实现测试效率的最优化。可以在现有自动测试软件的研究基础上，结合人工与自动测试的各自优点，通过研究基于专家系统的交互式故障推理模式以及设计基于该模式的故障诊断软件系统，完成测试系统的优化。交互式故障推理模式以故障诊断专家系统为核心，结合故障现象、测试数据和用户经验、思维进行综合分析，基于专家系统和人工智能获取测试跳转条件，逐步推理、检测、隔离定位具体故障；而且具有学习能力、且预留有故障诊断流程的扩展接口，可以在实际使用过程中不断优化已存在的诊断流程，并可以方便地增加新的诊断流程，实现测试系统的自我丰富与完善。
3．2智能技术为了更好地诊断与处理生产控制系统故障，有必要将多个专家的理论知识和丰富的实践经验积累起来，应用智能技术，开发一个以信号采集、数据分析为依据的计算机故障诊断专家系统，以帮助运行人员对控制系统实时监测，故障诊断和运行指导，但是传统的专家系统存在知识获取的瓶颈问题、容错性差、处理大型问题较为困难———通常只能判断两种(正常与不正常)状态等一系列问题，且系统一般采用产生式结构，难以适应实时系统诊断的要求，而这些问题应用神经网络方法可以解决。因为神经网络具有大规模模拟并行处理，信息分布式贮存、连续性非动力学、全局性集体作用、高度的容错性和鲁棒性、自组织、自学习及实时处理能力，且能对不正常的程度做量化计算，利于观测与评定；但神经网络方法自身存在学习效率低、训练速度不高、知识表达的逻辑关系不明显、不易理解和维护，也不便直接表达包含时序关系的复杂知识、启发性知识等问题，使其实用性大受影响。在目前看来，单独使用任何一种方法建造的专家系统都有不足。因此，采用分层混合专家网络(即分层模糊神经网络与专家系统相结合的方法)，研究开发故障智能诊断软件，能较为准确及时地对生产控制系统故障进行诊断。
4结束语
一、叶龄诊断的目的和意义
1、叶龄诊断
水稻在生长发育过程中，主茎的叶片生长与其它叶片、蘖、茎、穗等器官的生长发育之间，存在较严密的相互关系——器官同伸规律。根据这一规律，通过叶龄进程的调查，可推测出其它器官的生育进程。这就是生育进程的叶龄诊断。
2、叶龄诊断的目的和意义
根据某时的叶龄进程，推测以后一段时间的叶龄进程，从而推测出幼穗分化、拔节、减数分裂、抽穗等关键时期，预知抽穗早晚。为了确保水稻安全成熟，必须进行合理的水肥管理和病、虫、草、低温冷害等自然灾害的防治，按主茎叶龄进行管理，是确保各项生产技术措施及时性、准确性和减少盲目性的最好方法。这是在过去按节气、日期指导和安排生产的基础上，在水稻生产中又增加了一个新方法。对水稻生产的优质、高产、高效有着重要的现实意义。
3、叶龄诊断的方法
叶龄跟踪苗的选择和标记方法：选择有代表性的地块，从池埂边向里数三行，选择穴距均匀，穴株数相近的10穴为调查对象，每穴选择苗质好、叶片健全、有代表性的秧苗一株，共选10株，并在两边插上标志物。在每株的主茎叶片上进行叶龄标记。起始叶要从第3叶开始，并且跟踪到齐穗期。标记点要点在单数叶片上，每个叶片要用不同标记符号点在叶片中间部位上，如：第一个标记叶片点一个点，第二个标记叶片点两个点，或用其它方法标记。原则是叶龄跟踪叶片标记要有区别，确保叶龄跟踪的准确性。
4、叶龄计算方法：要计算某叶从露尖到叶枕露出过程，首先估算这片叶的长度。以这片叶下一叶的实际长度加5厘米为这片叶的估算长度，然后测量这片叶抽出的实际长度，再除以估算长度，做为这片叶长度的比例。如计算第5叶抽出过程的叶龄，首先估算5叶的长度。如果4叶定型长度为11厘米，加上5厘米为16厘米，这就是5叶的估算长度。如果5叶已抽出2厘米，2除以16，等于0.12，约等于0.1，即5叶已抽出0.1个叶龄。此时调查的叶龄为4.1个叶龄值，并做好记录。按此法跟踪至倒3叶（11叶品种为9叶，12叶品种为10叶）。倒2叶和剑叶，按前一叶的定长减去5厘米，为估算值，实际伸出长度除以估算值，求出当时的叶龄值。
调查时间：调查的品种均以5月15、20、25日三个插秧期为调查始期，以后每5天调查一次，一直调查到剑叶抽出。
二、栽培要点：
（一）对12叶品种（垦稻10）进行叶龄跟踪调查。
（二）插秧密度为每平方米28穴，每穴3—5株。
（三）秧苗叶龄在3.1～3.5间。
（四）移栽时间为5月25日。
三、调查
（一）调查点的确定
在池埂边向里数第三行上，选择穴距均匀，穴株数相近的10穴为调查对象，并在两边插上标志物，每穴选择有代表性的一株苗质好、叶片健全的秧苗，在主茎叶上进行叶龄标记，起始叶丛第三叶开始，跟踪到齐穗期。
（二）叶龄计算法：N叶从露尖刀叶枕露出过程的叶龄计算，首先估算N叶的长度方法是：以N叶下一叶长度加5厘米为N叶的长度，然后量出N叶抽出的实际长度，再除以估算的N的叶长度，作为N叶长度的比例，如此计算到第三叶均按此法，第二叶及剑叶，按前一叶的定长减5厘米为估算值，实际伸出长度除以估算值，求出当时的叶龄值。
（三）调查时间：一插秧期为调查始期，没5天调查一次，直到齐穗期。
（四）根据插秧日期向前推算32天播种，以播种日为基础向前推算8天为浸种日期。
四、不同生育期的诊断
（一）播种后8天第一完全叶露尖；从第一完全叶露尖经6天叶枕抽出；从2叶露尖到3叶展开，经历14天，2叶生长略快，3叶生长略慢。
（二）返青分蘖期
8，5叶龄，开始幼穗分化，生育转换期为7.1——10.0叶龄；6月4日达4叶龄，6月14日6叶展开，19日7叶展开，24日8叶展开进入有效分蘖临界叶龄期，水稻返青后平均4m5天增加一个叶龄，需活动积温85～C左右，6叶龄为分蘖盛期，是争取有效分蘖的关键时期，此期叶片长度呈递增规律，增幅为5厘米左右，叶耳间距逐渐拉大。
（三）生育转换期。
生育转换期为8、9、10叶期，7月9日10叶定型。
（四）长穗期。9叶后半叶进入幼穗分化，开始生殖生长，7月14日11叶伸出，7月22日叶龄达12叶。8月1日达抽穗期，始穗至齐穗期需7天左右10叶是最长的，平均长度为34.5cm，宽度1.2cm。
（五）结实期。9月22日成熟。
五、结论
Abstract： Introduces two parts which are the most prone to malfunction in hydraulic system， in combination with the practical situation of underground scene， puts forward several simple solutions.
关键词： 液压系统；故障诊断；解决办法
Key words： hydraulic system；fault diagnosis；solutions
中图分类号：TG502.32 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）09-0026-02
1 液压系统的故障来源
液压系统的故障主要来自两方面，一是构成系统的元件，如液压泵、溢流阀、换向阀等；二是液压系统的工作介质（液压油），其中以液压油污染变质引起的故障发生率最高，而液压油引起的故障中约有90%是由污染颗粒造成的。
2 液压系统的故障特征
2.1 正常情况下液压系统的故障不会突然发生，因为无论是元件磨损、密封件变质、液压油污染都是渐进性的，不发展到一定程度不会造成故障。因此，对液压系统监测流量、压力、振动、温度等参数的变化，实现“状态维修”，使设备经常处于正常状态，具有十分重要的意义。
2.2 液压系统是一个封闭结构，各元件的工作状况不能直接在外界观察，也不便于测量检查，再加上影响液压系统正常工作的原因错综复杂，泵、阀、缸、管路、液压油都可能导致相同的故障现象，所以寻找故障部位的工作比较困难，但同时由于液压元件及其辅助元件都已标准化、系列化、通用化，因此一旦查出故障原因，在更换时相对容易。
3 液压系统的故障诊断参数
目前常用的有以下几种状态信息的特征参数：执行机构的工作状态、压力、流量、振动、噪声、温度、液压油污染。
①执行机构的工作状况：执行机构的速度、运动范围、承载能力等功能参数发生异常变化是设备出现故障的征兆，但是这些诊断参数灵敏度不高，往往液压系统的组成元件已经出现缺陷，设备的这些参数仍然没有出现明显的变化。②压力：压力变化是系统中泵、阀、管路、液压油等出现缺陷的征兆，而且也影响系统的负载能力，所以液压系统一般都安有压力表进行检测，除监测系统的工作压力外，对某些系统还要检测控制压力和回油压力。③流量：流量变化也是系统中泵、阀、管路、液压油等出现缺陷的征兆，而且也影响液压系统运动部分的速度大小和稳定性。但是监测流量非常困难，目前应用很少。④振动和噪声：振动和噪声是液压系统故障的征兆，特别是液压泵性能劣化的主要征兆，而且振动也会影响其他液压元件的使用寿命。⑤温度：液压系统工作时，能量损失转化为热能使系统温度升高，温度过高能量损失过大是液压系统元件和液压油质量下降的征兆。而且温度过高也对液压系统产生许多较显著的不良影响，一旦温度过高（一般在75℃以上），液压油的黏度、性能参数会急剧恶化，密封件使用寿命严重下降，影响设备的正常运行。⑥液压油污染：油中的磨损颗粒、腐蚀产物、煤粉、外界水分和气体以及油中化学成分发生变化都会使液压油发生变质，这不仅是液压系统的故障征兆，也是导致液压系统产生故障的根源。油液中混入的固体微粒直接使运动件的配合面产生磨料磨损，使元件寿命缩短，泄漏增加，甚至出现动作失灵现象；混入的固体颗粒还可能将系统中阻尼孔、阀口、滤网堵塞，使系统不能正常工作。油液化学成分变化使性能下降，密封件损坏。油液中混入空气会使油被乳化，或呈泡沫状使元件不稳定。油液中混入水分会降低油的黏度，导致元件磨损加剧。因此，监测油液污染程度具有十分重要的意义。
4 液压系统故障诊断方法
4.1 简易诊断 液压系统简易诊断是操作者必须经常进行的工作，通常是依靠简单的仪表和操作者的感官经验，根据执行机构的工作状况、泄漏、温度、振动、噪声和液压油质量等的变化作出正常与否的结论，利用这种方法处理故障往往不够准确，处理时间长。
4.2 精密诊断 在熟悉和了解整个系统的工作原理，清楚每个原件与辅件性能和作用的基础上，按功能将液压系统划分成几个区域。在分析故障时，首先应按故障现象的特点确定故障所在的区域，然后按一定顺序在确定的区域内进行查找，严禁盲目拆卸或任意调整，必须调整时（流量、压力、元件行程等可调整部分）一要注意每次只能调整一个变量，以免产生干扰，调整后若故障无变化，则应复位后再进行另一变量的调整；二要注意调整幅度，避免过大或过小，以免产生新的故障；三要注意调整后开动系统的时间不宜太长，以防意外。
一般的液压系统如图1所示可划分为以下几个部分：①油箱部分。包括油箱、油位计、过滤器、冷却器等，这里为系统提供所需要的工作介质，对泵和所有元件的性能及使用寿命都有很大影响。②动力部分。包括液压泵、溢流阀及卸载回路等部分，这是液压系统的心脏，为系统提供所需的能量（一定压力和流量的液压油），从而推动整个液压系统的正常工作。③整个系统的控制部分。包括系统压力、流量控制元件、压力开关等控制整个油路的所有装置。④执行机构控制部分。包括油缸、液压马达等执行机构和他们的专用压力阀、流量控制阀、换向操作阀和安全阀等。控制部分的数量随执行机构的数量而改变，图中2个执行机构相互独立，所以控制部分也是2个。控制部分的复杂程度与执行机构的工作特性相适应，最简单的控制部分只由一个换向阀组成。
例如图1所示系统，当系统故障仅限于某执行机构时，则故障源必在该执行机构的控制部分；若所有执行机构都有相同的故障，则故障源可能在整个控制系统的控制部分，也可能在动力部分或油箱部分，诊断时就应在这三部分按一定顺序查找。当故障缩小到回路的一个部分或一个元件时，有时需要检测元件性能才能确定出故障程度、部位和原因，在此，可以将压力表、流量计、温度计和控制油压的加载阀等检测元件组合在一起，形成一种专门用来测试液压回路的仪器（以下简称测试器）。该测试器的进油口接在被测元件之后，出油口接油箱，对系统中的组件进行分隔测试，逐步判断故障。
现以一个简单的液压系统来具体说明测试器的使用。
图2中液压系统的故障表现形式为负载加大时，液压油缸动作缓慢或不动作。通过故障表现可以判定为某处元件泄漏量大，导致推动活塞的流量不足。为了查出故障部位，需要使用测试器检查液压泵、溢流阀、换向阀、液压缸的泄漏量。①液压泵测试。按图3所示在A处将液压泵与系统断开接入测试器，空载启动电机以额定转速旋转，油液全部经测试器流回油箱，调节测试器的加载阀，使系统压力由空载逐渐上升到系统的额定工作压力（不能超过额定工作压力，因为此时未接溢流阀），如果流量计显示值减少到不能允许的程度，说明液压泵有故障。在检测时还应注意压力表的指针是否存在跳动现象，若有跳动说明液压泵吸油侧液面太低，此时应检查油箱是否油位不够，或过滤器堵塞，吸油管密封不严出现了气穴现象。②溢流阀测试。按图4所示在B处断开后接入测试器，启动电机，先逐渐调节测试器的加载阀，压力表显示的数值为该液压系统溢流阀的调定值时，在溢流阀打开之前，如果测试器流量计显示的数值变化大，就说明故障在溢流阀，此时应进一步检查溢流阀阀芯及阀座有无过度磨损伤痕。③换向控制阀测试。按图5所示在C处断开接入测试器。启动电机逐渐调节测试器加载阀，在溢流阀打开之前，若流量基本保持不变，则换向阀良好，若变化大则说明换向阀处泄漏大，需更换。
5 液压系统的油液监测
由于因液压油出现污染而导致液压系统出现故障的频率也很高，因此对液压油油质进行监控同样具有很重要的意义。目前对液压系统油液进行维护主要是更换新油，当系统运行一段时间后，通过肉眼观察油箱油液比较脏的情况下，将原有油液全部倒出，再彻底清洗油箱和各处阀后倒入新的油液，这种方法工作量大，而且非常滞后，无法实现对油液的实时监控。
为了能够较准确的掌握油液的污染程度，有两种方法可以实施。
5.1 油液取样观察法
5.1.1 斑痕试验法。在一片洁净的过滤纸上（井下也可用干净的普通白纸代替）滴1～3滴使用中的液压油，如中心部浓，周围清澈，并且分界线清晰，则说明油污染度大，油液中大微粒多；如中心部扩展很宽，分界线不清晰，也说明油污染度大，但是油液中小微粒多；如没有中心部分只有扩散部分则说明油液的污染度很小，可以继续使用。
5.1.2 外观检查法。定期将油箱中的油液取样后带到井上，交机电科油液化验室，在玻璃容器中检查油的透明度、污染微粒、气味变化，以此判别油的污染程度，详见表1。由于人眼的能见度下限为40μm，如能用肉眼观察出油液中存有杂质，则说明该油液已经很脏了，必须更换。
5.2 电磁吸附法 在液压系统的某些特定部位，可以在其管路上接入永久性的“T”形三通接头，一端采用磁性旋塞做堵头，定时拆下旋塞可以通过检查上面的吸附微粒来判断油液的污染程度。
以上简单介绍了液压系统中最容易出现故障的两个部分，同时结合井下现场实际情况，提出了几种简单易行的解决办法，望能对缩短我矿液压设备的故障处理时间和降低液压设备故障率有所帮助。
参考文献：
[1]范士娟，杨超.液压系统故障诊断方法综述[J].机床与液压， 2009（05）.
【关键词】B超诊断技术；发展状况；非侵人性特征；应用；
【中图分类号】R44 【文献标识码】B【文章编号】1004-4949（2014）02-0497-01
自从我国各大医院广泛的采用B超诊断技术以来，B超诊断技术已经广泛地应用于各大医院的临床医学检验之中。例如，B超诊断技术之中的B型超声检查已经广泛的应用于各大医院的心血管内科、消化系统内科、泌尿系统内科、妇产科等各大科室的疾病诊断当中。针对B超诊断技术在各个医院中的广泛应用和B超诊断技术在治疗患者疾病的过程中发挥的重要作用，在本文中，笔者将结合自己在医院的多年工作经验，具体的谈一谈目前我国的B超诊断技术发展应用情况。一方面希望能够起到抛砖引玉的作用，另一方面希望能够给相关人员起到一定的指导作用。
一B超诊断技术的基本原理
1、超声波在人体中应用的基本原理
在通常的情况之下，人们所能听到的声音的声波频率一般是在20赫兹到20千赫兹之间，如果超出这个范围，人体就不能正常的听到声音。其中，如果声音的声波频率低于20赫兹，那么就将这样的声波称之为次声波；如果声音的声波频率高于20千赫兹，那么就将这样的声波称之为超声波。目前，超声波已经在社会的各个领域得到了广泛的应用，尤其是在医学领域里面，超声波具有非常多的符合医学需要的特点。其中，由于超声波具有声波频率高的特点，这就意味着超声波的波长很短，因此，超声波可以像光线一样沿着直线进行传播，这就使得在医学工作中可以把超声波沿着一个确定的方位进行超声波发射，这样，超声波就可以沿着一条直线在人体的各个组织里面传播，在超声波传播的过程之中，超声波与人体的各个器官进行接触的时候就会产生各种各样的反射波段，这就是超声波在人体医学当中的应用。
2、B超诊断技术的基本原理
B超诊断技术的核心就是B超成像，B超成像，顾名思义指的就是利用相关的医学B超仪器向人体之中发射超声波，然后根据超声波的直线传播原理对人体的器官进行扫描。并对扫描过后超声波回声的延迟时间和超声波的回声强弱等状况来判断人体器官的具体情况，然后，再把收集得来的信息通过计算机进行相应的处理，最后，就能够得到B超诊断的诊断图像。
二B超诊断技术已经应用于各种疾病的诊断之中
在治疗疾病时，采用B超诊断技术可以为医生提供图像清晰、准确的患者内脏的病变图像，针对B超诊断技术的这种优良特性，目前，B超诊断技术已经广泛的应用于各种内科疾病的检查之中，尤其是在对腹部疾病的诊断当中。截至目前为止，在各大医院中采用最多的B超诊断技术是应用于对患者肝胆疾病的诊断过程之中。
1、B超诊断技术应用于肝脏疾病的诊断过程
肝脏是人体的重要器官之一，在人体之中主要发挥着消化、排解毒素的重要作用，这就导致人体的肝脏器官很容易出现各种各样的慢性疾病或者是病理性伤害，在B超诊断技术应用于医学之前，人们很难确切的知道肝脏器官到底是哪里出现了问题，这就导致肝脏疾病很难在发病的初期得到及时、有效的控制，以至于延误了患者的治疗。目前，随着B超诊断技术应用于肝脏疾病的诊断，医生可以通过B超诊断技术提供的清晰病理图像准确的识别出肝脏中的各种病理性特征。与此同时，医生还可以根据B超诊断中得到的图像，展示出肝脏部位肿胀物的大小以及其位置和范围做出准确的判断，并且能够迅速的得出正确、有效的治疗方案。这里要特别指出的是，随着B超诊断技术的不断发展，目前，医院已经可以通过B超诊断技术发现了小于2毫米的肝部小肿瘤，这就有力地克服了以前肝脏部位病变难以发现的问题。
2、B超诊断技术应用于胆道疾病的诊断过程
B超诊断技术还可以应用于胆道疾病的诊断过程当中，在对胆道疾病进行诊断的过程中， B超诊断技术可以清晰的反映出人体的胆管部位有没有产生扩张的现象，此外， B超诊断技术还可以清晰的反映出胆道的胆囊部位的大小状况。最终，医院里的医生可以通过B超诊断技术，向患者提供胆道疾病的清晰病理影像，并通过获得的病理影像来正确的判断出胆道疾病的梗阻性黄疽的病发部位以及梗阻性黄疽的发病程度，我们可以知道，通过 B超诊断技术可以做到比传统的诊断技术的准确程度提升一倍以上。此外，对于胆道疾病的胆囊结石现象，医院医生也可以通过B超诊断技术提供的胆囊部位的清晰图像，来确定胆囊部位炎症的严重程度、胆道部位胆管的扩张情况，以及胆道部位胆囊结石的大小和数量，这就使得 B超诊断技术成为了胆道疾病的诊断过程当中一道必不可少的关键性程序。
三总结
综上所述，自从B超诊断技术诞生以来，B超诊断技术的优势已经在广大人民群众面前呈现出来了。由于B超诊断技术可以向医疗工作人员提供清晰、有效的人体内脏器官的图像，因此，就使得B超诊断技术可以在各大医院当中得到了广泛的应用。在本文当中，笔者结合自己在医院的多年工作经验，大致的讲述了B超诊断技术的基本原理，并根据其原理的特征讲述其目前在各类疾病诊断和治疗当中的应用，为的是让冠达人民群众对这一技术能有个大致的了解。但是，由于本人的知识水平有限，因此，本文如有不到之处，还望不吝赐教。
参考文献
关键词：汽车；故障诊断；专利
1 概述
汽车故障诊断技术是在不拆卸或仅拆卸下极少的零件的情况下，探究汽车状况、找出故障部位、故障原因的技术。随着现代汽车工业的发展，汽车故障诊断技术的发展日新月异，成为当代科技研究的焦点之一。
2 汽车故障诊断的发展概况
2.1 传统故障诊断技术[1-3]
（1）人工经验法。最初汽车诊断的依据主要是人工实践经验。这种诊断方法耗费很多工时人力，准确率不高，不能确保准确地命中故障原因和部位。（2）仪表检测法。把测试仪表应用于汽车诊断工作中，虽然技术性能先进的检测仪器和设备得到广泛应用，但其应用却通常是单项的、分散的。（3）专业综合法。其将单项、分散的检测设备连接成一个整体，通过仪表和设备得到较为精确的信息，和标准参数进行比对后，确定汽车零部件的状态。
2.2 现代汽车故障诊断技术
（1）ECU故障自诊断。当汽车出现故障时，仪表板上的相关指示灯会自动点亮，以此向车主提示汽车的某个部件可能出现问题，ECU的自诊断模块将数字代码形式的故障信息存储在专门区域中，车辆维修时读取故障信息对应的数字代码即可对症下药地解决汽车故障。（2）故障诊断的专家系统。故障诊断专家系统模型分为以下几类：规则诊断专家系统、实例诊断专家系统和模糊逻辑诊断专家系统。
上述几类诊断专家系统的特点如下：规则诊断专家系统：以专家诊断经验为依据，将其进行总结形成规则，利用启发式经验知识进行故障诊断，由领域专家获取经验知识，具有依赖性。
实例诊断专家系统：对于难以用规则表示定理的领域非常有效，在进行实例匹配时，表面特征的相似性、结构相似性、深层特征都是很关键的影响因素。而诊断实例如果不能覆盖所有解空间，诊断结果会漏掉最优解，造成误诊或漏诊。
模糊理论诊断专家系统：模糊诊断引入隶属函数、模糊逻辑，对具有不确定信息和不完整信息的诊断系统尤其适用。但模糊诊断技术存在模糊诊断知识获取困难，故障、征兆模糊关系难确定、学习能力差的缺陷。
3 汽车故障诊断技术的发展趋势与特点
基于故障诊断对数据、经验等信息资源的依赖性以及其任务复杂且精细的特点，能彻底打破信息传递时空上的限制、实现资源共享的网络化技术成为了汽车故障诊断技术的发展趋势，其可通过汽车检测维修专业网络传递诊断信息，系统构架如图1所示，具有远程支持、远程控制的特点。
4 国内外专利申请情况分析
随着汽车事业的蓬勃发展，国内关于汽车故障诊断的专利申请量也在逐年增加，从图2可以看出，有关汽车故障诊断技术的专利申请量呈现逐年递增的趋势，并且增长速度越来越快，由此看出该技术受到了广泛的关注和重视。我国的汽车故障诊断技术起步较晚，近些年来得到了迅速发展。外国一些发达国家的汽车故障诊断技术发展很早，国外汽车故障诊断设备发展的主要特点是采用“智能化、自动化”的诊断方式，在日新月异的汽车诊断专家系统和复杂的诊断项目中，综合利用各种自动化诊断技术，大大增强了诊断能力和预测能力。在诊断技术发展的过程中，诞生了许多里程碑式的故障诊断设备，如美国SNAP-ON公司的VANTAGEMT2400（红盒子）、奔驰公司的“STAR2000”等。图3示出了国外几个主要国家的专利申请量的比例图。
表1列出了在华申请的关于汽车故障诊断技术方面专利的主要申请人，通过分析在华主要申请人的分布，可以看出在华专利的申请人包括通用、丰田、本田等国外企业以及与国内企业合作的合资企业，同时，国内企业和高校在汽车诊断领域作为后起之秀也取得了迅速发展，在世界汽车诊断技术之列占据一定的优势和地位。
5 结束语
我国存在巨大的汽车消费市场，国内外企业在汽车故障诊断领域在我国的申请量每年均以较大的增幅增加，以专利为先导，抢占其在国内的市场。顺应网络化的发展趋势，实现高集成化、智能化和信息共享的通用型专家诊断系统，将是汽车故障诊断技术发展的新方向。而更优化的汽车故障诊断算法、对车辆信息进行综合管理的信息融合技术以及产品的可移植性，也正逐步成为汽车诊断技术的研究热点。值得关注的是，我国企业需在车辆故障领域进行更深入的技术研究和市场应用，才能在国内车辆故障诊断领域把握住发展的机会，同时企业还应与院校进行更加密切和广泛的合作，将高等院校的研究成果和专利技术应用于市场，使我国的汽车故障诊断技术水平得到较快的发展和提高。
参考文献
[1]卢士亮，等.汽车故障诊断技术的探讨[J].中国科技信息，2005（12）：44-45.
[2]，等.汽车故障诊断技术初探[J].科技传播，2011（3）：181.
关键词 汽车故障 诊断技术 新技术 发展趋势
中图分类号：U472.4 文献标识码：A
1汽车故障诊断技术的发展状况
现代汽车故障诊断技术是在60年代的西方发达国家开始，由于汽车结构越来越复杂，所以就需要有相应的诊断手段来维护。因此，汽车诊断技术在迅速的发展。综合来看，汽车诊断技术以及发展经历了四个阶段。
1.1人工检验阶段
最原始的汽车诊断，主要依靠有一定技术和经验的汽车工人，凭各种方法来了解汽车的技术状况，然后根据已掌握自己的经验对汽车故障进行诊断。这种诊断方式主要是靠检查者的感觉和经验进行的。该诊断方法主要是：问、看、嗅、听、摸、试、断。这种方法相对简单、经济，但是准确性太差，主要是依赖于操作者的个人实践经验。
1.2使用简单的仪器、仪表进行测量阶段
随着汽车结构逐渐复杂，一些简单的测试仪器，开始应用于汽车的故障诊断中，如使用万用表、真空仪、油压表等。这时诊断技术就从耳听手摸来定性阶段，渐渐发展到使用仪器、仪表来测量的阶段。该方法为汽车故障诊断提供了更为准确的依据，只是仪器分散，对故障缺乏综合的分析和判断。
1.3使用专业设备进行诊断阶段
在汽车总成不解体的情况下，使用先进的仪器以及先进的设备对汽车的各工作系统进行精密监测，测出的有关与汽车的数据，再通过电子计算机的计算和处理，就能显示出汽车的技术状况甚至寻找出故障的原因。
1.4人工智能诊断阶段
现如今随着专家系统的发展和电子计算机技术智能化的提高，利用计算机储存的专家知识，建立的汽车故障诊断专家系统，把汽车故障诊断推向了智能化。
2我国汽车检测诊断技术的发展状况
我国汽车检测诊断技术的应用须运用汽车检测诊断设备来完成和实现通过汽车综合性能检测站来进行不解体减压和测试。目前主要方向是：我国实行的是定期检测、强制维护、视情修理、的汽车维修制度。定期检测：根据车辆从事运输的性质使用条件和强度以及汽车技术等级等，通过现代化的技术手段，定期对车辆实施检测作业，正确判断车辆的技术状况。它包括车辆技术等级评定检测污染排放监督检测。车辆二级维护及大修竣工质量检测等，检测的项目主要有发动机综合性能、汽车制动性能、前照灯、车轮定位、排放污染物、噪声、车速表、整车外观、汽车底盘测功等，通过检测，及时发现车辆故障隐患，确定二级维护附加作业项目，级维护和大修竣工出厂车辆的质量进行评定。
3国外汽车检测诊断技术的发展状况
20世纪60年达国家就相继研制开发了各种独立于车辆的车外诊断设备。80年代末期，人工智能技术的迅速发展，特别是专家系统、人工神经网络在故障诊断领域的进一步应用，故障诊断技术向信息化和智能化方向不断前进。
到了20世纪90年代末期，具有诊断复杂故障能力的专家系统和汽车自身诊断功能密切相连，构成新的车外诊断系统。这些车外诊断系统采用了微电子技术、计算机技术、先进的传感器技术并结合人工智能技术，将汽车自身的诊断结果，汽车的运行状态参数输出到车外诊断系统中进而综合分析做出相应的判断和处理。维修中心的主机通过串行通讯与在维修点的终端机相连，相互之间可以交换信息，维修人员在专家故障诊断系统上，可以方便地查询所需的资料，得到检测故障的步骤和排除故障的方法。
4我国汽车故障诊断技术的发展趋势
4.1检测设备的智能化
汽车故障诊断检测设备智能化的特点是：虚拟仪器与信号处理技术的广泛使用。所谓虚拟仪器，就是在通用计算机平台上用软件定义和设计仪器的功能，它使用户所操作和使用的计算机成为一台专用的电子仪器。虚拟仪器是以计算机为核心，充分利用计算机的图形界面和强大的数据处理能力，提供测量数据进行分析和显示。虚拟仪器的软件和硬件具有开放的，模块化的，可重复使用和可互换的特点，根据实际需要，用户可以轻松地更改或修改的软件，硬件模块，以实现特定的功能。虚拟仪器的数据采集器和计算机，使用统一的数据采集模块，可以测量各种参数，用户可以仅专注于信号处理和分析上。同时，分析测试结果的从人工向计算机自动分析发展。
4.2资料数据的在线化
汽车故障诊断资料数据在线化的特点是：交互式电子技术手册的使用。它将技术资料以数字格式存储，可以方便地进行查询，维修人员可以非常方便的查看、浏览其想要获取的信息。大大提高了汽车故障维修的效率，智能化水平较高。同时解决了传统纸质手册不易保管，查询不便得缺点。用户可以通过网络在线访问维修资料数据库，实时查询相关资料。测试设备从仅有测试功能向除测试外还能够提供在线资料数据库支持发展。即从单一测试仪器逐步向仪器资料一体化设备发展。
4.3故障诊断信息的网络化
汽车故障诊断信息网化包括远程支持、远程控制和现场诊断信息收集。
远程控制是指售后支持中心可以通过网络控制维修站的诊断软件，通过远程控制实现对维修站现场的车辆诊断，远程诊断所用的计算机与维修站现场与车辆相连的计算机可以看到相同的信息，诊断信息通过网络传输到售后支持中心的计算机上，使售后支持相关人员不用到现场就可以协助维修站对车辆的故障的分析及问题的解决。这样就可以实现工程师在办公室内通过网络实时对维修站进行车辆故障分析援助，实现远程故障排除。
现场诊断信息的收集系统主要作用为收集各个维修站在使用诊断软件的过程中生成的后台数据，这些数据将会被收集系统进行分析和整理，然后存放到数据库中。汽车厂商的售后服务部门、质量部门和工程部门可以利用收集系统查看这些数据并生成多种数据报表。这样，汽车生产商的设计、生产、售后等相关部门可以从数据库上及时清楚的了解车辆的故障率的统计分析结果，哪些故障发生的概率高，哪些供应商的零部件可靠性差等问题，可以尽快的给出相应的对策，方便汽车生产商在生产过程中有针对性的改善生产环境，控制生产过程，提高供应商的零部件质量，从而改善出厂车辆的质量，提高客户的满意度。
4.4专家系统的智能化智能故障诊断专家系统
汽车故障诊断专家系统的研究是人工智能应用研究的一个分支，故障诊断专家系统的特点就是在必要时呼出存储在计算机中专家们的知识，使初学者也能得出接近专家们的判断。目前已研究的汽车故障诊断专家系统模型有基于规则的诊断专家系统、基于实例的诊断专家系统、基于行为的诊断专家系统、基于模糊逻辑的诊断专家系统和基于人工神经网络的诊断专家系统。其各有优缺点，但发展趋势都是智能化。
5结语
汽车故障诊断技术是随着诊断设备的发展而发展起来的，就目前我国汽车诊断技术水平来说，与国外还存在一些差距，但随着国民经济的发展以及国内计算机、电子、汽车等高新技术的发展，我国故障检测诊断技术得到了迅速发展。现在我国汽车故障诊断技术正处在从传统向现代化转变的重要关头，其特征为汽车诊断技术从经验体系向科学体系的转变。现在我国的汽车故障诊断学科已经起步，并正处在蓄势待发的紧要关头。只有准确把握汽车故障诊断技术的发展方向，同时诊断设备研发技术人员与汽车维修技术人员的有机结合才可能创造出优秀的故障诊断设备和卓越的诊断思想，才可能将我国的汽车故障诊断技术推进到当代世界汽车故障诊断技术的前沿中去。
参考文献
数学模型诊断技术是基于数学知识发展而来的诊断技术，同时，融合了动态检测技术及传感器技术。通过分析与处理采集的机电设备参数，实现对故障的诊断。该种技术应用的关键在于能够建立科学、合理的数学模型，才能确保故障诊断的高效性与有效性。
2智能诊断技术
智能诊断技术从本质上来讲属于特征比较技术，通过对人脑的模拟，对故障信息进行采集、分析与处理。该种技术的重点在于建立完善的机电设备故障特征数据库，当机电设备出现故障后，将其与数据库中的信息进行对比以实现对故障的诊断。目前来看，神经网络系统以及专家系统是比较常用的机电设备故障诊断技术。
3矿山机电设备故障诊断技术应用注意事项
仅仅掌握矿山机电设备故障诊断技术，还不能确保机电设备处于最佳的工作状态，最重要的还应能够注意应用时的事项，以充分发挥不同诊断技术优势，完成对机电设备故障的诊断与分析，为提高故障排除效率提供有力的支撑。那么矿山机电设备故障诊断技术应用应注意哪些问题呢？接下来进行详细的探讨。
3.1重视矿山机电设备日常故障检测
研究发现，矿山机电设备应用过程中很多故障的产生多由日常检测疏忽引起，因此，为及时发现机电设备故障，防止故障的进一步蔓延，应加强对其日常检测的重视。首先，制定详细的日常检测工作制度，明确对机电设备日常故障检测的工作细节，尤其应根据矿山技术人员实际情况，将相关的日常检测工作落实到个人，确保日常检测工作的顺利实施；其次，建立科学的日常故障检测工作机制。调查发现，部分技术人员依据相关工作制度，履行了日常检测的职责，但由于工作机制不科学，导致故障不能及时上报给上级部门，致使机电设备带病运转的情况较为常见，使机电设备发生重大故障带的机率大大提高；最后，加强诊断技术人员日常故障检测的思想教育。技术人员是矿山机电设备故障诊断的主要负责者，其职业素养的高低，会给机电设备故障诊断工作产生直接影响。因此，矿山开采单位应定期组织技术人员开展思想教育工作，使每一位技术人员提高对故障诊断工作重要性的认识，不断提高技术人员职业素养，从而能够在工作中自觉履行职责，确保矿山机电设备日常故障检测工作的圆满完成。
3.2注重重要矿山机电设备故障诊断
矿山开采中有很多比较重要的机电设备，例如高压异步电动机、采煤机、矿井提升机等，这些设备一旦出现故障，会严重影响矿山开采进度及产量，因此，对矿山机电设备故障诊断时应分清主次，借助专门的故障诊断技术，加强对重要机电设备的故障诊断。首先，要求技术人员不断学习重要机电设备的工作原理，总结重要机电设备常见故障，从而采取针对性故障诊断技术，以提高故障诊断有效率；其次，灵活运用多种故障诊断技术。一些重要的矿山机电设备处于较为复杂的工作环境中，引发故障的因素多而复杂。有时仅仅采用一种故障诊断技术很难对故障位置进行准确定位，这就要求技术人员能够熟练应用不同机电设备故障检测技术，以在最短的时间内定位故障；最后，不断进行总结与反思。技术人员应时常结合自身实践，不断总结与反思机电设备故障诊断技巧，总结出适合自身的一套有效的故障诊断方法，提高自身机电设备故障诊断水平。
4结语
关键词：武器装备；分布式；测试诊断
中图分类号：TP274
现代化武器装备朝着网络化、复杂化、信息化的方向发展，其动态性、分布性和不确定性等特性愈加突出，配套的测试诊断系统需要更高的可靠性和实时性。相对成熟的集中式测试诊断技术的不足日益暴露，比如，网络依赖性强、系统脆弱、实时性差，信息资源共享及协同能力弱，求解能力及分析手段尚不完善，导致诊断效率低下，并且可扩展性和兼容性不强。分布式测试诊断技术解决上述不足，它利用网络上所有节点的协同配合对整个系统进行监测和诊断，而不再是把诊断任务交给一个主节点来完成，大大提高了测试诊断的效率和准确性。
1 分布式测试诊断技术目前的研究成果
分布式系统基于分布式网络构架，多个互相协同的处理单元对系统进行分布式控制，并可对数据进行并行、并发和分布式处理的系统。
分布式测试诊断是建立在分布式系统网络构架之上的一种面向对象的测试诊断技术。目前在针对大型工业系统的测试诊断中，该技术展现出了其独特的实时性、准确性，逐渐成为一种主导测试诊断技术。
1.1 基于CAN总线的分布式测试诊断技术
现场总线是指工厂内的测量设备和控制设备之间的数字通讯网络，也称为现场网络，是一种全分布式控制系统结构。现场总线的应用在硬件上降低了系统的布线及维护成本，大幅度提高了系统的可靠性及抗干扰能力，在软件上使通讯更为灵活，实时性更好[1-2]。
鉴于CAN（Controller Area Network，控制器局域网）的诸多优点，CAN总线成为发展最为迅速、应用最为广泛的现场总线之一[2]。目前基于CAN总线的分布式测试诊断技术应用相对较为广泛，其总体的系统结构如图1所示。
图1 基于CAN总线的分布式测试诊断系统结构
该系统由数据信号采集器、单片机系统、CAN接口模块、系统服务器以及监测和诊断模块组成。其中数据信号采集器、单片机系统、CAN接口模块组成了系统的输入模块，输入模块的数量可以根据实际需要检测的节点数量相应增减。
输入模块中的数据采集节点通过单片机系统将检测到的故障征兆信号进行预处理，并将其打包发往上层的在线监测器，测试诊断系统通过对故障征兆信号进行识别和分析，并将结果数据传递给网络服务器。
基于CAN总线的分布式测试诊断技术是在系统硬件结构上做了相对于集中式测试诊断技术的调整，使整个诊断系统的实时性、可靠性和抗干扰性有了大幅度的提高和改善，并且使系统的硬、软件结构大大简化，降低了成本。为了提高测试诊断的准确率，该技术可将数学算法与人工智能相结合，但是由于CAN总线的传输速率并不令人满意，尚不能完全满足日益苛刻的实时性要求，并且其通讯标准尚未完全统一，所以这方面将是以后研究和改进的重点。
1.2 基于以太网的分布式测试诊断技术
以太网（Ethernet）是目前市场占有率最大、具有强大性能的区域和单元网络，鉴于其通讯速率快、资源共享能力强等突出优势，不少研究人员将其应用于测试诊断领域，并作出了不少实用性和经济性兼得的成果。
以太网提供了一个开放的标准，解决了现场控制和上层管理层之间协议不同的问题，并且易于实现设备的远程实时监控。目前以太网不断向现场设备级深入发展，并且逐步和其他网络模式实现融合。虽然现场总线更能完全实现全分布式系统，完全满足对底层控制网络的要求，但随着以太网的发展，它必将介入现场总线控制系统，并且大有取代现场总线技术的趋势[3]。
基于以太网的分布式测试诊断系统结构模式如图2所示。
图2 基于以太网的分布式测试诊断系统结构
该系统有多个现场智能节点，通过I/O接口对现场信号进行采集，并进行现场检测和故障报警，通过以太网将信号数据上传至上位机，上位机通过相应的软件技术对信号进行综合处理，完成对系统的整体监控。测试诊断机制可采用现有的测试诊断技术方法，比如人工智能诊断方法等。
采用以太网作为底层的现场级网络具有许多独特的优点。首先，以太网技术成熟且容易实现，并且有可直接选用的以太网产品，如以太网卡、10M/100M集线器、交换机、网关、网桥、路由器、中继器等；其次，相比现场总线以太网具有更高的带宽，而且可以方便升级为高速以太网，进一步提升了网络效率的同时保证其可靠性；第三，将现场以太网、内部网集成，可以使用户非常方便地对测试系统进行监控和维护，真正实现远程设置、远程测量、远程控制、远程诊断和报警等。
基于以太网的分布式测试诊断技术应用于武器装备测试诊断系统中，可以通过网络对武器系统进行实时监控，取代了大量的前置终端，实时性和实效性更好，可以实现武器装备维修策略由故障维修、定期维修向视情维修的转变，大大减少了维修维护的工作量和费用。
尽管以太网具有很多技术优势，但是仍有一些瓶颈问题难以解决，比如响应时间的实时性要求和网络整体性能的矛盾。以太网采用的数据链路层协议CSMA/CD具有不确定性，因此难以真正满足响应时间的实时性要求。比如，若采样时间较快，可以提高控制性能，但是会产生相当大的数据量，加大了网络通信负荷，进而降低了网络整体性能，而网络性能的下降最终又影响控制性能，甚至导致整个测试网络的崩溃。因此，根据需要选择合适的采样时间非常重要，应根据具体对象加以分析，确定合适的采样时间，以兼顾网络性能和控制性能。
此外，以太网测试系统的开放性也带来了一定的安全问题，若应用到武器系统测试诊断系统中，其安全性则更要优先考虑，必须做好安全性分级设计，在工厂级和现场级之间必须要有相应的安全防护措施，如身份验证、密码、过滤技术、实时监控、数据加密等。
1.3 基于MAS的分布式测试诊断技术
始于上世纪80年代的Multi-agent技术是起源于分布式人工智能（Distributed artificial intelligence，DAI）技术的一个前沿学科，特别适合动态的、分布的、实时的、不确定的大型复杂系统的智能求解。Wooldridge强调了Agent的自主能力、社交能力、反应能力和预动能力[4]，Bratman将Agent看作是有信念、能力、选择和承诺等行为能力的智能实体[5]。本文将Agent的定义为：在分布式系统或协作系统中，不需要人的干预，能在一定环境下持续自主发挥作用的智能实体，它不但具有自主性、交互性、反应性和主动性这四个最基本特性，而且每个Agent在应用的具体环节，分别拥有与其应用环境相适应的移动性、自适应性、通信能力、理性、持续性、自启动型等特性。
多个Agent组合起来协同工作就组成了MAS（Multi-Agent System），它可以模仿人类社会的组织结构，具有很强的鲁棒性和容错性，克服了单个Agent知识不完全、处理信息不确定的缺点，达到协作解决问题的目的。经过近几年的飞速发展，已经成为DIA研究领域里的主流方向，并且在测试诊断领域里取得了很多卓越的成果[6-10]。
将MAS技术应用于武器装备测试诊断领域，克服了传统集中式测试诊断技术的不足，其实时性好、容错性强、诊断准确性高、信息在最大程度上实现共享等突出优点将测试诊断技术又推向了一个更高的层次。MAS测试诊断技术可以构架于网络之上，实现系统的远程监控和诊断，也可以利用现场总线实现Agent之间的通信，每个Agent可具有不同的智能诊断方法，这可依据设计的实际需要进行选择。基于MAS的分布式测试诊断系统结构如图3所示。
图3 基于MAS的分布式测试诊断系统结构
该系统由数据采集子系统、任务分解子系统、任务控制子系统、诊断Agents子系统、用户界面子系统、公共数据库和信息路由器（Agent name service，ANS）构成。
数据采集子系统利用传感器和数据采集卡采集诊断对象的状态数据，并存储于数据库中，以供诊断Agents子系统读取使用。诊断Agents子系统实现各种具体的测试诊断分析和算法。任务分解子系统将整个诊断任务通过结构分解和故障分解化为诊断子任务集，这样便使子任务的目标更为明确，且各个子任务之间的耦合也尽量变小，大大提高了诊断的效率。任务控制子系统负责诊断任务的分配、协调和控制，诊断Agents子系统接受任务控制子系统的诊断请求，并根据该诊断请求从数据库中读取相应的状态数据，应用于合适的诊断方法来完成相应的诊断子任务，并将结果返回给任务控制子系统。用户接口子系统提供了人机交互界面，将用户的诊断任务及控制策略输入系统，并将系统的诊断结果反馈给用户，以便用户作出最终决策。ANS是所有Agent的信息交换枢纽，Agent要先注册到ANS，然后才能通过ANS与其他Agent进行通信，如果系统比较庞大，可以采用多个ANS来进行扩展。
MAS技术是是构建分布式复杂工程应用系统的新一代模型，如果应用于武器装备测试诊断中肯定会有相当广阔的前景，但目前的MAS技术在应用中还存在一些不足，主要表现在：（1）标准化程度不高：不同的MAS模型缺少统一的定义和描述标准；（2）兼容性有待提高：MAS的特性是相互作用和相互协调的，但相应的软件往往达不到预期的要求，且可重用性较低；（3）实际应用少，且不够成熟。
2 结束语
本文介绍了基于不同网络构架的针对现代武器装备的分布式测试诊断技术，其中对基于MAS的测试诊断技术做了重点介绍。分布式测试诊断技术解决了传统集中式测试诊断的不足，通过利用网络上所有节点的协同配合共同对整个系统进行监测和诊断，大大提高了测试诊断的效率和准确性，较好的满足了测试诊断技术对准确性和实时性的要求。
目前分布式测试诊断技术的研究重点和难点是数据的传输和通讯问题，工程应用中则是以实用、可靠、低成本为原则，所以，单一的网络构架往往不适用于实际应用，我们必须面对多种网络技术并存的现实问题，可以集中不同通讯网络的优点按照实际应用的需求进行综合考虑。由于分布式诊断系统是一个复杂的系统，在实际应用中会广泛涉及多个子系统的协调、任务分配等问题，如何提高系统的整体协作能力也是以后研究的重点。考虑到武器装备的特殊性和应用局限性，基于网络融合的武器装备分布式测试诊断技术可以朝以下几个方面进行研究：（1）基于CAN总线与以太网的分布式测试诊断技术；（2）基于CAN总线的Multi-Agent测试诊断技术；（3）基于以太网的Multi-Agent测试诊断技术；（4）基于以太网/CAN总线的远程分布式测试诊断技术。
参考文献：
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【关键词】汽车诊断技术现状；诊断技术；发展方向
1前言
汽车是人类文明史上的一个重要发明，它把速度与快乐回报给发明它的人类。在现代战斗中，人们越来越多的使用汽车。随着人类科学技术的发展，汽车内部的结构也越来越复杂，这就提高了汽车在维修过程中的技术要求。在现在的汽车维修过程中，定位和检查占了整个维修过程时间的70%，而排除故障的时间只用到了30%左右。所以为了提高汽车的维修效率，人们就要不断的提高汽车检测诊断技术。
2汽车诊断技术发展的过程
2.1最初的诊断过程
在汽车刚刚问世的时候，汽车内部的结构简单，当时的诊断技术也是比较简单的，它主要是由专门的维修人员凭借他对汽车的状态进行判断，并利用简单的修理工具和个人维修经验来进行对汽车的故障修理。
2.2应用专门的仪器进行关键性能的参数测量和诊断
随着科技的发展，汽车的内部结构也不断复杂，人们逐渐意识到许多数据要对其进行不断的监测，所以在现在的汽车中，人们安装上了机油压力表来监测系统，水温表来监测冷却系统，转速表来监测发动机的转速等等仪表。
随着技术的发展，人世界各个国家中也出现了适应汽车内部复杂结构的专用检测设备。其中较为代表性的有：发动机测试仪、制动性能检测台、前轮定位仪器等；便携式的仪器主要有：万能表、气量计、尾气分析仪等。
2.3应用远程诊断故障分析与电子手册
高速发展的21世纪，汽车的维修和保障工作也进入了一个新的阶段，也就是人们应用远程故障分析和电子手册。每台车辆在行使过程中都配有一本电子维修手册，如果在行使过程中遇到突发故障，驾驶人员就可以利用电子手册进行故障的查询和维修，若不能查出故障则可以通过远程故障系统对车辆进行维修。
远程维修服务已经是一种普遍的技术，不管驾驶人员在何地何时，车辆出现故障后可以进行在线服务，远程另一端的汽车修理厂就可以随时知道车辆的行驶状况。当汽车遇到驾驶员无法排除的故障时，通过远程服务系统的技术支援，汽车修理人员就可以提供远程故障分析，一般情况的故障可以即时排除，极少部分的故障排除不了，维修厂可以将车辆拖回维修厂进行维修。
3汽车诊断技术的现状
我国的汽车诊断技术的在近30年来得到了快速的发展。现在，我国的检测技术主要是在以下两个方面：
3.1诊断检测技术得到了不断提高
在发达国家的诊断技术之上，我国自主研制了一批汽车诊断检测仪器和设备。其中，四轮定位仪、全自动转向检测仪等仪表都有了较快的发展。这也赶上了国际技术的脚步。汽车检测站中的大多仪器和设备都达到了联网水平，使得维修变得快速、准确和方便。
3.2我国在汽车维修方面的法律法规不断完善
我国为了加强汽车的管理，出台了《道路运输汽车综合性能技术要求与检测方法》等。这些法律的出台和实施明确了汽车检测者的义务和责任，并对其资格条件进行了相关的认定，规定了汽车诊断设备的标准，有力的促进了维修行业的有序发展。
4汽车诊断技术的未来趋势
4.1具有制度化
在日本，汽车在检测工作方面统一由专门的部门领导。交通部在全国设有专门的“国家检测场”和“民间检测场”，这两个场地可以执行车辆检测工作。当中的“国家检测场”专门负责新车的登记和安全功能检测；“民间检测场”主要可以对车辆进行安全检测，它主要设在汽车修理厂内。
4.2具有标准化
在发达的工业国家，汽车检测具有一整套的技术标准。以技术标准中的数据来判断汽车现状是否良好。为了避免人们的主观上的差错，仪器中的检测数据主要以数字显示、并带有量化的指标。例如，在美国，经过修理的汽车必须通过排放检测才能出厂。除了检测结果的数字化外，相应的汽车检测设备也有标准，比如设备的具体构造、检测性能、精度等。检测设备的技术更新和周期也有相应的要求。有了检测技术的标准化，提高了检测的效率和质量。
4.3具有智能化和自动化
在当今快速发展的科学技术下，智能化和自动化在汽车检测系统中有了新的发展，扩大了汽车的检测领域并给检测设备的研制提供了便利。电子技术在汽车领域的应用，使得数据采集自动化，汽车检测后的结果可以直接打印出来等。单片机和微型计算机在诊断仪器中的广泛应用，使得诊断技术不断的自动和智能化。
4.4不断加快高新技术的应用
现在国外发达国家的汽车检测设备中逐步加大了对光机电一体化的技术，当汽车在运行过程中就可以进行自动识别检测，并在最短的时间内查出故障发生的部位，这样驾驶人员就可以在其引导下排除故障。所以我国应该高度重视光电技术在汽车故障检测方面的应用。以便宜提高汽车检测的效率。在汽车的制动装置设计上，之前采用的是测力弹簧，而如今取代它的是具有高精度的压力传感器，这种高精度的仪器可以将汽车检测过程通用化、标准化并且可以大大提高检测的清晰度。现在高新科学技术的快速发展下，计算机显示技术将使得人们更加清晰、直观的来观察汽车检测过程中的数据。
4.5具有集成化和综合化
现在的汽车诊断技术在不断的更新和发展，综合化和集成化成为其未来发展的趋势。在大型汽车的诊断设备中，人们将综合光、声、电结合在一起达到诊断系统的自动化和智能化。这样不仅可以降低汽车在检测方面的费用，而且还提高了检测效率。当前的汽车检测设备正在不断的从单一的功能逐步发展成为多功能的检测设备。
5结语
汽车的内部结构是一个复杂的系统，在运行过程中随时可能发生故障，所以高效率的汽车检测技术已经成为人们迫切期待的。随着高新技术的发展，特别是计算机技术的提高，汽车检测技术也有了飞速的进步。现在人们已经发明了先进的检测设备，汽车的检测诊断安全可靠。
参考文献：
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[2]李二继 .汽车检测诊断技术的发展初探[J].城市建设理论研究（电子版）,2011(21).
[3]张吉波.试论现代汽车检测诊断技术的应用与发展[J].中国科技纵横,2011(4).
[4]汪浩然.汽车检测诊断技术的应用与发展方向探析[J].科技致富向导,2011(33).
1 传统农机故障诊断技术
1.1振动诊断技术
由于农业机械在运行过程中由于轴承、齿轮、曲轴以及叶片等的转动会产生各种振动，通过对这些振动特征的掌握就能判断是否存在潜在故障。振动监测诊断技术是目前机械设备故障检测诊断技术领域应用最广泛的技术，是根据机械设备的振动状态和振动特征来判断设备运行是否正常、是否存在潜在故障。一般来讲，振动监测诊断技术在监测过程中对设备无任何干扰，因此在实际工作中具有简便易行的优点。以曲轴为例，一般来讲曲轴在旋转过程中会分别在曲轴上径向和切向产生弯曲振动和扭转振动，其中弯曲振动基本不具备破坏能力，而扭转振动就会产生共振，从而可能对机械的破坏，因此，在实际工作中要认真分析产生的振动类型以及产生振动的原因，根据振动的速度、加速度、振幅等对可能发生的机械故障进行分析，通过传感器对相关数据进行采集，并通过A/D转换器将采集到的模拟信号转化为数字信号，将数据转化为图谱并通过显示器显示在电脑屏幕上，供工作人员分析。
1.2油样分析诊断技术
农业机械的工作环境比较恶劣，在工作过程中大量的风沙可能会进入到机械零部件中，由于轴承等的转动作用会导致这些沙土进入到油中，另外齿轮自身的磨损也会产生各种形状的磨屑，因此通过将油提取出来，分析其内在成分、液体粘稠度、污染指数等就可以得出机械的磨损情况，从而发现其潜在的故障隐患，便于分析。
1.3噪声监测诊断技术
农业机械在运转时各个部位都会产生机械振动，伴随这些振动就会产生不同类型的噪声，正常运行的噪声与故障噪声有较大区别，通过对这些部位的噪声进行检测，就可诊断出机械可能存在的故障位置。在实际工作中，可采用人工检测和频谱分析两种方法，其中人工方法就是利用人耳、声级计、声音放大器等对机械噪声的分辨来判断机械运行是否正常，并粗略判断机械故障产生的部位；而频谱分析法则是在噪声产生部位加装仪器，利用对噪声的声级、声频率等进行采集并生成的频谱图对噪声产生部位以及噪声类型进行分析。
1.4红外测温诊断技术
红外测温诊断技术就是利用农业机械在运行过程产生的摩擦温度，并利用红外测温仪器对零部件的温度进行监测，看是否存在温度异常部位，温度数据会反应在计算机终端上，一旦出现有温度异常升高现象，系统及时报警，以便工作人员及时采取相关的措施，防止事故的发生，延长农业机械设备的使用寿命。
2 最新农机故障诊断技术
2.1智能诊断技术
随着科学技术的不断发展和跨学科技术的实际应用，以及农业机械复杂程度的日益提高，使得如今的农业机械故障诊断技术已经向着多学科、多技术、智能化的方向发展。智能化的机械故障诊断技术主要是基于人工智能技术、计算机技术、数据库技术、神经网络技术、信息技术、仿生学技术以及遥感技术等发展起来的，如将计算机技术、神经网路技术以及数据库技术结合起来，建立智能化的专家系统，将本行业以及各个相关领域的专家经验和思想录入到数据库内，并能通过自学习以及自适应等对实际工作中的各种情况进行分析，将实际工作中需要专家分析的问题通过系统分析来实现，一方面充分提高了工作效率，另一方面也排除了在人工分析过程中造成的主观性误差，使得农业机械设备故障诊断的准确率更高。
2.2在线实时故障诊断系统
在实际工作中，由于没有一个固定的故障诊断标准，并且很难做到监测数据的实时性，经常是采用上门诊断或阶段性诊断等方式，对农机故障诊断的成本较高，因此可以在网络技术的基础上建立一个在线实时故障诊断系统，将一定区域内的大型农业机械的故障诊断工作集中到一个故障诊断中心，一旦有农业机械发生异常现象，实时故障诊断系统就会报警，故障诊断中心内的专家或在线专家系统就会根据这些异常现象给出处理措施，并及时将处理建议提供给现场工作人员，通过在线实时故障诊断系统，一方面可以对农业机械运行状态进行实时监控，另一方面可以实现资源的有效整合，降低检测和诊断成本；除此之外，还可通过将处理故障的经验归集到系统中，以便日后借鉴。
关键词：工程机械；液压系统；故障检测诊断技术；现状；发展趋势
0引言
大量基础建设工程的不断开工建设以及资源开发规模的逐渐扩大，对于我国工程机械的需求量也在逐年递增，但是由于作业条件恶劣以及工作任务重，很多工程机械都需要经常性的维护和修理，特别是工程机械的液压系统作为脆弱环节更需要格外的注意。随着信息技术日新月异的发展，工程机械的修理过程中故障监测诊断技术的重要性也在不断提升，因此我们不仅要对其予以足够的重视，还需要通过加大研究力度等方式，实现我国工程机械液压系统故障监测诊断技术的不断进步。
1我国工程机械液压系统故障监测诊断技术的现状
从上个世纪六十年代液压系统故障诊断技术就已经被发明，但是前期的诊断方法大多都是通过对系统的流量、压力以及振动等技术参数进行处理而进行监测诊断，直到上个世纪九十年代人工智能诊断技术逐渐发展起来，液压故障诊断技术才真正得到了发展的契机。虽然我国的机械液压系统故障监测诊断技术的起步时间晚，但是通过了几代人的共同努力，我国在工程机械液压系统故障检测诊断技术方面与西方发达国家之间的的差距已经逐步缩小，甚至在某些领域已经实现了反超。但是我们也应注意到工程机械液压系统的特殊性，发生的故障具有一定的渐变性和隐蔽性，当前工程机械液压系统的常见故障诊断技术有两种，分别是基于人工智能的故障诊断技术以及基于传递函数的故障诊断技术。人工智能诊断技术可以分为专家系统和神经网络两个分支；而基于传递函数的故障诊断技术则由于液压系统的故障原因和征兆之间非线性映射关系非常复杂，无法用简单的函数进行准确描述，因此说在故障诊断方面存在一定的难题。近年来我国很多的科研机构以及大学都在这一领域投入了大量的精力，例如：华中科技大学、西安交通大学、吉林大学以及浙江大学等，都已经在这一领域取得了一定的成果。此外，还有一些企业另辟蹊径，开发出汽车信息监测系统，这样可以对工程车辆的运行状态进行实时监测，并记录、存储相关的监测信息，这样不仅能够保证车辆的安全运行，还能够根据系统记录的信息，来对工程机械液压系统进行妥善的管理，提高工作效率。中联、柳工、福田、徐工等公司近年来在工程机械电子监控系统方面有了长足的进步，其中以广西柳工的“智能型工程机械故障诊断与远程服务系统”最为成功，通过安装在工程机械上，无论在任何地方，生产厂家都能够通过开通远程服务系统的方式对机械工作运行状态进行实时监控，一旦出现故障和隐患，厂家可以迅速进行会诊，在最短的时间内提出解决方案，以便于故障的快速排出，并将用户急需的零配件迅速送抵维修现场。
2我国工程机械液压系统故障监测诊断技术的发展趋势
随着近年来信息技术的不断发展，工程机械液压系统故障监测诊断技术也得到了极大的提高，已经可以为工程机械液压系统的安全、平稳运行提供一定成的保障。但是我们应该清晰地认识到，随着近年来数字技术的不断发展，工程机械液压系统故障监测诊断技术仍有很大的发展空间。此外，由于故障诊断领域的发展点包括了神经网络、传感器以及信息集成相融合，并通过软测试技术的应用，可以实现远程数据采集，实现远程状态监控，预防和排除设备故障；此外还应建立故障分离的容错系统，以及保证机械设备能偶正常运行的可行性系统。通过多方面的共同努力，不断完善我国工程机械液压系统领域故障预防、监测以及诊断等方面存在的不足，并通过建立全国范围内的远程维护服务系统，不断发展我国的工程机械液压系统监测诊断技术，为我国的工程建设行业发展提供充足的助力。
3结论
综上所述，随着工程机械的大量使用，以及作业强度的不断提高，工程机械出现故障的几率也在不断提升，因此大面积应用工程机械液压系统故障监测诊断技术有非常重要的意义。笔者在文中对工程机械液压系统故障监测诊断技术的应用现状以及发展趋势进行了详细的探讨，希望能够对我国工程机械的制造发展起到积极的推动作用，在为我国机械制造业服务的同时，加速我国工程建设行业的发展。
参考文献：
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