时间：2022-02-24 13:30:56
论文摘要：文章介绍了电力变压器的常见缺陷和故障，并分析了这些故障对变压器的危害，并对消除故障的方法进行了归纳总结，此外还分析了变压器常用的在线监测技术，具有一定的工程实用价值。
1引言
在电能的传输和配送过程中，电力变压器是能量转换、传输的核心，是国民经济各行各业和千家万户能量来源的必经之路，是电网中最重要和最关键的设备。电力设备的安全运行是避免电网重大事故的第一道防御系统，而电力变压器是这道防御系统中最关键的设备。变压器的严重事故不但会导致自身的损坏，还会中断电力供应，给社会造成巨大的经济损失。
2常见故障及其诊断措施
2.1变压器渗油
变压器渗漏油不仅会给电力企业带来较大的经济损失、环境污染，还会影响变压器的安全运行，可能造成不必要的停运甚至变压器的损毁事故，给电力客户带来生产上的损失和生活上的不便。因此，有必要解决变压器渗漏油问题。
油箱焊缝渗油。对于平面接缝处渗油可直接进行焊接，对于拐角及加强筋连接处渗油则往往渗漏点查找不准，或补焊后由于内应力的原因再次渗漏。对于这样的渗点可加用铁板进行补焊，两面连接处，可将铁板裁成纺锤状进行补焊；三面连接处可根据实际位置将铁板裁成三角形进行补焊；该法也适用于套管电流互感器二次引线盒拐角焊缝渗漏焊接。
高压套管升高座或进人孔法兰渗油。这些部位主要是由于胶垫安装不合适，运行中可对法兰进行施胶密封。封堵前用堵漏胶将法兰之间缝隙堵好，待堵漏胶完全固化后，退出一个法兰紧固螺丝，将施胶枪嘴拧入该螺丝孔，然后用高压将密封胶注入法兰间隙，直至各法兰螺丝帽有胶挤出为止。
低压侧套管渗漏。其原因是受母线拉伸和低压侧引线引出偏短，胶珠压在螺纹上。受母线拉伸时，可按规定对母线用伸缩节连接；如引线偏短，可重新调整引线引出长度；对调整引线有困难的，可在安装胶珠的各密封面加密封胶；为增大压紧力可将瓷质压帽换成铜质压帽。
防爆管渗油。防爆管是变压器内部发生故障导致变压器内部压力过大，避免变压器油箱破裂的安全措施。但防爆管的玻璃膜在变压器运行中由于振动容易破裂，又无法及时更换玻璃，潮气因此进入油箱，使绝缘油受潮，绝缘水平降低，危及设备的安全。为此，把防爆管拆除，改装压力释放阀即可。
2.2铁心多点接地
变压器铁心有且只能有一点接地，出现两点及以上的接地，为多点接地。变压器铁心多点接地运行将导致铁心出现故障，危及变压器的安全运行，应及时进行处理。
直流电流冲击法。拆除变压器铁心接地线，在变压器铁心与油箱之间加直流电压进行短时大电流冲击，冲击3～5次，常能烧掉铁心的多余接地点，起到很好的消除铁心多点接地的效果。
开箱检查。对安装后未将箱盖上定位销翻转或除去造成多点接地的，应将定位销翻转过来或除掉。
夹件垫脚与铁轭间的绝缘纸板脱落或破损者，应按绝缘规范要求，更换一定厚度的新纸板。
因夹件肢板距铁心太近，使翘起的叠片与其相碰，则应调整夹件肢板和扳直翘起的叠片，使两者间距离符合绝缘间隙标准。
清除油中的金属异物、金属颗粒及杂质，清除油箱各部的油泥，有条件则对变压器油进行真空干燥处理，清除水分。
2.3接头过热
载流接头是变压器本身及其联系电网的重要组成部分，接头连接不好，将引起发热甚至烧断，严重影响变压器的正常运行和电网的安全供电。因此，接头过热问题一定要及时解决。
铜铝连接。变压器的引出端头都是铜制的，在屋外和潮湿的场所中，不能将铝导体用螺栓与铜端头连接。当铜与铝的接触面间渗入含有溶解盐的水分，即电解液时，在电耦的作用下，会产生电解反应，铝被强烈电腐蚀。结果，触头很快遭到破坏，以致发热甚至可能造成重大事故。为了预防这种现象，在上述装置中需要将铝导体与铜导体连接时，采用一头为铝，另一头为铜的特殊过渡触头。
普通连接。普通连接在变压器上是相当多的，它们都是过热的重点部位，对平面接头，对接面加工成平面，清除平面上的杂质，最好均匀地涂上导电膏，确保连接良好。
油浸电容式套管过热。处理的办法可以用定位套固定方式的发热套管，先拆开将军帽，若将军帽、引线接头丝扣有烧损，应用牙攻进行修理，确保丝扣配合良好，然后在定位套和将军帽之间垫一个和定位套截面大小一致、厚度适宜的薄垫片，重新安装将军帽，使将军帽在拧紧情况下，正好可以固定在套管顶部法兰上。
引线接头和将军帽丝扣公差配合应良好，否则应予以更换，以确保在拧紧的情况下，丝扣之间有足够的压力，减小接触电阻。
3变压器在线监测技术
变压器在线监测的目的，就是通过对变压器特征信号的采集和分析，判别出变压器的状态，以期检测出变压器的初期故障，并监测故障状态的发展趋势。目前，电力变压器的在线监测是国际上研究最多的对象之一，提出了很多不同的方法。油中溶解性气体分析技术。由于变压器内部不同的故障会产生不同的气体，因此通过分析油中气体的成分、含量、产气率和相对百分比，就可达到对变压器绝缘诊断的目的。几种典型的油中溶解气体，如H2、CO、CH4、C2H6、C2H4和C2H2，常被用作分析的特征气体。在检测出各气体成分及含量后，用特征气体法或比值法等方法判断变压器的内部故障。
局部放电在线监测技术。变压器在内部出现故障或运行条件恶劣时，会由于局部场强过高而产生局部放电（PD）。PD水平及其增长速率的明显变化，能够指示变压器内部正在发生的变化或反映绝缘中由于某些缺陷状态而产生的固体绝缘的空洞、金属粒子和气泡等。
振动分析法。振动分析法就是一种广泛用于监测这种变压器故障的有效方法。通过对变压器振动信号的监测和分析，从而达到对变压器状态监测的目的。
红外测温技术。红外热像技术是利用红外探测器接受被测目标的红外辐射信号，经放大处理，转换成标准视频信号，然后通过电视屏或监视器显示红外热像图。当变压器引线接触不良、过负荷运行等情况时都会引起导电回路局部过热，铁芯多点接地也会引起铁芯过热。
频率响应分析法。频率响应分析法是一种用于判断变压器绕组或引线结构是否偏移的有效方法。绕组机械位移会产生细微的电感或电容的改变，而频率响应法正是通过测量这种细微的改变来达到监测变压器绕组状态的目的。
绕组温度指示。绕组温度指示器就是用于监测变压器绕组的温度，给出越限报警，并在需要时启动保护跳闸。目前已开发出一种用于大型变压器绕组温度监测的新技术，即将一条光纤嵌入变压器绕组以便直接测量绕组的实时温度，从而改进变压器的预测建模技术，并达到实时监测变压器绕组温度状态的目的。
其他状态监测方法。低压脉冲响应测试（LowVoltageImpulseResponse，LVIR）也是一种有效的变压器状态监测测方法，并且已经是一种用于确定变压器是否能通过短路试验的公认方法。此外，绕组间的漏感测试、油的相对湿度测试、绝缘电阻测试等也是变压器状态监测的常用方法。
结语
进入21世纪电力行业将有更大的发展，电力变压器的故障诊断与状态检修作为我国电力系统实现体制转变、提高电力设备的科学管理水平的有力措施，是今后在电力生产中努力和发展的方向。
参考文献
关键词：数控机床；故障诊断；检测
1数控机床的故障诊断技术
①数控系统自诊断。开机自诊断数控系统在通电开机后，都要运行开机自诊断程序，对系统中关键的硬件和控制软件进行检测，并将检测结果在CRT上显示出来。运行自诊断运行自诊断是数控系统正常工作时，运行内部诊断程序，对系统本身、PLC、位置伺服单元以及与数控装置相连的其他外部装置进行自动测试、检查，并显示有关状态信息和故障信息。
②在线诊断和离线诊断。在线诊断是指通过数控系统的控制程序，在系统处于正常运行状态下，实时自动地对数控装置、PLC控制器、伺服系统、PLC的输入输出和其他外部装置进行自检，并显示状态信息、故障信息。脱机诊断当数控系统出现故障时，需要停机进行检查，这就是脱机诊断。脱机诊断的目的是修复系统的错误和定位故障，将故障定位在最小的范围。
远程诊断实现远程诊断的数控系统，必须具备计算机网络功能。因此，远程诊断是近几年发展起来的一种新型的诊断技术。数控机床利用数控系统的网络功能通过互联网连接到机床制造厂家，数控机床出现故障后，通过机床厂家的专业人员远程诊断，快速确诊故障。
2数控机床故障的实用诊断方法
①诊断常用的仪器、仪表及工具万用表－可测电阻、交、直流电压、电流。
相序表－可检测直流驱动装置输入电流的相序。转速表－可测量伺服电动机的转速，是检查伺服调速系统的重要依据。钳形电流表－可不断线检测电流。测振仪－是振动检测中最常用、最基本的仪器。短路追踪仪－可检测电气维修中经常碰到的短路故障现象。逻辑测试笔－可测量数字电路的脉冲、电平。IC测试仪－用于数控系统集成电路元件的检测和筛选。工具－弹头钩形扳手、拉锥度平键工具、弹性手锤、拉卸工具等。
②诊断用技术资料主要有：数控机床电气说明书，电气控制原理图，电气连接图，参数表，PLC程序，编程手册，数控系统安装与维修手册，伺服驱动系统使用说明书等。数控机床的技术资料非常重要，必须参照机床实物认真仔细地阅读。一旦机床发生故障，在进行分析的同时查阅相关资料。
③故障处理。故障软故障－由调整、参数设置或操作不当引起硬故障－由数控机床（控制、检测、驱动、液气、机械装置）的硬件失效引起。
故障处理对策除非出现影响设备或人身安全的紧急情况，不要立即切断机床的电源，应保持故障现场。从机床外观、CRT显示的内容、主板或驱动装置报警灯等方面进行检查。可按系统复位键，观察系统的变化，报警是否消失。如消失，说明是随机性故障或是由操作错误引起的。如不能消失，把可能引起该故障的原因罗列出来，进行综合分析、判断，必要时进行一些检测或试验，达到确诊故障的目的。
④数控系统故障诊断方法。直观法（望闻问切）：问－机床的故障现象、加工状况等看－CRT报警信息、报警指示灯、电容器等元件变形烟熏烧焦、保护器脱扣等听－异常声响闻－电气元件焦糊味及其它异味摸－发热、振动、接触不良等。参数检查法：参数通常是存放在RAM中，有时电池电压不足、系统长期不通电或外部干扰都会使参数丢失或混乱，应根据故障特征，检查和校对有关参数。隔离法：一些故障，难以区分是数控部分，还是伺服系统或机械部分造成的，常采用隔离法。同类对调法用同功能的备用板替换被怀疑有故障的模板，或将功能相同的模板或单元相互交换。功能程序测试法：将G、M、S、T、功能的全部指令编写一些小程序，在诊断故障时运行这些程序，即可判断功能的缺失。
Abstract: The rapid development of modern industry and science and technology lead to large-scale，integrated，high-speed，automatic and intelligent production equipment，the status of equipment becomes more and more important in the production. The loss will be huge once the modern industrial production breaks down due to fault. Therefore， equipment diagnosis technology has attracted much attention. In the paper，mechanical fault diagnosis is discussed.
关键词：机械设备；故障；诊断
Key words: mechanical equipment；failure；diagnosis
中图分类号：TH17 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）33-0136-01
0引言
随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行直接关系到一个行业发展的各个层面。现代化工业生产一旦因故障停机损失将是十分巨大。
因此，设备诊断这一技术，日益引起人们的重视，并在理论和实践应用方面得到了迅猛发展。
1机械设备故障诊断的发展过程
设备的故障诊断是指在一定的工作环境下，根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象，并判定产生故障的原因和部位，以及预测、预报设备状态的技术。故障诊断的实质就是状态的识别，诊断过程主要有三个步骤：第一步是检测设备状态的特征信号，如振动、噪声、温度等；第二步就是从所检测到的特征信号中提取征兆；第三步是故障的模式识别。
机械设备故障诊断技术的发展可以分为以下几个阶段：
①基于故障事件的故障诊断阶段。当出现故障后才检查故障原因和发生部位，故障诊断的手段是通过对设备的解体分析并借助以往的经验以及一些简单的仪器。
②基于故障预防的故障诊断阶段。该阶段故障诊断的目的在于为合理的维修周期的制定提供依据，并在定期维修前检查突发性故障，保证在故障出现之前就能排除故障。这一阶段的诊断手段主要是一些简单的状态检测仪，多设有一定运行参数的报警值，能够对突发故障进行预测。
③基于故障预测的故障诊断阶段。该阶段故障诊断是以信号采集与处理为中心，多层次、多角度地利用各种信息对设备的状态进行评估，针对不同的设备采取不同的措施。属于正常运行状态的设备，可依据原先的检测计划进行检测；属于故障进行性发展的设备，重点检测；而个别故障较严重发展的设备，应及时停机进行故障诊断。
2开展故障诊断技术研究的意义
当前，我国的工矿企业中大型设备的数目越来越多，其在生产中的重要性不言而喻，关键设备的检测和诊断技术所带来的社会效益和经济效益，也不断为人们所认识，具体包括：
①预防事故，保证人身和设备安全。
②推动设备维修制度的改革。维修制度由预防维修向预知维修的转化是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备诊断技术的发展和成熟。
③提高经济效益。设备诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分的发挥，延长检修周期，提高维修的精度和速度，降低维修费用，获得最佳经济效益。
3设备故障诊断技术的现状及发展趋势
20年以来，随着科学技术的不断进步和发展，尤其是计算机技术的迅速发展和普及，设备故障诊断技术已逐步形成了一门较为完整的新兴边缘综合工程学科。该学科以设备的管理、状态监测和故障诊断为内容，以建立新的维修体制为目标，成为国际上一大热门学科。我国对机械设备故障诊断工作的开展始于1983年。设备诊断技术在我国的化工、冶金、电力、铁路等行业得到应用，取得了较好的效果。随着诊断技术的发展，出现了与之有关的厂家。部分传感器、数据采集器已接近国际水平，同时研制开发了一些诊断仪器和设备。
设备故障诊断技术发展到今天，已成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，它以可靠性理论为、控制论、信息论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为手段，结合各种诊断对象的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。它大体上有三部分组成：第一部分为故障诊断物理、化学过程的研究；第二部分为故障诊断信息学的研究，它主要研究故障信号的采集、选择、处理和分析过程；第三部分为诊断逻辑与数学原理方面的研究，主要是通过逻辑方法、模型方法、推论方法和人工智能方法，根据可观测的设备故障表征来确定下一步的检测部位，最终分析判断故障发生的部位和产生故障的原因。
故障的诊断方法可简单地划分为传统的诊断方法、数学诊断方法以及智能诊断方法。传统的诊断方法包括：振动监测技术、油液分析技术、噪声监测技术、红外测温技术、声发射技术以及无损检测技术等；数学诊断方法包括：基于贝叶斯决策判据以及基于线性和非线性判别函数的模式识别方法、基于概率统计的时序模型诊断方法、基于距离判据的故障诊断方法、、模糊诊断原理、灰色系统诊断方法、故障树分析法、小波分析法以及混沌分析法与分形几何法等；智能诊断方法包括：模糊逻辑、专家系统、神经网络、进化计算方法（如遗传算法）等。
设备故障诊断技术与当代前言科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具体说来表现在：
①与当代最新传感器技术尤其是激光测试技术的融和。
②与最新信号处理方法的融和。
③与非线性原理和方法的融合。
④与多传感器技术的融和。
【关键词】电子设备 智能故障 诊断技术
电子设备在运行的过程中，受功能以及性质的影响较大，功能的不协调以及性质的不稳定等因素都会在一定程度上导致电子设备中某些部件的劣化，进而就影响了电子设备的正常运行。而电子智能故障诊断技术能够对运行状态下的部件进行故障的识别，进而有效的检测出电子设备中的部件是否出现故障问题，以此可有效的对故障进行及时的处理，进而有效的确保电子设备能够正常的运行。此外，随着科技的不断进步以及电子设备在市场中的大量出现，就在一定程度上决定了电子设备智能故障诊断技术的重要性。下面，就针对电子设备智能故障诊断技术展开分析与讨论。
1 传统故障诊断技术
通过对传统故障诊断技术的了解与认识，可更高效的了解智能故障诊断技术，以此来不断的提高智能故障诊断技术对电子设备诊断的准确性。下面，就针对传统故障诊断技术展开具体的分析与讨论。
传统的故障诊断技术由于受到技术条件的限制，进而对电子设备进行检测的过程中，主要采用单信号的处理方式，这样就在一定程度上降低了对电子设备进行故障检测的准确性。电子设备在运行时，主要依靠输入和输出的数据为主，进而当超出规定的范围时，就会发生一定的故障。但随着科技的不断进步，传统的故障诊断技术已经无法满足实际的需求。因此，我们应不断的创新传统故障诊断技术，即：
（1）采用多信号模型诊断的方法来充分考虑信号间的关系，进而有效的确定诊断结果。
（2）利用一定的单信号滤波诊断，进而对时间序列的信号进行滤波变换，以此有效的得出阈值诊断。
此外，随着信息技术的不断更新，我们可运用一定的计算机仿真技术来对故障进行判断，进而有效的对运行状态进行模拟，以此来合理的判断出故障类型，从而有效的解决电子设备出现的故障问题。
2 智能故障诊断技术
随着电子设备技术的不断更新，传统的故障诊断技术已无法满足实际的要求。因此，我们应采取一定的智能故障诊断技术来有效的对电子设备的故障进行检测，从而保障电子设备的正常运行。下面，就针对智能故障诊断技术展开具体的分析与讨论。
2.1 知识库的规划
知识的数量和质量是对电子设备进行故障检测中最重要的数据信息。因此，我们应建立一定的知识库来有效的提升诊断技术的水平，进而有效的提升故障诊断技术，从而能在一定程度上促进电子设备的正常运行。通过建立一定的知识库，可在一定程度上有效的缩小问题空间，进而不断的提高知识的搜索效率，以此来有效的提高对电子设备故障检测的准确率。而对知识库进行有效规划的方法主要有：
（1）通过按照电子设备在运行过程中征兆的不同，来与相关的知识进行综合，进而有效的形成一定的知识库模块。
（2）按照电子设备组成结构中的各分机知识来有效的建立知识模块，进而对知识进行一定的搜索。
（3）采用一定的数学模型，来将知识分成不同的模块，以此有效的实现设备知识多种表示方法的综合运用。因此，通过规划一定的知识库，可有效的提高故障诊断技术的科学性以及有效性。
2.2 推理机的设计
推理机也是一种常见的智能故障诊断技术，因此，我们应加强设计推理机技术，进而有效的提高智能故障诊断技术的科学性。而推理机在设计的过程中与知识的表示有一定的关系，因此，在设计时，我们可采用一定的符号匹配方法，进而有效的对推理机进行设计。此外，推理机制包括一定的正向推理、反向推理和混合推理，因此，在对推理机进行设计时，应满足一定的实时性和透明性。
2.3 不确定性的处理
在对电子设备进行故障诊断的过程中，易受多种因素的影响，进而就在一定程度上导致出现故障诊断的征兆较为模糊，测量信号不确定等问题。因此，我们应在推理的过程中，不断的与知识的不确定性进行相互作用，进而有效的得出结论的不确定性。
3 智能诊断技术的发展趋势
随着科技的不断的进步以及电子设备质量的不断提升，智能诊断技术也呈现出不同的发展趋势。下面，就针对智能诊断技术的发展趋势展开具体的分析与讨论。
3.1 远程故障诊断
随着高科技产品的不断出现，人们对系统进行故障诊断和维修的难度也越来越大。因此，为了改变这一现状，相关企业在建立一定的故障诊断专家系统时，一定要结合一定的网络技术、多媒体技术以及现代通信技术，进而才能有效的对客户的故障设备进行一定的故障诊断和维修。而随着网络信息技术的不断发展与更新，现在对故障进行诊断的方法主要有：电话会议方式等。
3.2 分布式故障诊断
有些大型的电子设备，其系统和功能都具有一定的层次性，这样也就在一定程度上决定了故障诊断技术的分布性以及层次性。而分布式故障诊断技术主要是由全局诊断系统和子诊断系统组成，这样两个系统就能合理的进行分工处理。其中，全局诊断系统主要负责诊断任务的管理，而子诊断系统主要根据全局诊断系统所分的任务，来有效的完成相应的故障诊断，进而通过两个系统之间的联系与合作，来有效的对故障进行诊断。
3.3 便捷式诊断仪
随着人们生活水平的不断提高，人们越来越渴望便捷式的生活，这样就在一定程度上决定了便捷式故障诊断器的重要性。因此，随着科技的不断进步，大量的人工智能技术、数字信号处理器以及相应嵌入式软件技术的发展，使便捷式故障诊断器成为了一种可能，这样就能在一定程度上有效的提升故障诊断的准确性。
4 总结
随着人们生活水平的不断提高，人们对大型设备的应用也越来越广泛，进而就在一定程度上决定了高效故障诊断技术的重要性。因此，我们应首先认识与了解传统的故障诊断技术，进而了解到现在的故障诊断技术，进而通过传统故障诊断技术与现代故障诊断技术的有效结合，来有效的对电子设备出现的故障进行诊断，从而不断的促进电子设备的稳定运行，以此为人们的生活带来更多的便利。
参考文献
[1]于玉峰.电子设备智能故障诊断技术分析[J].华夏地理，2014，（12）：291-291，292.
[2]吴冬峰.浅析电子设备智能故障诊断技术[J].电子世界，2014，（6）：19-19.
[3]彭涛.电力电子电路智能故障诊断技术研究[J].消费电子，2014，（2）：54-54.
【关键词】故障诊断；专家系统；电子装备
1.引言
目前，电子装备复杂程度越来越高，自动化程度越来越高，功能越来越复杂，从而对于故障诊断技术的要求越来越高。如何快速、准确地检测出故障是电子装备故障诊断技术的关键。
故障诊断（Fault Diagnosis， 缩写为FD），是指对设备运行状态和异常情况做出判断，换句话说，就是在设备没有发生故障之前，要对设备的运行状态进行预测和预报；在设备发生故障之后，对故障的原因、部位、类型、程度等做出判断，并进行维修决策。故障诊断的任务包括故障检测、故障识别、故障分离与估计以及故障评价与决策[1] 。
电子装备的故障诊断一直是装备保障领域的重点和难点，国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。按照对知识的运用程度的不同，可将电子装备故障诊断技术分为传统故障诊断技术和智能故障诊断技术。传统故障诊断技术运用了相关领域的事理性、理论性知识，以及操作人员简单的逻辑判断。智能故障诊断技术则是模拟人类的逻辑思维和形象思维，将各种知识融入诊断过程。本文通过分析故障诊断的发展，重点论述了智能故障诊断技术的发展状况，并对故障诊断技术的发展趋势进行了预测。
2.故障诊断技术的发展
故障诊断技术的研究最早起源于美国，如西屋公司（WHEC）、Bently公司和IRD公司[2， 3] 。60年代开始在军事工业上开始研究，首先是在发生故障意味着重大事故的部门，如飞机、船、舰方面。故障诊断技术的发展主要经历了以下两个技术阶段。
2.1传统故障诊断技术
传统的故障诊断技术主要有以下几种。
单信号处理方法[4] ：电子技术发展早期，分离元件和集成元件并存，设备集成化程度不高。此时的技术特点是以单信号处理方法为主，较少考虑信号间的耦合，主要采用阈值模型。当系统的输入输出超出一定范围时，就认为故障已经发生或将要发生。信号主要通过各种仪器仪表人工采集。
随着技术的进步，基于单信号阈值模型的诊断技术已不能适应工程实践的要求。借助信息理论的发展，诊断技术出现了两个发展方向：（1）多信号模型诊断，考虑信号间的融合关系，通过定量或定性的分析方法实现诊断；（2）单信号滤波诊断，早期阈值模型诊断只考虑实时数据，没有考虑历史数据的变换信息，而滤波诊断的基本原理是对时间序列信号进行滤波变换，得到信号的特征信息，再对此特征信息进行阈值诊断，所用的方法主要有Kullback信息准则、小波变换、状态估计和参数估计等[5] 。
如果系统复杂也可以采用计算机仿真技术进行故障诊断。采用仿真技术主要是要建立系统的仿真模型，实时采集信号.模拟系统运行状态.通过分析仿真结果来判断故障[6] 。这种故障仿真方法具有诊断准确、快速的特点，但建立仿真模型时需要获得系统的物理结构和信号流程。
机内测试（build-in test， BIT）技术是为系统和设备内部提供检测、故障隔离的能力[7] 。自美国在20世纪70年代将其用于军用航空电子设备以来，现已广泛应用于各类大型电子产品。随着VLSI和计算机技术的发展，BIT技术结构日趋复杂、功能日益强大，正发展成为集状态监测、故障诊断为一体的综合系统。
2.2智能故障诊断技术
目前，智能诊断的理论与方法主要有：基于专家系统的方法、基于神经网络的方法、基于模糊逻辑的方法、基于遗传算法的方法、基于信息融合的方法。
2.2.1基于专家系统的故障诊断方法
专家系统故障诊断方法就是综合运用各种规则对计算机采集到的被诊断对象的信息进行一系列推理后，同时在必要时还可以随时调用各种应用程序并在运行过程中向用户索取必要的信息，然后能够快速的找到最终故障或最有可能的故障，由用户来确认的一种方法。专家系统获得巨大成功的原因在于，它将模仿人类思维规律的解题策略与大量的专业知识结合在一起。
专家系统主要由知识库、推理机、数据库、知识获取模块、解释程序和人机接口等部分组成[8] 。其内部具有某个领域专家的知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决问题。专家系统解决的问题一般没有算法解，且往往在不完全信息的基础上进行推理、做出结论，故速度快、实时性强。该方法是人工智能理论在故障诊断领域中最成功的应用。也是目前故障诊断领域最常用的方法，其各部分的功能如图1所示。
图 1专家系统故障诊断结构示意图
2.2.2基于神经网络的故障诊断方法
神经网络用于设备故障诊断是近十几年来迅速发展起来的一个新的研究领域。神经网络具有并行分布处理、联想记忆、自组织及其子学习能力和极强的非线性映射特性，能对复杂的信息进行识别处理并给予准确的分类，因此可以用来对系统设备由于故障而引起的状态变化进行识别和判断，从而为故障诊断与状态监控提供了新的技术手段。
神经网络应用于故障诊断具有很多优点：
（1）并行结构和并行处理方式；
（2）具有高度的自适应性；
（3）具有很强的自学习能力；
（4）具有很强的容错性；
（5）实现了将知识表示、存储、推理三者融为一体。
然而，神经网络也存在固有的弱点。首先，系统性能受到所选择的训练样本集的限制；其次，神经网络没有能力解释自己的推理过程和推理依据及其存储知识的意义；再次，神经网络利用知识和表达知识的方式单一，通常的神经网络只能采用数值化的知识；最后，神经网络只能模拟人类感觉层次上的智能活动，在模拟人类复杂层次的思维方面，如基于目标的管理、综合判断与因果分析等方面还远远不及传统的基于符号的专家系统。模式识别的神经网络诊断过程如图2所示，主要包括学习训练与诊断匹配两个过程，其中每个过程都包括预处理和特征提取两部分[9] 。
图 2神经网络章诊断过程示意图
2.2.3基于模糊逻辑的故障诊断方法
设备运行过程本身的不确定性、不精确性以及噪声为处理复杂系统的时滞、时变及非线性等方面带来了许多困难，而模糊逻辑在此显示了优越性。目前用于故障智能诊断的思路主要有三种：
（1）基于模糊关系及合成算法的诊断，先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵，再建立故障与征兆的模糊关系方程，最后进行模糊诊断；
（2）基于模糊知识处理技术的诊断，先建立故障与征兆的模糊规则库，再进行模糊逻辑推理的诊断过程；
图 3模糊故障诊断系统基本结构示意图
（3）基于模糊聚类算法的诊断，先对原始采样数据进行模糊C均值聚类处理，再通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊C均值法的初始迭代矩阵，最后用划分系数、划分熵和分离系数等来评价聚类的结果是否最佳[10] 。
模糊故障诊断系统的基本结构图如图3 所示 ，主要包括模糊化接口、模糊规则库、模糊推理机和非模糊化接口等四部分[1] 。
2.2.4基于遗传算法的故障诊断方法[10]
基于遗传算法的智能故障诊断的主要思想是利用遗传算法的寻优特性，搜索故障判别的最佳特征参数的组合方式，采用树状结构对原始特征参数进行再组织，以产生最佳特征参数组合，利用特征参数的不同最佳组合进行设备故障的准确识别，其识别精度有了很大的提高。其基本点是将信号特征参数的公式转化为遗传算法的遗传子，采用树图来表示特征参数，得到优化的故障特征参数表达式。
2.2.5基于信息融合的故障诊断方法
目前，信息融合在大多数情况下采用多传感器融合的方式，其原理是通过有效利用不同时间、空间的多个传感器信息资源 ，最大限度地获得被测目标和环境的信息量，采用计算机技术对获得的信息在一定准则下加以自动处理，获得被测对象的一致性解释和描述，以完成所需的决策。
多传感器信息融合技术应用于故障诊断的主要原因是因为：（1）信息融合能够为故障诊断提供更多的信息；（2）故障诊断系统具有信息融合系统相类似的特征。
概括起来，多信息融合技术在故障诊断方面的应用主要包括以下几点[11] ：（1）对多传感器形成的不同信道的信号进行融合；（2）对同一信号的不同特征进行融合；（3）对不同诊断方法得出的结论进行融合。融合诊断的最终目标就是利用各种信息提高诊断的准确率。
3.故障诊断技术发展趋势
3.1综合智能故障诊断系统
发展集成多种不同智能技术的综合智能诊断系统是智能故障诊断领域的大势所趋。集成主要是以知识为基础，将多种知识表达方法和推理方法综合集成，融合多种信息，实现多角度、多层次的诊断集成，提高系统的灵活性，逼真模拟专家诊断思维过程。目前较多的集成智能诊断方法有专家系统和神经网络的集成、神经网络和模糊推理的集成以及上述三者的高度集成等。
3.2远程故障诊断
复杂电子装备故障涉及诸多技术领域相关知识，只靠单个部门人员很难在短时期内解决。网络技术的发展为远程故障诊断提供平台，以国防通信干线、国防数据网和我军其它信息系统为依托，军队各级单位自身建立的局域网和各战区、军兵种范围内的城域网为基础，可实现武器装备各保障单元和承制单位的信息互连互通，使远在千里之外的承制单位专家可直接参与装备故障会诊，指导部队修理人员排除故障，使装备及时恢复正常效能。
目前远程故障诊断所采用的方法主要有[12， 13] ：电话会议方式、Internet的C/S（客户机/服务器）模式或B/S（浏览器/服务器）模式等。智能故障诊断技术与Internet技术相结合是其发展的主要方向之一。
3.3分布式故障诊断
现在的大型装备或系统的功能和结构都是分布式和多层次的，这就决定着故障诊断系统也要向着分布式和多层次发展。
分布式故障诊断系统由全局（系统级）诊断系统和子诊断系统组成。全局诊断系统负责诊断任务管理，包括总体任务的分解、子任务的协调与控制、各子系统诊断结论的综合等。子诊断系统根据所分得的子任务，完成对所辖设备的故障诊断[14] 。分布式故障诊断的发展是以分布式数据库、计算机网络和通信技术、分布式检测技术的融合为基础的。
3.4虚拟现实故障诊断系统
虚拟现实技术是20世纪末才兴起的一门崭新的综合信息技术[15] ，可以为故障诊断的教学、远程故障诊断、分布式故障诊断提供逼真的虚拟仿真环境，增大了故障诊断的信息量。将虚拟现实技术应用于故障诊断系统将使一些故障诊断教学变得简单形象且易于操作，同时，能解决一般故障诊断系统无法解决的问题。
虚拟现实技术能够构造逼真的虚拟环境，可以使特定条件下才能实现的一些任务在一般条件下也能够实现，可以使受训者在远离操作可能带来的危险的情况下进行训练，可以节省使用真实样机所需的花销。凭借着以上的优越性，虚拟现实故障诊断系统必将成为故障诊断的一个主要发展方向。
4.结论
电子装备故障诊断在近几年发展迅猛，尤其是在智能故障诊断方面。同时，一些新的故障诊断研究方向也正处于发展阶段并取得了一定的成就。虚拟现实技术与故障诊断的结合，在电子装备故障诊断领域有着其独特的优越性。虚拟现实技术不仅有利于故障诊断的教学训练，还有利于分布式故障诊断系统的实现，这将使得智能故障诊断的实现更加完善，极大地带动了故障诊断的发展。
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【关键字】煤矿；机电设备；故障；检测诊断
故障检测诊断技术是一项集合了信息技术、传导技术和电脑技术等多个领域为一体的先进技术手段，近年来在煤矿行业中得到了广泛应用与普及。当前现代化矿井，已然形成了一矿一面和一条生产线的强化集中生产模式，机电设备的自动化、大型化和重载化程度也不断提高。为提高煤矿企业的设备管理水平，并更好的确保矿山设备的安全运行，迫切需要加强故障诊断技术的研究与应用。本文结合工作实际，从故障检测诊断技术的特点出发，并就故障检测诊断技术在煤矿机电设备安全中的应用进行了分析与探讨。
一、故障检测诊断技术的特点
随着现代化的维修理论、工艺理论、基础学科理论和检查技术的发展，故障检测诊断技术也不断得以完善。它最主要有以下几方面的特点：
1、技术的复合性
机电设备的诊断和维修，涉及到了动力学、摩擦学、物理学等多种学科领域，并包含了自动化应用、机械制造、液压机器应用等多方面知识体系，因此故障诊断技术是一门综合性的学科，在实际应用中需要经验丰富，而且知识面广。
2、明确的目的性
故障检测诊断技术具有明确的目的性，就是及时发现设备运行过程中的故障，并运用相关的技术，对故障进行准确的定位与分析，进而制定出相应合理的维修方案，以确保生产的安全与顺利。
3、实践性与理论并重
故障检测诊断技术，不仅具有广泛的理论基础，而且能切实应用于生产实践当中，在诊断和处理结果出来后，能迅速完成由理论向实践的转化。
二、煤矿机电设备安全中故障检测诊断技术的应用
1、矿井提升机检测和故障诊断
矿井提升设备是煤矿生产中用于升降人员、提升物料和下放材料的大型机械设备，也是矿山井下生产系统和地面工作相连接的纽带。矿井提升机能否安全运行，将对矿山生产和建设的正常造成直接影响，甚至有可能威胁到工作人员的生命安全，其重要性不容忽视。
矿井提升机的故障可分为硬故障和软故障这两类。硬故障主要指提升机中一些特定的参数出现了超限的表现，这一类故障可通过对保护装置的设置来进行解决；软故障则要通过多种工况参数的测试，并经过对相关数据的分析和处理才能得以诊断，而且因为软故障对工况参数的变量牵涉较多，往往导致对其无法进行准确判断。但是软故障却通常是硬故障发生的前提与预兆，因此加强对提升机软故障的及时预报和诊断是非常重要的。
目前，为了保证提升机的安全、正常的运行，我国开展了大量的研究工作，取得了一定的成绩，并针对性的开发出了相应提升机的检测和故障诊断装置。例如ASCC型全数字提升机控制系统、KJ46性矿井提升机检测诊断装置等等，都具备了对矿井提升机运行参数的检测和故障诊断的功能，并同时包含了超速保护、制动失灵保护和过卷保护等方面的作用，在实际工作中取得了较好的效果。
2、采煤机检测和故障诊断
采煤机是一个集机械、电气和液压为一体的大型复杂系统。因煤矿井下工作环境恶劣而且复杂，如果采煤机出现故障将容易导致整个采煤工作的中断，造成巨大的经济损失。随着当前煤矿工业的发展，采煤机功能越来越多，且自身的结构和组成愈发复杂，导致故障发生的原因也随之复杂化。同国外先进的采煤机比较，国产的采煤机在故障检测诊断技术方面还相对落后，主要表现在检测参数的缺少和检测范围的不全面，并且无故障诊断功能。
为彻底改变国产采煤机无故障诊断功能和检测水平低的现状，原煤炭部将“采煤机工况检测及故障诊断系统”的研制列入了“九五”重点科技攻关计划当中。该故障检测诊断系统主要包括了机身检测单元、左右摇臂检测单元、变频器通信单元、工况检测及故障诊断单元、高压控制箱检测单元、检测显示单元这六个单元，在当前已取得了较为显著的成效。
3、通风机检测和故障诊断
当前应用于矿井通风机的故障检测诊断的装置较少，主要包括了FJZ型矿井主风机监测与故障诊断仪、KFC—A型通风机集中检测仪等装置。FJZ型矿井主风机监测与故障诊断仪是以8098单片机作为核心的通风机检测与故障诊断系统，并实现了主风机的机械故障诊断和在线监测的一体化。该系统的主要功能包括了：
（1）实时检测功能。包括了对风量、负压、风机振动烈度、轴温、通风机电流、轴心规矩等的检测。
（2）智能诊断功能。指利用了主机内自带的专家系统，对通风机常见机械故障进行诊断。
（3）报警和打印功能。根据工作实际，对通风机的各种参数值进行报警设置，超过设计限制即会进行自动报警并进行打印记录。
4、高压异步电动机检测和故障诊断
高压异步电动机在矿山生产与建设中，起着非常重要的作用。其故障的发生，不仅会给矿山企业带来极大的经济损失，还会影响到正常的生产与运营。随着当前信号处理技术和人工智能技术的发展与应用，异步电动机的故障检测诊断技术也得到了极大的突破，并已取得了良好的效果。当前高压异步电动机故障常见的检测与诊断方法包括了局部放电检测、电流高次谐波检测和磁通检测这三种。
局部放电检测是利用检测定子电流的高频检测仪和电流互感器，或者通过带通滤波器和射频天线检测局放脉冲，以辨别各种局放源来对定子的不同故障进行诊断；电流高次谐波检测则是利用定子电流的不平衡现象，检测异步电动机的定子绕组故障；磁通检测是检测电机内部磁通在切向和径向上分量的变化，进而判定定子故障的方法，这种方法在当前高压电机的多种故障检测中得到了较为广泛应用，但由于需要磁通检测仪器，不方便使用，对弱信号也不易被检测。
总 结
我国煤矿行业因为各种因素，机电设备故障检测诊断技术仍处于较为简单的阶段，推广应用都并不广泛，在技术开发和研究工作的投入力度上还有待加强。同时，还应加强与各个行业间故障检测诊断技术的交流与合作，并进行新技术的推广与应用，使煤矿机电设备的安全性、可靠性得到进一步提高。
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关键词：机械设备 故障 检测技术 诊断
中图分类号：TH17 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）08（a）-0095-01
故障诊断技术走过了将近40年的发展历程，在理论上已经初始形成了较完整的学科体系步骤，一点点形成以油样分析、振动诊断、无损检测探伤和温度监测为主，同时很多新的技术和方法也逐渐形成性的发展局面。其中故障诊断（FD）始于对机械设备的故障进行诊断，其全称则是状态监测与故障诊断（CMFD）。其主要内容包含了两个方面：一是在发现特殊的情况下，对各项设备的故障进行诊断与分析；二是对设备的运行进行状态监测。计算机软硬件技术的发展非常的促进了信号分析与处理技术的飞跃跨步，推向了机械故障诊断和监测技术朝实用化和科学化路线发展。
1 主要技术方法现状
1.1 系统故障原因结构图的形成
通过结构图对系统故障造成的原因，做出从整体到部分的按树状依次的细致划分。故障树则表示出系统或者设备上的不理想事件和指定设备之间的逻辑结构图，同时好包含了它的各个部件和各个子系统之间的逻辑结构图，该方法称之为图形演绎法。故障图表则是由造成故障的各项因素与系统中的故障这两者相互绘制而成，而这样就可以很直观的反、反映出了系统、元部件、因素、故障以及其他因素之间的相互关系，并且可以定量的计算出故障的程度、故障的原因和故障的概率等。
1.2 模糊数学的故障诊断方法应用
根据模糊的集合论征兆空间和故障状态空间的某种映射关系，故障诊断用征兆的方法来进行。只因它的集合理论还未发展成形，大部分能借用经验和大量诸多的试验来定位。系统本身存在的模糊与不确定的相关信息因素，同时还对每个特征参数与每一个征兆来制定其上、下限以及合格的隶属度的函数，从而在应用上存在一定的局限控制性。随着模糊集合论的不断完善更新，运用这个方法的可观性能上还是十分被关注重用的。
1.3 诊断故障的人工神经网络方法应用
在20世纪80年代末90年代初，人工神经网络方法才真正的开始实用。因为神经网络中存在很多功能，其中包含了对结构的联想、推测、记忆、自适应和学习、容错、处理繁琐和并行模式等方面，并且在工程的实际工作中还存在许多的突发性能，同时故障很多，过程也很复杂，使它在庞大多样的机器、突发性故障较多以及系统检测和诊断中可以发挥出更加广泛的应用。
2 机械设备故障的诊断技术
2.1 故障诊断技术依次分类介绍
（1）简易诊断又称之为初级诊断。一般由现场的职责人员开始进行触及诊断及其能对设备的状态做出极速有效的概括和进行讨论评价。
（2）精密诊断是在初始诊断的基础上对于出现特殊状况的设备进行清晰识别，并进行详细的诊断策略，检查出设备出现的异常部位，并对设备不同的种类和故障程度执行研究和判断实施进行。
（3）运行诊断和功能诊断。对刚刚组装或刚开始维修的设备检查其功能和状况是否出现异常的诊断称之为功能诊断，同时根据他们对设备或者机组进行检查，所得到的结果来进行相应的整改。同时对正常工作的设备所产生的故障特征进行检测运行诊断。
（4）连续监控和定期诊断。每间隔一定时间就对工作的设备进行检测即是定期诊断。连续监控就是采用仪表和计算机信息处理系统对机器运行状态进行监视和控制；何时使用连续监控？多在因故障而导致重大生产耗失，事故影响悲劣以及频频出现故障和较容易发生故障的设备，由于安全以及劳动保护方面的因素无法点检的设备都将使用连续监控。
2.2 技术的诊断形式
（1）外观检查：借用人体的感官，从味道，声音，温度和运行状态等诸多方面，可直接观察故障信号的发生，同时通过丰富的检查经验和维修经验及技术来判断故障将会出现的个别部位和成因，目的就是达到预测的效果。
（2）振动测量：振动是机械设备中比较平常的现象，振动一般在作回转或往复运动都会产生的，振动信息的产生通过设备运行的状态特征来判断。大多数振动的增强都将会发生故障。
（3）噪声：物体的机械振动通过弹性媒质向远处传播的结果，声源是发生声音的振动机械振动将是媒质中的传播过程。如机械振动系统实机械噪声的声源。机械设备噪的声源主要包括电机、液压泵、齿轮、轴承等，其噪声频率与其运动频率或固有频率都有关系。不动的零件（如支架、箱体、盖板等）的噪声均是受其它声源或振源的诱发引起共鸣造成的。
（4）泄漏：在机械设备运行的过程中，气态，液态和粉尘状的介质从其孔眼和裂缝和空隙中流出或者涌入，形成泄漏，造成能源的大量浪费，工况恶质化，环境受到污染，损坏快速这是机械设备使用中力图防止的最坏现象。
3 材料缺陷损伤和裂纹的故障检测
（1）超声波探伤法：这种方法不仅成本低，测厚度较大，速度较快，尤其对人体无任何伤害，检测平面型缺陷是主要目的。
（2）射线探伤法：重要使用X射线。此方法关键用于展示体积型的缺陷，大多数材料均适用，测量的成本非常之高，对人体具有相当的损害，要小心谨慎的使用。
（3）渗透探伤法：包括荧光渗透和着色渗透两种方法。这两种方法的操作不仅容易而且成本极低，广泛的范围应用能够直观的显示出来，但是也只仅适用于表面缺陷的损伤种类。
（4）磁粉探伤法：此种方法的使用容易方便，与渗透探伤比较特别敏捷，近表面的缺陷能够探测出来，铁磁性材料最为适用。
（5）涡流探伤法：对封闭在材料表面下的缺陷有非常高的检测灵敏度比较适应，此种方法定位为电学测量方法，方便自动化和计算机的运用处理。
（6）激光全息检测法：此种方法是20世纪60年代才兴盛起来的一种科研技术，此种方法不仅检测各种高压容器、蜂窝结构还有叠层结构等。
（7）微波检测技术：此种方法也是近几十年挖掘出来的一种新兴技术，超声波方法远远不如非金属的贯穿能力方法，此方法的特征是简便快速，属于一种非接触式的无损检测技术。
（8）声发射技术：重点对大型构件结构的完整性进行长期监测和评价，对缺陷的增长可实时监测和实行动态，检测灵敏度极高，目前，压力容器，核电站重点设备还有放射性物质的偶尔泄漏，得到广泛应用的是输送管道的焊接部位缺陷等方面的检测。
4 结语
机械设备一定要深化各种理论和技术的相互渗透性；应用范围必须要广，使用内容也要更丰富实用。机械故障诊断学不管在技术上或是在理论方法角度学都需要进一步发展研究和健全完善，以适应时代的机械化的新需求。
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关键词：汽轮机；故障诊断；监测
中图分类号：02 文献标识码：A
1 国内汽轮机故障监测诊断技术概况
我国的设备诊断技术自1983年起步，初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业。大型汽轮发电机组的在线监测与故障诊断技术作为国家“七五”、“八五”重大科技攻关项目，并在“九五”期间仍继续受到支持，其重要意义是显而易见的。西安交通大学、哈尔滨工业大学、清华大学等一些高校及西安热工研究院等一些研究单位在大型汽轮发电机组故障机理及其诊断技术研究方面总体上处于国内领先水平。
30多年来，我国在汽轮机故障诊断技术方面有了长足进步，不断吸收各门科学技术发展的新成果，诊断的理论与应用有了很大的发展和进步，它涉及系统论、控制论、信息论、检测与估计理论、计算机科学等多方面的内容，成为集数学、物理、力学、化学、电子技术、信息处理、人工智能等基础学科以及各相关专业学科于一体的新兴交叉学科。故障诊断技术研究的主要内容包括以下4个方面：故障机理；故障信息处理技术；故障源分离与定位技术；人工智能技术的应用研究。但是，由于近年来大型汽轮发电机组单机装机容量的不断增大，而对大型机组许多常见故障的机理、故障特征及现场诊断方法的研究还有待进一步的深入。
2 汽轮机故障诊断技术的发展
2.1 信号采集与分析
2.1.1 故障信息采集
由于汽轮机工作环境具有特殊的工作环境，因此在进行故障信息采集时，我们必须借助传感器进行信息采集，所以传感原件的性能对于故障信息的采集就起到了关键的作用。目前技术部门已经开发研制了感应灵敏、自动化程度高的新型传感器，这些新型传感器的应用，大大减少了误诊率和漏诊率；硬件方面的研究开发也需要软件的支撑，国外专家将高性能传感器应用与动态观测器，应用人工神经网络理论，开发出故障诊断系统软件，软硬件的结合使用大大提高了故障信息的采集与分析效率。在国内西安交通大学、上海交通大学、华中理工大学对传感器故障检测和传感器信号的可靠性方面也进行了研究，取得了突破性的进展。
2.1.2 信号分析与处理
目前对于采集信息的处理分析，比较成功的还是在对汽轮机振动信号的分析处理上。汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换，的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。正是由于傅立叶变换法对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。但是，对于很多的检测信号并非都是线性、平稳的信号；因此对于实际的信号分析处理成为一个重要问题。在国内外很多专家将小波分析法用于汽轮机动静碰摩故障诊断和汽轮机轴心轨迹的识别，已经取得了一些进展。西安交通大学引入Kolmogorov复杂性测度定量评估大机组运行状态，吸收全息谱的优点，进行轴心轨迹的瞬态提纯。
2.2 故障机理与诊断策略
2.2.1 故障机理
故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究，是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来，因此，对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。在综合振动与噪声特性的基础上，东北电力学院还开发了可对旋转机械和摩擦进行在线监测的仪器，该仪器用四个通道进行声信号检测，另外四个通道用于振动监测，可以大致确定摩擦的部位。调节系统的可靠与否，对汽轮机组的安全运行具有非常重要的意义。
2.2.2 诊断策略和诊断方法
在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种，其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点。
小波分析是近年来发展非常迅猛的时频分析方法。由于其对信号去噪、还原性都较好，特别适用于对含有大量背景噪音的信噪比非常低的信号分析和调理；基于小波分析方法和神经网络建立的智能分析技术，是下一代故障检测与判定（FDI）的重要内核。国内外在这方面进行了很多的研究，目前应用最多的是前向神经网络、BP神经网络以及把神经网络与模糊诊断相结合的模糊神经网络等。诊断策略的研究还有：模糊诊断用于振动故障诊断、用于转子碰磨诊断、用于通流部分热参数诊断的研究；模糊关联度用于多参数诊断等；诊断方法上的研究一直是故障诊断的一个重点。振动法是应用最普遍也比较成熟的一种方法。在汽轮机故障诊断中，应用热力学分析诊断汽轮机性能故障也是一个重要手段，另外还有油分析、声发射法、无损检测技术等。
3 故障诊断中存在的问题
3.1 检测手段还需改进
汽轮机故障诊断技术中的应用到了很多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而监测数据的的获取成为了一个重要影响因素，也就是说我们的检测手段跟不上诊断的需要；例如转子表面温度的检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。
3.2 复杂故障的机理了解不够
对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚，比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。
3.3 诊断技术应用推广面临的问题
我国汽轮机诊断技术在现有基础上，进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在：研究机构分散，不能形成规模化效应；重复性研究过多，造成人力、物力的浪费；技术研究转化为应用产品的少；系统研究连贯性差，因而系统升级困难；应用系统的维护与服务得不到保证等。诊断技术与生产管理结合不好，表现在各种技术的相互集成性不好，与生产管理相孤立，不能创造预期的效益，使电厂失去信心。
4 汽轮机故障诊断的发展前景
汽轮机故障诊断技术的研究已经得到广大电力企业和专业技术人员重视，针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向，在诸多研究实力强大的高校和专业机构的带动下，必然会会出现许多科技成果，任何时候，故障机理的研究势必推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究逐渐深入，将集中在对渐发故障定量表征的研究上，研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。而对于汽轮机故障诊断，将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展，更符合汽轮机的特点和实际。诊断与仿真技术的结合将主要表现在，通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。
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关键词：机械设备 机械故障 诊断方法
中图分类号：TH17 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）01（c）-0000-00
1 机械设备诊断技术研究现状
随着科学技术的不断攀升，我国制造业的不断发展，机械设备在现代工业生产中的地位也是在逐步提升，对工业的影响也是越来越大。机械设备正在朝着自动化、智能化、高速化、复杂化、大型化以及大功率化方向发展，设备之间的关联程度、各组分的集成化越来越强，其中某一零件的失效可能导致整个系统的瘫痪。这些故障不仅对生产和机械设备造成损坏，而且还会严重影响公司的经济效益，甚至造成人员伤亡。故保证机械设备稳定、可靠、安全的运行是非常重要的，对设备进行可靠、准确的故障诊断具有重要意义。自动化机械设备因其结构的复杂性、组件的关联性以及自身的耦合性，发生的故障往往是并发故障，不同故障特征相互混杂呈现出随机性、复杂性和耦合性等征兆，并非简单的故障叠加，难以用准确的数学模型加以模拟，传统的模式分类很难将其故障分开。因此，在传统的基础上继续开发，挖掘新的诊断技术，例如人们把模糊分析、计算机技术、人工智能技术、识别技术、神经网络、灰色理论、支持向量机、集成技术等应用于机械系统，形成多种新的机械故障诊断方法。主要的诊断技术有：温度诊断技术、振动诊断技术、铁谱分析技术、无损检测技术以及人工智能检测技术。
2 机械设备诊断方法
2.1 温度诊断技术
机械在运行的过程中会产生热量，导致设备局部温度升高。机械对于温度相当敏感，高温可能导致机械设备不能正常运行以及机械部件的损坏，于是及时疏散热量是保证机械设备正常稳定运行的重要保障。随着温度传感器的普及使用以及检测技术的发展，温度监测比较容易进行，于是则有了温度诊断方法。温度表征了机械电气故障的产生，同时也是引发设备故障的因素。根据设备周围环境的温度变化以及自身的温度检测，可以识别系统的运行状态。温度检测技术大体上分为两种：非接触式温度检测技术和接触式温度检测技术。非接触式温度检测技术是不直接接触被检测物体的检测技术，往往元件具有危险性或者腐蚀性；接触式温度检测技术是接触被测物体的检测技术，往往是连续检测或者不易观察的部位。根据不同的检测原理，研发出了不同的检测仪器，如红外仪、影像仪等。温度检测是最常用的检测方法之一。
2.2 振动诊断技术
机械运行伴随着机械振动，机械振动信号承载了设备运行状态信息，从分析机械的振动特征和振动参数可以知道设备运行的异常，是表征机械设备是否出现故障的标志。我国在振动理论的研究方面有雄厚的理论基础，检测振动设备完善。振动诊断技术主要是通过采集机械设备的振动信号，分析振动动态特性，如固有频率、振幅、圆周率、振型、传递函数等，通过比较正常机械或结构的振动特性和异常的机械设备或结构的一同，来判定设备是否出现故障。振动检测技术涉及多个领域，如信号处理、传感技术等，因此需要诊断技术人员的要求较高。随着计算机技术和自动控制技术的不断提升，振动检测技术也向着高精度、智能化的方向发展。
2.3油液分析技术
机械设备的运行离不开液压系统和系统，液压系统是机械运行的动力。简而言之，机械运行离不开供油系统。反过来，供油系统中油的质量的好坏表征了机械设备运行的状态信息。油液分析技术又称为设备磨损工况监测技术，是一种新型的设备维护技术，它利用油液所携带的设备工况信息来对设备的当前工作状况以及未来工作状况作出判断，从而为设备的正确维护提供了有效的依据，达到预防性维修的目的。油液分析技术主要检测一下三个方面：油液本身的物理和化学性质的变化、油液中设备磨损颗粒的分布以及油液中外侵物质的构成以及分布。油液质量表征了机械设备的磨损程度，是一种间接的检测技术。
2.4 无损检测技术
无损检测技术是一种新型的检测技术，主要特点是不破坏被检测对象对其缺陷进行检测。它利用了机械发生故障时，某一缺陷引起的物理性质发生变化的原理，分析检测信号，观察特征值，对其进行缺陷检测。在机械设备检测上主要的检测方法有：超声波无损探伤、射线探伤、磁力探伤、渗透探伤、激光全息检测技术等。主要检测机械部件的物理缺陷，如钢管裂纹、材料内砂眼和气泡、焊接后裂纹等。无损检测技术由于其安全便捷的特点，具有广阔的应用前景。
2.5 人工智能技术
2.5.1 专家系统（Expert System，ES）
专家系统是集成了各种诊断信息、处理方法和经验，能像专家一样模拟人的思维的一种软件系统。知识库和推理机是专家系统的核心组分，知识库用于存放信息，推理机是根据在现场采集到的信息，作出相应的推理判断，给出机械设备是否存在故障信息。基于专家系统的诊断方法的主要特征为可以方便的把操作人员的诊断经验用规则表示出来，知识可以用符号来表示，适合用来模拟人的逻辑思维过程，同时，在已知的基本规则下，不需要大量知识，还能允许在知识库中增加、删除及修改某些规则，从而确保专家系统的有效性和实时性。
2.5.2 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）
人工神经网络是模拟的生物激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值，即所谓的训练过程。基于数值计算方法的神经网络，将已有数据和已知系统模式作样本，通过学习获得两者的映射关系，实现了对人类经验思维的模拟。在机械故障诊断中的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行机械故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的机械故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。
3 结束语
本文探讨了机械设备故障诊断的方法，并对各种诊断方法作出了阐述。先进的诊断方法能明显提高机械设备故障的诊断水平，保证机械设备的正常、稳定的运行，保证企业的经济效益。新型诊断方法的出现也推动着诊断技术朝着更高的方向发展。
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[关键词]临床医学；CT检查；病理诊断
医学影像包括X线、CT、MRI等多种检查手段，随着医学影像技术的进步，临床诊疗对各种检查手段的依赖性越来越大，由于不同医学影像技术有其各自的特点，在应用方面也存在一定的差异，CT影像在临床上应用较为广泛，适用于多种疾病的临床诊断和病情评估[1]。对2015年1月—2016年1月间该院诊治的55例结肠癌患者的临床资料进行回顾性分析，旨在探讨CT影像的临床应用价值，现报道如下。
1资料与方法
1.1一般资料
方便选取该院诊治的结肠癌患者55例作为研究对象，对其临床资料进行回顾性分析，以腹胀、腹痛、消化不良等症状为主诉，其中男性36例，女性19例，年龄39~61岁，平均年龄为（49.2±3.6）岁；经CT等检查确诊及病理诊断证实，符合WHO关于结肠癌相关诊断标准，均接受手术治疗，其中乙状结肠癌19例（占34.5%），降结肠癌16例（占29.1%），升结肠癌13例（占23.6%），横结肠癌7例（占12.7%），对于合并严重慢性全身性疾病、神经系统疾病以及其他肿瘤疾病患者予以排除。
1.2CT诊断
经CT检查并确诊，术前禁食，清洗肠胃，保留灌肠，所用药物为泛影葡胺（批准文号：国药准字H43021314），初次使用在再次使用剂量分别为900mL、1000mL；行常规腹部及增强扫描，取仰卧位，所用仪器为64排螺旋CT扫描仪（LightspeedVCT），全腹部螺旋容积扫描，适当扩大范围，层厚和时间分别为1.0cm、6s左右；再行增强扫描，所用造影剂为碘海醇（批准文号：国药准字H20083570）或碘帕醇（批准文号：国药准字H20153103），肘静脉快速注入血管内，速率为4.0mL/s，达到阀值后，行动态三期扫描，容积和多平面重建，对获得图像进行后处理，综合分析血管情况。
1.3评价标准
术后留取患者部分病变组织，镜下查看病理变化，对可疑复况进行病理分析，根据TNM分期标准，对癌变及进展情况进行评估，以T表示原发肿瘤，分为无法评估、无明显证据、原位癌、肿瘤侵袭黏膜下层、固有肌层、浆膜下和浆膜层等情况，依次以Tx、T0、Tis、T1、T2、T3和T4表示；以N表示淋巴结，分为无法评估、无转移、存在1~3、≥4的区域转移，依次以Nx、N0、N1和N2表示；以M表示远处转移，分为无和有两种情况，分别以M0和M1表示[2]。纳入患者均接受为期6个月的随访观察，记录术前CT诊断和术后复发CT检查的阳性和阴性，与病理切片结果进行对照分析。
1.4统计方法
运用SPSS18.3统计学软件包进行数据分析，计数资料用率（%）表示，行χ2检验，P＜0.05为差异有统计学意义。
2结果
结合病理诊断结果，术前CT诊断准确率为85.5%，差异无统计学意义（P＞0.05），见表1；随访结果显示，复发17例，CT检出88.2%，差异无统计学意义（P＞0.05），
3讨论
CT影像诊断是指通过扫描获得多层次图像并在此基础上对疾病做出诊断，该检查技术适用于多种疾病的诊断，具有分辨率高、操作便利、无创等诸多优点，CT扫描成像为三维图像，也可为疾病鉴别诊断提供参考依据。结合临床医学实践，CT影像诊断在中枢神经系统疾病、血管疾病、头颈部、胸部等疾病诊断中均具有较高的应用价值，以胸部疾病为例，通过增强扫描可清晰显示纵膈、肺门肿块以及淋巴结增大等情况，对于中晚期癌细胞的诊断以及转移、侵润等情况，均可通过图像显现出来，CT扫描对实质性器官的成像效果较为理想[3]。值得注意的是，CT影像技术对早期癌变的诊断可能存在漏诊、误诊情况，需要联合其他影像检查手段，多项影像技术在临床医学诊断中的联合应用价值更是受到了广泛的认可。从医学影像临床使用情况来看，具有专业独立性和互补性两大特点，CT等影像技术有其自身系统的理论知识和操作技巧，同时相互之间又存在紧密的联系、联合应用有助于提升影像诊断水平，这对于CT影像技术的拓展应用也具有重要的指导作用[4]。在临床诊断中，CT等影像技术对不同疾病的检查结果可能会存在一定的差异，即各自有其自身的优势的局限性，任何一项影像技术都不是万能的，影像技术的选用还应考虑到适用性和经济性，即需从多方面入手[5-6]。CT影像技术也存在一定的不足，在常规检查中，所需的费用较高，多次检查的辐射较大，对于一些特殊患者，如孕妇，应酌情考虑使用，避免因滥用引发不良反应[7]。有关CT影像诊断在临床医学中应用效果的研究报道较多，宋泽[8]对80例急性胰腺炎患者的临床资料进行回顾性分析，对照CT影像检查结果与手术病理诊断结果，急性水肿型和出血坏死性型的诊断准确率合计为97.5%，CT影像诊断在急性胰腺炎中的应用价值得到充分证实。CT影像技术在多种疾病诊断及鉴别诊断中发挥着重要的作用，在一些重症疾病检查中应用较多，该次研究中，选取55例接受手术治疗的结肠癌患者作为研究对象，术前经CT影像常规腹部及增强扫描检查，与病理诊断结果对照，T分期27例，N分期19例，M分期9例，术前CT检查的诊断正确率合计为85.5%，可见CT影像在术前癌变诊断中具有较高的准确度；随访观察结果显示，术后复发17例，不同分期CT检查的诊断正确率合计为88.2%，提示CT影像在癌变术后复发诊断中仍可获得较高的准确度。与上述报道相比，该次研究中CT影像技术在术前和术后腹部疾病诊断中所获准确率相对较低，分析认为主要受到多种疾病表征相近影响，但是总体诊断效果及其在鉴别诊断中的应用价值还是值得肯定的。综上所述，CT影像技术的广泛应用是临床医学进步的一大标志，该检查手段能够清晰且详细地反映病变情况，可为临床诊疗提供可靠的参照依据，结合临床实际情况，应用CT影像技术，有助于提升医疗诊断水平。
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