姚桂艳，孙丽媛，程秀芳，薛全会
(河北理工学院机械工程学院，河北唐山063009)
摘要：随着机械行业的不断发展，叶故障诊断技术的研究也不断提出新的要求，近20年来，国内外的故障诊断技术得到了突飞猛进的发展，对机械故障诊断的发展现状进行了详细地论述，并对其发展趋势进行了展望。
关键词：故障诊断；现状；发展趋势
引言
机械故障诊断技术作为一门新兴的科学，自从二十世纪六七十年代以来已经取得了突飞猛进的发展，尤其是计算机技术的应用，使其达到了智能化阶段。现在，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践已经证明开展故障诊断与状态预测技术研究具有重要的现实意义。
我国的故障诊断技术在理论研究方面，紧跟国外发展的脚步，在实践应用上还是基本落后于国外的发展。在我国，故障诊断的研究与生产实际联系不是很紧密，研究人员往往缺乏现场故障诊断的经验，研制的系统与实际情况相差甚远，往往是从高等院校或科研部门开始，再进行到个别行业。而国外的发展则是从现场发现问题进而反映到高等院校或科研部门，使得研究有的放矢。
经过近二十年的努力，我国自己开发的故障诊断系统有的已经趋于成熟，在工业生生产中得到了广泛的应用。但一些新的方法和原理的出现，使得故障诊断技术的研究不断向前发展，正逐步走向准确、方便、及时的轨道上来。
1.故障诊断的含义及其现状
故障诊断技术是一门了解和掌握设备运行过程中的状态，进而确定其整体或局部是否正常，以便早期发现故障、查明原因，并掌握故障发展趋势的技术。其目的是避免故障的发生，最大限度地提高机械的使用效率。
1.1设备故障诊断技术的研究内容
故障诊断技术主要包括以下三个基本环节：
(1)特征信号的采集：这一过程属于准备阶段，主要用一些仪器测取被测仪器的有关特征值，如速度、温度、噪声、压力、流量等。
现在信号采集主要用传感器，在这一阶段主要研究基于各种原理的传感技术，目标是能在各种环境中得到高可靠、高稳定的传感测试信号。国内传感器类型：电涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等；最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。
(2)信号的提取与处理：从采集到的信号中提取与设备故障有关的特征信息，与正常信息值进行对比，这一步就可称之为状态检测。目前，小波分析在这方面得到了广泛的应用，尤其是在旋转机械的轴承故障诊断中。基于相空间重构的GMDH数据处理方法也刚刚开始研究，此方法对处理一些复杂机械的非线性振动，从而进一步预测故障的发展趋势非常有效。
(3)判断故障种类：从上一步的结果中运用各种经验和知识，对设备的状态进行识别，进而做出维修决策。这一步关键是研究系统参数识别和诊断中相关的使用技术，探讨多传感器优化配置问题，发展信息融合技术、模糊诊断、神经网络、小波变换、专家系统等在设备故障诊断中的应用。
1.2故障诊断技术的发展历程
故障诊断技术大致经历了三个阶段：
(1)事后维修阶段：(2)预防维修阶段：(3)预知维修阶段。现在基本处于预知维修阶段，预知维修的关键在于对设备运行状态进行连续监测或周期检测，提取特征信号，通过对历史数据的分析来预测设备的发展趋势。
1.3故障诊断的发展现状
目前，国内检测诊断技术的研究主要集中在以下几个方面：
(1)传感技术研究：传感技术是反映设备状态参数的仪表技术。国内先后开发了各种类型的传感器，如屯涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等；最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。
(2)关于信号分析与处理技术的研究：从传统的谱分析时序分析和时域分析，开始引入了一些先进的信号分析手段，如快速傅立叶变换，Wigner谱分析和小波变换等。这类新方法的引入弥补了传统分析方法的不足。
(3)关于人工智能和专家系统的研究：这方面的研究已成为诊断技术的发展主流，目前已有“日程机械故障诊断专家系统”，但这一技术在工程方面的研究尚未达到人们所期望的水平。
(4)关于神经网络的研究：比如旋转机械神经网络分类系统等的研究已经取得了应用，取得了满意的效果。
(5)关于诊断系统的开发与研究：从单机巡检与诊断到上下位机式的主从机结构，直至以网络为基础的分布式系统的结构越来越复杂，实时性越来越高。
(6)专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与开发。
目前，我国的冶金、电力、化工等行业的故障诊断技术己经很成熟，得到了广泛的应用。
2.发展趋势
设备故障诊断技术与当代前沿科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断技术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，具体来说表现在如下方面：
(1)与当代最新传感技术尤其是激光测试技术的融合。近年来，激光技术已从军事、医疗。机械加工等领域深入发展到振动测量和设备故障诊断中，并且己经成功应用于旋转机械对中等方面。
(2)与最新信号处理方法相融合。随着新的信号处理方法在设各故障诊断领域中的应用，传统的基于快速弗利叶变换的信号分析技术有了新的突破性进展。
(3)与非线性原理和方法的融合。机械设备在发生故障时，其行为往往表现为非线性特征。如旋转机械的转子在不平衡外力的作用下表现出的非线性振动。随着混沌与分型几何方法的日趋完善，这类问题必将得到进一步解决。
(4)与多元传感技术的融合。现代化大生产要求对设备进行全方位、多角度的监测与维护，以便对设备的运行状态有整体的、全方面的了解。因此，在进行设备故障诊断时，可采川多个传感器同时对设备的各个位置进行监测，然后按照一定的方法对这些信息进行处理，如人工神经网络方法。
(5)与现代智能方法的融合。现代智能技术包括专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算等。现代智能方法在设备故障诊断技术中己得到了广泛的应用，随着智能科技的不断发展，设备状态的智能监测和故障诊断将是故障诊断技术的最终目标。
3.结论
我国的故障诊断技术要想走在世界的前列，必须善于到现场发现问题，进而走一条提山问题—解决问题，理论与实践相结合的道路。