冯振业

摘 要：在长时间使用中机电设备可能会出现各种故障，如设备超负荷、设备零件损坏和老化等造成的故障。通过故障诊断技术，能够快速、准确找出机电设备故障的位置及原因，完成设备的维修。当前，应用较为广泛的故障诊断技术有智能检测技术、参考故障记录诊断法、人工神经网络诊断技术等。文章先阐述了故障诊断技术的原理与优势，然后具体探讨了当前机电设备维修中故障诊断技术的具有应用。

关键词：机电设备;故障诊断技术;人工神经网络诊断技术

引言

機电设备在长期使用中，在内外部诸多因素的影响下，难免会发生一些故障问题，并且很多故障问题都存在较大的维修难度，最终可能唯有更换设备。伴随现代化信息技术的日益发展，进一步优化、完善了故障诊断与维修技术，当机电设备发生故障时能展开精准诊断，通过应用故障诊断技术，针对性处理故障问题，使机电设备的应用质量得到良好保证，提高生产水平。

一、故障诊断技术的原理与优势

人工经验法是过去机电设备故障诊断采用的主要方法。这种方法是相关人员结合过去的机电设备维修经验，完成机电设备故障位置及原因的判断。此种方法有着较大的局限性，其一需要维修人员具有丰富的工作经验，其二无法快速诊断设备故障，诊断效率不佳。为了良好保证机电设备的故障诊断效率，就应加强故障诊断技术的应用。

所谓故障诊断技术，主要是结合设备运行中产生的一些参数，完成机电设备故障位置及原因的判断，是伴随信息技术快速发展而衍生的一种诊断决策技术。故障诊断技术的主要流程是信息采集、特征提取、状态识别及诊断决策，具体见图1 [1]。

故障诊断技术的重中之重即为信息采集，主要是将传感器安装在机电设备上实现这一点。一般采集的信息有电压、电流、转速及温度等设备运行状态信号。如果设备运行出现异常，上述状态也会出现明显变化。完成信息采集后，会对具有价值的信息进行提取。设备出现故障，也会相应改变某些状态，比如电流增加到额定值的数倍、转速突然升高等。对此，可通过对这些量的变化特征进行提取，完成故障原因的判断。对故障状态体征提取之后，就能实现故障成因的有效识别。同时，识别故障位置与原因，需要匹配故障数据库内的故障类型，这就对数据库的完整度有着较高要求。数据库内含有越多越详细的故障类型，也就能够越加精准地识别故障原因及类型。在识别故障后，还要给出可行的维修方案，来保证维修快速进行，这就要利用一些决策算法。

综上分析，在机电设备故障维修中故障诊断技术的主要具有如下优势：第一，实现设备故障的及早发现，防止发生机电安全事故。故障诊断技术具有信息采集功能，能够对设备运行状态做实时观察，若有故障出现，就能够快速做出反应。第二，使用数据库对比的方法诊断故障，具有更高的灵敏性，且对机电设备维修人员的要求也有所降低。第三，能够快速维修故障，依托自带的决策系统，可以迅速给出可行的维修方案，使设备维修效率显著提升。

二、机电设备维修中故障诊断技术的相关应用

（一）人工神经网络诊断技术

通过近年来相关人员的不断研究，人工神经网络诊断技术得到较大改良，能够更为精准地判断机电设备故障。这项技术重点是感应检测机电设备出现故障时产生的非线性映射关系，再系统分析这种关系，从而实现机电设备故障位置及原因的确定。同时，在设备维修检测中，应用人工神经网络诊断技术，能够将潜在的故障提前检测出来。

（二）参考故障记录诊断法

在长时间的设备使用过程中，不可避免会遇到各种各样的故障，但故障的产生并非是无迹可寻的。在发生设备故障的时候，可以借助故障诊断技术精准找出故障的位置与原因，同时，也能够记录与保存机电设备故障的原因及维修措施[2]。如此一来，当故障再次出现的时候，通过对设备故障记录册的翻查，查看是否此次设备故障存在和之前故障类似的症状，若有着相同的故障症状，就不用再重新诊断与检测，使机电设备维修的时间、成本得到有效节约。同时，具体维修按照记录册所记载的开展，进而使维修效率得到良好保障。

（三）智能检测故障诊断技术

智能故障诊断技术所具有的优势更为明显，更符合时代发展特征。智能故障诊断技术主要包含了失效树分析、诊断专家系统、模糊技术、模式识别及灰色理论等。其中诊断专家系统可作为平台，结合其他几种诊断技术构成智能故障诊断系统。所以，通常我们所说的电子设备智能故障诊断技术便是诊断专家系统。诊断专家系统包含了解释机、综合数据库、知识库及推理机等较多内容。尤其是推理机，是诊断专家系统十分关键的一部分。其作用主要体现在，能充分调动知识展开逻辑性判断。在需通过数据处理的诊断专家系统中，推理机想要获得工作进程，就要依靠相应数值。在需依托符合处理的诊断专家系统中，推理机在状态搜索与逻辑分析中，是运用的符合匹配形式。当前推理机所主要使用的推理机制，是正反向和混合推理，一般反向推理运用于验证逻辑推理真伪，正向推理运用于逻辑推理的假设。发生故障之后，技术人员能够借助智能化技术精准、全面地分析和处理故障，使电气设备诊断效率大大提升，从而使电力工程的稳定性、安全性得到良好保障。

（四）传感器故障诊断技术

传感器故障诊断技术，也是机电设备维修的一项重要技术。其拥有着显著的优势，如快速、及时、灵敏、准确等。传感器技术通过在齿轮传动箱、轴承等多个部位安装压力、温度传感器，能够对设备参数的变化情况做直接监测[3]。在持续监测机电设备某部位的压力、温度等情况的时候，对每个时段压力和温度的变化情况进行记录，设备检修人员可测试机电设备中的温度、压力，并和机电设备的基本信息相对比，进而将机电设备中的异常数据参数找出，如此，就能实现机电设备故障原因的精准判断。

（五）绿色诊断技术

这项技术主要目的是，减小或消除因维修活动导致的能源污染或损耗，包含了绿色化的清洁技术、工艺技术、材料技术及诊断技术等多方面内容。该技术强调不可盲目维修、不当维修、过度维修，要结合机电设备的具体情况采用相应维修手段。同时，在满足机电设备各项功能要求的前提下，还要保证应用的材料无污染、低能耗，具有良好环境兼容性。绿色化维修技术主要包含了如下几种手段：第一，自修复技术，此技术是将多种超细矿物质混合材料加入机电设备，通过外力影响，如催化剂、摩擦力等，逐渐扩散至机电设备受损部位，完成自我修复。第二，模块化拆卸技术，此技术有助于拆卸效率的显著提升，有益于资源利用率的提升。第三，虚拟维修技术，借助计算机设备3D模拟机电设备可能发生的故障问题，以实现设备维修效率及效果的提升。

结语

总之，在长期使用中机电设备难免会出现各种故障，但企业可采用一定技术方法，来有效降低故障的出现几率，提高维修效率，避免故障影响程度加深，保证正常的生产活动。但每种技术方法都具有自身特点，在实际使用时要结合实际情况进行合理选择及应用。

参考文献：

[1]刘寅琴.电厂机电设备维修管理模式及应用发展分析[C]//2020万知科学发展论坛论文集（智慧工程三）.2020.

[2]何佳.机电设备维护维修与管理的创新与发展[J].产城（上半月），2020（2）：16.

[3]庞振华.煤矿机电设备故障诊断及维修技术浅探[J].石化技术，2020，027（001）：242-244.

[4]袁耀辉.机电设备故障诊断及维修技术研究[J].名城绘，2020（3）：33.