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摘要：目前，我国的机械设备智能诊断技术应用逐步普及，成为现代机械设备运转故障处理的有效方式。传统意义上机械设备故障诊断效率较低，且安全性不足，智能诊断技术应用在诊断速度及参数分析全面性等诸多方面优势明显，进一步为我国机械设备使用提供维护管理帮助。
关键词：机械设备；故障；智能；诊断；技术
引言
机电设备多会出现较为频繁的运行状态中，在长时间应用后不可避免的会基于磨损等因素而出现故障，机电设备故障若是发生在运行过程中可能会造成安全事故，为此，必须要做好机电设备的管理工作，定期进行检修，并在应用之前进行检查，确保其能够以正常的状态投入到应用中。机电设备的管理工作涉及到多项内容，包括定期保养、检修、操作流程规范等各项内容，在各个工作环节中需要应用到不同的操作技术，而故障诊断技术便是最为常用的技术之一。故障诊断技术的选择与应用是否合理将会直接影响到故障排查与维修工作的开展，为此，有必要将故障诊断技术的应用作为方向开展更为深入的探究。
1机电设备故障发生原因分析
设备故障所指向的是设备的某项功能或是多项功能降低或是功能失效，运行状态异常。机电设备在长时间应用过程中，会反复的出现磨损或是超负荷工作，而此种情况的长期发展会导致设备部件出现质量问题，从而引发设备故障。比较常见的机电设备故障引发原因包括以下几个方面：第一，部件磨损。机电设备在运行时间的发展下设备内各部件的磨损程度也会增加，从而出现变形、老化等情况，最终引发机电设备故障。第二，操作与维护不当。在操作过程中出现失误或是没有按照相关流程进行操作对设备的伤害最大，例如，突然停止设备运行可能会导致部分比较脆弱的部件直接出现损伤。而维护工作的不合理也会进一步增加故障设备发生率，包括维护不及时、维护工作不到位、维护办法不适合等。第三，超负荷工作。部分单位为赶工可能会增加机电设备的应用时间，而长此以往的超负荷工作将会减少机电设备的使用寿命，也会增加设备故障的发生率。
2机械设备故障智能诊断技术概念
机械设备故障智能诊断技术应用基于计算机平台技术开发，以计算机设备为主要信息输出管理基础，将数据诊断代码输入被诊断单元，根据数据比对结果将单元构件运行状态及使用信息加以反馈。机械设备故障智能针对技术相比于传统的电子仪器诊断技术效率更高，且设备故障诊断全面性得以保障，无需复杂的设备外接流程，将计算机设备与机械设备信号输入系统进行串联，即可实现对各项故障问题的有效判断。为保障诊断速率，智能诊断采用计算机I/O端口做输出传输与采集，不同数据单元所需采取的数据内容不尽相同，为避免因信息量增加而导致的诊断失误或数据误差，通常需要进行三个步骤的技术处理：①对原始状态结构及元器件的扫描，收集相关构件信息；②要将在线诊断逻辑运行数据与诊断设置参数进行调整，消除数据误差；③要保障在不同环境下数据诊断的实际可靠性，采取离线诊断分析及离线数据分析库解析两种模式进行机械设备诊断处理，从而排除外界干扰因素对机械设备故障智能诊断准确性的影响。
3机械设备故障智能诊断技术方式
现阶段，机械设备种类繁多，涉及的机械生产制造内容相对广泛，所以针对机械故障智能诊断的应用，必须根据机械设备使用需求及操作管理需求等各方面要素，做好综合性智能诊断优化。目前我国所主要采用的机械设备故障智能诊断模式主要有神经元网络诊断、向量机。
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3.1基于神经网络模块诊断处理模式
神经网络智能诊断模块依赖于网络数据信息库，通过模拟拟人化神经元系统，对机械设备各元器件运行稳定性进行分析，各系统模组间可利用中央数据信息库及中央处理系统做一体化连通，采取数据监控、异常数据反馈及波动数据日志记录等方法，及时的将机械设备故障问题做全面整合。神经网络智能诊断系统更大意义上是采用系统监控的方法，解决传统机械设备运行操控性不足问题，从数据分析角度及监控管理角度，实现对系统运行状态的评估，从而保障机械设备可以良好的状态下稳定运行，为技术维修及维护管理人员提供有效的数据参考帮助。
3.2基于向量机开发应用的智能诊断处理模式
向量机支持的机械设备智能诊断系统开发，主要采用统计计算、概率运算及参数计算等多种数据算法实现机械设备的故障智能诊断处理。向量机诊断相比于神经网络诊断而言诊断风险相对较小，且数据诊断的真实性更高，具备一定的理论结构学习能力，可以将各模组故障问题做归类划分。根据不同的故障处理优先级选择最佳的数据诊断方案，从技术角度分析向量机智能诊断系统开发将使有限的系统诊断资源发挥出更大故障诊断处理价值。但从运用特征方面分析，向量机智能诊断对于相关计算算法的学习具有一定的机械性，系统诊断控制灵活性不高，未经学习的计算算法难以在机械设备故障智能诊断方面加以应用，因此成为局限向量机智能诊断技术发展运用的重要要素。
3.3基于专家团队建设的专业技术智能诊断模式
所谓专家团队建设的专业智能诊断，即通过网络系统远程协助，实现多种端口的系统诊断操作。该诊断模式基于电信号传导建设，将多个网络端口进行并联，采取物理诊断处理及数字化诊断分析，整合多方面人工诊断意见，根据诊断内容选择适宜的故障解决方案。相比于电子设备诊断方法专家团队建设的专业智能诊断模式，更适用于处理大型机械设备的复杂故障问题，对于轻微故障处理实际应用意义较低，但作为机械设备故障诊断的重要组成部分，对于解决机械设备故障问题仍有一定的实际效用。
3.4基于机械故障处理需求的集成模板处理诊断模式
故障处理需求的集成模板处理诊断通常采用主控芯片定制诊断处理。根据生产客户的机械设备制造需求，将电子主控模板植入数字操作系统，利用电信号检查将机械设备运行数据做反馈分析，实现机械设备故障诊断的一体化结构管理。集成模板的智能诊断处理无需外接诊断处理设备，机械设备本身便具备一定的故障诊断能力，结合参数特征分析及数据特征等内容，找出系统故障原因所在，为技术操作人员提供更为便捷的机械设备智能化故障诊断服务。
4加强机电设备故障管理的重要意义分析
机电设备属于现代化产物，将其投入到生产环节之后极大的节省了人力资源的应用，同时也提升了生产效率与质量。机电设备管理工作将企业的经营发展作为基础点，借助于现代管理观念以及相关技术实现对设备的科学化管理，其核心目的是提升企业生产效率，在预定时间内完成企业的生产订单，从而间接的提升企业经营效率以及核心竞争力。不断加强机电设备的管理，能够实现对机电设备运行状态的动态监督，以便于更为合理的开展检修与维护工作，确保其能够维持在健康运行状态中。现代普遍企业都会应用到机电设备，而机电设备也成为生产环节的主要依托，若是设备频繁出现故障将会影响到生产进度，从而导致企业面临着经济损失风险，为此，加强对机电设备的质量管理也有助于提升企业经营效益。
结语
机械设备故障智能诊断技术，融合多种机械设备故障诊断需求，对提高机械设备诊断可靠性及故障处理效率有实际推动作用，是未来阶段机械设备生产使用的重要构成部分，对解决机械设备故障技术性难题与保障机械生产的顺利进行意义重大。
参考文献：
[1]熊国良，黄文艺，张龙.现代设备故障智能诊断研究进展[J].机床与液压，2014，42（5）：173-176.
[2]莫克明.故障诊断技术在矿山机电设备维修中的运用[J].科学中国人，2014（4）：18
论文作者:刘晓军,许庆君
论文发表刊物:《防护工程》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/10
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