摘要：本文通过对机械故障检测现状的研究，分析了机械故障检测的传统技术及存在的问题，探讨了机械故障检测技术的发展趋势。
关键词：机械故障；检测技术
1 引言
随着科学技术的不断发展，工业水平的提高，机械在现代工业中的作用和影响越来越大。设备运行中发生的机械故障不仅会造成重大经济损失，甚至还可能导致人员伤亡和事故发生。因此设备的安全、可靠性极为重要。故障检测技术是一项重要、有效的措施，它既可以及时发现故障，降低人员伤亡和事故发生率，还可为维修管理提供依据，确保设备安全运行，提高质量，节约费用，在现代工业中发挥着重要作用，越来越受到人们普遍重视。
2 机械故障检测的现状
机械故障检测技术是目前国内外一项发展迅速、备受欢迎的重要技术，是一门了解和掌握设备在使用过程中的工作状态，检测设备故障隐患，确定其整体和局部是否正常，发现故障及其产生原因，并对故障发生部位、性质做出估计，能够预报故障发展趋势的技术。
机械故障检测就是利用科学的监测技术，对所处状态进行监测，预测设备运行的可靠性，对故障的原因、部位、危险程度等进行检测，预报发展趋势，查找故障源，提出对策建议，并针对具体情况排除故障，避免或减少事故的发生。
现代化工业中机械故障检测技术越来越受到重视，一系列新的理论方法与技术应用于实际，提高了故障检查的效率，产生了明显的经济和社会效益。
3 机械故障检测的传统技术
机械故障检测技术是一门集数学、物理、化学、电子技术、计算机技术、通讯技术、信息处理、模式识别、基础与信息科学、系统科学和人工智能等多学科交叉的综合性技术。故障检测在于对设备执行计划性状态维修，以保证生产和使用的正常。传统的检测技术主要包括：振动监测技术、噪声监测技术、红外测温技术以及射线扫描技术等。
3.1 振动监测检测技术
振动监测检测技术是通过检测设备的振动参数及其特征来分析设备的状态和故障的方法。由于振动的广泛性、参数多维性、测振方法的无损性，决定了将振动监测检测作为设备故障检测的首选方法。由于振动监测检测技术能实时地、直观地、精确地表征机械动态特征及其变化过程，简单实用，因此被广泛应用。
3.2 油液磨屑分析检测技术
通过对设备润滑系统、液压系统中油液磨屑形态识别或观察油液介质的物理、化学成分的变化来判断设备运行状况。油液中磨屑来自磨损和污染，机械摩擦幅的金属表面间不同磨损方式和磨损速度造成油液中磨屑总量、尺寸分布和形态的差异，根据金属微粒的总量判断磨损阶段；根据尺寸分布判断磨损的程度；根据微粒形态判断磨损类型；根据化学成分判断磨损部位。
3.3 红外测温检测技术
通过对设备各部位的不同温度或温度变化来分析判断设备运行状态的技术。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆部件磨损、液压系统油液性能优劣、电路接点烧坏等常见故障都会造成相应部位温度升高，通过测温判断设备运行中的故障状况，以便采取相应措施，改善性能，保证设备正常运转以提高使用寿命。
3.4 射线扫描技术
y射线扫描是一项用于工艺设备过程故障检测的新技术。y射线扫描检测是一项新型检测辅助技术，能在不停工不影响生产的条件下快速、准确识别设备运行过程中存在的故障，采用该技术检测故障具有较好的应用前景。
4 机械故障检测中存在的问题
虽然机械故障检测技术得到很大发展，但是至今为止尚未形成一套完整的理论体系和有效的检测技术。绝大多数技术都是针对特定的故障、特定的设备来研究，目前机械故障检测的研究都是根据故障的种类、特定的设备、特定的层次建立的。
这些理论和方法在实际中普遍应用得较少，即使在实际中得到应用，也没有一个完善的检测体系对其效果做出合理的检测。故障检测准确性也是一个急于解决的问题，关键在于确定故障与特征间的因果关系。故障检测是依赖于人们认识和经验的学科，检测从分析故障状态特征入手，检测机械及其组成零件的个体差异，使得通过特征来判断设备状态带有某些不确定性，特别是设备状态的正常与异常中间无明确界限，多为渐变性过渡的，一些设备状态处于边缘状态，也使检测人员做出定性的结论是困难的。
目前，机械故障检测技术是一个开放性课题，有必要建立一套完整的理论方法体系来指导机械故障检测技术的研究。目前存在的具体问题是：模糊理论、神经网络、小波分析、智能方法等研究热点主要停留在理论研究上，实际应用较少；搭建的故障检测操作平台繁琐且可操作性差，应用在实际生产中既不便操作，也不便管理；许多机械故障检测技术主要注重故障的检测而没有考虑设备故障的修复，为后面的修复工作带来不便。
5 机械故障检测技术的发展趋势
随着传感器技术、数据处理技术、无线通信技术等相关技术的发展，成熟的技术将大量运用到工业生产和国防建设中，机械故障检测技术朝着精密化、多元化、智能化方向发展，主要的发展方向可归纳如下：
5.1 Internet远程协作检测技术
将检测技术和计算机网络技术、信息技术、数据库与决策支持技术相结合形成远程协作检测技术。它用多台计算机与设备建立状态监测系统，监测设备运行状态并采集状态信号，在相关科研院所建立分析检测中心，为设备提供远程检测支持和保证。基于Internet远程协作检测技术是今后发展的必由之路，可以直接提高设备管理和维护水平。
5.2 人工智能专家系统
将传统的专家经验与现代计算机数据管理巧妙结合，将人工神经网络与专家系统相结合、将神经网络引人专家系统，提高专家系统的判断准确性。人工智能是一门综合计算机技术、生理学和哲学的交叉学科，力图模拟人大脑的一些基本特征如自适应性、自组织性和容错性能，在模式识别、系统辨识领域取得了良好效果。
5.3 小波分析技术
小波分析是一种信号的时间尺度分析方法，它具有多分辨率分析的特点，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时间分辨率，很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分。小波分析方法具有良好的时频定位特性，适合于分析时变、瞬态及非线性信号，具有一般谱分析所不具备的时域和频域同时定位的能力，为设备故障检测提供强有力的分析手段。
5.4 研究和改进传感器和监测仪器
检测的传感器和仪器有多种类型，但存在检测水平低，可靠性差的缺点。仪器只使用于单一目标决策，方法简单，进行故障检测时，必须考虑机械结构特点、制造材料、故障检测的信号传输和处理等因素，把设备故障的检测、传输、修复融为一体，为快速处理故障奠定基础。
6 结束语
随着机械故障检测技术及微电子、计算机、智能技术的发展，机械故障检测的准确性会越来越高，操作使用也会越来越方便，它们在设备中将会起到越来越重要的作用。
论文作者:邓军
论文发表刊物:《防护工程》2019年第3期
论文发表时间:2019/5/24
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