摘要：机械设备是指由具有特定功能的结构巧成，使用或者巧用机械动力装置，用来完成特定的工作，支持企业功能的附属资产，包括单独的机器和机器的组合。而现代机械设备精度高、功能多、自动化程度高，可以实现企业高速、高负荷的生产作业要求。所以在机械设备运行时应该找出机械设备故障的规律和掌握其的运行趋势，从而进行预测预防。
关键词：机械设备；故障规律；运行趋势；预测方法
目前，机械设备正朝着大型化、连续化、高速化、精密化、系统化和自动化方向发展，设备结构越来越复杂，给设备管理与维修工作带来新的问题。为了使设备的监控和维修取得最佳经济技术效果，掌握机械设备的故障规律，并对其运行状态劣化趋势进行预测就显得非常重要。
1机械设备故障规律分析
由于运行环境、设备操作、维修保养和出厂时间等因素的不同，机械设备在运行中一般会出现不同的故障。机械故障的发生往往会有许多特定表征。这就要求设备管理人员拥有丰富的经验及时发现这些表征并作出故障判断，防止严重的机械设备事故的发生。如发动机运行时出现异常响动，管理人员需要及时评估是否会出现突发性机械设备事故，如缸盖和曲轴等关键零部件被损坏。
随着现代机械设备结构和材料的升级换代，传统机械设备的“浴盆曲线”故障规律已经无法全部适用于机械故障一般情况，需要工作人员重新总结经验和规律，判断机械设备运行状态、故障表征、故障发生根源和故障潜伏期。机械设备主要有磨损、变形、断裂、裂纹和腐蚀等故障类型。机械设备故障除了遵循一定的“浴盆曲线”规律以外，还遵循其它故障曲线规律，如稳定磨损期故障曲线规律，机械设备有恒定磨损期，故障率增长缓慢；新设备故障率曲线规律，运行一段时间后机械设备就逐渐表现出恒定的故障率；寿命周期内的故障曲线反映出机械设备总体稳定的故障率；机械设备开始由高的故障曲线规律，反映该机械设备初期故障率往往较高，但是中后期故障率稳定。
一般来说，机械设备越复杂，控制要求越高，容易出现机械设备初期故障率较高的情况。一般的机械设备更多遵循初期故障较多而后期故障率稳定的规律，也有部分设备故障遵循“浴盆曲线”故障规律。一般来说，进口设备如果操作规范，维修及时，往往后期故障率很低且比较稳定，国产设备由于设备情况相对复杂，会出现多种故障率的曲线规律。这就要求设备管理人员拥有丰富的评估故障状态的经验。我们必须不断研究和发现机械故障规律，确定最合理的维修和保养时间，及时预防机械设备事故的发生，降低机械设备维修成本。为此我们要依据机械故障规律采用最合理科学的故障诊断方法，如振动测试法、油液分析法等检测方法。
2机械设备运行状态的预测
在机械设备的状态监测技术中，状态趋势的预测主要用于估计故障的出现，发展和传播，对设备的劣化趋势做早期预报。趋势预测是事故的进行无破坏检测的重要手段，它能帮助维修人员早期发现问题与异常，迅速查明故障原因，预测故障影响程度，从而有针对性进行状态或视情维修，延长了检修周期，缩短了检修时间，提高了检修质量，继而提高了设备维修的管理水平，也减少了设备和备件的储存，管理成本也大大的降低了。下面将预测的先进方法做一归纳。
2.1时序分析预测方法
在状态监测中最常用的而且有效地预测方法就是利用时序分析的方法进行状态预测，时序分析就是在一定的时间内采用参数模型对有序随机的数据进行分析的一种处理方法。它反映了不同时刻观测值的相关性，即状态变化的一贯性，这种惯性现象实际上反映了设备运行状态的变化趋势。
如果把状态变化的时间序列看作是个随机序列，而将已有的观测值作为样本，我们就利用样本数据建立一个时序部ARMA（Autoregressive Moving Average）模型，这个模型在时序分析中是最基本的，应用最广的方法，其表达式为：
上述公式描述了观测值可以表示成过去若干时刻的观测采样值和当前观测时刻的线行组合，这种组合关系是ARMA模型的主要内容。因此，在使用ARMA模型进行状态趋势预测时必须做到：一要使实际的序列数和ARMA模型匹配，二要使模型参数准确。这样建立的时序模型在预测过程中起到真实正确。
2.2参数拟合方法
设备在运行过程中有一个从正常发展到不正常的运行状态，这一变化导致设备故障出现的过程，我们称之为劣化过程。在整个劣化过程中大体上可分为以下几种类型：
⑴比例劣化型：劣化程序与使用时间成正比例；
⑵加速劣化型：劣化程度与使用时间成指函数关系；
⑶急剧加速劣化型：从某个时刻开始，设备运行状态的急剧恶化；
对以上类型的劣化程度可以用参数拟合的方法进行预测预预报，确定设备发生故障的概率，具体方法有两种：
⑴输入数据：输入拟合所有的特征值X
i（i=1、2、3、4……n）进行劣化分析；
⑵曲线拟合：用一条曲线来拟合实际数据值 、 、 …… 为二次曲线； =a 式中的a、b、c为常数， 为 对应的时间；通过数理统计的方法可以解得a、b、c，这样就可以找到一条设备劣化的曲线，从曲线中对设备后期的运行状态做到预测预报。以上两种方法是最常用的方法，随着现场数据的不断积累和预报方法的改进，预报的期限将会不断加长。
3总结
随着科学技术的发展，数控设备，加工中心等现代化设备的不断出现。这些精密、大型、数控等结构复杂的设备，故障规律分析和预测故障的预测方法都与传统分析有着很大的区别，对于这些设备的预测和故障规律科研人员已经开始了大量的研究，在不久的将来就会出现一系列设备管理和维修的体系。律分析和预测故障的预测方法都与传统分析有着很大的区别，对于这些设备的预测和故障规律科研人员已经开始了大量的研究，在不久的将来就会出现一系列设备管理和维修的体系。
参考文献
[1]贾伟.概率矩阵分解在数控机床振动预测中的应用[J].机械设计与制造，2015（12）：157-159.
[2]林琳.基于可拓理论的机械设备故障诊断方法研究[J].科学中国人，2014（8S）：88-88
论文作者:喻云斌,邹拥政
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第18期
论文发表时间:2017/12/7
标签：故障论文; 机械设备论文; 规律论文; 设备论文; 故障率论文; 方法论文; 曲线论文; 《建筑学研究前沿》2017年第18期论文;