摘要：机械设备在长期的运转过程中，不可避免地会出现设备的磨损、变形、腐蚀等问题，一旦这些问题没有及时地发现和处理的话，那么就会导致机械设备故障的发生，这不仅会影响到机械设备的正常运转，同时也会导致安全生产事故的发生。机械设备故障诊断技术在现代化工业生产过程中，不仅发挥着检测机械设备运行情况的作用，同时也为维修人员分析和判断故障产生原因提供了可靠的依据，为机械设备的正常运转以及经济效益的提高奠定了良好的基础。
关键词：工程机械；故障；智能；诊断技术
引言
随着我国社会经济和科学技术的快速发展，工程机械也日趋智能化和复杂化，而在具体使用过程中难免会发生各种各样的故障，以往传统的故障诊断技术已经无法满足系统的实际需求，在此背景之下，智能化的故障诊断技术就应运而生了。工程机械在具体使用过程中会受到振动、高低温以及粉尘等各种外界因素的影响，所以发生故障的频率也就相对比较频繁，这种问题会给社会和企业带来较大经济损失，所以不断提升机器的故障诊断技术势在必行。
1 工程机械智能化分析
科学信息技术应用于工程机械的日常操作和使用中，最为常见的表现则是智能化和信息化的利用特点。而随着现今科学信息技术发展，应用水平的提高，智能化的表现尤其比较突出。具体而言，工程机械智能化的建设和发展是将智能化的技术应用到工程机械的使用过程中，通过便捷化、集成化的操作，实现工程机械的智能化控制，使得工程机械领域的整体生产水平和生产效率得到很大的提高。相比较而言，在传统的工程机械操作应用的过程中，主要是通过人为操作进行，人为操作技术的应用不仅存在很大的安全风险事故，而且其实际工作效率也非常低下。工程操作人员一贯所运用的传统的工程机械操作控制方法，导致在能源消耗比较大的基础上，实际的控制效率也没有获得很大的提高。那么，工程机械智能化的发展应用最为主要的应用优势则是显著提高工程机械的控制效率，减轻工作人员的人为控制压力，尤其是极大降低能源的消耗量，总体上不仅符合当前科学信息技术应用于工程操作中的概念，而且最为重要的是对能源消耗的降低，符合中国特色社会主义事业建设过程中对于可持续发展理念的应用和贯彻执行，所以在工程机械全面发展过程中，必须时刻关注工作的重点方向。
2 工程机械智能故障诊断技术
2.1 基于神经网络的故障诊断方法
基于神经网络的故障诊断方法可以看作是一种信息处理系统，其通过一定数量的分布处理器和连接，来模仿人脑的工作方式。该系统方法在实际使用过程中，可先对故障特征进行提取，再通过对样本的总结、学习和训练来确定故障判决的规则，并进一步的对故障具体类型进行诊断。这种方法可在工程机械故障诊断的时候对一些新出现故障的权值进行自我调整，这将提升故障诊断的正确率，并有效降低误报和漏报。同时，该种诊断方法还具有模式匹配、联想记忆以及归纳相似故障的能力，对故障及其征兆之间的非线性映射关系能进行很好的反映。特别适用于那些诊断过程非常复杂或者是一些突发性故障的诊断。
2.2 系统整体结构设计
本文所设计的机械故障自动化诊断系统主要由旋转类转子故障诊断系统所构成，该子系统之下又由专家系统以及神经网络所构成，使系统对故障诊断结果的存档、打印等一系列功能，实现该系统的自动化目的。在机械故障自动化诊断系统的设计过程中，本文主要采用i Vsual Basic6.0作为主要开发工具对该系统进行开发设计，使该系统具备良好的动态图形界面以及人机对话界面。在系统内部数据库方面，本文将通过Acces S进行数据库的建立及维护。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆同时，笔者还将选用Maltab的神经网络工具箱来实现系统神经网络模块对数据的识别、计算等操作，并以此获得转子故障诊断模块诊断所需要的各个节点值，为转子故障诊断的进一步操作提供依据，从而实现本系统对机械故障类型、故障原因以及故障解决方法的自动化诊断。出于对本次设计在后续发展过程中可持续发展性的考虑，本文在该系统的设计过程中，为建筑结构故障诊断建立了一个接口，以此保障机械故障自动化诊断系统今后功能的扩充。使系统的设计符合可续性发展的设计理念。
2.3 工程机械智能化检测与相关技术
工程机械智能化，电子监控和诊断故障包括智能监控、预测、检测的内容，在出现事故和状况时，会进行远程维修和养护，确保工程机械的正常使用。这个领域机械的智能化能够大大减少机械故障的发生率、提高故障诊断率、提高处理效率，实现事故检查、监测、处理的自动化、数字化、智能化，实现工程机械事故最大程度的排查和处理。此外，微型计算机突出重围，出现在科技领域的山巅，得到了大范围的普及。很多国外的一些工程机械企业在进行建设工作的过程中，使用了微型计算机，借助微型计算机的优点和特点，实现了较好的建设效果和效率。随着国外应用成果的例子越来越多，国内也重视起来。国外有些企业会将电子监控设备安装在工程机械设备上，对工程机械进行长期的监控和管理，并且通过实时监察，确保故障能够迅速得以分析出类型和原因，能在最快时间内得以解决，保证企业利益。与西方国家比较而言，我国的工程机械企业在这方面的研究和应用都比较匮乏，对于事故与故障的监督与处理还是停留在比较传统的方法上，缺乏一定的创新性。
2.4 高精度化
在故障数据信号处理的过程中，采用相应的方法促进信，号分析效率的提升，就是我们所说的高精度化。就目前而言高精度化主要有以下几方面的特点：（1）小波理论。比如：运动系统相对复杂的柴油机，其信号具有瞬态、突变且平稳性相对较差等特点。而高精度化则通过利用小波理论进行相关信号的分析和处理，从而达到促进信号分辨率的全面提升。（2）分形几何。高精度化认为如果出现分形现象的话，那么分形维数则不一定是整数，而传统的几何方法则必须依靠整数维数进行相应的分析。而这也说明了高精度化在瞬态、突变、平稳性较差等信号分析以及处理上的优势。（3）全息谱分析方法。这一方法大多应用于振动信号的分析与处理，其主要的工作原理是将幅、频、相三者紧密结合在一起进行分析和处理，而传统付氏谱则只关注幅与频的分析和处理。所以，这一方法的应用不仅弥补了传统付氏谱存在的不足与缺陷，同时也促进频振动信号分析处理效率的有效提升。
结束语
综上所述，工程机械智能化发展的应用是现今科学技术在工程机械操作控制中应用的必然结果，在实际应用过程中，其主要是在工程机械的智能化控制和故障诊断方面进行落实，针对于当前的发展现状，在基于未来工程机械智能化发展应用目标的基础上，能够不断强化计算机技术和微电子技术的结合使用，通过强化引进外来信息技术、自身技术创新研发工作，以及建设专业化的智能化操作控制队伍等方面，从整体上促进工程机械智能化控制技术和故障诊断技术应用水平的提高，减轻工作人员的压力，促进工程机械操作应用效率的提高。
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论文作者:卢昌隆
论文发表刊物:《电力设备》2018年第6期
论文发表时间:2018/7/9
标签：工程机械论文; 故障论文; 故障诊断论文; 过程中论文; 系统论文; 操作论文; 神经网络论文; 《电力设备》2018年第6期论文;