故障診斷技術下的農業機械論文

1機械故障診斷技術研究現狀

機械故障診斷技術，顧名思義，就是採用某種技術手段來預測即將發生的機械故障，判斷故障發生位置，為預防故障發生及排除故障提供技術支持，降低故障帶來的損失。早期，人們主要通過聽聲音、觸摸等方式判斷故障是否產生以及故障產生位置，隨着計算機技術的發展，各種計算機技術特別是現代信號處理技術被不斷的應用到故障診斷技術中來，機械故障診斷技術已逐漸成為一門系統學科。

1)通用機械故障診斷技術研究現狀。最早開展機械故障診斷技術研究的是美國。20世紀60年代以後，隨着航天及航空技術的發展，對故障的預判及診斷提出了更高的要求，傳統故障診斷方法已不能滿足技術發展的需要，促使美國積極開展故障診斷技術的研究和開發工作。隨後，歐洲、日本等發達國家相繼開展機械故障診斷技術研究[1]。20世紀80年代，在相關部門的支持下，國內大學和科研機構也開始機械故障診斷方面的研究。在部件摩擦碰撞、鬆動等故障方面，清華大學裙福嘉課題組對其非線性動力學行為進行理論和實驗研究，已取得重要進展[2]。小波變換為故障診斷時頻域重要方法之一，西安交通大學何正嘉課題組[3,4]即採用小波技術進行故障診斷技術研究。在機械監測診斷領域，西安交通大學屈樑生課題組[5]創立了全息譜技術，採集機器振動過程中的幅、頻、相信息，顯著提高機器運行中故障的識別率，此外還有東南大學的鐘秉林等學者均長期從事於機械故障診斷研究，出版了大量學術著作和論文，為推動通用機械故障診斷技術做出了重要貢獻。

2)農業機械故障診斷技術研究現狀。農業機械故障診斷方面，陳芳等在對農業機械故障發生的原因及徵象進行分析的同時，應用希爾伯特一黃變換方法對農業機械的故障點進行了觀測和診斷，通過經驗模式分解(EMD)分離噪聲，然後從希爾伯特譜中分析出故障振動信號的時頻分佈情況，從而確定故障發生的時間以及故障前後信號頻率和幅值隨時間變化的各種信息，以達到提取較為完整的故障特徵的目的，實現對這類系統的某些特殊故障的診斷。劉明濤，孫斐採用小波變換技術分析農業機械運行過程中產生的振動信號，有效地檢測出齒輪箱系統信號的變化，實現對齒輪箱系統的故障診斷。李傑，趙豔針對目前農業機械故障診斷採用人工方法排除步驟宂長、速度慢、效率低、準確率低等問題，提出並實現了一個基於正向推理的農業機械故障診斷、安全評價專家系統。該系統具有農業機械知識查詢、農業機械故障診斷和農業機械安全評價等功能，有較好的穩定性與魯棒性。李曉敏，李傑等在農業機械故障診斷中引入計算機動態模擬技術。

3)狀態監測技術研究現狀。在設備關鍵部件狀態監測方面，應用最為成熟的是故障自診斷系統又稱OBD(OnBoardDiagnosties)系統，該系統通過傳感器監測控制系統各部件的工作狀態，並根據傳感器數值監測部件運行狀態以及安裝位置來確定故障產生位置，並自動形成故障代碼，存儲故障信息，為故障的排除提供線索。OBD系統最早用於汽車尾氣排放監測，後來逐漸擴展到發動機故障檢測，最後發展到剎車系統、氣囊、車門等整車部件狀態檢測，甚至關鍵部件的螺釘鬆動都可以檢測出來，以便及時發現隱患，保證汽車的安全運行。現在OBD系統又逐漸擴展到空調、冰箱、彩電等家用電器故障診斷中，這些設備中均安裝微處理器控制單元(ECU)，當設備出現故障時，一方面採用聲光報警，另一方面產生故障代碼，故障代碼中包含故障類型、故障位置等信息，為排除故障提供方便。OBD系統比較複雜，其功能由軟件和硬件共同實現。現有汽車OBD有超過150個可能的故障代碼。汽車OBD系統經歷OBDI、OBDII，現已發展到OB-DIII。現在汽車上的OBD系統已全部集成在汽車電子控制單元(ECU)中。國際上生產ECU系統品牌主要有，博世、摩托羅拉、德爾福、馬瑞利、西門子。國內康佳、比亞迪等國產車開發商開始研發自主ECU系統品牌。據報道，濰柴自主研發的高壓共軌電控ECU(含OBD系統)已開始小批量投放市場。

2機械故障診斷技術研究方法

機械故障診斷方法非常多，經過近半個世紀的發展，已形成機器振動和噪聲信號測定、潤滑油磨損碎片測定、温升測定等方法。在故障信號處理方面採用時域分析法、頻域分析方法及時頻分析法等。故障識別方面採用專家系統、模式識別以及神經網絡等技術。故障預警方面主要採用狀態監測方法，借鑑在汽車上運用相對成熟的故障自診斷系統(OBD系統)。現簡要介紹與農業機械故障診斷相關，較多應用於農業機械故障診斷的方法。

1)採用時域信號分析的故障診斷技術。在機械設備的特定部位安裝振動傳感器，採集、記錄並顯示設備在運行過程中隨時間變化的振動信息，如振幅、相位、頻率等，得到機械設備特定部位的時間歷程，也就是時域信號。時域信號中包含的信息量大，直觀且易於理解，是機械故障診斷的原始依據，但時域信號數據十分龐雜，很難一眼看出故障特徵，需要採用特定方法處理。時域信號處理技術主要包括，時域統計分析及相關分析等。

2)採用頻域信號分析的故障診斷技術。頻域分析實質上是將時域信號進行快速傅里葉變換，轉化為頻域信號，採用頻域信號處理技術分析信號，並得出故障特徵的分析方法。許多故障的發生和發展，振動信號的頻率成分會發生非常明顯的變化。例如，齒輪發生斷齒、表面疲勞剝落等都會引起週期性的衝擊信號，相應在頻域就會出現不同的頻率成分。監測這些信號頻率變化，可有效預測故障發生與發展。頻域信號處理技術主要包括頻譜分析、倒頻譜分析及包絡分析等。

3)採用時頻域信號分析的故障診斷技術。機械產生故障後，運行過程中的振動信號會產生顯著的頻域或時域故障特徵，然而這些特徵並不是不變的，而是隨着時間變化的，即動態信號的非平穩性。特別是剝落、鬆動、裂紋等故障，非平穩尤其明顯。實際故障檢測過程中，非平穩性往往是普遍的，平穩性只是一種簡化或近似。非平穩信號的相關函數、功率譜等統計量是時變函數，必須要得到這些信號的頻譜隨時間的變化情況才能更好的判斷故障情況。因此，一般採用時間和頻率的聯合函數來表達這些信號，該方法稱為信號的時頻表示。實際應用中，時頻域信號分析技術主要包括傅里葉變換、Wigner-Ville分佈、小波變換等。

3農業機械故障診斷技術發展趨勢

1)通用機械領域相對成熟的故障診斷技術逐步移植到農業機械故障診斷中來。可用於農業機械故障診斷的一是基於振動信號特徵提取的故障診斷技術，二是關鍵部件工作狀態監測故障診斷技術。基於振動信號特徵提取的故障診斷技術大部分用於化工、電力等大型機械設備故障診斷，理論發展非常早，許多現代控制理論，計算機技術，信號處理技術均被應用基於振動信號特徵提取的故障診斷技術中。關於關鍵部件工作狀態監測方面，最成功的例子是汽車故障自診斷系統(OBD)，以傳感器監測關鍵部件狀態，採集到的數據送汽車電子控制單元(ECU)處理，主要用於汽車發動機及汽車其他關鍵部件工作狀態監測，技術發展已比較成熟。農業機械越來越複雜，對故障診斷的實效性、準確性要求越來越高，上述兩種故障診斷與監測技術正逐漸移植到農業機械上來。

2)現代智能化技術不斷運用到農業機械故障診斷中來。隨着農業機械複雜程度加大以及對智能化水平提高的需求，農業機械狀態檢測與故障診斷技術將日趨完善。針對農業機械故障特徵的專家系統、神經網絡、模糊邏輯、遺傳算法等智能診斷方法將不斷的運用到農業機械故障診斷中來，在當前技術基礎上，將新的理論和技術引入到農業機械故障診斷領域，不斷出現不同智能故障診斷技術，形成綜合性能更好的融合智能故障診斷技術。

3)多種故障診斷方法相互補充，逐漸融合。目前，綜合各種診斷技術的綜合診斷方法已經興起，除了單一參數、單一故障的技術診斷外，還出現了多參量、多故障診斷技術。診斷手段多樣化，處理方法除了採用振動信號外，還可以綜合利用油液、噪聲、電磁、應力、射線等多種信息。這些診斷方式取長補短，相互融合，逐漸發展出許多新型故障診斷方法，大大提高了故障診斷的準確性。多種手段相互融合，已成為提高故障診斷準確性的發展趨勢。