第一篇：機械故障診斷論文人工智能在機械故障診斷中的應用

人工智能在機械故障診斷中的應用

摘要: 介紹了機械故障中應用的各種人工智能診斷方法及理論, 包括專家系統、人工神經網絡等, 根據二者在機械故障診斷中的應用情況分析了它們的優(yōu)缺點, 并以專家系統在汽車故障診斷中的應用為例, 闡述了專家系統在實際應用中存在的問題。

關鍵詞: 機械故障診斷;人工智能;專家系統;神經網絡

中圖分類號: TP206

3文獻標識碼: A

文章編號: 1001-006X(2006)02-0023-02 Artificial Intelligence Applied in Machinery Fault DiagnosisLiMeihua, Han Daming, Lu Huaimin(Northeast Forestry University, Harbin 150040)Abstract: The methods and theories of artificial intelligence diagnosis applied in machinery fault diagnosis of each system are reviewed, including ex pert system and artificial neural network.Based on the actual application of the two methods, the advantages and disadvantages of each system are analyzed.Taking the application of expert system in automobile fault diagnosis as an example, the existing problems of ex pert system are clarified in the paper.Key words: machinery fault diagnosis;artificial intelligence;expert system;neural network 收稿日期: 2005-03-14 第一作者簡介: 李美華(1981-), 黑龍江省呼蘭人, 女, 碩士研究生, 研究方向: 汽車維修理論與診斷技術。前 言

機械故障診斷是識別機器或機組運行狀態(tài)的科學, 它研究的是機器或機組運行狀態(tài)的變化在診斷信息中的反映, 其研究內容包括對機器運行現狀的識別診斷、對其運行過程的監(jiān)測以及對其運行發(fā)展趨勢的預測3 個方面。就其診斷方法而言, 人工智能的研究成果為機械故障診斷注入了新的活力, 如專家系統、人工神經網絡、分形幾何等, 但這些新的理論和技術成果大多有待完善。最近有人探索人工神經網絡與傳統的專家系統結合起來, 建造神經網絡專家系統。研究表明新型的專家系統能較好克服傳統的專家系統和人工神經網絡在各自獨立 的缺陷而具有許多優(yōu)勢。人工智能在機械故障診斷中的應用 21專家系統在機械故障診斷中的應用

專家系統也稱專家咨詢系統, 顧名思義, 專家系統就是能像人類專家一樣解決困難、復雜的實際問題的計算機(軟件)系統。一個專家系統主要由知識庫、推理機、數據庫和人機接口等4 個基本部分組成, 其中知識庫和推理機是專家系統的核心組件。知識庫用于存放推理所需要的規(guī)則等信息, 是專家領域知識的集合。推理機的作用是根據所采集到的現場信息, 應用知識庫中的知識對設備所處狀態(tài)進行推理判斷, 給出設備有否故障或故障部位等信息。數據庫用于存放推理過程中的所需和所產生的各種信息,人機接口則是人與專家系統打交道的橋梁和窗口, 是人機信息的交接點。一個實用的機械設備故障診斷專家系統一般還包括解釋程序和知識獲取程序, 其中, 解釋程序負責回答用戶所提出的各種問題,包括與系統運行有關的問題和與系統運行無關的、關于系統自身的一些問題。解釋程序是實現系統透明性的主要部件。知識獲取程序負責管理知識庫中的知識, 包括根據需要修改、刪添知識及由此引起的一切必要的改動, 維護知識庫的一致性和完整性。知識獲取程序使領域專家可以修改知識庫而不必了解知識庫中知識的表示方法和組織結構等細節(jié)問題, 從而大大提高了系統的可擴充性。

22人工神經網絡在機械故障診斷中的應用人工神經網絡簡稱神經網絡,是在生物神經學研究成果的基礎上提出的人工智能概念, 是對人腦神經組織結構和行為的模擬。就機械故障診斷而言, 神經網絡使用來自機器不同狀態(tài)的振動信號,通過特征選擇,找出對于故障反映最敏感的特征信號作為神經網絡的輸入向量, 建立故障模式訓練樣本集,對網絡進行訓練;當網絡訓練完畢, 對于每一個新輸入的狀態(tài)信息, 網絡將迅速給出分類結果。23神經網絡故障診斷系統和專家系統故障診斷

系統的融合基于神經網絡的故障診斷系統和基于專家系統的故障診斷系統可以相互轉化。在專家系統故障診斷系統中, 知識是通過規(guī)則的方式來表達的, 而在神經網絡故障診斷系統中, 知識是通過對樣本的反復學習并在此過程中不斷調整網絡連接權值, 從而使網絡誤差收斂到全局最小點后儲存在這些連接權值中。所以, 要實現由基于專家系統的故障診斷技 術向神經網絡故障診斷技術過渡的關鍵是將規(guī)則轉化為學習樣本, 具體步驟為:

統計在規(guī)則表述中診斷對象可能出現的故障征兆與故障原因數目, 分析診斷知識結構, 確定神經網絡的輸入、輸出神經元數目及其網絡層次結構;

將專家系統知識庫的規(guī)則提取出來, 形成神經網絡的學習樣本;

對神經網絡樣本學習, 獲取各自的連接權值, 形成神經網絡故障診斷系統。由神經網絡故障診斷到專家系統故障診斷的關鍵問題是在現有的連接權值中提取規(guī)則, 具體步驟為:

已知學習樣本時, 可以直接將每一個學習樣本轉化為一條規(guī)則;

未知樣本只知道連接權值時, 這種情況很復雜, 一般是通過特殊的算法從網絡的輸入和輸出中提取規(guī)則;如果是模糊神經網絡, 問題就簡單了, 即可以直接從網絡 中提取。專家系統在汽車故障診斷中的應用

汽車作為一種特殊的機械, 以汽車故障診斷專家系統為例。汽車故障診斷專家系統的開發(fā), 自20 世紀80 年代以來, 可分為雛型期、改進期和發(fā)展期3 個階段。20 世紀70 年代后期至80 年代初期, 為了適應對計算機應用不斷增加的現實, 在汽車維修行業(yè)中首先開發(fā)的就是診斷咨詢系統。1986 年, 美國通用汽車公司和福特汽車公司分別推出了稱之為CAMS 和SBDS 的故障診斷咨詢系統。1986 年,日本豐田汽車公司的維修、信息及技術部門聯合開發(fā)了

維修技術咨詢系統, 1987 年8 月開始用于豐田發(fā)動機集中電子控制系統T CCS 的診斷。作為系統信息流, 對維修企業(yè)遇到難度較大的車輛故障診斷與維修問題時, 專業(yè)技術人員在預制的問診表上填入有關事項, 并電傳到豐田汽車公司維修總部。維修總部的有關人員以此為基礎, 把信息輸入到維修技術咨詢系統,并由專家系統的維修程序提出診斷結果和維修方案?，F場技術人員以此為基礎進行維修工作并將結果反饋到總部, 以進一步提高系統的診斷精度。進入20 世紀90 年代, 開始出現了專家系統工具的研究。這種專家系統工具具有知識獲取支援功能的專用編輯器, 不需要智能語言, 從而解決了過去存在的知識庫效率低的缺點。汽車診斷專家系統的功能與特點, 概括地說就是由計算機存儲的專家知識, 按照需要可以調用, 即使初學者也能近似地如專家一樣進行故障診斷。基于專家系統的故障診斷方法, 在實際應用中存在問題如下:

知識獲取的瓶頸問題;知識難以維護;

知識應用面窄;診斷能力弱;不適應模糊問題。應用神經網絡技術可以彌補解決傳統專家系統在應用中遇到的問題。

(1)對于專家系統的脆弱性, 即知識和經驗不全面, 遇到沒解決過的問題就無能為力。而利用神經網絡的自學習功能, 不斷豐富知識庫內容,可解決知識更新的問題。

(2)對于專家系統知識獲取困難這一瓶頸問題, 利用神經網絡的高效性和方便的自學習功能, 只需用領域專家解決問題的實例來訓練神經網絡, 使在同樣的輸入條件下, 神經網絡便能獲得與專家給出的解答盡可能接近的輸出。(3)推理中的匹配沖突,組合爆炸及無窮遞歸使傳統專家系統推理速度慢、效率低。這主要是由于專家系統采用串行方式、推理方法簡單和控制策略不靈活。而神經網絡的知識推理通過神經元之間的作用實現, 總體上, 神經網絡的推理是并行的、速度快。4

結

論

隨著人工智能的不斷發(fā)展, 各個領域對人工智能的要求也越來越高。傳統的專家系統有它自身的缺點, 神經網絡也有其局限性, 正因為如此在機械故障診斷中, 目前將神經網絡和專家系統相結合,建造所謂的神經網絡專家系統。理論分析與應用實踐表明, 神經網絡專家系統結合了兩者的優(yōu)點而克服了各自的缺點, 表現出強大的生命力。參考文獻

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第二篇：機械故障診斷技術與應用讀書報告

機械故障診斷技術與應用讀書報告

姓名： 前言

機械設備運行狀態(tài)的監(jiān)測與故障診斷很早就開始了。剛開始人們往往通過聽覺、觸覺、視覺來對機器的噪聲、振動和溫度等進行判斷，進而來推測設備運行是否正常。當時的機械設備功率普遍較小，通常是單機工作，并且更新換代比較緩慢，人們有大量的時間進行熟悉，探索并且逐漸掌握機器的性能和工作狀態(tài)。然而到了現代，企業(yè)生產已經進入了高速發(fā)展階段，以往的判斷模式已經不能夠應用于現在的生產模式?，F代工業(yè)生產的特點是生產系統大型化、連續(xù)化、高速化、自動化、系統化和智能化。要求機械設備更新快，在使用過程中安全、連續(xù)、可靠、高效、低能等特點，為了達到這些要求，那么我們就需要借助現代技術進行設備的運行狀態(tài)的監(jiān)測與診斷。目前可以進行實時采集機械系統運行狀態(tài)并且對采集到的信息進行分析，進而判斷機械系統運行狀態(tài)的優(yōu)劣，從而能更好的對設備進行維護和維修，從而達到了提高生產效率、保障安全運行、降低生產成本、節(jié)約能源消耗、延長使用壽命的目的。機械設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術是實現這一目的的重要技術手段。機械設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷就是采集諸如振動、噪聲、溫度、潤滑油、聲發(fā)射扥等設備相關信號，從而進行分析和處理，得到設備的運行狀態(tài)。根據設備的部位、類型、嚴重程度、發(fā)展趨勢，對出現故障的設備進行維修安排。機械故障診斷技術的發(fā)展歷程

從20世紀60年代開始，伴隨著科學技術的不斷進步和發(fā)展，計算機技術、網絡技術和信息技術迅速發(fā)展和普及，從而使機械設備運行狀態(tài)的監(jiān)測和故障診斷技術逐漸形成為一門較為完善的綜合性工程學科，并且在全球范圍內推廣。逐漸成為熱門學科。美國是最早開始進行開發(fā)設備診斷技術的國家。1967年4月美國海軍主持召開美國機械故障預防小組成立大會。并且從此以后美國開始投入大量的人力物力來開發(fā)和完善這項技術。在隨后的幾十年，機械故障診斷技術在美國的航空航天、軍事等尖端領域得到了廣泛的應用，并一直處于領先地位。英國在20世紀70年代初成立了機械健康監(jiān)測組織與狀態(tài)監(jiān)測協會，對故障診斷技術的發(fā)展起到了很大的作用。我國對故障診斷技術的研究開始于20世紀80年代。1983年初，中國機械工程學會的設備維修學會在南京召開，交流國內外的情況，分析國內設備維修現狀以及開展設備診斷技術專題座談會，提出了積極開發(fā)和應用設備診斷技術，強調有關技術的必要性和緊迫性。隨后這門技術在我國的冶金、石化、鐵路、電力等行業(yè)得到了廣泛的應用和推廣。隨著對這一技術的不斷深入，我國的信號采集和分析儀器已經接近國際水平。目前，我國各高?？蒲腥藛T正在故障診斷技術領域尋求突破和創(chuàng)新。開展機械故障診斷的意義

在各國工業(yè)生產中重點、關鍵性機械設備的數量越來越多，其中的大多數為大型、自動、連續(xù)生產的設備，其在生產中的重要性是不言而喻的，對這些機械設備實施狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術所帶來的經濟效益和社會效益是巨大的。預防事故，保障人身和設備安全，推動設備維修制度的全面改革，提高經濟效益。機械故障診斷技術與應用

4.1機械故障的振動診斷

4.1.1軸承的故障診斷理論與應用

軸承是旋轉機械中應用最為廣泛地機械零件，也是最易破壞的元件之一。旋轉機械的許多故障都與軸承有關，軸承的工作好壞對機械的工作狀態(tài)有很大的影響，其缺陷會導致設備產生異常振動和噪聲，甚至造成設備破壞。

軸承在運行過程中由于裝配不當、潤滑不良、水分和異物入侵、腐蝕和過載等都可能使軸承過早破壞。即使不出現上述情況，經過一段時間運轉，軸承也會出現疲勞損傷而不能正常工作。滾動軸承故障的主要失效形式和原因有疲勞剝落、磨損、塑性變形、銹蝕、斷裂和膠合等?；瑒虞S承的故障形式和原因有燒瓦、氣蝕、油膜渦動和油膜振蕩。

軸承在運轉時由于各種原因會產生振動，并通過空氣傳播成為聲音，聲音中包含著軸承狀態(tài)信息。但是聲音的成分除了包含了反應軸承工作正常與異常振動聲外還夾雜著塵埃、其他工作件振動聲等，因此軸承的工作聲音成分十分復雜。

利用滾動軸承的振動信號分析故障診斷的方法可分為簡易診斷法和精密診斷法兩種。簡易診斷是為了初步判斷被列為診斷對象的滾動軸承是否出現了故障；精密診斷的目的是要判斷在簡易診斷中被認為出現了故障的軸承的故障類別及原因。滾動軸承的簡易診斷有振幅值診斷法、波形因數診斷法、波峰因數診斷法、概率密度診斷法和峭度系數診斷法。滾動軸承的精密診斷的常用方法有低頻信號分析法和中、高頻信號絕對值分析法?；瑒虞S承的診斷方法有時域幅值診斷法、時域波形診斷法、頻域診斷法、軸心軌跡診斷法。

4.2 機械故障的聲學診斷

4.2.1機械故障的噪聲診斷理論與應用

振動與噪聲是機械設備在運行過程中的一種屬性，設備內部的缺陷或故障會引起設備在運行過程中振動和噪聲的變化，也就是設備的噪聲信號中攜帶了大量與機械設備內部缺陷和故障的有關信息。因此，噪聲監(jiān)測也就成為對機械設備進行故障診斷的重要手段。

噪聲監(jiān)測的原理是當機器的零件或部件開始磨損或者經歷某些其他的物理變化時，其聲音信號的特征就發(fā)生變化。監(jiān)測這些特征就有可能檢測到機械運行狀態(tài)的變化，精確地指出正在劣化的那些零部件。噪聲監(jiān)測中的主要內容之一就是通過噪聲測量與分析確定設備故障的部位和程度。為此，首先必須尋找和估計機器中產生噪聲的聲源，進而從聲源出發(fā)，研究其頻率組成和各分量的變化情況，從中提取機器運行狀態(tài)的信息。噪聲監(jiān)測的方法有主觀評價和估計法、近場測量法、表面振速測量法、頻譜分析法和聲強法。4.2.2機械故障的超聲診斷理論與應用

超聲波用于機械設備故障診斷領域，主要是利用材料本身或內部缺陷對超聲波傳播的影響，來檢測判斷結構內部或表面缺陷的大小、形狀以及分布情況。在一些機器運行中能對材料或結構的微觀形變、開裂以及裂紋的發(fā)生和發(fā)展進行狀態(tài)監(jiān)測。它的應用極為廣泛，且發(fā)展迅速。超聲波的檢測方法按原理分類有脈沖反射法，其中脈沖反射法包括缺陷回波法、低波高度法和次多底波法。此外還有穿透法和共振法。按波形分可以分為縱波法、橫波法、表面波法、板波法和爬波法。

4.3機械故障的智能診斷

4.3.1基于專家系統的故障診斷

故障診斷專家系統是將人類在故障診斷方面的多位專家具有的知識、經驗、推理、技能綜合后編制成的大型計算機程序，它可以利用計算機系統幫助人們分析解決只能用語言描述、思維推理的復雜問題，擴展計算機系統原有的工作范圍，使計算機系統有了思維能力，能夠與決策者進行對話，并應用推理方式提供決策建議。4.3.2基于模糊邏輯的故障診斷

在許多情況下機器或系統都運行在一個模糊環(huán)境中，運行中各種狀況和參數都互相影響，難以用精確數學方法進行描述。模糊故障診斷就是一種基于知識的診斷系統，因為在診斷過程中對模糊癥狀、模糊現象等的描述要借助于經驗的操作者或專家的直覺經驗、知識等。模糊故障診斷系統的診斷過程，從對模糊信息的獲取，到利用模糊信息進行模糊推理到最后做出診斷，就如同醫(yī)生根據病人的模糊癥狀進行準確診斷一樣。機械故障診斷技術的發(fā)展趨勢

隨著現代科學技術的發(fā)展，特別是信息技術、計算機技術、傳感器技術等多種新技術的出現，數據采集、信號處理和分析手段日臻完善，從無法和難以解決的故障診斷問題變得可能和容易起來。設備故障診斷技術正在變成計算機、控制、通信和人工智能的集成技術。近半年來故障診斷技術呈現的發(fā)展趨勢有診斷對象的多樣化、診斷技術多元化、故障診斷實時化、診斷監(jiān)控一體化、診斷方法智能化、監(jiān)測診斷系統網絡化、診斷系統可擴展化、診斷信息數據庫化、診斷技術產業(yè)化和機械設備診斷技術工程化?，F代機械故障診斷技術正在成為信息、監(jiān)控、通信、計算機和人工智能等集成技術，并逐漸發(fā)展成為一個多學科交叉的新學科。

參考文獻

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第三篇：《機械故障診斷基礎》教學大綱

《機械故障診斷基礎》教學大綱

課程類別：選修課(專業(yè)課)適用專業(yè)；機械設計制造及其自動化

執(zhí)行學時：24學時

一、本課程在培養(yǎng)計劃中的作用

（一）本課程是一門專業(yè)課，研究的內容為機械系統動態(tài)信號處理與分析及以上內容在典型機械零部件運行過程中的狀態(tài)分析與識別。在本課程中，培養(yǎng)學生利用所學知識正確分析與判斷典型機械零部件運行過程中的狀態(tài)的技能，并了解掌握故障診斷知識的更新及發(fā)展動向。

（二）基本要求、從進行機械故障診斷所必備的基本知識與方法出發(fā)，學生學完本課程后應具備下列幾方面的知識：

（1）機械系統動態(tài)信號處理與分析方法

（2）轉軸組件的振動特性的描述及故障分析方法。（3）滾動軸承的振動特性的描述及故障分析方法。（4）齒輪箱的振動特性的描述及故障分析方法。（5）紅外檢測技術。（6）潤滑油樣分析。、本課程實踐性很強，所以實驗課是達到本課程教學要求和使學生經受工程技術訓練必不可少的環(huán)節(jié)。開設實驗應不少于6學時，重點為典型機械零部件運行過程中振動信號的測試與分析，典型故障信號的分析與故障判斷。

（三）與其它課程的聯系

在學習本課程之前應具有《機械工程測試技術基礎》課程的知識。

講課學時的分配：

概述 1 學時 信號分析方法及應用 3 學時 機械故障診斷依據的標準 2學時 轉軸組件的振動特性描述及故障分析 2 學時 滾動軸承的振動特性的描述及故障分析 2學時 齒輪箱的振動特性的描述及故障分析 2 學時 紅外檢測技術 2學時 潤滑油樣分析 2 學時 實驗 6學時 總講課學時 22學時 考試 2 學時

二、課程內容的重點、先進性、實用性和特點

本課程屬專業(yè)課，與前設課程《機械工程測試技術基礎》課程銜接緊密，并直接應用于生產實踐、科學研究與日常生活有關振動噪聲、力、溫度等參量的測試及狀態(tài)判斷中。

近年來，隨著傳感技術、電子技術、信號處理與計算機技術的突破性進展，《機械故障診斷基礎》課程從理論、方法到應用領域都發(fā)生了很大的改變。要求本課程的講授要知識面廣、實踐性強，結合新理論、新方法及新的使用領域，使學生了解前沿動態(tài)。

三、授課大綱

概述

課程的內容、方法。診斷信息的來源、獲取，典型故障示例，學習方法。

第一章 信號分析方法及應用

1、時域分析與頻域分析。

2、時域與頻域的轉換。

3、時、頻域信號中蘊涵的信息分析。第二章 機械故障診斷依據的標準

1、故障診斷的絕對判斷標準

2、故障診斷的相對判斷標準

3、故障診斷的類比判斷標準

4、幾種判斷標準的選用及判斷實例。

第三章 轉軸組件的振動特性描述及故障分析

1、轉軸組件的振動機理

2、轉軸組件的振動原因識別

3、現場平衡技術

第四章 滾動軸承的振動特性的描述及故障分析

1、滾動軸承失效的基本形式

2、滾動軸承的振動機理

3、滾動軸承的振動監(jiān)測及故障判別 第五章

齒輪箱的振動特性的描述及故障分析

1、齒輪及齒輪箱的失效形式與原因

2、齒輪及齒輪箱的振動機理

3、齒輪及齒輪箱的故障診斷 第六章

紅外檢測技術振動測試

1、基本原理

2、應用之一—溫度監(jiān)測

3、應用之二—無損探測 第七章 潤滑油樣分析

1、油樣分析的原理與步驟

2、鐵譜分析與光譜分析

四、教學實驗

1、學時數：6學時，開出3個實驗。2、內容

針對下列內容開設教學實驗：

（1）振動信號測試與處理： 構筑振動信號測試系統并測試，對振動信號進行時域分析與頻域分析

（2）軸承振動信號測試與故障分析。多組典型故障軸承，測試其運轉過程的振動信號并分析比較。

（3）利用測振傳感器及數采器采集工廠中機床運轉振動信號，排除噪聲干擾，提取反映機床狀態(tài)的信號，并理解狀態(tài)監(jiān)測的含義。

第四篇：旋轉機械故障診斷中的信號處理技術總結

旋轉機械故障診斷中的信號處理技術綜述

摘要: 基于旋轉機械在各行業(yè)的廣泛應用，旋轉機械的故障診斷技術也倍受重視，從傳統的信號處理方法到現代的信號處理方法，旋轉機械故障診斷中的信號處理技術在不斷發(fā)展，不斷創(chuàng)新。本文綜述了旋轉機械故障診斷的傳統信號處理方法和現代信號處理方法，分析傳統信號處理方法和現代信號處理方法的實際應用，并展望了未來旋轉機械故障診斷領域的研究方向。關鍵詞: 旋轉機械;故障診斷;信號處理技術

1、旋轉機械故障診斷的意義

隨著機械設備向著高速、重載、精密方向發(fā)展，對機械傳動設備的要求越來越高。不僅要求機械傳動設備能夠傳遞較大的功率和載荷，而且傳動系統本身必須具備較好的可靠性，從而降低設備的運營成本并提高設備運營過程中的安全性。在故障診斷的發(fā)展過程中，人們發(fā)現最重要、最關鍵而且也最困難的問題就是故障特征信息提取，其必須借助于信息處理，特別是現代信號處理的理論方法和技術手段，探索故障特征信息提取的途徑，發(fā)展新的故障診斷理論和技術。

2、旋轉機械故障診斷的傳統信號處理方法

以傅里葉變換為核心的經典信號處理方法在旋轉機械故障診斷中發(fā)揮了巨大的作用，這些方法包括頻譜分析、階比譜分析、相關分析、細化譜分析、時間序列分析、倒頻譜分析、包絡分析和全息譜等。

在基于FT 的信號分析方法中，平穩(wěn)的隨機信號常用其二階統計量來表征: 時域用相關函數，頻域用功率譜。功率譜實質上是一種頻域的能量密度分布，因此可以把它視為頻域分布，相關函數和功率譜之間也以FT作為聯系的橋梁。然而，基于FT的頻譜分析技術是建立在信號是平穩(wěn)性的假設上的，因此具有較大的缺點: 如被分析的系統必須是線性的，信號必須是嚴格周期或者平穩(wěn)的，否則，譜分析結果將缺乏物理意義，分析的結果只有頻域信息，喪失了時域特征。而大多數旋轉機械故障振動信號是非平穩(wěn)和非線性信號，對這些非平穩(wěn)信號，由于傅里葉變換的本質缺陷，使得提取的故障特征有缺陷，影響了故障診斷的準確性。3 旋轉機械故障診斷的現代信號處理方法

3.1 高階譜分析技術

功率譜分析的一個最大缺陷是它不包含頻率成分間的相位信息，通常也無法處理非平穩(wěn)和非高斯信號。而實際的振動信號大多是非平穩(wěn)和非高斯信號，尤其在旋轉機械系統發(fā)生故障時更是如此。其中一種非高斯性是各頻率成分間的相互關聯作用，產生和頻與差頻成分，稱為信號的非線性，對應的相位關系稱為二次相位耦合。對于這種非線性現象，功率譜是無能為力的。高階譜是分析非高斯信號的主要數學工具，已被運用到旋轉機械故障診斷中，其出發(fā)點和動機主要有:(1)高斯信號的高階統計量等于零，當非高斯信號淹沒在高斯白噪聲中時，利用高階統計量可以大大降低噪聲的干擾。一般而言，旋轉機械振動信號中的噪聲可以近似地當作高斯噪聲處理，因此采用高階譜分析振動信號更容易提取故障信息;(2)從更高階概率結構表征隨機信號，彌補了二階統計量(功率譜)不包含相位信息的缺陷，能定量地描述非線性相位耦合。對高階譜的研究比較多，已經形成了成熟的理論。目前高階譜已被成功地運用到滾動軸承、齒輪和轉子系統的故障診斷中。

3.2 ARMA 模型的現代譜分析技術

對旋轉機械故障振動信號進行頻域分析，通常是采用基于傅里葉分析的經典功率譜分析方法。不同于傅里葉分析的新的譜分析方法稱為“現代譜分析”。其中ARMA時序模型是應用較廣的一種現代譜分析方法，它利用信號的信息對被窗函數截取的有限信號以外的信息進行預測或外推，提高了譜分析的分辨率和真實度。特別是其中的AR模型能夠較好地描述信號頻譜中的譜峰，得到的頻譜比傅里葉頻譜更平滑，具有良好的頻率分辨力，從而獲得了廣泛的應用。在國外，這方面的研究工作一直在開展。早在1983年，Gersch采用AR模型和近鄰法相結合對旋轉機械故障進行分類，而國內也開展了這方面的研究工作。3.3 幾何分形技術

目前在旋轉機械故障診斷領域中，最成熟的方法是基于線性理論的時域和頻域方法，隨著現代科學技術的發(fā)展，機械設備越來越復雜化，基于線性理論的故障診斷方法的缺點和局限性也越來越突出，與非線性原理和方法相融合將是旋轉機械故障診斷技術的一個重要發(fā)展方向，因此，基于現代非線性理論的故障診斷方法研究十分活躍。分形理論是非線性科學的一個重要方面，特別適合研究各種“復雜現象”，把它應用于機械故障診斷領域是近年來國際學術界的新動向。

當旋轉機械發(fā)生油膜渦動、轉子裂紋、轉子與定子碰摩、基座松動等故障時，往往會產生混沌現象，采用幾何分形方法對振動信號分析可以有效地提取各種故障特征，其中關聯維數應用得最為廣泛。3.4 時頻分析技術

旋轉機械振動信號絕大多數是非平穩(wěn)、非線性的，這些非平穩(wěn)和非線性的振動信號包含了豐富的故障信息。對于這些非平穩(wěn)和非線性的振動信號，時頻分析方法是一種有效的分析方法。在目前常用的旋轉機械故障診斷方法中，由于時頻分析方法能有效地分析非平穩(wěn)信號因而在旋轉機械故障診斷中的應用最為廣泛。

時頻分析法將時域和頻域組合成一體，這就兼顧到非平穩(wěn)信號的要求。它的主要特點在于時間和頻率的局部化，通過時間軸和頻率軸兩個坐標組成的相平面，可以得到整體信號在局部時域內的頻率組成，或者看出整體信號各個頻帶在局部時間上的分布和排列情況。時頻分析在語音處理、地震資料分析、信號檢測和數據壓縮等多個領域得到了廣泛應用。對于旋轉機械而言，當其發(fā)生故障時的振動信號，大量是非平穩(wěn)、非線性的信號，因此，時頻分析方法是進行旋轉機械故障特征提取的一個重要的方法和特征提取工具，并廣泛應用于旋轉機械故障診斷中。

信號的時頻分析分為線性和二次型兩種。典型的線性時頻表示有: 短時Fourier變換、小波變換和Gabor變換等。在很多實際場合，還要求二次型的時頻表示能夠描述該信號的能量密度分布。這樣一種更加嚴格意義下的時頻表示稱為信號的時頻分布。而基于經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)的時頻分析方法，是一種優(yōu)秀的時頻信號分析方法，尤其適合于非線性、非穩(wěn)態(tài)的信號序列處理。3.5 盲信號處理技術

盲信號分離是指根據觀測到的混合數據確定一個變換，從而恢復原始信號或者信號源，其中術語“盲”有兩重含義:(1)源信號不能觀測;(2)源信號與噪聲如何混合是未知的。

由于噪聲信號的存在，實際觀測到的信號是故障信號和噪聲的混合數據，因此近幾年盲信號分離技術在齒輪的故障診斷中得到了應用。

盲信號處理技術領域也有很多值得進一步研究的課題，例如當ICA和獨立因子分析(Independent Component Analysis，ICA)用于盲信號分離(Blind Signal Separation，BSS)時，如何解決源信號的概率密度函數(Probability Density Function，PDF)的學習的問題;如何有效解決盲解卷(Blind Deconvolution)問題;當疊加噪聲為非高斯的或脈沖噪聲時，如何準確估計源信號的個數的問題;在非平穩(wěn)情況下如何提高跟蹤能力和如何提高解的魯棒性等等?？偨Y和展望

以上對信號處理技術的一些方法及其在旋轉機械故障診斷中的應用進行了綜述。不僅研究了傳統的旋轉機械故障特征提取技術中的信號的幅域分析、信號的時域分析以及以傅里葉變換(FT)為核心的經典信號處理分析方法，而且研究了旋轉機械故障特征提取應用中的高階譜分析技術、ARMA模型的現代譜分析技術、幾何分形技術、時頻分析技術、盲信號處理技術等幾種方法的基本理論和算法以及它們在旋轉機械故障特征提取中的實際運用。

雖然這些方法應用到旋轉機械故障診斷的領域中，取得了一定的研究成效。但由于這些理論和方法還在不斷地發(fā)展，算法也在不斷地改進中，因此目前還處于一個初級的過程，為了能更好地為旋轉機械故障診斷服務，今后還需要將對這些理論和算法作進一步的研究。如何把其他的和新的信號處理方法引入到旋轉機械故障診斷領域中去，是今后需要大力研究的方向。由于大型旋轉機械的組成、結構和運行狀態(tài)等諸多方面的復雜性，從而使旋轉機械表現出來的故障行為也極其復雜，因此，如何更好地綜合運用這些方法，也是今后研究的重點。

第五篇：納米材料在機械上應用 論文

納米材料在機械上的應用

摘 要： 本文介紹納米技術的興起；納米材料的特性；納米技術在機械工程中的運用；與傳統機械工程相比，納米技術帶來的優(yōu)勢；納米加工的關鍵技術及其在微型機械和微型機電系統的應用。

關鍵詞： 納米技術；納米材料；機械；納米加工；微型機械

機械是現在社會的基礎，是社會的一大支柱。機械的種類繁多，可以按幾個不同方面分為各種類別，如：按功能可分為動力機械、物料搬運機械、粉碎機械等；按服務的產業(yè)可分為農業(yè)機械、礦山機械、紡織機械等；按工作原理可分為熱力機械、流體機械、仿生機械等。

納米技術的興起

自從1990年7月在美國召開的第一屆國際納米科學技術會議上，正式宣布納米材料科學為材料科學的一個新分支開始，納米技術便一步一步進入人們的生活。納米科技是研究由尺寸在0．1～100nm之間的物質組成的體系運動規(guī)律和相互作用，以及實際應用中的技術問題的科學技術。從材料的結構層次來說，它介于宏觀物質和微觀原子、分子的中間領域。

納米技術不是一門單一的新型學科或者技術，它廣泛應用于各類學科中，其中在機械工程中的應用對于機械工程學科的技術變革起到了不可估量的作用。納米技術運用到機械方面尤其是產生了微型機械技術已經成為21世紀研究的核心技術，很多國家在納米技術上開始了越來越多的研究，在機械工程方面對于納米技術的應用也越來越多。

納米材料的特性

1、力學性質

高韌、高硬、高強是結構材料開發(fā)應用的經典主題。具有納米結構的材料強 度與粒徑成反比。納米材料的位錯密度很低，位錯滑移和增殖符合Frank-Reed模型，其臨界位錯圈的直徑比納米晶粒粒徑還要大，增殖后位錯塞積的平均間距一般比晶粒大，所以納米材料中位錯滑移和增殖不會發(fā)生，這就是納米晶強化效應。金屬陶瓷作為刀具材料已有50多年歷史，由于金屬陶瓷的混合燒結和晶粒粗大的原因其力學強度一直難以有大的提高。應用納米技術制成超細或納米晶粒材料時，其韌性、強度、硬度大幅提高，使其在難以加工材料刀具等領域占據了主導地位。使用納米技術制成的陶瓷、纖維廣泛地應用于航空、航天、航海、石油鉆探等惡劣環(huán)境下使用。

2、熱學性質

納米材料的比熱和熱膨脹系數都大于同類粗晶材料和非晶體材料的值，這是由于界面原子排列較為混亂、原子密度低、界面原子耦合作用變弱的結果。因此在儲熱材料、納米復合材料的機械耦合性能應用方面有其廣泛的應用前景。例如Cr-Cr2O3顆粒膜對太陽光有強烈的吸收作用，從而有效地將太陽光能轉換為熱能。

3、電學性質

由于晶界面上原子體積分數增大，納米材料的電阻高于同類粗晶材料，甚至發(fā)生尺寸誘導金屬——絕緣體轉變（SIMIT）。利用納米粒子的隧道量子效應和庫侖堵塞效應制成的納米電子器件具有超高速、超容量、超微型低能耗的特點，有可能在不久的將來全面取代目前的常規(guī)半導體器件。2001年用碳納米管制成的納米晶體管，表現出很好的晶體三極管放大特性。并根據低溫下碳納米管的三極管放大特性，成功研制出了室溫下的單電子晶體管。隨著單電子晶體管研究的深入進展，已經成功研制出由碳納米管組成的邏輯電路。

納米技術的優(yōu)勢

相對于傳統機械工程來說，也正是因為納米技術有很多優(yōu)勢才能取得這樣顯著的成果。

1、納米技術的尺寸效應

納米技術的主要效果之一便是縮小了傳統尺寸的單位，將毫米進化為納米，一納米相當于十億分之一米。納米技術應用在機械中，可以大大降低機械的體積，從而形成了新型機械——微型機械。這種不是傳統機械單純地在尺度上微小型化，而通常是指可以成批制作的集合微機構、微驅動器、微能源以及微傳感器和控制電路、信號處理裝置等于一體的微型機電系統。他們大部分都是運用納米技術的成果，因而它遠遠超出了傳統機械的概念和范疇，而是基于現代科學技術，并作為整個納米科技重要組成部分和用一種嶄新的思維方式與技術路線指導下的產物。

2、納米技術使材料多元化，應用多元化

納米技術是原材料形成更微小的形態(tài)，功能也更加強大，不僅能改良傳統材料，又能源源不斷地產生出新的材料。磁性液體密封技術便是證明，利用磁性液體可以被磁場控制的特性，將納米單位的液體置于磁場之內，從而達到密封的效果。同時在材料運用中可將微量的元素融入到基礎材料中，達到更好的效果。納米復合氧化鋯是成功應用在工業(yè)上的納米材料，這種材料提高了材料的耐高溫性能和導氧及儲氧功能，因此廣泛運用于汽車發(fā)動機系統中。

3、納米材料摩擦性能

納米技術最顯著的特性就是其擦性能，在機械中，各種軸承等都存在著摩擦，但是納米材料的出現，使得各類機械結構尺寸便小，同時對于過小的零件，摩擦力便顯的尤為重要，摩擦力如果相對較大，則零件便會造成磨損。但是納米技術也同樣克服了這一問題，現已出現納米材料幾乎無摩擦的狀態(tài)。美國科學家研制的這種微型納米軸承可在運動是無磨損和撕裂，達到了理想的效果。

4、納米技術節(jié)能效果

納米技術實現了“小材大用”，帶來的又一優(yōu)勢便是節(jié)能和環(huán)保。在納米技術的應用中，產生了很多新型材料，它們減少了很多不必要的消耗，使得傳統的機械工程中需要的大量材料迅速降低，對于原材料的節(jié)約起到了驚人的效果。德國不萊梅應用物理所已研制成功并且申請了一項專利，即用納米Ag代替微米Ag制成導電膠，可節(jié)省Ag粉50％，用這種導電膠焊接金屬和陶瓷，涂層不需太厚，而且涂層表面平整，效果理想。

微型納米軸承

傳統的軸承的體積比較大，其摩擦力也僅僅能夠靠潤滑來進行減少，但是，仍然不能夠將摩擦力進行避免。美國的科學家對其進行了研究，并且研制出來一種沒有摩擦的微型納米軸承，微型納米軸承主要包括以下兩個特點：第一，微型。微型納米軸承的直徑僅僅為一根頭發(fā)直徑的萬分之一，其應用到機電系統微型的軸承只有l(wèi) nlTl，為微型機械千分之一的大小。第二，摩擦力極小。如果軸承的體積很小，那么，套在一起管子之間摩擦力就會將微型軸承弱點暴露出來，在其產生的摩擦力很大的時候，會導致微型軸承無法使用。通常制造的微型機械軸承與這種納米軸承相比較，摩擦力僅僅是其最小值千分之一。

微型機器人

在工業(yè)制造領域，微型機器人可以適應精密微細操作．尤其在電子元器件的制造與面。美國邁特公刮最近設計出一種用于組裝納米制造系統的微型機器人，這種機器人的長度約為5mm，研究人員稱．假設能利用納米制造技術使這種機器人的體積不斷縮小，其最終的體積不會超過灰塵的微粒。[j本三菱公司也開發(fā)了一種微型工業(yè)機器人，該機器人采用了5節(jié)閉式連桿機構．實現手臂的輕量化與高剛性，其動作速度及精度完全可以趕上專用機器人。往復上下方向25ram，水平方向100mm的拾取動作，所需時間縮短到0 28s。另外，通過采用閉式連桿機構與高剛性減速機，實現了比以往機器人高100*的位置重復精度(±5nm)．可適應于精密微細操作。

納米分子電動機

美國IBM公司瑞士蘇黎士實驗室與瑞士巴塞爾大學的研究人員發(fā)現DNA能夠被用來彎曲直徑不及頭發(fā)絲的五卜分之一的硅原子構成的“懸臂”。他們裝配的這種小“懸臂”一端固定．另一端則可以上下彎曲，頂端則粘有單股DNA鏈。DNA自然形成雙螺旋結構，雙鏈被分開后，它們會力圖重新組合。當研究人員將帶有單股DNA鏈的“懸臂”置于含有與之對應的單股DNA鏈的溶液中，這兩個鏈就會自動配對結合在一起，小“懸臂”在這種力的作用下開始彎曲。研究人員利用這種生物力學技術制造帶有納米級閥門的微型膠囊(納米分子電動機)。通過控制這種驅動力來控制閥門的開合，可以將精確劑量的藥物傳送到身體的需要部位來達到治療的臼的。

合成永磁體

永磁材料是機械化學法最有前途的應用之一，許多稀土永磁合金可由元素粉合成。德國西門子公司用機械化學法制備出Nd15 fe77 B8永磁體 隨后以金屬為原材料利用機械化學法制備出SmCo5 Nd2 fe14Ca3C2 Sm2Co17等稀土永磁材料。大多數的工作是從Sm2 O3 SmCl 3或Smf 3前驅體與Co Ca 進行機械化學合成SmCo5 獲得的組成是非晶的SmCo 相和副產品CaO 經熱處理晶化成SmCo5 這是集精煉 合金化和粉末制造為一體的低溫制造過程 是一種低成本制造稀土永磁的技術。

合成儲氫材料

儲氫材料作為一種新型的功能材料它能夠儲存氫并在需要的時候將氫釋放出來 迄今為止研究人員已開發(fā)出了稀土系.Ti Fe 系.r 系和Mg 系等多個系列的儲氫合金 機械化學法在制備金屬納米晶儲氫材料方面有以下主要優(yōu)點從原理上講可以任意調配材料組成。合成許多難以用常規(guī)的熔煉或其他方法制備的新型納米晶儲氫合金材料 機械化學球磨過程能在氫氣氛下完成直接獲得儲氫態(tài)合金材料能有效降低其后續(xù)吸放氫反應的活化能 工藝過程簡單制備的儲氫材料一般為超細粉末使用時不需再粉碎且在充放氫過程中的抗粉化能力好 因此關于機械合金化納米晶儲氫材料的研究近幾年來相當活躍。由于機械化學對Mg 基儲氫合金動力學性能的改善各國的許多研究人員繼續(xù)致力于用機械化學法提高儲氫合金特別是Mg 基儲氫合金的性能 其中一個重要的方面是關于將Mg 基儲氫合金用于Ni MH 電池 如能獲得成功Ni MH 電池的水平將會大大提高近幾年來哈爾濱工業(yè)大學在機械化學合成納米晶Mg 基儲氫材料方面也做了較多工作先后制備和研究了納米晶Mg2 Ni Cu Mg 氧化物 Mg 氯化物等系列的新型儲氫材料9 取得了較大研究進展。

納米技術足近十多年來逐步發(fā)展起來的一門前沿、綜臺性交叉的新學科．它的迅猛發(fā)展將引發(fā)2l世紀的工業(yè)革命。因此，目前所有發(fā)達國家的政府和企業(yè)都在對納米技術的研發(fā)進行大量的投入，試圖搶占這21世紀科技戰(zhàn)略制高點，從而在世界競爭中保持優(yōu)勢。最近，我國政府也明確提出了將新材料和納米技術的進展作為“十五”規(guī)劃中科技進步和創(chuàng)新的重要任務．這為我國2l世紀初納米技術的快速發(fā)展奠定了重要基礎。相信在21世紀，納米產品將廣泛應用于各個領域，它給人類生活方式和生活質量的全面提高所帶來的影響將可能超過計算機給人類帶來的影響。

納米材料的應用前景展望

經過幾十年對納米技術的研究探索，現在科學家已經能夠在實驗室操縱單個原子，納米技術有了飛躍式的發(fā)展。納米技術的應用研究正在半導體芯片、癌癥診斷、光學新材料和生物分子追蹤4大領域高速發(fā)展?？梢灶A測：不久的將來納米金屬氧化物半導體場效應管、平面顯示用發(fā)光納米粒子與納米復合物、納米光子晶體將應運而生；用于集成電路的單電子晶體管、記憶及邏輯元件、分子化學組裝計算機將投入應用；分子、原子簇的控制和自組裝、量子邏輯器件、分子電子器件、納米機器人、集成生物化學傳感器等將被研究制造出來。

納米技術目前從整體上看雖然仍然處于實驗研究和小規(guī)模生產階段，但從歷史的角度看：上世紀70年代重視微米 科技的國家如今都已成為發(fā)達國家。當今重視發(fā)展納米技術的國家很可能在21世紀成為先進國家。納米技術對我們既是嚴峻的挑戰(zhàn)，又是難得的機遇。必須加倍重視納米技術和納米基礎理論的研究，為我國在21世紀實現經濟騰飛奠定堅實的基礎。整個人類社會將因納米技術的發(fā)展和商業(yè)化而產生根本性的變革。

結束語

納米材料在機械工程中改變甚至顛覆了傳統模式的運轉，顯示了其強大的科技含量，但是在其運用中，我們仍有很多方面亟待解決如何準確表征納米材料的各種精細結構；怎樣從結構上分析、解釋納米材料的新特性；能否利用某種標準來預測微區(qū)尺寸減少到多大時，材料表現出特殊的性能等等。對于這些問題，我們仍需深入研究，以便納米技術更好地服務于機械工程領域。

參 考 文 獻

1)苑國良 納米技術在機械中的應用 [期刊論文]-機械制造 2005（43）

2)閆超 納米技術在機械工程中的應用淺談 [期刊論文]-價值工程 2010（29）3)敖小寶，游譽林 納米技術在微型機械中的應用 [期刊論文]-機械制造及自動化 2005（34）

4)王祥 納米技術在制導、導航和控制領域應用的前景分析 [期刊論文]-國際太空 2004（4）5)李振波，李疆，劉北英 基于單片機的數字微加速度計靜態(tài)測試平臺設計 [期刊論文]-傳感器與微系統 2009（2）

6)陳建農，方永耕 水輪機及輔助設備運行及維修 河海大學出版社 1991 7)張?zhí)m娣，溫秀梅 納米加工技術及其應用 [期刊論文]-河北建筑工程學院學報 2003（21）

8)吳拓 開發(fā)機械制造的新領域 [期刊論文]-西江大學學報 2000（2）9)袁哲俊，謝大剛 納米技術的最新發(fā)展 [期刊論文]-2000（5）

10)蔡敢為，王文龍，劉平，朱從云 為機械動力學研究 [期刊論文]-湘潭礦業(yè)學院學報 2002（17）

11)楊元華，陳時錦，程凱 微結構光學元件的應用與制造 [期刊論文]-納米技術與精密工程 2005（3）