设备状态监测与故障诊断

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设备状态监测与故障诊断

张冀星

（中石化胜利石油工程有限公司海外工程管理中心,山东 东营 257000）

摘　要：随着现代生产的发展和科学技术的进步，现代设备的结构越来越复杂、自动化程度越来越高、故障类型会越来越多、处理难度越来越大。本文就实施设备状态监测与故障诊断，保证设备安全可靠进行了详细论述。关键词：状态；监测；故障与诊断

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.04.191

0　引言

　　设备状态的监测就是人们应用某些专用的仪器和方法对设备的局部或整体进行监视测定，以获取设备的技术性能状态参数。故障诊断技术是指在设备运行中或基本不拆卸的情况下，根据设备的运行技术状态来判断故障的部位和原因，并预测设备今后的技术状态变化。　　设备状态监测和诊断技术是两项既有区别又密切联系的设备管理技术，是实施状态维修、预知维修的重要基础。状态监测描述反映的是设备运行状态的好与坏，而故障诊断是状态监测后的识别和判断阶段，能够确定设备故障的部位与原因，二者相辅相成。

1　设备状态监测和故障诊断技术发展历史

　　设备状态监测和故障诊断技术是一门新兴技术，它是多学科交叉发展的结果。上世纪60年代前，人们往往采用事后维修和定期维修，但是所定的时间间隔难以掌握，过度维修和突发停机事故时有发生，在20世纪60年代，美国军方改定期维修为预知维修，也就是定期检查、视情维修。

　　20世纪60年代到80年代是状态监测与故障诊断技术迅速发展的年代，那时把诊断技术分为简易诊断和精密诊断两类，前者相当于状态监测，主要监控设备的运行状态；后者则要求定量掌握设备的状态，了解故障的部位和原因，预测故障对设备未来的影响。

　　20世纪80年代中期以后，人工智能理论得到迅猛发展，人工智能和网络化已成为监测和故障诊断的主要发展方向，陆续涌现出许多新型的状态监测和故障诊断方法。出现了振动测量仪、温度检测仪、轴承检测仪等各种便携式的检测仪器和分析仪器。

2　设备状态监测与故障诊断方法

　　设备监测与故障诊断的基本方法可按不同的观点来分类，目前流行的分类方法有两种；一是按机械故障诊断方法的难易程度分为简易诊断法和精密诊断法；二是按机械故障诊断的测试手段分为直接观察法、振动噪声测试法、无损检测法、磨损物测定法、机器性能参数测定法。

　　（1）简易诊断法。它主要采用便携式的简易诊断仪器，如测振仪、声级计、工业内窥镜、红外点温仪对设备进行人工巡回监测，根据设定的标准或人的经验分析，了解设备是否处于正常状态。若发现异常，通过对监测数据分析进一步了解其发展的趋势，它主要解决的是状态监测和一般的趋势预报问题。

　　（2）精密诊断法。对已产生异常状态的原因采用精密诊断仪器和各种分析手段进行综合分析，以期了解故障的类型、程度、部位和产生的原因及故障发展的趋势等问题，它主要解决的问题是分析故障部位、程度、原因和较准确的确定发展趋势。

　　（3）直接观察法。传统的直接观察法是指“听、摸、看、闻”，它一直沿用到现在，在一些情况下仍然十分有效，但因其主要依靠人的感觉和经验，故有较大的局限性，目前出现的便携式测振仪、泄漏听诊仪、光纤内窥镜、红外热像仪、激光全息摄影等现代手段，大大延长了人的感观器官，成为一种有效的诊断方法。

　　（4）振动噪声测定法。机械设备在运动状态下都会产生振动和噪声，通过进一步的研究发现：振动和噪声的强弱及其包含的主要频

率成分和故障的类型、程度、部位和原因等有着密切联系。大多数机械设备是定速运转设备，各零部件的运动规律决定了它的振动频率。由于是定速运转，其振动频率即为该零件的特征频率，观测特征频率的振动幅值变化，可以了解该零部件的运动状态和劣化程度。因此利用这种信息进行故障诊断是比较有效的方法，也是目前发展比较成熟的方法，特别是振动法，由于不受背景噪声干扰的影响，使信号处理比较容易，故应用更普遍。

　　（5）无损检验。无损检验是一种从材料和产品的无损检验技术中发展起来的方法，是在不破坏材料表面及内部结构的情况下检验机械零部件缺陷的方法。它使用的手段包括超声、红外、x射线、γ射线、声发射、掺透染色等。此方法目前已发展成一个独立的分支，用于检验由裂纹、砂眼、缩孔等缺陷造成的设备故障。此方法也具有局限性，主要为某些方法如超声、射线检测等不便于在动态下进行。

　　（6）磨损残余物测定法。机器的润滑系统或液压系统的循环油路中携带着大量的磨损残余物(磨粒)，其数量、大小、几何形状及成分反映了机器的磨损部位、程度和性质，根据这些信息可有效地诊断设备的磨损状态，目前磨损残余物测定方法在工程机械及汽车、飞机发动机监测方面已取得了良好效果。

　　（7）机器性能参数测定法。机器的性能参数主要包括显示机器主要功能的一些数据，如泵的扬程、机床的精度、压缩机的压力、流量等，这些数据可以直接从机器的仪表上读出，由此可以判定机器的运行状态是否离开正常范围，该方法主要用于状态监测或作为故障诊断的辅助手段。

3　状态监测与故障诊断的基本环节

　　在日常生产中，状态监测与故障诊断工作有三个基本环节，分别为信号采集环节、信号处理环节、故障识别和排除环节。

　　信号采集：设备劣化或发生故障后，会伴随各种状态信号出现，它们是故障信息的载体，采集包含异常或故障信息的状态信号是设备诊断技术的首要环节，因此采用合适的传感器和测量方法来采集信号十分重要。

　　信息处理：在采集设备有用信息的时候，很多干扰信号也会被采集，会使那些有用信号变的不明显或杂乱无章，如何去除干扰，使有用信号突出表现出来，这就是信息处理的任务。

　　故障识别和排除：得到有用设备信息后，需要经过与标准或样板模式进行对比，才能确定或判断设备处于何种状态，这一过程需要以识别技术作为理论基础。在简易诊断中可以参照某些标准，加上运用已有的知识和经验，即可做出判断，在精密诊断中必须通过计算机技术和各种分析技术，提取故障特征信号来对设备状态做出判断，判断出故障类型后，根据设备及生产实际情况排除故障。

4　结束语

　　随着设备状态监测与故障诊断技术的广泛应用，维修方式正在发生着深刻的变化，现代的预知性视情维修已成为今后企业设备维修的发展方向，这使得设备故障在未发生前得到恰当的处理，大大节省了维修时间和维修成本，可以预知，设备监测与故障诊断技术在未来我国经济建设中会发挥越来越大的作用。