電子機械故障診斷技術
電子機械故障診斷技術【1】
摘 要：隨著我國經濟不斷發展，科學技術不斷的進步，我國的電子機械設備應用也得到了前所未有的發展，無論是在加工精度、還是加工效率方面都取得了令人矚目的成績。
但是，隨著機械設備加工精度的提升和加工效率的加快，機械設備的突發故障也在不斷攀升。
機械設備在高速的運轉和工作下容易發生故障，一旦發生故障其損失巨大，不但維修費用高，而且維修周期也很長，一直是困擾企業的突出問題。
如何應用現代故障診斷技術建立設備故障預警制度，是目前亟待解決的難題。
關鍵詞：電子;機械;設備;故障;診斷;技術
在電子機械設備故障診斷過程中，診斷對象的故障過程是復雜多變的，在故障發展過程中，由于引起故障的因素在性質、特點及作用方式上是不同的，機械功能狀況和所受損害的具體情況也不同，使得故障征兆和演變具有不同形式，診斷中往往難以迅速準確地認識故障的性質，導致誤診。
1 電子機械概述
電子機械主要是以研究電子信息設備與電子系統的機械與結構的設計與制造為核心的，努力提高設備或系統在不同的復雜環境中的電性能。
我國工業與電子裝備發展過程已經超過40年，在電子設備的設計和制造商處于世界前列，但是也必須認識到先進的電子機械，不僅取決于電子設備的可靠性，也與結構與工藝密不可分。
電氣設計、結構設計及制造工藝在電子裝備中有融為一體的發展態勢，當今的電子機械工程就是應這種趨勢而產生的新興學科，國內很多高校也設立了電子機械專業。
電子機械同以往的普通機械相比，有其自身的特性：從目的上來說，電子機械旨在于提高電子設備的電氣性能系統;從實現手段上來說，電子機械主要通過在機械中加入電子信息技術等來實現電子設備的性能;從機電一體化的載體方面來說，電子機械是電子系統，常規機械是機械結構系統;從電子系統對機械的重要性來說，機電一體化對電子設備至關重要。
2 電子機械故障診斷技術分析
所謂電子機械設備故障，就是指機械系統已偏離其設備狀態而喪失部分或全部功能的現象。
如某些零件或部件損壞，致使工作能力喪失;發動機功率降低;傳動系統失去平衡和噪聲增大;工作機構的工作能力下降;燃料和潤滑油的消耗增加等，當其超出了規定的指標時，均屬于機械故障。
電子機械故障診斷技術主要有以下幾種：
2.1 基于小波分析的故障診斷方法
小波變換是一種新的變換分析方法，它繼承和發展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點，能夠提供一個隨頻率改變的“時間-頻率”窗口，是進行信號時頻分析和處理的理想工具。
基于小波分析直接進行故障診斷是屬于故障診斷方法中的信號處理法。
這一方法的優點是可以回避被診斷對象的數學模型，這對于那些難以建立解析數學模型的診斷對象是非常有用的。
具體可分為以下4種方法： ①利用小波變換檢測信號突變的故障方法連續小波變換能夠通過多尺度分析提取信號的奇異點。
其基本原理是利用信號在奇異點附近的Lipschitz指數。
Lipschitz指數時，其連續小波變換的模極大值隨尺度的增大而增大;當時，則隨尺度的增大而減小。
噪聲對應的Lipschitz指數遠小于0，而信號邊沿對應的Lipschitz指數大于或等于0。
因此，可以利用小波變換區分噪聲和信號邊沿，有效地檢測出強噪聲背景下的信號邊沿(援變或突變)。
因此，利用小波變換可以區分噪聲和信號邊沿，有效地檢測出強噪聲背景下的信號邊沿奇變。
動態系統的故障通常會導致系統的觀測信號發生奇異變化，可以直接利用小波變換檢測觀測信號的奇異點，從而實現對系統故障的檢測。
除此之外，小波變換可以看作一個帶通濾波器，從而可以對信號進行濾波。
近年來，已經出現了很多基于小波變換的去噪方法。
Mallat提出了通過尋找小波變換系數中的局部極大值點，并據此重構信號，可以很好地逼近未被噪聲污染前的信號。
Donoho也提出了一種新的基于閾值處理思想的小波去噪技術。
利用去噪后的信號可以直接對系統進行故障診斷，也可利用此信號進行殘差分析。
通過去噪獲得系統輸出信號來進行故障診斷，方法上比較簡單，但對故障的判斷受限于觀測人員自身的經驗。
2.2 光學檢測技術
由于故障診斷資料不足，對故障的認識受到較大限制，給明確診斷帶來困難，有時所懷疑的故障的一般規律與故障征兆不完全相符，另外排除了一種故障的可能，因此故障診斷的推理過程往往也是模糊的，具有一定程度的不確定性。
近年來，光學技術得到了快速的發展并被應用到工業領域，例如在數控機床中光柵系統的應用。
光柵測量是利用光的衍射原理，通過疊放的光柵的相對運動，產生與之同步移動的莫爾條紋信號，然后通過讀數頭與后續電路，將導軌、工作臺的位置等信號轉變成信號讀出來，其讀數分辨率可達5nm。
當兩塊相同的長光柵跌合，如果柵線的夾角很小時，莫爾條紋的方向與光柵條紋方向近似垂直。
光柵盤上黑白刻線的相對移動，會產生光強度周期性變化，此光信號經光電池轉換成為周期性的電信號，對電信號進行分析處理，就可獲得光柵相對移動的位移量。
2.3 人工智能診斷
機電設備在運行時均會產生物理變化或者化學性能的轉化，這樣勢必會造成設備的外在形態的改變，如溫度升高、電壓電流以及功率的變化等，檢測人員可以通過對設備的這些參數變化的分析來了解設備的運行狀況。
故障診斷技術就是依照不同參數的不同變化規律，而預判斷設備是否出現故障及出現故障的具體位置，以便及時采取科學有效的措施，防止出現不必要的損失，提高了設備運行效率和安全性。
近年來，人工智能和計算機技術迅速發展，在機械診斷中的運用也越來越廣泛。
例如，用于大機組和燃氣輪機的診斷專家系統、采用概率神經網絡、自組織映象和徑向基函數網絡等的智能診斷神經網絡等。
Zadeh曾將專家系統、模糊集合、神經網絡、概率計算和遺傳算法統稱為軟計算。
將軟計算中各種方法集成，形成各種類型的混合系統，如用于診斷的模糊專家系統、模糊神經網絡等，使各種方法互相取長補短，相輔相成，是一種值得關注的動向。
結束語
電子機械設備一旦由于故障，機械性能降低，無法正常運轉，從而影響到生產效率。
而受到摩擦、外力、應力以及化學反應的影響，現代機械的零部件會出現磨損、腐蝕、斷裂等情況，致使機械產生故障而無法運行，只有采取積極的防御措施，進行及時的修理，能夠有效的避免機械故障的產生。
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航空電子機械設備故障診斷技術研究【2】
關鍵詞：航空電子 設備故障 診斷
0引言
當今的軍事領域,對武器裝備的可靠性、保障性和可維修性有了更高的要求,而且隨著現代工業及科學技術的迅速發展,特別是計算機技術的發展,設備的結構越來越復雜,自動化程度也越來越高,不僅同一設備的不同部分之間互相關聯,緊密耦合,而且不同設備之間也存在著緊密的聯系,在運行過程中形成一個整體。
因此,一處故障可能引起一系列連鎖反應,導致整個設備甚至整個過程不能正常運行, 輕者造成停機,重者會產生嚴重的后果甚至災難性的人員傷亡,這就要求現代設備系統具有很高的安全性和可靠性。
目前,設備的狀態監測與故障診斷已成為現代航空、航天和國防建設中的重要內容,不容忽視。
1、航空設備故障預測和健康管理系統
由于航空設備的特殊性，其故障預測和健康管理系統原則上應分為機載部分和地面部分，機載部分的功能與地面部分的功能顯然應有所區別。
飛機在執行任務的過程中，機載部分自動進行狀態監控和管理，自動記錄和分析飛機及各系統的狀態，并進行狀態的預測、故障的檢測和隔離，根據預測和狀態信息完成系統重構，上述信息可在空中通過無線通信傳遞給地面保障中心系統或存儲在黑匣子內;地面部分則側重于維修決策，根據信息進一步確定故障部位，制定維修方案。
根據機載部分和地面部分特點，機載部分應具有以下功能:狀態監測功能，數據存儲功能，分系統功能級故障預測功能，提供分系統故障對飛行任務的影響評估或警示。
地面部分的功能應具有以下特點:數據傳輸與存儲功能，狀態顯示功能，分系統功能級故障診斷與分系統部件級故障診斷功能，提出維修方案和維修規范。
故障診斷系統是根據診斷對象故障的特點，利用現有的故障診斷技術研制而成的自動化診斷裝置。
故障診斷的各種理論與方法的研究最終都必須落實到具體的診斷裝置或診斷系統的研制上，只有診斷系統的研制成功才能產生真正的經濟效益。
2、NFF的診斷與排除
在航空維修工作中經常會碰到這樣的情況：飛行員反映空中出現某個故障，但地面檢查中卻不能復現;機務準備通電中發現某機件有故障，但再次通電時故障現象消失;甚至有些諸如“轉速急降”的危險性信號都是時有時無，給地勤人員排故造成很大困難。
實際上，這就是所謂的“未發現故障”(NOFault found,NFF)，它是航空維修工作中較為常見的一個問題。
進行NFF的診斷，需要預先收集大量的相關信息、資料和統計數據等。
電子產品或設備的性能特征如電流、電壓、電阻等是反映其正常或故障狀態的重要參數，通過監測這些本質參數的變化來發現故障，已成為當前應用最廣泛、置信度最高的故障診斷方法。
典型的方法包括電子產品的機上測試(BIT)以及非電子產品功能系統的故障診斷等。
在航空裝備維護工作中經常測量大量的電壓、電阻等數據，基于本質參數的方法可以用在目前對監測發動機工作狀態的各種傳感器進行NFF預測與健康管理，這些傳感器包括滑油溫度傳感器、滑油壓力傳感器、金屬屑傳感器等。
它們用電壓、電阻等形式隨時檢測發動機相關工作狀態，評價發動機性能指標，有時的自身失效或工作狀態變化就會導致發動機誤報故障或發生NFF。
將這些數據分門別類加以統計，用時間序列分析方法建立差分方程形式的數學模型，再根據模型或得出的曲線趨勢圖進行分析研究，可較好地掌握機件設備的歷史工作狀況，發現或預防NFF，并對下一步的工作做出維修建議，成為當前航空裝備保障的新趨勢。
隨著飛機的更新換代和使用時間的增長，要重點關注導航系統、飛控系統和其它自動控制系統電子設備故障和老舊飛機線路引起的潛在性、危險性故障。
因此，為了預防或減少NFF的發生，應采取以下措施手段：表面引發的偶然故障是由根本的故障缺陷導致的，因此生產商首先應努力克服硬件或軟件的設計缺陷，將故障隱患降到最低限度。
建立相關的數據庫，將容易發生NFF的故障進行技術統計分析，以便在某些工作時機根據對該機件的性能檢測決定是否提前更換該件，從而降低NFF的發生。
出現重要系統、重要故障時，要全面、系統地分析故障發生時的環境特點及飛機所處高度、速度、姿態等參數，及時檢測線路，認真研究電路圖。
尤其應加強空地之間的聯系和信息交換，確定該設備是否空地使用不一致或不同，以便能創造故障復現的條件。
3、結論與展望
3.1新的故障診斷方法的研究
主要是將一些新的理論應用到電子設備的故障診斷之中。
如小波變換方法,信息融合方法及基于Agent的診斷方法等。
隨著新理論的不斷發展,這方面的工作仍是故障診斷的重要內容之一。
3.2故障信息獲取的手段和方法的研究
故障信息的準確獲取是故障診斷是否成功的關鍵之一。
像多傳感器信息融合在故障診斷中的應用,一個重要的方面就是如何從不同角度獲取故障信息。
對電子設備來說,除了電壓和溫度信號外,能否從其它方面獲得故障信息,如電磁場信息等,這也是有待深入研究的內容之一。
3.3遠程故障診斷的研究
在軍事領域,如果各種戰傷的武器設備在現場夠得到及時的維修,對提高裝備的戰斗出動強度、補充戰斗實力和保持一定的持續戰斗力都有重要的意義。
而現在的戰傷搶修都是由專業的維修人員在野戰條件下就地組織實施。
利用遠程故障專家系統可以獲得遠離戰場的專家的指導,有效地提高維修效率和速度。
故障診斷是一門實用性很強的技術,因此只有在實際應用中才能體現它的價值。
目前在理論研究方面雖有不少進展,但真正在工程實踐中成功應用的實例還較少。
特別是真正實用準確的電子設備故障診斷系統。
因此,如何將先進的故障診斷理論與方法應用到實際中去還有待深入的研究。
再者對于一個大型復雜航空電子設備進行故障診斷分析時,傳統故障診斷和智能故障診斷技術必須是相互彌補。
只有這樣以傳統故障診斷技術為基礎,綜合利用智能故障診斷技術,構造高效而智能化的故障診斷平臺,才是大型航空電子設備診斷和維修的一個很有前途的發展方向。
參考文獻：
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