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机械故障诊断基础研究“何去何从”（上） (3)
时间：2016-03-08 11:21 文章来源：http://www.lunwenbuluo.com 作者：王国彪、何正嘉、陈雪 点击次数：
1.4在智能决策与诊断方面
智能故障诊断是模拟人类思维的推理过程，通过有效地获取、传递和处理诊断信息，能够模拟人类专家，以灵活的诊断策略对监测对象的运行状态和故障做出智能判断和决策。智能故障诊断具有学习功能和自动获取诊断信息对故障进行实时诊断的能力。复杂机械设备故障的智能诊断技术与实用诊断系统，是实现机械故障诊断的应用关键。2001年，肖健华[43]研究了故障诊断中的支持矢量机理论；2002年，张周锁[44]对基于支持矢量机的多故障分类器进行了研究；2007年韩国学者WIDODO等[45]综述了支持矢量机在机械故障诊断中的研究进展和前景。2009年美国俄勒冈州立大学KRUZIC教授[46]在《Science》著文“Predictingfatiguefailures”强调结构疲劳寿命预测研究的重要性；2009年澳大利亚学者HENG[47]综述了旋转机械故障诊断技术研究进展，强调结合真实工况开展故障诊断研究的重要性；美国密执安大学倪军、辛辛那提大学李杰等在美国自然科学基金(NSF)的资助下，联合工业界共同成立了“智能维护系统(IMS)中心”，旨在研究机械设备性能衰退分析和预测性维护方法[48]；高金吉[49]归纳总结了旋转机械常见故障机理及其征兆和自愈诊断方法，提出了往复压缩机诊断的冲击信号分析法等；杨绍普、熊诗波、杨世锡、黄文虎、徐小力、秦树人、韩捷、于德介和李学军等[50-51]长期从事机械状态监测与故障诊断技术的研究。国内在诊断系统的研发方面取得了很好的成果。
在国内，国家自然科学基金委员会(NSFC)非常重视对机械故障诊断领域优势项目的培育、优选和资助工作。目前，该领域的项目申请主要集中在NSFC机械工程学科(E05代码)的E0503(机械动力学)、E0504(机械结构强度学)、E0510(制造系统与自动化)和E0511(机械测试理论与技术)等4个二级代码。据统计，1986?2011年E05代码共资助机械故障诊断领域面上项目、青年科学基金和地区科学基金项目440项，资助经费16170.4万元。资助数量和经费从2009年开始有较大增长，2011年共计资助91项，资助经费总计6154万元。此外，机械工程学科在“十五”至“十二五”期间，资助与机械故障诊断直接相关的重点项目6项，资助经费1330万元。
2机械故障诊断基础研究的突出进展
近年来国内外学者在机械故障诊断的基础研究和重大工程应用方面取得了突出进展，国外重点以转子故障机理和经验模式分解方法进行介绍；国内典型的原创性成果如取得了全息谱、振动故障治理与非线性动力学、小波有限元裂纹诊断和系统故障自愈诊断等，简要介绍如下。
1924年，NEWKIRK等[52-53]发现影响转子稳定性的油膜涡动现象，这是关于转子稳定性研究的较早文献。美国的MUSZYNSKA等[54-56]针对转子-轴承/密封系统，研究了滑动轴承的油膜涡动和油膜振荡机理，并对转子碰摩、气流激振等典型故障机理和特征进行了试验和理论研究，为机械故障的信号特征提取提供了理论基础。在信号特征提取方面，1998年美籍华人HUANG等[57]创造性地提出了本征模式函数(Intrinsicmodefunction,IMF)的概念，以及将任意信号分解为本征模式函数组成的新方法-经验模式分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)；在此基础上，2004年FLANDRIN等[58]深入研究随机序列的EMD等效滤波器结构，成为一个重要的EMD理论研究基础；2009年WU等[59]提出了总体平均经验模式分解(Ensembleempiricalmodedecomposition,EEMD)方法，通过添加白噪声使信号在不同尺度上连续，从而有效地解决了模式混淆问题。
屈梁生[36]首创了机械故障诊断全息谱技术，该技术突破了传统分析方法的局限性，体现了诊断信息全面利用、综合分析的思想。全息谱技术是基于多传感器信息集成和融合的先进诊断方法，它将机组上多个传感器收集到的信息有机地集成和融合在一起，利用了机组的多向振动信号，以及每一方向上振动信号的幅值、频率和相位信息，对频谱上的谱线加以集成而形成的谱图或者轴心轨迹，包括二维全息谱、三维全息谱、提纯轴心轨迹、合成轴心轨迹、滤波轴心轨迹、全息瀑布图、短时复谱和短时轴谱等。典型如全息动平衡技术，利用转频椭圆上初始相点以及三维全息谱的变化，能够确定转子不平衡量的准确配重，从而可以有效减少试重起车次数。目前全息谱诊断技术已经成为旋转机械故障诊断的有效手段，广泛地应用于机械、化工、石化、电力、冶金以及建材等行业中大型旋转机械运行状态的监测和诊断。该技术还出版了《机械故障的全息诊断原理》专著，其研究成果“柔性转子全息现场动平衡技术及其应用”获得2003年国家技术发明二等奖。
陈予恕等针对大型旋转机械的振动故障特点进行综合分析，突破传统以线性理论为基础的故障建模和分析方法，提出了5项重大故障的非线性综合治理新技术。对5类重大故障，分别进行了非线性动力学建模和分析，揭示了重大振动故障机理与系统参数之间的相关规律，明确了基于系统响应的故障判别特征，并进行了试验验证。5项综合治理新技术主要包括：①轴系-支撑内共振综合治理技术；②偏心-润滑参数综合治理技术；③裂纹类型综合治理技术；④碰摩综合治理技术；⑤轴系不平衡的非线性治理技术。这些治理技术的共同特点:将各种因素综合(交叉、关联和耦合)考虑，以达到对各类故障标本兼治的目的。该技术出版了《机械装备非线性动力学与控制的关键技术》等专著[60]，其研究成果“大型旋转机械和振动机械重大振动故障治理与非线性动力学设计技术”获得2005年度国家科技进步二等奖。
何正嘉等[61-62]提出了基于小波有限元的转子裂纹定量诊断方法。大型回转机械因结构裂纹导致的失效占80%以上，裂纹这一“隐形杀手”被形象地称为大型回转机械安全运行的“癌症”，具有难发现、易扩展、强破坏的特点，裂纹被称为旋转机械三大故障之一。该技术针对裂纹动态定量诊断，发明了小波有限元构造方法，建立了裂纹位置、裂纹深度与裂纹结构的前三阶固有频率之间的小波有限元模型；发明了运行模态参数识别新方法，提取到重大装备运行中裂纹结构的前三阶固有频率；发明了结构裂纹的动态定量诊断方法，将提取的前三阶固有频率代入小波有限元模型获得三条响应曲线，从而定量诊断出裂纹位置与裂纹深度。该技术成果在电力、石化、军工等领域获得成功应用，同时还出版了《小波有限元及其工程应用》专著，其研究成果“大型回转机械结构裂纹的动态定量诊断技术与应用”获得了2009年国家技术发明二等奖。
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