浅析机械故障诊断
关键词:故障诊断;误诊断;
机械故障诊断的发展历程中，故障确诊率的提高一直是研究的热点，故障的误诊却没有引起人们足够的重视。为了系统地阐述机械故障诊断中的误诊问题，给出了误诊的含义及分类;按照机械故障诊断推理过程的环节，详细分析了误诊产生的机理和具体的原因，针对这些误诊的潜在原因，提出了减少误诊的方法和措施。提高机械故障诊断的可靠性，降低误诊率，在保证诊断数据准确无误的同时，必须使诊断系统合理，同时具有开放性和可扩充性，使诊断知识不断得到丰富和充实。
从诊断的结果与诊断对象客观存在的差异来看，故障诊断的结论可分为确诊、误诊和漏诊，确诊即为对诊断对象的故障判断是准确无误的。漏诊则是对故障的遗漏。而误诊，顾名思义，就是错误的诊断，也可称之为误判。漏诊实质上也可归为对设备的误诊。
在故障诊断过程中，诊断对象的故障过程是复杂多变的，在故障发展过程中，由于引起故障的因素在性质、特点及作用方式上是不同的，机械功能状况和所受损害的具体情况也不同，使得故障征兆和演变具有不同形式，诊断中往往难以迅速准确地认识故障的性质，导致误诊，具体表现在以下几方面:
(1)故障的发展过程中，一种故障可能表现出多种不同故障征兆。如液压系统故障诊断中，电磁换向阀故障可能导致系统压力、流量不
满足要求，脉动可能加剧，还可能导致系统工作温度升高等。而对不同诊断对象，即使是同一种机械，对同一种故障的反应也是有差异的。一个对象的反应可能快，另一个对象反应可能慢，一个对象的某征兆对某故障反应可能剧烈，而另一个对象反应可能较平稳等。
(2)不同故障在发展过程中，可能出现相似的征兆，同种征兆可能对应多种故障形式。如回转机械中，各种故障的发生，往往都伴随着振动的加剧，而且在频域分析时，在相同倍频上，不同故障可能会有相似的表现形式。这种故障征兆的相似性，使我们在故障诊断中容易产生混淆。
(3)在很多情况下，随着故障的发展，还可能引起继发性故障，这种继发性故障可能会掩盖原来的故障，或原来的故障掩盖继发性故障，这都将造成故障诊断的困难。如液压系统中，由于某种原因引起油液污染程度增加，这可能引起液压泵运动副的严重磨损，磨损的颗粒混人油液中，进一步加剧油液污染，液压泵磨损将引起液压系统失效，泵的失效是油液污染这种原发性故障所引起的，而原发性故障和泵磨损这种继发性故障混在一起，相互促进，造成恶性循环，这增加了查找原发性故障的难度。
为克服故障征兆的复杂性给故障诊断带来的困难，必须开阔思路，不拘泥于典型故障一征兆的狭窄思路，从系统角度出发，进行由环境到机械，由局部到整体，由阶段到过程的具体分析，将征兆、原因、故障机理有机结合起来加以研究，减少误诊率。
各种机械设备，由于复杂程度不同，工作环境各异，使我们获得
的有关故障的知识往往有不确定和不完善的一面。一般来说，我们不能等待某种故障完全发生后再得出结论，而必须实施早期诊断，及时采取措施避免故障的进一步发展，这样，我们必须依据故障的部分征兆或无任何征兆情况下作出诊断，这不可避免地带来误诊。
由于故障诊断资料不足，对故障的认识受到较大限制，给明确诊断带来困难，有时不能将其有类似征兆的故障完全排除，有时所怀疑的故障的一般规律与故障征兆不完全相符，另外排除了一种故障的可能，又缺乏对某种故障作出识别的足够依据，因此故障诊断的推理过程往往也是模糊的，具有一定程度的不确定性。
针对这种情况，充分研究故障诊断对象，建立合理的模糊知识体和模糊推理机，利用现代人工智能原理实施诊断更符合故障诊断的性质，将提高诊断的可靠性。
任何理论与实际的故障过程相比，总有局限性，机械设备作为一个与环境和人共同组成的有机体，是有差异的，理论只能大体概括故障诊断实践中的具体情况，同时，理论又受到一定科学技术条件的限制，还存在尚待认知的领域。
理论与具体故障相比，总是有一定距离的。以故障诊断的标准来说，它是以典型征兆为基础而总结制定的，不太典型的故障，就未必都与诊断标准相符合，若将诊断标准当作教条而一成不变，难免造成误诊。
总之，我们所研制的诊断系统，应具有开放性和可扩充性，使系统具有不断完善的能力，这是降低误诊率的重要途径。
故障诊断的实践是机械故障诊断学形成发展的基础，对故障现象进行试验研究，虽然也是获取相关知识的重要途径，但由于试验与机械系统实际运行情况、工作环境是有差异的，所得出的结论必然存在一定的局限性，作为实施故障诊断的主体—人，对机械系统的了解程度及故障诊断的实践经验不同，得出的结论也有差异，如观察1幅机械图象，1个经验丰富的人，头脑中积累了大量故障知识，往往能较准确地从中把握机械运行状况，作出合理诊断结论，尤其是对早期故障和不典型故障的诊断更是如此。因此，必须加强诊断的实践环节，从实践中抽取有用的知识去扩充和丰富我们的诊断系统。
在实施故障诊断过程中，首先应获取机械系统运行的有关数据。机械运行过程中，往往受外界环境及各种随机因素影响，使获取的数据具有某种程度的不准确性，容易造成误诊。因此须采取必要数据预处理手段，减少随机因素的影响，剔除其中的趋势项、奇异项等，提高数据准确性，这也是降低误诊率的必要条件。
诊断人员的素质也决定了诊断结论的正确程度。诊断人员的理论知识、实践经验、方法知识以及执行故障诊断时的态度都可能导致误诊。同时，诊断人员在综合运用知识、理论联系实际、善于解决实际问题等方面的能力也会影响诊断结论。
机械故障诊断分为直接诊断和间接诊断，但由于受到设备结构和工作条件的限制，直接诊断往往难以进行。因而，多采用间接诊断，即通过二次诊断信息来间接判断设备中关键零部件的状态变化。而诊断测试便是获取二次诊断信息必备的关键环节。最常见的是振动测试
(位移、速度、加速度)和声音测试。
然而，由于各种原因，获取的数据可能发生偏差。体现在3个方面:(1)数据没有正确反映客观存在;(2)数据的信噪比低;(3)数据的不完备性。如果把这些不准确的数据当成有效数据来分析，就很可能发生误诊。
能够快速、有效地提取反映机器故障信息的特征是机械故障诊断的关键。诊断特征主要通过对设备采集来的信号进行分析和处理获取。这些特征可能是一些简单的时域特征，如峰峰值、均方根值、峭度等，或者工艺参数特征，如油温、油压等，还有一些复杂的频域特征及基于全息谱的特征，如转频椭圆及轴心轨迹等。
目前，各种特征提取方法层出不穷，如统计模拟、小波分析、独立分量分析、频域分析、全息谱分析等，为诊断对象的特征提取提供了有效的解决方案。在应用中，许多方法都有其应用的前提条件。而且，在不同的应用场合，各种方法还可能存在其局限性以及数学上的精确性问题。在实际应用中，如果没有注意到这些，就可能引起误诊。
对于一个诊断对象，如果其运行状态较复杂，由于客观条件和手段的限制等原因，可能使获得的信息难以确切地给出诊断结论，主要体现在以下3个方面:
(1)信息不完备。在诊断实践中，故障与诊断信息之间并非一一对应的关系。1个信息对应多个不同的故障，而1个故障也表征为多个不同的信息。这就需要掌握充分的有用信息来区分不同的故障。否则，就可能出现误诊。
(2)信息不一致。诊断信息不一致在诊断实践中也是较常见的现象。这些信息之间存在一定程度上的冲突。也就是说，某些信息很大程度上支持故障F1，否定故障F2;相反，另一些信息则支持故障F2，而否定故障F1。此时，误诊也容易发生。
(3)信息不确定。来自于诊断对象的诊断信息经历了许多传输途径，其不确定性可能较小，也可能很大，如传感器、传输线等均影响其确定性。此外，还有定性与定量信息之间转换导致的不确定性。
提高诊断测试的准确性是保证诊断数据可靠性的重要前提。可以从以下4方面着手:(1)对传感器进行定期检验;(2)可考虑用多个传感器测量;(3)采用可靠的传输线;(4)正确设置采样参数。
随着设备运行与维护的需要，各种在线、离线、远程等诊断分析系统以及人工神经网络、贝叶斯网络、专家系统等智能诊断系统逐渐用于机械故障诊断，为确诊故障带来了许多便利之余，也增加了机械故障误诊的可能性。开发合理完善有效的诊断系统，提高它们在特征提取或诊断推理方面的可靠性，有利于减小误诊率。
参考文献
1 屈梁生，何正嘉.机械故障诊断学.上海:上海科技出 版社，1986