机械故障诊断范文

导语：如何才能写好一篇机械故障诊断，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：旋转机械；故障诊断；原因分析

中图分类号：U472.42文献标识码：A 文章编号：

引言

所谓旋转机械指的是通过内部零部件的旋转运动完成相关功能的机器设备。通常指的是那些旋转速度比较高应用较为广泛的机械，比如离心式压缩机、电动机、汽轮发电机、离心式水泵、真空泵和离心式鼓风机等具有旋转运动都属于旋转机械。旋转机械一般构造较为复杂，发生故障时较难查找出故障原因，更不容易做出有效的维修方案，为旋转机械的维修和管理人员提出较大的难题，本文主要就旋转机械故障的原因作出简要的分析，并总结了故障诊断技术的相关内容。

1 旋转机械故障诊断的特点

进行旋转机械的故障诊断时，首先需要了解旋转机械故障所具备一些特性，以下做出简单的分析：

1.1转子特性

而转子组件的运行的良好与否直接决定了旋转机械的运行状况，所以旋转机械的故障的诊断主要是通过检测转子组件而形成的。转子系统安装转子动力学的理论又被科研人员分为刚性转子与柔性转子。人们将旋转机械内部的转子的转速不能超过其第一阶临界转速的称之为刚性转子，反之则为柔性转子。

1.2旋转机械振动的频率特征

对于旋转机械的诊断需要采集其振动信号，包括诸如周期信号参数或平稳随即信号以及准周期信号等。也就是说旋转机械的振动故障一般都会涉及到转子的速度以及振动频率的状态正常与否。通常旋转机械的振动故障时，其转子的旋转素的与故障特征频率是相关的，一般改特征频率是转子回转频率的几倍或几分之一倍。所以通过分析振动特征频率与转子频率的相关性可以找出旋转机械故障的成因。经实践调查发现，旋转机械故障特征频率与转频具有如下的相关性：

1）同步振动

同步振动指的是转子的故障特征频率域转子频率相同或是其整倍。而一般如果出现强迫振动时表现多为同步振动。很多时候容易出现同步振动，如转子不平衡和联轴器不对中时都可以出现同步振动的现象。

2）亚同步振动

亚同步振动即为振动特征频率低于转子频率时，或者为转频的分数倍时的情况。像涡轮机械发生的喘振和滑动轴承出现的油膜振荡都是属于亚同步振动，而旋转机械的亚同步振动又多为自激振动。

3）超异步振动

超异步振动的情况很多，像齿轮损坏发生的啮合频率会导致超异步振动，还有叶轮叶片的振动时产生的频率也能引起超异步振动，其原理就是故障特征频率高于转频。

通过上述的旋转机械故障发生时的振动情况介绍，其实千万不能简单地认为机器发生故障就表现为上述三种情况的一种，要是如此就简单了。实际情况是，旋转机械在运行过程中，遇到故障时往往表现为三种情况同时存在。

获取旋转机械故障信号的主要途径如下：

1）振动频率分析

因为旋转机械不同的故障类型具有相应固定的特征频率，旋转机械的故障发生时的特征频率是分析及诊断旋转机械故障类型的有效参数。

2）分析振幅的方向特征

因为旋转机械各异的故障情况发生时的振动方向具有比较明显的方向特点，一般在进行故障诊断时，需要在相应的测点进行三个不同方向的振动测量，然后根据其振动方向可以初步判定其故障类型。

3）分析振幅随转速变化的关系

旋转机械有相当一部分故障的振动幅值与转速变化有密切的关系，所以现场测量时，在必要的时候，要尽量创造条件，在改变转速的过程中测量机器的振幅值。

2旋转机械故障的来源及主要原因分析

旋转机械出现故障的诊断技术首先是基于对于机械故障的原因进行分析，以下是根据实践经验总结的引起机械故障的不同原因，有助于工作人员对机械故障做出顺利而准确的诊断。

2.1设计和制造引起机械故障

设计不当，动态特性不良，容易引起旋转机械发生强迫振动或者是自激振动的现象；由于结构设计不够合理，导致构件截面出现应力集中现象；工作转速应尽量避免接近临界转速区，否则容易引起旋转机械出现故障的一个原因；运行点接近或落入运行非稳定区；零部件加工制造精度达标，引起产品质量问题；零件材质不良，造成旋转机械出现质量问题而容易引起故障；设计时或制造过程导致的转子动平衡不满足技术要求。

2.2安装和维修引起机械故障

当机器安装不当，零部件发生错位使得机械预负荷过大，容易引起机械故障；轴系对中不良（一般是由于轴系热态对中的考虑不够）；机器的各几何参数（比如配合间隙、过盈量及相对位置）调整的位置不当；管道压力过大，使得机器在工作状态下改变了动态特性和安装精度；转子长期放置不当，破坏了动平衡精度容易引起机械故障；安装或维修工程破坏了机械的原有配合性质和精度导致的机械故障等。

2.3运行操作不当引起机械故障

具体的引起旋转机械故障的不当运行操作如下所述：旋转机械在非不满足设计要求的状态下运行（如转速过大、长时间或较大的负荷），导致机械构件出现损坏，导致故障；不够或冷却不良；旋转体出现损坏、耗损或结垢的现象；机械的相关参数设定不当（如温度、转速等），使得机器运行失稳，易引起机械出现较大的故障；不按设计要求进行机器的启动、控制升降速等操作，或者暖机不够、热膨胀不均匀等。

2.4机械状况恶劣导致机械故障

这里指的是机器使用过程中保养维护不当引起的故障：如机器没有得到足够的时间调整，而长时间负荷状态下使得其转子挠度增大；机器的地基基础出现不同程度的沉降，导致旋转机械的外表壳出现变形的情况等。

3旋转机械故障诊断技术的内容

对于旋转机械故障做出诊断需要进行以下三方面的内容：

（1）特征参数的采集：改内容是属于旋转机械故障诊断的一个准备的过程，主要的工作就是采用相关的仪器测得机器各个设备的一些参数，比如转速、湿度、温度、压力、频率、流量、噪音等。采集相关参数所使用的仪器一般由基于不同的构造原理的传感技术制作成的传感器组成。通常所使用的传感器暴扣速度传感器、电涡流传感器湿度传感器和加速度传感器等，近年来随着科技的进步还有光导纤维、激光以及声发射等传感技术的被广泛应用到旋转机械故障诊断中。

（2）参数的提取与处理：通过上述的准备阶段即参数的采集结果中，提取与旋转机械的故障有关联的特征信息，并与政策状态的相应参数进行对比，可以有效地检测旋转机械的状态。一般对于旋转机械的轴承故障诊断过程中，使用较为广泛的分析方法是小波分析。而目前兴起的的方法如空间重构的GMD的数据处理方法也逐渐被用于较为复杂的机械如旋转机械的非线性振动中，可以为预测旋转机械故障的发展趋势提供有效的帮助。

（3）判断故障种类：经过之前两个阶段，得到了对于旋转机械故障所处的状态进行较为准确的识别，并为维修方案的决策提供理论依据。这个阶段需要进行的工作就是研究机器的相关参数及故障诊断中的应用技术，考虑不同传感器的优化配置的方案优劣性，通过发展信息融合技术、采用模糊诊断和神经网络的方法、经过小波转换分析、并通过在专家系统中的应用，最终能够对于旋转机械故障提供准确而可靠的诊断。

4结语

随着技术的发展，旋转机械故障诊断技术主要是通过考察所诊断机器的故障历史、根据相关参数的采集识别机器的实时状况，通过相关的分析方法来诊断旋转机械现有的故障情况，并预测其故障未来的发展趋势，从而为提供行之有效的维修方案提供理论及技术支持。旋转机械故障诊断技术是基于近代数学、计算机技术、机械自动化控制理论、信号处理技术及理论、仿真模拟技术、可靠性等理论而形成应用型技术。应用较为的广泛的旋转机械故障诊断的方法很多，如振动检测诊断法、温度检测法、声发射检测法、噪声检测法、油液分析法、人工神经网络、模糊数学分析法、专家系统以及粗糙集理论等都常见于旋转机械的故障诊断工作中。

参考文献

[1] 张全伟. 机电设备故障诊断技术浅析[J]. 商业文化(学术版), 2008,(06)

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在电子机械设备故障诊断过程中，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。 

1 电子机械概述 

电子机械主要是以研究电子信息设备与电子系统的机械与结构的设计与制造为核心的，努力提高设备或系统在不同的复杂环境中的电性能。我国工业与电子装备发展过程已经超过40年，在电子设备的设计和制造商处于世界前列，但是也必须认识到先进的电子机械，不仅取决于电子设备的可靠性，也与结构与工艺密不可分。电气设计、结构设计及制造工艺在电子装备中有融为一体的发展态势，当今的电子机械工程就是应这种趋势而产生的新兴学科，国内很多高校也设立了电子机械专业。电子机械同以往的普通机械相比，有其自身的特性：从目的上来说，电子机械旨在于提高电子设备的电气性能系统；从实现手段上来说，电子机械主要通过在机械中加入电子信息技术等来实现电子设备的性能；从机电一体化的载体方面来说，电子机械是电子系统，常规机械是机械结构系统；从电子系统对机械的重要性来说，机电一体化对电子设备至关重要。 

2 电子机械故障诊断技术分析 

所谓电子机械设备故障，就是指机械系统已偏离其设备状态而丧失部分或全部功能的现象。如某些零件或部件损坏，致使工作能力丧失；发动机功率降低；传动系统失去平衡和噪声增大；工作机构的工作能力下降；燃料和油的消耗增加等，当其超出了规定的指标时，均属于机械故障。电子机械故障诊断技术主要有以下几种： 

2.1 基于小波分析的故障诊断方法 

小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。基于小波分析直接进行故障诊断是属于故障诊断方法中的信号处理法。这一方法的优点是可以回避被诊断对象的数学模型，这对于那些难以建立解析数学模型的诊断对象是非常有用的。具体可分为以下4种方法： ①利用小波变换检测信号突变的故障方法连续小波变换能够通过多尺度分析提取信号的奇异点。其基本原理是利用信号在奇异点附近的Lipschitz指数。Lipschitz指数时，其连续小波变换的模极大值随尺度的增大而增大；当时，则随尺度的增大而减小。噪声对应的Lipschitz指数远小于0，而信号边沿对应的Lipschitz指数大于或等于0。因此，可以利用小波变换区分噪声和信号边沿，有效地检测出强噪声背景下的信号边沿（援变或突变）。因此，利用小波变换可以区分噪声和信号边沿，有效地检测出强噪声背景下的信号边沿奇变。动态系统的故障通常会导致系统的观测信号发生奇异变化，可以直接利用小波变换检测观测信号的奇异点，从而实现对系统故障的检测。 

除此之外，小波变换可以看作一个带通滤波器，从而可以对信号进行滤波。近年来，已经出现了很多基于小波变换的去噪方法。Mallat提出了通过寻找小波变换系数中的局部极大值点，并据此重构信号，可以很好地逼近未被噪声污染前的信号。Donoho也提出了一种新的基于阈值处理思想的小波去噪技术。利用去噪后的信号可以直接对系统进行故障诊断，也可利用此信号进行残差分析。通过去噪获得系统输出信号来进行故障诊断，方法上比较简单，但对故障的判断受限于观测人员自身的经验。 

2.2 光学检测技术 

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，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。近年来，光学技术得到了快速的发展并被应用到工业领域，例如在数控机床中光栅系统的应用。光栅测量是利用光的衍射原理，通过叠放的光栅的相对运动，产生与之同步移动的莫尔条纹信号，然后通过读数头与后续电路，将导轨、工作台的位置等信号转变成信号读出来，其读数分辨率可达5nm。当两块相同的长光栅跌合，如果栅线的夹角很小时，莫尔条纹的方向与光栅条纹方向近似垂直。光栅盘上黑白刻线的相对移动，会产生光强度周期性变化，此光信号经光电池转换成为周期性的电信号，对电信号进行分析处理，就可获得光栅相对移动的位移量。 

2.3 人工智能诊断 

机电设备在运行时均会产生物理变化或者化学性能的转化，这样势必会造成设备的外在形态的改变，如温度升高、电压电流以及功率的变化等，检测人员可以通过对设备的这些参数变化的分析来了解设备的运行状况。故障诊断技术就是依照不同参数的不同变化规律，而预判断设备是否出现故障及出现故障的具置，以便及时采取科学有效的措施，防止出现不必要的损失，提高了设备运行效率和安全性。近年来，人工智能和计算机技术迅速发展，在机械诊断中的运用也越来越广泛。例如，用于大机组和燃气轮机的诊断专家系统、采用概率神经网络、自组织映象和径向基函数网络等的智能诊断神经网络等。Zadeh曾将专家系统、模糊集合、神经网络、概率计算和遗传算法统称为软计算。将软计算中各种方法集成，形成各种类型的混合系统，如用于诊断的模糊专家系统、模糊神经网络等，使各种方法互相取长补短，相辅相成，是一种值得关注的动向。 

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【关键字】机械；故障

机械设备在高速的运转和工作下容易发生故障，一旦发生故障其损失巨大，不但维修费用高，而且维修周期也很长，一直是困扰企业的突出问题。如何应用现代故障诊断技术建立设备故障预警制度，是目前亟待解决的难题。

1　设备故障状态产生的原因

在现如今的生产和工作中，企业大多追求高效率，高速度，设备种类也是多种多样，而且大部分企业的生产一线都是工作环境较为恶劣，设备故障率较高。设备故障发生的原因是多方面的，主要有以下几种类型。

1.1　机械零件的损坏

当机械发生某种故障后，从故障部位进行外部观察，我们会发现，故障的形成主要是由于零件本身的损伤、以及零件之间原有配合关系发生了变化。

零件的损伤是指零件的现有尺寸、形态偏离了原始设计性能，这种偏离表示机械在使用过程中，各种因素对零件发生作用的结果。常见的零件损伤是由于意外损伤和老化损伤造成的。

1.2　设备超负荷运转

每台设备都有一个设计输出参数极限，如果设备的实际输出参数超出其设计输出极限时，机械的正常状态将遭到破坏形成故障。产生设备超负荷运转而引起故障时，就需要采取调整技术参数，提高设备承载能力，并对故障设备采取修复措施。

1.3　机械工作能力的损耗

机械工作能力的损耗是随着时间的推移，在机械内、外因影响下，机械综和能力的损耗。主要有以下原因：

1.3.1　机件配合间隙增大，刚性下降；

1.3.2　主要部件磨损和老化；

1.3.3　摩擦系数增大，负荷增加以及磨损等原因造成发热量增大；

1.3.4　机械的主要联接副和部件发生磨损、扭曲变形等。

2　设备故障状态的迹象

设备故障状态的迹象在设备中的表象主要有：

2.1　输出参数的变化

设备台班生产率降低，油机耗油量与工作时间、工作量的比例增加等的变化。

2.2　振动异常

振动是机械运行过程中的属性之一，但不正常的振动常常是测定设备故障的有效手段。

2.3　声响异常

机械在运转过程中，在正常状态下发出的声响应是均匀与轻微的。当设备在正常工况条件下发出杂乱而沉重的声响时，提示设备出现异常。所以，对噪声异常的故障迹象必须认真对待，仔细检查，正确判断。

2.4　过热现象

工作中，常常发生发动机、制动器、轴承等部位超出正常工作状态的温度变化。如不及时发现，并诊断与排除，将引起机件烧毁等事故。

2.5　磨损残余物的激增

通过观察油箱、齿轮箱、轴承、齿轮等零件的磨损残余物，并定量测定油样等样本中磨损微粒的多少，即可确定机件磨损的程度。

2.6　裂纹的扩展

通过机械零件表面或内部缺陷（包括焊接、铸、锻造、压延等）的变化趋势，特别是裂纹缺陷的变化趋势，判断机械故障的程度，并对机件强度进行评估。

3　设备故障诊断的实施

通过对设备故障的产生原因及现象的分析，使我们对故障的诊断有了明确的目的性。目前，对各种设备的故障诊断实施技术，已从传统的感官直接判断，进入到利用现代振动、声、光、电学理论以及各种现代测试技术、信息处理、识别技术和计算机技术的方向发展。

智能诊断与远程诊断

3.1　振动检测技术

振动检测系统可通过对机械振动信号的拾取、放大，显示振动的峰值，以了解机械的振动状态。主要设备有测振用传感器、放大器等。

3.2　音响检测技术

现代音响检测技术是通过对声波的声速、波长、周期、频率及声压的测量、监测和判断设备的声波变化，对设备故障实施诊断。主要设备为噪声测量仪。

3.3　光学检测技术

近年来，光学技术得到了快速的发展并被应用到工业领域。例如，在数控机床中光栅系统的应用。光栅测量是利用光的衍射原理，通过叠放的光栅的相对运动，产生与之同步移动的莫尔条纹信号，然后通过读数头与后续电路，将导轨、工作台的位置等信号转变成信号读出来，其读数分辨率可达5nm。当两块相同的长光栅跌合，如果栅线的夹角很小时，莫尔条纹的方向与光栅条纹方向近似垂直。光栅盘上黑白刻线的相对移动，会产生光强度周期性变化，此光信号经光电池转换成为周期性的电信号，对电信号进行分析处理，就可获得光栅相对移动的位移量。

3.4　人工智能诊断

近年来，人工智能和计算机技术迅速发展，在机械诊断中的运用也越来越广泛。国内外不乏成功的实例。例如，用于大机组和燃气轮机的诊断专家系统、采用概率神经网络、自组织映象和径向基函数网络等的智能诊断神经网络等。Zadeh曾将专家系统、模糊集合、神经网络、概率计算和遗传算法统称为软计算。将软计算中各种方法集成，形成各种类型的混合系统，如用于诊断的模糊专家系统、模糊神经网络等，使各种方法互相取长补短，相辅相成，是一种值得关注的动向。

3.5　远程诊断

远程诊断是计算机网络技术发展的产物。目前尚处于初始阶段。前面提到，设备诊断的案例积累，不能仅仅依靠单个工厂，必须一个行业，乃至制造厂、使用厂和研究单位的社会性协作。从这一角度看，远程诊断将发挥极其重要的作用。就当前而言，首先要解决的是数据格式的统一问题。没有统一的数据格式，就谈不上诊断信息的交流，也谈不上远程诊断，其结果只能是各个外国公司垄断我国重大关键设备的运行经验。为此，不少学者强烈呼吁迅速促成、完善这一工作。这是我国机械诊断技术发展的一件大事，有着深远意义。

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关键词：农业机械化专业；机械故障诊断与维修；课程；教学方法

1科学制定教学内容

教师的教学内容是影响学生对农业机械故障诊断与维修相关知识学习的直接因素，教师要根据教材制定科学的教学内容和教学计划。原有的机械故障诊断与维修教材的篇幅较长，而且内容以计算分析、理论知识讲解为主，内容已经无法适应当前的教学需求，另外，随着技术的进步，许多新的技术已经应用到农业机械故障诊断与维修当中，教材更新不及时，教师教学内容不更新，直接导致学生学习的知识无法与实际结合起来。因此，教师在安排教学内容的时候要对课程内容进行筛选，并增添新的内容。例如，教材上对机械的维修主要集中在机械发生故障的事后，随着技术手段的更新和维修理念的进步，预防维修和计划维修已经成为了机械维修工作的主要方式，教师要将类似的内容增添到教学内容中，提高教学内容的新颖性。

2创新教学方法

与农业相关的专业需要与实践相结合。农业专业它以农业生物科学为理论基础，与农业生产技术相结合，是综合性很强的专业，不仅包括了生物科学，还包含着自动化控制、工业设计等一系列应用科学。农业机械化专业设立的主要目的就是为我国农业现代化提供农业机械设计、制造、运用与维护的高素质人才。长期以来，为了提高学生学习成绩，教师在教学过程中主要采用了灌输式的教学方式，在这种教学方式下的学生创新能力和实践能力低下，学生的思维受到了局限，主观能动性很低，大部分学生都在被动地接受老师的教课内容[1]。但是，农业机械化专业作为一个实践性很强的专业，需要提高学生的实践能力。因此，在农业机械故障诊断与维护课程教学过程中需要老师对教学方法进行改进与创新。教师要在教学中把培养学生的实践能力、自学能力、调动学生的主观能动性作为教学的方向[2-3]。例如，在课堂上讲解机械常见故障时让学生提前在课下进行调查，了解现代农业机械的几种常见故障及维修方法，让学生通过网络查找相关的视频，提前学习课程知识，教师在课上安排学生进行交流，将常见故障进行汇总整理，最后由教师补充不足的部分。另外，在实践课堂上，教师要鼓励学生动手操作，让学生在动手过程中将理论知识与实际结合起来，进一步了解常见的零件缺陷、机械故障振动诊断技术等，最终实现提高学生的实践能力、自学能力的教学目标，为农业现代化培养高素质的农业人才。

3建立合理的课程考核体系

课程考核是对农业机械化专业学生学习情况的一次考察，能够让学生、教师、学习和社会了解到该专业人才培养情况。合理的课程考核体系能够推动教学方式的创新，激励学生学习的积极性。农业机械化专业机械故障诊断与维修课程的考核需要重点对学生实践能力的考察，采用理论考试与实操考试两种课程考核方式，理论考试放在学期末与其他科目一起考核，实操考核需要在实践课上进行技能考试，提高学生对实验课的重视程度，减少出现高分低能学生的情况，真实反映专业人才培养的情况[4]。

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【关键词】高压断路器 机械故障 方法探讨 故障诊断

中图分类号：V351.31 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）35-043-01

前言：

机械故障是高压断路器的主要故障，常见的机械故障有传动机构变形、不良、电磁铁卡塞、锁扣失灵、触头磨损、螺丝松动、部件破裂、缓冲器故障等，可通过监测断路器动作过程中的振动信号，来识别出断路器的机械故障或机械状态。利用振动诊断方法有利于实现对断路器的非侵入式的状态监测，且可很好地解决高压隔离问题，因而振动诊断成为高压断路器机械状态监测的合适手段。其内容一般包括振动信号采集、特征提取、故障识别三个环节的内容。目前，信号采集方面的工作已经比较成熟，后二个环节尚在不断完善中，笔者主要讨论这二个环节的内容。

一、特征提取

经过20多年发展，高压断路器的振动诊断尚未有在工程中成功应用的报道，还需要不断地深入研究。尤其是，当前的国家智能电网建设对实用化智能电器有着迫切的需求，如何利用振动诊断较好地解决高压断路器机械状态监测问题显得更加突出。从断路器振动信号中提取的特征参量可以是时间信息、频率信息、时间和频率的综合信息、以及表征信号特征的某些指数等。相对应的，可将这些特征提取方法分类为时域法、频域法、时频法和数据序列法，应用中通常将几种不同的方法相组合。

1、时域法

时域法直接从时域振动信号中提取事件发生的时刻、幅值及表达时域波形变化的指标来作为特征。在断路器机械故障振动诊断中得到应用的有短时能量法、包络谱分析等。

1）短时能量法。短时能量分析的基本思想是将时域信号序列的指数变换经过窗函数滤波得到能量函数序列，再进行分析。相对于传统的中值滤波法、时域包络法、自相关法等，短时能量法能提高信噪比，获得较高精度的振动事件起始时刻信息。利用多个传感器测量断路器各相的振动信号，在选择合适的窗函数的基础上，采用短时能量法能精确获得断路器的合闸同期性与合闸时刻等状态参数。且研究表明承载电流对该方法的影响很小，对于断路器状态的在线监测具有重要意义。

2）包络谱分析。利用时域信号的包络谱，不但能够获得线圈动作、触头接触、缓冲动作等振动事件发生的时间，还能反映出振动事件的强烈程度。对断路器振动信号进行经验模态分解，

从时间分辨率较好分量的包络谱中提取时间信息，具有明确的物理意义，通过与标准值比较，

便于判断断路器的工况。

2、频域法

频域法将断路器的振动信号变换到频域，根据频率的分布和变化来判定故障类型和故障程度，例如细化频谱分析、模态分析等。

1）细化频谱分析。细化频谱分析是为解决常规傅里叶变换频率分辨率不高的问题而产生的。对快速傅里叶变换（FFT）、细化FFT（ZFFT）、线性调频Z变换（CZT）进行比较分析，并将CZT引入断路器振动信号分析。通过仿真和实测信号的细化频谱分析表明，CZT方法有助于提高断路器振动信号频域分辨率。

2）模态分析。模态作为机械结构的固有振动特性，一般以固有频率、阻尼比和振型来表示。选用固有频率和振型作为特征参量，并结合线圈电流、接触电阻、触头行程等信息，来判断材料疲劳、连接松动、触头磨损等问题。该方法只适合于离线测试，且测试时需要额外的设备来对断路器施加激励。

3、时频法

时频法能兼顾时间和频率，较好地表达信号的局部特征，特别适合于对非平稳信号的分析。目前，在断路器机械故障振动诊断中应用的有小波分析、小波包分析、经验模态分解、希尔伯特变换等。

1）小波分析。小波分析具有可变的时频分辨率，在低频段频率分辨率高、时间分辨率低，高频段时间分辨率高、频率分辨率低。一般可利用小波分解来抽取或重构振动信号，从而达到提取有用信号、去除干扰的目的。用小波分解各尺度上的奇异性指数来计算对应振动信号包络的奇异性指数，可用奇异性指数作为特征参数来进行故障诊断。构造振动信号的解析信号，利用对解析信号的小波变换来观察即时频率变化，也是判断断路器状态的一种可行方法。另外，振动信号的小波变换能生成时间—尺度平面上的谱图，正常信号和故障信号的谱图存在明显区别，也可利用该特征诊断不易识别的小故障。

2）小波包分析。相较于小波分析，小波包能保证在全频段都具有很高的分辨率，在许多应用中用小波包分析来替代小波分析。经常依据小波包分解后各个频带的幅值、能量等，选定节点系数作为特征向量或选取特定频带的节点进行信号重构以消除噪声干扰。重构的信号可通过短时能量分析、信息熵、双谱估计[17-19]等方法得到特征量。

3）经验模态分解。经验模态分解是一种处理非平稳、非线性信号的方法。该方法将信号序列分解成多个不同频段的固有模态分量和一个残量之和，能很好地突出信号的局部特征。可利用经验模态分解来抽取或重构振动信号，再通过包络谱分析、希尔伯特谱的能量熵[20]等方法构造特征量；或者直接用固有模态分量的能量熵构造特征量。

4）希尔伯特变换。希尔伯特变换是从实信号构造解析信号的常用方法。有研究者用希尔伯特变换从小波分解或者小波包分解后的信号中进一步提取信号包络、相位和瞬时频率等信息来评估断路器的状态。希尔伯特变换与经验模态分解相结合构成希尔伯特—黄变换，其希尔伯特谱很好地表示了信号时频分布特性，可作为故障诊断的依据。

4、数据序列法

数据序列分析方法着眼于通过少量数据直接得到某种数学模型或数值，而不在意数据的具体物理意义，从模型中得出数据的本质特征，如积分参数法、分形方法、信息熵、相空间重构等。

1）积分参数法。其基本思想是通过对振动信号的时域或频域数据序列进行加权积分，将波形中细微的变化累积放大，以期通过拟合积分曲线来区分断路器状态的目的。

2）分形方法。分形维数是对复杂形体不规则性的一种度量。相同状态断路器振动信号的局部分形维数曲线具有良好的一致性，而在不同状态下其分形维数曲线则具有很好的区分度。因而可利用振动信号的分形维数曲线作为高压断路器机械机构信息特征量。

3）信息熵。与分形维数类似，信息熵可对数据的复杂程度进行度量。因而信息熵通常被用来对小波包分解、经验模态分解或者谱图的数据序列进行量化表达。

4）相空间重构。相空间重构的基本思想在于用系统的一个观察量（如一个时间序列）可以重构系统的等价状态空间，即相空间。因而，可利用断路器振动信号来重构整个断路器的状态空间。实际应用中，相空间的步长和嵌入维数选取是关键，目前还没有通用的方法。通过多次试验发现，当嵌入维数达到10以上时，不同机械状态下的相空间关联维数基本趋于相应的固定值，可作为特征量。

二、故障识别方法

基本的故障识别可分为基于规则、基于模型和基于案例的3类方法。为取得好的识别结果，

可将多种方法结合使用。在断路器故障诊断领域内，基于规则的方法借助于专家知识达到故障识别的目的，实际应用中经验和知识的积累还有所欠缺，应用较少；基于模型的方法要求对断路器系统及其故障机理有深入的理解，而断路器系统的复杂性、多学科交叉的特点限制了其发展；基于案例（基于指纹）的方法将待诊断的案例与已有案例进行比对分析，从而达到分类或故障诊断的目的，目前应用最多。在高压断路器振动诊断的早期，一般采用相关系数、χ平方偏差测试、动态时间规整法等，随着人工智能的发展，神经网络、支持向量机、人工免疫网络等新方法被引入。

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主要分析了工程机械曲柄连杆机构的故障以及产生故障的原因，诊断曲柄连杆机构的故障，最后着重探讨了应对曲柄连杆机构故障的一些排除方法。为解决发动机故障提供参考意见。

关键词：

曲柄连杆机构；工程机械；故障诊断；排除方法

1工程机械曲柄连杆机构故障现象及原因

1．1活塞敲缸现象及原因分析

（1）现象。当发动机在工作时，气缸壁与活塞碰撞，从而发生出声响，则称之为活塞敲缸，主要现象表现为：当发动机在运转时，发出“当、当、当”节奏声音；随着发动机温度升高，异常的响声会逐渐减少或者消失；发动机排出蓝白色的烟色。

（2）分析原因。首先第一点，是因为气缸壁与活塞之间的间隙原因。当发动机在工作时，活塞顶部会有气体压力存在，在作功和压缩过程当中，排气和进气两个行程要小于气体对活塞的作用力，在作功过程当中，转过共线位置时候的连杆会呈现出倾斜状态，从而活塞会出现侧压力，这时候活塞一侧就会被压在气缸壁的左边。压缩过程中，活塞顶部有压缩气体压力存在，转过共线位置一直到越过止点时，压缩气体会将活塞压在气缸的另一侧。因此，引起气缸壁与活塞之间的间隙原因主要在于气体压力作用导致的，将活塞压在气缸壁上，当活塞运动时就会发生响声，会导致气缸壁与活塞的磨损。连杆扭转的原因，连杆承受着惯性力、气体压力、旋转离心力等，主要是做摆动较高速的长杆，由于连杆受力原因多变，容易导致连杆出现扭曲现象，如果发动机在不正常的燃烧情况之下，会造成连杆弯曲，之后连杆两端的轴线就会出现不平衡状态，连杆回转也不会在同一平面内，连杆活塞与活塞销摆动时候，会与气缸壁发生碰撞而发出异响。

1．2活塞销响

（1）现象。活塞销响的现象主要发出“咯儿”响声，而且声音比较尖锐，当怠速较高时候，这种声响较为清晰。

（2）原因分析。活塞销主要承受着冲击负荷，压紧活塞销，从而在运转时产生磨损。久而久之，由于修理不当导致增大配合间隙，当间隙增大到一定程度，活塞运动时，其方向、加速度大小也由于活塞位置而发生相应的改变，活塞销与活塞的压紧也会产生相应的变化，从而发出撞击的响声，如果没有油的时候，活塞销的异响就会更加的清晰明显。

1．3连杆轴承

（1）现象，连杆轴承会因为轴径与连杆轴承之间的碰撞，而发出声响，当发动机工作时，会发出“当”节奏金属敲击声音，单缸断火之后会消失或者减少响声，随着负荷量逐渐的增大而响声也会逐渐的增大，转速提升会伴随着机油压力下降现象。

（2）原因分析。发动机工作时，由于连杆轴承与轴径配合间隙过大，导致连杆轴承发出异响，主要原因是因为磨损、连杆螺栓松动、修理发动机时，配合间隙不当导致间隙过大，致使连杆轴承发出响声。

1．4整体式曲轴主轴承响

（1）现象，发动机加速较为突然，敲击声会发出“刚”声响，严重时还会发生机体振动现象，随着负荷增大响声也随之而增强，较近的两个缸位断火时，声响会消失或者是减弱，并会伴随着机油压力下降现象。

（2）原因分析。在正常工作当中，曲轴主轴颈与轴承发生磨损，导致过大配合间隙，磨损缓慢且平稳，大部分都发生在损耗期间。由于发动机系统故障、发动机温度升高、油质量较差等原因，致使油不良，便会在磨损进程中导致增大配合间隙。此外，曲轴主轴承盖螺栓松动也会导致增大间隙。

1．5曲轴轴向窜动声响

（1）现象，比较于曲轴主轴承声响，曲轴轴向窜动声响与曲轴主轴承声响有些类似。

（2）原因分析。轴承轴向间隙必须要有，但是有了间隙之后，由于受到轴向的影响，会导致曲轴前后窜动。为了限制窜动，一般会采用止推垫安装在曲轴上，当发动机工作时，曲轴止推垫必然会产生磨损，如果止推垫磨损必将会增大轴向间隙，会因为前后窜动而发出声响。

2工程机械曲柄连杆机构故障诊断与排除

2．1活塞敲缸故障诊断与排除

诊断活塞敲缸故障，要根据现象对活塞敲缸情况就进行确定，拆下喷油器，向气缸注入机油，撬动飞轮，估计机油流入活塞周围间隙后启动发动机。如果活塞敲缸响声消失，则说明是活塞敲缸故障。如果在早期就发生活塞敲缸故障时，主要原因是因为活塞销、活塞销衬套、连杆轴承过紧，从而导致活塞产生拉伤，这时应当进行单缸断火实验，如果断火之后异响消失，则表明有活塞敲缸，应当深入检查，采用针对性的措施来排除故障。如果在使用阶段发生故障，大部分的主要原因在于连杆变形原因，进行单缸断火实验，断火之后如果异响没有消失，说明是由于连杆变形引起的活塞敲缸，应当进一步深入检查和校正。如果在损耗期间发生活塞敲缸，随着温度变化而不断变化响声，排气管有蓝白色的烟，大部分是因为气缸壁与活塞磨损造成过大配合间隙，应当立即检修发动机。

2．2活塞销响故障诊断与排除

活塞销响故障发生，一般都是在损耗阶段，如果具有较高怠速，或者是油门抖动时，产生的异响是非常明显的。发动机温度逐渐升高，活塞销响的异响也随之而不断增大，单缸断火时的异响有变化。如果出现以上现象，则可以诊断为活塞销响。拆卸之后应当对其进行检查，对其进行更换，使得活塞销配合间隙符合要求。

2．3连杆轴承故障诊断与排除

如果在正常使用阶段、早期故障期间发生连杆轴承响声。大部分是因为连杆螺栓松动原因，堵塞了油路、连杆轴承装配不恰当等原因。单缸断火实验之后，对缸位进行确定，如果单缸断火之后响声消失或者逐渐减小，则表明这个缸位有故障，否则表明故障在其他缸位当中，应当继续检查。如果在损耗期间发生连杆轴承异响，并且伴随着机油压力下降现象，表明每个缸位连杆轴承有过大的间隙，应当及时修理发动机。

2．4整体式曲轴主轴承响诊断与排除

如果发生在正常使用阶段，或者是早期阶段，曲轴主轴承响大部分是因为个别轴承盖松动，或者是油路被堵塞，使得轴承磨损从而导致出现过大的间隙。这时候采用相邻的两个缸位进行断火实验，对缸位进行确定，如果断火实验时候响声消失或是逐渐减小，则表明这两个缸位轴承有响声，如果在损耗期间发生整体式曲轴主轴承响，伴随着机油压力下降现象，则说明轴承之间的间隙过大，应当对发动机进行全方位维修。

2．5曲轴轴向窜动声响诊断与排除

一般在使用很久之后，才会发出曲轴轴向窜动声响，怠速时候就能听到很清晰的“刚”金属响声。如果踩下离合器踏板就会减少异响，或者异响消失。这表示曲轴轴向窜动响。如果发动机在停转状态时，可以撬动飞轮，安装百分表测量，如果曲轴轴向窜动测量超过一定范围或者是数值，则说明曲轴轴向窜动出现异响，应当立即更换曲轴止推垫。

3总结

综上，采用图文结合的方式，介绍了发动机异响故障诊断方法以及排除方法。以实际情况，主要从工作原理、结构以及检测故障三方面进行了详细的论述。针对以上异响诊断，必须充分掌握异响的规律以及诊断方法，只有对这两方面进行熟悉了解，异响故障以及排除就容易得多。

参考文献：

［1］郝伟，王爱红．发动机曲柄连杆机构异响故障诊断与排除［J］．机械管理开发，2001．

［2］陈然．内燃机曲柄连杆机构的力学行为分析［D］．中北大学，2015．

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关键词：机械故障诊断技术应用发展趋势

中图分类号：U226.8+1 文献标识码：A 文章编号：

随着科技的不断发展，机械设备的功能越来越完善，结构越来越复杂。从另一方面看，维护修理费用也在不断上升。由于需要维护的区域广，维护修理的对象种类繁多，因而需要花费大量的人力、物力和财力进行设备的维护，维护人员不足、维护手段落后等等己成为管理中的薄弱环节会导致设备出现各种故障，会导致设备无法正常运转。机械设备在很多大型装备中处于核心部位，技术复杂，但由于机组停机后许多产生故障的原因不能通过设备运行来进行诊断，设备停机后进行故障诊断将增加故障检测、诊断和确定故障的难度，这就使得故障的发现，诊断和处理受到延误，严重影响设备的正常使用，可能造成重大的经济损失。因此加强机械设备故障诊断问题的研究是非常有实际意义的工作。

设备诊断技术主要包含两个方面的内容：一是对设备的运行状态进行监测; 二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。掌握设备的现在状态与异常或故障之间的关系，以预测未来的技术。

1 机械设备故障的特点

1.1 随机特性。由于机械设备运行的过程多为动态随机过程，因此，这里的所说的“随机”一词中就包含了两方面含义：一是不同时刻的观测数据是不可重复的，这就说明用监测数据直接判断机械运行过程中产生的故障就是不可靠的，就不得不从统计层面上去分析；二是表征机器工况状态的特征值也在一定范围内发生了很大变化，机器的运行过程可以用数学方法来描述，使用不同的机器，其动态特性模型参数和特征方程也就各不相同，这样就直接导致工况状态的特征域之间出现差异。

1.2 从系统特性看，除了连续性、间歇性、离散性、突发性、趋势性、随机性等特性外，机械设备是由成百上千个零件装配而成的，在各个零部件之间出现了相混合的状况，所以机械设备出现的故障具有多层次性。

2 机械设备故障规律

2.1 早期故障期

对于处在早期故障期的设备来说，在初期是故障率很高的，随着时间的推移，故障率也明显下降了。从另一个角度看，机械产品的早期故障期也可以被称为“磨合期”。在这一期间内，其时间究竟多长均是随着产品、系统的设计与制造质量而变动的，并且在此期间产生的一系列故障主要是两方面导致的：一个是设计、制造上的缺陷所致；另一个是使用环境不当所造成的。

3.2 偶发故障期

进入偶发故障期，设备故障率基本处于平稳的状态，并逐步地趋向定值。所以，在偶发故障期，机械故障随时有可能会发生，但是故障率是最低的，也是相对平稳的。基于这一点来说，这也可以被叫做是设备的最佳状态期或正常工作期。在偶发故障期出现的故障，主要是因设计、使用不当、维修不力所引起的。因此，为了解决这一问题，可以通过提高设计质量来不断改进机械的使用管理，并加强诊断和监视，做好保养工作，最经将故障率降到最低。

3.3 耗损故障期

一般情况下，在设备使用的后期，故障率将开始出现上升趋势。其原因主要是由于设备零部件的磨损、疲劳、腐蚀、老化等因素造成的。设备故障率在每个阶段的变化，已经真实地反映出设备从磨合、调试、正常工作到大修或报废故障率变化的一系列规律。在科学技术快速发展的今天，尤其是机电液一体化技术被广泛地应用到生产中去，那么简单的机械设备必将转变为计算机辅助控制的大型复杂设备。过去的观点认为：设备使用时间越长磨损越严重，同时故障率也会随之上升，而现在对比发现，这样的论断是不正确的，故障率还可能是与时间相关的，使用时间也是影响设备可靠性的一大因素。

3.4 维修策略的选择

设备维修策略选择应遵循的原则：首先，通过维修，恢复设备规定的一些功能，目的是消除设备修前存在的缺陷及提高设备的可靠性，只有这样才能够充分地利用起零、部件的有效寿命；其次，确保维修费用与设备停修对生产的经济损失两者之和为最小。

1) 定期维修

定期维修是一种以时间为基础的预防检修方式，也被称为计划检修。这一维修方式是根据设备磨损的统计规律或经验进行事先检修设备周期、检修类别、检修设备内容及检修方式。该维修方法不仅仅适合于已知设备磨损规律的设备，还适用于难以随时停机进行检修的流程工业、自动生产线设备。

2) 状态维修

状态维修是以设备状态为基础、以设备状态发展趋势的预测为依据的一种检修方式，也叫做视情维修。这一方法主要是根据对设备的日常检查、定期重点检查、故障诊断所提供的多方面信息，再经过系统分析来判断出设备的健康和性能状况及其今后的发展趋势，设备在故障发生以前，可以将性能降低到规定的故障率以前，从而进行有计划地安排检修。

3) 事后维修

事后维修是指设备发生故障或其它失效时进行的非计划性维修，仅用于对生产影响极小的非重点设备、有冗余配置的设备，所以也叫做故障维修。

4 机械故障诊断的应用

最初的机械故障诊断方法主要有：手摸、耳听、眼看，当机械故障诊断技术出现之后，在设备故障诊断技术出现以后，这种局面并没有从根本上得到改善。目前，机械故障诊断技术可以根据不同的信号类型，分为温度诊断、油液分析、声振诊断、光谱分析等。在诊断技术发展的起步阶段，因受技术条件的限制，人的因素就处于主导地位，由人去分析仪器处理后的信号。

近几年来，人工智能(AI)的发展，诊断自动化、智能化的要求也陆续变为现实。复杂的机械设备诊断技术是以设备的故障机理为基础的，主要通过准确采集和检测反映设备状态的各种信号，在这一过程中利用现代信号处理技术将信号进行相应变换，最后将反映设备各状态的信息提取出来。常用的故障诊断方法有如下几点：

基于模糊理论的故障诊断，模糊诊断方法针对某些具有不确定性状态的系统，或者获取的信息不完整的情况。模糊诊断主要使用两种方法，一种是基于模糊理论的诊断方法，其做法是将模糊集划分成不同水平的子集，以此来判断故障可能属于哪个子集；还有一种是基于模糊关系及合成算法的诊断方法，先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵，然后再建立故障与征兆的模糊关系方程。尽管这种方法可解决故障诊断中的不确定性问题，但是模糊诊断知识获取比较困难，尤其是故障与征兆的模糊关系较难确定，对于学习能力差的人来说，很容易发生漏诊或误诊的情况。另外，模糊语言变量是用模糊数(即隶属度)表示的，那么，该如何去实现语言变量与模糊数之间的转换就成了一大难题。

5 结语

综上所述，通过上文的深入分析，使机械设备故障的特点、故障规律与维修策略以及故障诊断常用几种方法更明确，有利于机械设备在今后的实际应用中，故障发生频率降到最低。

参考文献

[1]王琳.机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势.武汉工业大学学报,2000年03期

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由于汽车上的螺栓、螺母是作为连接紧固用的，如缸盖、连杆轴承盖和轴承盖，为保证其工作的可靠性，其螺栓、螺母都应该有足够的预紧力（各机型产品的不同预紧力大小在其说明书中都有明确规定）。这个道理很容易明白，而且正是由于这里需“足够的预紧力”，一般的驾驶员自然以为螺栓拧得越紧越好。但过犹不及，如果拧得过紧的话（超过规定扭矩值），一方面将使联接件在外力作用下永久变形、裂纹和凸起，造成结合面不平；另一方面将使螺栓产生拉伸永久变形，预紧力反而下降，甚至造成滑扣或折断。

二、机温越低越好

如果一对路计算机CPU发烫的程度已经超过了正常水平的话，这个计算机十有八九有问题；如果一个人的体温已远远超过了正常体温的话，这人的毛病就不能等闲视之；同样，如果一对路汽车发动机的机体温度过高的话，这个机器的性能就不会好到哪儿去。从专业的角度来说，机体温度过高时，发动机充气效率下降，燃油系易产生气阻，燃烧过程变坏，同时油变稀，零部件机械性能降低，磨损速度加快。这无疑是说发动机的机温太高了不好，有些驾驶员动因此而得出机温越低越好的结论，他们过早拆去保温帘，打开百叶窗，甚至拆去节温器。孰不知，机温低也有机温低的坏处：燃油流动性、蒸发性变差，燃烧过程变慢；发动机功率下降，油耗增加；同时条件变差，摩擦阻力增大，缸套易产生化学和电化学腐蚀。据试验测定，在水温为40℃时，掳套的磨损速度是水温为90℃时的5倍―7倍。别忘了，发动机的最佳工作状态时的机温是80℃―90℃的水温。

三、机油越多越好

由于一般的人都怕犯“捡芝麻丢西瓜”的错误，所以很多时候都是稀里糊涂两手抓，结果在毫无意识的情况下还是“捡了芝麻丢了西瓜”。当发动机底壳中的机油量不足时，机油泵会吸入空气，轴承与轴颈等摩擦会因机油量少而不良，加剧磨损，甚至产生烧瓦抱轴事故。一些驾驶员担心因为少加机油而引起烧瓦，无视油底壳机油尺的上刻线，多多地给系加机油。这样虽然能降低烧瓦的可能性，但发动机工作时曲轴柄、连杆大端剧烈搅动机油，不仅增加了发动机工作时内部工率损失，在激溅到缸壁上的机油增加，易产生烧排机油故障，同时加剧了燃烧室内的积炭。可见，弄清楚自己需要哪些芝麻哪个西瓜之后，才可能保证捡了芝麻还会拥有西瓜，将发动机油底壳中的机油控制好，鱼和熊掌就可以兼得了。

四、充电电压越高越好

现在许多年轻人都崇尚一种无拘无束的自由，而实际情况是：自由并不是真正毫无拘束，一般都会有一些条条框框限制着自由，无视这些条框的话，自由就会变成散漫甚至推动自由，同样，很多的事情都有着其本身的一个“域”，超过这个“域”的活动都会或多或少地给自己带来麻烦，比如发电机充电电压的调整问题。当发电机义电电压过低时，蓄电池因充电不足容量下降；当充电电压值过高时，将导致蓄电池电解温度升高，水分蒸发过快，使用寿命缩短，并容易损坏用电设备，所以“低了不好”不等同于“越高越好”。

五、保险丝越粗越好

保险丝是用来保护用电设备不被电流烧坏的，不符合要求的保险丝往往不能真正地起到“保险”作用。有些新驾驶员总喜欢用较粗的保险丝来减少换件麻烦，当然，这样做保险丝本身是“保险”了，但发电机调节器及其他用电设备却不保险了。因此，当保险丝被烧断时，不能不经检查就认为保险丝太细，一定要先查找故障原因并予以排除，然后更换符合要求的保险丝，而不是比要求的要粗的保险丝。要知道，我们要“保险”的不是小小的一根保险丝，而是汽车用电设备和汽车甚至是您的生命安全。

六、传动皮带越紧越好

灰姑娘也许会因为略施粉黛变成了白雪公主，但是，脂粉越厚越漂亮？显而易见，很多人都不会对这个结论点头。其实，汽车美容和姑娘化妆是同样的道理――过犹不及，而汽车发动机传动皮带的调整说明的也正是这个道理。汽车发动机的水泵、发电机等都用三角皮带传动。当传动带松驰时，会产生打滑并加剧磨损，传递效率下降。但是，传动带调整过紧，易产生拉伸变形，缩短其使用寿命；同时皮带轮轴及轴承易弯曲和损坏。因此，传动带紧度还是调整适合的好，不仅可以保证传动效率损失较小，而且传动带的损坏也较小。按压皮带中部，当其下沉量为两端带轮中心距的3％―5％时，可视为传动带的紧度合适。

七、添加剂越勤用越好

汽车发动机用油添加不但可以降低摩擦系数、减少发动机磨损尤其是活塞和汽缸之间的磨损，还可以对发动机进行修复。一般来说，根据使用条件，添加适量合格的添加剂可以增加大修里程，提高整车的动力性。出于对发动机养护的目的，用户一般都乐意勤加添加剂。而我国添加剂品牌繁多，几乎所有的都没有经过严格的发动机台架试验，质量上存在隐患，很多添加剂与油发生化学反应，不但油变“浆糊”，失去应有的效用，而且还会因此产生一些有毒物质排放出来。这种情况下您若是还不加选择地勤用各种添加剂，可就不是说有利于汽车的健康，而是有害于您的身体。

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机械故障诊断技术，顾名思义，就是采用某种技术手段来预测即将发生的机械故障，判断故障发生位置，为预防故障发生及排除故障提供技术支持，降低故障带来的损失。早期，人们主要通过听声音、触摸等方式判断故障是否产生以及故障产生位置，随着计算机技术的发展，各种计算机技术特别是现代信号处理技术被不断的应用到故障诊断技术中来，机械故障诊断技术已逐渐成为一门系统学科。

1)通用机械故障诊断技术研究现状。最早开展机械故障诊断技术研究的是美国。20世纪60年代以后，随着航天及航空技术的发展，对故障的预判及诊断提出了更高的要求，传统故障诊断方法已不能满足技术发展的需要，促使美国积极开展故障诊断技术的研究和开发工作。随后，欧洲、日本等发达国家相继开展机械故障诊断技术研究[1]。20世纪80年代，在相关部门的支持下，国内大学和科研机构也开始机械故障诊断方面的研究。在部件摩擦碰撞、松动等故障方面，清华大学裙福嘉课题组对其非线性动力学行为进行理论和实验研究，已取得重要进展[2]。小波变换为故障诊断时频域重要方法之一，西安交通大学何正嘉课题组[3,4]即采用小波技术进行故障诊断技术研究。在机械监测诊断领域，西安交通大学屈梁生课题组[5]创立了全息谱技术，采集机器振动过程中的幅、频、相信息，显著提高机器运行中故障的识别率，此外还有东南大学的钟秉林等学者均长期从事于机械故障诊断研究，出版了大量学术著作和论文，为推动通用机械故障诊断技术做出了重要贡献。

2)农业机械故障诊断技术研究现状。农业机械故障诊断方面，陈芳等在对农业机械故障发生的原因及征象进行分析的同时，应用希尔伯特一黄变换方法对农业机械的故障点进行了观测和诊断，通过经验模式分解(EMD)分离噪声，然后从希尔伯特谱中分析出故障振动信号的时频分布情况，从而确定故障发生的时间以及故障前后信号频率和幅值随时间变化的各种信息，以达到提取较为完整的故障特征的目的，实现对这类系统的某些特殊故障的诊断。刘明涛，孙斐采用小波变换技术分析农业机械运行过程中产生的振动信号，有效地检测出齿轮箱系统信号的变化，实现对齿轮箱系统的故障诊断。李杰，赵艳针对目前农业机械故障诊断采用人工方法排除步骤冗长、速度慢、效率低、准确率低等问题，提出并实现了一个基于正向推理的农业机械故障诊断、安全评价专家系统。该系统具有农业机械知识查询、农业机械故障诊断和农业机械安全评价等功能，有较好的稳定性与鲁棒性。李晓敏，李杰等在农业机械故障诊断中引入计算机动态模拟技术。

3)状态监测技术研究现状。在设备关键部件状态监测方面，应用最为成熟的是故障自诊断系统又称OBD(OnBoardDiagnosties)系统，该系统通过传感器监测控制系统各部件的工作状态，并根据传感器数值监测部件运行状态以及安装位置来确定故障产生位置，并自动形成故障代码，存储故障信息，为故障的排除提供线索。OBD系统最早用于汽车尾气排放监测，后来逐渐扩展到发动机故障检测，最后发展到刹车系统、气囊、车门等整车部件状态检测，甚至关键部件的螺钉松动都可以检测出来，以便及时发现隐患，保证汽车的安全运行。现在OBD系统又逐渐扩展到空调、冰箱、彩电等家用电器故障诊断中，这些设备中均安装微处理器控制单元(ECU)，当设备出现故障时，一方面采用声光报警，另一方面产生故障代码，故障代码中包含故障类型、故障位置等信息，为排除故障提供方便。OBD系统比较复杂，其功能由软件和硬件共同实现。现有汽车OBD有超过150个可能的故障代码。汽车OBD系统经历OBDI、OBDII，现已发展到OB-DIII。现在汽车上的OBD系统已全部集成在汽车电子控制单元(ECU)中。国际上生产ECU系统品牌主要有，博世、摩托罗拉、德尔福、马瑞利、西门子。国内康佳、比亚迪等国产车开发商开始研发自主ECU系统品牌。据报道，潍柴自主研发的高压共轨电控ECU(含OBD系统)已开始小批量投放市场。

2机械故障诊断技术研究方法

机械故障诊断方法非常多，经过近半个世纪的发展，已形成机器振动和噪声信号测定、油磨损碎片测定、温升测定等方法。在故障信号处理方面采用时域分析法、频域分析方法及时频分析法等。故障识别方面采用专家系统、模式识别以及神经网络等技术。故障预警方面主要采用状态监测方法，借鉴在汽车上运用相对成熟的故障自诊断系统(OBD系统)。现简要介绍与农业机械故障诊断相关，较多应用于农业机械故障诊断的方法。

1)采用时域信号分析的故障诊断技术。在机械设备的特定部位安装振动传感器，采集、记录并显示设备在运行过程中随时间变化的振动信息，如振幅、相位、频率等，得到机械设备特定部位的时间历程，也就是时域信号。时域信号中包含的信息量大，直观且易于理解，是机械故障诊断的原始依据，但时域信号数据十分庞杂，很难一眼看出故障特征，需要采用特定方法处理。时域信号处理技术主要包括，时域统计分析及相关分析等。

2)采用频域信号分析的故障诊断技术。频域分析实质上是将时域信号进行快速傅里叶变换，转化为频域信号，采用频域信号处理技术分析信号，并得出故障特征的分析方法。许多故障的发生和发展，振动信号的频率成分会发生非常明显的变化。例如，齿轮发生断齿、表面疲劳剥落等都会引起周期性的冲击信号，相应在频域就会出现不同的频率成分。监测这些信号频率变化，可有效预测故障发生与发展。频域信号处理技术主要包括频谱分析、倒频谱分析及包络分析等。

3)采用时频域信号分析的故障诊断技术。机械产生故障后，运行过程中的振动信号会产生显著的频域或时域故障特征，然而这些特征并不是不变的，而是随着时间变化的，即动态信号的非平稳性。特别是剥落、松动、裂纹等故障，非平稳尤其明显。实际故障检测过程中，非平稳性往往是普遍的，平稳性只是一种简化或近似。非平稳信号的相关函数、功率谱等统计量是时变函数，必须要得到这些信号的频谱随时间的变化情况才能更好的判断故障情况。因此，一般采用时间和频率的联合函数来表达这些信号，该方法称为信号的时频表示。实际应用中，时频域信号分析技术主要包括傅里叶变换、Wigner-Ville分布、小波变换等。

3农业机械故障诊断技术发展趋势

1)通用机械领域相对成熟的故障诊断技术逐步移植到农业机械故障诊断中来。可用于农业机械故障诊断的一是基于振动信号特征提取的故障诊断技术，二是关键部件工作状态监测故障诊断技术。基于振动信号特征提取的故障诊断技术大部分用于化工、电力等大型机械设备故障诊断，理论发展非常早，许多现代控制理论，计算机技术，信号处理技术均被应用基于振动信号特征提取的故障诊断技术中。关于关键部件工作状态监测方面，最成功的例子是汽车故障自诊断系统(OBD)，以传感器监测关键部件状态，采集到的数据送汽车电子控制单元(ECU)处理，主要用于汽车发动机及汽车其他关键部件工作状态监测，技术发展已比较成熟。农业机械越来越复杂，对故障诊断的实效性、准确性要求越来越高，上述两种故障诊断与监测技术正逐渐移植到农业机械上来。

2)现代智能化技术不断运用到农业机械故障诊断中来。随着农业机械复杂程度加大以及对智能化水平提高的需求，农业机械状态检测与故障诊断技术将日趋完善。针对农业机械故障特征的专家系统、神经网络、模糊逻辑、遗传算法等智能诊断方法将不断的运用到农业机械故障诊断中来，在当前技术基础上，将新的理论和技术引入到农业机械故障诊断领域，不断出现不同智能故障诊断技术，形成综合性能更好的融合智能故障诊断技术。

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【关键词】汽车 机械故障 诊断要点 发展趋势

1 汽车机械故障的诊断要点

1.1 全面分析诊断

全面诊断是一种更加科学、更加专业的诊断方法，当一般诊断和经验诊断不能对机械故障做出有效判断的时候就应该采用全面分析的诊断方法。机械维修人员需要对汽车机械的各部件进行逐一的排查，尤其是对于可能出现问题的关键部位加大排查力度或者多次排查，并根据实际情况对一些部件进行拆卸检查。例如汽车蓄电池存在长时间的自放电现象，在一般检查和经验诊断无法确认故障原因的前提下，技术人员通过对相关设备进行详细的检查，并确定对第四保险进行重点分析，最终发现将第四保险拔出能够阻止蓄电池的自放电现现象，从而进行具体的维修，有效阻止蓄电池内的电量流失，确保行车安全[1]。

1.2 经验诊断

经验诊断的方法主要是针对具有多年的汽车机械维修经验的技术人员来说的，并不是所有的维修人员都能通过这中技术方法来进行故障维修。具有丰富维修经验的技术人员往往能够通过一些简单的观察和实际感知就能迅速的对故障原因及故障点做出准确的判断，并能够进行科学、合理的维修[2]。经验诊断需要专业的汽车机械维修人员首先具备专业的汽车机械知识和良好的机械故障维修技术，其次还要进行大量的机械维修实践，争取能够应对所有的机械故障，最后，需要这些维修技术人员能够对一些维修的经验和典型案例进行不断的总结的完善，以此形成科学的维修经验，再应用到实际的机械维修中去，发挥积极作用。

1.3 一般诊断

对于汽车机械故障中的一些小问题（例如上文提到的声音异常现象），通常采用一般诊断的诊断方法，驾驶者本人或者是维修人员可以通过比较简单的观察、听音、轻微的敲击、对比等一般方法对汽车机械的故障点以及故障原因进行判断，在此基础上进行相关的者正确的维修措施的实施，确保汽车能够恢复正常的性能。例如：当汽车的气门如果出现发声异常的现象时，可以通过对气门间隙的调整来排查机械故障点，维修之后如果故障消失，则证明诊断正确，维修合理；如果依然存在异常的发声状况，就应当寻找专业人士进行检查或者是去专业的汽车维修店进行维修，以及时的对这类故障问题进行解决处理。

1.4 故障预防

做好有效的故障预防工作也是十分重要的。首先需要驾驶者提高安全意识，定期对汽车进行保养和检查，对于有安全隐患的零部件要及时的进行更换，确保汽车处于正常状态。其次，汽车维修人员也应该不断提高专业技术水平，具备创新意识，不断总结维修经验，认真对待每一次的机械故障维修，以提高维修质量，保障用户的行车安全。最后，在宏观层面上需要国家政府加强对汽车零部件生产的管理，严格质量标准，为汽车的安全使用提供强大的外在保证。做好有效的机械故障预防工作能够节省大量的人力、物力、财力，确保汽车机械的安全可靠，实现双赢甚至多赢的局面。

2 汽车机械故障诊断技术发展趋势分析

2.1 诊断系统的智能化

现代信息技术的不断发展，为诊断技术的应用提供了可能，现代人工智能技术与诊断理论的有效结合成为一大发展趋势。人工智能主要有神经网络和专家网络两种，神经网络主要负责组织诊断经验，形成强大的诊断知识库，目前典型的有BP神经网络；相对而言专家系统则更适合解决对于专业维修知识要求较高的故障诊断。将这两个系统进行有效的组合无疑能够大大提高故障诊断技术。

2.2 诊断系统的多功能化

随着汽车机械行业的不断发展以及相关技术水平的提高，各种故障诊断系统的功能也不断增加。典型的有车载自诊系统，其工作原理好比飞机上的黑匣子，能够通过对汽车行驶情况的记录为故障维修提供参考数据和依据。与车外诊断仪配合使用，不仅能够为维修人员提供客观的机械故障数据，还能帮助维修人员制定准确的维修方案和实施措施。而且由于车外诊断仪比较注重用户体验，便于操作，携带便利，故性价比人性化程度较高。

2.3 诊断信息网络化

随着现代通信网络的不断完善，在汽车机械诊断系统中实现诊断的信息网络化成为可能，就目前的发展态势来看将成为一个重要的发展趋势。利用现代通信网络，维修人员能够及时的了解机械故障的各种数据信息，并依据自动生成的维修方案进行有针对性的维修保养。同时利用网络平台还能够实现对于不同维修经验的交流分享，有效提高了汽车机械维修的成效。在无线通信不断发展的条件下，在汽车机械领域内实现远程故障诊断也越来越受到汽车用户和汽车机械维修人员的重视。

在对于不同的机械故障进行维修时应该依据具体实际进行不同诊断方法的选择和使用，最终目的都应该服务于机械故障的排除和良好的维修效果，所以维修技术人员应该在实际维修时灵活掌握个中诊断方法和维修技术，争取做好汽车机械维修工作。随着自动化、智能化的维修系统的出现和发展，为汽车机械维修提供了更加先进和方便的维修服务，维修人员应该紧跟行业的发展步伐，不断增强专业技能，提高专业维修技术。基于维护道路行车安全与社会的正常秩序，确保汽车的正常行驶是极为重要的，因此注重并优化提高机械故障诊断维修技术就极为关键，所以，笔者希望更多的行业专家和更多的技术维修人员能投入到该课题研究中，针对文中存在的不足，提出指正建议，为提高汽车机械故障诊断与维修水平做出重要的贡献。

参考文献：

[1]汪华通.汽车机械故障原因与诊断技术[J].机电信息，2011，12：168-169.