基于智能传感的机电设备故障诊断技术研究

前言

在工业 4.0 这个大背景下机电设备 性直接关系生产安全和经济效益，传统故障诊断方法主要依靠人工检查存在检测滞后和精度不 智能分析算法，为机电设备故障早期识别提供有效解决办法 多维度监测设备状态，并结合先进信号处理算法实现故 型故障构建，基于多源传感器集成的智能诊断体系，通过巴特沃 技术提取 故障特征，运用机器学习算法实现自动化识别，采用D - S 证据理论进行多源信息 融合显著提升诊断准确性。

1 机电设备故障诊断工程概况

工业机械臂系统故障类型有着多样化特征 关节轴承磨损会表现出振动频谱调制现象，驱动电机不平衡会产生转频同步振动，电气系统绝缘 劳裂纹会产生冲击信号。传统诊断方法依靠人工经验进行判 期故障的敏感性不足，单一参数监测无法全面反映设备状 在变工况下容易出现误报情况。现代工业对机械臂可靠性的 设备工况复杂化要求进行多参数协同监测，故障演化的非线性特征需要先 迫切需要建立高效智能的诊断体系。

2 智能传感故障诊断技术应用

2.1 多源传感器集成技术

面对机械臂关节轴承磨损、电机不平衡和电气绝缘老化等多样故障特征，多源传感器集成技术借助协同部署达成全覆盖监测。在机械臂各个关节安装振动加速度传感器，以25kHz 采样频率捕获轴承磨损冲击脉冲与频谱调制信号，通过分析轴承特征频率及其谐波成分识别磨损程度，在驱动电机端部署三轴振动传感器[2]，监测转子不平衡产生的1 倍频振动分量，振动幅值超0.5mm/s 时触发预警，在电机绕组和控制柜内安装温度传感器，实时监测绝缘系统热点温度，温升速率超5℃/h 时自动报警。在主电源回路配置电流传感器，监测三相电流波形对称性与谐波含量，THD 值超8%时识别为绝缘老化征兆，各传感器通过CAN 总线网络实现数据同步采集，采样周期统一设定为1ms，确保多源信息的时空一致性，建立起机械臂全生命周期的状态监测网络。

2.2 信号处理与特征提取

因为传统频谱分析没办法有效处理机械臂非平稳且非线性的故障信号，所以信号处理技术借助多层次特征提取来增强故障识别能力。采用4 阶巴特沃斯带通滤波器，并且把频带范围设定在10Hz - 10kHz，这样能有效去除工频干扰和高频电磁噪声，让信噪比提升15dB 以上。时域特征提取会计算有效值、峰值因子、脉冲因子、峭度因子等8 个指标，当轴承内圈出现故障时，峭度因子会从正常值 2.5 增长到 8.0 以上，从而提供定量化的故障严重程度评估。频域特征提取采用2048 点 FFT 算法使得频率分辨率达到 12.2Hz，能够精确识别齿轮啮合频率fm 及其边频带fm±fr，当边频带幅值超过主频20%时则判定为齿轮磨损。时频域特征提取运用连续小波变换并选择Morlet 母小波进行 8 层分解，能够准确捕获连杆裂纹扩展产生的瞬态冲击成分，包络分析技术通过希尔伯特变换提取振动信号包络谱，以此突出周期性冲击特征，滚动轴承故障特征频率识别精度可达 95% 。

2.3 智能诊断算法实现

为解决人工诊断存在主观性强且一致性差的问题，智能诊断算法借助机器学习技术达成自动化故障识别，构建包含正常、轴承磨损、电机不平衡、绝缘老化、连杆裂纹这5 类状态的样本库[3]，每类样本库包含500 个特征向量。K 最近邻算法把K 值设定为 7，采用加权欧氏距离度量方式，依据邻域样本的故障类别开展多数投票决策，分类准确率达到 89.3% 。朴素贝叶斯分类器基于特征条件独立假设，计算各故障类型的后验概率 P(Ci|X)，挑选概率最大的类别作为最终诊断结果，对噪声干扰具备较强鲁棒性，支持向量机算法采用径向基核函数，将惩罚参数C 设定为 128、核参数γ设定为0.5，在高维特征空间构建最优分离超平面，非线性故障模式识别率达到 92.1% 。D - S 证据理论把振动、温度、电流传感器的诊断结果当作独立证据源，基本概率赋值函数权重分别设定为 0.5、0.3、0.2，通过Dempster 合成规则计算综合置信度，当置信度超过0.85 时输出确定性诊断结果，系统整体误报率控制在 3.8%以内。

3 智能传感诊断技术评估

3.1 多源传感系统性能评估

多源传感器集成方案借助振动、温度、电流这三类传感器协同开展监测工作，把机械臂故障检测覆盖率从传统单一参数的45%提高到了 88%，振动传感器在25kHz 采样频率的条件下能够准确捕获轴承磨损特征频率，温度传感器可实时监测绝缘系统的温升速率情况，电流传感器能有效识别 THD 值超8%的绝缘老化征兆现象，实验结果显示，多传感器系统在±50℃环境温度以及强电磁干扰条件下依旧能保持稳定工作状态，传感器网络部署周期从传统方法的2 个月缩短到了 1 周，明显提升了监测系统的工程适用性与环境适应性。

3.2 智能诊断算法性能验证

智能诊断算法把K 最近邻、朴素贝叶斯和支持向量机这三类模型进行融合，让机械臂故障诊断的一致性从人工判断的68%提升到 91.2% ，D - S 证据理论对多传感器诊断结果开展融合工作，将基本概率赋值权重设置成0.5、0.3、0.2，在综合置信度超过0.85 的时候输出诊断结果，系统整体误报率控制在 3.8% ，相比传统阈值报警方法降低了 60% ，时频域特征融合技术把连杆裂纹识别精度提高到 92% ，将检测时间从数小时缩短至5 分钟，达成了故障的快速精准定位。

结语

智能传感技术用于机电设备故障诊断，显著提升了机械臂系统状态监测与故障识别能力。通过多源传感器集成以及先进信号处理和智能算法融合系统 实现对轴 ，麻t 电机不 及绝缘老化等典型故障精准诊断。D - S证据理论应用有效提高多源信息融合 ，解决传统方法主观性强检测滞后问题，该技术为工业设备智能维护提供有效解决方案对保障生产安全提升设备可靠性有重要工程价值。

参考文献

[1] 陈晓雨.机电设备的故障诊断与智能维护技术研究[J].中国科技期刊数据库 工业A,2025(6):193-19

[2] 王义震.基于智能传感技术的机电设备故障诊断[J].上海轻工业,2025(3):121-123.

[3] 崔会兵.智能技术在煤矿机电设备故障诊断中的应用研究[J].煤炭新视界,2025(1):219-220.

作者简介：杨赛赛（1981.03-）女，人，汉族，学士，高级讲师，研究方向：电气自动化、机电技术。