电子信息处理技术对机械电气自动化故障诊断的优化研究

引言

机械电气自动化系统是现代工业生产的核心载体，广泛应用于机床制造、冶金化工、轨道交通、智能制造等领域，其运行稳定性直接决定生产效率与产品质量。随着系统集成度提升(如多电机协同控制、复杂传动链路、智能传感网络)，故障诱因愈发复杂--单一组件故障(如电机绕组短路、传感器失效、变频器异常)可能通过信号链路传导，引发系统连锁故障，传统“事后维修”“人工排查”的诊断模式已难以满足需求。近年来，随着传感器技术、大数据、人工智能和机器学习的快速发展，电子信息处理技术在故障诊断领域得到了广泛应用。通过将电子信息处理技术与机械电气自动化系统相结合，可以显著提升系统的智能化水平和故障诊断能力。

1 电子信息处理技术的基本原理

① 数据采集与处理技术。常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、振动传感器和电流电压传感器等。这些传感器将物理量转换为电信号，然后通过数据采集卡传输到计算机系统。数据处理则包括信号放大、滤波、采样和量化等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。高效的数据采集与处理技术能够为后续的故障诊断提供高质量的数据支持。 ② 信号处理方法。常见的信号处理方法包括时域分析、频域分析和时频分析。时域分析主要关注信号的幅度和时间关系，适用于检测冲击信号；频域分析通过傅里叶变换将信号转换到频率域，用于识别周期性故障特征；时频分析则结合了时域和频域的优点，适用于非平稳信号的处理。通过这些信号处理方法，可以有效提取故障特征，为故障诊断提供依据。 ③ 机器学习与人工智能在故障诊断中的应用。机器学习和人工智能技术为故障诊断带来了新的突破。这些技术通过建立数学模型，能够自动学习故障特征并进行分类和预测。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和深度学习算法（如卷积神经网络 CNN 和长短期记忆网络 LSTM）。这些算法能够处理大规模数据，识别复杂的故障模式，并实现故障的早期预警和精准诊断。近年来，人工智能技术在机械电气自动化故障诊断中的应用越来越广泛，成为未来发展的主要方向。

2 机械电气自动化故障诊断的现状

2.1 故障响应滞后，易引发连锁故障

① 离线检测的局限性:依赖人工定期使用便携式设备(如万用表、振动测试仪)检测关键参数(如电机电流、轴承温度)，检测周期通常为 1-7 天，若期间发生突发性故障(如变频器 IGBT 模块击穿)，无法及时发现，可能导致电机烧毁、生产线停机，平均故障响应时间超 2 小时； ② 在线监测的碎片化:部分高价值设备(如数控机床、大型风机)虽配备在线监测装置，但多针对单一参数(如仅监测电机电流)，且数据传输采用传统 RS485 总线，传输速率低( 1Mbps)，无法实时传输高频振动、功率等信号，故障预警滞后时间超 30 分钟。例如，某冶金厂轧机传动系统因在线监测仅覆盖电压信号，未实时捕捉轴承振动异常，导致故障扩大，造成 12 小时停机，经济损失 50 万元。

2.2 故障误诊率高，定位精度低

① 人工经验的局限性:现场运维人员多根据“故障现象-经验匹配”判断故障(如电机异响判断为轴承故障)，但相似故障现象可能对应不同故障原因(如异响也可能是齿轮啮合不良)，故障误诊率超 25% ；同时，经验传承依赖“师徒制”，新人员诊断准确率仅为 60%-70% ，难以标准化； ② 信号分析的单一性:传统诊断多基于单一信号分析(如仅通过电流信号判断电机故障)，忽略多信号关联特征--例如，电机过热可能由“绕组短路”(电流异常)或“冷却系统故障”(温度异常)导致，仅分析电流信号易误诊为绕组故障，故障定位精度仅能达到“组件级”(如判断为电机故障)，无法精准定位至“部件级”(如电机轴承外圈磨损)，增加维修时间与成本。

3 电子信息处理技术对机械电气自动化故障诊断的优化策略

3.1 全时段、多源数据采集，缩短故障响应时间

① 全参数实时采集:采用多类型传感器(电流、振动、温度、转速)构建监测网络，覆盖机械电气系统关键节点(如电机、变频器、减速器、传感器)，采样频率提升至 1-10kHz (传统采样频率为 0.1-1kHz)，可捕捉轴承早期磨损的微小振动信号(振幅 <0.01mm) ；通过 5G 或工业以太网(EtherCAT)传输数据，带宽达 100Mbps 以上，数据传输延迟 ⩽10ms ，确保信号无延迟传输；② 边缘实时分析:在设备端部署边缘计算节点(如工业网关、边缘服务器)，对采集的实时数据进行即时预处理与特征提取(如小波降噪、时域特征计算)，仅将异常特征数据上传至云端，减少数据传输量；同时，边缘节点内置简单诊断算法(如阈值判断、简单 SVM 分类)，对突发性故障(如电流骤升、温度超限)实时报警，报警响应时间从传统的 30 分钟缩短至 10 秒以内。

3.2 多信号关联分析与智能算法，降低误诊率

① 多源信号融合分析:通过数据融合技术(如特征层融合、决策层融合)，整合电流、振动、温度、功率多源信号特征-一例如，电机故障诊断中，融合“电流频谱特征(反映绕组状态)+振动频谱特征(反映轴承状态)+温度特征(反映整体散热)”，可区分“绕组短路”(电流异常、温度升高、振动正常)与“冷却系统故障”(电流正常、温度升高、振动正常)，避免单一信号误诊，故障分类准确率从传统的 75% 提升至 92% 以上； ② 深度学习驱动的精准定位:采用 CNN、LSTM 等深度学习算法，直接处理原始多源信号，自动提取深层故障特征--例如，基于 CNN 的轴承故障诊断模型，通过卷积层捕捉振动信号的高频冲击特征，可精准识别轴承“内圈磨损”“外圈磨损”“滚动体磨损’三类故障，定位精度从“组件级”提升至“部件级”，误诊率降至 5% 以下；某汽车生产线通过该技术，将电机故障误诊率从 28% 降至 4% ，维修时间缩短 40% 。

3.3 预测性维护与智能方案生成，提升运维效率

① 故障趋势预测:基于 LSTM、ARIMA(自回归积分滑动平均模型)等时序预测算法，分析历史故障数据与实时监测数据，构建故障发展模型--例如，针对电机轴承磨损，通过 LSTM 模型分析连续 72 小时的振动特征变化，可预测未来 1-2 天的磨损趋势，提前预警“需在 24 小时内更换轴承”，将被动维修转为预测性维护，非计划停机时长减少 60% 以上； ② 智能维修决策:构建“诊断-决策”专家系统，将诊断结果与维修知识库(含设备型号、部件规格、维修步骤、供应商信息)关联，自动生成维修方案--例如，诊断为“变频器 IGBT 模块老化”后，系统自动输出“推荐更换型号:SKM150GB12T4、维修工具清单、更换步骤、附近供应商联系方式”，同时结合生产计划，推荐“维护时间:次日凌晨 2-4 点(生产低谷)”，维修准备时间从 4 小时缩短至 30 分钟。某智能制造工厂通过该系统，将设备运维效率提升 50% ，年度维护成本降低 35% 。

结语

研究显示，电子信息处理技术能显著提高故障诊断效率和准确性，支持机械电气自动化系统的智能化维护。未来研究将集中在优化机器学习和人工智能算法、开发高效低成本数据采集处理技术、探索多技术融合的创新模式。

参考文献

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[3]张明,陈晓东.工业4.0背景下机械电气故障诊断的智能化优化路径[J].中国机械工程，2024,35(2):156-162.