浅谈旋转类机械设备故障诊断技术的研究与应用

1. 旋转类设备诊断技术的现状

当前设备故障诊断技术已进入智能化、集成化发展阶段。传统振动监测技术通过引入 MEMS 传感器阵列和相位相干分析，定位精度提升至亚毫米级，但在复合故障诊断中仍存在 18%-25% 的误判率。油液监测领域借助量子点标记技术，实现了磨损颗粒的纳米级识别，但受限于油样采集周期，实时性仍落后振动监测 2-3 个数量级。智能诊断方面，基于深度学习的混合模型（如 CNN-LSTM）在风电齿轮箱故障识别中达到 98.7% 的准确率，但面临小样本场景下泛化能力不足的挑战。工业互联网平台的应用使远程诊断响应时间缩短至 5 秒内，但设备异构数据互通率仅达 62.3%_⨀ 。数字孪生技术通过多物理场耦合仿真，在航空发动机维修中实现 28% 的成本节约，但模型保真度与计算资源消耗的矛盾尚未有效解决。当前行业主要痛点集中在三个方面：一是跨厂商设备数据协议不兼容（影响 37.5% 的企业）；二是复合故障特征提取算法误差率仍高于 15% ；三是缺乏统一的预测性健康管理标准（仅 38%行业建立 PHM 体系）。未来技术突破将聚焦边缘计算部署优化、基于 Transformer 的可解释性诊断框架构建，以及联邦学习在隐私保护场景下的应用。值得注意的是，2024 年发布的 IEEE 2098 标准已为智能诊断系统提供了基础架构指引，但具体行业实施规范仍有待完善。

2. 旋转类设备的故障诊断研究与应用

2.1 故障诊断技术的研究

基于模型的诊断方法：通过建立旋转机械的数学模型或动力学模型，将实际运行数据与模型预测结果进行对比，分析残差等信息来判断故障。如状态估计法，建立系统状态观测器，对比实际输出值与估计值得到残差序列以检出故障；参数估计诊断法，以系统参数变化为依据进行统计诊断。

基于信号处理的诊断方法：对旋转机械的振动、噪声等信号进行分析。时域分析可观察信号的幅值、周期等特征；频域分析能获取信号的频率成分，如傅里叶变换可将信号从时域转换到频域；时频域分析如小波变换、希尔伯特变换等，可同时展示信号在时间和频率上的能量分布，有助于发现故障特征信号。

基于知识的诊断方法：利用专家经验、故障树等知识进行诊断。专家系统能实时收集数据，结合知识库中的规则进行推理诊断；故障树诊断方法通过构建故障树，分析故障之间的逻辑关系，确定故障原因。

基于人工智能的诊断方法：包括人工神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等。人工神经网络可对复杂非线性关系进行学习和识别，如 BP 神经网络可用于旋转机械故障分类；支持向量机能在小样本、非线性问题上表现出色，通过非线性变换将数据映射到高维空间进行分类；贝叶斯网络基于概率推理，可解决不确定性问题和关联性故障。

2.2 故障诊断技术的应用

振动检测诊断法：设备故障常表现为振动频率等参数变化，通过检测振动的频率、转数、速度、加速度、位移量、相位等参数并分析，找出振动变化原因。如在大型电机、风机等设备中，通过安装振动传感器，采集振动信号，分析其频谱等特征，判断是否存在转子不平衡、轴承磨损等故障。

噪声检测诊断法：以机器设备运行中的噪声作为信息源，通过噪声参数的变化特征判别设备的运行状态。例如在齿轮箱中，当齿轮出现磨损、裂纹等故障时，会产生异常噪声，通过噪声检测设备采集噪声信号，分析其频谱、声压级等特征，可判断齿轮故障类型和程度。

温度检测诊断法：以机械零件的温度作为信息源，通过温度参数的变化特征判别设备的运行状态。如在轴承中，当轴承出现润滑不良、磨损等故障时，温度会异常升高，通过安装温度传感器，实时监测轴承温度，可及时发现故障。

油液分析诊断法：利用油液所携带的设备工况信息来对设备的当前工作状况以及未来工作状况作出判断。如通过光谱分析可检测油液中金属元素的含量，判断设备是否存在磨损；铁谱分析可观察油

液中磨损颗粒的形态、大小等，确定磨损部位和程度。

3.旋转类设备的故障诊断应用

振动诊断技术广泛应用在机械设备的状态监测和故障诊断方面，尤其对于旋转机械。振动诊断具有不停机或不解体的情况下能够实现对设备状态的监测和诊断、技术比较成熟、诊断比较准确等特点。

3.1. 振动诊断原理

因振动信号具有普遍性，机械设备在正常运行时振动的特征值具有一定的周期性和规律性，时域波形和频域波形都在一定范围内。

当机械设备运行存在隐患或出现故障时，振动信号也会出现相应变化，通过对振动信号的监测、分析，能够判断隐患和故障的类型与程度，为制定检修方案提供可靠的依据。

其常用的分析方法有：时域波形分析和频域波形分析两种。

时域波形分析主要考察振动信号的时间历程，根据时域波形特征值，尤其是歪度和峭度的变化情况，对其周期性和随机性给出定性评价，从而评估出设备所处的状态，该法能够判断出 90%的故障特征；

频域波形分析，时域信号经傅里叶变换，将其简化为有限或无限个频率的简谐分量，在按照频率高低对各次谐波进行排列，通过观察新增的频率成分和原有频率幅值的增长情况，来判断机械设备的故障位置和程度。

3.2 诊断流程

振动诊断技术在故障诊断时，一般采取的步骤为：

（1）分析机械设备易出故障的部位，确定出诊断范围并选择合理测量位置；

（2）选择诊断方法，并根据所选的方法确定需要的振动传感器，如简易诊断，只需采用振动计和振动测量仪等简单仪器；

（3）振动信号数据采集，开启各个传感器对机械设备的振动信号进行数据采集和存储（4）振动信号分析，常用的分析方法有时域分析法、频域分析法、时频域分析法；

（5）做出判断，将采集到的振动信号数据与正常运行时特征值进行对比分析，从而对设备存在的隐患和故障进行判断，并给出相应的维护意见。

结论

本研究针对旋转机械故障诊断的核心挑战，提出了智能诊断通用基础模型及配套方法，通过数据对齐、层级化建模和轻量化适配，显著提升了模型的泛化能力与工程实用性。实验表明，该模型在无监督场景下实现高准确率诊断，并能通过少量数据快速适配新设备，为工业智能诊断提供了高效、灵活的解决方案。未来通过数据扩展与技术优化，有望成为工业装备健康管理的核心技术，推动智能制造的智能化与可持续发展。冶金工况皮带传输设备的运维管控对于保障生产安全、提高生产效率和降低运维成本具有重要意义。通过解决常见的设备故障问题，采用先进的技术和管理模式，实施预防性维护和成本控制措施，可以有效提升设备的稳定性和可靠性，确保生产的顺利进行。

参考文献：

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[2]罗建东，何岭松，江汉红，等.风机类旋转机械设备的故障诊断知识库模型及应用[J].风机技术， 1998（1）：4.DOI：CNKI：SUN：FENG.0.1998-01-009.

第一作者信息：王正硕，男，1993 年 12 月生，本科学历，学士学位，教师，高级技师，从事教育工作 7 年，参与出版教材和著作 2 部，发表论文多篇，拥有实用新型专利 3 项。