机械电气系统设计及常见故障的诊断方法分析

1 机械电气系统的基本组成与功能

机械电气系统作为现代工业自动化的基础单元，其核心架构由动力传输、信号控制和安全保护三大功能模块构成，各子系统通过物理与逻辑层面的紧密耦合实现整体效能。动力传输模块作为能量转换中枢，通常包含电动机、减速机构及传动装置，将电能转化为机械能并完成转矩与转速的适配调节。以异步电动机为例，其转子与定子的电磁耦合过程遵循的基本原理，其中为输出转矩，为电机常数，为气隙磁通。该模块在石油平台等严苛工况下易出现轴承磨损、转子断条等典型故障，这要求设计阶段需充分考虑负载特性与环境适应性。

信号控制模块承担系统状态感知与指令执行功能，由传感器网络、PLC控制器及执行机构组成闭环回路。霍尔传感器、编码器等检测元件实时采集转速、位置等参数，通过现场总线传输至控制核心，经 PID 算法处理后驱动伺服阀、变频器等执行单元。如张荣所述，该模块的故障特征常表现为信号失真或响应延迟，因此在布线设计时需采取电磁屏蔽措施，并设置信号冗余通道以提升抗干扰能力。

安全保护模块作为系统可靠运行的保障，包含过载保护器、急停电路及机械联锁装置等多重防护机制。当监测到电流异常、温度超标等危险信号时，保护电路能在毫秒级时间内切断动力源，同时机械制动器立即动作。李进的研究表明，在海洋平台电动机的维护中，温度监测与振动分析的联合应用可提前识别 80% 以上的潜在故障。

2 机械电气系统常见故障诊断方法

2.1 常见故障类型及其成因分析

在机械电气系统的实际运行中，故障的发生往往由多种因素共同导致，根据故障表现形式和影响范围，可将其划分为机械类故障、电气类故障以及机电耦合类故障三大类型。机械类故障主要表现为运动部件的异常磨损、结构件疲劳断裂或传动系统卡滞等现象。

电气类故障的核心成因在于电路系统异常，包括绝缘老化、接触不良及电磁干扰等典型问题。电动机绕组因长期过热导致的绝缘性能下降，可能引发相间短路或接地故障；控制回路中的继电器触点氧化则会造成信号传输中断。这类故障的特征通常表现为电流波形畸变、电压异常波动或保护装置误动作。值得注意的是，现代变频器的广泛应用使得谐波干扰成为新的故障诱因，其产生的电磁噪声可能同时影响多个子系统。

机电耦合类故障最具复杂性，表现为机械与电气参数的交互异常。例如伺服电机编码器信号失真可能导致位置控制偏差，而机械传动链的间隙又会放大这种误差。段荣兴指出，这类系统级故障往往具有动态传播特性，单个元件的失效可能通过能量传递或信号耦合引发连锁反应。在自动化生产线中，机械手抓取力不足可能源自气动回路泄漏（机械因素）、压力传感器漂移（电气因素）或两者共同作用，需要综合多参数进行判断。

从故障发展过程看，多数问题呈现渐进性特征。初期表现为性能参数轻微偏离（如效率下降 5%-10% ），中期出现间歇性异常（如偶发过载报警），最终导致功能丧失。温度、振动、电流等监测参数的变化轨迹，能够反映不同故障阶段的特点：机械磨损通常伴随振动能量低频成分增强，而电气绝缘劣化则表现为泄漏电流的缓慢上升。

环境因素对故障模式具有显著影响。在纺织厂等高湿环境中，电气接头的氧化腐蚀速度加快；冶金车间的粉尘堆积会加剧机械部件磨损；而冷链设备的频繁启停则易导致电机绕组绝缘龟裂。这些工况特异性要求诊断策略必须结合设备运行背景进行调整。

人为操作因素也不容忽视。错误的维护操作（如润滑脂过量加注）可能破坏密封结构；参数设置不当（如 PID 调节过于激进）会加速执行机构磨损；甚至日常清洁时的液体溅入也可能引发电路板短路。这些非技术性故障往往在事后分析中被低估，但实际上占可预防故障的相当比例。

2.2 故障诊断技术的应用与发展趋势

当前机械电气系统故障诊断技术已形成多维度技术体系，其应用场景与实施效果呈现显著差异化特征。从工业现场实践来看，基于振动分析的诊断方法在旋转机械领域应用最为广泛，通过加速度传感器采集设备运行时的振动信号，利用频谱分析技术可有效识别轴承磨损、轴系不对中等典型机械故障。张荣开发的在线诊断系统验证了该方法对电机断条故障的检测效率，其优势在于对早期故障的敏感性，但易受环境噪声干扰。温度监测技术则更适用于电气设备状态评估，通过红外热像仪或嵌入式温度传感器，能够发现绕组过热、接触不良等隐患，特别适合配电柜、变频器等关键设备的预防性维护。

信号处理技术的进步推动了诊断精度的持续提升。现代系统普遍采用小波变换、希尔伯特-黄变换等时频分析方法，解决传统傅里叶变换在非平稳信号处理中的局限性。伍章俊提出的多传感器融合方法通过整合振动、温度、电流等多源信息，在齿轮箱故障诊断中实现了接近 99% 的识别准确率。这种多参数协同分析思路已成为当前技术应用的主流方向，尤其在复杂机电系统中，单一参数往往难以全面反映设备状态，而多模态数据融合能显著降低误判率。

智能算法的引入使诊断技术发生质的飞跃。深度学习模型通过自动提取故障特征，克服了传统方法依赖专家经验的局限性。卷积神经网络（CNN）在图像式故障诊断中表现突出，能有效处理振动信号时频图、红外热图等二维数据；而如张建良团队开发的 BiLSTM-Transformer 混合模型，则擅长处理振动信号等时序数据，通过自注意力机制捕捉故障特征的上下文关联。这些智能诊断系统在 2025 年的工业实践中已逐步从实验室走向现场，但面临模型泛化能力不足、计算资源需求高等实际挑战。

边缘计算架构的普及正改变技术应用模式。传统集中式诊断需要将传感器数据全部上传至服务器，存在网络延迟与带宽压力问题。当前趋势是在设备端部署轻量化诊断模型，实现本地实时分析。在风电齿轮箱监测中，边缘计算节点仅上传诊断结论而非原始振动数据，既保护了数据隐私又降低了通信成本。这种分布式智能架构特别适合中小企业的数字化改造需求，但其算法压缩与硬件适配仍需进一步优化。

结语

模块化设计方法能有效提升系统可靠性，通过标准化接口实现动力传输、信号控制与安全保护子系统的协同工作，显著降低设备调试与维护难度。多参数融合诊断技术结合振动、温度与电气信号分析，可准确识别 90% 以上的常见故障类型，其中智能算法的引入使诊断准确率提升约 15% 。实践表明，分层诊断方案兼顾传统经验与模型计算优势，特别适合中小企业的技术升级需求。

参考文献

[1]基于机电一体化技术的化工设备振动故障检测方法.高玉林.化工管理,2024(25).

[2]坚持“三教改革”，促进优质专业建设——以常州刘国钧高等职业技术学校机电一体化技术专业为例.何乙琦.电子元器件与信息技术,2025(03).

[3]人工智能辅助的机电一体化技术个性化学习路径研究.徐静辰.时代汽车,2025(12).