机电设备常见故障诊断与维修技术分析

引言

随着工业技术的快速发展，机电设备在各行各业中的应用日益广泛，其运行效率和可靠性直接影响到生产效率和产品质量。然而，机电设备在长期运行过程中，由于受到环境、负荷、材料老化等多种因素的影响，不可避免地会出现各种故障。这些故障不仅会导致设备停机，影响生产进度，还可能引发安全事故，造成经济损失。因此，及时准确地诊断机电设备故障，并采取有效的维修措施，对于保障设备正常运行、提高生产效率具有重要意义。

一、机电设备常见故障类型分析

（一）机械故障

机电设备运行中，机械零部件易出现多种故障。零部件磨损较为常见，像齿轮、轴承、轴颈等，长期受摩擦、冲击、振动影响，齿轮齿面磨损会使齿侧间隙增大、传动精度降低，甚至断齿；轴承磨损则加剧设备振动、增大噪声，严重时失效。机械部件受过大外力、温度变化或长期交变载荷作用可能变形，如机床床身变形会降低加工精度、影响产品质量，还可能改变零部件配合关系。此外，振动、冲击等会使连接部件松动，降低设备稳定性，产生异常振动噪声，甚至引发安全事故。

（二）电气故障

电源、电机与控制电路故障是机电设备常见问题。电源系统是设备运行基础，电压不稳定会使设备无法正常启动或运行不稳，过高电压会损毁电子元件，过低则致输出功率不足；电源中断会使设备停机，影响生产；电源短路会引发电路过载，烧毁元件甚至引发火灾。电机作为动力源，故障率高，绕组短路、断路等会使电机无法正常启动或运行电流过大，轴承损坏会加剧磨损，转子故障会导致输出转矩下降、运行不稳。控制电路故障会使设备无法按预定程序运行，如触点氧化会接触不良，线路短路会使控制信号混乱、设备失控。

（三）液压与气动故障

液压系统与气动系统故障是机电设备运行中的常见问题。液压系统故障主要表现为泄漏、压力不足、油温过高及振动噪声等。泄漏会使液压油流失、压力下降，影响性能；压力不足则致执行元件无法正常工作；油温过高会降低油粘度，加剧元件磨损。气动系统常见漏气、气压不稳、气缸动作不良等故障，漏气会致气压下降、效率降低；气压不稳使设备运行不平；气缸动作不良多因内壁磨损、密封件损坏或气源杂质堵塞等造成。

二、机电设备故障诊断技术

（一）基于传感器的监测诊断技术

1. 振动监测技术

振动监测技术通过在机电设备的关键部位安装振动传感器，实时采集设备运行过程中的振动信号。不同类型的故障会产生不同特征的振动信号，通过对振动信号的频率、幅值、相位等参数进行分析，可判断设备是否存在故障以及故障的类型和位置。例如，当轴承出现磨损故障时，振动信号中会出现特定频率的峰值；齿轮故障则会引起振动信号的频谱发生变化。

2. 温度监测技术

温度是反映机电设备运行状态的重要参数之一。温度监测技术利用温度传感器（如热电偶、热电阻等）对设备的关键部位（如电机绕组、轴承、液压油等）进行温度测量。当设备出现故障时，通常会伴随温度异常升高的现象。通过实时监测温度变化，并与正常运行时的温度数据进行对比，可及时发现设备的潜在故障。例如，电机绕组温度过高可能是由于绕组短路、过载等原因引起。

3. 油液监测技术

油液监测技术主要应用于液压系统和润滑系统。通过采集设备中的油液样本，对油液的物理化学性质（如粘度、水分含量、酸值等）和磨损颗粒进行分析。油液中磨损颗粒的数量、形状和大小可以反映设备零部件的磨损情况，如铁谱分析技术能够分离和分析油液中的磨损颗粒，判断设备的磨损状态和故障类型。

（二）人工智能诊断技术

1. 神经网络诊断技术

人工神经网络具有强大的非线性映射能力和自学习能力，能够模拟人类大脑的思维方式进行故障诊断。将机电设备正常运行和故障状态下的各种特征数据（如振动、温度、电流等）作为神经网络的输入，经过大量数据的训练，使神经网络学习到正常与故障状态之间的映射关系。当设备出现故障时，将实时采集的特征数据输入训练好的神经网络，即可输出故障诊断结果。例如，利用神经网络对电机故障进行诊断，可有效识别绕组短路、轴承磨损等多种故障类

型。

2. 专家系统诊断技术

专家系统是一种基于知识的智能系统，它将领域专家的知识和经验以规则的形式存储在知识库中。在机电设备故障诊断时，通过人机交互界面获取故障现象和相关数据，推理机根据知识库中的规则进行推理，得出故障诊断结果，并给出相应的解决方案和维修建议。专家系统具有诊断速度快、准确性高、能够解释诊断过程等优点，但需要不断更新和完善知识库以适应新的故障情况。

三、机电设备维修技术

（一）传统维修技术

1. 更换零部件

当机电设备的零部件出现损坏时，最直接的维修方法是更换损坏的零部件。在更换零部件时，需要选择与原零部件规格、型号相同的配件，并确保安装正确，以保证设备的正常运行。例如，当轴承损坏时，及时更换同型号的轴承，可恢复设备的正常运转。

2. 修复零部件

对于一些损坏程度较轻的零部件，可以采用修复的方法进行维修。常见的修复方法有焊接、补焊、研磨、刮削等。例如，对于磨损的轴颈，可以通过研磨的方法恢复其尺寸精度；对于出现裂纹的零部件，可采用焊接的方法进行修复。

（二）新型维修技术

1. 状态维修技术

状态维修技术是基于对机电设备运行状态的实时监测和评估，根据设备的实际状态决定是否进行维修以及维修的内容和时间。通过先进的监测技术获取设备的运行参数和状态信息，利用数据分析和评估模型对设备状态进行综合评价，当设备状态出现劣化趋势或达到预定的阈值时，及时安排检修。状态维修技术能够避免过度维修和维修不足的问题，提高维修的针对性和有效性，降低维修成本。

2. 远程维修技术

随着互联网和通信技术的发展，远程维修技术在机电设备维修中得到广泛应用。通过在设备上安装远程通信模块，将设备的运行状态信息实时传输至远程维修中心。维修人员可以在远程对设备进行监测、诊断和维修操作，如远程调整设备参数、下载设备运行数据进行分析、远程修复软件故障等。远程维修技术能够提高维修效率，减少维修人员的现场工作量，尤其适用于地理位置偏远或难以到达的设备维修。

结束语​

综上所述，机电设备在工业生产中地位关键，故障类型多样，涉及机械、电气等多方面。先进故障诊断技术，如基于传感器与人工智能的诊断技术，能快速精准定位故障。传统与新型维修技术结合，为故障修复提供多样选择。实际案例表明，合理运用这些技术可有效解决故障，提升设备可靠性与运行效率。未来，机电设备将更复杂智能，需加强多学科融合，研发更智能高效的诊断维修技术，并强化人才培养。

参考文献：

[1] 李焕宇 . 机电设备维修与故障诊断技术探讨 [J]. 中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 .2024(09):0123-0126

[2] 刘辉 . 机电设备的故障诊断与智能维护技术研究 [J]. 电气技术与经济 .2024(08):52-56

[3] 高寒 . 机电设备中智能故障检测诊断技术的运用 [J]. 黑龙江科学 .2024(02):64-66