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机电故障诊断机电设备论文 篇1：
机电设备故障诊断与维修课程改革探讨
摘 要：机电设备故障诊断与维修是机电一体化专业核心课程。为了使学生真正具备机电设备故障诊断与维修技能，本文从课程目标设计、课程教学内容、课程教学过程设计等方面，提出了具体实施方案。
关键词：机电设备故障诊断 维修模块化设计 课程改革
机电设备故障诊断与维修是机电一体化专业核心课程，课程实践性强、且难度高。机电设备故障诊断与维修技能是机电专业核心能力之一。为了使学生真正具备机电设备故障诊断与维修技能，适应企业就业需求的要求，应对本门课程教学内容和教学模式进行改革，促使学生具备零距离上岗职业技能。
一、课程目标设计
机电设备故障诊断与维修课程总体目标是培养学生掌握常见机电设备故障诊断方法，提高学生机电设备故障维修技能。本门课程总体目标划分为基础能力目标、职业能力目标以及社会目标。其中，基础能力目标是要求学生掌握常见机电设备故障排除方法以及会正确使用检测仪器仪表；职业能力目标是要求学生会对普通机床、数控机床以及自动化生产线故障检修维护；社会目标是要求学生养成安全意识、团结合作意识以及创新意识等。
二、课程教学内容模块化设计
基于企业岗位对接理念，课程教学内容模块与岗位职业能力相衔接，从入门、提高到综合的项目设置要求，构建岗位工作任务模块：普通机床故障诊断与维修、自动化生产线设备故障诊断与维修、数控机床故障诊断与维修。普通机床故障诊断与维修模块可以继续分解为普通车床、卧式万能铣床、摇臂钻床的故障诊断维修项目内容，自动化生产线设备故障诊断维修模块以物料检测自动化生产线为例，数控机床故障诊断维修以CK6140数控车床为例。
三、课程教学过程设计
对于技工院校学生而言，针对技校生基础薄弱等学情，提倡实施学中做、做中学一体化教学模式。为此，本门课程教学基于岗位工作特点，安排六个步骤，从机电设备运行观察故障开始、到机电设备故障原因确诊维修的整个学习过程中，将教、学、做融为一体，使学生的实践能力得到提高。整个过程以学生为主体、教师为引导，解决过去理论教学与实践教学脱节的情况。本文以卧式万能铣床故障诊断维修为例，来说明课程教学设计方法。
1.发现故障
教师在实验室向学生展示出现故障的卧式万能铣床。要求学生仔细观察，确定故障类型。学生对卧式万能铣床通电后，可以观察到铣床主轴不会转动。时间安排：10分钟。
2.故障分析
本步骤主要教学内容是查找卧式万能铣床主轴不会转动的原因，并且要求学生能够看懂卧式万能铣床电气控制原理图。在这个教学步骤中，教师的任务是引导学生对故障进行诊断分析，并且向每个小组发放实验卧式万能铣床电气控制原理图以及故障诊断维修工艺卡。学生的活动是看懂电气控制原理图，根据电气控制原理图初步断定故障类型。时间安排：20分钟。
3.故障诊断维修
本步骤主要教学内容是正确使用检修工具与仪器、铣床主轴不会转动的诊断维修。教师的任务是告诉学生选择诊断工具以及诊断方法，学生在诊断维修中遇到困难及时帮助，全程关注安全隐患。学生的活动是在正确安全操作条件下选择合适的检测工具，利用检测工具确定故障原因，并且对其维修排除故障。时间安排：40分钟
4.讨论总结
主要教学内容是讨论总结故障诊断维修过程中出现的问题。教师的任务是组织好讨论，对本课实训中出现的共性问题进行剖析。学生可以先在小组内进行讨论，然后在全班同学间进行讨论总结。时间安排：10分钟。
5.考核评价
主要教学内容对整个实训过程进行考核评价。教师的任务是抽查询问学生故障诊断维修过程，对其故障排除效果进行验收等。学生的活动为向全班同学汇报故障诊断维修过程，并展示成果。时间安排：10分钟。
6.整理现场，写实验报告
下课期间整理工具以及仪器，课外完成故障诊断维修工艺卡填写。教师的任务是监督学生整理现场，布置学生完成故障诊断维修工艺卡。学生的活动是将工具以及仪器归位，课后正确填写故障诊断维修工艺卡，为后期教师收集归案做好准备。
四、课程考核方法改革
课程考核可以采用过程性考核和终结性考核相结合的方式进行。其中，过程性考核主要是平常表现、出勤情况，占总分值的10%；课堂提问、课堂作业完成情况以及课外练习作业完成等，占总分值40%。终结性考核（共占总分值50%）包括期中理论考试成绩（占总分值10%），期末理论考试成绩（占总分值10%），终结实操项目完成情况（占总分值30%）。
参考文献：
[1]郝飞，程艳.自动控制课程一体化教学模式的构建与实践[J].中国职业技术教育，2014（10）.
[2]吴德明.基于工作过程的电机与电气控制课程改革研究[J].中国职业技术教育，2013（8）.
（作者单位：江西省冶金技师学院）
作者：柳清华
机电故障诊断机电设备论文 篇2：
基于深度学习理论的机电设备故障诊断方法
摘要：介绍了机电设备故障诊断的一般方法，阐述了深度学习理论及其特点，分析了深度学习理论在机电设备故障诊断中的应用情况，包括深度学习故障诊断及预测的方法、深度学习故障诊断的一般流程、基于深度学习理论的故障诊断神经网络模型，最后对深度学习理论在机电故障诊断中的应用进行了展望。
关键词：大数据;深度学习;机电设备;状态监测;故障诊断
0 引言
随着核电厂机电设备集成化程度的提高，设备功能及结构越来越复杂，组件之间的联系越来越密切。同时，机电设备与由其组成的完整系统存在着强耦合关系，重要零部件损坏，将导致机电设备无法正常工作，最终导致系统失效，影响核电厂的安全稳定运行。对重要机电设备进行状态监测，对设备故障进行诊断，并对设备运行趋势进行预测，对于评估设备状态、开展设备运行维护、保障机电设备的安全运行具有重要意义。
随着传感器技术的发展以及物联网的普及，使得对机电设备的全面监测和故障诊断成为可能。核电厂需监测的机电设备规模大，每台装备设置的监测点多，振动等监测参数采样频率高，设备在役时间长，将形成海量的监测数据，由此将推动设备状态监测和诊断进入“大数据”时代。传统的基于特征提取的故障诊断技术，如专家系统、模糊诊断技术、神经网络技术难以应对海量数据的处理，为了提高机械设备的可靠性与安全性，在机电设备产生海量数据的背景下，需要不断研究新的故障诊断技术，以满足机电设备故障诊断与预测的需求[1-2]。
1 机电设备故障诊断的一般方法
机电设备运行过程中的监测数据蕴含机械设备丰富的内在信息，故障诊断技术通过分析机械运转过程中所采集的数据，掌握设备的运行状态，并对设备状态、故障类型、故障深度进行识别，针对具体情况为设备的诊断与维修提供决策依据。
故障诊断与预测技术主要分为基于知识的故障诊断方法、基于解析模型的故障诊断方法和基于信号处理的故障诊断方法[3]。基于知识的故障诊断方法将人工智能与故障诊断相结合，基于知识进行诊断推理，需要较多的经验知识或专家经验，相对较难实现。基于解析模型的故障诊断方法，要求基于机械设备故障机理建立数学模型，获取模型计算值与实际观测值之间的差值，并与事先建立好的决策函数进行对比，以确定设备是否发生故障，数学建模的过程相对困难，限制了该方法的实用性。基于信号处理的故障诊断方法对机械设备的测量数据进行信号处理，获得数据信号特征，从而进行故障诊断。随着信号处理方法的发展，该方法以其简便性和可解释性，获得了广泛运用。
2 深度学习理论概述
深度学习是机器学习的分支，具有强大的数据处理能力。近年来，在语音、图像、信号处理等方面应用广泛，获得了较好的效果，并逐步在故障诊断领域得到应用[4]。
区别于其他机器学习方法，深度学习具有以下特点：
（1）深度学习神经网络具有一定的模型结构深度，通常具有多个隐层网络。
（2）深度学习神经网络通过提取特征信息，对特征进行逐层组合，以实现识别功能。相比于人工构造数据特征，深度学习神经网络可以更加全面地对数据内涵进行表征。
通过构造恰当的网络结构，选择合适的输出层非线性变换函数，通过调整网络参数优化成本函数，实现输入到输出的拟合关系，完成网络训练。深度学习神经网络可以针对输入，根据学习到的规律进行推断，从而实现复杂的数据处理功能。
深度学习具有多隐层网络结构与自適应的特征提取能力，而能够挖掘数据深层次的固有规律，相对于传统方法更能精确刻画故障数据和故障类别之间的复杂映射关系。对于机电设备大数据的发展趋势，有必要研究基于深度学习理论的设备故障诊断及预测方法，以满足设备状态监测获取的多样性、非线性、高维数据的诊断分析需求。
3 深度学习理论在机电故障诊断中的应用
深度学习通过构建深层网络，模拟大脑学习过程，实现数据特征的自动提取、拟合输入输出的复杂映射关系，对设备故障进行诊断，预测机电设备的使用寿命。基于深度学习理论的设备故障诊断流程如图1所示。
3.1 深度学习故障诊断及预测方法
基于深度学习的故障诊断模型训练方法主要分为有监督学习、无监督学习、半监督混合学习等[5-6]。
3.1.1 有监督学习
有监督学习的训练集包括数据以及数据对应的标签。通过网络训练，获取数据与标签的映射关系。有监督学习可实现数据的分类、回归等功能。
3.1.2 无监督学习
无监督学习的训练集只包含数据，没有数据标签，可对缺乏先验知识的数据进行处理。通过无监督学习，可发现数据内在结构，实现数据聚类、数据压缩等功能。
3.1.3 半监督混合学习
半监督混合学习，是有监督学习和无监督学习相结合的学习方法，其样本数据由带标签和不带标签两种组成，先通过对带标签的数据进行学习，再通过对未带标签的数据进行预测，找到隐藏的结构以不断更新完善学习模型。半监督学习解决的问题主要是如何通过少量含有标签与大量不含标签的数据进行模型的训练和学习。
3.2 深度学习故障诊断及预测流程
基于机器深度学习的故障预测流程为：首先对装备传感器或试验数据进行收集与处理，然后研究机器深度学习理论形成网络模型，在此基础上对基于机器深度学习的故障模型进行训练，对装备故障进行特征识别，实现机电故障诊断。
3.2.1 数据采集
通过安装在机电设备上的各种传感器和数据采集系统，采集并监测设备状态信息，包括电流、电压、振动、位移、转速以及工艺参数，如压力、流量等。系统将设备正常运行及工艺瞬态的数据保存到历史数据库，当设备发生异常时，历史数据库保存状态异常期间的状态数据。
3.2.2 数据预处理
（1）无效剔除。由于存在工况变化、环境干扰、传感器松动等情况，监测数据中含有大量的噪点、停机、异常等脏数据，这些脏数据混杂于机电设备监测数据库中，导致监测数据质量降低，影响故障诊断效果。因此，需要根据机电设备运行特点，利用异常检测方法对无效数据进行自动识别和剔除。
（2）格式规整。设备监测系统长期运行，积累了大量数据，这些数据蕴含大量有用信息，同时形式多样，难以直接利用，需要采用数据长度匹配、时间节点对齐、数据格式统一等手段进行数据格式规整。
（3）采样同步。机电设备不同结构、不同转速下的不同零部件存在不同的频率响应特性，数据采集时需采用不同的采样频率和采样长度。但异步的采样策略无法进行有效的比较分析，为了简化分析，提高效率，通过采样同步方法，确定最大频谱分辨率，对其他数据进行重采样，以确保频谱分辨率一致。
（4）数据去均值。在对机电设备进行监测时，由于各种原因，测得的信号均值往往不为0。为了监测后续处理的计算工作量，对数据进行去均值处理。
（5）关联度分析。关联度分析可以找出关键变量发展变化的主要因素，为决策提供依据。需针对典型故障模式，进行数据关联度分析。通过关联度分析，构建实测数据与典型故障模式的映射关系。此外，考虑到设备运行工况复杂，过程参数多变，需要研究振动信号与过程参数之间的相关性。
（6）深度神经网络训练。针对机电设备故障诊断的特殊要求和应用场景，确定网络结构，构建深度学习网络模型。对经过采集和数据预处理的数据进行整理，形成训练集、验证集和测试集。将数据输入深度神经网络进行训练，以自动获取数据中蕴含的特征。使用验证集对网络性能进行评价，通过调整网络结构和超参数，完成故障数据和故障类别的拟合，从而实现机电设备故障诊断[7]。
3.3 基于深度学习的故障诊断网络模型
深度学习本质上是对数据特征进行逐层提取，其中高层特征由低层特征组合而成。常见的深度学习算法有：
3.3.1 自动编码机
自动编码机是三层的非监督神经网络，分为编码器与解码器两个部分，如图2所示。输出层可对输入信号进行重构，使得隐含层向量成为输入数据的一种特征表示。自动编码机可以单独使用，也可以通过非监督学习方式对深度神经网络进行逐层预训练，然后以监督学习方式微调整个深度神经网络，使网络具有识别故障类型的能力。自动编码机的使用方式需要根据机电设备监测诊断的具体情况而定。
3.3.2 卷积神经网络
卷积神经网络是一种前馈神经网络。通常其输入为原始信号，也可以使用提取的指标作为输入。卷积神经网络的基本结构包括两层[8]：其一为卷积层，每个神经元的输入与前一层的局部感受相连，用于提取前一层输出的局部特征;其二是池化层，利用最大池化或者平均池化的方式，对特征进行降维，提高识别结果的鲁棒性。
3.3.3 深度稀疏网络
深度神经网络通过构建深层次的模型，结合大量的训练数据，组合低层特征形成更加抽象的高层特征，从而刻画数据丰富的内在信息，最终提升分类精度。由于旋转机械信号存在稀疏特性，因此将稀疏因子引入到深度网络的建立中，形成深度稀疏网络，进而对机电设备进行故障诊断。
深度学习方法的目标在于分层次地学习特征，在每一层学习中高层次的特征是由低层次的特征学习构成的。在多层次的抽象过程中，自动学习特征可以使机器学习系统从原始数据中学习到从输入映射到输出的复杂函数，而不再需要人类完全手工提取特征这样一个繁重的过程。
4 结语
机电设备大数据具备规模大、速度快、类型杂、质量低、多模态、强关联、高通量等特征。传统的监测诊断算法需依赖大量信号处理知识与诊断经验，无法诊断机电设备大数据背下深藏的故障机理。而深度学习作为近几年来人工智能领域里最新最热门的技术，可以自适应地提取健康状况信号频谱中蕴含的故障信息，适用于表征机械数据内部隐藏的复杂多变的特性，能够更准确地识别机电设备健康状况，提升机电设备运维的可靠性。
[参考文献]
[1] 雷亚国，贾峰，周昕，等.基于深度学习理论的机械装备大数据健康监测方法[J].机械工程学报，2015，51（21）：49-56.
[2] 雷亚国，贾峰，孔德同，等.大数据下机械智能故障诊断的机遇与挑战[J].机械工程学报，2018，54（5）：94-104.
[3] 张士强.基于深度学习的故障诊断技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2018.
[4] 吴立金，夏冉，詹红燕，等.基于深度学习的故障预测技术研究[J].计算机测量与控制，2018（2）：9-12.
[5] 赵文浩，阎威武.基于数据驱动的故障诊断研究[J].微计算机信息，2010，26（28）：104-106.
[6] 周志华.机器学习[M].北京：清华大学出版社，2016.
[7] 吴魁，王仙勇，孙浩，等.基于深度学习的故障检测方法[J].计算机测量与控制，2017，25（10）：43-47.
[8] 陳先昌.基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究[D].杭州：浙江工商大学，2013.
收稿日期：2020-04-03
作者简介：张健鹏（1985—），男，浙江义乌人，高级工程师，从事核电站机电设备、仪控系统设计工作。
作者：张健鹏 张东生 钟华 刘欢 张艳婷
机电故障诊断机电设备论文 篇3：
煤矿机电设备故障诊断与维修技术研究
摘要：文章基于常用的煤矿机电设备的故障诊断技术，分析常见故障的特征，并提出了相应的故障维修技术，以供参考。
关键词：煤矿机电设备;故障诊断;维修技术
1引言
在目前煤矿企业的煤炭开采生产压力在不断增加的形势下，不断有种类各异的机电设备应用于煤炭开采中来增加煤炭开采量和提升开采效率。然而随着煤矿巷道开采深度的增加，其生产环境也更加恶劣，而针对体积和重量比较大的煤矿机电设备来说，也表现出故障概率增加的现状。这就需要针对功能越来越多样的机电设备，做好相应的故障诊断和维修工作，降低其故障概率并提升开采作业效率和开采量，在保证开采作业安全性的前提下提升煤矿企业的生产经济效益。
2煤矿机电设备的故障诊断技术
2.1温度诊断法
分析煤矿机电设备运行中的常见故障，通常在故障发生时会伴随着温度异常升高的现象，这主要是由于局部温升、绕组温升、机电设备运行受阻、驱动力增加或者是电流增大等原因引起的。针对上述局部温升问题时可以将此位置作为故障点进行分析，而如果温升不够明显，属于小温升，无法通过人工观察的方式进行诊断，需要使用相应的温度测量仪器。此种故障诊断方法操作和原理比较简单，但是也容易由于深度不够而无法准确诊断故障类型和原因等问题，还需要与其他诊断方法结合。
2.2铁谱诊断法
此种故障诊断方法通常在机电设备的轻微磨损故障上应用，由于机电设备中的润滑油铁磁片中存在高强度的磁场，其大小主要是通过铁磁碎片放在衬底形成铁磁版而决定，因此也可以通过此诊断结果对设备磨损状态进行分析。但是此种方法在实际应用中也难以全面了解设备信息，还需要拆解设备机壳并对设备各个部件的运行状态进行观察来确定设备故障信息。此外还可以通过计算机等精密的信息处理设备的辅助，主要是通过上述方法来初步确定设备故障之后就可以采取拆卸式的方式来诊断设备故障。
2.3振动诊断法
机电设备在出现故障时还通常表现出振动异常的现象，同时还会表现出噪音和振幅过大等问题。为此就可以通过对设备振动情况的观察来判断其故障情况，或者在设备使用中对其故障进行检修。目前比较常用观测诊断和数据综合分析诊断等方法，前者主要是由专业人员来判断设备运行中较为显著的异常振动现象，而后者则是通过计算机等信息设备对振动数据进行分析和判断来对振动故障进行诊断。而此种方法也之后起到判断故障的作用，无法调整特定的故障信息。
2.4对应故障记录诊断法
此种方法就是在机电设备运行中，设备使用和维护人员在维护手册上对故障发生的位置和原因进行记录，作为后续同类故障诊断的主要依据，帮助同类故障发生时可以快速诊断和针对性处理，也帮助维修人员不断积累故障维修处理经验，在故障发生时可以快速确定故障位置和原因，实现故障检修工作质量和效率的提升。
3煤矿机电设备故障诊断以及维修特征
正如前文所述，在目前煤炭需求量在持续增长的同时也增加了对煤矿机电设备的需求，同时也要求其可以高效连续运行来保证煤炭开采量。为此就需要通过预诊断方法来开展机电设备的维修管理工作，及时和准确预测故障位置并快速维修，保证机电设备的利用率。而分析和总结目前煤矿机电设备运行中的常见故障，主要保险出故障发生比较突然，而且容易受到运行环境、设备自身状态和质量等因素影响的特点。此外，机电设备的故障类型也比较复杂，容易在相关设备出现故障时会牵连其他设备出现故障，不仅会造成设备故障而需求维修，影响正常煤矿开采生产作业，而且可能会导致安全事故的发生而威胁作业人员的生命安全，造成巨大的经济损失。
4提高煤矿机电设备维修技术的建议
4.1开展定期性的诊断与维护工作
结合煤矿机电设备生产周期要求开展定期维护工作，并结合具体工作要求来确定维修周期，此种诊断与维护工作属于强制性的工作，而且所用故障诊断和维修技术相对较低，且灵活性也较低。表出结合规划的规定和要求开展设备故障检查和维护时会出现根本不會引起故障和问题的机电设备，而且在开展上述工作时还需要将设备和电子设备暂停，这就会对生产效率和进度造成干扰，同时也会造成无法及时发现和预防机电设备故障的问题。
4.2计划性状态维修
在目前先进的计算机、通信以及监控技术的基础上，可以通提供过计划状态维修方式的应用，通过对设备运行中各种状态数据的收集和分析来进行故障监测和诊断，通过计算机开展在线监测和运行数据分析、总结之后，分析和掌握设备状态并制定和采取相应的维修方案。此种状态维修方式可以在设备故障出现之前的故障隐患阶段对其进行排除，可以起到预防故障发生的作用，同时也降低了机电设备的维修成本。
4.3故障维修工作
在设备运行中出现故障之后所开展的故障维修工作属于事后维修方式，这主要是在故障发生之后而导致设备无法运行时，由维修人员来开展检测与维修工作来恢复设备的正常运行，属于比较被动的故障处理方式。这主要是针对没有预测到的、突发的设备故障以及难以解决的隐形问题而造成的故障所开展的维修方式，帮助故障快速排除并恢复设备的正常运行。
4.4加强对设备维护人员的素质培养
加强对工作人员的技术培训和安全教育，结合常用和先进的设备故障诊断与维修技术加强对工作人员的技术培训。针对设备使用中常见故障所造成的危害，加强安全教育，提升工作人员的安全意识，在保证工作环境舒适、整洁的同时，也在不断开展此类工作中积累工作经验。通过定期考核来提升工作人员学习和进步的积极性，不断提升自身工作能力，实现工作效率的提升。
5结语
针对目前煤矿企业生产压力不断增加的现状，为了确保煤矿企业生产效率和质量，对于不断增加的煤矿机电设备，需要做好对常见故障的分析，通过相应的故障诊断方法来及时和准确判断设备故障，并通过相应的故障维修技术来进行处理并做好预防工作，保证机电设备的可靠和安全运行。
参考文献：
[1] 尤善峰. 煤矿机电设备故障诊断与维修技术[J]. 新丝路：中旬， 2019， 000（003）：1-1.
[2] 吴岩. 关于煤矿机电设备故障诊断与维修技术的探究[J]. 科学大众， 2019（4）：74-74.
[3] 申伟， 晋瑜. 煤矿机电设备故障诊断及维修技术[J]. 机械管理开发， 2019.
作者：柳彦波