关于机械设备故障诊断的探讨
摘 要：机械设备故障诊断技术是一门掌握和了解机械设备在使用过程中的一种状态，提前发现故障及原因，同时预报故障发展趋势的技术前景，在现代工业中有着至关重要的效能作用。本文针对故障诊断的发展历史，对故障诊断的方法和优缺点进行研究分析。
关键词：机械设备 故障 检测技术 诊断
中图分类号：TH17 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）08（a）-0095-01
故障诊断技术走过了将近40年的发展历程，在理论上已经初始形成了较完整的学科体系步骤，一点点形成以油样分析、振动诊断、无损检测探伤和温度监测为主，同时很多新的技术和方法也逐渐形成性的发展局面。其中故障诊断（FD）始于对机械设备的故障进行诊断，其全称则是状态监测与故障诊断（CMFD）。其主要内容包含了两个方面：一是在发现特殊的情况下，对各项设备的故障进行诊断与分析；二是对设备的运行进行状态监测。计算机软硬件技术的发展非常的促进了信号分析与处理技术的飞跃跨步，推向了机械故障诊断和监测技术朝实用化和科学化路线发展。
1 主要技术方法现状
1.1 系统故障原因结构图的形成
通过结构图对系统故障造成的原因，做出从整体到部分的按树状依次的细致划分。故障树则表示出系统或者设备上的不理想事件和指定设备之间的逻辑结构图，同时好包含了它的各个部件和各个子系统之间的逻辑结构图，该方法称之为图形演绎法。故障图表则是由造成故障的各项因素与系统中的故障这两者相互绘制而成，而这样就可以很直观的反、反映出了系统、元部件、因素、故障以及其他因素之间的相互关系，并且可以定量的计算出故障的程度、故障的原因和故障的概率等。
1.2 模糊数学的故障诊断方法应用
根据模糊的集合论征兆空间和故障状态空间的某种映射关系，故障诊断用征兆的方法来进行。只因它的集合理论还未发展成形，大部分能借用经验和大量诸多的试验来定位。系统本身存在的模糊与不确定的相关信息因素，同时还对每个特征参数与每一个征兆来制定其上、下限以及合格的隶属度的函数，从而在应用上存在一定的局限控制性。随着模糊集合论的不断完善更新，运用这个方法的可观性能上还是十分被关注重用的。
1.3 诊断故障的人工神经网络方法应用
在20世纪80年代末90年代初，人工神经网络方法才真正的开始实用。因为神经网络中存在很多功能，其中包含了对结构的联想、推测、记忆、自适应和学习、容错、处理繁琐和并行...
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