生产技术辅导：机械设备故障诊断技术（二）

三。机械设备故障诊断技术
(一)机械设备状态监测与故障诊断模型
故障诊断是研究机械设备运行状态变化信息，进而对机械运行状态进行识别、预测和监测的技术方法。
故障诊断的基本模型如图4-5所示。图中St(f)为载荷或应力向量，M(f)为故障机理传递函数，E(f)为异常模式(模型)向量，x(f)为设备状态向量，H(f)为E(f)和X(f)之间的传递函数。或者当机器正常工作时[m/(f) = L]，其状态向量X(f)由外因St(f)和内因H(f)共同决定。当出现异常或故障时[即M(f)不为1或St(f)超过正常值。前者称为结构异常，后者称为运行规范偏差]，X(f)不仅与外因St(f)和内因H(f)有关，还与负荷偏差和故障机理传递函数M(f)有关。

在设备状态监测和故障诊断中，设备的状态向量是设备异常或故障信息的重要载体，是设备故障诊断的客观依据。因此，及时正确地掌握状态向量是进行诊断的前提。因此，应该使用传感器或其他检测手段来监控状态信号。
(二)故障诊断的基本流程和实施步骤
故障诊断的基本流程如图4-4所示，包括诊断文档的建立和诊断的实施两部分。
诊断的实施过程是故障诊断的中心工作，可细分为四个基本步骤:
(1)信号检测。根据不同的诊断目的，选择最能代表设备状态的信号，对这些信号进行综合检测并汇集在一起，形成设备工作状态信号的子集，称为初始模式向量。
(2)特征提取(或信号处理)。对初始模式向量进行维数和形式变换，去除冗余信息，提取故障特征，形成待检测模式。