機械故障診斷中的誤診斷與信息處理方法

　　機械故障診斷中的誤診斷與信息處理方法,機械運行當中難免出現(xiàn)各種各樣的問題，例如機械誤診斷，有時故障的發(fā)生還可能引發(fā)繼發(fā)性故障，出現(xiàn)的誤診的原因有很多，故障的復雜性、診斷知識的不確定性、診斷人員不夠專業(yè)等等，論文依次做了論述。

　　《農(nóng)業(yè)機械學報》(月刊)創(chuàng)刊于1957年，是由中國科協(xié)主管、中國農(nóng)業(yè)機械學會和中國農(nóng)業(yè)機械化科學研究院主辦的唯一綜合性學術期刊, 農(nóng)業(yè)工程類中文核心期刊，美國工程信息公司(EI)和美國化學文摘社(CA)收錄期刊。

　　對機械狀態(tài)的誤診斷是對機械狀態(tài)的一種歪曲反映，誤診斷原因是多方面的，包括診斷數(shù)據(jù)的不準確性、診斷依據(jù)的不可靠性、診斷推理的不合理性等。機械狀態(tài)的信息特性對機械故障診斷起重要作用，研究信息特性對提高故障確診率和故障診斷的可靠性具有實際意義針對獲取的故障信息具有不確定性，文章提出用粗集理淪處理診斷中的不確性的數(shù)學方法理論。

　　機械故障診斷的發(fā)展歷程中，故障確診率的提高一直是研究的熱點，故障的誤診卻沒有引起人們足夠的重視。為了系統(tǒng)地闡述機械故障診斷中的誤診問題，給出了誤診的含義及分類;按照機械故障診斷推理過程的環(huán)節(jié)，詳細分析了誤診產(chǎn)生的機理和具體的原因，針對這些誤診的潛在原因，提出了減少誤診的方法和措施。

　　提高機械故障診斷的可靠性，降低誤診率，在保證診斷數(shù)據(jù)準確無誤的同時，必須使診斷系統(tǒng)合理，同時具有開放性和可擴充性，使診斷知識不斷得到豐富和充實。

　　1機械誤診斷的原因

　　從診斷的結果與診斷對象客觀存在的差異來看，故障診斷的結論可分為確診、誤診和漏診，確診即為對診斷對象的故障判斷是準確無誤的。漏診則是對故障的遺漏。而誤診，顧名思義，就是錯誤的診斷，也可稱之為誤判。漏診實質上也可歸為對設備的誤診。

　　1.1故障的復雜性

　　在故障診斷過程中，診斷對象的故障過程是復雜多變的，在故障發(fā)展過程中，由于引起故障的因素在性質、特點及作用方式上是不同的，機械功能狀況和所受損害的具體情況也不同，使得故障征兆和演變具有不同形式，診斷中往往難以迅速準確地認識故障的性質，導致誤診，具體表現(xiàn)在以下幾方面:

　　(1)故障的發(fā)展過程中，一種故障可能表現(xiàn)出多種不同故障征兆。如液壓系統(tǒng)故障診斷中，電磁換向閥故障可能導致系統(tǒng)壓力、流量不滿足要求，脈動可能加劇，還可能導致系統(tǒng)工作溫度升高等。而對不同診斷對象，即使是同一種機械，對同一種故障的反應也是有差異的。一個對象的反應可能快，另一個對象反應可能慢，一個對象的某征兆對某故障反應可能劇烈，而另一個對象反應可能較平穩(wěn)等。

　　(2)不同故障在發(fā)展過程中，可能出現(xiàn)相似的征兆，同種征兆可能對應多種故障形式。如回轉機械中，各種故障的發(fā)生，往往都伴隨著振動的加劇，而且在頻域分析時，在相同倍頻上，不同故障可能會有相似的表現(xiàn)形式。這種故障征兆的相似性，使我們在故障診斷中容易產(chǎn)生混淆。

　　(3)在很多情況下，隨著故障的發(fā)展，還可能引起繼發(fā)性故障，這種繼發(fā)性故障可能會掩蓋原來的故障，或原來的故障掩蓋繼發(fā)性故障，這都將造成故障診斷的困難。如液壓系統(tǒng)中，由于某種原因引起油液污染程度增加，這可能引起液壓泵運動副的嚴重磨損，磨損的顆粒混人油液中，進一步加劇油液污染，液壓泵磨損將引起液壓系統(tǒng)失效，泵的失效是油液污染這種原發(fā)性故障所引起的，而原發(fā)性故障和泵磨損這種繼發(fā)性故障混在一起，相互促進，造成惡性循環(huán)，這增加了查找原發(fā)性故障的難度。

　　為克服故障征兆的復雜性給故障診斷帶來的困難，必須開闊思路，不拘泥于典型故障一征兆的狹窄思路，從系統(tǒng)角度出發(fā)，進行由環(huán)境到機械，由局部到整體，由階段到過程的具體分析，將征兆、原因、故障機理有機結合起來加以研究，減少誤診率。

　　1. 2診斷知識的不確定性

　　各種機械設備，由于復雜程度不同，工作環(huán)境各異，使我們獲得的有關故障的知識往往有不確定和不完善的一面。一般來說，我們不能等待某種故障完全發(fā)生后再得出結論，而必須實施早期診斷，及時采取措施避免故障的進一步發(fā)展，這樣，我們必須依據(jù)故障的部分征兆或無任何征兆情況下作出診斷，這不可避免地帶來誤診。

　　由于故障診斷資料不足，對故障的認識受到較大限制，給明確診斷帶來困難，有時不能將其有類似征兆的故障完全排除，有時所懷疑的故障的一般規(guī)律與故障征兆不完全相符，另外排除了一種故障的可能，又缺乏對某種故障作出識別的足夠依據(jù)，因此故障診斷的推理過程往往也是模糊的，具有一定程度的不確定性。

　　針對這種情況，充分研究故障診斷對象，建立合理的模糊知識體和模糊推理機，利用現(xiàn)代人工智能原理實施診斷更符合故障診斷的性質，將提高診斷的可靠性。

　　1. 3理論的相對性

　　任何理論與實際的故障過程相比，總有局限性，機械設備作為一個與環(huán)境和人共同組成的有機體，是有差異的，理論只能大體概括故障診斷實踐中的具體情況，同時，理論又受到一定科學技術條件的限制，還存在尚待認知的領域。