浅析安全人机工程中机械故障诊断技术

浅析安全人机工程中机械故障诊断技术

张玉群

张玉群/辽宁省交通高等专科学校

【摘要】本文分析了机械安全的特性及安全人机工程系统的常见事故及其原因，简述了机械设备故障及安全人机工程系统常见事故的诊断基本流程和实施步骤及故障诊断技术。

【关键词】机械安全；常见事故；实施步骤；诊断技术

机械故障诊断技术是近30年来国内外发展较快的一门新型科学，在我国起源于20世纪70年代，同时有较快发展。熟悉掌握故障诊断技术，首先要了解机械安全的特性，分析研究人机系统常见事故原因、机械设备在生产过程中存在的不安全因素。掌握故障诊断的基本方法及技术，及时准确诊断机械故障。

一、机械安全定义

机械安全是指机器在按使用说明书规定的预定使用条件下，执行其功能和在对其进行运输、安装、调试、运行、维修、拆卸和处理时对操作者不发生损伤或危害其健康的能力。它包括两个方面的内容：

（一）在机械产品预定使用期间执行预定功能和在可预见的误用时，不会给人身带来伤害。

（二）机械产品在整个寿命周期内，发生可预见的非正常情况下任何风险事故时机械是安全的。

二、机械安全特性

（一）系统性：现代机械的安全应建立在心理、信息、控制、可靠性、失效分析、环境学、劳动卫生、计算机等科学技术基础上，并综合与系统地运用这些科学技术。

（二）防护性：通过对机械危险的智能化设计，应使机械在整个寿命周期内发挥预定功能，包括误操作时，其机器和人身均是安全的，使人对劳动环境、劳动内容和主动地位的提高得到不断改善。

（三）友善性：机械安全设计涉及到人和人所控制的机器，它在人与机器之间建立起一套满足人的生理特性、心理特性，充分发挥人的功能性，提高人机系统效率的安全系统，在设计中通过减少操作者的紧张和体力来提高安全性，并以此改善机器的操作性能和提高其可靠性。

（四）整体性：现代机械的安全设计必须全面，系统地对导致危险的因素进行定性，定量分析和评价，整体寻求降低风险的最优设计方案。

三、人机系统常见的事故及其原因

（一）常见的事故

1.卷入和挤压：这种伤害主要来自旋转机械的旋转零部件，即两旋转件之间或旋转件与固定件之间的运动将人体某一部分卷入或挤压。这是造成机械事故的主要原因，其发生的频率最高，约占机械伤害事故的47.7%。

2.碰撞和撞击：这种伤害主要来自直线运动的机械零部件和飞来物或坠落物。例如,做往复直线运动的工作台或滑枕等执行件撞击人体；起重作业中起吊物的坠落伤人或人从高层建筑物上坠落伤亡等。

3.接触伤害：接触伤害主要是指人体某一部分接触到运动或静止机械的尖角、棱角、锐角、粗糙表面等发生的划伤或割伤的机械伤害和接触到过冷过热及绝缘不良的导电体而发生的烫伤、冻伤及触电等伤害事故。

（二）事故的原因

1.机械设备存在先天性潜在缺陷：属于这一类的潜在安全隐患涉及面很广，从设计到制造诸如零部件材料缺陷及材料选择不当，基础设计不当，强度计算不准，结构设计不合理，操纵设计不理想，显示设计不全面，无安全防护装置以及机械制造工程中的加工装配不达标等等。

2.设备磨损或恶化：机械设备在使用过程中由于磨损、老化等原因降低了机械设备的可靠性而产生新的潜在危险因素，如裂纹、腐蚀等缺陷，但由于未被发现而“带病”运转。

3.人的不安全行为：有的是由于安全意识差而做的有意的行为或错误的行为，有的则是由于人的大脑对信息处理不当而所做的无意行为，如误操作或误动作。人的任何一种不安全行为都有可能导致事故发生。绝大多数的人机事故是可以采取故障诊断等预先识别技术加以防范的。

四、机械设备故障诊断技术

（一）机械设备状态监测及故障诊断模型

故障诊断是研究机械设备运行状态变化的信息，进而识别、预测和监视机械运行状态的技术方法。

故障诊断的基本模型如图1所示。图中St(f）是载荷或应力向量，M(f）是故障机理传递函数，E(f)是异常模式（模型）向量，x(f）是设备状态向量，H(f）是E(f）和X(f）之间的传递函数。机器或设备在正常工作时［M(f)=1]其状态向量X(f）是由外因St(f）和内因H(f）共同决定的，当出现异常或故障，[即M(f）不为1或St(f）超过正常值。前者称为结构异常，后者称为偏离操作规范]之后，X(f）除与外因St(f）和内因H(f）有关外，还与载荷超差及故障机理传递函数M(f）有关。

图1故障诊断的基本模型图图2故障诊断的基本方法

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，所以及时而正确地掌握状态向量是进行诊断的先决条件，为此就要用传感器或其他检测手段进行状态信号的监测。

（二）故障诊断的基本流程及实施步骤

故障诊断的基本工艺流程如图2所示，它包括诊断文档建立和诊断实施两大部分。诊断实施过程是故障诊断的中心工作，它可以细分为4个基本步骤：

1.信号检测：按不同诊断目的选择最能表征设备状态的信号，对该类信号进行全面地检测，并将其汇集在一起，形成一个设备工作状态信号子集，该子集称为初始模式向量。

2．特征提取（或称信号处理）：将初始模式向量进行维数变换、形式变换，去掉冗余信息，提取故障特征，形成待检模式。图2故障诊断的基本方法。

3.状态识别：将待检模式与样板模式（故障档案）对比，进行状态分类。

4.诊断决策：根据判别结果采取相应的对策。对策主要是指对设备及其工作进行必要的预测和干预。

（三）故障诊断与状态监测

故障诊断与状态监测如图3所示，是广义故障诊断中不可分割的两个有机组成部分。严格地讲，状态监测和故障诊断是两个不同的概念。状态监测一般由现场操作人员进行。故障诊断则一般由专门人员进行，他们只是在确定设备已发生异常的基础上对异常设备进行处理，提取故障特征，识别设备状态并提出诊断决策。虽然理论上两者是有根本差异的，但实际中由于两者的密切相关性，往往把状态监测也划归在故障诊断的研究范畴中，统称为设备的故障诊断与监测或简称为故障诊断。由于状态监测是故障诊断的前提，因此有时也把状态监测称为故障诊断实施的第一阶段，而把狭义的故障诊断称为故障诊断实施的第二阶段。

（四）振动监测与诊断技术

1．振动定义：物体围绕其平衡位置做往复运动称为振动。按频率范围振动可分为低频振动（f＜1kHz）高频振动（f＞10kHz）。按振动信号的统计特征可分为稳态振动和随机振动。

2．振动信号的检测与分析：振动信号一般用位移、速度或加速度传感器来测量。传感器应尽量安装在诊断对象的振动敏感点或离核心部位最近的关键点上。对于低频振动，一般要从3个互相垂直的方向上进行检测。对于高频振动，通常只从一个方向上进行检测。

3振动诊断中的故障判别：标准机械设备种类繁多，故障类型、失效形式及振动方式各异，因此很难提出统一的故障判别准则及故障模式。为研究设备的老化状态、危险程度、重要程度等，必须按照设备各自的情况来确定标准。

（五）其他故障诊断技术

1.油液分析技术：油液分析中，目前应用较多的有光谱油液分析和铁谱油液分析两种。

（1）光谱分析

光谱油液分析方法是利用原子吸收光谱来分析润滑油中金属的成分和含量，进而判断零部件磨损程度的方法。物质的原子有其特定的吸收光谱谱线，利用元素的特征吸收光谱谱线及其强度可以分析润滑油中特定金属元素的含量。

图3故障诊断与状态监测

（2）铁谱分析

铁谱分析是通过检查润滑油或液压系统的油液中所含磁性金属磨屑的成分、形态、大小及浓度来判断和预测机器系统中零部件的磨损情况。

2.温度检测及红外线监测技术：

（1）温度检测

温度是工业生产中很普遍、很重要的热工参数之一。一方面许多生产过程中在工艺上要求对温度进行监测和控制，另一方面，机电设备运行是否正常往往在温度上会有所反映，根据温度变化特征可以了解设各的运行状态。因此，生产中经常会遇到温度测量的问题。

（2）红外线监测

物体表面发射的红外线与其温度有关。红外线测温的原理是利用红外线探测器将红外线辐射产生的热效应和光电效应转换成人们能识别的信号。常用的探测器有热电探测器、热敏探测器和光子探测器等，相关的仪器有红外测温仪、红外成像仪和红外摄影机等

3.超声探伤技术：超声波是比声波振动频率更高的波，检测中常用的是1—5MHz的超声波。与声波相比，超声波具有方向性好、波长短、在高密度固体中损失小及在不同密度介质的界面上反射大等特点。因此，利用超声波可以对所有固体材料进行探伤和检测。它常用来检查内部结构的裂纹、搭接、夹杂物、焊接不良的焊缝、锻造裂纹、腐蚀坑以及加工不适当的塑料压层等。还可以检查管道中流体的流量、流速以及泄露等。

4．表面缺陷探伤技术

（1）磁粉探伤

磁粉探伤的原理是利用铁磁性试件的导磁性实现的。铁磁性物质的导磁性要比空气的导磁性强得多，因此表面缺陷处磁阻大，易产生漏磁场，吸引磁粉，形成磁粉堆积。通过观察磁粉聚集情况就可以确定被探测工件的表面缺陷或近表面缺陷。

（2）渗透探伤

渗透探伤的依据是物理化学中的液体对固体的润湿能力和毛细现象（渗透和上升）。首先将被探伤工件的表面涂上具有高度渗透能力的渗透液，渗透液由于润湿作用及毛细现象而进入工件的表面缺陷中，然后将工件表面多余的渗透液清洗干净，再涂一层亲和力强的显像剂，将渗入裂纹中的渗透液吸出来，在显像剂上便显现出缺陷的形状和位置的鲜明图案。

（3）涡流探伤

当通电线圈接近被测表面时，导电的试件表面层将产生涡电流（简称涡流），涡流又会产生交变磁场，该交变磁场又会在激励线圈中感应出电流。由于涡流与表面状态有关，感应电流的大小、方向及相位等就会反映出表面缺陷的信息。涡流探伤就是利用这种信息来检测表面缺陷的。

五、结束语

机械故障诊断技术是安全人机工程中一种掌握机械在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。掌握上述几种故障诊断技术，就有效地控制机械的安全运转，达到机械本质的安全，防范机械故障发生。建议研发新型机械故障诊断技术，如能将人工智能的理论和方法应用于机械故障诊断，发展智能化机械故障诊断技术必将是一种新兴机械故障诊断途径。