起重机械金属结构故障诊断思考

李亚龙

（北京首钢股份有限公司，河北 迁安 064404）

对社会经济和科技产业技术的不断创新，不断发展的背景下进行优化，但是，在实际工作过程中，一些特殊问题已经变得越来越严重，尤其在使用中起重机械出现的振动问题，这不仅起重设备经常出现的问题，还威胁到了运行效率和操作员的安全。因此，本文主要对金属起重机结构的故障诊断进行研究分析。

1 振动故障诊断分析

1.1 专家诊断法

专家系统可以分析和观察其中机械设备的振动问题，确定振动的位置，并提出适当的有效方法进行故障排除。专家诊断需要大量专业知识，以便对错误进行合理诊断。但是，在获取知识过程中还存在一定的困难，另外，知识库的更新率相对较低，各领域专家的知识存在一定的矛盾。目前，也在程度上限制其中机械设备的表达能力和可加工性[1]。

1.2 神经网络诊断

该诊断的具体思路如下：首先，可以引用存在的问题，并且可以对神经网络离线训练。通过这种方式，神经网络可以建立体重记忆症状和诊断结果之间的对应关系。然后将现有的错误字符添加到神经网络的输入以确定最终结果，在比较和分析各种错误和输出神经元时，系统无法显示新类型的错误，这会对故障诊断产生负面影响。

1.3 模糊故障诊断方法

模糊故障诊断方法主要包括基于模糊模式的诊断方法，基于模糊推理的诊断方法和基于模糊模型的诊断方法。引入模糊逻辑的主要是用来克服由不确定性，不精确性的困引起的机械振动，从而在处理中出现时间迟，复杂系统的随时间变化的和非线性复杂性优势，模糊故障诊断方法的缺点是为复杂的诊断系统建立适当的模糊规则，在使用中会非常困难。

2 故障诊断研究中存在的主要问题

2.1 诊断方法具有局限型

为了评估起重机金属结构的安全性，必须提取是在设备运行过程中各种信息，从而确定故障的症状，然后根据症状的错误各种特征信息来进行评估和诊断。近年来，短时傅里叶变换，傅里叶变换等的应用，旨在更合理地处理信号，提取误差特征，最终完成故障诊断。在许多情况下，可以说金属结构在操作期间易磨损并且磨损相对较低，操作期间系统中的误差和复合误差，可能导致单信号处理方法由于复杂的传输路径和多因子耦合而影响确定误差的原因。

2.2 存在着振动失效与故障机理研究不足的缺陷

在现有研究的基础上，研究起重机金属结构由振动引起的失效机理存在一些问题，如果分析静态疲劳，则结构疲劳失效问题必须考虑设计中的应力和应变分布。在分析结构疲劳与结构振动之间的规律时，结构失效的主要原因是振动疲劳结果引起。在腐蚀和磨损的影响下，起重机金属结构的张力会有一定程度受到变化，起重机结构的内应力分布和固有频率也会有一定程度的变化，从而影响起重机械设备的正常运行。疲劳失效与结构振动效应之间存在密切关系，动态何在通常会在局部模态和负载冲击之间产生耦合，受损部分通常在局部冲击期间出现振动问题。应力集中和损坏的原因是由局部振动和结构的应力集中的组合引起的，另外，由于振动疲劳损伤的复杂性，如果只有静态疲劳法不能满足相关要求，则必须对金属结构的振动进行更深一步的研究和分析[2]。

2.3 智能诊断系统薄弱

从长远来看，建立相应的智能诊断系统时候金属结构技术设计安全评估系统的核心问题。不同类型的智能诊断方法在对特定的对象进行故障诊断时具有其自身的优点和不足，例如，专家系统诊断技术的瓶颈，缺乏有效的诊断知识，难以获取所需的神经网络诊断技术等，尽管人工智能有许多诊断技术，但大多数智能方法必须满足某些假设并人为设置某些参数。因此，需要不断研究适合振动误差的智能诊断系统。

3 起重机械金属结构诊断应用分析

3.1 金属记忆、振动测试

与其他检测工作相比，金属存储检测工作无需磁化，应力集中的位置可以有效地指示磁场，有效指引导磁性记忆信号。当使用这种检测方法时，存储器中的弱信号出现在工件的磁粉检验中，最后由磁化磁场进行隐藏。此时，人员就必须执行金属检测工作，完成相关的消磁工作。对于振动测试，最大的特点是提升机的减振能力，简单地说，振动模式和固有振动频率主要通过主光线的固有振动周期和衰减时间来进行判定。总而言之，无论是金属存储测试还是振动测试，两者都是结构刚度分析的基本内容。当负载改变时，结构严重影响金属结构性能，在检测过程中，这项工作还存在一定的安全风险。

3.2 探索起重机械故障诊断内容

提升起重机械误差的诊断可以从以下两个方面入手：第一，实现从单一故障研究到群体故障研究的突破，诸如起重机的关键部件或金属结构的磨损，碎裂，裂缝等的故障。此时，振动信号不叠加在多个单独的误差特征信号上，但各种误差信号特性的相互耦合是盲目的。用单一故障评估金属结构的状况可能会出现安全事故。在起重机械的安全评估中，单一误差主要取决于信号处理，将振动信号的特征与其他干扰分量的频谱区分开来，在故障诊断和损伤模式检测的基础上，诊断出组耦合特性的分离，该诊断方法已经进行了研究以逐步形成多种诊断失效模式；第二，把零部件故障调查融入到整个系统的误差中。对零部件的诊断通常仅针对关键部位。诊断通常只能完成诱导误差的诊断，并不能解决起重机械的问题隐患，从整个系统的故障入手，我们应该一套完整性的诊断故障系统，并在此基础上确定系统错误出现的原因，找出原因并采取适当措施解决错误。

3.3 起重机振动故障诊断的探索

层次分析过程（AHP）将起重机械的安全评估分为五个阶段：单组件影响因素，子系统，整个机器的金属结构和整个机器的整体性能。因此，可以通过以下两个方面来对振动进行误差诊断：第一，实现起重机主要金属结构或关键部件的突破，从单一故障调查到整体故障调查，如腐蚀，剥落，裂缝和其他缺陷经常发生或同事发生，并且振动信号不是所有振动信号叠加，但误识别信号的相互耦合盲目地使用单个误差来诊断金属结构的服务可靠性，导致误判的出现。在起重机械的安全评估中，单故障诊断目前主要基于信号处理方法，并且诱发振动信号的特性易于与其他干扰分量的频谱区分开。基于单一故障的缺陷模式检测和故障诊断，针对组故障特征的独特分离和诊断技术，逐步实现多故障模式的检测和诊断；第二，系统部件故障调查取得突破性，起重设备部件的振动故障诊断主要影响关键部件，该组件级振动误差往往只能诊断出诱发性故障。根据整个系统的振动误差，必须从系统的集合和连接中研究系统中各个组件的动态特性，相互作用和相互关系，并得出组件误差的初步推断，然后调查系统故障的原因。

4 结束语

目前，起重机设备应用广泛，同时还取得了一定的应用效果，另外，振动信号的测量和分析也变得普遍。然而，起重机金属结构的振动和故障诊断仍存在不足，对起重机金属结构振动技术的应用效果产生了很大的负面影响。因此，起重机械结束结构挂账振技术时目前最主要的研究方向。