現(xiàn)代化造紙機(jī)械設(shè)備的應(yīng)用，一方面大大促進(jìn)了造紙生產(chǎn)的發(fā)展，另一方面也潛伏著一個(gè)很大的危機(jī)，即一旦發(fā)生故障所造成的直接和間接的損失將是十分嚴(yán)重的。
現(xiàn)代造紙機(jī)械監(jiān)診學(xué)的宗旨就是運(yùn)用當(dāng)代科技的新成就發(fā)現(xiàn)設(shè)備的隱患, 以期對(duì)設(shè)備事故防患于未然，具體說(shuō)它是通過(guò)獲得造紙機(jī)械設(shè)備在靜止或運(yùn)行中的狀態(tài)信息，并參考設(shè)備過(guò)去的運(yùn)行經(jīng)歷，來(lái)獲得設(shè)備的實(shí)時(shí)狀況，并推斷未來(lái)的趨勢(shì)，從而確定必要的維修策略。
國(guó)內(nèi)發(fā)展經(jīng)歷了4個(gè)階段：
— 引進(jìn)消化階段(80年代中后期)；
— 自行開(kāi)發(fā)、應(yīng)用在線監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)裝置階段(90年代初中期)；
— 研制出與國(guó)際接軌的大型設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)(90年代中后期)；
— 具有智能化特征的遠(yuǎn)程通訊及網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)(當(dāng)前)
目前，國(guó)內(nèi)檢測(cè)技術(shù)的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：
1）傳感器技術(shù)研究：傳感技術(shù)是反應(yīng)設(shè)備狀態(tài)參數(shù)的儀表技術(shù)。國(guó)內(nèi)先后開(kāi)發(fā)了各種類型的傳感器，如電渦流傳感器、速度傳感器、加速度傳感器和溫度傳感器等；最近開(kāi)發(fā)的傳感技術(shù)有光導(dǎo)纖維、激光、聲發(fā)射等。
2）關(guān)于信號(hào)分析與處理技術(shù)的研究：從傳統(tǒng)的譜分析、時(shí)序分析和是與分析，開(kāi)始引入了一些先進(jìn)的信號(hào)分析手段，如快速傅立葉變換器，Winger譜分析和小波變換等。這類方法的引入彌補(bǔ)了傳統(tǒng)分析方法的不足。
3）關(guān)于人工智能和專家系統(tǒng)的研究：這方面的研究已成為診斷技術(shù)的發(fā)展主流，目前已有“日程機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)”，但這一技術(shù)在工程方面的研究尚未達(dá)到人們所期望的水平。
4）關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究：比如旋轉(zhuǎn)機(jī)械神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類系統(tǒng)等的研究已經(jīng)得到了應(yīng)用，取得了滿意的效果。
5）關(guān)于診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與研究：從單機(jī)巡檢與診斷到上下位機(jī)式的主從機(jī)結(jié)構(gòu)，直至以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的分布式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，實(shí)時(shí)性越來(lái)越高。
6）專門(mén)化與便攜式診斷儀器和設(shè)備的研制與開(kāi)發(fā)。
現(xiàn)代造紙裝備的連續(xù)、高速、復(fù)雜、大型、自動(dòng)化程度高等特點(diǎn)決定了狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)系統(tǒng)具有重大價(jià)值，使得故障診斷技術(shù)越來(lái)越重要。
為了切實(shí)保障造紙?jiān)O(shè)備的可靠性、安全性和有效性，迫切需要建立一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)監(jiān)督設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)變化和故障信息，采取有效的措施，以防止重大事故的發(fā)生，最大限度的提高機(jī)械的使用效率。
造紙機(jī)械故障診斷技術(shù)對(duì)確保機(jī)械設(shè)備的安全、提高產(chǎn)品質(zhì)量、節(jié)約維修費(fèi)用以及防止環(huán)境污染均起到重要作用。
造紙?jiān)O(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)，是指用人工或?qū)Ｓ玫膬x器工具，按照規(guī)定的監(jiān)測(cè)點(diǎn)(設(shè)備及部位)進(jìn)行間斷或連續(xù)的(周期)監(jiān)測(cè)，掌握設(shè)備運(yùn)行所處于的狀態(tài)(狀態(tài)識(shí)別)，有壓力、流量、溫度、振動(dòng)與噪聲等等。
造紙?jiān)O(shè)備診斷，是指在設(shè)備運(yùn)行中或基本不拆卸的情況下，根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行技術(shù)狀態(tài)，判斷故障的部位和原因，并預(yù)測(cè)設(shè)備今后的技術(shù)狀態(tài)變化。
現(xiàn)代造紙機(jī)械監(jiān)診的根本目的就是要保證造紙?jiān)O(shè)備的安全、穩(wěn)定、長(zhǎng)周期、滿負(fù)荷、優(yōu)良運(yùn)行，主要為：
— 對(duì)造紙?jiān)O(shè)備運(yùn)行中各種異常狀態(tài)做出及時(shí)、正確、有效的判斷，預(yù)防和消除故障，或者將故障的危害性降低到最低程度；
— 對(duì)設(shè)備運(yùn)行進(jìn)行必要的指導(dǎo)，確保運(yùn)行的安全性、穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性；
— 通過(guò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，為提高設(shè)備性能而進(jìn)行的技術(shù)改造及優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)提供數(shù)據(jù)和信息。
現(xiàn)代造紙機(jī)械監(jiān)診學(xué)研究的內(nèi)容主要包括以下三個(gè)環(huán)節(jié)：
1）特征信號(hào)的采集：這一過(guò)程屬于準(zhǔn)備階段，主要用一些儀器測(cè)取被測(cè)儀器的有關(guān)特征值，如速度、濕度、噪音、壓力、流量等。
現(xiàn)在信號(hào)的采集主要用傳感器，在這一階段的主要研究基于各種原理的傳感技術(shù)，目標(biāo)是能在各種環(huán)境中得到高可靠、高穩(wěn)定的傳感測(cè)試信號(hào)。國(guó)內(nèi)傳感器類型：電渦流傳感器、速度傳感器、加速度傳感器和濕度傳感器等；
2）信號(hào)的提取與處理：從采集到的信號(hào)中提取與設(shè)備故障有關(guān)的特征信息，與正常信息只進(jìn)行對(duì)比，這一步就可以稱之為狀態(tài)檢測(cè)。
目前，小波分析在這方面得到廣泛應(yīng)用，尤其是在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的軸承故障診斷中。
基于相空間重構(gòu)的GMD數(shù)據(jù)處理方法也剛剛開(kāi)始研究，此方法對(duì)處理一些復(fù)雜機(jī)械的非線性振動(dòng)，從而進(jìn)一步預(yù)測(cè)故障的發(fā)展趨勢(shì)非常有效。
3）判斷故障種類：從上一步的結(jié)果中運(yùn)用各種經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，對(duì)設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而做出維修決策。
這一步關(guān)鍵是研究系統(tǒng)參數(shù)識(shí)別和診斷中相關(guān)的實(shí)用技術(shù)，探討多傳感器優(yōu)化配置問(wèn)題，發(fā)展信息融合技術(shù)、模糊診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波變換、專家系統(tǒng)等在設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用。
造紙機(jī)械設(shè)備在劣化進(jìn)程中, 基本遵循以下規(guī)律。
Ⅰ期：稱為磨合期：指的是新設(shè)備設(shè)計(jì)、裝配后的跑合階段, 這個(gè)階段故障率較高。故障率與零部件的設(shè)計(jì)、制造、裝配質(zhì)量關(guān)系密切。一般設(shè)備的劣化曲線不包括這一期。
Ⅱ期：正常使用期：指的是機(jī)器在經(jīng)過(guò)第Ⅰ期后, 已經(jīng)處于穩(wěn)定狀態(tài), 進(jìn)入正常使用階段。這個(gè)階段故障率顯然較低。
Ⅲ期：耗損期：指機(jī)器由于磨損疲勞等原因已處于生命中的老年階段，其故障率逐漸升高。
通過(guò)對(duì)機(jī)器進(jìn)行必要的測(cè)量和診斷，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備在某一階段處在哪一期, 避免設(shè)備提前進(jìn)入耗損期或發(fā)生故障。
診斷一詞來(lái)源于中醫(yī)學(xué)中的望、聞、問(wèn)、切, 辨證施治八字訣，而這幾個(gè)字也充分體現(xiàn)了設(shè)備故障診斷的全過(guò)程。
機(jī)械故障診斷基本過(guò)程和原理：
在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的劣化進(jìn)程中，會(huì)產(chǎn)生大量的有用的診斷信息，我們把這些診斷信息所產(chǎn)生的信號(hào)用適當(dāng)?shù)膫鞲衅鬓D(zhuǎn)化為電信號(hào)，再對(duì)所采集來(lái)的電信號(hào)進(jìn)行處理、提取其特征，從而進(jìn)行故障診斷。
故障診斷技術(shù)的實(shí)質(zhì)工作和核心目標(biāo)是：
1) 掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；
2) 確定設(shè)備運(yùn)行正常與否；
3) 預(yù)測(cè)設(shè)備的可靠性；
4) 預(yù)測(cè)設(shè)備能安全運(yùn)行的時(shí)間；
5) 發(fā)現(xiàn)早期故障；
6) 預(yù)測(cè)故障的發(fā)生、發(fā)展趨勢(shì)。
現(xiàn)代造紙機(jī)械監(jiān)診學(xué)的工作原理：
在設(shè)備監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)中，異常及故障的表現(xiàn)叫做征兆，征兆的特點(diǎn)叫模式。
要將故障征兆進(jìn)行分類（如振動(dòng)、噪聲、變形、殘留物、松動(dòng)、斑點(diǎn)、坑、斷裂等），弄清故障類別（磨損、裂紋、腐蝕、不平衡、不對(duì)中、泄漏等），性質(zhì)（漸發(fā)生、擴(kuò)展性），程度（局部故障、整機(jī)故障等）。
在掌握了具體類別后，可根據(jù)故障機(jī)理預(yù)測(cè)其發(fā)展情況，提出相應(yīng)對(duì)策。
它包括四方面的工作內(nèi)容：
1、信號(hào)檢測(cè)：正確選擇測(cè)試儀器和測(cè)試方法，準(zhǔn)確地測(cè)量出反映設(shè)備實(shí)際狀態(tài)的各種信號(hào)——溫度、應(yīng)力、振動(dòng)等）。建立起來(lái)的狀態(tài)信號(hào)屬于初始模式。
2、特征提取：將初始模式的狀態(tài)信號(hào)通過(guò)放大或壓縮、形式變換、去除噪聲干擾等處理，提取故障特征，形成待檢模式
3、狀態(tài)識(shí)別：根據(jù)理論分析結(jié)合故障案例，采用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)所建立起來(lái)的故障檔案庫(kù)為基準(zhǔn)模式，把待檢模式與基準(zhǔn)模式進(jìn)行比較和分類，即可區(qū)別設(shè)備的正常與異常。
4、預(yù)報(bào)決策：經(jīng)過(guò)判別，對(duì)屬于正常狀態(tài)的設(shè)備可繼續(xù)監(jiān)視；對(duì)屬于異常狀態(tài)的設(shè)備則要查明故障情況，做出趨勢(shì)分析，估計(jì)其發(fā)展和可繼續(xù)運(yùn)行的時(shí)間及提出控制措施和維修決策。
幾種常規(guī)檢測(cè)診斷技術(shù)：
1）振動(dòng)監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)
造紙機(jī)械狀態(tài)的振動(dòng)檢測(cè)與故障診斷是對(duì)設(shè)備所產(chǎn)生的機(jī)械振動(dòng)進(jìn)行信號(hào)采集、數(shù)據(jù)處理后，根據(jù)振幅、頻率、相位及相關(guān)圖形所進(jìn)行的故障分析。
它利用正常設(shè)備與故障設(shè)備振動(dòng)特性(位移、速度、加速度、聲響等)的差異來(lái)判斷故障，根據(jù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量、處理、分析及識(shí)別來(lái)判斷設(shè)備運(yùn)行是否存在問(wèn)題，進(jìn)而判斷故障部位、原因以及故障惡化程度，最后對(duì)故障采取相應(yīng)的措施。
振動(dòng)監(jiān)測(cè)用于監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)軸組件的平衡性能和滾動(dòng)軸承、傳動(dòng)齒輪的沖擊和噪聲，具有方便、準(zhǔn)確、靈敏的特點(diǎn)，是比較有效的監(jiān)測(cè)手段。
2）油樣分析技術(shù)
油樣分析監(jiān)測(cè)技術(shù)是是對(duì)機(jī)器在用潤(rùn)滑油的油液本身及油中微小顆粒所進(jìn)行的理化分析。
通過(guò)對(duì)潤(rùn)滑油的粘度、閃點(diǎn)、酸值、破乳化度、水分、機(jī)械雜質(zhì)、液相銹蝕試驗(yàn)、抗氧化安全性等各種主要性能指標(biāo)的檢驗(yàn)分析，掌握潤(rùn)滑油本身的性能信息的同時(shí)了解到機(jī)組軸承、密封的工作狀態(tài)和磨損程度。
3）機(jī)械性能測(cè)試技術(shù)
應(yīng)用各種儀器測(cè)量機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的性能參數(shù)，從而判斷機(jī)械性能降低程度以及機(jī)械性能是否滿足使用要求。
一般通過(guò)機(jī)械設(shè)備性能參數(shù)下降程度來(lái)決定它何時(shí)修理。此項(xiàng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)波形的診斷比較，可以較準(zhǔn)確地判別液壓系統(tǒng)中液壓泵吸空，溢流閥卡滯等故障，結(jié)合壓力表、流量計(jì)和輔助診斷可以判斷液壓泵輸出功率，液壓系統(tǒng)的泄漏等故障。
4）無(wú)損檢測(cè)技術(shù)
無(wú)損檢驗(yàn)是一種從材料和產(chǎn)品的無(wú)損檢驗(yàn)技術(shù)中發(fā)展起來(lái)的方法，它是在不破壞材料表面及內(nèi)部結(jié)構(gòu)的情況下檢驗(yàn)機(jī)械零部件缺陷的方法。
它使用的手段包括超聲、紅外、x射線、γ射線、聲發(fā)射、摻透染色等。這一套方法目前已發(fā)展成一個(gè)獨(dú)立的分支，在檢驗(yàn)由裂紋、砂眼、縮孔等缺陷造成的設(shè)備故障時(shí)比較有效。
5）一些現(xiàn)代監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)
— 計(jì)算機(jī)輔助監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)
— 機(jī)械專家診斷系統(tǒng)
— 遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的故障診斷
— 混合故障診斷技術(shù)
現(xiàn)代造紙機(jī)械監(jiān)診學(xué)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)：
現(xiàn)代造紙?jiān)O(shè)備故障診斷技術(shù)與當(dāng)代前沿科學(xué)的融合是設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。
當(dāng)今故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是傳感器的精密化、多維化，診斷理論、診斷模型的多元化，診斷技術(shù)的智能化。
具體來(lái)說(shuō)表現(xiàn)在如下方面：
1) 與當(dāng)代最新傳感技術(shù)尤其是激光測(cè)試技術(shù)的融合
近年來(lái)，激光技術(shù)已深入發(fā)展到振動(dòng)測(cè)量和設(shè)備故障診斷中，并且己經(jīng)成功應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械對(duì)中等方面。
2) 與最新信號(hào)處理方法 相融合
隨著新的信號(hào)處理方法在設(shè)各故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用，傳統(tǒng)的基于快速傅里葉變換的信號(hào)分析技術(shù)有了新的突破性進(jìn)展。
3) 與非線性原理和方法的融合
機(jī)械設(shè)備在發(fā)生故障時(shí)，其行為往往表現(xiàn)為非線性特征。如旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)于在不平衡外力的作用下表現(xiàn)出的非線性振動(dòng)。
隨著混沌與分型幾何方法的日趨完善，這類問(wèn)題畢將得到進(jìn)一步解決。
4) 與多元傳感技術(shù)的融合
現(xiàn)代化大生產(chǎn)要求對(duì)設(shè)備進(jìn)行全方位、多角度的監(jiān)測(cè)與維護(hù)，以便對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)有整體的、全方面的了解。
因此，在進(jìn)行設(shè)備故障診斷時(shí)，可采用多個(gè)傳感器同時(shí)對(duì)設(shè)備的各個(gè)位置進(jìn)行監(jiān)測(cè)，然后按照一定的方法對(duì)這些信息進(jìn)行處理，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
5) 與現(xiàn)代智能方法的融合
現(xiàn)代智能技術(shù)包括專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等。
現(xiàn)代智能方法在設(shè)備故障診斷技術(shù)中己得到了廣泛的應(yīng)用，隨著智能科技的不斷發(fā)展，設(shè)備狀態(tài)的智能監(jiān)測(cè)和故障診斷將是故障診斷技術(shù)的最終目標(biāo)。
隨著微電子、計(jì)算機(jī)、智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，造紙機(jī)械故障診斷技術(shù)也得到了不斷的發(fā)展和進(jìn)步，故障診斷方法呈現(xiàn)向復(fù)合式、綜合化方向發(fā)展的趨勢(shì)，且設(shè)備故障檢測(cè)診斷技術(shù)的準(zhǔn)確性會(huì)越來(lái)越高，操作使用越來(lái)越方便，在設(shè)備維修中會(huì)起著越來(lái)越重要的作用，它可以直接提高企業(yè)設(shè)備管理和維護(hù)水平，提高企業(yè)效益和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。
來(lái)源：紙引未來(lái)網(wǎng)
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