故障检测与诊断精品(七篇)
故障检测与诊断篇(1)
关键词：数字电路 故障检测与诊断 原因 现状 对策
中图分类号：TN79 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）11-0214-02
21世纪的今天，随着全球经济一体化格局的形成，经济技术迅速发展，以数字技术为主导的高科技产品层出不穷，并且已渗透到我们生活的各个方面，遍布于每一个角落。然而，在我们的生活如此数字技术的当下，电子工程技术人员在设计、安装、维修、调试数字电路的过程中或多或少都会遇到各种事故。因此，掌握正确的数字电路故障检测与诊断方法对于保障数字电路的有效开发与生产是极为重要的。
1 数字电路故障产生的原因
1.1 电路元器件的老化
无论什么东西在使用的过程中因为摩擦等一些原因，在一定程度上都说到了损坏，对于电路元器件来说尤其如此。因为电路元器件大都是金属材质，在长期不断使用的过程中，就会导致部分元器件老化和参数性能下降，除此之外，有的电路元器件也会在遇到高温或极冷的天气状况下改变参数值。
1.2 电路元器件接触不良
由电路元器件接触不良导致的数字电路故障是最常见的原因。在日常生活中，可能会因为使用不当或者保管不善，破坏电器外壳使得电路元件暴露在空气中或者一不下心使电器进水等情况发生，那么电器内部的焊点就会被氧化，以至于导致电路板故障的发生。
1.3 电路设备工作环境不健全
每一样设备的顺利使用都是有一定的条件的，但是并不是所有设备都能够在健全的工作环境中，所以，一旦工作环境达不到电路设备的要求时，例如，温度、适度、电子磁场等改变，数字电路就会发生故障，那么设备也就无法实现正常工作了。
1.4 电路元件过了使用期
电路元器件都是有保质期的，只有在规定的年限内使用才能发挥它功效。如果过了使用期限，电路元器件就会负荷不了，就会出现元器件老化、性能指标降低等现象。所以说电器元件使用过程超出期限，设备的故障发生率就会增加。
2 数字电路及其故障的特点
所谓的数字信号是在时间上和数值上都离散的信号，而数字电路就是用来处理和变化这些离散信号的电路。它的工作原理主要就是利用两个状态的元器件来表示离散信号，看似很复杂，其实它的基本电路单元十分的简单。在数字电路中的每一个元器件的参数值都有较大的差异性，所以绝对不会出现电压不高不低的电平，除了三态门之外，输出的要么是高电平要么就是低电平。所有对高电平和对低电平的区分了解能够我们更好的了解数字电路的特征。
如果把数字电路按照逻辑功能来划分，可以分为时序逻辑电路和组合逻辑电路两种。从功能上来说，时序逻辑电路它是由具有储存功能的触发器所组成的电路来进行记忆和表达功能，但是关键得是储存电路的输出状态必须反映到输出端上，并且要与输出端共同作用才能决定时序电路的输出。另一个组合逻辑电路顾名思义就是由各种电路组合而成。不过组合逻辑电路在输出时，都是有那个时刻输入的信号来决定的，它与原电路的输出状态并没有直接的关系。
在数字电路的检测和诊断过程中一定要按照它所规定的顺序来想电路施加测试，并挨个观察数字电路的反应状态，看其是否正常。之所以要这样一步步仔细的检测那是因为数字电路的测试对象实在是多了，电路的输入、输出变量甚者有时候可以达到上百个，而且每一个都有可能出现偏差，如不逐一检测很难找到问题所在。此外，数字电路它还存在一定得物理缺陷，构成集成电路的门和记忆元件是封存在芯片里面的，以至于无法直接观察电路输入、输出的波形以及很难检测它们的逻辑电平，所以也就没办法快速查出数字电路的故障之所在。因此，研究出简单可行的测试电路故障的方法迫在眉睫，需要大家的共同努力。当然，也只有当数字电路故障检测方法解决之后，数字电路才能得到更好的应用。
3 数字电路故障检测与诊断方法的现状
3.1 直接观察检测诊断法
直接检查法就是通过直接的观察来推断电路大致在那个部分出现了问题。这种方法相对于比较适合有一定经验的电路维修员，他们通过询问顾客电路故障发生时出现了哪些现象来判断发生电路故障的大致原因，这样既方便有简洁，省去了中间的很多过程，为客户和自己都节省了时间，是一举两得的好事。例如，电视机突然不亮了，我们在检测之前应该首先观察一下外观是否破损，用手感觉一下外壳温度是否过高，其次看插头是否断开或与插班接触不良，然后用鼻子问一下电视机有没有异味等等，通过用这些直观的方法来判断电视机大概是哪一个部位出了问题啊，最后着手检测。虽然这种方法比较快速，但对于经验不足的电路维修员来说，还是不要贸然使用，否则可能是既浪费了时间也还是没有找到电路故障发生的原因，得不偿失。
3.2 顺序检测诊断法
现在应用于数字电路故障检测的数字检测法一般分为两种。一种是在输入端加上信号，从输入级开始向输出级检测，当信号中断或者是出现异常时也就找到了数字电路的故障所在地。第二种方法是在输入级到输出级的过程中加上信号，一旦出现信号不对的情况，就立马停下，然后以此为据点想下一级进行电路故障检测。虽然这种数字电路检测方法准确性比较高，但是需要花很长时间。在现在全球经济高速运转的是时刻，这种低效率的工作方法已经逐渐不适应时代的发展要求了，在某种程度上是可以被淘汰的，但是，前提条件就是我们必须尽快找到一种更好的电路故障检测方法来代替它。否则，还是得用顺序检测法。
3.3 比较检测诊断法
在检查数字电路故障时，比较法其实也是一种比较常用的检测方法。一般要想快速的检测出数字电路哪里出现问题，经常就会对电路的各个关键点进行测试，得出具体的参数值，然后找来同样的完好无损、能够正常运转的电器，也测出每一个关键点的参数值，最后将两组数值进行比较，参数值不一样的那个地方就是数字电路出现故障的地方。不过，能够这样很快就检查出问题所在的情况并不多，大多数电路故障地方都在比较细小的地方。因为，在数字电路器材生产过程中，厂商一般都会针对电路板比较薄弱的地方多做几道加工程序，确保质量安全，而那些人们认为不会发生故障的地方就没有多注意，所以往往电路发生的故障并不在电路板的关键点上。因此，比较检查法还算不上市完美的检测方法，依然有它的缺陷存在。
3.4 替代检测诊断法
有时候电路比较复杂，可能当我们试了各种方法还没有找到故障时，我们就应该想到用替代法来检查数字电路故障。所谓的替代检测法就是将数字电路中的电子元件用同等型号的电路元件来替换掉，不过质量一定要比元件好一些，否则质量太差的话还是无法检测出电路故障在哪里。当高质量的电路元件安装到元电路板中，合上电源，看电路板是否能够正常运转。若能正常运转则证明是元电路元件有问题，若不能，则证明原电路元件没有问题。若是前者，数字电路故障检测就能很快完成，但若是后者的话，就还需要再次进行检查与诊断。总之，替代检测在某种程度上也是比较麻烦和费时的。
4 提高数字电路故障检测与诊断效率的对策
4.1 分块测试诊断法
当我们无法通过直接观察检测法检测出数字电路故障时，用分块检测法是最好的检测办法之一。当我们对某种电路板进行检查时 ，对其电路结构、功能等要有一个事先的了解，根据实际情况，看怎样组合比较简单，然后就将电路分成若干个独立的电路，分别进行通电进行测试，观察测试结果找出有故障的那一部分电路，最后采取相应的措施准确找到数字电路故障点，诊断其原因，“对症下药”，解决问题。像这种分块测试方法过程比较简单，针对性也强，它能够有效的提高数字电路故障检测与诊断效率，更适合于比较复杂的数字电路故障检测与诊断中。
4.2 电阻检测诊断法
在日常生活中，当我们看到某种电器冒烟儿或者散发异味时，首先要做的就是切断电源，避免事故范围扩大。然后就是要检查电路是否有短路现象，那么这个时候就需要用到电阻检测诊断法。电阻检测诊断法它的作用就是能够检测诊断出数字电路底板内部和电路连接线之间是否是接触不良或短路等情况，操作过程简单，就算不是专业电路维修员也能够很好的掌握与应用。在碰到类似的事情时不至于惊慌失措，即使不花钱找专业维修人员自己就能够轻松搞定。所以电阻检测诊断法实用性比较强，适用人群比较广，在数字电路故障检测与诊断上效果比较明显与突出，是提高数字电路故障检测与诊断效率的好方法。
4.3 波形检测诊断法
波形检测诊断法对电路故障检测与诊断人员的专业素质要求比较高，要具备较高的电路维修理论知识，同时还要会使用示波器，这两个条件缺一不可。其实，我们所说的波形检测诊断法就是通过使用示波器对电路板的各级输出波形进行检查，观察它所输出的波形是否是正常的，以此来检测诊断出电路故障。目前，这种波形检测诊断法被广泛的应用于脉冲电路中，准确性高、安全系数高、效率也很高，是提高数字电路检测与诊断效率的完美对策。
5 结语
在当今科学技术腾飞的年代，数字电路已经取得了飞速发展，为了能够更好的将数字电路应用到现代电路中，提高数字电路检测与诊断技能、效率尤为重要。对于可能出现或者是已经出现的电路故障要能够及时预防与解决。因此，我们要不断完善数字电路检测与诊断技术，使之能够更好的适应时代的发展要求，为我们的生活提供更加便捷的服务。总之，本文主要是希望通过论述数字电路故障产生的原因、分析数字电路及其故障的特点、介绍目前我国对数字电路检测与诊断所采取的方法以及建议来给现在正身处数字电路的工作者一些帮助。
参考文献
[1]张兰，徐红兵.一种新的数字电路故障定位算法研究[J].电子科技大学学报，2009.
[2]郭希维，苏群星，谷宏强.数字电视测试中的关键技术研究[J].科学技术与工程，2008.
[3]朱大奇，电子设备故障诊断原理与实践[M].电子工业出版社，2008年9月.
[4]孙春辉，浅谈数字电路故障检测方法与技巧[M].技术开发，2010年5月第3期.
故障检测与诊断篇(2)
【关键词】故障检测；故障诊断；小波分析
一、概述
现代化工业技术发展突飞猛进，现代工业自动化程度越来越高，系统规模也越来越大，简单控制系统已经不能达到工业生成的需求，大规模、综合性、复杂的自动化系统运用越来越广[1]。自动化设备和系统结构的日益复杂和集成化，使得系统发生故障的机率也增加，故障的产生会毁坏设备，影响系统正常运转，甚至造成人员伤亡。国内外由于设备故障所引起的设备损坏、锅炉爆炸、道路塌陷，不仅造成经济损失也造成人员伤亡，社会影响及其恶劣。为了达到以人为本同时维护经济的目的，可以加强系统的稳定性、可靠性、鲁棒性和安全性，但任何设备都不可能无限期使用，这就需要防患于未然，因此故障检测技术应运而生。
二、故障检测重要性
故障检测技术是是一门多学科融合交叉性学科[1]，如：信号提取则依赖于传感器及检测技术；信号降噪离不开信号处理技术；状态估计和参数估计方法以系统辨识理论为基础；鲁棒故障诊断涉及到鲁棒控制理论知识；此外数值分析、概率与数理统计等基础学科也是故障检查和诊断不可缺少的方法。多门学科知识的支撑确保了故障诊断技术的迅速发展，在工业领域也应用广泛，如化工生产、冶金工业、电力系统、航空航天、机器人等生产的各个领域。
三、故障检测技术经济效益
数据显示[2]，故障检测技术与经济发展息息相关，对故障检测技术的研究与发展越来越多，在工业生产中也得到了应用和推广。通过故障诊断技术的推广，大大降低了设备维修费用，各国在故障诊断技术上的投入也逐渐增加。日本对故障检测与诊断技术的投入占其生产成本的5.6%，德国和美国所占比例分别为 9.4%和7.2%。在冶金工业生产中，我国每年承担的设备维修的费用就高达 250 亿元，金额庞大，然而如果应用故障检测与诊断技术，每年可以减少事故发生率同时也能节约 10%～30%的维修费用。因此故障检测能带来经济效益，不容小觑。
四、故障检测的分析方法
（一）状态估计法
状态估计法一般分为两步：首先求取残差，再从残差数据中提取故障特征从而实现故障诊断。目前状态估计法的故障检测诊断方法方兴未艾，如H2估计[3]、鲁棒故障检测与反馈控制的最优集成设计方法[4]等。
（二）等价空间法
低阶的等价向量在实现过程中较易实现但性能不佳，而高阶的等价向量能够得到较理想的性能参数，但以较大的计算量和计算时间为代价。为了解决上述问题，文献[5]采用窄带IIR滤波器运用于等价空间法中，在几乎不改变计算量的前提下，提高系统检测性能，但此方法会产生较高的漏报率。
（三）参数估计法
参数估计法是因为模型参数和相应的物理参数的特点不同，分别统计这两类参数的变化特性来分析和确定故障。物理参数携带重要的信息，具有物理含义，因此，可以分析物理参数的特点，如果异常可以确定故障位置。与状态估计法比较，参数估计法能更有效的故障确定。参数估计法研究越来越丰富，故障诊断方法新成果倍出[6]。
（四）热门的分析方法
（1）小波分析技术
小波分析由于具有时频域局部化特性[7]，可任意调节时间窗和频率窗，因此突变信号能够检测出来。但是，小波基选取一直是在小波信号分析没能解决的问题，也是研究的一个难点，针对同一信号采用不同的小波基进行分析其分析结果往往不同。通过小波分析可以检测信号的奇异点，在信号降噪和信号分析中应用广泛。小波变换是结合时域和频域的分析方法，特征提取方便，在故障检测中应用较广。小波分析对单一的故障源检测效果明显，但较复杂情况，如多故障源效果不佳。
（2）神经网络技术
神经网络技术是根据模式识别理论，采用分类器理论，用神经网络进行故障分析和诊断。采用人工神经元网络进行故障诊断一般有四种方式[8]：神经元网络计算残差；神经元网络分析残差；神经元网络进一步分析确定故障点；神经元网络自学习过程进行自适应误差补偿。
（3）小波包分析和神经网络结合技术
用有限元法建立系统动力学模型[9]，再根据系统采集信号进行小波包分解，建立基于小波包能量谱指标。把信号指标作为改进BP神经网络的输入特征参数，用分步识别方法进行识别。
（五）展望
故障检测技术运用广泛，用单一方法进行处理存在准确度和精确度的问题，因此可以考虑多学科技术结合的方法，进一步提高准确度和精确度。
参考文献：
[1] 周东华， 胡艳艳. 动态系统的故障诊断技术. 自动化学报. 2009， 35（6）.
[2] 周福娜. 基于统计特征提取的多故障诊断方法及应用.[博士学位论文].上海：上海海事大学， 2009.
[3] Fadali M S， Colaneri P， Nel M. H2robust fault estimation for periodic systems[C]MProc. American Control Conference，Denver， Colorado，2003： 2973-2978.
[4]钟麦英，张承慧， Ding S X.一种鲁棒故障检测与反馈控制的最优集成设计方法[J].自动化学报， 2004， 30（2）： 294-299.
[5] Ye H， Wang G Z， Ding S X. An IIR filter based parity space approach for fault detection[C] Proc. the15th IFAC World Congress， Barcelona，2002.
[6] Abidin M S Z， Yusof R， Kahlid M， et al. Application of a model based fault detection and diagnosis using parameter estimation and fuzzy inference to a DC-servomotor[C] Proc.2002 IEEE International Symposium on Intelligent Control， Vancouver， Canada，2002：783-788.
[7]李青锋，缪协兴，徐余海.连续复小波在工程检测数据处理中的应用[J].中国矿业大学学报，2007，36（1）：22-26.
故障检测与诊断篇(3)
【关键词】电力设备；高压开关柜；故障检测；诊断
高压开关柜是配网的重要设施，对电网安全可靠的运行起着重要作用，随着经济的发展，电网也在飞速的发展，加之变电站无人值班管理模式和综合自动化的普及，高压开关柜的安全运行越来越重要，因此迫切需要高压开关柜具有高可靠性,并能在线检测故障,避免局部放电事故发生。局部放电分为内部、表面和电晕放电，并主要以电磁、声波和气体形式释放能量，这些是绝缘性能检测的主要信号。
1.检测方法
1.1 超声波检测
局部放电是一种快速的电荷释放或迁移过程，当发生局部放电时，放电点周围的电场应力、机械应力与粒子力失去平衡状态而产生振变化，机械应力与粒子力的快速振荡，导致放电点周围介质的振动，从而产生声波信号。放电产生的声波频谱很宽，可以从几十赫到几兆赫，放电强度的大小决定了电场应力、机械应力和粒子力的振荡幅度，直接决定了振动的程度和声波的相度。
声能与放电释放的能量成比例，虽然在实际中各种因素的影响会使这个比例不确定，但从统计角度看，二者之间的比例关系是确定的。从局部放电的机理可知，局部放电初期是微弱的辉光放电，释放的能量很小，后期出现强烈的电弧放电，此时释放的能量很大，局部放电的发展过程中释放的能量是从小到大变化的，所以声能也从小到大变化。
根据球面波的声能量式可知，在不考虑空气密度和声速的变化时，声能量与声压的平方成正比。根据放电释放的能量与声能之间的关系，用超声波信号声压的变化代表局部放电所释放能量的变化，通过测量超声波信号的声压，就可以推测出放电的强弱。
1.2 TEV检测
当高压电气设备发生局部放电时，放电电量先聚集在与放电点相邻的接地金属部分，形成电流脉冲并向各个方向传播。
脉冲电流的透入深度与频率的平方根成反比。高频局放电流只在导体表面传输。对于内部放电，放电电量聚集在接地屏蔽内表面，因此如果屏蔽层是连续的，则无法在外部检测到放电信号。但实际上，屏蔽层通常在绝缘部位、垫圈连接处、电缆绝缘终端等部位因破损而导致不连续，高频信号因此传输到设备外层而被检测出来。
因放电产生的电磁波通过金属箱体的接缝处或气体绝缘开关的衬垫传播出去，同时产生一个暂态电压，这个电压脉冲称为暂态对地电压（TransientEarthVoltage，TEV）。
TEV的检测原理见图1，高压电气设备的对地绝缘部分发生局部放电时，导电系统对接地金属壳之间有少量电容性放电电量，通常只有几兆分之一库仑，放电持续时间一般只有几纳秒。因为电量等于电流乘以时间，一次放电1000pC，持续10ns，就产生100mA的电流。对于持续时间那么短的放电脉冲，被测设备就不能看作是个整体，而应看作是传输线，其电气特性由分布电容和电感决定。此时，可以将地看成一个金属板，缝隙所处的位置看成另一个金属板，缝隙与地之间的距离为传输线。
当发生局部放电时，电磁波从放电点向外传播，电流大小与这些电磁波产生的电压有关。电压等于电流与路径阻抗的乘积。在不考虑损耗的传输线上，阻抗满足下式：
式中的L和C是传输线单位长度的自感和电容，ZO的数值变化很大。通过研究可知，单芯10kV电缆约为10Ω，35kV金属外壳的母线室大约70Ω。因此，1000pC的放电可产生对地1-7V持续10ns的电压。电压脉冲在金属壳的内表面传播，最终从开口、接头、盖板等的缝隙处传出，然后沿着金属壳外表传到大地。这样，使用电容耦合式传感器就可检测到放电信号。
研究发现，局部放电产生的TEV信号的大小与局部放电的激烈程度及放电点的远近有直接关系，可以利用专门的探测器进行检测。通过检测局部放电产生的TEV信号，不仅可以对运行中开关柜内设备局部放电状况进行定量测试，而且可以通过同一放电源到不同探测器的时间差，对局部放电点进行定位。
2.开关柜绝缘性能故障检测诊断系统
这一系统的检测技术在原理上是一种比较性的检测技术。某个开关柜上的检测结果应与其以前的检测数据或其它同类型的开关柜所检测的数据进行比较，如果检测数据大于其它同型号开关柜或以前的结果，说明该开关柜存在放电活动，进而推断故障的可能性。因此，需要有相当的设备运行经验，才能根据技术检测结果分析设备绝缘材料还能维持运行的时间。
记录每次设备故障的详细情况有助于分析判断放电活动对设备的影响。整个系统可分成3个子系统：
（1）被检测设备和传感器，处于开关室现场。
（2）信号预处理和数据采集子系统，一般集成在主机中，也处于现场。
（3）数据处理和诊断系统，实际为1台PC和数据存储分析软件，处于主控室。
3.检测数值的动态判据
3.1统计分析与趋势分析
统计分析法是在同一开关室内开关柜局部放电检测时，对相关条件下的TEV检测数值和超声波检测数值进行分类统计，从而得出初步判断依据。现场影响局部放电测量结果的因素有很多，如工作电压、放电种类、绝缘材料、负载、机械运动、环境条件、干扰、开关柜制造厂家及类型等，所有因素都可能造成检测结果的误判，在现场测试时必须加以考虑。
趋势分析是对同一开关柜不同时间的测试结果进行分析，按月、季、年从统计分析中得出开关柜局部放电的趋势。在分析过程中，还应分析影响局部放电的细微波动对TEV检测数值和超声波检测数值的变化，主要分析内容有负载的变化、环境因素波动、干扰波动、时间变化等。
3.2 动态判断依据
结合统计分析、趋势分析和初步判断依据，可以对开关柜局部放电进行动态的判断分析，具体步骤如下：
（1）初始判据的判断。对当地所有N面开关柜的故障情况进行统计，按照统计结果计算出故障率为a％。
（2）统计分析。对当地所有N面开关柜局部放电情况进行普测，取其中检测数值最大的N×a％面开关柜，然后再取这N×a％面开关柜中数值最小的作为比较值A。
（3）趋势分析。在一段时间间隔（一个月、一个季度或一年），再次对所有N面开关柜进行普测，取其中检测数值最大的N×a％面开关柜，然后再取这N×a％面开关柜中数值最小的作为比较值B，将B与A进行比较。
（4）比较分析。对于B与A的比较，可分为以下几种情况：
若B
若B>A，有以下几种因素可以考虑：开关柜负荷可能有所增加；背景干扰严重程度进一步加重；温度、湿度状况进一步恶化；开关柜的污秽情况进一步恶化。
若B=A，主要是开关柜负荷、背景干扰、温度、湿度状况、开关柜的污秽情况大体相同，开关柜运行状况比较平稳。
（5）确定判据值。最终根据开关柜常年运行的情况确定A或B值为判断依据，由于开关柜周围环境等因素对局部放电都有影响，因此，在确定判断值时要考虑±2dB的误差。继续按照步骤一到步骤五的顺序进行判断数据的确定，最后经过长时间的比较，建立起本地区开关柜检测的数据库，最终确定一个作为指导性的判断数值。
综上所述，动态判据诊断是一个长期的过程，需要根据实际情况进行纵向和横向的对比分析，以做出正确的判断。
4.结论
基于超声波和TEV技术的高压开关柜局部放电检测定位技术，改变了电气设备传统的局部放电测试方式，为电力系统的电力设备状态检修提供了可靠的技术数据，是一种实用、有效的检测技术。检测装置具有以下优点：
（1）装置的投入使用不改变和影响电力设备的正常运行。
（2）能自动连续进行检测、数据处理。
（3）具有自检和报警功能。
（4）具有较好的抗干扰能力和合理的灵敏度。
故障检测与诊断篇(4)
关键词：暖通空调系统;故障检测;诊断研究
一、暖通空调系统故障原因分析
暖通空调系统是由多种设备组合而成的，其中系统设计时应用到了多个学科的技术，如热力学、流体力学等。暖通空调系统在运行时，各种设备的参数相互配合，共同完成对建筑物的采暖、调节空气的作用。暖通系统的复杂性增强了故障发生的机率，同时各种故障的相互影响，也会造成新的故障。暖通空调系统应用到多种空调设备，这些设备之间互相用管道进行间接，关联性特别强，如果某种设备出现故障，也会影响其他设备的运行，从而影响整个暖通空调系统性能和功能发挥。
暖通空调系统发生故障后，可能会造成整个系统故障的连锁反应，影响其他设备正常运行，这样也会造成故障检测和诊断带来困难。大范围的参数变化让维修人员不容易找到故障原因，难以分清数据和参数的变化因素，因此很难做出准确的诊断结果判断，给系统为诊断维修造成了较大的困难。由于暖通空调设备中传感器设置较少，很多故障发生却不能够用准确的数据和图片表达出来，会给系统管理者的故障检测带来较大的困难，很多故障只有在发生后通过各种手段检测出来，不能够做好故障预防，不利于暖通空调系统正常运行。
二、常用的故障检测和诊断方法
（一）通过案例进行故障检测和诊断。暖通空调系统的故障主要分为硬件故障和软件故障，在故障发生时要根据实际情况进行处理。在故障发生时，如果不能立即得出诊断结果，可以根据故障发生的细节，在暖通空调故障知识库和相似的文件和资料中找到故障的原因，从而根据提示做好故障检测和诊断工作。暖通空调数据库内包括很多故障案例，检测者可以通过检索找到自己需要的内容，但是由于实际上的故障可能会有很多交叉故障产生，因此出现的现象与案例分析中的结果会有一定的差异，因此不能够对故障检测的结果立即确定，因此造成了故障诊断不迅速，这个方式还是有一定的局限性。
（二）通过推理而得出诊断方法。每一种故障发生时都会表现出不同的征兆，如硬件故障则会使机械停止运行或发生一定的声音提示等;有经验的诊断者就会根据系统故障的现象，推理出故障的具体地方及原因，从而做出相应的诊断措施。暖通空调系统故障时，也会有一定的数据紊乱的提示，这也能作为故障检测的评判标准，通过数据推理，将不清晰的提示内容加以整合，从而获得较准确的结论。通过推理，虽然也能够实现故障检测与诊断，但模糊的信息有时候也会产生错误的偏差，因此也会造成错误推理，因此要综合实践进行分析，从而使故障检测与诊断更加准确[1]。
（三）建立故障树诊断。暖通空调系统会因运行目的不同而造成的故障不同，在系统故障设计时，可以利用计算机的树形模型进行故障的排序和分类。在设置中，采用汉字提示，具有相应的菜单提示和编辑方式，方便故障的监视和诊断。在故障系统设置时，根据故障结果进行分类，在每个系列中各自按照相应的故障原因，对每一个故障进行相应的编号处理。在暖通空调系统出现故障时，将根据每一个编号的所处的故障系列，进行相应监视和诊断，在数据库中对应具体的位置，从而找到故障的源头。故障树诊断通过检索找到故障源头，从而对故障做出诊断，但当暖通空调系统较大时，故障模型也会相应复杂，因此给系统设计者带来了困难[2]。
（四）通过神经网络进行故障诊断。由于机械运行时可能会同时引起多个故障，造成暖通空调系统故障复杂化，因此采取神经网络故障可以实现部分故障的检测和诊断。神经网络故障是利用神经元的作用，将大量的神经元应用于系统设计中，并对神经元进行设置，使神经元之间相互联系，建立成网络系统实现故障诊断。神经元是数据传递的纽带，通过大量的数据样本不断完善神经网络的功能，使每个故障在神经网络系统中都能够有显示，最终实现故障检测和诊断的功能。神经网络设计过程中不需要建立物理模型，而且对非线性的问题有着较大的优势，因此被应用于故障检测和诊断中。
（五）传感器和软件诊断。随着科学技术不断发展，对暖通空调系统的诊断方式更加科学化。传感器诊断是自动化诊断的一种方式，主要利用传感器实现机械运行时各个参数的变化，以达到正常运行的目的。暖通空调系统故障检测利用到传感器，可以实现故障自动检测，提高了检测效率和诊断速度。在暖通空调系统诊断中，软件诊断也发挥了重要作用，通过对系统的全面检测和修复，维护系统安全。
结语：暖通空调系统在运行时出现的故障会对整个系统的稳定造成较大的影响，因此要加强系统检测和诊断的能力。随着科学技术不断发展，各种故障检测和诊断方式应运而生，让故障维修更加简单，也促进了整个系统的安全和稳定。
参考文献：
故障检测与诊断篇(5)
关键词：故障诊断；状态检测；BP神经网络
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）05-1126-02
1 概述
建筑桥梁贯通两地，促进经济发展。但随着时间的推移，由于温度、污染、认为等各种因素的影响，桥梁的状态在修建和使用过程中会发生变化，例如：表面锈蚀、裂缝扩大、承载力下降。在一定程度之内的变化可被认为属于正常现场，但如果出现局部材质恶化、结构损伤或是桥梁过载等现象时便会影响桥梁的正常使用，甚至危及桥梁和车辆运营安全。为此需要在桥梁的修建和使用期间需定期对桥梁的状态及各种技术指标进行检测和预防性维护来保证桥梁的质量和安全性。
桥梁状态发生变化的原因主要有以下三个原因：自然条件及其变化，即大气温度、地震及桥墩台地基的土壤的物理性质、水位变化、水文地质、工程地质等；与桥梁自身相关的原因，即墩台和梁的结构（型式）、恒载（包括作用在桥梁上部结构的和墩台的）以及活动荷载（桥上行驶车辆的数量、车辆行驶时引发的震动、水平风力等）；人为因素（勘探测量、设计、施工以及运营管理等工作过程中的不合理方案、操作等）。桥梁所有状态的变化可以归为两种：静态变化和动态变化。
当前，主要采用两种手段对桥梁进行检测：凭借人工经验，没有数据记录，仅适用于刚建或有突变故障的桥；专业的桥梁检测队，数据准且分析全面，但检测费用高、过程复杂，难以得出桥梁寿命等定量的准确预测值。
2 便携式桥梁状态参数检测仪及智能故障诊断系统
“便携式桥梁状态参数检测仪及智能故障诊断系统”采用的倾角传感器具有高精度，并且桥梁的各项指标通过系统测量获得的倾角计算得到，除了能能检测横、纵向的振频、振幅，而且智能故障诊断系统运用BP神经网络技术还能对桥梁的状态作出检测和发展趋势作出预测解决了困扰多年的动挠度检测问题。系统的主控制器是一特的掌上电脑（PDA），其特点是：体积小，便携；智能化，操作简单；及时地监测正在运营的桥梁，而且各项费用低廉。该系统除了具有可信度高、测试精度高、存储信息大等特色外，还具有断电保存数据与上位机的标准通信等功能。
BP神经网络又名反向传播神经网络属于前馈网络，在众多网络中最常用，为此其广泛应用于故障诊断中。反向传播神经网络算法的实质是梯度下降法：每一层上包含了若干个代表神经元节点，但是同一层上的各节点之间没有紧密配合与相互影响的关系，在各节点见信息单向传播，从上到下依次经过各节点（包括隐含层的）直至到达输出层节点。BP算法优点很多，但也存在不足尤其运用于复杂的实际问题时：一收敛速度慢，二容易陷入局部极小点（由于隐节点的数目多、学习步长的选择复杂、样本集需预处理、以及选择网络初始权值的等）。针对BP算法中存在的问题，该文在桥梁故障诊断中使用改进型的BP算法：为加快收敛速度在初始的算法中引入动量因子。
3 桥梁状态检测中运用智能故障诊断技术
桥梁是交通运输中的重要组成部分，桥梁的状态在修建和使用过程中会发生变化，需要对桥梁进行故障诊断并进行及时的预防和消除故障，保证其正常使用。
3.1 桥梁故障诊断
桥梁故障诊断包括：状态监测和故障诊断。桥梁状态监测，即测试获得结构的某些特征参数，将测定值与规定的正常值进行比较，最终判断结构当前的工作状态。桥梁故障诊断则是对故障所在部位、内容、严重程度、产生的原因进行诊断。故障诊断的任务是：
1）状态监测：了解和掌握设备运行状态，包括对桥梁进行各种检测、分析、评估运行状态及判断是否处于正常工作状态。
2）故障诊断：利用前面桥梁状态监测所获取的信息（各种参数），将其与桥梁结构特征、所处环境、设备相关记录（包括运行记录和已发生的故障及维修记录）相结合，对设备已发生或是未来可能发生的故障进行分析、判断，确定故障（包括故障的部位、性质、产生的原因和所属类别等），并提出控制和消除故障对策确保设备能正常运转使用，并加以实施。
3）指导设备管理维修：桥梁维修已由最初的事后维修，定期的预防性维修，现在发展到向着适性维修前进。
本文主要通过将历史测量数据和当前的测量数据比较，利用BP神经网络技术对桥梁的状态进行综合的分析和判断，预测桥梁未来的发展的状态，实现智能诊断桥梁故障。
3.2 桥梁故障诊断中运用BP神经网络
在桥梁故障诊断中运用BP神经网络的主要步骤为：依据桥梁故障诊断出的问题组织样本来学习，再依据样本来构造出BP神经网络并对其进行训练，测试构造出的BP神经网络。本节将利用上文的的改进型的BP算法，对桥梁状态检测后的故障诊断问题进行研究和分析。
1）选择学习样本：桥梁的故障征用五个参数来表征：列车驶过桥梁时桥梁的横向振幅、纵向振幅、横向频率、纵向频率和动挠度；并用它们来作为输入变量；而由于桥梁的故障原因（钢轨出现裂缝、墩台倾斜和钢轨弯曲变形）众多，该文提出以桥梁的综合质量而非单独的问题作为判断标准，质量越高则综合质量数值越大，神经网络的输出变量用为桥梁检测的综合质量和预期综合质量；把数据测量时间作为神经网络的输入变量，以便能实现预测。因此，该文设计构造的BP神经网络的有六个输入变量和两个输出变量。通过相关专业领域专家的知识和对桥梁故障机理的分析获得桥梁系统的故障征兆集、故障原因集以及两者之间的关系集。
2）神经网络的构成与训练：样本数据具有较大的离散性，从而使得进入神经网络的数据同样具有较大的离散性。针对于本网络的将S型函数作为传递函数，其输出范围为0-1，对数据进行归一化。例如：第i个输入变量Ai，全部样本中第i个输入变量的最小值为Amin和最大值为Amax，Ai归一后为[Ai]：
利用MATLAB软件进行大量的仿真试验，确定BP网络中隐含层节点数和取得优良的故障诊断结果。学习样本的网络节点数、算法和结构参数会影响学习的速度，该文通过设定允许误差限度，用改进型的BP网络算来优化参数：
第一，固定神经网络的学习效率和所有隐含层中的节点个数，引入动量因子并研究其对算法的影响。结果显示，学习收敛因引入动量因子而改进，并且在一定范围内：动量因子越多，学习收敛的速度越快。动量因子为α最优。
第二，固定学习率和动量因子，分析神经网络学习与BP网络的所有隐含层节点数之间的相互作用情况。结果显示，BP网络的所有隐含层节点数对学习的收敛性关系密切。对于该故障诊断问题BP网络的隐含层节点数为h是最佳的。
第三，根据以上参数优化结果，设定ɑ动量因子为和h隐含层节点数，改变学习率训练神经网络。结果显示，学习率较小时网络收敛较慢，学习率过大时收敛出现振荡。经反复训练最终确定学习率为β。
3）测试神经网络络：用上述训练好的神经网络对已学习过的数据进行预测，并看与经验值是否吻合；采用一组新的数据对其进行测试，归一化后看死否相符；另选一组样本数据测试神经网络，验证其对陌生数据处理的有效性。若相符（吻合）或是得到误差较小的输出变量，满足规范，则表明此BP神经网络具有实际可用性，能正确实现故障诊断。
综上所述，经现场桥梁现场人员的同意和配合，并结合有关要求，我们提出并使用桥梁综合质量作为判断指标，利用基于用改进的BP算法训练后的神经网络初步研究了铁路桥梁状态检测的智能故障诊断进行了并进行了仿真，实现了对桥梁状况的综合判断和未来发展趋势的预测。
参考文献：
故障检测与诊断篇(6)
关键词：综采设备；设备检测；故障诊断
中图分类号：TQ113.25+1.2文献标识码：A
综采工作面“三机”包括刮板运输机、转载机、破碎机，“三机”是综采工作面最主要的运输设备。从2007年到2010年，神东公司相继建成了300米，360米，400米加长工作面，首创了世界上第一个5.5米、6.3米、7米大采高重型工作面，这些重型工作面的建成对“三机”是一个严峻的考验，这就要求检测人员更专业的为“三机”检查身体，预防故障的发生。
刮板输送机是采煤工作面主要的运输设备，而刮板链则是其重要的运动受力部件，由于设计制造、使用维护以及工作面特殊的工作条件影响，刮板链时常发生断链现象。这不但严重影响正常生产，而且对输送机沿线工作人员的生命安全也构成极大的威胁。为此，本节主要针对刮板链断裂的原因及对刮板链条检测分别进行了阐述。
1 影响运输机链条安全运行最关键因素是
1.1 链条疲劳裂伤，刮板输送机工作时由于工作面起伏多变，链条的载荷随坡度的变化而变化，同时在井下实际生产中煤量的大小也随采煤工作面条件的变化而变化，这样就造成输送机的负载复杂多变。运输机链条受到的载荷也在不断地发生变化。特别是在重负荷时紧急停车，遇到大块煤或掉落的刮板等对链条形成卡阻，推刮板运输机时弯度太大这三种恶劣工况下，链条要承受的张力最大且具有冲击性。如果这种恶劣工况频繁和长期存在，则链条必然要承受巨大的反复交变的冲击载荷。在这种反复交变的冲击载荷的作用下，链条很容易失效。链条失效后容易产生疲劳裂纹。
对链条疲劳裂纹的检测，主要使用无损检测技术。目前神东对链条分别采用了渗透探伤、磁粉探伤和超声波探伤技术。
渗透探伤是神东最早采用的一种检测方法，它是利用毛细现象检查材料表面缺陷的一种无损检验方法。渗透探伤操作简单，缺陷显示直观，具有相当高的灵敏度，能发现宽度1微米以下的缺陷。这种方法由于检验对象不受材料组织结构和化学成分的限制，因而可以很方便的应用于刮板运输机链条探伤检测，同时渗透探伤检测的缺点也很明确，就是只能检测表面开口性缺陷，对于内部裂纹无法检测。
磁粉探伤是将链条置于强磁场中，若链条表面或近表面附近有缺陷存在，由于缺陷是非铁磁性的，磁力线在这些缺陷附近会产生漏磁。当将磁粉施加在磁化后的链条上时，缺陷附近的漏磁场就会吸住磁粉，堆集形成可见的磁粉迹痕，从而把缺陷显示出来。
下面是一个用磁粉检测刮板输送机链条的案例，链条规格是Φ42*128，链条材质是23MnCrNiMo54，用磁粉检测前先用渗透做过检测，未发现表面开口性裂纹。采用DA400S磁轭探伤仪检测后，在链条正面有明显的缺陷显示，共检测到7个较大的缺陷，最长的达到45.82mm。在链条焊接面未检测到缺陷。通过案例分析可以看出，磁粉探伤检测铁磁性材料灵明度非常高，而且检测过程中不受材料形状的影响，既可以检测表面开口性缺陷还可以检测近表面附近的缺陷。但是磁粉探伤缺点是：仅能检出缺陷的长度和形状，而难以确定其深度。
超声波探伤是利用超声能透入链条的深处，当超声波束自链条表面由探头通至金属内部，遇到缺陷或链条底面时就分别发生反射，在荧光屏上形成脉冲波形，根据这些脉冲波形来判断缺陷位置和大小。超声探伤检测链条的优点是可以检测链条内部缺陷，并对缺陷深度，大小做出判断，缺点是受到链条形状和链条表面的限制，尤其是对于检测圆环链和在链条弯曲部分容易造成漏检或误判。
1.2 链条伸长量测量
引起刮板链“变长”的主要原因有两个：
第一个是磨损：刮板链与链轮在啮合运转过程中，当链环进入和离开链轮时， 垂直链环要绕水平链环转动， 链环与链环、链环与溜槽之间都会产生磨损。链环间的磨损增大了链子的节距，但链环的外形尺寸保持不变。
第二个是“塑性”伸长：刮板运输机工作时必须施加一定的预紧力，而预紧力和动载荷会使链条“塑性”伸长，也就是卸载后链条仍然伸长，这样链环的节距会增大几毫米，链环长度的外形尺寸也将增大。
链环长度增大将意味着链条与链轮齿不匹配。定期测量链环伸长量，并依据链环的伸长量配套相应磨损的旧链轮，以延长链条的使用寿命。
链条测量尺可有效方便的测出链条的伸长量，测量时卡尺左右脚分别卡在两个立环上，测量尺长度读数等于两个平环和三个立环内节距之和加立环弯曲部分直径。表1为链条伸长量对照表。
2 结语
刮板输送机是采煤工作面主要的运输设备，而刮板链则是其重要的运动受力部件，由于设计制造、使用维护以及工作面特殊的工作条件影响，刮板链时常发生断链现象。这不但严重影响正常生产，而且对输送机沿线工作人员的生命安全也构成极大的威胁。为此，链条日常保养过程中应做好以下工作。
2.1 链条在应用前必须对刮板螺栓进行紧固。并且达到规定的扭矩,同时在应用过程中必须定时检查螺栓的松紧程度,在正常运行工况下每月紧固次数不少于4次,并做好检修周期记载。
2.2 每天要利用巡回检查的时间对刮板及刮板螺栓进行检查,创造问题及时进行处理,不容许涌现减少或弯曲刮板的现象。
2.3 为了及时懂得链条的运行状态,必须每周在固定时间对链条的张紧力进行视察测量,创造链条松弛及时调剂链条的张紧力。
2.4 链条在调换时不容许涌现拧链现象,否者容易涌现链条在运行中产生飘链现象,造成事故。
2.5 保持应用液力偶合器,以减轻链条所受的动载荷和冲击载荷,延伸链条的应用寿命。
2.6 刮板链应用一个星期后,将链条拆下反转90°持续应用,调换程度链环与垂直链环的地位,利用转变其磨损部位的措施延伸链条的应用寿命。
参考文献
[1]孙远敬等．刮板输送机链条张力自动控制系统研究 《煤炭工程》，2005(12)
[2]吴今培.智能故障诊断技术的发展和展望《振动、测试与诊断》,1999年6月第19卷第2期,79~86
[3] 运输机械设计选用手册编辑委员会.运输机械设计选用手册[M].北京:化学工业出版社, 1999.
[4]王义行.链条输送机[M].北京:机械工业出版社, 1997.
故障检测与诊断篇(7)
关键词：汽车电器 新技术 传统方法 正确方法
随着汽车工业的高速发展，汽车的新技术已渗透到汽车的各个主要系统。也就是用电子控制器（ECU）根据具体情况对汽车各系统的工作情况进行控制和调节的电子控制技术。因为在这些技术应用的系统中采用了大量的精密电子元件，而这些元件的材料、性能、原理与传统的电器有很大的区别，使其在故障诊断与排除方法上与传统的方法区别甚大，不能简单将这些方法应用与现代汽车电器的检测。
1 电感元件的大量使用（如磁脉冲传感器） 在传统的电器诊断中最简单明了的“刮火”方法是造成它产生自感电动势的捷径，也是造成电子元件损坏的主要原因。比如：点火系统中的高低压线路的刮火会产生很大的电动势，而汽车的ECU的搭铁线也在车身上，是极易烧坏ECU中的二极管与三极管的，甚至是ECU损坏的，造成很大的损失。用高压线跳火来判断个别缸是否工作，也是不可以随便使用的。比如福特汽车规定四缸车不可以将1，3缸高压线取下跳火；六缸发动机不可以将3，5缸的高压线取下跳火，否则都会烧坏电子点火系统的电子元件。
2 用指针万用表测量电子元件也是汽车新技术故障诊断的误区。一般指针表的读数数值越高其精度越低，加上表针的摆动，不能保证读取数据的准确程度。另外表的内阻抗低，容易在测量时导致较大的分流，烧坏电子元件。表中的9伏电源是足以击穿数字电路中的电子元件的。如检测广州本田、捷达王、奥迪汽车的电器元件应该使用内阻在10千欧以上高阻抗的数字万用表。在ABS系统中测量轮速传感器的电阻时，因为其值为0.2-1.4千欧，就要求选择2千欧量程来读取，而指针表是没有这个档位的。
3 用试灯方法测试与ECU相连的电器设备。一些汽车维修厂的电工习惯使用试灯检测电路故障，而且做的试灯很特别，比如用普通电笔做的试灯检测电路，用发光二极管做的试灯检测电子电路很有效。笔者也曾经在教学与实验中使用过。但是这个有效的方法适宜检测没有与ECU直接相连的元件。比如ABS中的轮速传感器，不可以用试灯去检测线路的通断，因为试灯的信号与传感器的信号是不一样的，使ECU误以为传感器出了新故障，并储存起来。同时ECU的有些端子是不允许接地的。试灯的强行接地是可以损坏它的。笔者认为测试与ECU直接相连的电器最好不使用试灯。采用专门的仪器进行测试。
4 自诊断系统的应用为了使维修方便，现在汽车一般都安装了故障自诊断系统，维修人员只需要解码器或自诊断的故障指示灯按规定方法读取故障码，参考维修手册找出故障部位进行维修，但是并不是所有的故障都显示于故障码中，必须借助一些仪器或工具进行综合分析。例如根据故障码检测的故障是氧传感器的，但是除了它本身的故障外，可能毛病出在油路，可能出在电路，也可能在其他部位。有一款2003年生产的本田轿车，故障现象是：怠速不稳、行驶无力，伴随回火和放炮。指示灯报警，调取的故障码33和45，显示为氧传感器、压力传感器故障，更换后无效。检测汽缸压力为0.2Mpa，判断为气门漏气。所以我们在检测现代汽车电子元件时候应该是多分析故障原因，才能得到正确的结论。
5 清除故障码。现代汽车是智能的，当故障排出后一定别忘记了清除故障码，否则ECU仍然在故障的状态进行信息传递，系统不可能是正常的工作状态。清除故障码的方法也应该因车而异，不可以按照自己想象的方法去清除所有车的故障码。否则也可以出现新故障，必须按照具体的车型去做这项工作。
6 操作失误重添故障。汽车发展到今天已经是汽车电子产品应用最具活力的时代，电子技术应用于汽车的各个系统体现了汽车产品的高智能水平，这些提高汽车的性能同时为我们维修带来了新的课题。我们必须在彻底清楚它的构造原理基础上，用电子元件应用技术的理念去提高丰富自己维修汽车电器的技能，不可以用简单的思维方法去维修现代汽车电器，否则会因为你的操作带来新的故障！比如：（1）霍耳传感器 应该清楚分析它输出的线路端子，哪个是信号线，哪个为电源线，哪个为接地线，并且了解它们的电位波形特点，就可以方便的诊断起可能的故障。（2）点火控制装置 点火线圈的初级线圈都是通过其内部的三极管实现通和断的，分析它的故障我们可以对主控元件三极管接地极连一个发光二极管，，根据发光的频率来分析控制元件的好坏。
7 现在以03款广州本田轿车利用PGM检测仪或HDS对DTC检查为例来分析对空调控制系统的故障检测：（1）确信点火开关置于OOF。（2）将本田PGM检测仪A或HDS与驾驶员仪表下的数据传输插接器（DLC）B连接。（3）将点火开关置于ON。（4）选择本田PGM检测仪或HDS空调控制模式菜单中的DTC。（5）检查DTC。如果有指示，转下一步。没有指示，参考故障现象检测。（6）将点火开关置于OOF。（7）将仪器与DLC断开。（8）根据指示的DTC，执行故障检修程序。（9）如何检索DTC。音响—HVAC—显示模块具有空调的自诊断功能。采取的方法：将点火开关置于ON。按下AUTO按键，1分钟后如果系统有故障则温度指示器显示故障码，根据故障码我们去分析故障的原因。
8 结束语
现代的汽车电器的故障诊断已经不是简单的电器的维修，而是电子高新技术在汽车上的体现。所以我们分析汽车电器的故障实际是分析汽车电子技术使汽车电控系统智能化后所带来的智能模式分析。因此分析现代汽车的电器故障必须智能化，必须区别传统的汽车电器故障分析。
参考文献：
