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摘要：机械设备在工业生产以及社会服务体系中发挥重要作用，因此做好机械设备故障诊断监测工作很有必要。本文首先分析诊断监测机械设备中经常使用的方法，随后分析诊断监测工作的整体发展趋势。
关键词：机械设备；故障诊断；监测
引言：机械设备是生产制造的根基所在，有关企业和部门应高度重视并落实机械设备故障监测任务；根据机械设备性能以及使用场合选择合适的监测方法，同时明确机械设备监测的前景趋势。
一、常用方法分析
1．红外监测。红外监测在验证机械设备工作温度方面应用较多，机械设备工作异常的突出表现在于工作温度稳定性差、偏离正常工作阈值，不正常的工作温度意味着机械设备发生故障的概率明显提升。利用红外监测则帮助技术人员精准掌握机械设备工作温度，进而判断设备状态。红外检测仪本身具备远距离测温性能，帮助技术人员在相隔较远的距离获取机械设备工作温度。在获取红外检测反馈结果后还需要进行修复分析，降低红外测温中由于现场环境可能造成的误差，进而保证红外测温结果的精确性。由此可见红外测温受测量环境影响明显，大风、雨雪、沙尘暴等特殊天气状况理论上都会干扰红外监测结果精准度，因此当前使用的红外检测设备通常具备数据修复补偿功能。
2．噪声监测。机械设备运行中会产生噪声，在噪声中包含机械设备的基本特征、固定结构信息工作性能数据，通过分析噪声信息精准判断机械是否存在故障。噪声监测本质上是对物理振动监测的有效弥补，能够适应相对苛刻的监测条件；例如在温度较高或者腐蚀性因素较强的环境下，使用噪声监测技术完成对机械设备的故障判断任务。具体应用噪声监测手段时，首先要采集获取机械设备发出的噪声信息，此后分析噪声信息并确定机械状态；由此可见噪声监测具有非接触特性，同时具有噪声监测性能的设备具有使用简易、执行效率高的特征，在监测机械设备早期故障中广泛应用。但是监测环境中其他噪声因素则会影响到噪声监测的结果，而且机械设备工作在极为复杂的环境中，噪声干扰因素非常明显，因此使用噪声监测意味着需要花费较多精力用来修复误差。
3．振动监测。振动监测的关注点在于机械设备工作过程中产生的振动效应，由于机械振动是设备工作中的常见现象，因此在故障诊断监测中广泛应用振动监测技术。利用振动监测关注机械设备振动情况，获取机械设备振动中的速度、加速度等常规物理量，通过计算判断设备振动频率后确定机械设备是否正常。振动监测的关键在于确定合理的测量部位，进而保证振动测量结果的代表性和参考价值。在放大过滤处理振动监测数据信息后，利用频谱分析设备处理放大过滤后的数据，通过时域频域分析方式验证设备振动是否正常，帮助技术人员定位机械设备的潜在故障。
4．润滑油检测。润滑油是维持机械设备正常运转的重要因素，通过使用润滑油实现设备冷却润滑功能，保证机械设备的持久运行状态。通过润滑油状态还可以反映机械设备的基本性能，因此润滑油检测技术也是设备故障诊断中经常使用的手段。润滑油与机械设备的融合使用能够有效收集机械设备工作产生的大量磨粒，磨粒能够真实反映机械设备的整体性能与工作状态，同时验证机械设备的工作品质。润滑油检测扩展性能良好，能够衍生很多辅助方法并与多种检测仪器相适应，但是利用检测仪器分析过程通常技术原理复杂，购买检测仪器也需要花费较高成本，往往需要委托专业机构开展检测；另外润滑油检测实时性偏弱也限制其应用空间。
二、发展趋势分析
1．智能监测。在工业生产、城市建设等多个领域广泛应用到智能监测模式，通过智能化与监测设备的融合实现对机械设备相对复杂故障监测效果。例如在行业生产中大量应用到旋转型设备，利用智能监测技术能够监测旋转设备的各种参数和工作状态。
在执行监测的过程中注重记录旋转型设备在每个时间段内的工作状态和参数，全面保证设备数据的精度和实时性，技术人员根据智能监测体系反馈的数据采集结果确定旋转设备的工作性能。利用智能监测方式开展监测工作时着重关注机械泵和齿轮部件，上述部件长时间运转不免导致部件本身以及旋转设备整体的老化，与此同时部分固定螺母的松动也会影响旋转设备的整体性。已知设备具备有关螺母偏移量、齿轮磨损等参数的正常阈值范围，并作为智能监测的重要依据；一旦机械设备的相关参数处于阈值范围之外，监测设施判断该设备处于可能发生故障的状态并发出报警信号；与此同时监测设施通过数据分析确定故障类型以及造成故障的原因，提醒技术人员及时制定设备维护方案，保证机械设备处于持久安全运行状态，避免由于机械设备故障造成生产与人员安全的损失，同时控制生产方不必要的成本。
2．超声波检测。以超声波探伤为代表的无损探伤技术在机械故障诊断监测中应用空间广阔；超声波的波长能够穿透多种常见金属材质，并通过反射信息确定机械设备技术材质的损伤。使用超声波探测设备损伤时需要验证零件的厚度和粗糙度等参数，保证机械零件符合无损探伤的基本条件。超声波本身对人体没有伤害，因此是一种健康绿色的机械设备检测技术。无损探伤通常用于距离机械设备零部件一定距离下的场景，在靠近零部件检测时通常无法精确判断零件可能存在的缺陷；另外在执行无损探伤检测前需要准备目标检测机械零件的标准样件，以标准样件的参数作为超声波检测的具体标准。
3．射线检测。射线检测的核心与超声波检测类似，利用射线穿透机械设备材料的性能确定设备故障。射线源在穿透材料的同时通过胶片感光效应体现机械设备中故障的具体位置、形状等多种参数；技术人员根据射线检测反馈的结果确定设备内部的缺陷，从而精准定位故障设备的性能；利用X射线探测机械设备故障场景非常常见。但是射线检测最大缺陷在于对人体健康造成潜在隐患，如果检测中使用不当则会损伤人员健康。射线检测经常应用在检测较厚材料的场景，因此相关设备的采购和应用成本偏高。
4．网络集成检测。互联网与工业控制体系的融合标志着机械设备检测体系再上新台阶，通过互联网技术实现机械设备信息的实时采集与传输则显著优化现行机械设备检测体系；例如将信号监测设备与机械设备故障诊断相融合，将监测到的信号数据通过网络集成模式反馈到检测人员处，同时利用计算机设备实现对机械设备故障的分析效果，帮助检测部门提升对机械设备故障的响应能力。
5．容错控制。现代化工业体系不仅要求机械设备的持久运行，更加要求机械设备的自我响应修复性能，机械设备在运行中检测自身潜在故障因素并处理故障，保证机械设备时刻满足工业生产的实际需要。容错控制的关键在于为设备自我修复故障提供充足的空间，在应用容错控制体系的过程中首先要建立严密的方案，保证建立的机械设备装置具有足够的容错空间；在发生设备疑似故障的情况下，机械设备通过自我检测方式确定故障位置，并通过自我补偿效应完成必要的修复任务。容错控制体系可以与参数检测体系相适应，技术人员在设定标准参数范围的前提下，机械设备根据参数范围判断自身状态，并通过自我调节机制实现容错控制效应。
结束语：在机械设备监测工作中可以灵活选择振动监测、红外监测等方式，综合考虑多种条件并高质量完整检测任务；机械设备故障检测前景广阔，需要认识到机械设备检测的整体发展趋势，发挥智能化、互联网等全新理念的作用。
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