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铁路机械设备故障诊断技术探讨

发表时间：2021/7/2 来源：《城市建设》2021年7月作者：许斌强

[导读] 铁路机械设备的稳定运行是保证铁路工程顺利发展的前提，科学合理的铁路机械设备故障诊断技术是铁路工程顺利发展的保证。

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摘要：铁路机械设备的稳定运行是保证铁路工程顺利发展的前提，科学合理的铁路机械设备故障诊断技术是铁路工程顺利发展的保证。分析了铁路机械设备故障诊断技术的现状，并提出了优化建议。
关键词：铁路建设；铁路机械设备；故障诊断技术；很完美
       1、故障诊断技术研究的意义
       （1）有效保证设备的安全运行。故障诊断技术的最直接作用是有效地保证铁路机械设备的安全运行和更新。它能快速准确地判断设备故障问题，发现发生或即将发生的故障，并进行相应的处理。
       （2）提高施工效率，节约铁路建设成本。在铁路建设中，由于空间的限制，有时设备之间的关系是一系列的关系。一旦一台设备发生故障，则后续设备将不按节点进行施工。机械设备不能及时维修，一旦投入使用，将影响整个设备系统，延误整个铁路工程的施工进度，浪费资金。故障诊断技术可以有效地避免这些问题[1]。
       （3）提高设备维修效率。设备故障诊断技术可以积累和总结每次处理故障设备的经验，通过分析找出设备故障的规律。这些经验和规则可以指导后续设备故障管理，提高设备维修效率，降低维修成本。
        2、设备故障诊断技术的发展现状
        （1）状态监测。计算机的发展提高了机械设备的自动化和智能化水平。计算机技术在铁路机械设备故障诊断技术的状态监测中也起着重要作用。该监控系统能有效地监测铁路施工各方面的运行情况，降低突发性故障的发生概率。通过一系列的研究、实际应用和优化设计，一些高科技监测设备已广泛应用于故障诊断技术的状态监测中。目前常用的检测方法有两种：一种是离线检测，操作灵活，可通过笔记本和便携式计算机实现实时、现场监控；二是在线监测。
        （2）故障诊断。随着信息技术的快速发展，信息技术与产业化不断融合，信息技术在铁路机械设备故障诊断技术中的应用也在不断深化。目前铁路机械设备常用的故障诊断分析方法包括轴轨迹的计算机仿真分析和全息谱理论分析。随着设备故障诊断分析方法的不断发展，智能故障诊断方法将成为铁路机械故障诊断技术的新方向。这些先进的分析方法提高了设备的及时诊断质量和效率，有效地保证了设备的稳定运行[2]。
       （3）故障预测。故障预测是设备故障诊断系统的一个特殊功能。结合设备的运行现状，结合一定的技术数据，可以预测设备的潜在风险。预测机械设备的运行状况和运行时间，有助于指导生产。目前，断层预测的发展还处于初级阶段，还有很大的发展空间。
        3、设备故障诊断分析方法
       （1）图像识别算法。图像识别技术是一种通过图像处理、图像分析和图像理解来识别目标和图像的技术。它的载体是计算机。图像识别技术属于人工智能的范畴。铁路设备故障诊断中存在多种图像识别算法，但过程相似。图像识别算法的过程一般包括模式采集、模式预处理、特征提取和结果匹配。在分析现场设备故障之前，首先要熟悉机电系统的各个功能模块。从机电一体化的角度出发，根据各部分的功能和工作环境，对机电设备故障的症状和影响进行综合、逐级、综合分析，找出故障原因。① 系统组成。一个完整的系统一般由硬件和软件组成。硬件是软件的载体，软件是功能的体现。硬件和软件是必不可少的。只有通过两部分的有机结合与协调，才能实现监控和系统识别功能。图像识别系统中的硬件设备一般包括台式机、线阵摄像机或其他工业摄像机；软件系统一般包括开发平台系统、语言操作系统等。② 分析过程。铁路机械设备故障检测系统首先要完成设备正常运行图的采集和存储。采集正常运行状态下无故障设备的原始图像，并将图像作为标准库存储在计算机软件中。

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提取设备正常运行的特征点，比较异常情况。故障检测系统正常投入使用后，对采集设备的实时运行图像进行预处理，得到中间图像，提取中间图像的运行特性。将实际运行特点与正常运行特性进行了比较，分析了设备故障。当确定设备故障信息时，图像识别故障检测系统将自动将结果传送到中央控制台。工作人员可通过控制台发出的报警信号及时对相关设备进行检查和维修。另外，图像识别与诊断技术可以结合设备的实际管理，实现维修分离、人机结合的工作模式，提高设备的维修效率和质量[3]。
        （2）模糊逻辑方法。模糊性源于对事物的定义缺乏基本的把握。模糊逻辑是模拟人脑的判断思维和推理方式，对不精确的描述系统和滞后的控制对象应用模糊集和模糊规则进行模糊推理和综合判断的一种处理方法。模糊逻辑非常适合表达模糊知识，也是人脑不确定判断思维和推理方式的模拟，更接近人类的逻辑思维方式。在具体的故障排除操作过程中，严格遵循操作规程和科学流程，运用模糊逻辑方法。
        （3）分析模型法快速确定故障原因和故障点。解析模型法的建立是将模型中的模型参数、初始条件等信息与结果之间的关系表示为公式或方程关系的过程。在故障诊断系统中应用解析模型法，首先要建立诊断对象的精确数学模型，并用一些数学方法对机械设备的运行信息进行处理。分析模型法建立的各种关系都是精确的数学关系。一旦设备系统发生故障，系统的投入产出关系就会发生变化。利用所建立的数学模型，可以准确地导出设备系统中的具体问题。通过检查，及时判断故障的发生，并采取措施解决。该方法通过数学运算方法与计算机技术的科学合理结合，可以有效地解决铁路设备故障问题。
        （4）人工神经网络分析方法。人工神经网络是对人脑神经网络的模拟，它由大量的节点按不同的连接方式组成。人工神经网络分析方法可以模仿人脑处理设备故障的神经处理方式和思维方式。人工神经网络分析是铁路设备监测系统故障诊断的常用方法。人工神经网络具有自学习、联想和快速寻优的功能。该诊断系统无需建立知识库和信息库，即可快速找到故障解决方案，打破优化。但前期投入大，系统开发周期长。
        4、故障诊断技术优化建议
        （1）监测仪器和传感器不断升级完善。铁路机械设备故障诊断技术的发展水平与先进监测仪器和传感器的引进密切相关。这些高科技电子设备安装在工作现场，担负着数据采集和检测的重要任务。监测仪器和传感器技术的不断升级和优化是故障诊断系统故障诊断准确性的保证。
        （2）将小波分析应用于故障诊断。小波分析是利用时间或空间频率的局部变换，通过尺度变换和平移运算，逐步细化信号或函数，捕捉信号的细节，提取信息的一种分析方法。小波分析是当前数学的一个重要突破，在许多领域有着广泛的应用。为了提高故障诊断的效率和质量，应将小波分析合理地应用于铁路机械设备故障诊断技术中。
        （3）提高故障诊断技术的智能化水平，实现远程诊断。计算机的进步提高了机械设备的智能化水平。诊断系统应结合智能发展的现状，科学地引入进化计算、专家系统等智能技术。同时，结合现代信息技术，实现远程、网格化故障诊断，及时、准确地进行故障监测、判断和处理，形成完善的铁路机械设备故障管理系统。
        5、结论
        铁路机械设备故障诊断技术需要不断发展和优化。合理的铁路机械设备故障诊断系统可以给建设部门带来巨大的经济效益。本文论述了故障诊断技术的重要性和现状，通过对各种诊断分析方法的分析，提出了优化建议。
参考文献
[1]陈雷.浅谈机械设备的管理与维护[J].China’sForeignTrade.2011,12(04):32-33
[2]李艳梅,刘树忠.关于机械设备故障检测的一点看法[J].黑龙江科技信息,2010,15(14):36-37
[3]袁俊杰.机械设备的故障诊断方法及实际工作中的应用[J].装备制造.2010,18(01):26-27