振动故障诊断技术：正向推理和反向推理

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　　振动故障诊断之正向推理

　　使用正向推理诊断故障的前提是振动故障范围必须明确，具体推理方法是在能够引起设备振动的全部原因(称故障总目录)中，对实际设备存在的振动特征、故障历史进行搜索、比对、分析，采取逐个排除的方法，剩下不能排除的故障即为诊断结果——某种故障不能排除。

　　这一诊断结果包含两层含义：

　　  · 一层是当只有一个故障不能排除时，它就是引起振动故障的原因;

　　  · 另一层含义是当还剩下两个以上故障不能排除时，这些故障都是针对可能原因，需要进一步做工作。排除其中无关的故障。

　　这种诊断故障的思维方法由于全面得考虑设备所有的振动故障，由此可以避免漏诊断。而且在诊断中，不仅对相关的故障现象、特征机理，进行分析、比对，还要对故障历史进行分析，从而基本可以避免误诊断，就目前国内诊断技术水平而言，若能正确的采用正向堆里，故障诊断准确率可达80%。

　　显然正向推理在排除和不能排除的故障比较中，也采用了反向推理，但是这种反向推理是在故障范围明确的前提下采用排除方法，因此思维方式上要比反向推理直接诊断出故障严密的多。由此可以获得很高的诊断严密性和诊断的准确率，基本上可以避免采用反向推理诊断故障所出现的弊端。

　　但是要取得较高的诊断准确率和肯定的诊断结果，应正确的采用正向推理，掌握以下要点：

　　1、诊断故障范围
　　这是采用正向推理的大前提，在数学上称作边界条件。对设备振动到底存在哪些故障及其相应特征，这显然是一个非常复杂和十分庞大的问题。而且即使列全了设备振动的所有故障及其特征，在实际诊断时如何查找和记住这些特征，也将十分困难，况且前人还没有提供这些资料，所以在以往故障诊断中没有采用正向推理的。经过对现场50多年故障诊断的实践、总结、归纳，目前已经明确了设备振动故障总目录、分支目录机器相应的故障特征。为使诊断方便和实用，对于这些振动故障分类方法也进行了较深入的研究。设备振动故障总目录、各类故障分支目录及其特征、分类方法，这是我们重点要讨论的内容。

　　2、分层次诊断
　　在正向推理中，采用分层次诊断是能获得严密和可靠诊断的一种有效思维方式。所谓分层次，具体是指先大范围，后小范围，在具体到某一种故障和某一个部件。在每一层次上诊断时，首先要明确这一层的故障范围及其相位的故障特征、机理，对设备振动特征已全面和深入了解的基础上，作严密推理，才能获得可靠的肯定的诊断。

　　3、故障特征和故障机理
　　直观寻找和分析寻找振动故障的基础，是眼见为实;推理诊断振动故障的基础是故障特征和故障机理。前者是直观可见的，后者是抽象的。由于故障和特征之间不是一一对应的关系，不同的故障特征的相互交叉，造成反向推理诊断结果不肯定和误诊断，克服这一缺点的有效措施是采用正向推理和明了故障机理。通过对故障机理的分析，即使不能明确故障特征多重性和相互的交叉现象及故障形成史，也可排除特征相似但实际与发生振动无关的故障。若是同时存在两个以上故障，应说明各个故障之间的相互关系，以及各个故障在振动中所占的相对量值，这样才能保证诊断结果的准确性，以及消振对策切实有效。

　　4、振动特征和振动机理
　　如果说掌握故障特征和故障机理是获得正确诊断结果的先决条件，那么正确获取设备振动特征和振动生成机理，就是获取准确诊断的必要条件。若采用正向推理，首先应全面地获得振动特征和振动生成机理，就是获取准确诊断的必要条件。若采用正向推理的依据，在偏离振动特征，或在不可靠的振动特征基础上所做的推理，只能是直观想象、凭空的推测。不能称为故障诊断。目前振动故障诊断中，常常将某些与振动特征不符的故障首先排除。这种排除法从形式上来说是正向推理中逐个排除故障的思维诊断方法相似，但它是在故障范围没有确定的前提下所做的推理，诊断的结果只能缩小怀疑面，而最终仍不能获得肯定的诊断结果。因此仍属反向推理范畴。

　　振动故障诊断之反向推理

　　反向推理也称目标直接推理，它是根据振动特征反推出振动故障的原因，因此又称为方向推理。在推理过程中只与单一的目标有关，当振动特征与故障特征相符合时，即可作出诊断。故障特征是指前人或个人在以往工作中归纳、总结得到的具体、明确的故障所呈现的振动现象和特点，也称故障源样本;振动特征是指要诊断的设备振动，经调差、测试、分析后归纳得出的针对现象和征兆。例如柔性转子存在一阶不平衡，在一阶临界转速下轴承或转轴振动必然会呈现显著峰值，则其故障特征是转子一阶不平衡，在一阶临界转速下会发生强烈振动。所以若启动中在一阶临界转速下发生了强烈振动即为振动特征，若采用反向推理，即可作出该设备在一阶临界转速下，强烈振动故障的原因是转子存在一阶不平衡的诊断。使用反向推理不需要了解故障范围，而只要对有关的故障特征有所了解，即可进行诊断，诊断方法简单、易掌握。因此目前国内这种诊断方法应用的十分广泛，而且国内外的在线诊断目前主要也是采用这种推理方法。

　　但是反向推理的方法在实际振动诊断故障时，往往会产生下列弊端：

　　1、易受主观影响
　　反向推理诊断故障实质是将故障特征(源样本)与振动特征作对比，在诊断之前先主观上对某种故障往往已有倾向，因此在诊断过程中是在寻找振动现象和特征，来印证这种故障的存在，这与审判中有罪推定十分相似。显然这种思维方式，难以做到客观的对待设备各种振动现象和特征，诊断结果往往带有较大的片面性和倾向性。

　　2、诊断结果不肯定
　　设备绝大多数振动故障特征有多方面的反映，不同的故障其特征存在着显著的交叉。例如转子不平衡，引起的是基频振动过大;同样，支撑轴刚度不足，轴系连接的同心度、平直度偏差等故障，引起的也是基频振动，也就是说故障和特征之间不是一一对应关系，而是多重交叉关系，而且一种故障在特征上有多方面的反映。就拿最简单的振动故障转子不平衡来说，它可以在升速过程中发生振动，但也有升速时振动不大，而只是在工作转速下振动大的;有时则相反。所以依据振动特征反推故障，必然会得出几种不肯定的诊断结果，这就是目前一般都习惯采用的：可能是某种原因，或大概是某种原因。得出这种不肯定的诊断结果，从方法上来说是采用了反向推理的必然结果，但从主观上来说，作出这种诊断是事先给自己留好退路，因此严格地说，这是一种不分责任的诊断。

　　3、产生漏诊断和误诊断
　　由于故障和特征之间不是一一对应的关系，一种故障在特征上有多重反映，不同的故障特征相互交叉等，因此，在诊断的方向推理过程中，不仅可能会得出错误的诊断，而且还会漏掉真正引起振动的故障。出现漏诊断和误诊断概率虽然与人们对故障特征和振动特征认识的广度和深度有直接关系，但从诊断方法来说，产生这种现象是难以避免的。目前在实际振动故障诊断中，为了避免漏诊断，往往采取不惜误诊断的一种错误做法，将一台设备振动说成是多种故障原因的综合反映，为此对一台设备振动故障诊断往往提出4~5个或更多的可能原因，而且个个原因之间互不相干。但现场绝大部分实际设备振动的故障原因只是1~2个，而且这些故障原因是密切相关的。

　　由现场消振经验证明，当故障诊断准确率为20%~30%时，虽然有一定的参考价值，但它的误导作用影响太大，会对消振带来即为不利的影响。所谓故障诊断准确率，是指实际故障和诊断故障的符合程度，例如实际故障是一个，诊断出三个可能原因，其中一个也符合，其准确率为零。振动故障诊断的实际价值是用来指导消振工作的，因此故障诊断应在消振之前作出，但目前在一些文献中见到的振动故障诊断，实际是在消振之后作出的，这种总结分析对于提高今后故障诊断的认识是有必要的，但是对于消除这台设备的振动来说，已是多余的了。从这些资料统计来看，其诊断的准确率大部分为30%左右，有些更低。如果拿当时的原始诊断来说，其准确率远低于30%。

　　来源：祺迈kmpdm网站