第一篇：機械故障診斷論文人工智能在機械故障診斷中的應(yīng)用

人工智能在機械故障診斷中的應(yīng)用

摘要: 介紹了機械故障中應(yīng)用的各種人工智能診斷方法及理論, 包括專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等, 根據(jù)二者在機械故障診斷中的應(yīng)用情況分析了它們的優(yōu)缺點, 并以專家系統(tǒng)在汽車故障診斷中的應(yīng)用為例, 闡述了專家系統(tǒng)在實際應(yīng)用中存在的問題。

關(guān)鍵詞: 機械故障診斷;人工智能;專家系統(tǒng);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號: TP206

3文獻標識碼: A

文章編號: 1001-006X(2006)02-0023-02 Artificial Intelligence Applied in Machinery Fault DiagnosisLiMeihua, Han Daming, Lu Huaimin(Northeast Forestry University, Harbin 150040)Abstract: The methods and theories of artificial intelligence diagnosis applied in machinery fault diagnosis of each system are reviewed, including ex pert system and artificial neural network.Based on the actual application of the two methods, the advantages and disadvantages of each system are analyzed.Taking the application of expert system in automobile fault diagnosis as an example, the existing problems of ex pert system are clarified in the paper.Key words: machinery fault diagnosis;artificial intelligence;expert system;neural network 收稿日期: 2005-03-14 第一作者簡介: 李美華(1981-), 黑龍江省呼蘭人, 女, 碩士研究生, 研究方向: 汽車維修理論與診斷技術(shù)。前 言

機械故障診斷是識別機器或機組運行狀態(tài)的科學(xué), 它研究的是機器或機組運行狀態(tài)的變化在診斷信息中的反映, 其研究內(nèi)容包括對機器運行現(xiàn)狀的識別診斷、對其運行過程的監(jiān)測以及對其運行發(fā)展趨勢的預(yù)測3 個方面。就其診斷方法而言, 人工智能的研究成果為機械故障診斷注入了新的活力, 如專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分形幾何等, 但這些新的理論和技術(shù)成果大多有待完善。最近有人探索人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)結(jié)合起來, 建造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)。研究表明新型的專家系統(tǒng)能較好克服傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各自獨立 的缺陷而具有許多優(yōu)勢。人工智能在機械故障診斷中的應(yīng)用 21專家系統(tǒng)在機械故障診斷中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)也稱專家咨詢系統(tǒng), 顧名思義, 專家系統(tǒng)就是能像人類專家一樣解決困難、復(fù)雜的實際問題的計算機(軟件)系統(tǒng)。一個專家系統(tǒng)主要由知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫和人機接口等4 個基本部分組成, 其中知識庫和推理機是專家系統(tǒng)的核心組件。知識庫用于存放推理所需要的規(guī)則等信息, 是專家領(lǐng)域知識的集合。推理機的作用是根據(jù)所采集到的現(xiàn)場信息, 應(yīng)用知識庫中的知識對設(shè)備所處狀態(tài)進行推理判斷, 給出設(shè)備有否故障或故障部位等信息。數(shù)據(jù)庫用于存放推理過程中的所需和所產(chǎn)生的各種信息,人機接口則是人與專家系統(tǒng)打交道的橋梁和窗口, 是人機信息的交接點。一個實用的機械設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)一般還包括解釋程序和知識獲取程序, 其中, 解釋程序負責(zé)回答用戶所提出的各種問題,包括與系統(tǒng)運行有關(guān)的問題和與系統(tǒng)運行無關(guān)的、關(guān)于系統(tǒng)自身的一些問題。解釋程序是實現(xiàn)系統(tǒng)透明性的主要部件。知識獲取程序負責(zé)管理知識庫中的知識, 包括根據(jù)需要修改、刪添知識及由此引起的一切必要的改動, 維護知識庫的一致性和完整性。知識獲取程序使領(lǐng)域?qū)＜铱梢孕薷闹R庫而不必了解知識庫中知識的表示方法和組織結(jié)構(gòu)等細節(jié)問題, 從而大大提高了系統(tǒng)的可擴充性。

22人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機械故障診斷中的應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是在生物神經(jīng)學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的人工智能概念, 是對人腦神經(jīng)組織結(jié)構(gòu)和行為的模擬。就機械故障診斷而言, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用來自機器不同狀態(tài)的振動信號,通過特征選擇,找出對于故障反映最敏感的特征信號作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量, 建立故障模式訓(xùn)練樣本集,對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練;當網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢, 對于每一個新輸入的狀態(tài)信息, 網(wǎng)絡(luò)將迅速給出分類結(jié)果。23神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)和專家系統(tǒng)故障診斷

系統(tǒng)的融合基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)和基于專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)可以相互轉(zhuǎn)化。在專家系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)中, 知識是通過規(guī)則的方式來表達的, 而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)中, 知識是通過對樣本的反復(fù)學(xué)習(xí)并在此過程中不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值, 從而使網(wǎng)絡(luò)誤差收斂到全局最小點后儲存在這些連接權(quán)值中。所以, 要實現(xiàn)由基于專家系統(tǒng)的故障診斷技 術(shù)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)過渡的關(guān)鍵是將規(guī)則轉(zhuǎn)化為學(xué)習(xí)樣本, 具體步驟為:

統(tǒng)計在規(guī)則表述中診斷對象可能出現(xiàn)的故障征兆與故障原因數(shù)目, 分析診斷知識結(jié)構(gòu), 確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出神經(jīng)元數(shù)目及其網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu);

將專家系統(tǒng)知識庫的規(guī)則提取出來, 形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本;

對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本學(xué)習(xí), 獲取各自的連接權(quán)值, 形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷到專家系統(tǒng)故障診斷的關(guān)鍵問題是在現(xiàn)有的連接權(quán)值中提取規(guī)則, 具體步驟為:

已知學(xué)習(xí)樣本時, 可以直接將每一個學(xué)習(xí)樣本轉(zhuǎn)化為一條規(guī)則;

未知樣本只知道連接權(quán)值時, 這種情況很復(fù)雜, 一般是通過特殊的算法從網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出中提取規(guī)則;如果是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 問題就簡單了, 即可以直接從網(wǎng)絡(luò) 中提取。專家系統(tǒng)在汽車故障診斷中的應(yīng)用

汽車作為一種特殊的機械, 以汽車故障診斷專家系統(tǒng)為例。汽車故障診斷專家系統(tǒng)的開發(fā), 自20 世紀80 年代以來, 可分為雛型期、改進期和發(fā)展期3 個階段。20 世紀70 年代后期至80 年代初期, 為了適應(yīng)對計算機應(yīng)用不斷增加的現(xiàn)實, 在汽車維修行業(yè)中首先開發(fā)的就是診斷咨詢系統(tǒng)。1986 年, 美國通用汽車公司和福特汽車公司分別推出了稱之為CAMS 和SBDS 的故障診斷咨詢系統(tǒng)。1986 年,日本豐田汽車公司的維修、信息及技術(shù)部門聯(lián)合開發(fā)了

維修技術(shù)咨詢系統(tǒng), 1987 年8 月開始用于豐田發(fā)動機集中電子控制系統(tǒng)T CCS 的診斷。作為系統(tǒng)信息流, 對維修企業(yè)遇到難度較大的車輛故障診斷與維修問題時, 專業(yè)技術(shù)人員在預(yù)制的問診表上填入有關(guān)事項, 并電傳到豐田汽車公司維修總部。維修總部的有關(guān)人員以此為基礎(chǔ), 把信息輸入到維修技術(shù)咨詢系統(tǒng),并由專家系統(tǒng)的維修程序提出診斷結(jié)果和維修方案。現(xiàn)場技術(shù)人員以此為基礎(chǔ)進行維修工作并將結(jié)果反饋到總部, 以進一步提高系統(tǒng)的診斷精度。進入20 世紀90 年代, 開始出現(xiàn)了專家系統(tǒng)工具的研究。這種專家系統(tǒng)工具具有知識獲取支援功能的專用編輯器, 不需要智能語言, 從而解決了過去存在的知識庫效率低的缺點。汽車診斷專家系統(tǒng)的功能與特點, 概括地說就是由計算機存儲的專家知識, 按照需要可以調(diào)用, 即使初學(xué)者也能近似地如專家一樣進行故障診斷。基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法, 在實際應(yīng)用中存在問題如下:

知識獲取的瓶頸問題;知識難以維護;

知識應(yīng)用面窄;診斷能力弱;不適應(yīng)模糊問題。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以彌補解決傳統(tǒng)專家系統(tǒng)在應(yīng)用中遇到的問題。

(1)對于專家系統(tǒng)的脆弱性, 即知識和經(jīng)驗不全面, 遇到?jīng)]解決過的問題就無能為力。而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能, 不斷豐富知識庫內(nèi)容,可解決知識更新的問題。

(2)對于專家系統(tǒng)知識獲取困難這一瓶頸問題, 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效性和方便的自學(xué)習(xí)功能, 只需用領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問題的實例來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 使在同樣的輸入條件下, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便能獲得與專家給出的解答盡可能接近的輸出。(3)推理中的匹配沖突,組合爆炸及無窮遞歸使傳統(tǒng)專家系統(tǒng)推理速度慢、效率低。這主要是由于專家系統(tǒng)采用串行方式、推理方法簡單和控制策略不靈活。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識推理通過神經(jīng)元之間的作用實現(xiàn), 總體上, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理是并行的、速度快。4

結(jié)

論

隨著人工智能的不斷發(fā)展, 各個領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿囊笠苍絹碓礁摺鹘y(tǒng)的專家系統(tǒng)有它自身的缺點, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有其局限性, 正因為如此在機械故障診斷中, 目前將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,建造所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)。理論分析與應(yīng)用實踐表明, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)結(jié)合了兩者的優(yōu)點而克服了各自的缺點, 表現(xiàn)出強大的生命力。參考文獻

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第二篇：機械故障診斷技術(shù)與應(yīng)用讀書報告

機械故障診斷技術(shù)與應(yīng)用讀書報告

姓名： 前言

機械設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測與故障診斷很早就開始了。剛開始人們往往通過聽覺、觸覺、視覺來對機器的噪聲、振動和溫度等進行判斷，進而來推測設(shè)備運行是否正常。當時的機械設(shè)備功率普遍較小，通常是單機工作，并且更新?lián)Q代比較緩慢，人們有大量的時間進行熟悉，探索并且逐漸掌握機器的性能和工作狀態(tài)。然而到了現(xiàn)代，企業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)進入了高速發(fā)展階段，以往的判斷模式已經(jīng)不能夠應(yīng)用于現(xiàn)在的生產(chǎn)模式。現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的特點是生產(chǎn)系統(tǒng)大型化、連續(xù)化、高速化、自動化、系統(tǒng)化和智能化。要求機械設(shè)備更新快，在使用過程中安全、連續(xù)、可靠、高效、低能等特點，為了達到這些要求，那么我們就需要借助現(xiàn)代技術(shù)進行設(shè)備的運行狀態(tài)的監(jiān)測與診斷。目前可以進行實時采集機械系統(tǒng)運行狀態(tài)并且對采集到的信息進行分析，進而判斷機械系統(tǒng)運行狀態(tài)的優(yōu)劣，從而能更好的對設(shè)備進行維護和維修，從而達到了提高生產(chǎn)效率、保障安全運行、降低生產(chǎn)成本、節(jié)約能源消耗、延長使用壽命的目的。機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是實現(xiàn)這一目的的重要技術(shù)手段。機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷就是采集諸如振動、噪聲、溫度、潤滑油、聲發(fā)射扥等設(shè)備相關(guān)信號，從而進行分析和處理，得到設(shè)備的運行狀態(tài)。根據(jù)設(shè)備的部位、類型、嚴重程度、發(fā)展趨勢，對出現(xiàn)故障的設(shè)備進行維修安排。機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷程

從20世紀60年代開始，伴隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步和發(fā)展，計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)迅速發(fā)展和普及，從而使機械設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測和故障診斷技術(shù)逐漸形成為一門較為完善的綜合性工程學(xué)科，并且在全球范圍內(nèi)推廣。逐漸成為熱門學(xué)科。美國是最早開始進行開發(fā)設(shè)備診斷技術(shù)的國家。1967年4月美國海軍主持召開美國機械故障預(yù)防小組成立大會。并且從此以后美國開始投入大量的人力物力來開發(fā)和完善這項技術(shù)。在隨后的幾十年，機械故障診斷技術(shù)在美國的航空航天、軍事等尖端領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并一直處于領(lǐng)先地位。英國在20世紀70年代初成立了機械健康監(jiān)測組織與狀態(tài)監(jiān)測協(xié)會，對故障診斷技術(shù)的發(fā)展起到了很大的作用。我國對故障診斷技術(shù)的研究開始于20世紀80年代。1983年初，中國機械工程學(xué)會的設(shè)備維修學(xué)會在南京召開，交流國內(nèi)外的情況，分析國內(nèi)設(shè)備維修現(xiàn)狀以及開展設(shè)備診斷技術(shù)專題座談會，提出了積極開發(fā)和應(yīng)用設(shè)備診斷技術(shù)，強調(diào)有關(guān)技術(shù)的必要性和緊迫性。隨后這門技術(shù)在我國的冶金、石化、鐵路、電力等行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用和推廣。隨著對這一技術(shù)的不斷深入，我國的信號采集和分析儀器已經(jīng)接近國際水平。目前，我國各高校科研人員正在故障診斷技術(shù)領(lǐng)域?qū)で笸黄坪蛣?chuàng)新。開展機械故障診斷的意義

在各國工業(yè)生產(chǎn)中重點、關(guān)鍵性機械設(shè)備的數(shù)量越來越多，其中的大多數(shù)為大型、自動、連續(xù)生產(chǎn)的設(shè)備，其在生產(chǎn)中的重要性是不言而喻的，對這些機械設(shè)備實施狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)所帶來的經(jīng)濟效益和社會效益是巨大的。預(yù)防事故，保障人身和設(shè)備安全，推動設(shè)備維修制度的全面改革，提高經(jīng)濟效益。機械故障診斷技術(shù)與應(yīng)用

4.1機械故障的振動診斷

4.1.1軸承的故障診斷理論與應(yīng)用

軸承是旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最為廣泛地機械零件，也是最易破壞的元件之一。旋轉(zhuǎn)機械的許多故障都與軸承有關(guān)，軸承的工作好壞對機械的工作狀態(tài)有很大的影響，其缺陷會導(dǎo)致設(shè)備產(chǎn)生異常振動和噪聲，甚至造成設(shè)備破壞。

軸承在運行過程中由于裝配不當、潤滑不良、水分和異物入侵、腐蝕和過載等都可能使軸承過早破壞。即使不出現(xiàn)上述情況，經(jīng)過一段時間運轉(zhuǎn)，軸承也會出現(xiàn)疲勞損傷而不能正常工作。滾動軸承故障的主要失效形式和原因有疲勞剝落、磨損、塑性變形、銹蝕、斷裂和膠合等。滑動軸承的故障形式和原因有燒瓦、氣蝕、油膜渦動和油膜振蕩。

軸承在運轉(zhuǎn)時由于各種原因會產(chǎn)生振動，并通過空氣傳播成為聲音，聲音中包含著軸承狀態(tài)信息。但是聲音的成分除了包含了反應(yīng)軸承工作正常與異常振動聲外還夾雜著塵埃、其他工作件振動聲等，因此軸承的工作聲音成分十分復(fù)雜。

利用滾動軸承的振動信號分析故障診斷的方法可分為簡易診斷法和精密診斷法兩種。簡易診斷是為了初步判斷被列為診斷對象的滾動軸承是否出現(xiàn)了故障；精密診斷的目的是要判斷在簡易診斷中被認為出現(xiàn)了故障的軸承的故障類別及原因。滾動軸承的簡易診斷有振幅值診斷法、波形因數(shù)診斷法、波峰因數(shù)診斷法、概率密度診斷法和峭度系數(shù)診斷法。滾動軸承的精密診斷的常用方法有低頻信號分析法和中、高頻信號絕對值分析法。滑動軸承的診斷方法有時域幅值診斷法、時域波形診斷法、頻域診斷法、軸心軌跡診斷法。

4.2 機械故障的聲學(xué)診斷

4.2.1機械故障的噪聲診斷理論與應(yīng)用

振動與噪聲是機械設(shè)備在運行過程中的一種屬性，設(shè)備內(nèi)部的缺陷或故障會引起設(shè)備在運行過程中振動和噪聲的變化，也就是設(shè)備的噪聲信號中攜帶了大量與機械設(shè)備內(nèi)部缺陷和故障的有關(guān)信息。因此，噪聲監(jiān)測也就成為對機械設(shè)備進行故障診斷的重要手段。

噪聲監(jiān)測的原理是當機器的零件或部件開始磨損或者經(jīng)歷某些其他的物理變化時，其聲音信號的特征就發(fā)生變化。監(jiān)測這些特征就有可能檢測到機械運行狀態(tài)的變化，精確地指出正在劣化的那些零部件。噪聲監(jiān)測中的主要內(nèi)容之一就是通過噪聲測量與分析確定設(shè)備故障的部位和程度。為此，首先必須尋找和估計機器中產(chǎn)生噪聲的聲源，進而從聲源出發(fā)，研究其頻率組成和各分量的變化情況，從中提取機器運行狀態(tài)的信息。噪聲監(jiān)測的方法有主觀評價和估計法、近場測量法、表面振速測量法、頻譜分析法和聲強法。4.2.2機械故障的超聲診斷理論與應(yīng)用

超聲波用于機械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域，主要是利用材料本身或內(nèi)部缺陷對超聲波傳播的影響，來檢測判斷結(jié)構(gòu)內(nèi)部或表面缺陷的大小、形狀以及分布情況。在一些機器運行中能對材料或結(jié)構(gòu)的微觀形變、開裂以及裂紋的發(fā)生和發(fā)展進行狀態(tài)監(jiān)測。它的應(yīng)用極為廣泛，且發(fā)展迅速。超聲波的檢測方法按原理分類有脈沖反射法，其中脈沖反射法包括缺陷回波法、低波高度法和次多底波法。此外還有穿透法和共振法。按波形分可以分為縱波法、橫波法、表面波法、板波法和爬波法。

4.3機械故障的智能診斷

4.3.1基于專家系統(tǒng)的故障診斷

故障診斷專家系統(tǒng)是將人類在故障診斷方面的多位專家具有的知識、經(jīng)驗、推理、技能綜合后編制成的大型計算機程序，它可以利用計算機系統(tǒng)幫助人們分析解決只能用語言描述、思維推理的復(fù)雜問題，擴展計算機系統(tǒng)原有的工作范圍，使計算機系統(tǒng)有了思維能力，能夠與決策者進行對話，并應(yīng)用推理方式提供決策建議。4.3.2基于模糊邏輯的故障診斷

在許多情況下機器或系統(tǒng)都運行在一個模糊環(huán)境中，運行中各種狀況和參數(shù)都互相影響，難以用精確數(shù)學(xué)方法進行描述。模糊故障診斷就是一種基于知識的診斷系統(tǒng)，因為在診斷過程中對模糊癥狀、模糊現(xiàn)象等的描述要借助于經(jīng)驗的操作者或?qū)＜业闹庇X經(jīng)驗、知識等。模糊故障診斷系統(tǒng)的診斷過程，從對模糊信息的獲取，到利用模糊信息進行模糊推理到最后做出診斷，就如同醫(yī)生根據(jù)病人的模糊癥狀進行準確診斷一樣。機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是信息技術(shù)、計算機技術(shù)、傳感器技術(shù)等多種新技術(shù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)采集、信號處理和分析手段日臻完善，從無法和難以解決的故障診斷問題變得可能和容易起來。設(shè)備故障診斷技術(shù)正在變成計算機、控制、通信和人工智能的集成技術(shù)。近半年來故障診斷技術(shù)呈現(xiàn)的發(fā)展趨勢有診斷對象的多樣化、診斷技術(shù)多元化、故障診斷實時化、診斷監(jiān)控一體化、診斷方法智能化、監(jiān)測診斷系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化、診斷系統(tǒng)可擴展化、診斷信息數(shù)據(jù)庫化、診斷技術(shù)產(chǎn)業(yè)化和機械設(shè)備診斷技術(shù)工程化。現(xiàn)代機械故障診斷技術(shù)正在成為信息、監(jiān)控、通信、計算機和人工智能等集成技術(shù)，并逐漸發(fā)展成為一個多學(xué)科交叉的新學(xué)科。

參考文獻

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第三篇：《機械故障診斷基礎(chǔ)》教學(xué)大綱

《機械故障診斷基礎(chǔ)》教學(xué)大綱

課程類別：選修課(專業(yè)課)適用專業(yè)；機械設(shè)計制造及其自動化

執(zhí)行學(xué)時：24學(xué)時

一、本課程在培養(yǎng)計劃中的作用

（一）本課程是一門專業(yè)課，研究的內(nèi)容為機械系統(tǒng)動態(tài)信號處理與分析及以上內(nèi)容在典型機械零部件運行過程中的狀態(tài)分析與識別。在本課程中，培養(yǎng)學(xué)生利用所學(xué)知識正確分析與判斷典型機械零部件運行過程中的狀態(tài)的技能，并了解掌握故障診斷知識的更新及發(fā)展動向。

（二）基本要求、從進行機械故障診斷所必備的基本知識與方法出發(fā)，學(xué)生學(xué)完本課程后應(yīng)具備下列幾方面的知識：

（1）機械系統(tǒng)動態(tài)信號處理與分析方法

（2）轉(zhuǎn)軸組件的振動特性的描述及故障分析方法。（3）滾動軸承的振動特性的描述及故障分析方法。（4）齒輪箱的振動特性的描述及故障分析方法。（5）紅外檢測技術(shù)。（6）潤滑油樣分析。、本課程實踐性很強，所以實驗課是達到本課程教學(xué)要求和使學(xué)生經(jīng)受工程技術(shù)訓(xùn)練必不可少的環(huán)節(jié)。開設(shè)實驗應(yīng)不少于6學(xué)時，重點為典型機械零部件運行過程中振動信號的測試與分析，典型故障信號的分析與故障判斷。

（三）與其它課程的聯(lián)系

在學(xué)習(xí)本課程之前應(yīng)具有《機械工程測試技術(shù)基礎(chǔ)》課程的知識。

講課學(xué)時的分配：

概述 1 學(xué)時 信號分析方法及應(yīng)用 3 學(xué)時 機械故障診斷依據(jù)的標準 2學(xué)時 轉(zhuǎn)軸組件的振動特性描述及故障分析 2 學(xué)時 滾動軸承的振動特性的描述及故障分析 2學(xué)時 齒輪箱的振動特性的描述及故障分析 2 學(xué)時 紅外檢測技術(shù) 2學(xué)時 潤滑油樣分析 2 學(xué)時 實驗 6學(xué)時 總講課學(xué)時 22學(xué)時 考試 2 學(xué)時

二、課程內(nèi)容的重點、先進性、實用性和特點

本課程屬專業(yè)課，與前設(shè)課程《機械工程測試技術(shù)基礎(chǔ)》課程銜接緊密，并直接應(yīng)用于生產(chǎn)實踐、科學(xué)研究與日常生活有關(guān)振動噪聲、力、溫度等參量的測試及狀態(tài)判斷中。

近年來，隨著傳感技術(shù)、電子技術(shù)、信號處理與計算機技術(shù)的突破性進展，《機械故障診斷基礎(chǔ)》課程從理論、方法到應(yīng)用領(lǐng)域都發(fā)生了很大的改變。要求本課程的講授要知識面廣、實踐性強，結(jié)合新理論、新方法及新的使用領(lǐng)域，使學(xué)生了解前沿動態(tài)。

三、授課大綱

概述

課程的內(nèi)容、方法。診斷信息的來源、獲取，典型故障示例，學(xué)習(xí)方法。

第一章 信號分析方法及應(yīng)用

1、時域分析與頻域分析。

2、時域與頻域的轉(zhuǎn)換。

3、時、頻域信號中蘊涵的信息分析。第二章 機械故障診斷依據(jù)的標準

1、故障診斷的絕對判斷標準

2、故障診斷的相對判斷標準

3、故障診斷的類比判斷標準

4、幾種判斷標準的選用及判斷實例。

第三章 轉(zhuǎn)軸組件的振動特性描述及故障分析

1、轉(zhuǎn)軸組件的振動機理

2、轉(zhuǎn)軸組件的振動原因識別

3、現(xiàn)場平衡技術(shù)

第四章 滾動軸承的振動特性的描述及故障分析

1、滾動軸承失效的基本形式

2、滾動軸承的振動機理

3、滾動軸承的振動監(jiān)測及故障判別 第五章

齒輪箱的振動特性的描述及故障分析

1、齒輪及齒輪箱的失效形式與原因

2、齒輪及齒輪箱的振動機理

3、齒輪及齒輪箱的故障診斷 第六章

紅外檢測技術(shù)振動測試

1、基本原理

2、應(yīng)用之一—溫度監(jiān)測

3、應(yīng)用之二—無損探測 第七章 潤滑油樣分析

1、油樣分析的原理與步驟

2、鐵譜分析與光譜分析

四、教學(xué)實驗

1、學(xué)時數(shù)：6學(xué)時，開出3個實驗。2、內(nèi)容

針對下列內(nèi)容開設(shè)教學(xué)實驗：

（1）振動信號測試與處理： 構(gòu)筑振動信號測試系統(tǒng)并測試，對振動信號進行時域分析與頻域分析

（2）軸承振動信號測試與故障分析。多組典型故障軸承，測試其運轉(zhuǎn)過程的振動信號并分析比較。

（3）利用測振傳感器及數(shù)采器采集工廠中機床運轉(zhuǎn)振動信號，排除噪聲干擾，提取反映機床狀態(tài)的信號，并理解狀態(tài)監(jiān)測的含義。

第四篇：旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的信號處理技術(shù)總結(jié)

旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的信號處理技術(shù)綜述

摘要: 基于旋轉(zhuǎn)機械在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用，旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷技術(shù)也倍受重視，從傳統(tǒng)的信號處理方法到現(xiàn)代的信號處理方法，旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的信號處理技術(shù)在不斷發(fā)展，不斷創(chuàng)新。本文綜述了旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的傳統(tǒng)信號處理方法和現(xiàn)代信號處理方法，分析傳統(tǒng)信號處理方法和現(xiàn)代信號處理方法的實際應(yīng)用，并展望了未來旋轉(zhuǎn)機械故障診斷領(lǐng)域的研究方向。關(guān)鍵詞: 旋轉(zhuǎn)機械;故障診斷;信號處理技術(shù)

1、旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的意義

隨著機械設(shè)備向著高速、重載、精密方向發(fā)展，對機械傳動設(shè)備的要求越來越高。不僅要求機械傳動設(shè)備能夠傳遞較大的功率和載荷，而且傳動系統(tǒng)本身必須具備較好的可靠性，從而降低設(shè)備的運營成本并提高設(shè)備運營過程中的安全性。在故障診斷的發(fā)展過程中，人們發(fā)現(xiàn)最重要、最關(guān)鍵而且也最困難的問題就是故障特征信息提取，其必須借助于信息處理，特別是現(xiàn)代信號處理的理論方法和技術(shù)手段，探索故障特征信息提取的途徑，發(fā)展新的故障診斷理論和技術(shù)。

2、旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的傳統(tǒng)信號處理方法

以傅里葉變換為核心的經(jīng)典信號處理方法在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中發(fā)揮了巨大的作用，這些方法包括頻譜分析、階比譜分析、相關(guān)分析、細化譜分析、時間序列分析、倒頻譜分析、包絡(luò)分析和全息譜等。

在基于FT 的信號分析方法中，平穩(wěn)的隨機信號常用其二階統(tǒng)計量來表征: 時域用相關(guān)函數(shù)，頻域用功率譜。功率譜實質(zhì)上是一種頻域的能量密度分布，因此可以把它視為頻域分布，相關(guān)函數(shù)和功率譜之間也以FT作為聯(lián)系的橋梁。然而，基于FT的頻譜分析技術(shù)是建立在信號是平穩(wěn)性的假設(shè)上的，因此具有較大的缺點: 如被分析的系統(tǒng)必須是線性的，信號必須是嚴格周期或者平穩(wěn)的，否則，譜分析結(jié)果將缺乏物理意義，分析的結(jié)果只有頻域信息，喪失了時域特征。而大多數(shù)旋轉(zhuǎn)機械故障振動信號是非平穩(wěn)和非線性信號，對這些非平穩(wěn)信號，由于傅里葉變換的本質(zhì)缺陷，使得提取的故障特征有缺陷，影響了故障診斷的準確性。3 旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的現(xiàn)代信號處理方法

3.1 高階譜分析技術(shù)

功率譜分析的一個最大缺陷是它不包含頻率成分間的相位信息，通常也無法處理非平穩(wěn)和非高斯信號。而實際的振動信號大多是非平穩(wěn)和非高斯信號，尤其在旋轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)發(fā)生故障時更是如此。其中一種非高斯性是各頻率成分間的相互關(guān)聯(lián)作用，產(chǎn)生和頻與差頻成分，稱為信號的非線性，對應(yīng)的相位關(guān)系稱為二次相位耦合。對于這種非線性現(xiàn)象，功率譜是無能為力的。高階譜是分析非高斯信號的主要數(shù)學(xué)工具，已被運用到旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，其出發(fā)點和動機主要有:(1)高斯信號的高階統(tǒng)計量等于零，當非高斯信號淹沒在高斯白噪聲中時，利用高階統(tǒng)計量可以大大降低噪聲的干擾。一般而言，旋轉(zhuǎn)機械振動信號中的噪聲可以近似地當作高斯噪聲處理，因此采用高階譜分析振動信號更容易提取故障信息;(2)從更高階概率結(jié)構(gòu)表征隨機信號，彌補了二階統(tǒng)計量(功率譜)不包含相位信息的缺陷，能定量地描述非線性相位耦合。對高階譜的研究比較多，已經(jīng)形成了成熟的理論。目前高階譜已被成功地運用到滾動軸承、齒輪和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障診斷中。

3.2 ARMA 模型的現(xiàn)代譜分析技術(shù)

對旋轉(zhuǎn)機械故障振動信號進行頻域分析，通常是采用基于傅里葉分析的經(jīng)典功率譜分析方法。不同于傅里葉分析的新的譜分析方法稱為“現(xiàn)代譜分析”。其中ARMA時序模型是應(yīng)用較廣的一種現(xiàn)代譜分析方法，它利用信號的信息對被窗函數(shù)截取的有限信號以外的信息進行預(yù)測或外推，提高了譜分析的分辨率和真實度。特別是其中的AR模型能夠較好地描述信號頻譜中的譜峰，得到的頻譜比傅里葉頻譜更平滑，具有良好的頻率分辨力，從而獲得了廣泛的應(yīng)用。在國外，這方面的研究工作一直在開展。早在1983年，Gersch采用AR模型和近鄰法相結(jié)合對旋轉(zhuǎn)機械故障進行分類，而國內(nèi)也開展了這方面的研究工作。3.3 幾何分形技術(shù)

目前在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷領(lǐng)域中，最成熟的方法是基于線性理論的時域和頻域方法，隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機械設(shè)備越來越復(fù)雜化，基于線性理論的故障診斷方法的缺點和局限性也越來越突出，與非線性原理和方法相融合將是旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)的一個重要發(fā)展方向，因此，基于現(xiàn)代非線性理論的故障診斷方法研究十分活躍。分形理論是非線性科學(xué)的一個重要方面，特別適合研究各種“復(fù)雜現(xiàn)象”，把它應(yīng)用于機械故障診斷領(lǐng)域是近年來國際學(xué)術(shù)界的新動向。

當旋轉(zhuǎn)機械發(fā)生油膜渦動、轉(zhuǎn)子裂紋、轉(zhuǎn)子與定子碰摩、基座松動等故障時，往往會產(chǎn)生混沌現(xiàn)象，采用幾何分形方法對振動信號分析可以有效地提取各種故障特征，其中關(guān)聯(lián)維數(shù)應(yīng)用得最為廣泛。3.4 時頻分析技術(shù)

旋轉(zhuǎn)機械振動信號絕大多數(shù)是非平穩(wěn)、非線性的，這些非平穩(wěn)和非線性的振動信號包含了豐富的故障信息。對于這些非平穩(wěn)和非線性的振動信號，時頻分析方法是一種有效的分析方法。在目前常用的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法中，由于時頻分析方法能有效地分析非平穩(wěn)信號因而在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用最為廣泛。

時頻分析法將時域和頻域組合成一體，這就兼顧到非平穩(wěn)信號的要求。它的主要特點在于時間和頻率的局部化，通過時間軸和頻率軸兩個坐標組成的相平面，可以得到整體信號在局部時域內(nèi)的頻率組成，或者看出整體信號各個頻帶在局部時間上的分布和排列情況。時頻分析在語音處理、地震資料分析、信號檢測和數(shù)據(jù)壓縮等多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。對于旋轉(zhuǎn)機械而言，當其發(fā)生故障時的振動信號，大量是非平穩(wěn)、非線性的信號，因此，時頻分析方法是進行旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取的一個重要的方法和特征提取工具，并廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。

信號的時頻分析分為線性和二次型兩種。典型的線性時頻表示有: 短時Fourier變換、小波變換和Gabor變換等。在很多實際場合，還要求二次型的時頻表示能夠描述該信號的能量密度分布。這樣一種更加嚴格意義下的時頻表示稱為信號的時頻分布。而基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)的時頻分析方法，是一種優(yōu)秀的時頻信號分析方法，尤其適合于非線性、非穩(wěn)態(tài)的信號序列處理。3.5 盲信號處理技術(shù)

盲信號分離是指根據(jù)觀測到的混合數(shù)據(jù)確定一個變換，從而恢復(fù)原始信號或者信號源，其中術(shù)語“盲”有兩重含義:(1)源信號不能觀測;(2)源信號與噪聲如何混合是未知的。

由于噪聲信號的存在，實際觀測到的信號是故障信號和噪聲的混合數(shù)據(jù)，因此近幾年盲信號分離技術(shù)在齒輪的故障診斷中得到了應(yīng)用。

盲信號處理技術(shù)領(lǐng)域也有很多值得進一步研究的課題，例如當ICA和獨立因子分析(Independent Component Analysis，ICA)用于盲信號分離(Blind Signal Separation，BSS)時，如何解決源信號的概率密度函數(shù)(Probability Density Function，PDF)的學(xué)習(xí)的問題;如何有效解決盲解卷(Blind Deconvolution)問題;當疊加噪聲為非高斯的或脈沖噪聲時，如何準確估計源信號的個數(shù)的問題;在非平穩(wěn)情況下如何提高跟蹤能力和如何提高解的魯棒性等等。總結(jié)和展望

以上對信號處理技術(shù)的一些方法及其在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用進行了綜述。不僅研究了傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取技術(shù)中的信號的幅域分析、信號的時域分析以及以傅里葉變換(FT)為核心的經(jīng)典信號處理分析方法，而且研究了旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取應(yīng)用中的高階譜分析技術(shù)、ARMA模型的現(xiàn)代譜分析技術(shù)、幾何分形技術(shù)、時頻分析技術(shù)、盲信號處理技術(shù)等幾種方法的基本理論和算法以及它們在旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取中的實際運用。

雖然這些方法應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的領(lǐng)域中，取得了一定的研究成效。但由于這些理論和方法還在不斷地發(fā)展，算法也在不斷地改進中，因此目前還處于一個初級的過程，為了能更好地為旋轉(zhuǎn)機械故障診斷服務(wù)，今后還需要將對這些理論和算法作進一步的研究。如何把其他的和新的信號處理方法引入到旋轉(zhuǎn)機械故障診斷領(lǐng)域中去，是今后需要大力研究的方向。由于大型旋轉(zhuǎn)機械的組成、結(jié)構(gòu)和運行狀態(tài)等諸多方面的復(fù)雜性，從而使旋轉(zhuǎn)機械表現(xiàn)出來的故障行為也極其復(fù)雜，因此，如何更好地綜合運用這些方法，也是今后研究的重點。

第五篇：納米材料在機械上應(yīng)用 論文

納米材料在機械上的應(yīng)用

摘 要： 本文介紹納米技術(shù)的興起；納米材料的特性；納米技術(shù)在機械工程中的運用；與傳統(tǒng)機械工程相比，納米技術(shù)帶來的優(yōu)勢；納米加工的關(guān)鍵技術(shù)及其在微型機械和微型機電系統(tǒng)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞： 納米技術(shù)；納米材料；機械；納米加工；微型機械

機械是現(xiàn)在社會的基礎(chǔ)，是社會的一大支柱。機械的種類繁多，可以按幾個不同方面分為各種類別，如：按功能可分為動力機械、物料搬運機械、粉碎機械等；按服務(wù)的產(chǎn)業(yè)可分為農(nóng)業(yè)機械、礦山機械、紡織機械等；按工作原理可分為熱力機械、流體機械、仿生機械等。

納米技術(shù)的興起

自從1990年7月在美國召開的第一屆國際納米科學(xué)技術(shù)會議上，正式宣布納米材料科學(xué)為材料科學(xué)的一個新分支開始，納米技術(shù)便一步一步進入人們的生活。納米科技是研究由尺寸在0．1～100nm之間的物質(zhì)組成的體系運動規(guī)律和相互作用，以及實際應(yīng)用中的技術(shù)問題的科學(xué)技術(shù)。從材料的結(jié)構(gòu)層次來說，它介于宏觀物質(zhì)和微觀原子、分子的中間領(lǐng)域。

納米技術(shù)不是一門單一的新型學(xué)科或者技術(shù)，它廣泛應(yīng)用于各類學(xué)科中，其中在機械工程中的應(yīng)用對于機械工程學(xué)科的技術(shù)變革起到了不可估量的作用。納米技術(shù)運用到機械方面尤其是產(chǎn)生了微型機械技術(shù)已經(jīng)成為21世紀研究的核心技術(shù)，很多國家在納米技術(shù)上開始了越來越多的研究，在機械工程方面對于納米技術(shù)的應(yīng)用也越來越多。

納米材料的特性

1、力學(xué)性質(zhì)

高韌、高硬、高強是結(jié)構(gòu)材料開發(fā)應(yīng)用的經(jīng)典主題。具有納米結(jié)構(gòu)的材料強 度與粒徑成反比。納米材料的位錯密度很低，位錯滑移和增殖符合Frank-Reed模型，其臨界位錯圈的直徑比納米晶粒粒徑還要大，增殖后位錯塞積的平均間距一般比晶粒大，所以納米材料中位錯滑移和增殖不會發(fā)生，這就是納米晶強化效應(yīng)。金屬陶瓷作為刀具材料已有50多年歷史，由于金屬陶瓷的混合燒結(jié)和晶粒粗大的原因其力學(xué)強度一直難以有大的提高。應(yīng)用納米技術(shù)制成超細或納米晶粒材料時，其韌性、強度、硬度大幅提高，使其在難以加工材料刀具等領(lǐng)域占據(jù)了主導(dǎo)地位。使用納米技術(shù)制成的陶瓷、纖維廣泛地應(yīng)用于航空、航天、航海、石油鉆探等惡劣環(huán)境下使用。

2、熱學(xué)性質(zhì)

納米材料的比熱和熱膨脹系數(shù)都大于同類粗晶材料和非晶體材料的值，這是由于界面原子排列較為混亂、原子密度低、界面原子耦合作用變?nèi)醯慕Y(jié)果。因此在儲熱材料、納米復(fù)合材料的機械耦合性能應(yīng)用方面有其廣泛的應(yīng)用前景。例如Cr-Cr2O3顆粒膜對太陽光有強烈的吸收作用，從而有效地將太陽光能轉(zhuǎn)換為熱能。

3、電學(xué)性質(zhì)

由于晶界面上原子體積分數(shù)增大，納米材料的電阻高于同類粗晶材料，甚至發(fā)生尺寸誘導(dǎo)金屬——絕緣體轉(zhuǎn)變（SIMIT）。利用納米粒子的隧道量子效應(yīng)和庫侖堵塞效應(yīng)制成的納米電子器件具有超高速、超容量、超微型低能耗的特點，有可能在不久的將來全面取代目前的常規(guī)半導(dǎo)體器件。2001年用碳納米管制成的納米晶體管，表現(xiàn)出很好的晶體三極管放大特性。并根據(jù)低溫下碳納米管的三極管放大特性，成功研制出了室溫下的單電子晶體管。隨著單電子晶體管研究的深入進展，已經(jīng)成功研制出由碳納米管組成的邏輯電路。

納米技術(shù)的優(yōu)勢

相對于傳統(tǒng)機械工程來說，也正是因為納米技術(shù)有很多優(yōu)勢才能取得這樣顯著的成果。

1、納米技術(shù)的尺寸效應(yīng)

納米技術(shù)的主要效果之一便是縮小了傳統(tǒng)尺寸的單位，將毫米進化為納米，一納米相當于十億分之一米。納米技術(shù)應(yīng)用在機械中，可以大大降低機械的體積，從而形成了新型機械——微型機械。這種不是傳統(tǒng)機械單純地在尺度上微小型化，而通常是指可以成批制作的集合微機構(gòu)、微驅(qū)動器、微能源以及微傳感器和控制電路、信號處理裝置等于一體的微型機電系統(tǒng)。他們大部分都是運用納米技術(shù)的成果，因而它遠遠超出了傳統(tǒng)機械的概念和范疇，而是基于現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，并作為整個納米科技重要組成部分和用一種嶄新的思維方式與技術(shù)路線指導(dǎo)下的產(chǎn)物。

2、納米技術(shù)使材料多元化，應(yīng)用多元化

納米技術(shù)是原材料形成更微小的形態(tài)，功能也更加強大，不僅能改良傳統(tǒng)材料，又能源源不斷地產(chǎn)生出新的材料。磁性液體密封技術(shù)便是證明，利用磁性液體可以被磁場控制的特性，將納米單位的液體置于磁場之內(nèi)，從而達到密封的效果。同時在材料運用中可將微量的元素融入到基礎(chǔ)材料中，達到更好的效果。納米復(fù)合氧化鋯是成功應(yīng)用在工業(yè)上的納米材料，這種材料提高了材料的耐高溫性能和導(dǎo)氧及儲氧功能，因此廣泛運用于汽車發(fā)動機系統(tǒng)中。

3、納米材料摩擦性能

納米技術(shù)最顯著的特性就是其擦性能，在機械中，各種軸承等都存在著摩擦，但是納米材料的出現(xiàn)，使得各類機械結(jié)構(gòu)尺寸便小，同時對于過小的零件，摩擦力便顯的尤為重要，摩擦力如果相對較大，則零件便會造成磨損。但是納米技術(shù)也同樣克服了這一問題，現(xiàn)已出現(xiàn)納米材料幾乎無摩擦的狀態(tài)。美國科學(xué)家研制的這種微型納米軸承可在運動是無磨損和撕裂，達到了理想的效果。

4、納米技術(shù)節(jié)能效果

納米技術(shù)實現(xiàn)了“小材大用”，帶來的又一優(yōu)勢便是節(jié)能和環(huán)保。在納米技術(shù)的應(yīng)用中，產(chǎn)生了很多新型材料，它們減少了很多不必要的消耗，使得傳統(tǒng)的機械工程中需要的大量材料迅速降低，對于原材料的節(jié)約起到了驚人的效果。德國不萊梅應(yīng)用物理所已研制成功并且申請了一項專利，即用納米Ag代替微米Ag制成導(dǎo)電膠，可節(jié)省Ag粉50％，用這種導(dǎo)電膠焊接金屬和陶瓷，涂層不需太厚，而且涂層表面平整，效果理想。

微型納米軸承

傳統(tǒng)的軸承的體積比較大，其摩擦力也僅僅能夠靠潤滑來進行減少，但是，仍然不能夠?qū)⒛Σ亮M行避免。美國的科學(xué)家對其進行了研究，并且研制出來一種沒有摩擦的微型納米軸承，微型納米軸承主要包括以下兩個特點：第一，微型。微型納米軸承的直徑僅僅為一根頭發(fā)直徑的萬分之一，其應(yīng)用到機電系統(tǒng)微型的軸承只有l(wèi) nlTl，為微型機械千分之一的大小。第二，摩擦力極小。如果軸承的體積很小，那么，套在一起管子之間摩擦力就會將微型軸承弱點暴露出來，在其產(chǎn)生的摩擦力很大的時候，會導(dǎo)致微型軸承無法使用。通常制造的微型機械軸承與這種納米軸承相比較，摩擦力僅僅是其最小值千分之一。

微型機器人

在工業(yè)制造領(lǐng)域，微型機器人可以適應(yīng)精密微細操作．尤其在電子元器件的制造與面。美國邁特公刮最近設(shè)計出一種用于組裝納米制造系統(tǒng)的微型機器人，這種機器人的長度約為5mm，研究人員稱．假設(shè)能利用納米制造技術(shù)使這種機器人的體積不斷縮小，其最終的體積不會超過灰塵的微粒。[j本三菱公司也開發(fā)了一種微型工業(yè)機器人，該機器人采用了5節(jié)閉式連桿機構(gòu)．實現(xiàn)手臂的輕量化與高剛性，其動作速度及精度完全可以趕上專用機器人。往復(fù)上下方向25ram，水平方向100mm的拾取動作，所需時間縮短到0 28s。另外，通過采用閉式連桿機構(gòu)與高剛性減速機，實現(xiàn)了比以往機器人高100*的位置重復(fù)精度(±5nm)．可適應(yīng)于精密微細操作。

納米分子電動機

美國IBM公司瑞士蘇黎士實驗室與瑞士巴塞爾大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)DNA能夠被用來彎曲直徑不及頭發(fā)絲的五卜分之一的硅原子構(gòu)成的“懸臂”。他們裝配的這種小“懸臂”一端固定．另一端則可以上下彎曲，頂端則粘有單股DNA鏈。DNA自然形成雙螺旋結(jié)構(gòu)，雙鏈被分開后，它們會力圖重新組合。當研究人員將帶有單股DNA鏈的“懸臂”置于含有與之對應(yīng)的單股DNA鏈的溶液中，這兩個鏈就會自動配對結(jié)合在一起，小“懸臂”在這種力的作用下開始彎曲。研究人員利用這種生物力學(xué)技術(shù)制造帶有納米級閥門的微型膠囊(納米分子電動機)。通過控制這種驅(qū)動力來控制閥門的開合，可以將精確劑量的藥物傳送到身體的需要部位來達到治療的臼的。

合成永磁體

永磁材料是機械化學(xué)法最有前途的應(yīng)用之一，許多稀土永磁合金可由元素粉合成。德國西門子公司用機械化學(xué)法制備出Nd15 fe77 B8永磁體 隨后以金屬為原材料利用機械化學(xué)法制備出SmCo5 Nd2 fe14Ca3C2 Sm2Co17等稀土永磁材料。大多數(shù)的工作是從Sm2 O3 SmCl 3或Smf 3前驅(qū)體與Co Ca 進行機械化學(xué)合成SmCo5 獲得的組成是非晶的SmCo 相和副產(chǎn)品CaO 經(jīng)熱處理晶化成SmCo5 這是集精煉 合金化和粉末制造為一體的低溫制造過程 是一種低成本制造稀土永磁的技術(shù)。

合成儲氫材料

儲氫材料作為一種新型的功能材料它能夠儲存氫并在需要的時候?qū)溽尫懦鰜?迄今為止研究人員已開發(fā)出了稀土系.Ti Fe 系.r 系和Mg 系等多個系列的儲氫合金 機械化學(xué)法在制備金屬納米晶儲氫材料方面有以下主要優(yōu)點從原理上講可以任意調(diào)配材料組成。合成許多難以用常規(guī)的熔煉或其他方法制備的新型納米晶儲氫合金材料 機械化學(xué)球磨過程能在氫氣氛下完成直接獲得儲氫態(tài)合金材料能有效降低其后續(xù)吸放氫反應(yīng)的活化能 工藝過程簡單制備的儲氫材料一般為超細粉末使用時不需再粉碎且在充放氫過程中的抗粉化能力好 因此關(guān)于機械合金化納米晶儲氫材料的研究近幾年來相當活躍。由于機械化學(xué)對Mg 基儲氫合金動力學(xué)性能的改善各國的許多研究人員繼續(xù)致力于用機械化學(xué)法提高儲氫合金特別是Mg 基儲氫合金的性能 其中一個重要的方面是關(guān)于將Mg 基儲氫合金用于Ni MH 電池 如能獲得成功Ni MH 電池的水平將會大大提高近幾年來哈爾濱工業(yè)大學(xué)在機械化學(xué)合成納米晶Mg 基儲氫材料方面也做了較多工作先后制備和研究了納米晶Mg2 Ni Cu Mg 氧化物 Mg 氯化物等系列的新型儲氫材料9 取得了較大研究進展。

納米技術(shù)足近十多年來逐步發(fā)展起來的一門前沿、綜臺性交叉的新學(xué)科．它的迅猛發(fā)展將引發(fā)2l世紀的工業(yè)革命。因此，目前所有發(fā)達國家的政府和企業(yè)都在對納米技術(shù)的研發(fā)進行大量的投入，試圖搶占這21世紀科技戰(zhàn)略制高點，從而在世界競爭中保持優(yōu)勢。最近，我國政府也明確提出了將新材料和納米技術(shù)的進展作為“十五”規(guī)劃中科技進步和創(chuàng)新的重要任務(wù)．這為我國2l世紀初納米技術(shù)的快速發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)。相信在21世紀，納米產(chǎn)品將廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，它給人類生活方式和生活質(zhì)量的全面提高所帶來的影響將可能超過計算機給人類帶來的影響。

納米材料的應(yīng)用前景展望

經(jīng)過幾十年對納米技術(shù)的研究探索，現(xiàn)在科學(xué)家已經(jīng)能夠在實驗室操縱單個原子，納米技術(shù)有了飛躍式的發(fā)展。納米技術(shù)的應(yīng)用研究正在半導(dǎo)體芯片、癌癥診斷、光學(xué)新材料和生物分子追蹤4大領(lǐng)域高速發(fā)展。可以預(yù)測：不久的將來納米金屬氧化物半導(dǎo)體場效應(yīng)管、平面顯示用發(fā)光納米粒子與納米復(fù)合物、納米光子晶體將應(yīng)運而生；用于集成電路的單電子晶體管、記憶及邏輯元件、分子化學(xué)組裝計算機將投入應(yīng)用；分子、原子簇的控制和自組裝、量子邏輯器件、分子電子器件、納米機器人、集成生物化學(xué)傳感器等將被研究制造出來。

納米技術(shù)目前從整體上看雖然仍然處于實驗研究和小規(guī)模生產(chǎn)階段，但從歷史的角度看：上世紀70年代重視微米 科技的國家如今都已成為發(fā)達國家。當今重視發(fā)展納米技術(shù)的國家很可能在21世紀成為先進國家。納米技術(shù)對我們既是嚴峻的挑戰(zhàn)，又是難得的機遇。必須加倍重視納米技術(shù)和納米基礎(chǔ)理論的研究，為我國在21世紀實現(xiàn)經(jīng)濟騰飛奠定堅實的基礎(chǔ)。整個人類社會將因納米技術(shù)的發(fā)展和商業(yè)化而產(chǎn)生根本性的變革。

結(jié)束語

納米材料在機械工程中改變甚至顛覆了傳統(tǒng)模式的運轉(zhuǎn)，顯示了其強大的科技含量，但是在其運用中，我們?nèi)杂泻芏喾矫尕酱鉀Q如何準確表征納米材料的各種精細結(jié)構(gòu)；怎樣從結(jié)構(gòu)上分析、解釋納米材料的新特性；能否利用某種標準來預(yù)測微區(qū)尺寸減少到多大時，材料表現(xiàn)出特殊的性能等等。對于這些問題，我們?nèi)孕枭钊胙芯浚员慵{米技術(shù)更好地服務(wù)于機械工程領(lǐng)域。

參 考 文 獻

1)苑國良 納米技術(shù)在機械中的應(yīng)用 [期刊論文]-機械制造 2005（43）

2)閆超 納米技術(shù)在機械工程中的應(yīng)用淺談 [期刊論文]-價值工程 2010（29）3)敖小寶，游譽林 納米技術(shù)在微型機械中的應(yīng)用 [期刊論文]-機械制造及自動化 2005（34）

4)王祥 納米技術(shù)在制導(dǎo)、導(dǎo)航和控制領(lǐng)域應(yīng)用的前景分析 [期刊論文]-國際太空 2004（4）5)李振波，李疆，劉北英 基于單片機的數(shù)字微加速度計靜態(tài)測試平臺設(shè)計 [期刊論文]-傳感器與微系統(tǒng) 2009（2）

6)陳建農(nóng)，方永耕 水輪機及輔助設(shè)備運行及維修 河海大學(xué)出版社 1991 7)張?zhí)m娣，溫秀梅 納米加工技術(shù)及其應(yīng)用 [期刊論文]-河北建筑工程學(xué)院學(xué)報 2003（21）

8)吳拓 開發(fā)機械制造的新領(lǐng)域 [期刊論文]-西江大學(xué)學(xué)報 2000（2）9)袁哲俊，謝大剛 納米技術(shù)的最新發(fā)展 [期刊論文]-2000（5）

10)蔡敢為，王文龍，劉平，朱從云 為機械動力學(xué)研究 [期刊論文]-湘潭礦業(yè)學(xué)院學(xué)報 2002（17）

11)楊元華，陳時錦，程凱 微結(jié)構(gòu)光學(xué)元件的應(yīng)用與制造 [期刊論文]-納米技術(shù)與精密工程 2005（3）