開展機(jī)械系統(tǒng)故障診斷研究不僅可以提高數(shù)控機(jī)床和工業(yè)機(jī)器人設(shè)備的安全性、可靠性和可維護(hù)性，預(yù)防重大生產(chǎn)安全事故，延長設(shè)備使用壽命，而且有助于提升集成電路制造、航空航天裝備、海洋工程裝備、軌道交通裝備等一系列關(guān)鍵領(lǐng)域產(chǎn)品的智能化水平。

近年來，隨著智能診斷理論與方法，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，故障特征提取、故障識別及壽命預(yù)測研究都得到了長足的發(fā)展。然而，這些研究多直接以外部附加傳感器作為數(shù)據(jù)來源，在信號獲取便捷化、信息維度豐富化方面，還有待解決與深入。

電機(jī)作為電能到機(jī)械能的轉(zhuǎn)換裝置，被廣泛地應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。國際能源署2019年發(fā)布的《世界能源展望》報(bào)告中指出，電力需求增速是全球能源增速的兩倍多，而全球電力需求增長的主要驅(qū)動(dòng)力是在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域使用的電機(jī)，尤其是中國的工業(yè)電機(jī)。其中，采用閉環(huán)控制策略的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)以其高精度、寬調(diào)速范圍的特點(diǎn)廣泛用于航空航天、集成電路制造、海洋工程裝備等工業(yè)和制造業(yè)部門。

通常，電機(jī)通過絲杠、齒輪、聯(lián)軸器等傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，按照指定的位置、速度和力矩指令，驅(qū)動(dòng)負(fù)載進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。同時(shí)，包含傳動(dòng)機(jī)構(gòu)在內(nèi)的機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)也會(huì)反饋到電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中?；陔姍C(jī)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和能量轉(zhuǎn)換關(guān)系，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的R. D. Lorenz教授提出了“自傳感”概念：在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)有限的測量信息的基礎(chǔ)上，通過觀測、估算的方式得到電機(jī)的運(yùn)動(dòng)和磁場信息，從而將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)造為“集成傳感系統(tǒng)”。應(yīng)用自傳感信息既可改善電機(jī)控制效果，又可輔助進(jìn)行故障檢測。

與基于振動(dòng)、位移、噪聲、熱成像信號的故障診斷方法相比，將電機(jī)驅(qū)動(dòng)器作為感知器可以避免外部附加傳感器帶來的安裝不便、安裝位置影響信號一致性、信號來源單一、使用成本較高等問題。為了發(fā)揮電機(jī)驅(qū)動(dòng)器自身的感知能力，可以利用電機(jī)和驅(qū)動(dòng)器內(nèi)置的傳感器測量電流、位置信號，提取電機(jī)控制過程中蘊(yùn)含機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的控制信息，構(gòu)建觀測器、辨識器獲取電機(jī)轉(zhuǎn)矩、功率和機(jī)械參數(shù)，從而構(gòu)建多物理維度的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息庫。

電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中蘊(yùn)含豐富的機(jī)械負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)信息，研究基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的故障診斷方法可在不安裝附加傳感器的基礎(chǔ)上豐富機(jī)械故障診斷的數(shù)據(jù)來源，為提升制造裝備智能化水平提供助力。電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息庫如圖1所示。

圖1 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息庫

河南工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院等單位的研究人員認(rèn)為將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為智能制造中的傳感節(jié)點(diǎn)，既有助于在現(xiàn)有設(shè)備基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)全生命周期健康管理，也符合智能制造中萬物互聯(lián)的發(fā)展趨勢。他們聚焦電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感這一新型信息感知方案，以不同物理屬性的自傳感信息為出發(fā)點(diǎn)，綜述了基于定子電流、矢量電信號、電機(jī)轉(zhuǎn)矩、功率、位置和機(jī)械特性的故障診斷研究，對比了不同類別傳感信息的優(yōu)勢和局限性。

表1 機(jī)械故障診斷中不同傳感信息的優(yōu)勢與局限性

研究人員指出，將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為感知器可以避免安裝附加外部傳感器，但在實(shí)際應(yīng)用場合中還存在信號有效性不高、機(jī)電故障易耦合、自傳感信息與外部傳感器間信息融合不緊密等問題。此外，如何建立精確的機(jī)電系統(tǒng)模型，如何設(shè)計(jì)兼顧控制與傳感需求的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)也是值得研究的重要問題。對此，他們系統(tǒng)性地歸納了上述關(guān)鍵性問題并提出了潛在解決方案，可為機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的研究學(xué)者和工程技術(shù)人員提供參考。

圖2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感研究中存在的關(guān)鍵性問題及其潛在解決方案

1 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號有效性問題

現(xiàn)有研究表明，電機(jī)驅(qū)動(dòng)器可以感知機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息，然而電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的閉環(huán)控制特性和機(jī)械故障信號在傳動(dòng)系統(tǒng)中的傳播過程均會(huì)削弱電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號中故障特征分量的幅值，降低電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為感知器的靈敏度和準(zhǔn)確度，阻礙對機(jī)械故障的有效感知。

1.1 閉環(huán)控制系統(tǒng)影響

為滿足高速高精度加工要求，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)多采用閉環(huán)控制方案，然而，在電機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)中，機(jī)械故障的影響會(huì)被閉環(huán)控制系統(tǒng)等效為外部擾動(dòng)，進(jìn)而受到閉環(huán)控制的抑制。清華大學(xué)的楊耕也引述了R. D. Lorenz教授的觀點(diǎn)，指出閉環(huán)控制系統(tǒng)中構(gòu)建的轉(zhuǎn)矩觀測器的帶寬會(huì)受到閉環(huán)控制的限制。

針對閉環(huán)控制系統(tǒng)的影響，研究人員多通過設(shè)計(jì)故障觀測器、構(gòu)造受閉環(huán)控制影響較小的診斷指標(biāo)及高頻信號注入方法來應(yīng)對閉環(huán)控制的影響。此外，通過建立系統(tǒng)閉環(huán)控制特性模型，并設(shè)計(jì)基于模型的信號補(bǔ)償方法也可強(qiáng)化電信號中被閉環(huán)控制抑制的故障特征。

對于特定頻率的機(jī)械故障信號，閉環(huán)控制特性也能起到積極的作用。普瓦捷大學(xué)的M. L. Masmoudi等將閉環(huán)控制系統(tǒng)幅頻特性等效為觀測器，通過調(diào)整觀測器參數(shù)，放大了q軸電流頻譜內(nèi)故障特征信號的幅值。

1.2 柔性傳動(dòng)系統(tǒng)影響

當(dāng)機(jī)械故障發(fā)生在遠(yuǎn)離電機(jī)軸位置時(shí)，故障信號從故障源位置傳遞到電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的過程中，故障信號能量會(huì)發(fā)生衰減，尤其是傳動(dòng)鏈中含有柔性元件時(shí)，能量衰減現(xiàn)象會(huì)更加顯著。華中科技大學(xué)Yao Yuan等從工程實(shí)踐角度出發(fā)，分析了柔性傳動(dòng)系統(tǒng)對故障信號傳遞過程的影響，針對故障信號在傳播過程中的衰減現(xiàn)象設(shè)計(jì)了基于故障傳播路徑的信號增強(qiáng)方法，以增強(qiáng)機(jī)械故障信號的能量。

然而，該研究只是在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了測試，在實(shí)際工程應(yīng)用中的效果還有待驗(yàn)證。此外，實(shí)際應(yīng)用中故障部件的不確定性也給故障傳播路徑建模帶來了困難。

2 機(jī)電故障分離問題

故障定位是故障診斷的主要任務(wù)之一，也是維修決策的重要支撐。電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由驅(qū)動(dòng)器、電機(jī)、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)和機(jī)械負(fù)載構(gòu)成，各部件間緊密關(guān)聯(lián)。由于大部分機(jī)械故障具有傳遞性，一旦故障發(fā)生，故障信號會(huì)在各部件間傳播蔓延。

基于外部傳感器的故障診斷方案可以通過安裝多個(gè)傳感器的方式獲取多個(gè)部件的運(yùn)行狀態(tài)，從而分析故障傳播關(guān)系，確定故障源位置。在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感方案中，電機(jī)位置相對固定，難以按照常規(guī)方式進(jìn)行故障定位。此外，潛在的電機(jī)和驅(qū)動(dòng)器故障也可能引發(fā)機(jī)械振動(dòng)現(xiàn)象，給故障定位帶來困難。針對機(jī)電系統(tǒng)中的故障分離與定位問題，可從以下兩方面展開研究。

2.1 基于機(jī)理知識的故障分離研究

電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是電磁場、溫度場、應(yīng)力場等物理場組合而成的多物理場混合系統(tǒng)。根據(jù)基本物理規(guī)律與電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理，可開展機(jī)電故障分離研究。

交流電機(jī)輸入功率可分為有功功率和無功功率，其中有功功率主要用于驅(qū)動(dòng)機(jī)械負(fù)載，而無功功率主要用于建立和維持磁場。由此，可以認(rèn)為無功功率對電機(jī)故障診斷更為敏感。德黑蘭大學(xué)的J. Faiz等也指出，在異步電機(jī)偏心故障診斷中，基于無功功率構(gòu)造的故障診斷指標(biāo)比基于定子電流構(gòu)造的診斷指標(biāo)更敏感。相應(yīng)地，有功功率多被用于電機(jī)驅(qū)動(dòng)的機(jī)械傳動(dòng)和負(fù)載機(jī)構(gòu)的故障診斷中。

電機(jī)定子電流常用于電機(jī)診斷和機(jī)械故障診斷，其典型故障特征是頻譜中電角頻率兩側(cè)的邊頻帶。意大利學(xué)者D. Bellini和F. Filippetti等指出，在異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障中，定子電流頻譜中的左側(cè)邊頻分量的幅值與故障直接相關(guān)，而右側(cè)邊頻帶是受轉(zhuǎn)速波動(dòng)效應(yīng)的影響才產(chǎn)生的，其幅值也會(huì)受到轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅度的影響。

然而，在機(jī)械故障影響下，根據(jù)理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，定子電流頻譜中的左右邊頻分量幅值大小幾乎相等。就筆者所知，目前的研究和實(shí)驗(yàn)中沒有證據(jù)表明轉(zhuǎn)速波動(dòng)會(huì)影響機(jī)械故障情況下的定子電流頻譜中邊頻分量之間的相對幅值。

上述現(xiàn)象可以作為分離電氣與機(jī)械故障的一種潛在思路。此外，依據(jù)電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律構(gòu)造故障觀測器也有助于確定具體故障類型。

2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障分離方法

除基于機(jī)理知識的機(jī)電故障分離方案外，盲源分離技術(shù)、圖論算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法也提供了另一種基于數(shù)據(jù)的故障分離渠道。近年來，深度學(xué)習(xí)軟硬件技術(shù)的發(fā)展也增強(qiáng)了機(jī)電故障分離的可能性。實(shí)現(xiàn)機(jī)電故障分離需要獲取足夠多的機(jī)械和電機(jī)驅(qū)動(dòng)器故障數(shù)據(jù)，但在實(shí)際應(yīng)用中深度學(xué)習(xí)算法常面臨故障數(shù)據(jù)少、健康數(shù)據(jù)多、故障傳遞性強(qiáng)及工況變化多等問題。

有研究學(xué)者認(rèn)為，生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network, GAN）[56-57]和深度遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning Network, TLN）將是解決上述問題的突破口。河南師范大學(xué)毛文濤等將原始信號的頻譜信息作為堆疊降噪自動(dòng)編碼器（Stacked Denoising Auto Encoder, SDAE）的輸入，并采用生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)彌補(bǔ)了故障樣本不足的問題。

西安交通大學(xué)雷亞國等以故障特征分布與距離度量為遷移學(xué)習(xí)的橋梁，將故障診斷模型從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境遷移至實(shí)際工程應(yīng)用環(huán)境。但受源域、目標(biāo)域間差異和模型算法自身性能限制，遷移學(xué)習(xí)過程中會(huì)產(chǎn)生負(fù)遷移現(xiàn)象。

深度學(xué)習(xí)的性能依賴數(shù)據(jù)樣本，合理利用深度學(xué)習(xí)算法可以充實(shí)故障數(shù)據(jù)集，擴(kuò)展故障類型，有助于實(shí)現(xiàn)機(jī)電故障分離。但在數(shù)據(jù)樣本不平衡的實(shí)際條件下，機(jī)電復(fù)合故障在實(shí)際工程中往往可遇而不可求；設(shè)計(jì)、制造可靠的機(jī)電復(fù)合故障實(shí)驗(yàn)臺，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障表征也并非易事。

3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息與外部傳感器信息的融合問題

利用電機(jī)驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行信息感知可以帶來諸多優(yōu)勢，但也應(yīng)注意到，隨著傳感器技術(shù)、無線通信技術(shù)的發(fā)展，外部傳感器的精度和使用便捷性都在提升，而成本在不斷降低。為了適應(yīng)這種新變化，基于電信號進(jìn)行故障診斷的研究有必要主動(dòng)探索融合電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息與外部傳感器信息的新型故障診斷方案。

在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，包含定子電流、轉(zhuǎn)矩、功率等信號在內(nèi)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息與振動(dòng)、轉(zhuǎn)矩、噪聲等外部傳感器測量信號間的關(guān)系經(jīng)歷了有效性驗(yàn)證、主輔協(xié)作到相互融合的發(fā)展歷程。

在基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)信息檢測機(jī)械故障研究的發(fā)展初期，振動(dòng)信號分析等機(jī)械故障診斷方法常被用于驗(yàn)證電流信號分析方案的有效性。意大利學(xué)者F. Immovilli和韓國學(xué)者J. Jung等對比了電信號和振動(dòng)信號在軸承故障診斷中的應(yīng)用，證明了基于電信號的機(jī)械故障診斷結(jié)果與振動(dòng)信號分析結(jié)果的一致性。F. Immovilli等還指出，在故障特征頻率較低時(shí)，定子電流能夠起到與振動(dòng)信號同等的故障診斷效果。這一前提條件也與本文中關(guān)于信號有效性的分析相吻合。

在驗(yàn)證了電信號感知機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的有效性后，電流信號逐漸開始被用于輔助振動(dòng)信號開展故障診斷。針對轉(zhuǎn)速變化狀態(tài)下的風(fēng)力發(fā)電機(jī)，內(nèi)布拉斯加林肯大學(xué)的Wang Jun等從定子電流信號中提取電機(jī)旋轉(zhuǎn)頻率，實(shí)現(xiàn)了對振動(dòng)信號頻譜中故障特征頻率的追蹤。波蘭學(xué)者V. H. Jaramillo等先從加速度、電流、電壓和溫度傳感器采集的數(shù)據(jù)中提取故障特征，再利用分層貝葉斯模型開展特征級信息融合，并分離了多種不同類別的機(jī)械故障。

近年來，深度學(xué)習(xí)方法常被用于處理各類傳感裝置采集的信息。除將原始時(shí)序信號直接作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入外，融合多種傳感信號后得到的信號灰度矩陣、電矢量軌跡和信號時(shí)頻圖譜也被證明能夠滿足故障檢測和健康狀態(tài)定量評估的需求。目前，基于深度學(xué)習(xí)的信息融合技術(shù)還停留在對原始信號進(jìn)行簡單處理和疊加的階段，缺乏更深層次的信號融合方法。

機(jī)械故障通常表現(xiàn)為空間位置的函數(shù)，將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號與外部傳感器測量的位置信號相融合有助于實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障定位。隨著對故障機(jī)理認(rèn)知的不斷深入，可考慮將故障機(jī)理引入自傳感信息與外部傳感器信息的融合研究中，實(shí)現(xiàn)從表象融合到深層機(jī)理融合的突破。

4 基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的系統(tǒng)建模問題

故障診斷方法可分為基于模型和基于數(shù)據(jù)兩大類，基于模型的方法又包括基于物理規(guī)律的解析模型法和基于概率論的統(tǒng)計(jì)模型法。

其中，基于解析模型的故障診斷方法利用目標(biāo)的內(nèi)在物理規(guī)律建立等價(jià)空間模型，設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測器和參數(shù)估計(jì)器，對系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測，并通過分析理想輸出與實(shí)際輸出之間的殘差信號實(shí)現(xiàn)故障診斷。解析模型不僅能提供一種高實(shí)時(shí)性的故障檢測手段，而且也有助于了解故障演化過程與故障表征形式，為基于數(shù)據(jù)的診斷方法提供理論依據(jù)和故障特征指標(biāo)。

燕山大學(xué)的時(shí)培明、重慶大學(xué)的邵毅敏等分別對齒輪和軸承傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了故障動(dòng)力學(xué)分析，指出了故障狀態(tài)下振動(dòng)信號的頻域特征，為機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷提供了理論支持。

但在實(shí)際工程應(yīng)用中，機(jī)電設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作任務(wù)差異性大，外界干擾和噪聲等問題都可能降低解析模型的精確性，影響診斷效果。作為機(jī)械設(shè)備的動(dòng)力源，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)兼具執(zhí)行器與感知器的作用，在機(jī)電系統(tǒng)建模方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。

4.1 位域變化系統(tǒng)建模

機(jī)電系統(tǒng)的特性不僅會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化，而且會(huì)隨運(yùn)動(dòng)部件空間位置的改變而發(fā)生變化。例如，齒輪的嚙合剛度受參與嚙合齒輪間的相對空間位置的影響，機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的剛度、阻尼系數(shù)會(huì)隨著工作臺位置的改變而發(fā)生變化。同時(shí)，機(jī)械故障表征信號也常表現(xiàn)為空間位置的函數(shù)。

因此，構(gòu)建具有空間位域變化特性的機(jī)電系統(tǒng)解析模型具有重要意義。電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)不僅能夠感知電流、轉(zhuǎn)矩、功率等運(yùn)行狀態(tài)信號，而且能夠獲取電機(jī)旋轉(zhuǎn)相位和運(yùn)動(dòng)部件的空間位置信息，為基于位域變化的系統(tǒng)建模與觀測研究提供支持。

4.2 指令參考建模

隨著制造業(yè)的不斷轉(zhuǎn)型升級，以數(shù)控機(jī)床和工業(yè)機(jī)器人為代表的制造裝備的工作任務(wù)也變得更加復(fù)雜。僅以電流、電壓、位置等測量信號作為觀測器的輸入可能不足以反映系統(tǒng)隨加工任務(wù)要求而產(chǎn)生的運(yùn)行狀態(tài)變化，進(jìn)而影響診斷效果。因此，有必要構(gòu)建系統(tǒng)模型與加工任務(wù)間的關(guān)聯(lián)。

作為機(jī)電系統(tǒng)的執(zhí)行器，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)從數(shù)控系統(tǒng)、機(jī)器人控制器等控制裝置接收位置、速度、轉(zhuǎn)矩指令驅(qū)動(dòng)負(fù)載機(jī)構(gòu)按預(yù)定軌跡執(zhí)行運(yùn)動(dòng)。這些指令信號描述了制造過程中的產(chǎn)品、工藝信息。通過參考電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的指令信號，可構(gòu)建不同工作任務(wù)下系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)觀測模型，從而提取實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)與指令信號參考模型的殘差，開展故障診斷研究。

4.3 多物理信息系統(tǒng)建模

作為典型的多物理場混合系統(tǒng)，如何建立機(jī)電系統(tǒng)的多物理信息模型一直是故障診斷研究的熱點(diǎn)。近年來，研究學(xué)者已開展了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的機(jī)電系統(tǒng)建模研究，但數(shù)據(jù)采樣時(shí)刻不同步、存儲(chǔ)格式各異等問題會(huì)增加建模難度。

得益于統(tǒng)一的物理硬件平臺，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號具有高時(shí)間同步性、相同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸格式，可在一定程度上解決建模中的不確定性與復(fù)雜性問題。此外，若能將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)感知的多物理維度的機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)信息與大數(shù)據(jù)智能建模算法相結(jié)合，更可為全面、精確建立機(jī)電系統(tǒng)多物理信息模型提供新的解決方案。

5 以自傳感為目標(biāo)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)問題

在現(xiàn)階段的工業(yè)應(yīng)用中，能夠滿足機(jī)械故障實(shí)時(shí)在線診斷的工程應(yīng)用實(shí)例較少，但仍有部分行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)開發(fā)了相關(guān)解決方案。例如，倍福公司的Twin CAT3軟件平臺可搭載機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并依據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)開展在線故障診斷。國內(nèi)企業(yè)華中數(shù)控開發(fā)的華中9型數(shù)控系統(tǒng)也具備依據(jù)負(fù)載電流數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)床健康狀態(tài)自檢的功能。

作為感知器，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可為設(shè)備邊緣側(cè)的故障診斷工業(yè)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)源。但應(yīng)注意到，現(xiàn)有電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是以控制為首要目標(biāo)而設(shè)計(jì)的。受成本、能耗和空間等多方面限制，電機(jī)驅(qū)動(dòng)器內(nèi)置傳感器的測量精度、靈敏度、動(dòng)態(tài)范圍通常低于專用檢測儀器。

同時(shí)，自傳感信號的采樣頻率也會(huì)受到電機(jī)驅(qū)動(dòng)器控制周期、內(nèi)置模數(shù)轉(zhuǎn)換器性能和總線數(shù)據(jù)通信速率等因素的制約。目前，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息更適合作為外部傳感器故障診斷方法的補(bǔ)充，在裝配過程中和日常加工間隙對目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行故障診斷與健康狀態(tài)評估。

為了強(qiáng)化電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)感知能力，提升自傳感信號的豐富度和準(zhǔn)確性，有必要設(shè)計(jì)一類兼顧控制與傳感的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)軟硬件解決方案。

在硬件設(shè)計(jì)方面：電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)需要使用高精度、高動(dòng)態(tài)范圍的傳感器以保證傳感精度，并配合高速通信總線、多核處理器以提升計(jì)算能力、采樣速率和信息交互能力。

在軟件設(shè)計(jì)方面，需要進(jìn)一步提升自傳感信號的觀測、估算精度，降低時(shí)延，并設(shè)計(jì)新的故障指標(biāo)觀測器，以提升自傳感信號的豐富度，并滿足不同設(shè)備在結(jié)構(gòu)和工藝上的個(gè)性化需求。

為了實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障的實(shí)時(shí)在線診斷，除提升電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的計(jì)算能力與設(shè)計(jì)適宜的診斷策略外，還可通過外聯(lián)邊緣計(jì)算設(shè)備分擔(dān)電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的算力和數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)需求。如能在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中為SINUMERIK Edge、TwinCAT3、Edgecross等邊緣計(jì)算設(shè)備及其配備的綜合工程開發(fā)軟件平臺預(yù)留接口及通信協(xié)議，將有助于信號處理與故障診斷算法的實(shí)現(xiàn)，從而提高機(jī)械故障診斷實(shí)時(shí)性和精確性，提升機(jī)電設(shè)備智能化程度。

本文編自2022年第12期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文標(biāo)題為“基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的機(jī)械故障診斷研究綜述”。本課題得到了科技部國家十三五重大專項(xiàng)和河南工業(yè)大學(xué)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目的支持。