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性和诊断效率。因此，集成型诊断方法是故障诊断的发展趋势。 4. 网络化远程故障诊断系统研究;
现代化的生产过程日趋大型化和连续化，涉及设备和装置十分繁多和工艺非常复杂。而且随着人类科学探索行为的增加，空间飞行器和探测器的研究日益增多。这些系统由众多装备和装置组成，采用网络化通讯和网络化控制，这就需要网络化远程故障诊断系统。例如，空间飞行器设计的一个核心问题就是安全性和可靠性。飞行器故障信息主要来自3个方面：一是来自飞行器内部信息，如密封泄漏、结构损伤、零部件断裂、操作失灵、振动、冲击等;二是来自环境信息，如高温、高压、宇宙射线、空间碎片袭击等;三是来自历史数据，如各种历史资料和数据。空间飞行器远程故障诊断系统采用在轨监控诊断、地面监控诊断和远程诊断维护三级监控诊断策略。网络化远程故障诊断系统采用多级监视和诊断，提高了监控、诊断、维护的实时性和有效性;利用现代的信息传输载体一网络，可以缩短搜集故障信息的时间，可以极大地提高故障诊断的效率;采用分布式智能体结构，每个Agent既互相独立，又互相协作。远程诊断系统克服了地域障碍，实现了多系统、多专家协同监控诊断，提高了诊断结果的可靠性和智能水平。这也是故障诊断发展的趋势。
5. 虚拟现实技术将得到重视和应用；
虚拟现实技术是人们通过计算机对复杂数据进行可视化操作以及交互的一种全新方式。应用该技术后，用户、计算机和控制对象被视为一个整体，通过各种直观的工具将信息进行可视化，用户直接置身于这种三维信息空间中自由地操作、控制计算机。可以预言，随着虚拟现实技术的进一步发展和在故障诊断系统中的广泛应用。它将给故障诊断系统带来一次技术性的革命。
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2 机械故障中常用信号处理方法
2.1时域分析法
因为时域波形具有直观、易于理解等特点，常用的工程信号大都是时域波形的形式，所以时域分析在工程中使用的较为普遍。由于是最原始的信号，所以包含的信息量大，但缺点是只能对某些具有明显特征的波形进行初步判断，不容易看出所包含信息与故障的进一步联系。时域分析所进行的初步的波形分析是通过观测信号的时间历程对信号的周期性和随机性给出基本的评价。 2.1.1时域统计参数分析：
a. 有量纲参数：有量纲参数衡量设备故障有无及其发展趋势。但这些参数依赖历史数据并且对载荷和转速等因素的变化比较敏感。 1. 最大值：
xmax?max?x?t?? (2-1)
2. 最小值：
xmin?min?x?t?? (2-2)
3. 元素和：
xp?sum?x?t?? (2-3)
4. 均值：均值?表示随机过程的中心趋势，随机过程一切可能实现都围绕着它
聚集和波动，是随机过程的静态分量，反映信号中的直流成分大小。其数学表达式：
1n???x?ti? (2-4)
ni?15. 方差：方差Dx了描述了随机过程在均值周围的散布程度，是随机过程的动态
分量，其定义为：
1NDx??xi?u? (2-5) ?N?1i?1第 7 页 共 49页
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6. 标准差
1n????xi?u? (2-6)
n?1i?1b. 无量纲参数 ： 无量纲参数指标判断设备故障基本上不受设备型号、转速和载荷等因素的影响，无需考虑相对标准值或与以前的数据进行比较。另外，它也不受信号绝对水平的影响，所以即使测点同以往的地方略有变动，也不至对诊断结果产生很大影响[27]。
1.峰值指标
Xmax1n2Cf?,Xrms?xi (2-7) ?Xrmsni?12.裕度指标：
CLf?Xmax?1?x?n?i??i?1?n2 (2-8)
3.峭度指标：
1n4?xini?1 (2-9) KV?xmax42.1.2时域相关分析
时域相关分析可以找出两个信号之间的关系和相似之处，也可以找出同一信号的现在值与过去值的关系，或者根据过去值、现在值来估计未来值[28]。
在故障信号的处理和分析中，经常需要研究和了解某一时刻的信号和延时一个t时刻后信号之间的相似程度，以及这种相似程度随着t的变化是如何变化的。因为研究的是两个信号的相似程度，故称这个过程为相关分析。
对于变量x和y之间的相关程度常用式（2.10）相关系数?xy表示之：
?xy?xy???x?y式中：
?xy随机变量x、y 的协方差;
?E???x??x??y??y???E???x??x???E???y??y??22 (2-10)
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?、?是随机变量x、y的均值;
x
y
?x、?y随机变 量x、y的标准差。 利用柯西-许瓦兹不等式：
?? E???x??x???E???x??x??y??y???E???y??y?? (2-11)
222 故知|?xy|<=1。当?xy=1时，说明x,y两变量是理想的线性相关；当?xy=-1时也是理想的线性相关,只是直线的斜率为负；当?xy=0表示x,y两变量之间完全无关。
自相关函数RX?n?是描述一个时刻的取值与另一个时刻的取值之间的依赖关系。若信号x?t?为采样所获得的一组离散数据x?t1?,x?t2?,函数的离散化数据计算公式为：
1N?nRX?n??E??x?r?x?r?n????N?n?x?r?x?r?n? (2-12)
r?1,x?tn?，则自相关
其中，N、r、n分别为采样点数、时间序列、时延序列，n=0,1,2?,M，且M≤N。
时域相关分析可以找出两个信号之间的关系和相似之处，也可以找出同一信号的现在值与过去值的关系，或者根据过去值、现在值来估计未来值。相关分析可以协助找出机械的故障部位，也可以在噪声背景下提取有用信息。相关分析在机械故障诊断中原理如图1.1：
相关分析传感器1传感器2 待检查机械第 9 页 共 49页
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图1.1相关分析在机械故障诊断基本原理
2..2频域分析法
工程上所得的信号一般为时域信号，然而由于故障的发生、发展往往引起信号频率结构的变化，为了通过所测信号了解、观测对象的动态行为，往往需要频域信息。将时域信号变换到频域加以分析的方法称为频谱分析。频谱分析的目的是把复杂的时间历程波形，经傅立叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究，以获得信号的频率结构以及各谐波的幅值和相位信息。频域分析是机械故障诊断中用得最广泛的信号处理方法之一。频域分析包括频谱分析、细化谱分析和解调谱分析等[29,30]。 2.2.1频谱分析 1. 幅值谱分析
幅值谱分析是对采样所得的时域信号进行傅里叶变换，求得关于该时域信号的频率构成信息。对于周期信号f(t)可以分解为虚指数信号之和，即：
f?t??n????Cen?jwt (2-13)
这就是周期信号的傅里叶级数表示，设它的傅里叶系数为Cn, Cn一般是复数，将其用模和相角表示为：
Cn?Cnej? (2-14)
其中，Cn随频率的变化特征，?称为信号的幅度频谱，频率变化特征，称 为信号的相位频谱。 2. 功率谱分析
功率谱分析是目前故障诊断中使用最多的分析方法之一，应用非常广泛和有效。功率谱可通过幅值谱的平方求得，另外也可以通过相关函数的傅里叶变换求得。功率谱在对各种动力学过程的分析中，具有更加明显的效果，功率谱图中突出了主频率。功率谱密度包括自功率谱密度(简称功率谱)和互功率谱密度，也称交叉功率谱，简称互谱[31]。在相同条件下，功率谱比幅值谱更清晰，采用功率谱分析的方法对故障信号进行分析。
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