故障诊断逻辑与推理方法

 　　优秀的故障诊断体系离不开诊断者的分析问题能力和逻辑推理能力。诊断人员应该学会如何积累、总结经验，通过以往的经验来分析判断设备故障。下面介绍几种简单常用的故障诊断逻辑和推理思维方法，供设备管理者参考使用。

　　（1）主次图分析

　　主次图分析又称为帕雷托分析，是一种利用经验进行判断分析问题的方法。将平时的设备故障频次或者停机时间记录下来，统计绘出设备的故障主次图（PARETO图）。绘制主次图时，首先按照故障频次大小（停机小时多少）从左到右排序，然后分别将故障频次的百分比（或者停机小时）累加起来描点，再把这些点用曲线连接起来就形成了全图。人们自然会问：这样的图有什么意义呢？按照意大利科学家帕雷托的80/20分布理论，设备20%的故障模式决定着80%的停机时间。就像人生病一样，虽然人可以得百病，但每一个人都有主要的身体弱点，20%的疾病决定了80%的病假时间。这就告诉诊断工作者，永远要抓住最有倾向性的前20%故障模式，因为它们决定了设备的主要故障停机。设备一旦出现故障，首先要想到故障频次最高的一二种故障模式，然后再寻找次要的模式，这是比较有效的诊断方法。

　　（2）鱼骨分析

　　鱼骨分析又称为鱼刺图，就是把故障原因按照发生的因果层次关系用线条连接起来，构成故障的主要原因称为脊骨，构成这个主要原因的原因称为大骨，依次还有中骨、小骨、细骨……，图8-7显示了一个典型的鱼骨图。

　　设备诊断与维修工作者将平时维修诊断的经验以鱼骨的形式记录下来，过一段时间需要对鱼骨图进行整理，凡是经常出现的故障原因（大骨）就移到鱼头位置，较少发生的原因就向鱼尾靠近。今后，设备出现故障，首先按照鱼骨图从鱼头处逐渐向鱼尾处检查验证，检查出大骨，再依次寻找中骨、小骨、细骨，直到找到故障的根源，可以排除为止。

　　（3）PM分析

　　PM分析是透过现象，分析事务物理本质的方法。所谓的P，是phenomena、physical、problem、preventive的四个英文单词的字头，是说任何故障都表现出某种"现象"，这些现象是"物理的"，它导致"问题"的出现，而这些问题是"可预防的"。在现象背后存在着五个M，即mechanism、material、machine、manpower、method这五个英文单词的字头，就是说现象背后的原因可以归纳为"机理"、"材料"、"设备"、"人力"、"方法"等要素，这五个要素，也有用"人、机、料、法、环"来描述的。凡是有故障（问题）出现，连续问5个为什么，如果认真回答并正确的回答每一层次的问题，总会找出满意的答案。不少企业把这一方法称为五个WHY的程序。凡是问题出现，一定要填写一张回答问题的表单，连续提出并且回答五个相关的问题，对出现的现象给以合理的解释，就可以基本解决这个问题，或者至少可以接近问题的答案。这是一种最典型的唯物主义分析问题方法，用这种方法可以激励我们开动脑筋，解决问题。

　　（4）假设检验方法

　　假设检验方法是将问题分解成若干阶段，在不同阶段都提出问题，做出假设，然后进行验证，得到这个阶段的结论，……，直到最终找出可以解决问题的答案为止。其逻辑过程为：

　　阶段A：问题A→假设1，2，…→验证1，2…→结论A；

　　阶段B：问题B→假设1，2，…→验证1，2…→结论B；

　　阶段C：问题C→假设1，2，…→验证1，2…→结论C；

　　直到得出可以解决问题得最终结论。

　　在上面得逻辑验证过程中，每一个阶段都是一次PM分析过程，下一阶段得问题往往是上一阶段得结论，例如"问题B"，一般为"为什么会出现结论A？"，然后再假设和验证。直至最后找到故障原因，提出处理意见。

　　实例：注塑机小泵单独工作压力可达10MPa，而大、小泵同时工作系统压力仅有5MPa，机器无法正常工作。大小泵输出的油路是连通的，小泵正常，说明问题出在大泵上。

　　处理措施：

　　①重新配换向阀5A配合表面，使之达到公差范围；

　　②换油并清洗油箱。

　　（5）劣化趋势图分析

　　设备的劣化趋势图是做好设备倾向管理的工具。劣化趋势图是按照一定的周期，将设备的性能进行测量，在劣化趋势图上标记测量点的高度（任何性能量纲都可以换算成长度单位），一个一个周期地描出所有的点，把这些点再用光滑的曲线连接起来，就可以大体分析出下一个周期的设备性能劣化走向。如果存在一个最低性能指标，则可以看出下一周期的设备是否会出现功能故障。

　　（6）故障树分析

　　这种分析类似于鱼骨分析，也是层层展开的因果分析框架。不希望出现的事件，即设备故障称为顶事件，用矩形框框起来，中间出现的事件称为中间事件，也用矩形框框起来，最后不再展开讨论的事件称为底事件，用圆圈圈起来。这样按照因果关系连接起来的树形结构图称为故障树。故障树与鱼骨图的重要区别，是事件之间要区分其逻辑关系，最常用的是"与"和"或"关系。"与"用半圆标记表示，即下层事件同时发生，才导致上层事件发生；"或"用月牙形标记表示，即下层事件之一发生，就会导致上层事件发生。

　　（7）故障的集合优选搜寻方法

　　故障的集合优选搜寻方法是故障定位的程序优化方法。首先介绍纯集的概念，设有若干集合相交，当且仅当属于某集合的元素构成该集合的纯集。我们以诊断为例来解释如何运用纯集的概念。如图8-13所示故障与表征（症状）的网络关系图，{f1、f2、f3、f4、f5}为故障集合，表示"病因"，{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7、s8}为表征集合，表示"临床症状"。它们之间的连线表示它们之间存在着因果关系。显然，一个故障可能有多个表征，就像一种疾病有多个症状一样；一个表征联系多个故障，就像一种症状可以在多个疾病里出现一样。

　　我们给出诊断程序优化的三个原则，即最大概率原则，最小费用原则和纯集优选原则。

　　①最大概率原则

　　我们总是寻找最大概率的故障和故障中最大概率的表征进行诊断这也就是应用80/20分布法则。

　　②最小费用原则

　　这是指广义的最小费用，即我们永远从最容易、最简单的诊断开始，也就是利用最短时间，最少仪器设备得到需要的结果，如果不行，再继续深入。诊断应该是由表及里，由浅入内，步步深入。

　　③纯集优选原则

　　我们总是在故障的表征纯集里寻找诊断表征，例如在图8-14里，如果先对s4进行诊断，发现症状s4出现，由此我们无法判断哪个故障发生，因为具有症状s4的故障有3个，即f1、f2和f4，当我们从s1开始，诊断发现s1这一症状存在，就会马上确定故障f1的存在，因为s1是故障f1的症状纯集中的元素。也就是说我们永远注意那些故障特有的表征，而不是共有的表征。

　　以上的原则看起来很简单，但自觉、灵活地应用会使故障定位的效率大大提高。