失效模型的形式与实时故障诊断预测的基本方法和技术
机械零件失效形式及诊断
r = 0
r = -
- r -1
0 r 1
应力状态
对称弯曲
脉动弯曲
脉动压缩
不对称
不对称
失效分析
二、疲劳失效特征只有在交变应力作用下，疲劳才会发生。破坏起源于高应力、高应变局部。疲劳损伤的结果是形成裂纹。疲劳是从开始使用到最后破坏的发展过程。
失效分析
三、交变应力下材料的抗力指标及性质（1）疲劳抗力材料抵抗交变应力作用的能力称为疲劳抗力。（2）疲劳抗力指标及性质 a 疲劳极限 应力循环变化无限次材料不发生疲劳破坏的最大应力r，称该材料的疲劳极限。 b 条件疲劳极限（疲劳强度） 对于铝合金等有色金属及在高温和腐蚀条件下工作的黑色金属，无疲劳极限，其疲劳抗力指标常用条件疲劳极限表示。一般规定，承受大于5×107～5×108次应力循环而不破坏的最大应力称该材料的条件疲劳极限。
纯剪切应力状态
对于塑性材料
对于脆性材料
对于塑性材料
对于脆性材料
复杂应力状态
失效分析
《失效分析基础与应用》孙智 机械工业出版社2.5 应力分析与失效分析
失效分析
2.5.2 单向拉（压）应力
在生产实际中，受拉（压）应力的构件是多种多样的，如连杆、螺栓、钢丝绳等。1、评定单向应力的指标（1）数学表达式 对于脆性材料 对于塑性材料（2）安全系数 2、提高材料强韧性能的措施（1）零件承受拉应力，并且在整个截面上的分布是均匀的，此时，在选材和确定热处理工艺时，应当根据零件的截面大小，确保零件内部完全淬；（2）防止氧化、脱碳、过热、过烧等一切降低材料性能的缺陷发生。
失效分析
按失效的诱发原因
机械力——弹性变形，塑性变形，断裂，疲劳，剥落热应力——蠕变，热松弛，热冲击，热疲劳，蠕变疲劳摩擦力——粘着磨损，磨粒磨损，表面疲劳磨损，冲击磨损，微动磨损，咬合活性介质——化学腐蚀，电化学腐蚀，应力腐蚀，腐蚀疲劳，生物腐蚀，辐照腐蚀，氢致损伤
失效分析基本方法
（3）无损探伤检查（涡流、着色、磁粉、同位 素、X射线、超声波等）
（4）表面及界面成分分析（俄歇能谱） （5）局部或微区成分分析（辉光光谱、能谱、 电子探针） （6）相结构分析（X射线衍射法） （7）断裂韧性检查，强度、韧性及刚度校核
26
5 综合分析归纳，推理判断提出初步结论 根据失效现场获得的信息、背景材料及各种实测
27
机械产品的失效分析报告通常应包括的内容
（1）概述 首先介绍失效事件的自然情况：事件发生的时
间、地点，失效造成的经济损失及人员伤亡情况；受何部门或
单位的委拓；分析的目的及要求；参加分析人员情况；起止时
间等。
（2）失效事件的调查结果 简明扼要地介绍失效部件的损坏
情况。当时的环境条件及工况条件；当事人和目击者对失效事
3.1失效分析的方法及程序 相关性分析的思路及方法 系统工程的分析思路及方法 数理统计分析思路及方法
1
相关性分析的思路及方法
一般用于具体零、部件及不太复杂的设备系统的失效分析中。
1. 按照失效件制造的全过程及使用条件的分析方法 2. 根据产品的失效形式及失效模式分析的思路及方法 3. “四M”分析思路及方法
（3）加工制造缺陷分析 铸、锻、焊、热处理缺陷，冷 加工缺陷，酸铣、电镀缺陷，碰伤，工序间锈蚀严重，装配 不当，异物混入及漏检等。
（4）使用及维护情况分析 超载、超温、超速，启动、 停车频繁或过于突然，润滑制度不正确，润滑剂不合格，冷 却介质中混有硬质点，未按时维修保养，意外灾害预防措施 不完善等。
（1）操作人员情况的分析 如工作态度不好、责任心不强、 玩忽职守、主观臆断和违章作业等不安全行为以及缺乏经验、反应 迟钝和技术低劣等局限性。
FMEA(失效模式分析)教程
确认产品、服务和流程可能产生失效的各种方式并 消除或降低其发生的机会
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3
风险从何而来？
不明确顾客期望
潜在的安全危机
工艺标准含糊
累计风险
设备可靠性 测量变异（生产 线上及QC）
不良的控制计划及 SOP’s 不良的流程能力
原料变异 不适当的规格界限
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4
FMEA的种类
系统-在最初的概念及设计阶段中用来分析系 统及子系统
55513535 55511515
物料结存及管理，分单分批。
55311555
做好清批报告
55311553
提前解决工夹具问题
55335113
总和 270 270 222 202 200 192 190
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FMEA工作表
在我们讨论范例前，先看FMEA工作表。 此表提供的信息可直接转换至FMEA表。 此工作表的目的是使团队把重点放在FMEA表的输入而非给予评分
没有
这就是FMEA如何在目前的控制计划中确认初始突破口 -流程小组可以立即从这些突破口开始工作
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33
5、建立严重度，发生频率和侦测度的评分等级
评分等级范例
评分
严重度SEV
发生频率OCC
侦测度DET
10
在没有预兆的情况下发生危险
9
在有预兆的情况下发生危险
非常高： 失效几乎不可避免的
不能侦测 能侦测到的机会极其微小
简单处理。
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方法理念
关注安全问题 假设得到的原料很好，流程出了问题 假设流程是完美的，问题出在来料上
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方法论
故障预测模型
故障预测模型
故障预测模型是一种利用数据和算法来预测设备或系统可能发生的故障或异常情况的模型。
以下是一些常见的故障预测模型：
1.基于统计方法的模型：这种模型使用历史数据和统计分析方法来识别故障的概率。
它可以通过分析设备运行数据的趋势、异常点和统计规律，预测设备的故障概率。
2.机器学习模型：机器学习模型可以通过训练数据集来学习设备的正常运行模式，并基于学习到的模式来预测潜在的故障。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林和神经网络等。
3.深度学习模型：深度学习模型是一种特殊的机器学习模型，可以通过多层神经网络来学习设备的运行模式和故障模式。
深度学习模型可以处理大规模和复杂的数据，并具有更强的预测能力。
4.物理模型与数据驱动模型的结合：有时候，结合设备的物理模型和数据驱动模型可以得到更准确的故障预测结果。
物理模型可以基于设备的物理特性和工作原理，建立数学模型来预测故障。
数据驱动模型可以通过大量的设备数据进行训练和预测。
这些故障预测模型可以根据具体的应用场景和数据可用性进行选择和定制。
在应用模型之前，需要收集和准备相关的数据，并进行模型训练和验证。
随着数据的不断积累和模型的不断优化，故障预测模型可以不断改进和精确预测设备的故障情况，提高设备的可靠性和维护效率。
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故障诊断预测新方法
故障诊断预测新方法
故障诊断和预测是各种行业中保持设备和系统运行的关键方面。
随着技术的不断进步，出现了一些新的方法和技术来提高故障诊断和预测的准确性和效率：
机器学习和人工智能：机器学习算法和人工智能技术已经在故障诊断和预测领域取得了显著进展。
通过对大量数据的分析，这些算法能够识别出设备和系统中的潜在问题，并预测未来可能的故障。
物联网（IoT）和传感器技术：IoT的发展使得设备能够实时收集和传输数据，而传感器技术可以提供更多的实时监测信息。
这些数据的综合分析有助于识别潜在的故障迹象，甚至预测设备的寿命。
数据驱动的健康管理：基于数据的健康管理（PHM）利用传感器和监测设备提供的数据，通过实时监测设备状态和性能来评估系统的健康状况。
这种方法可以提前发现潜在问题，从而减少突发性故障。
模型预测控制：模型预测控制（MPC）结合了数学模型和实时测量数据，可以预测设备和系统的未来状态。
这种方法允许实时调整操作参数，以防止潜在的故障。
故障树分析：故障树分析是一种定性和定量的故障诊断方法，通过树状结构表示系统中可能的故障原因和关联关系。
这有助于理解系统中潜在的故障路径。
声音和振动分析：声音和振动的变化可以提供有关设备状态的信息。
通过对这些信号进行分析，可以检测到潜在的机械问题，例如轴承故障或不平衡。
这些新方法的综合应用为设备和系统的故障诊断和预测提供了更多的可能性。
随着技术的不断发展，这些方法将继续演进，为提高设备可靠性和降低维护成本提供更多解决方案。
机械结构的失效分析与故障预测技术
机械结构的失效分析与故障预测技术机械结构的失效是指在机械设备运行过程中，由于各种原因导致结构性能不正常，无法正常工作或损坏的现象。
失效可能来自于材料疲劳、设计缺陷、运行条件不当等多种因素。
为了保障机械设备的可靠性和安全性，失效分析与故障预测技术成为了重要的研究方向。
失效分析是对失效机理和失效原因进行深入研究的过程。
通过失效分析，可以确定失效的根本原因，从而采取相应的措施进行修复和预防。
失效分析的关键是寻找失效的痕迹和根源。
常用的失效分析方法包括非破坏性检测、断口分析、金相显微镜观察等。
非破坏性检测是一种通过对材料进行检测而不破坏其正常使用状态的技术。
常见的非破坏性检测方法包括超声波检测、涡流检测、射线检测等。
这些方法可以有效检测出材料中的缺陷、裂纹等问题，帮助工程师及早发现可能的失效隐患。
断口分析是对失效材料的断口形貌和组织结构进行观察和分析的方法。
通过对断口形貌的观察，可以初步推断失效形式，如拉伸、剪切、疲劳等。
金相显微镜观察则可以进一步深入分析材料的组织结构和缺陷，帮助确定失效机理和原因。
除了失效分析，故障预测技术也是机械结构可靠性研究的重要内容。
故障预测旨在通过对机械设备的运行数据进行分析，提前发现故障的迹象，采取相应的维修和保养措施，避免设备的突发损坏和停机。
故障预测技术主要包括统计分析、机器学习和人工智能等方法。
统计分析通过建立故障模型，利用设备历史运行数据进行故障概率分析，预测设备的可靠性和寿命。
机器学习和人工智能技术则通过对大量数据的学习和模式识别，能够对设备的状态和运行特征进行智能化的分析和预测。
一种常用的故障预测方法是振动信号分析。
机械设备在运行过程中会产生振动信号，而不同种类的故障往往表现出不同的振动特征。
通过对振动信号的采集和分析，可以实时监测设备的健康状态，并提前发现故障的迹象。
此外，近年来随着物联网技术的快速发展，机械结构的失效分析与故障预测也迎来了新的机遇。
通过将传感器和数据采集装置与机械设备相连接，可以实现对设备运行数据的实时监测和采集。
故障诊断与故障预测的数据分析方法研究
故障诊断与故障预测的数据分析方法研究近年来，随着科技的不断发展，数据分析成为解决各种问题的重要工具。
在工业生产中，故障诊断和故障预测是保障设备安全运行和提高生产效率的重要环节。
因此，研究故障诊断与故障预测的数据分析方法具有重要意义。
故障诊断是通过收集和分析设备的运行数据，识别设备故障的原因和位置。
故障预测则是利用历史数据和统计模型，预测设备在未来的运行状态和可能发生的故障。
下面将针对故障诊断和故障预测的数据分析方法进行研究。
针对故障诊断，数据分析方法可以基于监督学习和非监督学习两种主要方法。
监督学习是一种通过训练样本集来预测未知样本的方法。
在故障诊断中，可以通过对已知故障样本进行训练，建立故障分类器，用于识别未知故障。
常用的监督学习方法有决策树、支持向量机和神经网络等。
非监督学习则是一种无需预先标记样本的方法，通过对数据进行聚类，将相似的数据归为一类，从而识别故障类型。
常见的非监督学习方法有K-means算法和DBSCAN算法等。
此外，为了提高故障诊断的准确性和鲁棒性，还可以结合特征选择和特征提取方法。
特征选择是从原始数据中选择最具有代表性的特征，而特征提取则是通过某种数学变换将原始数据转化为更容易处理的形式。
常用的特征选择方法有互信息、方差阈值和相关系数等，常用的特征提取方法有主成分分析和独立成分分析等。
故障预测是根据历史数据和统计模型，预测设备在未来的运行状态和可能发生的故障。
其中，时间序列分析是常用的故障预测方法之一。
时间序列分析可以将历史数据的变化趋势、季节性和周期性等特征提取出来，从而用于预测未来数据的变化。
常用的时间序列分析方法有自回归模型、移动平均模型和指数平滑模型等。
此外，机器学习方法也可以用于故障预测。
机器学习方法不仅可以捕捉到数据的特征，还可以根据历史数据学习到的知识进行预测。
常见的机器学习方法有随机森林、朴素贝叶斯和深度学习等。
这些方法可以通过对历史数据进行训练，得到预测模型，然后利用这些模型对未来数据进行预测。
失效分析基本常识以及操作流程
失效分析基本常识以及操作流程失效分析是一种通过分析和探究事物、系统或过程发生失效的原因和机制的方法。
它可以帮助我们识别并改进潜在的问题，以提高系统的可靠性和性能。
以下是关于失效分析的基本常识与操作流程。
一、失效分析的基本常识1.失效模式与效应分析（FMEA）：FMEA是一种通过分析预测和评估失效模式及其严重性、发生概率和检测能力的方法。
它可以在设计、生产和使用阶段预防或减少失效。
2.失效树分析（FTA）：FTA是一种通过将失效进行因果关系的图形化表示来分析系统失效的方法。
它能够帮助确定导致一些具体失效的事件链。
3.事故树分析（ETA）：ETA是一种通过将事故及其后果进行因果关系的图形化表示来分析事故发生的方法。
它可以帮助识别和评估事故的潜在原因及其对系统的影响。
4.失效模式、原因和影响分析（FMEDA）：FMEDA是一种通过分析失效模式、失效原因和失效影响的方法来评估系统的可靠性。
它通常用于评估硬件系统。
5.人因分析：人因分析是一种通过分析人因相关的错误、失误和措施来评估和改进工作系统和流程的方法。
它可以帮助减少人为失误和提高操作效率。
二、失效分析的操作流程1.确定分析目标：确定需要进行失效分析的系统、产品或过程，并明确分析的目标和范围。
例如，是为了解决一个特定的问题，还是为了提高整体系统的可靠性等。
2.收集相关数据：收集和整理与失效有关的数据和信息，包括过去的失效记录、测量数据、使用情况等。
这些数据将为后续的分析提供基础。
3.选择适当的工具和方法：根据分析的目标和需要，选择适合的失效分析方法和工具，如FMEA、FTA、ETA等。
有时需要结合多种方法进行分析。
4.定义失效模式与效应：识别和描述可能的失效模式及其对系统的影响。
这包括对失效模式的描述和分类，以及对失效的严重性进行评估。
5.分析失效原因：通过追溯失效模式，分析导致失效发生的可能原因和机制。
这包括对失效原因的分类和评估，以及确定潜在缺陷和改进点。