机械故障诊断
机械故障诊断考试题目
机械故障诊断考试题目一、选择题1.在机械故障诊断中，以下哪个方法可以帮助确定故障的原因？A. 冷启动汽车B. 检查电池电压C. 故障代码扫描D. 确定故障模式答案：C2.以下哪个现象可能暗示某个部件发生了故障？A. 引擎噪音变大B. 加速度增加C. 轮胎气压下降D. 空调制冷效果变差答案：A3.某汽车发动机在启动时发出不正常的响声，以下哪个部件最有可能出现故障？A. 燃油喷射器B. 火花塞C. 水泵D. 曲轴答案：B4.在机械故障诊断中，以下哪个工具最适合测量电流？A. 万用表B. 百度度表C. 探针D. 示波器答案：D5.在故障诊断过程中，以下哪个步骤是最重要的？A. 确定故障模式B. 检查传感器信号C. 分析故障现象D. 清除故障码答案：C二、填空题1.机械故障诊断中，________帮助确定故障的根本原因。
答案：故障代码扫描2.故障诊断的第一步是确定________。
答案：故障模式3.机械故障诊断中，________可以帮助测量电流。
答案：示波器4.在故障诊断过程中，分析故障现象是最重要的一步，它可以帮助确定________。
答案：故障原因5.机械故障诊断中，________常常用于检查电池电压。
答案：万用表三、简答题1.请简要解释机械故障诊断的基本流程。
答：机械故障诊断的基本流程包括以下几个步骤：–第一步是确定故障模式，即确定故障的具体表现和描述。
–第二步是分析故障现象，即对故障进行细致的观察和分析，找出可疑的因素。
–第三步是检查传感器信号，通过测量传感器的输出信号，找出故障的可能原因。
–第四步是确定故障原因，通过排除其他可能性，并综合分析故障现象和传感器信号等信息，找出故障的根本原因。
–最后一步是修复故障，根据确定的故障原因，采取相应的措施修复故障。
2.什么是故障代码扫描？答：故障代码扫描是一种用于诊断机械故障的方法。
通过使用诊断仪器和软件，可以连接到车辆的诊断接口，读取和解析诊断数据。
机械故障诊断
机械故障诊断1. 介绍机械故障诊断是指通过对机械设备进行检测和分析，确定故障原因并提供解决方案的过程。
在工业生产中，机械设备的故障会导致生产停滞和产量下降，因此及时准确地诊断和解决机械故障是非常重要的。
2. 机械故障的分类机械故障可以分为以下几类：2.1 机械部件故障机械部件故障是指机械设备的零部件出现故障，例如轴承损坏、齿轮磨损等。
这类故障通常可以通过检查零部件的状态和磨损程度来诊断。
2.2 电气故障电气故障是指机械设备的电路或电气元件出现故障，例如电机故障、电路短路等。
这类故障可以通过检查电气接线、测量电压和电流等方式来诊断。
2.3 液压故障液压故障是指机械设备的液压系统出现故障，例如液压泵故障、液压阀卡死等。
诊断液压故障通常需要对液压系统进行检查和测试。
2.4 传动故障传动故障是指机械设备的传动系统出现故障，例如皮带断裂、链条脱落等。
这类故障可以通过检查传动装置的状态和连接情况来诊断。
2.5 控制故障控制故障是指机械设备的控制系统出现故障，例如PLC故障、控制软件错误等。
诊断控制故障通常需要对控制系统进行检查和分析。
3. 机械故障诊断的方法机械故障诊断可以借助人工经验和现代技术手段来进行。
3.1 经验法经验法是指根据经验来判断机械故障的原因和解决方案。
经验丰富的技术人员可以通过观察和听觉来判断机械故障的类型和程度，从而采取相应的措施来解决。
3.2 检测仪器现代技术手段可以通过各种检测仪器来辅助机械故障的诊断。
例如震动仪可以检测机械设备的振动情况，红外热像仪可以检测机械设备的温度分布等。
这些检测仪器可以提供更精确的数据，从而帮助技术人员确定故障原因。
3.3 数据分析机械故障诊断还可以通过对机械设备的数据进行分析来实现。
例如使用数据采集系统收集机械设备的运行数据，然后通过数据分析软件对数据进行处理和分析，以确定潜在的故障原因。
4. 机械故障诊断的挑战和解决方案机械故障诊断面临许多挑战，例如故障难以发现、故障种类繁多等。
机械故障诊断及典型案例解析
机械故障诊断及典型案例解析一、导言机械故障是指机械设备在使用过程中出现的各种异常情况，影响设备正常运转。
机械故障诊断是通过观察、检测和分析机械设备的工作状态，找出故障原因并采取相应的修复措施。
本文将介绍机械故障诊断的一些基本方法和典型案例。
二、机械故障诊断方法1. 观察法：通过对机械设备的外部观察，发现异常现象，如磨损、变形、脱落等，从而判断故障原因。
2. 检测法：使用各种检测工具和设备，如红外测温仪、振动测试仪等，对机械设备进行各项参数检测，以发现故障。
3. 分析法：通过对机械设备故障的历史数据进行分析，找出故障的规律和原因。
4. 经验法：基于经验和专业知识，通过对机械设备的工作过程进行观察和分析，判断故障原因。
三、典型案例解析1. 轴承故障：机械设备在运行过程中出现明显的噪音和振动，经过观察和检测发现，轴承出现了磨损和松动，需要更换轴承。
2. 电机故障：电机无法启动或启动后运转不正常，经过检测发现电机绕组出现了短路，需要进行绕组修复或更换电机。
3. 传动故障：机械设备传动带断裂或松动，导致传动不稳定或失效，通过观察和分析发现传动带磨损严重，需要更换传动带。
4. 润滑故障：机械设备在运行过程中出现摩擦增大、温升过高等异常现象，经过检测发现润滑系统故障，需要清洗或更换润滑油。
5. 冷却故障：机械设备在运行过程中温度过高，经过检测发现冷却系统故障，需要清洗或更换冷却器。
6. 阀门故障：机械设备在运行过程中无法控制流量或压力，经过观察和分析发现阀门密封不良，需要进行密封件更换或维修。
7. 传感器故障：机械设备无法正常感知工作状态，经过检测发现传感器损坏，需要更换传感器。
8. 压力故障：机械设备在运行过程中出现压力异常，经过检测发现压力表故障，需要更换压力表或进行校准。
9. 过载故障：机械设备在运行过程中出现过载现象，经过观察和分析发现负荷过大，需要优化工艺或增加设备容量。
10. 控制系统故障：机械设备无法正常控制，经过检测发现控制器故障，需要更换控制器或进行维修。
机械故障诊断的原理及应用
机械故障诊断的原理及应用1. 引言机械故障诊断是指通过对机械设备或系统的状态进行监测和分析，从而判断是否存在故障并确定故障原因的过程。
随着工业自动化程度的提高和大型机械设备的广泛应用，机械故障诊断在工业领域中变得越来越重要。
本文将讨论机械故障诊断的原理和应用。
2. 机械故障诊断的原理机械故障诊断的原理基于故障特征的提取和分析。
下面是常用的机械故障诊断的原理：•振动信号分析：通过对机械设备振动信号的采集和分析，可以判断设备是否存在结构松动、轴承磨损等故障。
利用频域分析、波形分析等方法可以提取故障特征。
•声音信号分析：通过对机械设备产生的声音信号进行采集和分析，可以判断设备是否存在异响、噪声等故障。
利用频谱分析、波形分析等方法可以提取故障特征。
•温度信号分析：通过对机械设备温度信号的采集和分析，可以判断设备是否存在过热、冷却不良等故障。
利用温度变化曲线、温度分布等方法可以提取故障特征。
•电流信号分析：通过对机械设备电流信号的采集和分析，可以判断设备是否存在电机故障、电路故障等。
利用电流波形、频谱等方法可以提取故障特征。
3. 机械故障诊断的应用机械故障诊断在各个领域都有广泛的应用。
下面是几个常见的应用场景：•工业制造：在工业制造领域，机械设备的故障会导致生产线停工，产生巨大的经济损失。
通过机械故障诊断技术，可以实现对设备状态的实时监测，及时采取维修措施，以减少停工时间和降低维修成本。
•能源领域：在发电厂、风电场等能源领域，机械设备的故障会影响能源的供应稳定性和效率。
通过机械故障诊断技术，可以提前发现设备故障，并进行预防性维护，以提高能源产能和可靠性。
•交通运输：在交通运输领域，机械故障可能导致车辆或船只的故障和事故。
通过机械故障诊断技术，可以对交通工具进行故障监测，提高交通运输的安全性和可靠性。
•医疗设备：在医疗设备中，机械故障可能对患者健康造成严重影响。
通过机械故障诊断技术，可以对医疗设备进行定期监测，确保其正常运行，提高医疗服务的准确性和可靠性。
机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法包括以下几种：
1.经验诊断法：基于经验推理，通过对已知故障的分析，对新问题进
行判断和诊断。
但该方法受限于经验的丰富性和专业性。
2.故障树分析法（FTA）：将机械设备的故障按照原因和后果的逻辑
关系绘制成树状结构，以便确定故障的根本原因和可能的组合条件。
3.事件树分析法（ETA）：与FTA类似，但是从事件的发生过程角度
切入。
通过对事件的因果关系进行分析，以确定故障的可能原因。
4.信号处理法：通过采集机械设备运行过程中的各种信号，比如温度、压力、振动等，进行分析和处理，以确定故障原因。
该方法适用于那些难
以进行物理实验的设备。
5.模型建立法：建立机械设备运行模型，并通过模型分析来确定故障
原因。
该方法需要丰富的模型知识和数据。
综上所述，机械设备故障诊断技术及方法各有优缺点，选用合适方法
需要根据具体情况灵活运用。
机械故障诊断与维修
机械故障诊断与维修机械设备在使用过程中难免会出现各种故障，而及时准确地进行故障诊断和维修对于保持设备的正常运行至关重要。
本文将介绍机械故障的诊断和维修方法，帮助读者更好地了解和处理机械故障。
一、故障诊断1. 观察法：机械故障常会出现明显的症状，通过仔细观察设备的运行情况和异常表现，可以初步确定故障的位置和原因。
例如，当机械设备发出异常声音或烟雾时，说明可能存在故障。
2. 检查法：对设备进行全面检查，包括外部和内部部件。
外部检查包括检查是否有松动或断裂的零部件，内部检查可通过打开设备进行观察和检查。
检查法能够帮助发现一些明显的故障现象，并提供初步的故障定位。
3. 测试法：使用测试设备对机械设备进行测试，以获取更准确的故障信息。
例如，使用电压测试仪检测电路是否正常，或使用震动测试仪检测设备的振动情况。
测试法可以提供更精确的故障信息，帮助进行进一步的故障定位。
二、维修方法1. 更换损坏部件：一旦确定了故障的具体位置和原因，就需要将损坏的部件进行更换。
选择与原件相同或相似的部件进行更换，确保机械设备的正常运行。
2. 维护保养：定期维护和保养机械设备，可以有效预防一些常见的故障。
保持设备的清洁，定期润滑和更换润滑油，检查和紧固螺丝等维护措施都能延长设备的使用寿命。
3. 调试和校准：在维修后，进行设备的调试和校准，确保设备按照预期运行。
调试包括对设备的各项参数进行测试和调整，校准则是对设备进行准确度和精度的校验。
4. 设备更新升级：当机械设备的故障频繁发生或已经达到报废年限时，考虑进行设备的更新升级。
采购新设备或进行技术改进，以提高设备的可靠性和效率。
三、故障预防1. 做好设备维护：定期对设备进行维护和保养，例如清洁、润滑和更换易损件等。
维护可以减少故障的发生，延长设备使用寿命。
2. 做好操作人员培训：对操作人员进行培训，确保其正确操作设备、遵守安全规范和维护设备的要求。
3. 排除环境因素：机械设备在特定环境下容易受到影响，例如高温、潮湿或腐蚀性气体等。
机械故障诊断概述
投入经费 投资：US$ 20 万元，年监测费：US$ 1.5 万元/年
诊断成本 A＝(20 万/10 年折旧) + 1.5 万/年=US$ 3.5 万元/年
诊断经济效 益系数
C＝B/A = 36
☆目的意义举例：空难
2009年6月1日14时，法航空客A330起飞不久后与地面失去联系。机上228 人全部遇难。
1.2设备故障的信息获取和检测方法
☆故障信息的获取方法
(四)设备性能 指标的测定
设备性能包括整机及零部件性能， 通过测量机器性能及输入、输出量的 变化信息来判断机器的工作状态也是 一种重要方法。
例如，柴油机耗油量与功率的变化， 机床加工零件精度的变化，风机效率 的变化等均包含着故障信息。
对机器零部件性能的测定，主要反 映在强度方面，这对预测机器设备的 可靠性，预报设备破坏性故障具有重 要意义。
按诊断方法的 完善程度分类
简易诊断 利用一般简易测量仪器对设备进行 监测，根据测得的数据，分析设备的工作状态。 如利用测振仪对机组轴承座进行测量，根据测得 的振动值对机组故障进行判别或者应用便携式数 据采集器将振动信号采集下来后再进行频谱分析 用以诊断故障。
精密诊断技术 利用较完善的分析仪器或诊断装 置，对设备故障进行诊断，这种装置配有较完善 的分析、诊断软件。精密诊断技术一般用于大型、 复杂的设备，如电站的大型汽轮发电机组、石油 化工系统的关键压缩机组等。
1.3机械设备故障诊断方法的分类
设备故障诊断技术的分类，有三种分类方法
（一）按照诊断的目的、要求和条件分类 分为功能诊断和运行诊断、定期诊断和连续监测、直接诊断和间接诊断、在 线诊断和离线诊断、常规诊断和特殊诊断、简易诊断和精密诊断等等。
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势机械设备在工业生产中起着至关重要的作用，然而随着设备的使用时间延长，故障问题也逐渐凸显出来。
对机械设备的故障诊断与监测显得尤为重要。
本文将对机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势进行探讨，旨在为相关行业人士提供参考和借鉴。
一、常用方法1. 振动分析法振动分析是一种通过监测和分析机械设备振动信号来判断设备工作状态的方法。
通过检测设备的振动频率、振幅和相位等参数，可以判断设备是否存在故障，并且可以提前预警可能的故障问题。
振动分析法在机械设备故障诊断中具有较为广泛的应用，尤其适用于轴承、齿轮和传动系统等部件的故障诊断。
5. 数据监测法数据监测法是一种通过监测设备运行时产生的数据信号来判断设备工作状态的方法。
通过分析设备的电流、电压、温度和压力等数据，可以实时监测设备的工作状态，从而及时发现并诊断设备存在的故障问题。
数据监测法在机械设备故障诊断中同样具有重要的应用价值，尤其适用于数控设备、电气设备和自动化设备等设备的故障诊断。
二、发展趋势1. 智能化技术的应用随着人工智能、大数据和物联网技术的不断发展，智能化技术在机械设备故障诊断与监测领域的应用越来越广泛。
智能化技术可以实现设备的自动监测和诊断，大大降低人工干预的成本，提高故障诊断的准确性和效率。
未来，智能化技术将成为机械设备故障诊断与监测的发展趋势之一。
2. 多模态信号融合分析多模态信号融合分析是指将振动信号、声音信号、热像信号、油液信号和数据信号等多种信号进行融合分析，从而实现对设备工作状态的全方位监测和诊断。
多模态信号融合分析可以综合各种信号的优势，提高故障诊断的准确性和可靠性，对于复杂设备的故障诊断具有重要的意义。
3. 在线监测技术的发展随着传感器技术、无线通信技术和云计算技术的不断成熟，使得在线监测技术在机械设备故障诊断与监测领域得到广泛应用。
在线监测技术可以实时监测设备的工作状态，及时发现故障问题，减少停机维修时间，提高设备的可靠性和可用性，对于提升设备运行效率具有重要的意义。
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旋转机械故障诊断摘要:基于旋转机械在各行业的广泛应用，旋转机械的故障诊断技术也倍受重视，从传统的信号处理方法到现代的信号处理方法，旋转机械故障诊断中的信号处理技术在不断发展，不断创新。
综述了旋转机械故障诊断的传统信号处理方法和现代信号处理方法，分析传统信号处理方法和现代信号处理方法的实际应用，并展望了未来旋转机械故障诊断领域的研究方向。
关键词:旋转机械; 故障诊断; 信号处理技术Abstract: Because rotating machineries are widespread used in many fields，more and more attention are drawn by fault diagnosistechnology for rotating machinery．From conventional methods to contemporary methods，signal processing technology in fault diagnosisfor rotating machinery had been developed and innovated constantly．The traditional and modern signal processing methods in fault diagnosisof rotating machinery were reviewed in summary．Practical application of the traditional and modern signal processing methodsis analyzed，and the research direction in the future in the field of fault diagnosis of rotating machinery is expected．Keywords: Rotating machineries; Fault diagnosis; Signal processing technology第一章绪论机械故障诊断, 就是通过机械运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常, 确定故障的性质和部位,寻找故障起因, 预报故障趋势, 并提出相应的对策的一门技术。
现代的机械设备正在迅速地向着精密化、高速化、自动化、系统化的方向发展, 设备更加复杂, 各个部件的联系也越来越紧密, 设备某部件的故障有可能会引起整个设备的损坏。
机械设备发生故障不仅会造成巨大的经济损失, 而且会危及人身安全带来严重的后果。
因此, 机械故障诊断工作得到了广大科研人员的关注和重视, 随着各个领域技术的不断发展, 各种新的技术和理论被不断地应用于机械故障诊断中, 并提出了新的诊断方法与理论[1]。
1.1旋转机械故障诊断的意义随着机械设备向着高速、重载、精密方向发展，对机械传动设备的要求越来越高。
不仅要求机械传动设备能够传递较大的功率和载荷，而且传动系统本身必须具备较好的可靠性，从而降低设备的运营成本并提高设备运营过程中的安全性。
在故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也最困难的问题就是故障特征信息提取，其必须借助于信息处理，特别是现代信号处理的理论方法和技术手段，探索故障特征信息提取的途径，发展新的故障诊断理论和技术。
旋转机械的故障问题有很多，在这里我们选取滚动轴承的故障问题来介绍一下。
滚动轴承是机械设备中最常见的部件之一，它的运行状态直接影响整台机器的功能．据钢铁工业统计，在旋转机械中，由于滚动轴承损坏而引起的故障约占30％．因此，对滚动轴承工作状态的监视及其故障诊断技术的研究工作越来越受到人们的重视，成为保障旋转机械良好工作性能的重要保障。
最初的轴承故障诊断是利用听棒，靠听觉来判断。
这种方法至今仍在沿用，其中的一部分已改进为电子听诊器，训练有素的人员凭经验能诊断出刚刚发生的疲劳剥落，有时甚至能辨别出损伤的位置，但毕竟影响因素较多，可靠性较差。
继听棒、电子听诊器之后，在滚动轴承的状态监测与故障诊断工作中又引入了各种测振仪，用振动位移、速度和加速度的均方根值或峰值来判断轴承有无故障，这样减少了监测人员对经验的依赖性，提高了监测诊断的准确性，但仍很难在故障初期及时做出诊断。
1966年，全球主要滚动轴承生产商之一，瑞典SKF公司在多年对轴承故障机理研究的基础上发明了用冲击脉冲仪（Shock Pulse Meter）检测轴承损伤，将滚动轴承的故障诊断水平提高了一个档次。
多种信号分析处理技术用于滚动轴承的状态监测与故障诊断，如频率细化技术、倒频谱、包络线分析等。
在信号预处理上也采用了各种滤波技术，如相干滤波、自适应滤波等，提高了诊断灵敏度。
1.2 机械故障诊断方法1.2.1 常用的机械故障诊断方法的分类机械设备有各种类型，其工作条件又各有不同，故对不同机器的故障往往需要采用不同的方法来诊断。
对机器进行故障诊断的方法可以按如下几种方式进行分类。
按诊断的目的要求分类1.功能诊断和运行诊断功能诊断是针对新安装或刚维修后的机器或机组，需要检查它们的运行工况和功能是否正常，并且按检查的结果对机器或机组进行调整。
而运行诊断是针对正常工作的机器或机组。
2.定期诊断和连续监控定期诊断是么一隔一个小时，例如1个月或数个月对工作状态下的机器进行常规检查。
连续监控则是采用仪表和计算机信息处理系统对机器运行状态进行不间断地监视或控制。
两种诊断方式的采用，取决于设备的关键程度、设备事故影响的严重程度、运行过程中性能下降的快慢，以及设备发生和发展的可预测性。
3.直接诊断和间接诊断直接诊断是直接确定关键部件的状态，如主轴承间隙、齿轮齿面磨损、燃气轮机叶子的裂纹以及在腐蚀环境下管道的壁厚等。
直接诊断往往受到机器结构和工作条件的限制而无法实现，这时，就不得不采用间接诊断。
所谓间接诊断就是通过二次诊断信息来间断判断机器中关键部件的状态变化。
多次二次诊断信息属于综合信息。
4.在线诊断与离线诊断在线诊断是指对于大型、重要的设备为了保证其安全和可靠运行需要对所监测的信号自动、连续、定时的进行采集与分析，对出现的故障及时作出诊断；离线诊断是通过磁带记录仪或数据采集将现场的信号记录并储存起来，再在实验室进行回放分析，对于一般中小型设备往往采用离线诊断方式。
按信息提取方式分类信号是信息的载体，设备出现故障时出现的征兆是通过检测信息，即信号来体现的，所以可以按找特征信号与征兆之间的关系对方法进行分类。
1.函数分析法特征信号与征兆之间存在定量的函数关，可用数学分析方法，例如状态空间分析，由特征信号求出征兆。
2.可用数理统计方法由特征信号求出征兆。
统计分析法又可分为分非参数模型统计法即传统的信号处理方法和参数模型统计法两种。
它根据信号的采样数据，首先建立差分方程形式的参数模型，再用模型的参数或用模型计算出信号统计特性、结构固有的特性或其他特性作为征兆。
按照状态诊断方式分类1.对比诊断法目前应用最广，应事先通过统计归纳、实验研究、分析计算，确定同各有关状态一一对应的征兆，然后将获得的征兆同基准模式对比，即可确定设备的状态。
2.函数诊断法在征兆与状态之间如存在定量的函数关系，则在获得征兆后即可用相应的函数关系计算出状态。
3.逻辑诊断法在征兆与状态间如存在逻辑关系时，则在获得征兆后即可用相应物理或数理逻辑关系推理判明有关状态。
4.统计诊断法一般模式识别理论中的统计模式法，它用于征兆与状态之间存在统计关系时。
5.模糊诊断法它是一种较新的诊断方法，其特点有二：第一，它采用多因素诊断，因为一种状态可在不同程度地引起多种征兆，而一种征兆又可在不同程度上反映多种状态；第二，它模仿人利用模糊逻辑而精确识别事物这一特性。
这样，它根据所获得的征兆，列出征兆隶属度模糊向量，再根据以实践为基础所得到的模糊矩阵，利用模糊数学方法，计算出状态隶属度模糊向量，最后根据此向量中各元素的大小确定有关状态的情况。
6.智能诊断法人工只能的目的是使计算机去做原来人才能做的事情，包括推理、理解、规划、决策、抽象、学习等功能，专家系统是实现人工智能的重要形式，目前已广泛用于诊断、解释、设计、规划、决策等各个领域。
现在国内外已发展了一系列用语设备故障诊断的专家系统，获得了良好的效果。
1.2.2 机械故障诊断方法的问题和发展趋势近年来，故障诊断方法的研究取得了很大的进展，但是研究过程中也发现了诸多问题。
如微小故障的早期检测即故障预报问题、故障源的准确辨识问题、系统的非线性问题、故障检测的鲁棒性问题、故障诊断方法的实际应用问题等，而且有些问题是故障诊断技术研究过程中迫切需要解决的。
生产过程中的某些故障是缓慢的变化产生的，如催化剂的失活和生产过程流体泄漏，在这些故障产生重大影响前必须进行预报。
故障检测残差只是反映了故障的最终影响，根据检测残差寻找故障根源的辨识过程是一个追根溯源的复杂过程，目前，这个问题仍然是故障诊断的一个难点。
问题的存在是对研究人员的挑战，也为故障诊断技术的发展提供了契机，将来的故障诊断技术会在解决问题的过程中得到发展。
故障诊断技术作为一个新兴的研究领域，还有很多问题值得探讨，如故障预报方法的研究，故障辨识方法的研究，故障诊断系统的鲁棒性研究，故障诊断系统的非线性研究，大型的实用故障诊断系统的构建。
第二章旋转机械故障诊断方法的研究2.1.1 基于解析模型分析的方法基于解析模型分析的方法是最早发展起来的, 是现代控制理论在故障诊断中的应用。
这种方法需要建立被诊断对象较为精确的数学模型。
基于解析模型分析的方法又可以分为参数估计方法和状态估计方法。
参数估计方法是根据设备的机理分析建立系统的模型, 再利用模型的参数或用模型计算出结构固有的特性或其他特性作为诊断征兆。
把所求参数与标准值比较以确定系统是否发生故障以及故障发生的程度。
状态估计方法包括3种基本方法, 即Beard 提出的故障检测滤波器方法; 由Menra和Peshon提出的基于kalman滤波器的方法及一致性空间的方法。
其基本思想是: 首先构造被控过程的状态, 通过与真实系统的输出变量比较构成残差序列, 再构造适当的模型, 用统计检验法从残差序列中提取故障特征, 从而实现故障诊断。
2.1.2 基于信号处理的方法基于信号处理的故障诊断方法不用建立被诊断对象的模型, 但是它是建立在对故障机理的分析和研究的基础上的。
基于信号处理的方法是故障诊断的核心技术之一, 随着信号处理技术的不断发展基于信号处理的方法不断丰富[14]。
信号处理的方法主要有: 时域特征参数和波形分析方法; 时差域方法; 时序分析方法; 幅值域方法; 包络域方法; 频域谱分析方法; 时频分析方法等等[1].传统谱分析传统的谱分析方法包括功率谱、倒谱、细化谱、包络谱、最大熵谱、相关谱、主分量自回归谱、全息谱、阶比谱等等。