工况监测与故障诊断技术 第8章 状态监测数据的自动获取与管理(修改)
自动化设备智能监测与故障诊断技术
自动化设备智能监测与故障诊断技术近年来，自动化设备的应用越来越广泛，不仅可以自动完成工作，而且可以大幅提高生产效率。
随着自动化设备的快速发展，如何实现设备的智能监测与故障诊断成为了一个关键问题。
本文将介绍自动化设备智能监测与故障诊断技术及其应用。
一、自动化设备智能监测技术自动化设备智能监测技术是指通过各种传感器、信号采集器等装置，实时对自动化设备进行监测并获取各种数据信息。
这些数据可以包括设备的运行状态、温度、压力、振动等参数。
在获得这些数据后，可以通过特定的算法进行处理，从而实现对设备的智能监测。
智能监测技术的实现需要多种技术的相互协作，包括传感器技术、数据通信技术、数据分析与处理技术等。
借助于数据分析与处理技术，智能监测系统可以对自动化设备的状态进行实时分析，对异常状态做出预警并提出解决方案，从而避免了设备运行中出现的问题。
二、自动化设备故障诊断技术自动化设备故障诊断技术是指利用各种技术手段对设备出现的问题进行诊断，并找出故障原因及解决方案的过程。
传统的故障诊断往往需要人工干预，效率低下。
而智能化故障诊断技术，可以提高诊断的效率和准确性，减少设备故障对于生产的影响。
智能化故障诊断技术的实现需要的多种技术相互之间协作，包括传感器技术、数据库技术、人工智能技术等，可以快速、精准地对设备进行故障诊断。
三、自动化设备智能监测与故障诊断技术的应用自动化设备智能监测与故障诊断技术在许多领域得到了广泛的应用。
在制造业、石化工业、电力行业等领域，设备是生产的核心，而自动化设备的智能监测与故障诊断技术的应用，可以保证生产的稳定与高效。
在制造业中，自动化设备智能监测与故障诊断技术可以对生产设备进行实时监测，及时发现设备问题并提出解决方案，从而保证生产的效率和质量。
在石化工业中，自动化设备智能监测与故障诊断技术可以对化工生产过程中的各种设备进行实时监测，及时发现问题并提出解决方案，从而避免化工生产造成的事故和环境污染。
自动化控制系统的实时监测与故障诊断
自动化控制系统的实时监测与故障诊断自动化控制系统在现代工业中起着至关重要的作用，它可以实现生产过程的高效、精确控制，提升生产效率和品质。
然而，由于复杂的系统结构和工作环境，自动化控制系统可能会发生各种故障，严重影响生产运行。
因此，实时监测和故障诊断成为保障自动化控制系统高效运行的关键。
一、实时监测为了实现对自动化控制系统的实时监测，我们需要采用合适的监测设备和技术手段。
首先，传感器是实现实时监测的核心组成部分。
传感器可以感知系统的各种参数，如温度、压力、流量等，并将这些参数转换成电信号进行监测和处理。
同时，传感器还能够通过与控制系统的连接实现数据的传输和共享。
其次，数据采集和处理是实现实时监测的关键步骤。
通过将传感器采集到的数据进行实时采集和处理，我们可以及时获取到系统的运行状态和工艺参数。
这些数据可以作为监测指标，通过与系统要求进行对比分析，判断系统是否正常运行。
如果发现异常，及时采取措施进行干预，防止故障的发生。
此外，监测系统的可视化呈现也是实现实时监测的重要手段。
通过将监测到的数据以图形、表格等形式进行展示，可以直观地了解系统的运行状态。
同时，还可以设置报警机制，当监测数据超出范围或发生异常时，系统能够及时发出警报，提醒操作人员进行处理。
二、故障诊断故障诊断是实现自动化控制系统可靠运行的重要环节。
当系统出现故障时，我们需要通过故障诊断来确定故障原因并及时修复。
为了实现故障诊断，我们需要结合系统的实时监测数据和专业知识。
首先，利用系统的监测数据可以进行故障特征提取。
通过对监测数据进行分析和处理，可以识别出系统故障的特征。
例如，电机的振动频率和幅值增大、温度升高等特征可以提示电机故障的可能性。
这些特征可以帮助我们缩小故障范围，确定故障发生的位置和原因。
其次，结合专业知识进行故障诊断。
通过对系统结构和工作原理的了解，结合故障特征的判断，我们可以进一步确定故障原因。
例如，如果一个传感器的输出信号与其他传感器数据存在不一致，可能是该传感器本身故障导致的。
故障诊断与状态监测
详细描述
基于信号处理的故障诊断方法是一种实时监 测和诊断技术，它通过采集设备运行过程中 的各种信号，如振动、声音、温度等，利用 信号处理和分析技术，提取出反映设备状态 的参数和特征，识别出异常模式，判断设备 的运行状态和潜在故障。
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状态监测技术
振动监测技术
总结词
通过监测设备或结构的振动情况，分析其振 动特征，判断设备或结构的运行状态。
故障树分析
总结词
通过构建故障树，分析系统故障的成因和相互关联，找出导致系统故障的关键因素。
详细描述
故障树分析是一种自上而下的逻辑分析方法，通过构建故障树，将系统故障的成因逐级展开，分析各 因素之间的逻辑关系，找出导致系统故障的关键因素，为改进设计和降低故障概率提供依据。
故障诊断专家系统
总结词
利用专家知识和推理规则进行故障诊断，提供专业化的故障解决方案。
复杂系统与多源异构数据的集成处理
复杂系统
随着工业设备的复杂度增加，故 障诊断与状态监测需要处理来自 不同系统、不同部件的多源异构 数据。
数据集成
为了全面分析设备的运行状态， 需要将不同来源、不同格式的数 据进行集成，形成统一的数据视 图。
数据处理方法
针对多源异构数据的特性，需要 发展新的数据处理方法，包括数 据清洗、融合、转换等，以提取 有价值的信息。
故障诊断与状态监测技术的发展历程
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
初步探索阶段
20世纪50年代以前， 主要依靠人工观察和经 验判断，缺乏科学依据 和技术手段。
初步发展阶段
20世纪50年代至70年 代，开始出现简单的振 动和温度监测技术，初 步形成了基于信号处理 和模式识别的故障诊断
状态监测和故障诊断基础知识
8. 涡动、正进动和反进动 9. 电气偏差、机械偏差 10. 偏心和轴心位置 11. 间隙电压、油膜压力 二、传感器的基本知识 1. 振动传感器 2. 电涡流振动位移传感器的工作原理 3. 电动力式振动速度传感器的工作原理 ⒋ 压电式加速度传感器的工作原理
第二章 状态监测常用图谱 1．波德图 2．极坐标图 3．频谱瀑布图 4．极联图 5．轴心位置图 6．轴心轨迹图 7．振动趋势图 8．波形频谱图
3. 电动力式振动速度传感器的工作原理
图1－6 振动速度传感器的结构示意图
固定在壳体内部的永久磁铁，随着外壳与振动物体一起振 动,同时，由于内部由弹簧固定着的线圈不能与磁铁同步运动， 磁铁的磁力线被线圈以一定的速度切割，从而产生了电动势输 出。而所输出的电动势的大小则与磁通量的大小和线圈参数 （在此处均系常数）以及线圈切割磁力线的速度成正比，所以 我们可以得到和磁铁的运动速度成正比的输出电动势，即：传 感器的输出电压与被测物体的振动速度成正比。
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9．极联图
极联图是在启停机转速连续变化时，不同转速下得到的频谱图 依次组成的三维谱图。它的Z轴是转速，工频和各个倍频及分频的 轴线在图中是都以0点为原点相外发射的倾斜的直线。在分析振动 与转速有关的故障时是很直观的。该图常用来了解各转速下振动频 谱变化情况，可以确定转子临界转速及其振动幅值、半速涡动或油 膜振荡的发生和发展过程等。
c．频率：是指振动物体在单位时间（1秒）内所产生振动 的次数，即Hz，以f0表示。很显然，f0＝1／T0。对于旋转 机械的振动来说，存在下述令人感兴趣的频率：a）转动 轴的旋转频率；b）各种振动分量的频率；c）机器自身和 基础或其它附着物的固有频率。
d．相位：是指旋转机械测量中某一瞬间机器的选频振动信 号（如基频）与轴上某一固定标志（如键相器）之间的相 位差。相位可用来描述某一特定时刻机器转子的位置，一 个好的相位测量系统能够确定每一个传感器所在的机器转 子上“高点”相对机器轴系上某一固定的标志点的位置。 通常振动相位在0°～360°范围之间变化。振动的相位在 振动分折中十分重要，它不仅反映了不平衡分量的相对位 置，在动平衡中必不可少，而且在故障诊断中也能发挥重 要作用。
工况监测与故障诊断
工况监测与故障诊断学中的概念系统故障指系统的构造处于不正常状态（劣化状态）。
它导致系统相应的功能失常，故又称失调或约束条件不满足，即导致系统相应的行为不满足期望的要求。
系统的这种劣化状态称之为故障状态。
判断系统发生故障的准则是：在给定的工作条件下，系统的功能与约束的条件若不满足正常运行或原设计期望的要求，则可判定系统发生故障。
状态监测指系统在工作状态下，特征信号的检测、变换、分析处理以及显示记录，并输出诊断所需的或适用的信息，提供故障诊断的依据。
故障诊断指查明导致系统发生故障的指定层次子系统、联系的劣化状态。
显然，故障诊断的实质就是状态识别。
特征信号指系统的某部分输出，而这部分输出是同所关心的系统功能与约束条件紧密相关的。
系统的功能往往是特征信号的一部分。
系统无故障、有故障时的输出分别称为正常的、异常的输出;相应的，有故障、无故障时的特征信号分别称为异常的、正常的特征信号。
显然，特征信号必然包含了系统中相应的元素、联系的有关状态的信息。
因此，如何选取包含有关状态信息量最多的特征信号，成为电气设备诊断学中重要内容之一。
征兆指对特征信号加以处理而提取的、直接用于诊断故障的信息。
显然，这种处理是去粗取精、提炼信息的过程。
当然，特征信号本身有时也可以作为征兆。
因此，如何提取最有效地用于诊断的征兆，也是机械设备诊断学中重要内容之一。
1河北师范大学职技学院学士学位论文第2章信息融合技术2.1信息融合技术简介近20年来，传感器技术获得了迅猛的发展，各种面向复杂应用背景的信息融合系统也随之大量出现。
在这些系统中，信息表现形式的多样性、信息容量以及信息的处理速度等要求已大大超出人脑的信息融合能力，信息融合技术便应运而生。
在公开的技术文献中，基于信息整合意义的融合一词最早出现在70年代末期。
由于信息融合系统本身所具有良好的性能稳定性、宽阔的时空覆盖区域、很高的测量维数和良好的目标空间分辨率以及较强的故障容错与系统重构能力等潜在特点，因此，自信息融合技术一开始提出，就引起了西方各国国防部门的高度重视，并将其列为军事高技术研究和发展领域中的一个重要专题。
状态监测与故障诊断技术在化工设备维护中的应用
状态监测与故障诊断技术在化工设备维护中的应用一、引言化工设备是化工生产过程中的核心装备，直接关系到产品质量和生产效率。
由于其复杂的结构和高强度的工作环境，化工设备往往容易发生故障，严重影响生产进度和产品质量。
及时发现设备状态的变化并进行故障的诊断与预测，对于保障设备的正常运行和提高生产效率具有重要意义。
1. 传感器的应用传感器是状态监测技术的核心部件，可以实时采集设备的运行参数，并将其转换为电信号输出。
通过在化工设备的关键部位布置传感器，可以实时监测设备的温度、压力、振动等参数，及时发现设备异常情况。
2. 数据获取与处理通过采集到的传感器信号，利用数据采集系统可以快速获取设备的状态信息，并对其进行处理和分析。
通过数据的统计和比对，可以找出设备存在的隐患和问题，并给出相应的处理方案。
3. 故障预测与诊断基于数据处理的结果，可以通过建立设备运行的数学模型和算法，对设备的运行状态进行预测和诊断。
当设备出现异常时，可以快速判断故障原因，并及时采取相应的维修措施，以避免事故的发生。
1. 故障模式识别通过对设备的历史故障数据进行分析，可以得到不同故障模式的特征，从而建立故障诊断模型。
当出现类似故障时，可以根据模型进行识别，并给出相应的处理方案。
2. 智能诊断系统基于人工智能技术，可以建立智能故障诊断系统，实现对化工设备的自动诊断与处理。
系统可以根据设备状态的变化，自动调整参数以实现最佳运行状态，并在故障发生时给出相应的建议和处理方法。
四、未来展望随着传感器技术的不断发展和进步，传感器的精度和分辨率将会得到进一步提高。
数据处理和分析的算法也将得到改进，能够更加准确地预测设备的运行状态和故障原因。
2. 智能化维护的实现随着人工智能技术的不断发展，智能化维护将逐渐成为化工设备维护的主要趋势。
智能故障诊断系统可以根据设备的运行状态和历史数据，自动调整维修计划和参数，减少无效的维修时间和成本。
五、结论状态监测与故障诊断技术的应用可以有效地提高化工设备的可靠性和生产效率，降低维护成本和设备故障带来的生产损失。
工业生产中的智能监测与故障诊断技术
工业生产中的智能监测与故障诊断技术第一章简介随着工业生产技术的不断发展，工业生产中的智能监测与故障诊断技术也得到了广泛关注。
智能监测与故障诊断技术是指利用计算机技术、传感器技术、通信技术等手段对工业生产过程中的设备、系统和过程进行实时监测和分析，以及通过故障诊断和预测等手段进行故障处理和维护管理的一种技术。
本文将主要介绍工业生产中智能监测与故障诊断技术的应用、优势和发展趋势。
第二章工业生产中智能监测技术的应用工业生产中的智能监测技术主要包括对设备状态、系统参数、过程数据等进行实时监测和分析的技术方式。
智能监测技术的应用可以有效地缩短故障处理时间，降低管理成本提高生产效率。
以下是几种智能监测技术的应用。
1. 基于故障树分析的故障诊断技术故障树分析是一种故障诊断方法，它将故障现象转化为故障树形式，对系统进行全面分析和判断，找出故障的根本原因。
该技术在工业生产中广泛应用于空调系统、电力系统、化工系统等领域。
2. 基于神经网络的故障诊断技术神经网络是一种模仿神经系统的信息处理机制，其应用范围广泛、处理效率高。
在工业生产中，可以应用神经网络技术对设备、系统和过程进行自适应学习和数据处理，实现对生产过程的监测和故障诊断。
3. 基于数据挖掘的故障诊断技术数据挖掘技术是指从大量数据中寻找有用信息的技术方法。
在工业生产中，可以应用数据挖掘技术对设备、系统和过程的数据进行分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和信息，为监测和故障诊断提供可靠的数据支持。
第三章工业生产中智能监测技术的优势工业生产中广泛应用智能监测技术的主要原因在于其提供了许多优势。
以下是几个智能监测技术的优势。
1. 提高生产效率智能监测技术的实时监测和分析功能，可以帮助企业减少故障时间，提高生产效率。
同时，通过对生产过程进行实时监测，还可以及时发现生产过程中的不规则和异常状况，进行调整和优化，从而提高生产效率。
2. 降低维护成本智能监测技术可以帮助企业及时发现故障，实现快速维护和修复，从而降低了维护成本。
简述状态监测与故障诊断的基本流程
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2012-06-01第8章状态监测数据的自动获取与管理
2012-06-01
◆在传统的监测实验室中，分析数据的采集很多还停留在人工记录和输入的初级阶段，自动化水平低，不能确保分析数据录入的准确性，无法避免人为操作失误导致的数据失真风险。
◆分析数据的集中保存与仪器分析数据的自动采集可大大降低操作人员的工作劳动强度，减少人为错误，有利于数据管理和维护，能够对分析仪器设备进行实时监控。
仪器数据的集中保存、信息化自动采集，为今后的专家系统、故障诊断等提供了必要的前提条件。
监测数据的集中管理是智能化故障诊断的必要前提。
2012-06-018.1 分析仪器设备的特征分类
串口型仪器自带计算机并且数据文件集中的仪器
自带计算机并且数据文件分散的仪器
2012-06-01
8.2 网络体系结构设计
传统解决方案基于协议转换的解决方案
2012-06-01
8.2 网络体系结构设计
传统解决方案：传统的串口型仪器联网解决方案，一般是通过串口线将分析仪器和一台PC电脑相连，然后利用电脑的网卡实现设备的网络互连，最后将数据通过网络传输保存到服务器主机上。
2012-06-01
8.2 网络体系结构设计
基于协议转换的解决方案：基于协议转换的解决方案利用一种协议转换设备—串口转换卡，实现分析仪器设备的联网。
2012-06-01
两种方案的比较：
（１）当实验室增加新的监测仪器时，不需要购买额外的PC，只需用转换卡就可以实现仪器设备的网络连接，大大节省了时间和费用，降低硬件费用。
（2）在实验室中，仪器设备一般都比较分散，而在TCP/IP 网络中通过转换卡连接的仪器设备可以布置在任何位置，且不影响通讯。
（3）兼容串口通信程序，可以采用虚拟串口的方式，实现中间数据的传输用TCP/IPＰ协议，数据采集用串口协议的方式，保留以前开发软件的功能，并且可进行二次开发，把串口通信程序集成到实验室管理系统软件中。
2012-06-01
8.3 串口型仪器的数据采集方法
仪器通讯协议
分析通讯指令的示意图
2012-06-01软件流程
监听程序的处理流程
2012-06-018.4 自带计算机型仪器的数据采集方法基于文件夹
监控的数据
自动获取
监控文件夹的处理流程
2012-06-01
基于消息的仪器数据自动获取
数据采集原理框图
2012-06-01
①FindWindowEx 函数
该函数功能是寻找一个指定窗口标题的窗体操作句柄，这个获得的主窗体句柄是为后续寻找主窗体下的子控件做准备的。
②SendMessage 函数
这个函数实现消息的发送，利用这个函数，可以给特定控件发送消息来实现特定目标。
在数据提取过程中，主要发送两类消息给特定的控件，一个是实现文本框内容全部选中的消息，另一个是实现将文本框控件中当前选中文本复制到系统粘贴板的消息。
2012-06-01
③Enumchild window 函数
该函数的作用是获得特定子窗体上的所有子控件的句柄。
这个函数放在一个递归函数中调用，确保所有的子控件都可获得。
④Get Class Name 函数
该函数的作用是获得特定子控件的类名，这个函数需要利用Enumchild window 函数所返回的子控件的句柄作为参数。
程序能根据子控件的类别，采用不同的方法来获得子控件中的数据。
2012-06-01
数
据
提
取
流
程
图
2012-06-018.5 仪器数据文件格式的解析方法已有的算法基于聚类分析的算法
2012-06-01
8.6 监测数据管理系统
油样编码的层次结构图
编码示意图2012-06-01。