设备故障诊断技术-现代信号处理方法剖析
电力设备的故障诊断与维修方法
电力设备的故障诊断与维修方法引言:电力设备是现代社会运转的基石，它们的正常运行对于保障工业、农业和生活的各项活动至关重要。
然而，由于长时间的使用和环境因素的影响，电力设备不可避免地会出现故障。
故障的及时诊断和维修对于保障电力设备的正常运行和延长其寿命非常重要。
本文将探讨电力设备的故障诊断与维修方法，希望能为相关从业人员提供有益的指导。
一、故障诊断1. 观察法故障设备的观察法是最基本的诊断方法之一。
通过观察设备外部的异常现象，例如设备发出的声音、异味、烟雾等，可以初步判断故障类型。
然而，观察法只能提供一些表面的信息，对于深层次的故障无法给出明确的答案。
2. 测试仪器法测试仪器法是一种非常常见的故障诊断方法。
通过使用各种专业测试仪器，例如万用表、电流表、电压表等，可以对电力设备的电流、电压、电阻等参数进行测量，从而得到准确的故障信息。
测试仪器法的优点是精确、快速，但要求操作人员具备一定的专业知识和技能。
3. 数据分析法随着信息技术的发展，数据分析法逐渐成为电力设备故障诊断的重要手段。
通过收集设备传感器的监测数据，运用数据挖掘算法和统计分析方法，可以对设备的运行状态和故障进行预测和诊断。
数据分析法具有高效、自动化的特点，可以及时发现潜在的故障隐患，为设备维修提供科学依据。
二、故障维修1. 常见故障处理电力设备常见的故障包括短路、断路、过载等。
对于这些故障，应采取相应的措施进行处理。
例如，对于短路故障，首先需要切断电源，然后使用绝缘手套或工具进行绝缘处理；对于断路故障，可以通过检查设备连接螺母、线路是否松动等方式进行维修；对于过载故障，需对设备进行负荷均衡或增加设备容量等操作。
2. 预防性维修为了降低设备故障的发生率，预防性维修非常重要。
预防性维修包括定期检查设备的运行状况，清洁设备，更换老化或损坏的零部件等。
这样可以及时发现潜在的问题并加以解决，避免设备在关键时刻出现故障。
3. 专业维修技术对于部分更为复杂的故障，可能需要借助专业维修技术。
现代发动机故障诊断技术与方法
油液分析法
总结词
油液分析法是一种通过分析发动机润滑油中的磨损颗粒、污染物等成分，判断发动机故障的方法。
详细描述
油液分析法通过对发动机润滑油进行取样，利用铁谱分析、光谱分析、颗粒计数等技术对润滑油中的成分进行 分析，了解发动机的磨损情况、污染物状况以及润滑油的品质。油液分析法具有预测性、远程监控等优点，能 够及时发现潜在的发动机故障并采取相应的措施。
基于神经网络的故障诊断
总结词
基于神经网络的故障诊断是利用神经网络的学习能力和模式识别能力来对发动机故障进行分类和预测 。
详细描述
基于神经网络的故障诊断方法通常由数据预处理、神经网络模型和输出处理等组成。它利用神经网络 模型对发动机故障进行学习和预测，通过训练神经网络模型来提高故障诊断的准确性。该方法具有高 效性、灵活性和高精度等特点，已被广泛应用于发动机故障诊断领域。
初步检查
02
常规检查
03
仪器检测
04
拆卸检查
05
故障码、异常声 音、排放味道等。
检查发动机的常规项目， 如机油、冷却液、刹车液 等，确保发动机处于正常 工作状态。
使用汽车诊断仪器，读取 故障码并进行分析，确定 故障部位和原因。
在确定故障部位后，进行 相应的拆卸检查，更换损 坏的零部件或修复相应的 部位。
2023
现代发动机故障诊断技术 与方法
contents
目录
• 引言 • 发动机故障诊断技术的基础理论 • 基于传统技术的发动机故障诊断方法 • 基于现代技术的发动机故障诊断方法 • 基于人工智能的发动机故障诊断方法 • 现代发动机故障诊断技术展望
01
引言
发动机故障诊断的目的和意义
发动机故障诊断技术是保证发动机性能和可靠性的关键手段 ，通过对发动机进行实时监测和诊断，可以预防和及时处理 故障，提高发动机的使用效率和安全性。
信号设备故障分析与处理
信号设备故障分析与处理一、任务在安全的基础上提高运输效率。
安全是铁路运输的生命线，是铁路管理水平、人员素质、设备质量、技术装备等的综合反映。
作为铁路主要技术装备的铁路信号设备，在保证行车安全、提高运输效率、传递行车信息等方面起到了不可替代的作用。
改革开放以来尤其是近几年，铁路部门在积极引进国外先进技术的同时，也自主研发了一大批新技术、新设备，铁路信号设备正在向数字化、网络化、综合化、智能化发展，促进了铁路的提速和扩能，推进了铁路的跨越式发展。
二、素质要求信号工作的好坏直接关系到人民生命财产的安全。
信号设备一旦发生故障，将对铁路运输带来直接影响。
因此，要处理好信号设备故障，必须要有高度的事业心、强烈的责任感和熟练的业务技能。
当信号设备发生故障时，能应急处理，较快地判断出故障的大致范围，查找方法正确，处理方法得当，做到机智、沉着、果断、迅速、准确。
要达到这些要求，必须刻苦钻研技术，熟悉设备性能、位置，熟悉电路，熟悉处理方法；必须有实事求是的科学态度。
在处理信号设备故障时，既会有成功的经验，也会有失败的教训，要学会及时总结正反两个方面的经验教训，逐步摸索和积累经验，找出规律，防止信号设备故障的重复发生。
１．要熟悉管内设备的分布情况以及电源的配置，电缆走向、端子的使用规律等。
２．要熟悉管内设备的原理、性能、规格及技术标准．３．要熟悉管内设备的电路图，跑通电路图、看懂配线图．４．要会正确使用各类工具仪表。
５．要遵守处理故障时的有关规定，并按程序进行。
６．要能熟练地运用各种查找故障的方法。
三、故障处理方法（一）信号设备故障的分类1、按故障的稳定性分（1）稳定型设备故障。
设备故障发生后，设备故障状态下的电气特性保持稳定（电流、电压）。
如轨道电路、道岔表示、信号机红灯点灯等。
（2）不稳定型设备故障。
设备故障发生后，瞬间电气特性发生变化，恢复原始的定位状态。
如信号机允许灯光点灯、道岔启动电路、微机联锁驱动电路等2、按故障原因分⑴人为故障：违章作业造成的设备故障。
浅谈机电设备维修中故障诊断技术的应用
浅谈机电设备维修中故障诊断技术的应用机电设备维修中的故障诊断技术是现代维修技术的重要组成部分，其应用能够快速、准确地找出设备故障原因，提高设备维修效率和准确性。
本文将就机电设备维修中故障诊断技术的应用进行浅谈。
故障诊断技术的应用，可以分为传统的诊断方法和现代的智能诊断方法。
传统的诊断方法主要包括观察法、试验法和经验法。
观察法是通过对设备进行全面观察，发现设备的异常现象，进而确定故障原因。
试验法是通过使用特定的仪器和设备对设备进行测试，来确定设备的故障位置。
经验法则是基于维修人员的丰富经验，通过对类似故障的经验总结，来判断设备的故障原因。
现代的智能诊断方法，主要是指基于计算机技术和人工智能技术的故障诊断方法。
这些方法主要包括故障模式识别、专家系统和神经网络等。
故障模式识别是通过对设备的工作状态和异常现象进行分析，建立故障模型，从而判断设备的故障原因。
专家系统主要是通过利用专家经验和知识，建立专家数据库，对设备进行故障诊断。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，可以通过对大量的数据进行学习和训练，来识别设备的故障原因。
故障诊断技术的应用，在机电设备维修中有着重要的作用。
首先，它能够提高设备维修的效率和准确性。
通过故障诊断技术，可以快速定位设备的故障位置和故障原因，并进行及时维修，减少了维修时间和成本。
其次，它能够提高设备的可靠性和安全性。
通过对设备进行故障诊断，可以及时发现设备的隐患和故障，对设备进行必要的维修和保养，保证设备的正常运行。
再次，它能够提高维修人员的专业水平和技术能力。
通过学习和应用故障诊断技术，能够提高维修人员对设备的理解和掌握，增强其处理设备故障的能力。
总之，故障诊断技术在机电设备维修中的应用对于提高设备维修效率和准确性至关重要。
维修人员应不断学习和掌握相关的故障诊断技术，提高自身的专业水平，以更好地应对和解决故障问题。
同时，科研人员和企业也应加强对故障诊断技术的研究和开发，推动这一领域的发展和应用。
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。
快速检修技巧和故障排除方法
快速检修技巧和故障排除方法引言：- 现代社会中，我们离不开各种电子设备，这些设备一旦出现故障会影响我们的生活和工作。
- 快速检修技巧和故障排除方法的掌握可以帮助我们更好地解决设备故障，提高工作效率。
一、了解设备功能和结构：- 在检修和排除故障之前，首先需要了解设备的功能和内部结构。
- 可以通过用户手册、技术规格书等方式获得这些信息。
二、观察故障现象：- 当设备出现故障时，需要仔细观察故障现象，包括出现故障的时候是否有异常声音、异常显示、异常光亮等。
- 记录下这些现象，以便之后的分析和判断。
三、排除简单故障：- 有些设备故障是由于一些简单的原因引起的，比如插头没插好、电池没电等。
- 在检修之前，首先要排除这些简单的故障，以免浪费时间和精力。
四、使用合适的工具：- 在进行检修和排除故障时，需要使用一些工具，比如万用表、螺丝刀等。
- 可以根据设备的特点选择合适的工具，以保证检修的顺利进行。
五、分析故障原因：- 根据观察到的故障现象和设备的功能和结构，需要进行故障原因的分析。
- 可以使用逻辑推理和科学方法进行分析，排除可能的原因。
六、按步骤检修：- 在进行设备检修时，需要按照一定的步骤进行。
- 首先，可以按照用户手册或技术规格书提供的故障排查流程进行检修。
- 其次，可以根据故障现象和故障原因进行有针对性地检修。
- 最后，需要进行测试和验证，确保故障已经完全排除。
七、记录和总结：- 在检修和排除故障过程中，需要记录关键信息，包括故障的现象、原因和解决方法等。
- 这些记录可以帮助我们在今后的工作中更好地应对类似的故障。
结论：- 快速检修技巧和故障排除方法的掌握对于我们解决设备故障和提高工作效率非常重要。
- 通过了解设备功能和结构、观察故障现象、排除简单故障、使用合适的工具、分析故障原因、按步骤检修、记录和总结等步骤，可以更好地解决设备故障。
设备故障诊断技术2工程信号分析与处理
变化；热电偶插入加热炉中温度的变化过程等，这些信
号都属于瞬变非周期信号，并且可用数学关系式描述。
•单自由度振动模型在脉冲力作用下的响应
•实际监测信号的成分
•实测信号1 = 有用信号 + 噪声 + 冲击
•例如：
旋转机械不平衡故障
•实际监测信号的成分
•实测信号2 = 低频信号调制高频信号
•例如：
轴承内圈故障信号
•J.B.J. Fourier
•Fourier, Jean Baptiste Joseph •French baron, physicist, mathematician •1768 - 1830
•Cooley, Tukey: FFT in 1965
傅里叶级数与傅里叶变换 傅里叶最主要的两个贡献：
收敛性：总体上，谐波次数越高，谐波分量越小
由收敛性可知，信号的中高次谐波分量很小，所以其 对信号波形的影响很小，有时可以忽略。
在一定的误差范围内，只考虑有限的频率分量：从0频 率到所必须考虑的最高次谐波分量之间的频段称为信号 的频带宽度.
信号的频带宽度是一个重要的概念，在设计和选用测 试装置时要充分注意。
•工程信号分析与处理 周期信号与傅里叶级数
“周期函数都可以表示成为谐波关系的正弦函数的加权和”
——傅里叶的第一个主要论点，即傅里叶级数
“非周期函数都可以用正弦函数的加权积分表示” ——傅里叶的第二个主要论点，即傅里叶变换
周期信号的傅里叶级数
•工程信号分析与处理 周期信号与傅里叶级数
•根据傅里叶级数的性质，它可展开为
背景介绍
•例：电机驱动压缩机运转
•电机轴旋转频率
•电机冷却风扇叶片通过频率
•压缩机风扇叶片 通过频率
现代汽车故障诊断常用方法和技巧
2）排气异常
• 放炮、发出“突突”声、温度异常、异味、 异响；冒白烟、蓝烟、黑烟。
3）发动机异响
• 燃烧异响、机械运动副间隙响、气流异响、 跳火异响、机件摩擦敲击响。
4）发动机异味
• 汽油味、焦糊味、机油味。
5）温度异常
• 水箱开锅、水温过高、水温过低、暖机慢。
6）指示异常
• 故障灯亮、充电指示灯亮、机油灯亮；转 速表、燃油表指示不正确。
汽车发动机典型故障症状
功能性故障症状 发动机工作中可以感觉到工作状况发生异常 变化的症状。 • 1）不能启动 • （1）起动机不转 • （2）起动机转，不点火、不喷油、缸压不 正常。
2）启动困难
• 长时间启动才能发动、多次启动才能发动。
3)怠速不正常
• 无怠速 • 有怠速：无快怠速、怠速高、怠速低、怠 速抖动、怠速游车、怠速熄火、怠速忽高 忽低。
③波形显示：是数据流的图形显示方式，它能够动态 显示数据的变化，完整的反映出数值变化的过程趋势。 可以表达出数据值随时间变化的趋势和动态。
数据流分析方法
• ①值域分析法：研究某一数据的数值大小 和范围变化规律，并通过数值大小和范围 来判断故障。即超出限制判定为故障。 • ②时域分析法：考察数据的变化频率和变 化周期，通过数据值随时间变化的规律来 判断故障。 ③因果分析法：在数据流中对数据与数据之 间具有因果关系的两个或多个数据进行因 果关系是否成立的判断。
仪器设备诊断法
• 诊断人员在汽车不解体或局部解体的情况 下，采用现代检测诊断设备，对汽车各种 诊断参数进行检测、试验、分析，最终确 定汽车故障原因和部位的诊断方法。
故障码诊断分析法（电脑自诊断分 析法）
• 采用汽车电脑故障诊断仪调取故障码，再 按照维修手册中提供的故障码诊断流程图 表进行故障诊断分析。
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x(t).*cos(2ft) = -4.6e-14
-0.4 -0.6
-0.8
-1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
time
5 Hz
1
0.8
4 Hz
0.6 0.4
Amplitude
0.2
0
x(t).*cos(2ft) = -2.2e-14 -0.2 -0.4
-0.6
-0.8
-1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
0.6 0.4
Amplitude
0.2
x(t).*cos(2ft) = -5.7e-15
0 -0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
5 Hz
0
0.2
0.4
0.6
工程信号分析与处理 非周期信号与傅里叶变换
5 Hz
1
0.8
0.6
Amplitude
0.4
3 Hz
0.2
0
-0.2
是不变的，无法兼顾低频和高频的特征信息
譬如：低频段：要区分10Hz和11Hz，频率分辨率必须<1Hz 高频段：100,000Hz和100,001Hz本质上没有区别，频 率分辨率取1000Hz也可
缺乏时频分析能力、多分辨率分析能力，难以分析非平稳信号
解决办法---短时傅里叶变换
FT STFT
x( f )
机械设备故障诊断技术 ----现代信号处理方法
大连海事大学 轮机工程学院 李国宾 2012.04
现代信号处理方法
➢ 傅里叶变换存在的问题 ➢ 连续小波
小波分析 ➢ 离散小波与小波包
➢ 故障诊断中的应用
数学形态学分析
非线性时间序列分析
傅里叶变换的本质
现代信号处理方法
傅里叶变换的基本思想：将信号分解成一系列不同频率 的连续正弦波的叠加
a
a
待分析序列 基函数
连续小波---运算过程示意图
(s,t)
×
Inner product
x(t)
X
0
a 1
连续小波---运算过程示意图
(s,t)
×
Inner product
x(t)
X
50
a 1
连续小波---运算过程示意图
(s,t)
×
Inner product
x(t)
X
100
a 1
连续小波---运算过程示意图
(s,t)
×
Inner product
x(t)
X
150
a 1
连续小波---运算过程示意图
(s,t)
×
Inner product
x(t)
X
200
a 1
连续小波---运算过程示意图
0
(s,t)
×
Inner product
x(t)
X
200
a 1
连续小波---运算过程示意图
(s,t)
×
Inner product
傅里叶变换存在的问题
20Hz 80Hz 120Hz
叠加后得到
20Hz
80Hz 120Hz
20Hz
80Hz
120Hz
傅里叶变换存在的问题
丢掉了时间信息，无法根据傅立叶变换的结果 判断一个特定信号在什么时候发生
单一的频率分辨率
傅里叶变换的频率分辨率=fs/N 傅里叶变换的频率分辨率在信号的低频段和高频段
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
time
5 Hz
1
0.8
6 Hz
0.6 0.4
Amplitude
0.2
0
x(t).*cos(2ft) = 1.0e-14 -0.2 -0.4
-0.6
-0.8
-1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
time
结论：只有当检测频率与信号频率完全匹配时，值达到最大
x(t)
X
0
a 10
1
time
傅里叶变换的本质
1
0.8
0.6
0.4
Amplitude
4.8 Hz
0.2 0
-0.2
x(t).*cos(2ft) = 74.5
-0.4 -0.6
-0.8
-1
0
1
0.8
5 Hz
0.6 0.4
Amplitude
0.2
0
x(t).*cos(2ft) = 100
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
或者说，将信号从时间域转换到频率域
待处理的信号
x( f ) x(t)ei2ft dt x(t), ei2ft 基底，“滤波镜片”
傅里叶变换的本质
现代信号处理方法
x( f ) x(t)e-i2ft dt x(t), ei2ft
原始信号（时域）
1 5Hz
0.8
0.6
0.4
0.2
-1
0
5 Hz
工程信号分析与处理 非周期信号与傅里叶变换
0.2
0.4
0.6
0.8
1
time
5 Hz
0.2
0.4
0.6
0.8
1
time
傅里叶变换的本质
工程信号分析与处理 非周期信号与傅里叶变换
5.2 Hz x(t).*cos(2ft) = 77.5
Amplitude
5 Hz
1 0.8 0.6 0.4 0.2
FT
X
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
短时傅里叶也存在问题：窗宽固定
时域的分辨率比较好，但是频率出现 一定宽度的带宽，频率分辨率差;
频率的分辨率比较好，但是时域分辨 率差，有点接近傅里叶变换。
解决办法
FFT存在的问题： 问题的解决
① 缺乏时频分析能力 ② 单一的频率分辨率
FFT + 移动窗
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
傅里叶变换的本质
现代信号处理方法
5 Hz
1
0.8
1 Hz
0.6 0.4
Amplitude
0.2
0
x(t).*cos(2ft) = -8.8e-15
-0.2 -0.4
-0.6
-0.8
-1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
time
1
0.8
2 Hz
x(t)•
e-2jftdt
x(t,f)
[x(t)•
h(t -
t')]•
e-2jftdt
高斯窗
h(t)
矩形窗
h(t)
三角窗
h(t)
解决办法---短时傅里叶变换
非平稳信号
利用高斯窗STFT对非平稳信号进行分析
h(t)
ωh(t)
1
t2
e 4a
2 a
其中a为窗宽
解决办法---短时傅里叶变换
FT
X
STFT
+
改变窗宽
小波
现代信号处理方法
➢ 傅里叶变换存在的问题 ➢ 连续小波
小波分析 ➢ 离散小波与小波包
➢ 故障诊断中的应用
数学形态学分析
非线性时间序列分析
连续小波
函数 的f (t连) 续小波变换定义为:
WT (a,b) 1 x(t) (t b)dt x(t),(t b)
a