3 设备状态分类与诊断
设备异常诊断与分析
设备异常诊断与分析设备在使用过程中，有时会出现各种异常情况，如故障、损坏、不良运行等。
对于这些异常情况，需要进行诊断与分析，以找出问题原因并解决。
一、诊断设备异常1.观察异常现象：首先要观察设备出现的异常现象，如噪音、振动、温度异常等。
通过观察可以初步判断异常类型和严重程度。
2.收集相关数据：在诊断设备异常时，需要收集相关的数据和信息，如设备运行参数、报警记录、设备使用历史等。
通过这些数据可以从不同角度分析异常原因。
3.使用工具进行分析：根据设备类型和异常情况，可以采用不同的工具进行分析。
例如，可以使用信号分析仪、红外热像仪等设备进行数据采集和分析，以获取更准确的异常信息。
4.查看设备手册和技术资料：设备的手册和技术资料通常包含了设备的结构、工作原理、维修方法等内容，可以通过查看这些资料来帮助判断设备异常的原因。
二、分析设备异常原因1.故障排除：通过诊断设备异常后，可以进行故障排除，即通过逐步排除可能原因来找出故障点。
可以采用故障树分析法、故障模式与影响分析法等方法，以帮助确定故障原因。
2.分析关键参数：设备异常常常与一些关键参数相关，如温度、电流、压力等。
通过分析关键参数的变化，可以找出异常原因。
3.专家经验和知识：设备异常分析也需要借鉴专家的经验和知识。
经验丰富的技术人员可以根据以往的类似案例，提供解决问题的思路和方法。
4.参考行业标准和规范：设备异常的分析也可以参考行业标准和规范。
行业标准和规范通常包含了设备运行的基本要求和技术规范，可以用作分析设备异常的参考依据。
三、解决设备异常问题1.修复设备故障：通过分析设备异常原因后，可以针对性地采取相应的修复措施。
这可能包括更换元件、调整参数、修复设备等。
2.改进设备设计：在解决设备异常问题的同时，也可以思考如何改进设备的设计，以提高设备的可靠性和性能。
通过改进设备设计，可以减少设备异常的发生频率。
3.优化设备维护计划：设备的维护对于预防设备异常问题非常重要。
设备状态监测及故障诊断综述
设备状态监测与故障诊断综述：摘要从设备管理的角度，介绍了典型的设备状态监测与故障诊断的诊断理论、技术手段和具体方法。
首先对设备状态监测与故障诊断的意义、开展，根底理论和现状进展了介绍，阐述了设备状态监测、故障诊断与设备管理的关系。
进而对振动监测、温度检测、无损检测等根本监测手段的原理及诊断方法。
关键字：状态监测；故障诊断；振动；设备1设备状态监测和故障诊断概述1.1设备状态监测和故障诊断的意义和开展历史1.1.1设备故障及故障诊断的意义随着现代化工业的开展，设备能否平安可靠地以最正确状态运行，对于确保产品质量、提高企业生产能力、保障平安生产都具有十分重要的意义。
设备的故障就是指设备在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况，通常这种故障是从*一零部件的失效引起的。
设备的故障诊断则是发现并确定故障的部位和性质。
寻找故障的起因，预报故障的趋势并提出相应的对策。
1.1.2 设备故障诊断技术开展历史设备故障诊断技术的开展是与设备的维修方式严密相连的。
可以将故障诊断技术按测试手段分为六个阶段，即感官诊断、简易诊断、综合诊断、在线监测、精细诊断和远程监测。
从时间考察，故障诊断技术大致可以分为20世纪60年代以前、60年代到80年代和80年代以后几个阶段。
1.2现代设备故障诊断技术在故障诊断学建立之前，传统的故障诊断方法主要是依靠经历的积累。
将反映设备故障的特殊信号，从信息论角度出发对其进展分析，是现代设备故障诊断技术的特点。
可以分为统计诊断、逻辑诊断、模糊诊断。
其中有几种方法做简单的介绍。
贝叶斯法,此方法是基于概率统计的推理方法，以概率密度函数为根底，综合设备的故障信息来描述设备的运行状态，进展故障分析。
此外还有最大似然法、时间序列、法灰色系统法和故障树分析法。
故障树分析法模型是一个基于被诊断对象构造、功能特性的行为模型，是一种定性的因果模型。
1.3基于知识的故障诊断方法基于知识的故障诊断方法，不需要待测对象准确的数学模型，而且具有智能特性。
设备状态监测与故障诊断
1.设备监测目的意义保障设备安全，防止突发故障。
保障设备精度，提高产品质量和经济效益。
推进设计理念和维修制度的革新。
避免设备事故、人员伤亡、环境污染。
维护社会稳定。
2.故障分类按故障对机械工作能力的影响分类：完全性故障局部性故障按故障发生速度及演变过程分类：突发性故障渐进性故障按其发生的原因分类：磨损性故障错用性故障先天性故障按造成的后果分类：危害性故障安全性故障3.故障规律浴盆曲线：磨合期，正常使用期，耗损期4.故障发生的原因宏观上分析1.设计错误2 原材料缺陷3 制造过程的缺陷4 运转缺陷微观上分析：疲劳，磨损，断裂，腐蚀5.零件磨损的一般规律磨合阶段，正常磨损阶段，急剧磨损阶段6.零件变形失效塑性变形失效，弹性变形失效，蠕变变形失效，翘曲变形失效7.断裂失效塑性断裂，脆性断裂8.状态监测与故障诊断的技术方法1.振动、噪声诊断技术2. 油液分析技术3. 温度检测技术4. 无损检测技术9.振动的危害降低机器及仪表的精度,引起机械设备及土木结构的破坏10.机械振动的分类按振动系统本身的特点分类: 离散系统连续系统按振动系统所受的激励类型分类: 自由振动强迫振动自激振动参数振动按系统的响应（振动规律）分类: 确定性振动随机振动按描述系统运动的微分方程分类:线性振动非线性振动11.机械振动要研究的内容和步骤1. 建立物理力学模型2.建立数学模型3.方程的求解4.结果的阐述12. 随机振动非确定而又具有统计规律，它们的规律不能用时间的确定性函数来描述，但又具有一定的统计规律性。
平稳随机过程与各态历经过程13. 自相关函数∑=∞→+=+nk k k Tx t x t x n t t R 11111)()(1),(lim ττ同一点不同的两个时间函数乘积称为随机过程 X(t)于时刻 t 1与 t 1+ τ的自相关函数。
它是时差 的函数，在一般情况下，它也依赖于采样时刻 t 1，反映这两个时刻的随机变量的X k （t 1）与X （t1+τ）统计联系。
设备状态的判定与趋势分析
设备状态的判定与趋势分析
设备状态是指设备在特定时间点的性能和工作状态，对设备状态的判定和趋势分析可以帮助企业及时发现设备存在的问题，并采取相应的措施，以避免设备故障对生产和经营造成影响。
设备状态的判定通常包括以下几个方面：设备的工作性能是否正常，设备是否存在异常噪音或振动，设备是否有漏油、漏水等现象，设备的温度和电压是否在正常范围内，设备的运行时间是否达到预定的维护周期等。
这些方面的判定可以通过设备本身的检测仪器和传感器进行监测和记录，也可以通过人工巡检和观察的方式进行。
在设备状态的判定基础上，进行趋势分析可以帮助企业更好地了解设备的运行情况，并及时预防可能发生的问题。
趋势分析可以通过设备运行数据的收集和整理来进行，比如对设备的运行时间、温度、电压等数据进行统计和图表展示，以发现设备的运行规律和变化趋势。
通过趋势分析，企业可以及时发现设备的异常变化，及时采取相应的维护和修复措施，避免设备故障对生产和经营造成损失。
总之，设备状态的判定与趋势分析对企业保障设备的正常运行、降低设备故障的发生具有重要意义。
通过科学的方法和有效的手段对设备状态进行判定和趋势分析，可以帮助企业提高设备的利用率和生产效率，降低维护成本和生产风险，为企业的可持续发展提供有力的支持。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
一、电力系统设备状态监测的概述在实际应用中，有故障预报、故障诊断和状态监测等几个在内容上相近但存在差别的概念。
故障预报———根据故障征兆，对可能发生故障的时间、位置和程度进行预测。
故障诊断———根据故障特征，对已发生的故障进行定位和对故障发展程度进行判断。
状态监测———对设备的运行状态进行记录、分类和评估，为设备维护、维修提供决策。
以上几个概念的关系它们是按故障发展的时间进程进行分类的。
如果不能对未发生的故障时间、位置进行预测和不能对已发生故障的位置、程度进行准确判断，则不能称为故障预报和故障诊断，其结论应该属于状态监测范围。
对故障的预测或预报必须建模和仿真，而故障诊断也需要对故障的机理进行分析和研究，不能仅仅依靠信号处理的方法，只分析故障的外在表现，因而存在较大的难度。
状态监测主要依据信号处理和模式识别对设备进行评估和判断，相对容易实现。
但是，也不能认为预测或预报是最好的方法，而状态监测只是一种初级的手段。
每一种方法必须适合具体的对象，关键在于准确，要得到准确的结论都是不容易的。
状态监测适合电力系统主设备的现状。
主设备的主要故障，例如绝缘故障、机械故障等的一些故障机理还不清楚，全系统的故障建模和仿真更难，而作为一个产品，其生存期有限，也没有必要进行大量的研究工作。
如果强调对主设备故障的“预报”和“定位”，不仅现有条件下很难达到预期效果，而且容易产生过分的期望和误解，并将影响监测技术的推广和发展。
另外，有些情况需要具体对待，例如对于输电线和电缆的接地故障，用户首先要对故障点定位，这就需要采用故障诊断的方法，而不是状态监测的方法。
状态监测应该包括以下任务：（1）为设备的运行情况积累资料和数据，建立设备运行的历史档案。
（2）对设备运行状态处于正常还是异常做出判断，根据历史档案、运行状态等级和已出现的故障特征或征兆，判断故障的性质和程度。
（3）对设备的运行状态进行评估，并对这种评估进行分类。
当一定的标准形成后，为状态检修的实施提供依据。
设备状态监测与故障诊断技术PPT课件 02-设备故障诊断的基本概念
第二节 设备故障诊断的基本方法和分类
一、设备故障诊断的基本方法
1．传统的故障诊断方法
首先是利用各种物理的和化学的原理和手段，通过伴随故障出现的各种 物理和化学现象，直接检测故障。
其次，利用故障所对应的征兆来诊断故障是最常用、最成熟的方法。
2．故障的智能诊断方法
人工智能、专家系统
3．故障诊断的数学方法
中石化仪征化纤公司原涤纶二厂
管理体制 “一会”、“二级”、 “三定”
“一 会”
即定期召开状态监测例会，除相互通报状 态监测及维修情况外，还特别以“诸葛 亮会”的形式对故障信息进行会诊，以 便对设备运行状况作出客观正确的评价， 从而为状态维修提供依据。另外，针对 紧急故障，不定期召开现场急诊会，及 时解决问题。
一、设备维修方式的发展
事后维修，故障维修 (Break down) 设备坏了后才去修理。
定期维修，预防维修 (Preventive) 定期地检查和大修。
预测维修，状态维修 (Predictive) 周期的监测，需要时才去维修。
事后维修体制
定义 设备运行到坏了再进行修理。
优点
不需要安排计划。 对一些设备，更换比修理更便宜。
互动时间
问题与回答
一、单项选择题（在备选答案中选出一个正确答 案，并将其号码填在题干中的横线上）
1．在应力和时间等条件下，导致发生故障的物理、化学、生物 或机械过程，称为 。
A、故障状态 B、故障机理 C、故障类型 D、故障模式 2．设备故障的基本特性不包括 。 A、层次性 B、放射性 C、延时性 D、确定性 3．传统的故障诊断方法不包括 。 A、振动诊断 B、温度诊断 C、专家系统 D、电参数诊断 4．不属于故障诊断数学方法的是 。 A、故障树分析 B、人工智能 C、小波变换 D、分形几何
设备状态监测与故障诊断
5 设备状态监测与故障诊断所谓“状态监测与故障诊断”，就是对运行中的设备实施定期或连续监测、有关参数分析、有效地对设备运行状态进行系统自动监测分析或人工分析，读取相应的自诊断状态报告，以便尽早发现潜伏性故障，提出预防性措施，避免发生严重事故，保证设备的安全、稳定和经济运行，并以此指导设备检修。
设备状态监测和故障诊断技术也称为预测维修技术，是新兴的一门包含很多新科技的多学科性综合技术。
简单地说就是通过一些技术手段，对设备的振动、噪声、电流、温度、油质等进行监测和技术分析，掌握设备的运行状态，判断设备未来的发展趋势，诊断故障发生的部位、故障的原因，进而具体指导维修工作。
传统的耳听、手摸等也可以算是其中的一种比较简单的手段。
5.1 设备故障的规律设备故障是一个非常广义的概念。
简单地说，设备故障就是设备系统或其中的元件／部件丧失了规定的功能或精度。
与故障意义相近的还有“失效”的概念，失效通常指的是不可修复的对象；故障指的是可以修复的对象。
早期故障：这种故障的产生可能是设计、加工或材料上的缺陷，在设备投入运行初期暴露出来。
或者是有些零部件如齿轮箱中的齿轮及其他摩擦副需经过一段时期“跑合” , 使工作情况逐渐改善。
这种早期故障经过暴露、处理、完善后，故障率开始下降。
使用期故障：这是产品有效寿命期内发生的故障，这种故障是由于载荷（外因，指运行条件等）和系统特性（内因，指零部件故障、结构损伤等）无法预知的偶然因素引起的。
设备大部分时间处于这种工作状态。
这时的故障率基本上是恒定的。
对这个时期的故障进行监测与诊断具有重要意义。
后期故障（耗散期故障）：它往往发生在设备的后期，由于设备长期使用，甚至超过设备的使用寿命后，设备的零部件由于逐渐磨损、疲劳、老化等原因使系统功能退化，最后可能导致系统发生突发性的、危险性的、全局性的故障。
这期间设备故障率是上升趋势，通过监测、诊断，发现失效零部件应及时更换，以避免发生事故。
设备故障的规律可分为以下六种模式。
设备状态的判定与趋势分析
设备状态的判定与趋势分析引言在工业生产和设备管理中，及时准确地判定设备的状态并对设备的趋势进行分析至关重要。
这不仅可以帮助企业及时发现设备故障和异常，及时采取修复措施，还可以预测设备的寿命和性能变化，优化设备的维护计划和运营策略。
本文将介绍设备状态的判定方法和趋势分析技术，帮助读者了解如何实现设备状态的监测与分析。
设备状态的判定设备状态的判定是指通过对设备的各种指标进行监测和分析，判断设备当前的运行状态。
常见的设备状态判定方法有以下几种：1.阈值判断法：设定设备的各项指标的上下限，当指标超出设定的阈值范围时，判定设备状态异常。
例如，如果某设备的温度超过了预定的上限，即可判断设备存在过热问题。
2.统计分析法：通过对设备各项指标进行统计分析，如均值、方差、变异系数等，判断设备状态是否正常。
如果设备的指标分布出现异常，如均值偏离正常范围较大或方差明显增大，即可判断设备状态异常。
3.机器学习方法：利用机器学习算法对设备的历史数据进行训练，构建设备状态的判定模型，对实时数据进行预测和判断。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
以上方法可以根据不同的场景和要求进行组合和选择，以实现对设备状态的准确判定。
设备趋势分析设备趋势分析是指通过对设备历史数据的分析，发现设备运行状态的变化趋势，并预测设备未来的发展趋势。
常见的设备趋势分析方法有以下几种：1.时间序列分析：将设备历史数据按时间先后顺序进行排序，利用统计学方法对序列数据进行分析和预测。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、趋势法、季节性分解等。
2.回归分析：将设备的各项指标作为自变量，分析其与设备状态之间的关系，并建立回归模型进行预测。
回归分析可以通过简单线性回归、多元线性回归等方法实现。
3.聚类分析：将设备的历史数据进行聚类分析，将相似的数据归为一类，找出设备状态的特征，并根据聚类结果对未来设备状态进行预测。
4.相关性分析：通过计算设备各项指标之间的相关系数，判断不同指标之间的关联程度，并分析指标之间的影响关系。
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R为 x与 z的互相关矩阵，即
R XZ
T
马氏距离的优点是排除了特征参数之间的相互影响。
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设备状态分类与模式识别方法
马氏距离（Mahalanobis distance） 这是加权欧氏距离中用得较多的一种，其形式为
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设备状态分类与模式识别方法
• ② ③ 故障树的定量化 确定每个最小割集的发生概率 确定每个底事件的发生对引起顶事件发生的重要程度
不平衡 不对中 故 油膜涡动 B 障 轴裂纹
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设备状态分类与模式识别方法
例
球磨机故障树分析： • 以球磨机制粉系统出现危险状态，需要停止运行为本 例的顶事件。 • 以产生本层故障的原因定为下一层故障，直至不能再 细分，则为底事件，构造故障树。
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设备状态分类与模式识别方法
特征矢量的构成
0 .5 x 1x 2x X 1 .5 x 2 .5 x nx
特征频率
其他特征量，如信息量等
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2 DE
T Z ( z , z , , z ) X ( x1 , x2 , , xn )T 1 2 n ， ，
( x i zi ) 2 ( X Z ) T ( X Z )
i 1
x2 d1 A d2
n
几何概念如图
01
02
M x 1 ，025-52090512 Research Center of Condition Monitoring & Fault Diagnosis ( RCCMFD ),
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设备状态分类与模式识别方法
隶属函数
模糊数学将0、1二值逻辑推广到可取[0,1]闭区间中任意取 值的连续逻辑，此时的特征函数称为隶属函数(x)，它满 足0 (x) 1
设备状态分类与模式识别方法
考虑到特征矢量中的诸分量对分类起的作用不同，可采用加 权方法，构造加权欧拉距离
2 Dw ( X Z )T W ( X Z )
式中W为权系数矩阵。当W为单位矩阵时即为上述等式，当
w1 W 0
w2
0 wn
当 w1、w2、…、wn 取不同值时，表明矢量中各个分量的作 用不同。
1
2 3
1
不能 正常 运行
1
:
4Leabharlann 1不能 停料&
危 险 状 态
3
: : 5
1
卸压 装置 不正 常
设备状态分类与模式识别方法
T
T
&
1
1
2
...
n
1
2
...
n
与或门故障树 a) 与门故障 b) 或门故障树
19 Research Center of Condition Monitoring & Fault Diagnosis ( RCCMFD ), ，025-52090512
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设备状态分类与模式识别方法
• 故障树定性分析 ① 给系统以明确的定义，选定可能发生的不希望事件作为 顶事件。 ② 对系统的故障进行定义，分析其形成原因 (如设计、运 行、人为因素等)。 ③ 作出故障树逻辑图。 ④ 对故障树结构作定性分析，分析各事件结构重要度，应 用布尔代数对故障树简化，寻找故障树的最小割集，以 判明薄弱环节。 ⑤ 对故障树结构作定量分析。如掌握各元件、各部件的故 障率数据，就可以根据故障树逻辑，对系统的故障作定 量分析。
模糊关系方程 模糊关系方程为：
R11 R R 21 Rm1
B = RA
R12 R22 Rm 2 R1n R2 n Rmn
R称为模糊关系矩阵
0.5 x 特 1x 征 2x A nx 矢 量
•为了使反应装臵的冷却水温度、压力维持一定关系，可依靠 温度计1与压力计3的输出信号，由计算机控制系统的调节器 与控制信号调节冷却水量，并靠调节阀，使化学反应维持在 正常状态。 •若反应装臵中的温度超标，温度计1显示工况不正常，操作 员即关闭手动阀4，停止供料，防止系统出现危险。 •如果选择系统出现危险的状态作为顶事件(不希望发生事件)， 就可得到如图所示的故障树。
设备状态分类与模式识别方法
工况监视与故障诊断 --- 状态分类问题
对比分析法 模型分析法 逻辑推理法 贝叶斯(Bayes)分类法 距离函数分类法 模糊诊断 故障树分析
设备状态分类与模式识别方法
1 距离函数分类法 •由n个特征参数组成的特征向量相当于 n 维特征空间上 的一个点 •同类模式点具有聚类性，不同类状态的模式点有各自的 聚类域和聚类中心 •如果事先知道各类状态的模式点的聚类域作为参考模式， 则可将待检模式与参考模式间的距离作为判别函数，判 别待检状态的属性。
(x )
升半矩形分布
1
0, ( x ) 1,
a x
0 xa xa
0
( x)
升半正态分布
1
0, 0 xa ( x ) 2 1 exp( k ( x a ) ), x a
0
a
x
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设备状态分类与模式识别方法
3 故障树分析法
故障树的适用范围 可靠性分析 安全性分析 维修管理
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设备状态分类与模式识别方法
2 模糊诊断方法 机器运行过程的动态信号及其特征值都具有某种不确定性， 如偶然性和模糊性。 如故障征兆特征用许多模糊的概念来描述，如“振动强 烈”、“噪声大”，故障原因用“偏心大”、“磨损严重” 等。 以模糊数学为基础，把模糊现象与因素间关系用数学表达 方式描述、运算，即模糊诊断
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设备状态分类与模式识别方法
欧氏距离（Euclidean distance） 在欧氏空间中，设矢量 两点距离越近，表明相似性越大，则可认为属于同一个群聚 域，或属于同一类别，欧氏距离（Z为标准模式矢量，X为 待检矢量。）：
设备状态分类与模式识别方法
(t )
一般 较 较好 差 很差
很好
0
x
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设备状态分类与模式识别方法
① 利用底事件的发生概率去计算顶事件发生概率
④ 掌握每一个底事件发生概率的降低对顶事件发生概率 降低的影响大小
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设备状态分类与模式识别方法 例
4
反应装置
5 3 1
2
图是一化学反应流程及控制系统示意图。系统由冷却装 臵2、供料装臵4和卸压装臵5组成。温度计1，压力计3
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设备状态分类与模式识别方法 球磨机故障树逻辑图
危险状态
≥1
自 然 及 爆 炸 A
制 粉 系 统 断 煤 B
磨 煤 机 堵 塞 C
粗 粉 分 离 器 堵 塞 D
细 粉 分 离 器 堵 塞 E
磨 煤 机 故 障 F
排 粉 机 故 障 G