机械设备故障诊断技术
机械设备故障诊断技术研究
机械设备故障诊断技术研究随着工业化的不断发展，机械设备的应用范围越来越广泛，而机械设备故障诊断技术的研究也变得越来越重要。
机械设备故障诊断技术是通过对机械设备进行故障分析，确定故障原因和解决方法的一种技术。
一、机械设备故障的类型机械设备故障类型繁多，主要分为以下几类：1.电路故障：包括电气控制中的故障和电源系统中的故障。
2.机械故障：包括机械结构失效、零部件损坏等。
3.液压故障：主要指液压系统中的故障，包括系统压力不足、油液渗漏等。
4.气动故障：主要指气动系统中的故障，包括气压不足、气管阻塞等。
二、机械设备故障诊断技术的研究机械设备故障诊断技术已经成为了机械设备维护和管理的重要技术，其研究涉及了多个领域，包括机械结构分析、电气控制、液压技术、气动技术等。
1.机械结构分析对于机械结构失效等问题，需要对机械结构进行全面的分析。
在机械结构分析中，一般采用有限元分析技术。
这种技术可以通过计算机仿真来分析机械结构在加工、运动和载荷作用下的变形、应力等因素。
2.电气控制电气控制是机械设备中的一个重要部分，其故障和问题也比较常见。
对于电气控制中的问题，需要有电气工程师进行相应的诊断和维修。
电气工程师需要对电气元件的工作原理、电路板以及电气控制系统等方面进行了解和掌握。
3.液压技术液压技术是机械设备中的常见技术，而在液压系统中常见的故障包括系统压力不足、腐蚀、泄漏等。
对于液压技术中的问题，需要有液压工程师进行相应的诊断和维修。
液压工程师需要对液压元件的特性、液压控制系统等方面进行了解和掌握。
4.气动技术与液压技术类似，气动技术也是机械设备中的重要技术，而在气动系统中常见的故障包括气压不足、气管阻塞等。
对于气动技术中的问题，需要有气动工程师进行相应的诊断和维修。
气动工程师需要对气动元件的特性、气动控制系统等方面进行了解和掌握。
三、机械设备故障诊断技术的应用机械设备故障诊断技术的应用范围非常广泛，包括航空、航天、冶金、化工、石化、能源、交通等多个领域。
机械设备状态监测与故障诊断技术
优点与局限性
温度监测技术具有简单 、直观和易于实现的优 点。然而，对于非热力 设备或低温设备，温度 变化可能不明显，需要
采用其他监测方法。
油液分析技术
总结词
油液分析技术是通过分析机械设备的润滑油或液 压油的成分和性能指标，从而判断设备运行状态 的一种方法。
适用范围
油液分析技术适用于各种类型的机械设备，特别 是润滑系统和液压系统，如轴承、齿轮和液压缸 等。
温度监测技术是通过测 量机械设备的温度变化 ，分析其特征参数，从 而判断设备运行状态的 一种方法。
详细描述
温度监测技术主要应用 于热力设备、电机和电 子设备的监测。通过测 量和分析温度信号的变 化趋势、波动幅度和温 差等参数，可以判断设
备的运行状态。
适用范围
温度监测技术适用于各 种类型的热力设备和电 子设备，如锅炉、汽轮 机、变压器和集成电路
技术应用前景
工业4.0
机械设备状态监测与故障诊断技术是工业4.0的重要组成部分，能 够提高生产效率和设备利用率，降低维护成本。
智能制造
在智能制造领域，该技术能够实现设备的远程监控和预测性维护， 提高制造过程的可靠性和效率。
航空航天领域
在航空航天领域，该技术对于保障飞行安全和提高飞行器寿命具有 重要意义。
机械设备状态监测与故障诊断 05 技术的挑战与未来发展
技术挑战
监测设备兼容性
不同品牌和型号的机械设备可能 需要特定的监测设备，导致监测
设备的兼容性成为一大挑战。
数据处理与分析
机械设备产生的数据量庞大，如何 高效地处理和分析这些数据以提取 有价值的信息是一个技术难题。
故障预测准确性
准确预测机械设备故障的发生时间 和部位是一个具有挑战性的任务， 需要不断优化算法和提高预测模型 的精度。
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。
《机械设备故障诊断技术》(设备故障诊断)
机械设备故障诊断技术
1.1.1 设备故障诊断的含义和特性
2. 设备故障诊断的特性
（1）多样性
化工过程装置 静设备：如换热器、传质容器、反应器、变换器、塔设备等 动设备：如旋转机器和往复机器等 设备结构不同，工艺参数各异，制造安装差异 使用环境不同，产生各种故障
如离心式、轴流式压缩机、烟气轮机：
工艺气体粉料（催化剂），转子不平衡、振动、摩擦、磨损故障
3.7 高速旋转机械不稳定自激振动故障的分析方法
4 往复式压缩机的故障分析和管道振动 4.1 往复式压缩机的故障类型与故障原因； 4.2 示功图及阀片运动规律的测量与故障分析
4.3 压缩机的气流压力脉动与管道振动
5 齿轮故障诊断 5.1 齿轮常见故障；
5.2 齿轮故障振动的诊断；
5.3 齿轮故障噪声的诊断
机械设ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ故障诊断技术
1.1.1 设备故障诊断的含义和特性
1. 设备故障诊断的含义 应用现代测试技术、诊断理论方法 识别诊断设备故障机理、原因、部位和程度 根据诊断结论，确定设备维修方案和防范措施
设备故障：设备丧失工作效能程度，设备丧失规定性能状态
诊 断：用测试分析技术和故障识别方法
确定故障性质、程度、类别和部位，研究故障机理的学科
1.2 设备故障的类型和状态监测技术
2 故障诊断的信号处理方法 2.1 信号处理基础知识； 2.2 旋转机械常用的振动信号处理图形； 2.3 信号的时频分析
3 旋转机械故障诊断 3.1 转子不平衡故障诊断；3.2 转子不对中故障诊断；3.3 滑动轴承故障诊断
3.4 转子摩擦故障诊断； 3.5 浮动环密封故障诊断；3.6 叶片式机器中流体激振故障诊断
机械设备故障诊断技术
机械故障诊断的方法
机械故障诊断的方法
机械故障诊断的方法可以分为以下几种：
1. 观察法：通过观察机械设备的运转过程中是否存在异常现象来判断故障原因。
例如，机械噪音变大、部件振动、热量异常等。
2. 测试法：通过使用仪器设备对机械设备进行测试，测量关键参数，比如温度、压力、电流、电压等，从而找出故障的原因。
3. 比对法：将已知正常的机械设备与出故障的设备进行比对，找出两者之间的差异并分析可能的故障原因。
4. 故障代码法：一些机械设备会记录故障代码，通过查阅故障代码手册，可以迅速定位到故障原因。
5. 试验法：通过对机械设备进行一系列试验，例如拉力试验、冲击试验、振动试验等，来模拟实际使用过程中可能发生的故障情况。
6. 经验法：依靠工程师或技术人员的丰富经验和专业知识，根据故障的症状和手头的情况进行判断和诊断。
以上方法可以单独或者组合使用，根据具体的机械设备故障情况选择合适的方法
进行诊断。
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。
机械设备故障诊断的前沿技术是什么
机械设备故障诊断的前沿技术是什么在现代工业生产中，机械设备的稳定运行是保障生产效率和产品质量的关键。
然而，由于长时间的运行、复杂的工作环境以及各种不可预见的因素，机械设备难免会出现故障。
及时准确地诊断出故障，并采取有效的维修措施，对于减少生产损失、提高设备利用率具有重要意义。
随着科技的不断进步，机械设备故障诊断领域涌现出了一系列前沿技术，为设备的可靠运行提供了更强大的支持。
一、基于深度学习的故障诊断技术深度学习作为人工智能领域的重要分支，在机械设备故障诊断中展现出了巨大的潜力。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工提取特征，这不仅需要丰富的专业知识和经验，而且容易受到主观因素的影响。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够自动从大量的监测数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的故障诊断。
例如，通过将振动信号、温度数据等输入到深度学习模型中，模型可以自动识别出正常运行状态和故障状态之间的差异，并对故障类型进行分类。
此外，深度学习还可以用于预测设备的剩余使用寿命，为设备的维护计划提供科学依据。
二、无线传感器网络与故障诊断的融合无线传感器网络（WSN）的发展为机械设备故障诊断带来了新的机遇。
通过在设备上布置多个无线传感器，可以实时采集设备的运行参数，如振动、声音、压力等。
这些传感器节点之间可以相互通信，将采集到的数据传输到中央处理单元进行分析。
与传统的有线监测系统相比，无线传感器网络具有安装方便、成本低、可扩展性强等优点。
同时，结合先进的信号处理和数据分析算法，可以从海量的监测数据中提取出有价值的信息，实现对设备故障的早期预警和诊断。
三、基于模型的故障诊断方法基于模型的故障诊断方法是通过建立机械设备的数学模型，来预测设备在正常运行条件下的输出，并将实际监测到的输出与模型预测值进行比较。
如果两者之间存在较大偏差，则表明设备可能出现了故障。
这种方法需要对设备的工作原理和结构有深入的了解，建立精确的数学模型。
机械设备故障检测诊断技术发展前景（三篇）
机械设备故障检测诊断技术发展前景机械设备故障检测诊断技术的发展前景无疑是非常广阔的，随着科学技术的不断进步，人们对机械设备故障检测诊断技术的需求也越来越高。
下面将从技术创新、应用领域和市场前景三个方面进行分析。
一、技术创新方面1. 传感器技术的创新：传感器是机械设备故障检测诊断技术的核心，近年来传感器技术不断创新，出现了更加精确、灵敏的传感器。
例如温度传感器、振动传感器、声音传感器等，可以更加准确地监测机械设备的运行状态，及时发现并诊断潜在故障。
2. 数据分析技术的发展：随着大数据时代的来临，机械设备产生的数据量越来越大。
数据分析技术的发展使得人们可以更好地利用这些数据，提取有价值的信息，判断机械设备是否存在故障，并进行诊断。
例如，人工智能和机器学习技术可以对数据进行快速分析和处理，从而提高机械设备故障检测诊断的准确性和效率。
3. 无损检测技术的突破：无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，可以通过测量材料的某些特性，如声音、振动、电磁等来判断机械设备是否存在故障。
随着超声波、热像仪等无损检测技术的不断突破，人们可以更加方便地进行机械设备故障检测诊断。
二、应用领域方面1. 工业制造领域：在工业制造过程中，机械设备的正常运行直接关系到产品的质量和效益。
因此，机械设备故障检测诊断技术在工业制造领域具有广泛的应用前景。
例如，可以通过对机床、钢铁设备、电力设备等进行故障检测诊断，减少设备故障引起的生产停工和能源浪费，提高生产效率和产品质量。
2. 能源领域：能源设备的运行稳定性对能源的安全供应至关重要。
通过机械设备故障检测诊断技术，可以实时监测和预防能源设备的故障，提高能源设备的效率和可靠性。
例如，对发电机组、风力发电设备等进行故障检测诊断，可以减少停电事故的发生，降低能源浪费。
3. 交通运输领域：机械设备在交通运输领域的应用广泛，包括汽车、火车、飞机等。
机械设备故障检测诊断技术在交通运输领域的发展前景较为广阔。
机械设备状态监测和故障诊断技术
旋转机械如电机、压缩机、轴承等在长期运行过程中，容易出现磨损、疲劳、腐蚀等问题，导致设备性能下降或 失效。通过振动分析、声音分析、温度监测等故障诊断技术，可以及时发现异常现象，判断故障类型和程度，为 维修保养提供依据。
故障诊断在液压系统中的应用
总结词
液压系统在机械设备中起到传递动力和调节控制的作用，其运行状态直接影响到 整个设备的性能。对液压系统进行状态监测和故障诊断，有助于保障设备的稳定 性和可靠性。
早期的状态监测主要依靠人工检 查和简单的仪表测量，受限于技 术和认知水平，监测的准确性和
可靠性较低。
发展阶段
随着电子技术和计算机技术的进 步，状态监测技术逐渐向自动化 、智能化方向发展，出现了各种 传感器、数据采集与处理系统等
。
成熟阶段
现代的状态监测技术已经形成了 集信号处理、模式识别、预测评 估等多学科于一体的综合性技术 体系，广泛应用于各种机械设备
详细描述
液压系统中的各种元件，如泵、阀、缸等，在长期使用过程中可能会出现泄漏、 堵塞、磨损等问题。通过对液压油的温度、压力、流量等参数进行监测，结合压 力波动、噪声等信号分析，可以快速定位故障位置，提高维修效率。
故障诊断在生产设备中的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
生产设备是工业生产中的重要工具，其运行状态直接关系 到生产效率和产品质量。通过状态监测和故障诊断技术， 可以及时发现设备潜在问题，保障生产的顺利进行。
多技术融合的监测与诊断技术
多技术融合的监测与诊断技术是指将多种技术手段融合在一 起，形成综合性的监测和诊断系统。这些技术手段包括振动 分析、油液分析、声发射等，能够从多个角度对机械设备进 行全面监测和分析。
多技术融合的监测与诊断技术能够提高故障诊断的准确性和 可靠性，为维修工作提供更加全面的技术支持。同时，这种 技术需要专业人员对各种技术手段进行综合分析和判断，以 保证监测和诊断结果的准确性。
机械设备故障应用诊断技术
机械设备故障应用诊断技术
按故障造成的后果分类
1）、致命故障：这是指危及或导致人身伤亡，引起机械设备报废或造成重大经
济损失的故障。
2）、严重故障：是指严重影响机械设备正常使用，在较短的有效时间内可以排
除的故障。
3）、一般故障：明显影响机械设备正常使用，在较短的有效时间内可以排除的
故障。
4）、轻度故障：轻度影响机械设备正常使用，能在日常保养中用随机工具轻易
排除的故障。如零件松动等。
机械设备故障应用诊断技术
第三部分 故障概率与故障率
机械设备故障应用诊断技术
故障概率
设备的技术状况总是随着时间的延长而逐渐恶 化的因而设备的使用寿命总是有限的。由此可知， 设备发生故障的可能性总是随着时间的延长而增大 的，因而它可以看作是时间的函数。但同于设备故 障的发生具有随机性，即无论哪一种故障、人们都 难以预料它的确切发生时间。故设备发生故障的情 况都只能用概率来表示，称为故障概率
机械设备在规定当的t=条∞件时下，和即规定F的( 时)间内0 不f发(t生)d故 障t1的概率称为无故障概率，用R(t）
表示。
故障概率与无故障概率构成了一个完整的事件组，即
或
F(t) R(t) 1 R(t)1f(t)
机械设备故障应用诊断技术
故障率
故障率是指在每一个时间增量里产生故障的次数或在时间t之尚未发生故障，而在随后 的αt时间之内可能发生故障的条件概率，用 λ（t ）来表示，其数学关系式为：
发的阶段。当这种情况能够鉴别时，即认为是一种故障现象称为潜在故 障。
机械设备故障应用诊断技术
根据故障产生的原因分类
1）、人为故障：由于在设计、制造、大修、使用、运输、管理等方面存在问题，
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振动、冲击、噪声国家重点实验室(上海交通大学) 2005年5月18日
提纲
引 言 学科范畴 学科发展意义 监测与诊断技术基础 监测与诊断系统 监测与诊断技术发展趋势 结束语
上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验室
2021年2月19日星期五
2
引言
引 言 学科范畴 学科发展意义 监测与诊断技术基础
4
引言
机械设备是现代化工业生产的物质技术基础， 设备管理则是企业管理中的重要领域
也就是说，企业管理的现代化必然要以设备 管理的现代化作为其重要组成部分
机械设备状态监测与故障诊断技术在设备管 理与维修现代化中占有重要的地位
我国已将设备诊断技术、修复技术和润滑技术 列为设备管理和维修工作的三项基础技术
监测与诊断系统 监测与诊断技术发展趋势 结束语
引言
现代工业生产对机械设备的要求:
可靠性 可用性 维修性 经济性 安全性 进行全寿命管理，实行全面质量保证体系制度
机械设备状态监测与故障诊断技术在满足上 述这些要求中，扮演着越来越重要的角色
上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验室
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络化远程诊断系统
上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验室
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学科范畴
引 言 学科范畴 学科发展意义 监测与诊断技术基础
监测与诊断系统 监测与诊断技术发展趋势 结束语
学科范畴
机械工程 机器
建模技术
FEM
测量技术
分析
声音或振动信号
CAD, CAE 坐标反求 图像处理
结构与强度
通过测取设备状态信号，并结合其历史状况对所 测信号进行处理分析，特征提取，从而定量诊断 (识别)机械设备及其零部件的运行状态(正常、异 常、故障)，进一步预测将来状态，最终确定需 要采取的必要对策的一门技术
主要内容包括监测、诊断(识别)和预测三个方面
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12
定义 – 技术结构关系
在 线 、 离 线 ； 定 期 、 连 续 ； ...
简易、精密
M 监测
(I)
C 工作状态
表现
振动、噪声、温 度、压力、转速、 扭 矩 、 功 率 、 ...
正常
异常
正向逻辑：故障反映
S 症状
逻辑关系
F 故障
逆向逻辑：机理研究
D 诊断
(II)
诊断理论与方法
统计识别， 模糊逻辑， 灰色理论， 神 经 网 络 ， ...
视情维修 给定计划、制 定界限值、有 缺陷和需要时
状态维修 以状态为基础、基 于统计分析、信号 处理、趋势分析
定期维修 以时间为基 础、长期计 划、定期
性能严重劣 化或故障停 机时导致的 非计划维修
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6
引言
状态监测与故障诊断技术是预防(状态)维修 的必要条件
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5
引言
维修方式归纳起来有三大类，共五种形式：
事后维修(BM)
改善维修(CM)
预防维修(PM)－视情维修(COM)、状态维修(CBM) 和计划(定期)维修(TBM)
维修方式
改善维修(CM)
预防维修(PM)
事后维修(BM)
改装、改进 (型)、重新 设计、变更 式样
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定义 – 监测与诊断的关系
机械设备状态监测与故障诊断既有区别、又有联系， 同一学科的两个层次：[简易/精密]
状态监测也称为简易诊断，一般是通过测定设备的某些 较为单一的特征参数(如振动、温度、压力等)来检查设备 状态，并根据特征参数值与门限值之间的关系来决定设 备的状态
8
引言
机械设备状态监测与故障诊断
是一门正在不断完善和发展的交叉型学科 是一项与现代化工业大生产紧密相关的技术 是机械学科领域的研究热点之一
故障诊断学科需解决的重要问题
故障特征信息提取和故障分类、识别的新理 论及 新方法研究
复杂故障产生机理及模型的深入研究 故障诊断智能系统研究，包括诊断专家系统和网
7
引言
实践证明，机械设备状态监测与故障诊断技 术
正在改变着我国传统维修管理的被动局面 正在向预防(状态)维修的新方式推进 促使设备寿命周期费用最经济和综合效率最高
可见，状态监测与故障诊断技术是开展预防 (状态)维修的重要支撑
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类别
磨损、腐蚀、变形、 裂纹、不平衡、不对 中 、 松 动 、 渗 漏 、 ...
分析
参数监测， 症状识别， 特 征 提 取 ， ...
性质与程度
逻辑关系
暂时、永久、突发、
渐发、破坏、非破
简 单 映 射 、 加 权 相 关 、 规 则 相 关 、 置 信 因 子 、 ... 坏 、 先 天 、 错 用 、 ...
ower Spectral Density (PSD), * Correlation, * Fuzzy Logic, * Bispectrum, * Higher-Order Statics (HOS), * Neural Networks (NN), * Wavelet Transform, * Spectral Correlation Density (SCD), * Time-Frequency Distribution (TFD), * Sound Intensity, * Near-Field Acoustic Holographics, * ...
* Stability, * Chaos, * Fractal, * ...
上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验室
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11
定义
机械设备状态监测与故障诊断
是识别机械设备(机器或机组)运行状态的一门综 合性应用科学和技术，它主要研究机械设备运行 状态的变化在诊断信息中的反映
推广和应用设备状态监测与故障诊断技术可 以达到如下目的：
保障设备运行安全，防止突发事故 保证设备工作精度，提高产品质量 实施状态维修(或预防维修)，节约维修费用 避免设备事故带来的环境污染及其它危害 给企业部门带来较大的间接经济效益
上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验室
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