设备状态监测与故障诊断综述
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。
异步电动机的状态监测与故障诊断技术综述
异步电动机的状态监测与故障诊断技术综
述
异步电动机是工业生产中常用的一种电动机，其具有结构简单、可靠性高、维护成本低等优点，因此被广泛应用于各种机械设备中。
然而，由于其工作环境复杂，使用寿命长，容易出现各种故障，因此需要对其进行状态监测与故障诊断。
异步电动机的状态监测主要包括振动、温度、电流、功率因数等方面的监测。
其中，振动是最常用的一种监测方式，通过振动传感器对电动机的振动进行监测，可以判断电动机的运行状态是否正常。
温度监测可以通过温度传感器对电动机的温度进行监测，可以判断电动机是否存在过热等问题。
电流监测可以通过电流传感器对电动机的电流进行监测，可以判断电动机是否存在过载等问题。
功率因数监测可以通过功率因数仪对电动机的功率因数进行监测，可以判断电动机是否存在功率因数低等问题。
异步电动机的故障诊断主要包括轴承故障、绕组故障、转子故障等方面的诊断。
其中，轴承故障是最常见的一种故障，可以通过振动信号分析、声音信号分析等方式进行诊断。
绕组故障可以通过电流信号分析、绝缘电阻测试等方式进行诊断。
转子故障可以通过电流信号分析、转子电阻测试等方式进行诊断。
异步电动机的状态监测与故障诊断技术是保障电动机正常运行的重要手段，可以有效地提高电动机的可靠性和使用寿命，降低维护成
本，对于工业生产具有重要的意义。
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。
03
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
电气设备在线监测与故障诊断技术综述
电气设备在线监测与故障诊断技术综述周远超摘㊀要:随着经济的发展ꎬ国内电量需求日益加大ꎬ电网超负荷运转ꎬ再加上电网设备自身存在一些故障ꎬ导致国内电网大面积停电的事故时有发生ꎮ文章在阐述电气设备状态监测及诊断相关概念的基础上ꎬ分析电气设备状态监测与故障诊断系统的组成及相应功能ꎬ总结并提出了目前常用的在线监测与故障诊断技术存在的问题及解决办法ꎮ关键词:电气设备ꎻ在线监测ꎻ故障诊断一㊁电气设备在线监测与故障诊断的定义与实现(一)电气设备在线监测与故障诊断的定义１.在线监测在线监测是在电气设备正常运行的前提下ꎬ利用传感技术㊁计算机技术和光电技术对电气设备状态进行连续㊁自动的监测方法ꎮ为防止产品质量问题对电气设备运行可靠性造成不利影响ꎬ采用在线监测技术ꎬ对电气设备的运行状态进行实时监测ꎬ及时发现隐患ꎮ２.故障诊断故障诊断主要是对电气设备的在线实时监测数据进行比较分析ꎬ给出设备的故障点㊁故障类型和故障发展趋势ꎬ提出有效的维修策略ꎬ以保证设备安全稳定运行ꎬ减少电气设备故障造成的不利影响ꎮ(二)电气设备在线监测与故障诊断的实现一般来说ꎬ电气设备的在线监测和故障诊断过程可分为运行信号检测㊁信号特征提取㊁运行状态识别和故障诊断结果ꎮ运行信号检测:根据对电气设备的监测和监测目的ꎬ选择相应的不同传感器ꎬ对电气设备的运行信号进行监测ꎬ将模拟信号同声传译为数字信号ꎮ信号特征提取:保留或增加信号中有用的部分ꎬ提取一些与电气设备故障有关的信号ꎬ便于后续故障诊断ꎮ二㊁制约电气设备状态在线监测与故障诊断技术的问题根据以往的经验ꎬ从停电后电气设备的诊断和维护过渡到电气设备的诊断和评估ꎬ确定电气设备的剩余寿命ꎬ并提供维修计划ꎬ是一项重大的技术变革ꎮ它需要大量的技术支持ꎮ根据我国国情ꎬ引进先进技术ꎬ开展长期的实践工作和经验ꎬ总结了防治的技术流程ꎮ电气设备的在线监测与故障诊断技术是实现无停电检修的基本和必要条件ꎮ因此ꎬ要发展电气设备在线监测与故障诊断技术ꎬ必须解决运行中存在的问题ꎮ(一)在线监测设备稳定性在线监测设备的稳定性是电气设备在线监测与故障诊断技术广泛应用的基础和必要条件ꎮ电气设备监测元件老化㊁电气设备状态在线监测和故障诊断设备中使用的元器件种类繁多ꎬ而电子元器件在恶劣的环境条件下ꎬ经受住电网电压㊁短路等正常故障的考验ꎬ很容易损坏ꎮ对于温度变化范围大㊁工作环境恶劣的电器元件ꎬ也要求其工作温度和稳定性要求较高ꎮ但是ꎬ如果后台工控机的质量不能得到保证ꎬ很容易受到负载的冲击ꎬ导致主板㊁控制器等元器件损坏ꎬ导致频繁的死机ꎮ监测电气设备的电磁兼容性和防止电磁干扰一直是阻碍电气设备在线监测与故障诊断技术发展的重要原因ꎮ制造商一直在不断地研究和探索这个问题ꎮ从现有技术来看ꎬ在线监测主要是软硬件结合ꎬ软件是电气设备在线监测的主导因素ꎬ但在强电磁场干扰下ꎬ监测信号的提取非常困难ꎮ虽然已经取得了一流的进展ꎬ但在实际运行过程中ꎬ不同变电站的干扰是不同的ꎬ需要具体分析才能得到在线监测结果ꎮ因此ꎬ有必要在积累大量经验的基础上ꎬ根据不同的工作环境定制相应的设备标准ꎮ电气设备的现场维护监测ꎬ由于电气设备的在线监测设备长期工作在复杂的环境中ꎬ受多种因素的影响ꎮ电子元器件的老化速度和灵敏度下降很快ꎬ导致采集的数据存在一定的误差ꎬ需要定期更换和维修ꎮ这就要求生产厂家对电气设备进行在线监测ꎬ给出准确的设备维护和更换时间ꎮ电力监控不仅可以对这些设备进行归档ꎬ建立信息ꎬ以便及时更换和维护以及相应的维修队伍ꎬ并增设专职岗位负责ꎮ(二)实行电气设备状态在线监测与故障诊断系统标准化电气设备在线监测与故障诊断技术尚处于起步阶段ꎮ相关软件和技术还不成熟ꎬ软件有待开发和完善ꎮ而且ꎬ互相交流是不现实的ꎮ电气设备在线监测与故障诊断技术的标准化在短期内是不可能建立的ꎮ为了发展电气设备在线监测和故障诊断技术ꎬ必须建立标准的产品模型和信息管理系统ꎬ采用标准的现场总线技术和数据管理系统ꎬ相互借鉴ꎬ统一标准ꎬ使设备的任何一部分都可以由不同的厂家更换ꎬ不同厂家的不同产品具有一定的可开发性㊁互换性和可扩展性ꎬ减少维修的制约性和依赖性ꎬ降低维修成本和人员ꎬ以便用户及时维修和维护电气监控设备ꎮ(三)电气设备剩余寿命的精确预测电气设备在线监测与故障诊断技术的最大优点是根据大量的数据和实证分析来判断电气设备在正常情况下的使用寿命ꎮ在电气设备正常运行的情况下ꎬ故障主要分为初次安装调试一年左右暴露的故障ꎬ在稳定期为５~１０年期间ꎬ定期检查主要是为了延长电气监控设备的使用寿命ꎻ在劣化期从１０年开始到２０年ꎬ根据实际情况逐步增加定期检查的频率ꎬ根据大量监测数据判断电气设备的剩余寿命ꎻ主要采用２０年以上的风险期ꎬ要持续监测ꎬ准确预测剩余寿命ꎬ制订更换和维护计划ꎮ三㊁结束语随着电力设备状态检修策略的全面推广和智能电网的加速发展ꎬ状态监测与故障诊断技术将得到广泛应用ꎮ电气设备状态监测系统和诊断结果的准确性将直接影响状态检修策略的有效实施ꎮ因此ꎬ电力系统状态监测应与前沿技术成果紧密结合ꎬ创新开发智能化㊁系统化的信息诊断专家应用系统ꎬ提高电气设备运行的可靠性ꎬ优化设备状态检修策略ꎮ参考文献:[１]钟连宏ꎬ梁异先.智能变电站技术应用[Ｍ].北京:北京出版社ꎬ２０１９.[２]王波ꎬ陆承宇.数字化变电站继电保护的ＧＯＯＳＥ网络方案[Ｊ].电力系统自动化ꎬ２０１９(３７).作者简介:周远超ꎬ男ꎬ山东省青岛市ꎬ研究方向:电气方向ꎮ２２２。
电气设备的状态监测与故障诊断
电气设备的状态监测与故障诊断随着电气设备在各行各业的广泛应用，电气设备的状态监测与故障诊断变得尤为重要。
它不仅可以提高设备的可靠性和安全性，还能降低维修成本，延长设备的使用寿命。
本文将从监测技术的发展、故障诊断的方法以及未来的发展方向等方面探讨电气设备的状态监测与故障诊断。
一、监测技术的发展近年来，随着传感器技术的进步和数据通信技术的发展，电气设备的状态监测技术取得了长足的进步。
传统的监测方法主要是通过人工巡检，无法及时准确地获取设备状态信息，且容易漏检。
而现在，通过各种传感器可以实时监测设备的电流、电压、温度、振动等参数，从而及时发现异常信号。
例如，电气设备的温度是其正常运行的重要指标之一。
传统的温度监测需要工作人员定期使用温度计测量设备的温度。
而现在，可以通过温度传感器实时采集设备的温度，并将数据传输到中央监控系统进行分析。
当设备温度异常时，监控系统会自动报警，提醒工作人员进行检修，从而避免设备由于过热而引起的故障。
二、故障诊断的方法电气设备的故障诊断是指通过对设备的状态监测数据进行分析，判断设备是否存在故障，并找出故障的原因和位置。
目前，常见的故障诊断方法有基于规则的诊断和基于模型的诊断。
基于规则的诊断方法是通过建立故障的规则库，将设备状态监测数据与规则进行匹配，从而判断设备是否存在故障。
这种方法在一些简单的故障诊断中比较常用，但是由于无法考虑到各种复杂的因素，对于一些复杂的故障诊断往往效果不佳。
而基于模型的诊断方法是通过建立设备的数学模型，将设备状态监测数据与模型进行比较，从而找出设备故障的原因和位置。
这种方法可以考虑到设备的复杂因素，并能提供更精确的故障诊断结果。
但是，建立模型需要花费较大的人力和物力，且模型的准确性对诊断结果有很大影响。
三、未来的发展方向随着人工智能技术的不断发展和应用，电气设备的状态监测与故障诊断将迎来新的发展机遇。
目前，人工智能技术已经在一些大型电力设备和机械设备的状态监测与故障诊断中得到应用。
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。
设备状态监测及故障诊断
设备状态监测及故障诊断近年来，为了提高设备管理与维修的现代化水平，在省设协和油田设备处的大力支持与帮助下，我厂应用状态监测及故障诊断技术，及时发现并解决了许多设备隐患，提高了设备运行可靠度，为电厂长周期、满负荷生产奠定了良好的基础。
1 开展状态监测与故障诊断工作的缘由1.1 状态监测与故障诊断是一种新的管理理念电厂生产的特点是自动化水平高、生产连续性强，一旦某台设备发生故障，将迫使机组降低负荷，甚至停机。
多年的摔打与磨练告诉我们：单凭眼看、手摸、耳听、鼻嗅等感观经验来判断设备故障已无法适应现代化生产的需要，只有开展状态监测和故障诊断工作才能彻底摆脱这种落后的管理模式。
1.2 状态监测和故障诊断是提高设备管理水平的需要我厂已搞过8次大修，在检修项目的确立和设备系统部件的更换上，虽然针对性、方向性有了很大提高，但确切性、适宜性、经济性仍有差距。
根据“四个凡是”的贯标精神要求，设备、系统的大小修的立项应更具科学性、针对性，减少盲目性，要解决这一问题，惟有开展状态监测和故障诊断。
1.3 状态监测和故障诊断是降本增效的需要。
我厂检修费用一年比一年紧缩，降本增效压力逐年递增，如何进一步降低发电成本，是摆在全厂干部职工面前的一个现实问题。
从历年大修情况来看，部分单位存在不同程度的欠修和过剩检修。
过剩检修意味着工作量加大，费用增加，造成人、财、物的浪费，而欠修将给设备运行带来隐患。
开展状态监测和故障诊断可有效避免欠修和过剩检修，做到物尽其用，达到降本增效的目的。
1.4 状态监测和故障诊断是二期投产的需要我厂二期两台机组相继投产，如果按照过去三年一大修的计划，每年至少要安排一台机组大修，甚至一年安排两台机组的大修。
我厂经过8次机组大修，积累了丰富的检修经验，对设备、系统的性能特点有了更深的了解。
特别是1999年和2000年的机组技改性大修，使设备的可靠性有了明显提高，基本具备了把机组三年一大修改为四年一大修的条件。
设备状态检测与故障诊断解说词
设备状态检测与故障诊断解说词尊敬的观众们，大家好！今天，我将为大家介绍设备状态检测与故障诊断的相关知识。
设备状态检测与故障诊断是一项重要的技术，它能够帮助我们及时发现设备的异常状态，减少故障发生的可能性，提高设备的可靠性和工作效率。
设备状态检测是通过对设备进行实时监测和分析，了解设备的工作状态是否正常。
我们可以通过监测设备的温度、振动、电流等参数来判断设备是否处于正常工作状态。
如果设备的温度异常升高，或者振动频率异常增大，那么就可能存在设备故障的风险。
通过及时检测和分析这些指标，我们可以提前采取措施，避免设备故障带来的不良影响。
故障诊断是在设备发生故障时，通过分析故障现象和相关数据，找出故障的原因和位置。
故障诊断需要借助专业的工具和技术，比如红外热像仪、振动分析仪等。
通过这些设备，我们可以对设备进行全面的检测和分析，找出故障的根本原因，以便进行及时修复和维护。
在设备状态检测与故障诊断过程中，我们还需要注意一些关键问题。
首先是数据采集的准确性和及时性，只有准确和及时地采集到设备的状态数据，我们才能更好地判断设备是否正常工作。
其次是数据分析的精确性和有效性，只有通过准确的数据分析，我们才能找出故障的原因和位置，做出正确的处理决策。
设备状态检测与故障诊断技术的应用非常广泛。
它不仅可以应用在工业设备上，还可以应用在交通运输、能源、医疗等领域。
通过设备状态检测与故障诊断，我们可以提高设备的可靠性和安全性，降低故障的发生率，为各行各业的生产和运营提供有力的保障。
设备状态检测与故障诊断是一项关键的技术，它可以帮助我们及时发现设备的异常状态，减少故障发生的可能性。
通过准确的数据采集和分析，我们可以找出故障的原因和位置，做出正确的处理决策。
设备状态检测与故障诊断的应用范围广泛，对于提高设备的可靠性和安全性具有重要意义。
让我们共同努力，将设备状态检测与故障诊断技术应用到实际生产和生活中，为社会发展和进步贡献力量！谢谢大家！。
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设备状态监测与故障诊断综述姓名：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、发展，基础理论和现状进行了介绍，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、无损检测等基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发展历史1.1.1设备故障及故障诊断的意义随着现代化工业的发展，设备能否安全可靠地以最佳状态运行，对于确保产品质量、提高企业生产能力、保障安全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，通常这种故障是从某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 设备故障诊断技术发展历史设备故障诊断技术的发展是与设备的维修方式紧密相连的。
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、精密诊断和远程监测。
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验的积累。
将反映设备故障的特殊信号，从信息论角度出发对其进行分析，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，以概率密度函数为基础，综合设备的故障信息来描述设备的运行状态，进行故障分析。
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结构、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，不需要待测对象精确的数学模型，而且具有智能特性。
目前，这种故障诊断方法主要有：专家系统故障诊断方法；模糊故障诊断方法，神经网络故障诊断方法，信息融合故障诊断方法；基于Agent的故障诊断方法等。
1.3.1专家系统故障诊断方法专家系统故障诊断方法，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种专家经验，进行一系列的推理，以便快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。
此种方法国内外已有不少应用实例。
、1.3.2 模糊故障诊断方法所谓“模糊”，是指一种边界不清楚，在质上没有确切的含义，在量上又没有明确的界限的概念，磨损状态的转变，正是典型的、带有明显中介过渡性的模糊现象。
对于这种事物是不能用经典数学的二值逻辑方法的，即以[0，1]区间的逻辑代替传统的二值0,1逻辑，而且要用能综合事物内涵与外延性态的合理数学模型——隶属度函数，来定量处理模糊现象。
典型的模糊故障诊断方法是向量的识别法。
1.3.3人工神经网络故障诊断方法人工神经网络源于1943年，是模仿人的大脑神经元结构特性建立起来的一种非线性动力学网络系统，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联、互联而成。
由于故障诊断的核心技术是故障模式识别，而人工神经网络本身具有信息处理的特点，如并行性、自学习、自组织性、联想记忆功能等，所以能够解决传统模式识别方法不能解决的问题。
2设备状态监测与故障诊断技术2.1简易振动诊断技术在机械设备的状态监测和故障诊断技术中，振动监测及诊断技术是普遍采用的基本方法。
在工业领域中，机械振动是普遍存在并作为衡量设备状态的重要指标之一。
当机械内部发生异常时，随之会出现振动加大。
2.1.1.机械振动的一般描述机械振动，从物理意义上来说，是指物体在平衡位置附近来回往复的运动。
机械振动表示机械系统运动的位移、速度、加速度量值的大小随时间在其平均值上下交替重复变化的过程。
各种机械设备在运行中，都不同程度地存在振动，这是机械运行的共性。
按振动规律分类，可将机械振动分为确定性振动、瞬态振动和随机振动。
按产生振动的原因分类，可以分为自由振动、受迫振动、自激振动。
按振动频率分类，可以分为低频振动、中频振动和高频振动。
2.1.2 简易振动诊断的常用仪器设备振动监测及故障诊断所用的典型仪器设备包括测振传感器、信号调理器、信号记录仪、信号分析与处理设备等。
传感器将机械振动量转换为适于电测的电参量，经信号调理器进行放大、滤波、阻抗变换后，可用信号记录仪将所测振动信号记录、存储下来，也可直接输入到信号分析与处理设备，对振动信号进行各种分析、处理、取得所要的数据。
随着计算机技术的发展，信号分析与处理己逐渐由以计算机为核心的监视、分析系统来完成。
2.1.3简易振动监测参数的测量通常用于描述机械振动响应的三个参数是位移、速度、加速度。
从测量的灵敏度和动态范围考虑，高频时的振动强度由加速度值度量，中频时的振动强度由速度值度量，低频时的振动强度由位移值度量。
从异类种类考虑，冲击是主要问题时测量加速度；振动能量和疲劳是主要问题时测量速度；振动的幅度和位移是主要问题时应测量位移。
实际测量中，可由所测得的振动频谱来决定应采用的最佳参数。
对于大多数机器来说，最佳参数是速度，这是许多振动标准采用该参数的原因之一。
首先确定测量轴振动还是轴承振动。
一般来说，监测轴比测试轴承座或机壳的振动信息更为直接和有效。
在出现故障时，转子上振动的变化比轴承座或机壳要敏感得多。
其次是确定测点位置。
一般情况下，测量点选择的总原则是：能对设备振动状态作出全面的描述；应是设备振动的敏感点；应是离机械设备核心部位最近的关键点；应是容易产生劣化现象的易损点。
并且要进行定期检测，在早期发现故障，以免故障迅速发展到严重的程度，检测的周期应尽可能短一些；但如果检测周期定得过短，则在经济上可能是不合理的。
因此，应综合考虑技术上的需要和经济上的合理性来确定合理的检测周期。
2.2精密振动诊断技术精密诊断技术是使用精密的仪器和方法，对简易诊断难以确诊的设备做出详细评价的技术。
近年开发的计算机辅助设备诊断系统和人工智能与诊断专家系统等，也都属于精密诊断技术范畴，一般多用于关键机组和诊断比较复杂的故障原因。
精密诊断除用于设备的开发研制过程外，更多用于使用维修阶段。
2.2.1 精密振动诊断的常用仪器设备精密振动诊断所用的典型仪器设备包括测振传感器、信号传感器、信号记录仪、信号分析与处理设备等几大部分。
信号分析仪种类很多，一般由信号放大、滤波、A/D转换、显示、存储、分析等部分组成，有的还配有软盘驱动器，可以与计算机进行通信。
离线监测与巡检系统一般由传感器、采集器、监测诊断软件和微机组成，有时也称为设备预测维修系统。
2.2.2 机械振动信号的分析方法信息中包含对诊断有用的信息，但是也存在一些无用的东西，为了提取有用信息，我们必须对信号进行处理。
任何信号都不可能是纯正的，去伪求真处理的最终目的，就是要提取与状态有关的特征参数。
任何信息的采集都是以信号的形势存在，如果没有信号的分析处理，就不可能得到正确的诊断结果，因此信号处理广泛地应用于各种各样的领域，信号处理是设备诊断中不可缺少的重要手段。
机械故障诊断与监测所需的各种机械物理量一般用相应的传感器转换为电信号在进行深处理。
幅域分析尽管也是用样本时间的波形来计算，但它不关心数据产生的先后顺序，将数据次序任意排序，所得结果一样。
对于机械故障的诊断而言，时域分析所能提供的信息量是非常有限的。
时域分析往往只能粗略地回答机械设备是否有故障，有时也能得到故障严重程度的信息，但不能提供故障发生部位等信息。
2.3温度监测诊断技术温度是工业生产中的重要工艺参数，为保证生产工艺在规定的温度条件下完成，需要对温度进行监测和调节；另一方面，温度也是表征设备运行状态的一个重要指标，设备出现机械、电气故障的一个明显特征就是温度的升高，同时温度的异常变化又是引发设备故障的一个重要因素。
2.3.1接触式温度测量在日常生活和生产中，测量温度的方式大量的是“接触式测量”，即必须把温度计和被测物的表面很好地接触，方可得出正确的的结果，顾称为接触式温度。
常用于设备诊断的接触式温度监测仪器有热膨胀式温度计，电阻式温度计热电偶温度计。
2.3.2非接触式温度测量接触式测温由于沿着测温元件有热量导出而破坏被测物的温度场，从而造成误差；测量时还需要有一个同温过程。
随着生产和科学技术的发展，对温度监测提出了越来越高的要求，接触式测温方法已远不能满足许多场合的测温要求。
近年来非接触式测温获得迅速发展，除了敏感元件技术的发展外，还由于它不会破坏被测物的温度场，适用范围也大大拓宽许多接触式测温无法测量的场合和物体，采用非接触式测温，得到很好的解决。
2.4无损检测无损检测以不改变被检测对象的状态和使用性能为前提，应用物理和化学理论，对各种工程材料、零部件和产品进行有效的检验和测试，借以评价它们的完整性、连续性、安全可靠性及力学、物理性能等，是一门新兴的综合性应用科学。
无损检测主要包括三个内容：无损探伤、测试和监控。
目前，无损检测技术已在机械制造、冶金、石油化工、航空航天、核能电力、交通等行业获得广泛应用，成为控制产品质量、保证设备安全运行的重要技术手段。
2.4.1 渗透检测渗透检测是用黄绿色的荧光渗透液或者红色的着色渗透液来显示放大了的缺陷图像的痕迹，从而能够用肉眼检查出试件表面的开口缺陷的一种检测方法。
根据不同色调的渗透液和不同的清洗方式，渗透检测方法可以分为荧光和着色渗透检测法、水洗型、后乳化型和溶剂去除型渗透检测法和湿式、快干式、干式和无显像渗透检测法。
渗透检测装置有便携式装置和内压式喷罐。
渗透检测的基本操作程序包括试件表面的预处理、渗透剂的施加和滴落、渗透剂的去除及干燥、显像剂等环节。
2.4.2声发射检测当材料受力作用产生变形或断裂时，或者构件在受力状态下使用时，以弹性波形式释放出应变能的现象称为声发射。
声发射的频率范围从次声波、声频到超声频，幅度从微观位错运动到宏观断裂。
3结论机械设备状态将直接关系到生产质量、生产效益和生产安全。
为此，一是要采用先进的设备维护管理方式，对设备实行“健康”状况连续监测，二是要针对设备转速低、负载重、冲击大、移动频繁，工作环境恶劣等特点，开发具有针对性的监控技术，三是要建立起新的设备维修与维护管理体系，实行状态监测、点检维护、故障诊断、预测维修等系列内容，从根本上解决现有设备管理中存在的问题，延长设备的使用寿命，做到科学管理、合理使用、预知检修和安全运转。
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