面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术
机电设备故障诊断中的模式识别技术
机电设备故障诊断中的模式识别技术摘要：模式识别技术作为诊断机电设备故障的一种常用手段，可以探测出很多复杂的系统故障，在机电设备故障诊断中占据着重要地位。
对机电设备的运行状态进行定期检测、故障维修不仅能够确保工作系统稳定运行还能尽量避免重大安全事故的发生。
传统的故障诊断方法需要耗费大量的人力、物力、财力，已经难以满足现代新型机电设备的监测需求。
因此，模式识别技术的提出为机电设备故障诊断提供了一个快速、准确的工作方式，提高了故障诊断的工作效率。
本文通过对模式识别技术在复杂机电设备故障诊断的应用进行简要分析，并对建立的模式识别故障诊断通用平台进行简单介绍，以供相关人士参考交流。
关键词：机电设备；故障诊断；模式识别技术随着社会经济的不断发展，科学技术水平也在飞速提升，不同的新型复杂机电设备逐渐被广泛应用于生产过程中，其不断提升的安全性、可靠性在很大程度上加大了机电设备工作系统的复杂性，但却对机电设备的检修工作造成了一定困难，同时加大了机电设备故障诊断的工作难度。
由于人们对机电设备的安全性、定期检修、故障检测等方面越来越关注，因此寻求核心故障诊断技术成为工作重点。
另外，由于机电设备系统的安全运行关系整个工作进度，所以故障诊断工作一直占据着重要地位。
模式识别技术作为人工智能、信息科学中的相关组成部分，对机电设备故障诊断中的故障信息采集、故障原因分析以及故障排除等方面有着重要作用，能够大大提升机电设备故障诊断的工作效率，从而更加快速、准确的完成机电设备的故障诊断工作。
一、模式识别技术在机电设备故障诊断中的应用模式识别技术有着先进的人工智能、信息科学等技术，而人工智能识别系统被广泛应用于机电设备故障诊断过程中。
机电设备的故障诊断主要依靠现代测试仪器、计算机等为技术手段，以机电设备相关理论为基础，应用模式识别对机电设备中的工作现象以及各种形式的信息进行处理、分析，完成对事物、现象的解释、分类、描述等过程[1]。
一般的模式识别智能系统主要是由初步问题的提出和定义为开始，对数据进行收集，并对数据进行预处理操作，之后根据数据信息进行特征提取和选择，从而实现分类决策、分类器设计两个方面的判断，最后完成分类和最终结果显示等组成。
机电设备的状态监测与故障诊断
２ 设备 诊 断过 程 与分析 ２ １ 设 备 诊 断过程 ．
设 备状态监测和故 障诊 断技术又称为设备诊 断技 术 ， 是在设 备运行 中或在 基本 不拆卸设 备 的条件 下 它 掌握设备运行 状态 ， 判定产生故 障的部位和原 因 ， 预 并 测、 预报未来 状态的技术 。设备诊 断技术 的发展 ， 把设 备 的预 防维修 推 向新 的阶段 。以设 备的技术状态来 确 定设备维修工 作 的 内容 和 时间 ， 比定期更 换零 部件 降
变、 纹及声发射诊断法 。 裂
１ 设 备 状态 监测 和故 障诊 断
低了维 修费用 ， 可减少不必要 的大修 ， 提高设备 正常运 转的可靠性 ， 促使 设备从 定期 预 防维修 向以状 态监 测 为基 础的预测维 修 转变 ， 预防维 修效 果经 济 、 效 。 使 有 设备诊 断技术主要有 以下优点 ： （ ） 较为准 确地 判 断零 部 件磨 损 更 换 的时 间 ， １可 避免 “ 修过剩” 有效利用零部件寿命 。 维 ， （ ） 在不 拆 卸或 基本 不 拆卸 设备 的条件 下 ， ２能 判 定零件磨 损和诊断故障 ， 期检查工作 的同 时 ， 持 在定 保 设备精度 。 （ ） 预测 、 ３可 预报零部 件磨损 剩余 寿命 ， 于安 排 便
式 中 Ｑ、 ｎ Ｎ分别表 示 水泵 的流量 、 程 、 Ｈ、 、 扬 转速 及轴 功 率 ， 中脚 注 １ ２分别 为 转速 变化 前 、 的数 其 ， 后 值 。可见 ， 泵流量与转速成一次 方关 系变化 ； 程与 水 扬 转速成二次 方关 系变 化 ， 轴功 率 与转速 成三 次方关 系 变化 。因此 ， 采用 变 速调 节可 大大减 少 电机所 消 耗 的 功率 。当然 ， 这种 调 速应该 以保 证 管 网的供水 压力 为 前提 。据测 定 ， 阀 门节 流调 节输 送 ３ ５ ｔｈ的水 所 用 ７２／ 消耗 的功 率 为 ８ ０ Ｗ， ０ ｋ 而用 变速 调 节输 送 ３ ６ ｔｈ水 ７ ９／ 所 消耗 功率 为 ７ ０ Ｗ， １ｋ 变速调节 比阀门节 流调节减 少
人工智能技术在机电一体化系统中的应用与改进
人工智能技术在机电一体化系统中的应用与改进随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
机电一体化系统作为现代制造业中的重要组成部分，也在逐渐融入人工智能技术。
本文将探讨人工智能技术在机电一体化系统中的应用，并提出相应的改进方法。
一、机电一体化系统及其特点机电一体化系统是将机械、电气、传感器、控制器等多种技术和设备融合在一起，形成一个协同工作的自动化系统。
它的主要特点可以总结为以下几点：1. 多元化：机电一体化系统集成了多种技术和设备，具有多种功能。
2. 自动化：机电一体化系统能够自动执行任务，减少人工操作的需求。
3. 协同性：机电一体化系统中的各个组成部分能够协同工作，提高整体效率。
二、人工智能技术在机电一体化系统中的应用1. 智能监控与诊断人工智能技术可以通过对机电一体化系统进行监控和诊断，提高系统的稳定性和可靠性。
通过使用传感器和数据采集设备，可以对系统的运行状态进行实时监测，并通过人工智能算法对数据进行分析和诊断。
一旦发现异常情况，系统可以及时做出相应的调整和处理，减少故障的发生和影响。
2. 智能优化与调度在机电一体化系统中，人工智能技术可以根据任务需求和系统状态，智能地进行优化和调度。
例如，在生产线上，系统可以根据订单需求和设备状态，自动调整产品的生产顺序和机器的工作节奏，提高生产效率，并在节能的前提下合理利用资源。
3. 自主决策与学习人工智能技术可以赋予机电一体化系统自主决策的能力。
通过建立合适的决策模型和优化算法，系统可以根据当前状态和目标要求，自主进行决策并执行相应的操作。
同时，系统还可以通过学习和优化算法的不断迭代，提高自身的决策水平和动作准确性。
三、改进方法及展望1. 强化算法研究在人工智能技术的应用过程中，算法是核心要素。
为了提高机电一体化系统的性能和智能化水平，需要进一步加强强化学习算法等技术的研究和改进。
同时，还需要针对机电一体化系统的特点，开发适合的算法和模型，为系统提供更精确的决策和优化方案。
机电一体化技术在现代工程机械中的应用
机电一体化技术在现代工程机械中的应用机电一体化技术是将机械、电子、控制等若干学科知识有机结合的一种先进技术。
在现代工程机械行业中，机电一体化技术获得了广泛的应用。
它将机械、电子、控制等符合工程机械应用环境的各种技术和科学组合起来，实现工程机械的自动化、智能化、网络化，确保工程机械运行安全、稳定、高效。
1. 自动化控制机电一体化技术在工程机械中的最大应用就是自动化控制。
工程机械在开采、生产和建设中，需要运用大量的机械设备；这些设备需要调度操作，而机电一体化技术的应用就可以实现对设备的自动控制，在操作上减少了人为的干预，提高了机构的自动化水平。
2. 故障诊断和维修机电一体化技术在故障诊断与维修上的应用，通过传感器技术来检测工程机械的状况，快速准确地排除故障，有利于提高机械设备的维护效率。
同时，机电一体化技术在维修上的应用也提高了工程机械的稳定性，让设备在维修后可以被快速重新使用。
3. 节能和环保在工程机械运行时，机械设备所消耗的能源是很大的，使用机电一体化技术可以优化能源的消耗，节省能源，减少对环境的污染，为环保做出重要贡献。
4. 信息化管理机电一体化技术在工程机械中能够实现信息化管理，将工程机械的各类数据实时传送到后台管理系统中。
通过对各种数据的汇总，形成数据分析和处理结果，对工程机械设备状态进行实时监控, 这有利于将工程机械的运营管理更加信息化和科学化,提高了信息资源的利用效率。
综上所述，机电一体化技术优越的性能和明显的优势使它在现代工程机械中有广泛的应用。
它将机械、电子、控制等若干学科优化结合，并在各个领域中发挥着重要的作用，改善了工程机械的自动化水平、运营效率、安全性能、信息管理等方面，推动了工程机械行业的技术创新与行业发展。
传感器技术在机电一体化的应用探讨
传感器技术在机电一体化的应用探讨随着科技的不断发展，传感器技术在机电一体化的应用中发挥了重要作用。
传感器技术作为现代化智能制造的基础，其在机电一体化系统中的应用已经成为一种不可或缺的技术手段。
本文将就传感器技术在机电一体化中的应用进行探讨，并对未来的发展前景进行展望。
一、传感器技术在机电一体化中的基本原理传感器技术是一种能够将非电信号转换为电信号的器件。
它的基本原理是利用各种物理效应，将被测量的物理量转换成与之相对应的电信号，然后利用这个电信号来科学测量、监控、计算和控制等。
在机电一体化系统中，传感器技术可以应用到多个领域，包括温度、压力、力、位移、流量、光线等多种物理量的测量和控制。
传感器技术在机电一体化中的基本原理主要包括以下几个方面：1. 电信号转换：将非电信号通过传感器转换为电信号，例如通过压力传感器将压力变为电压信号；2. 信号处理：对转换后的电信号进行分析、处理和转换，例如通过AD转换将模拟信号转换为数字信号；3. 信号传输：传感器将处理后的信号传输给控制系统，例如通过通信接口将数字信号传输到PLC控制系统。
通过上述原理，传感器技术可以实现对机电一体化系统中各种物理量的测量和控制，从而实现更精准、智能化的生产过程。
1. 温度传感器的应用在机电一体化系统中，温度传感器广泛应用于工业生产中的温度测量与控制，如热处理、热风炉、电磁加热等领域。
利用温度传感器测量各种工作环境的温度，通过控制系统对温度进行监控和调节，以确保设备和产品的温度在合适的范围内，从而保证生产效率和产品质量。
2. 压力传感器的应用压力传感器在机电一体化系统中的应用也十分广泛。
例如在液压系统中，通过压力传感器实时监测液压系统的压力变化，从而保证各种液压设备的正常运行。
在空气压缩机、燃气轴承等领域也有广泛的应用。
3. 位移传感器的应用位移传感器的主要作用是用于测量物体的位移、位移变化和速度等信息。
在机电一体化系统中，位移传感器被广泛应用于机床、机器人、液压缸、气动执行元件等设备中，用于测量机械部件的位移、速度等信息，从而实现对机械运动的精密控制。
矿山机电设备智能故障检测诊断技术研究
矿山机电设备智能故障检测诊断技术研究
摘要：矿井电气装备的智能化故障检测与诊断能够辅助维护工程师及管理者对其进行精准、有效的防范，发现其发生的原因，并对其进行有效的处理，从而有效地避免其发生。为此，煤矿企业必须加大研发力度，使其达到安全、稳定、降低事故发生的目的。在此基础上，将多种全新的人工智能检测与辨识方法相融合，并与智能化矿井机电装备监测与诊断系统的研发与应用相融合，逐渐建立起一套智能化的矿井机电装备智能化故障监测与诊断方法，促进煤矿企业的良性发展。
关键词：矿山；机电设备；智能；故障检测；诊断技术 1矿山机电设备的应用现状 1.1煤矿机电设备存在隐患 机械和电气装备在运行中，有一定的安全风险。比如，煤矿井下用电测量不符合规定，真空表，安培表，压力表，安全阀等都没有按照规定进行。煤矿机械、机械设备普遍处于患病状态，且存在着品种多、装备老化、安全设施不健全等问题。搬运间之防护、漏电防护、灯光及讯号综合防护等未作纪录。目前，国内对大型机械绞车的提升容量还没有达到标准。矿井提升系统，电气控制系统，制动系统都没有很好的保护装置，而且缺少缓冲装置和贮罐装置。
1.2不完善的机电设备管理体系 当前，国内大多数企业仍采用由电工人员完成维修工作。电力工程人员常常将主要的注意力集中在生产上，而忽视了检修工作。目前，矿井领导对此并未引起足够的重视，造成了对其工作中的一些问题，如对其工作的理解不够等。
1.3煤矿设备老化的现象比较严重 在矿山施工时，矿山设备都是成套设备，这就造成了大量的投资，在生产中，设备的老化问题比较明显，其主要的原因是：当前，国内的煤炭产量快速增加，一些企业为了追求经济效益，不惜牺牲运行安全。在煤炭行业，由于缺少检测手段、部件设计、加工制造和工艺设计等综合配套的技术，因此整体设备相对滞后，维护工作难度极大。有些矿井的机械和电气设施都比较老旧，例如老的绞车，老的防爆开关，老的主扇。有的矿井“重投入轻产出”，造成了装备升级速度较慢。
基于LabVIEW的机电设备状态监测与故障诊断系统设计
软件开发与应用Software Development And Application电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering基于LabVIEW的机电设备状态监测与故障诊断系统设计蒋方平庄竞(济宁职业技术学院山东省济宁市272037 )摘要：本文分析了设备状态检测和故障诊断的基本原理，研究基于L ab V IE W软件的开发平台，设计具体的机电设备状态监测和故障 诊断系统方案。
这一研究通过计算机来实施软件控制和数据采集，还能够做好信号处理和结果分析，优点突出。
关键词：L a b V IE W;机电设备；状态监测；故障诊断基于设备运行稳定性考虑，设备状态监测和故障检修就显得很 有必要，这是提前发现设备微小故障的前提，对于减少故障发生率，降低设备维修成本，提升设备运行效率很有必要。
而传统监测仪器 使用成本高，技术相对滞后，借助计算机技术的虚拟仪器，可以保 持技术水平，降低设备维修费用，还能提升设备开放性和灵活性，以LabVIEW软件来开发机电设备状态监测和故障诊断系统，可以 发挥虚拟仪器的作用，提升测试的精准度和可靠性。
1机电设备状态监测和故障诊断系统原理机电设备状态监测和故障诊断是一种以检测技术、识别理论、信号处理、预报决策等技术为基础的综合性监测诊断技术，主要服 务于工业生产，能够提升生产效率，这一技术融合了多种学科技术，属于前沿的高新技术之一。
目前，设备状态监测和故障诊断技术己 经实现了在相关设备监测和诊断中的有效应用，对于设备安全、事故分析、性能评估等工作具有很好的辅助作用，提升了设备的安全 有效运行效益。
就设备状态监测和故障诊断系统的应用原理来看，结合对于设备信号、状态等的测取，对设备故障进行诊断，就该系 统功能来看，主要包含以下几方面：状态监》借助各类传感器，对于设备的温度、振动、流量、压力、开关时间等参数进行记录和信息传送，对于这些有代表性和故障诊 断性的重要特征信号，为在这些信号中提取有征兆的信号提供依据。
人工智能技术在机电工程中的应用
人工智能技术在机电工程中的应用摘要：近年来，人工智能技术的迅猛发展引领了科技革命的浪潮，融入了各个领域。
在机电工程领域，人工智能技术的广泛应用正在改变着传统的工程模式与方法。
智能控制系统、机器学习算法、图像识别与处理以及自动化生产系统等人工智能技术成为驱动机电工程进步的重要力量。
本文旨在探讨人工智能技术在机电工程中的应用现状，为进一步发掘人工智能技术在机电工程领域的潜力提供参考。
关键词：人工智能技术；机电工程；智能控制系统；机器学习算法引言随着信息技术的迅速发展和人工智能技术的不断创新，人工智能技术在机电工程中的应用越来越广泛。
人工智能技术通过模拟和复制人类智能，使得机电系统具备更高的智能化水平和自主决策能力，为机电工程领域带来了巨大的改变和机遇。
本文将重点探讨人工智能技术在机电工程中的应用现状、特点，并展望其未来的发展前景。
1.人工智能技术的基本概念和发展历程1.1人工智能技术的定义和特点人工智能技术是指模仿和复制人类智能的技术，通过机器学习、数据分析和算法设计等方法，使计算机系统具备感知、学习、推理和决策的能力。
其特点包括：人工智能技术能够通过大量的数据学习并提高自身的性能和能力。
基于学习和推理，人工智能技术能够自主地做出决策和执行相应的操作。
人工智能技术能够根据环境和任务要求自动调整和改进自身的行为。
人工智能技术能够处理复杂的问题，并在其中找到隐藏的模式和规律。
人工智能技术能够以快速和准确的方式响应和处理大量的数据和请求。
人工智能技术可以填补人类能力的限制，提供更高效、准确和可靠的解决方案。
1.2人工智能技术的发展历程和主要应用领域人工智能技术的发展历程可以追溯到1950年代。
随着计算能力的提升和算法的不断改进，人工智能技术取得了突破性进展。
从早期的专家系统到现代的深度学习和强化学习算法，人工智能技术逐渐成为许多行业的关键驱动力。
目前，人工智能技术广泛应用于以下领域：包括语音识别、自然语言处理等技术，用于智能助手、智能客服等场景。
煤矿机电设备故障诊断与维修技术
煤矿机电设备故障诊断与维修技术摘要：随着科技的快速发展，越来越多的机电设备被应用到煤矿生产中。
但是，恶劣的地下环境导致机电设备经常出现问题。
为了保证机电设备能正常运行，必须做好对机电设备的故障诊断工作。
详细分析了煤矿机电设备故障诊断技术和诊断方法，提出煤矿机电设备故障诊断改进措施，以确保煤矿电气设备安全、高效运行。
关键词：煤矿;机电设备;故障诊断技术;分析与研究;由于地下生产环境恶劣，大气中含有可燃气体，空间相对狭窄，气体循环困难，粉尘浓度高，一些机电设备在运行中容易出现故障，设备故障后的维修维护非常重要。
通过对机电设备进行科学有效的管理，可及时准确地消除设备缺陷，减少设备故障的可能性。
1 煤矿机电设备故障诊断技术1.1 切割故障的诊断采煤机是煤矿生产中必须使用的最重要的设备，直接影响煤炭开采任务。
检测剪板机是否存在问题非常重要，因为在煤矿生产过程中，如果剪板机在使用过程中出现故障，将严重影响煤矿生产。
因此，选择性能良好、运行可靠的液压系统是非常重要的。
1.2 提升机的故障诊断采煤机的起重系统包括提升机、减速器、电机、电气控制系统、安全防护装置、起重信号、起重容器、起重钢丝绳、井架、天车、竖井设备和装卸辅助设备。
提升系统负责提升和运输采矿人员、材料和设备。
使用传感器安全检测起重机控制系统，通过检查控制系统的频谱，可以判断起重机是否存在问题。
为了提高经济效益，煤矿机电设备必须定期检查和维护，确保设备安全、稳定运行。
2 现阶段应用故障诊断技术所面临的问题2.1 不注重事先检查机械设备的检修分为两大类，即预先诊断与预测，目前矿井机械设备检修中常见的故障诊断技术应用问题探讨文/全波对矿井机械设备的正常运行是至关重要的，这也是安全生产的重要前提。
矿井机械设备的故障诊断技术是目前煤矿机械设备维护中最普遍的一种技术，随着科学技术的发展，它的发展也越来越成熟。
但是，当前许多矿井的实际操作中，对故障诊断技术的应用还存在很多问题。
机电设备维修与故障诊断技术
机电设备维修与故障诊断技术摘要：伴随着科学技术的不断进步与发展，大型机械设备在生产制造领域中的应用越来越多，再加上机电设备运行成本的不断提升，这些因素对制造生产造成了越来越深刻的影响。
机电设备具有自身特有的优点，它可以在很大程度上提高生产和制造效率，它取代了人工的工作，还可以承担更高强度的工作需求。
然而，因为机电设备经过了长时间的使用，它很容易出现零件老化甚至损坏的情况，从而对机电设备的使用效率造成了不利的影响，对其他生产活动的顺利进行造成了不利的影响。
因此，将故障诊断技术运用到机电设备管理和维修中，是一种必然的选择。
将计算机技术、信息处理技术和传导技术结合起来，对设备的故障问题展开检测和维修，可以有效地提高机电设备的安全性和稳定性。
关键词：机电设备维修；故障诊断技术1机电设备故障诊断技术概述机电设备故障诊断技术的目的就是要对设备的工作状态展开检测，看它有没有可能存在的安全问题，通过一种科学的故障诊断技术，来解决机电设备中的一些不寻常的问题，从而确保设备的正常运行。
从机电设备故障诊断技术的实质来看，与传统的被动式故障维修技术相比，它最显著的特征在于，在检测机电设备是否存在异常运行的情况下，它并不需要将机电设备拆除来进行检测。
但是，与此同时，它还可以对设备运行情况、承受力以及性能等多方面情况展开检测和评估，从而选择合理的解决措施。
随着故障诊断技术的问世，它打破了原有的传统机电设备检修方式，将被动变为主动，可以更有效地提前规避和预防机电设备故障问题的发生，并可以对故障问题进行维修和处理。
2机电设备管理的必要性机电设备是一种响应时代发展的需求，它取代了人工，提高了工作效率的一种辅助装置。
在机电设备的管理工作中，主要是把企业的经营发展当作第一要务，对机电设备进行管理，提高了机电设备的整体使用效率，并与有关的理论方法和技术手段相结合，对机电设备展开了实时的监控和管理。
在企业内部管理工作中，机电设备管理工作是一个不可缺少的组成部分，它的管理工作成效的好坏，将会对企业日常经营活动的有序开展产生直接的影响。
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电力技术
0 前言
我国机电系统状态监测与故障诊断系统是依托电子计算机技术、
人工自动化智能技术以及电子测试系统，将这些技术有机的结合在一
起，是现代化冶金技术与其他制造业技术发展的结晶，也是促进生产
设备高效安全生产的重要因素。利用面向机电状态监测与故障诊断等
现代化技术，能够及时有效的排查机电系统中的隐患，减少由于故障
造成的设备损坏和人员伤亡，从而有效的保障企业的机电生产安全，
实现社会效益和经济效益的最大化。
1 机电系统中状态监测与故障诊断技术的发展
1.1 定期离线的监测与诊断系统
监测人员定期到机电运行的现场利用传感器，对各个监测点进行
测试，并利用记录仪器对信号进行检测，在专用的计算机或是内置微
机对数据进行处理。因为这类的系统成本相对较低，方便使用，在机电
系统早期的监测中频繁使用，但是这类系统的监测工作相对繁琐，一旦
监测人员一时疏忽，容易造成严重的安全事故，对监测人员的素质要求
也相对较高，以此定期离线的监测与诊断系统难以得到全面的应用。
1.2 在线、离线分析监测与诊断系统
在线、离线分析监测与诊断系统又称为主机监测与诊断系统，具
体是指在机电设备均匀安装传感器，利用微型处理器对现场中的各个
测试点数据进行整合与计算，由技术人员在主机系统上进行故障分析
和排查，与定期离线系统相比，该系统虽然省去了更换测试点的环节，
并能够及时在线进行警报和预测，但是对于数据的分析依然需要检测
人员进行离线判断，增加了检测人员的工作难度，浪费人力资源。
1.3 在线自动检测与诊断系统
在线自动检测系统能够基本对设备上的故障进行自动的监测，而
且能够自动分析数据，对事故的类型和规模进行判断。这类监测与诊
断系统不要求专业过硬的技术人员，普通的技术人员就能进行茶操作，
同时也不需要人为地更换操作点，省去了一定的人力资源，但是其软
件的开发及研制的工作量过大，也过于繁琐，使用的成本过高，不适
于广泛发的在机电系统中应用。
2 机电系统状态监测与故障技术诊断技术的研究
2.1 信号采集系统
为了能够促进机电系统数据采集的完整性，需要采集到机电系统
中实际运行的各类信号，因此需要突出传感技术的重要性，我国的传感
技术大多分为以下几类，振动传感器、声发射传感器以及温度传感器等等，
以前对于传感器的技术要求，是需要其具备优质的灵敏性和动态特征，
能够抵抗住外界信号的干扰，从而促进传感技术的稳定性。但是随着监
测系统的逐渐完善，诊断技术也日趋复杂化，传感器的数量和质量也随
之上升。因此，不同组合的传感器和监测设备，也能为不同类型的数据
和信号进行统一的整理，从而促进整个机电系统的信息资源整合。
2.2 分析和处理信号
机电系统只一个关键的监测和故障诊断技术就是对于信号的处
理，因此在实际的系统中，能够放大原始信号，许多连接点不能够直
接引用，需要对点上的大量信号进行数据处理，分析其中是否存在大
型故障，才能让机电系统运行得更加稳定和敏捷。在机电系统中对于
信号的处理和检测，利用空间域滤波进行预处理，利用VoldKalman
滤波进行多阶信号处理，采用WignerVille分布数据对非平稳的信号
进行处理，除此之外，利用混沌分析的方法、智能传感技术、小波变
幻的方法以及检测技术，也能够对信号进行分析和处理，并与传感系
统相互连接，促进整个机电系统的运作。
2.3 机电系统故障的诊断方法
诊断机电系统中的故障时机电监测系统中的中心技术环节，其主
要的监测内容是识别机电系统能否实现正常的运行状态。我国现有的
故障诊断系统具有不同的技术类型，其中主要有温度诊断技术、光谱
分析技术以及振声诊断技术等等。在初期阶段，由于就技术条件的限
制，经过仪器处理之后的信号还需要经过大量的人工处理，因此可能
会造成数据的误差，从而出现大的失误以造成重大的安全隐患。但是
随着科技的逐渐进步，机电系统的故障诊断技术以及朝着技术化、自
动化以及智能化的方向转变，通过这些技术，能够使信息进一步融合，
使小波、分形以及非线性的技术理论得到广泛的应用，从而扩大了技
术诊断的范围和规模。
3 机电系统状态趋势预测技术分析
3.1 远程网络技术的应用
随着电子计算机技术的发展，对于机电系统的状态和故障检测，
可以利用网络计算机技术，对设备的状态和故障的情况进行实时、远
程的监测，其中主要是对生产设备中的重要参数、开关的状态、轴承
的温度以及设备的振动量进行检测，并通过IP协议等技术类型，向
服务器设备中输入需要的数值，一旦数据出现异常情况，计算机能够
及时发出警报，向专家发出呼救信号，对故障进行及时并快速的排除，
促进机电系统的安全性和稳定性。
3.2 利用虚拟仪器等技术
虚拟仪器设备主要是依托现代计算机技术和深层次的仪器设备，
促使其紧密结合，由于我国技术开发的环境和谐友善，并具有一定的
开放性，专家通过不断增加设备的新功能，使用户能够自己改变软件
和设备的规格，无需受到语言和技术的困扰。同时以虚拟仪器为主要
标志的智能化、网络化设备得到有力的开发，使数据采集系统和检测
仪器能够紧密的结合在一起，综合运用数据信号处理技术、软件工程
技术、标准总线技术以及计算机计算技术等等，为监测仪器的未来发
展奠定坚实的基础。
4 总结
综上所述可知，机电产业是我国国民经济重要的组成部分，随着
经济的发展和技术的人们生活水平的提升，对于机电技术的要求也就
越来越高。面向机电系统的监测以及故障管理技术，需要相关部门组
织专家及时开发新技术，依托电子信息理论，发展全自动、高效的系
统监测体系，节省不必要的人力和成本资源，从而促进机电系统的安
全性和稳定性，提升机电系统的运行能力。
参考文献：
[1]刘英英.探讨面向机电系统状态监测的现代技术[J].山东工业技
术,2015(06):247.
[2]靳永胜.机电系统状态监测与故障诊断的技术探讨[J].数字技术
与应用,2014(04):233.
作者简介：吉萍萍（1988-）,女，山东诸城人，硕士研究生，研究方
向：机电工程。
面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术
吉萍萍
（青岛科技大学,山东 青岛 266042）
摘 要：随着经济的发展和社会的进步，科学技术不断革新，运用现代技术，对机电系统的状态和故障情况进行检测和诊断，例如使用计算机技术、
现代测试技术、机械电子技术等等，这些高科技的技术日趋成熟，不仅能够更加科学的监测故障点，同时也能够促进机电系统运行的科学性和
高效性，为保障人们基本生活的同时，也能促进国民经济又好又快的发展。本文主要研究面向机电系统状态检测与故障诊断的现代技术。
关键词：机电系统；状态监测；故障诊断；现代技术
DOI:
10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.06.142