设备状态监测与故障诊断技术的应用

设备状态监测与故障诊断技术的应用摘要：高速线材厂轧机具有运转速度高、载荷变化频繁、所轧制轧件温度低的特点，设备的主要故障是主传动设备的轴承、齿轮失效故障，占了总设备故障时间的50%以上。传动设备的故障诊断，要通过在线监测，在获取机械大量信息的基础上，基于机器的故障机理，从中提取故障特征，进行周密的分析，然后进行诊断。通过设备状态监测与故障诊断技术的推广应用，达到预防为主的目的，有效的避免过维修和欠维修，既减少了设备故障又降低了维修费用，大大提高了作业率，为生产的顺利进行提供了可靠的保障。

关键词：高速线材厂；设备状态监测；故障诊断技术；齿轮故障；轴承故障

1 前言

设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。通俗地讲，它是一种给设备“看病”的技术。本文联系高线厂预精轧机在实际工况条件下的状态监测，以及根据采集到的振动故障信号，对高线厂预精轧机进行故障诊断，并简单介绍一下设备状态监测与故障诊断技术在高速线材轧机上的应用。

2 设备简介

韶钢高速线材厂设计年生产50万t，轧制规格φ5.0～φ20mm，成品设计速度140m/s，保证速度115m/s。关键设备从意大利DANIELI进口，控制系统由TMEIC设计。全线由30架轧机组成，粗、中、预精轧采用平立交替布置，BGV、TMB采用DANIELI45度角顶交布置。是目前世界最先进的高速线材生产线之一。

预精轧机组由4架φ285轧机组成，平立交替布置。机架间设有立活套。4架φ285轧机为悬臂辊环式结构，具有如下特点：

（1）轧机为轧辊箱插入式机构。机架由轧辊箱和齿轮箱（锥箱）组成；

（2）轧辊箱箱体带有法兰面板，用来与齿轮箱连接。箱体内装有偏心套机构用来调整辊缝。偏心套内装有油膜轴承与轧辊轴，在悬臂的轧辊轴端用锥套固定辊环。水平机架与立式机架共用一种轧辊箱；

（3）水平机架的齿轮箱内由输入轴和同步齿轮轴组成；

（4）立式机架的齿轮箱内的传动系统比水平机架多了一对螺旋伞齿轮，用来改变传、动方向和调整速比，其余部分与水平机架相同；

（5）辊缝的调节是旋转一根带左、右丝扣和螺母的丝杆，使两组偏心套相对旋转，两轧辊轴的间距随偏心套的旋转相对轧线对称移动而改变辊缝，并保持原有轧线及导卫的位置不变；

（6）辊环通过锥套连接在悬臂的轧辊轴上，用专用的换辊工具更换辊环；

（7）全部齿轮均为硬齿面磨削齿轮，齿面修形，辊箱齿轮精度5 级，螺伞齿轮为格里森齿型，精度5级。齿轮、齿轮轴、螺伞齿轮均为渗碳钢(20CrNi2Mo)。

（8）轧机滚动轴承及油膜轴承全部采用进口轴承（摩根专用轴承）。

预精轧机立式机架锥箱结构如图1所示,轴Ⅰ、轴Ⅱ是通过1、2两螺旋伞齿轮传动，轴Ⅱ、轴Ⅲ是通过3、4两斜齿轮传动。三条轴分别由不同型号的滚动轴承支撑（如图1中①～

⑥）。锥箱内各齿轮轴承参数见表1、表2。

表1 预精轧机16#锥箱齿轮齿数

齿轮序号 1 2 3 4 齿数

3 状态监测

如图2、3所示，2006年5月30日和6月13日测得的频谱分析图是16＃立式轧机分别在转速为610rpm 和666rpm 的转速下测得的，两图有明显的差异。虽然两副频谱中显示的振动幅值都

表2 预精轧机16#锥箱轴承参数

轴承序号

滚动体数Z

节径D （″）滚动体直径d （″）

接触角α

1 18 6.4961 0.8661 0

2 20 6.5679 0.8125 29

3 18 6.4961 0.88238 0

4 12 3.7402 0.8268 0

5 11 3.4449 0.8437 40 6

2.2638

0.5

图1 预精轧立式机架锥箱结构

没有进入ISO3495旋转机械的振动烈度标准危险区域，但两次测得的结果一次基波振动副值逐渐增加,且两图中二、三、四、五次谐波都有明显的突起。证明锥箱内运转情况逐渐劣化，存在设备隐患。由于传感器安装位置上的差异，机械振动烈度未超出ISO3495标准并不

Ⅲ

Ⅱ

能说明设备是正常的。因此状态监测需要每天进行记录，并要求将监测到的结果与历史记录比对，从中找出变化趋势，才能判断出真实的设备状态。

0 500 1000 1500 2000 Hz Lin

图2 劣化前期频谱分析

啮合频率基频

2倍频

3倍频

4倍频

5倍频

下边频上边频

4 3 2 1 0

mm/sec

RMS Mag

啮合频率基频

下边频

上边频

2倍频

3倍频

4倍频

5倍频

4 3 2 1 0

mm/sec

Peak

Mag

Lin Lin

0 500 1000 1500 2000 Hz Lin

图3 劣化中频谱分析

4 故障诊断

高速线材轧机具有运转速度高、载荷变化频繁、所轧制轧件温度低的特点，设备的主要故障是主传动设备的轴承、齿轮失效故障，占了总设备故障时间的50%以上。传动设备的故障诊断，要通过在线监测，在获取机械大量信息的基础上，基于机器的故障机理，从中提取故障特征，进行周密的分析，才能进行诊断。 4.1 齿轮故障诊断

由啮合刚度的周期变化形成的振动信号X （t ）无论齿轮处于正常或异常状态下，这一振动成分总是存在的。只是两种状态下振动的水平是有差异的。当齿轮的制造与安装误差、剥落、裂纹等故障产生时，齿轮的啮合刚度降低，从而产生更为强烈的振动。这样，测得的振动信号X （t ）畸变加剧，在频谱图上，啮合频率处的谱值会增加得更大。同时，这些故障会直接成为振动的激励源，使齿轮振动信号中含有轴的回转频率及其倍频，而故障齿轮的振动信号往往表现为回转频率对啮合频率及其倍频的调制，调制频率即为齿轮轴的回转频率f r ＝n/60。在频谱图上形成以啮合频率为中心、两个等间隔分布的边频带。由于调频和调幅的共同作用，最后形成的频谱表现为以啮合频率及其各次谐波为中心的一系列边频带群，边频带反映故障源信息，边频带的间隔反映了故障源的频率，幅值的变化表示了故障的程度。

由此可见，在已知齿轮齿数及转速的情况下测取齿轮的振动信号，并做频谱分析，判断啮合频率及高次谐波频率处的谱幅是否异常，边频谱幅是否异常，即可诊断齿轮有无故障。

4.1.1 齿轮常见故障

齿轮本身的故障有以下几种：

一是造误差：偏心，周节误差和齿形误差；二是装配不良：不同轴，不对中，齿轮副的轴线不平行；三是齿轮的损伤：断裂、磨料磨损、胶合撕伤、疲劳剥落等。 4.1.2 齿轮的啮合频率和固有频率

啮合频率：f z ＝n 1/60×Z 1＝n 2/60×Z 2（1）

式中，n 1 、n 2为传动齿轮、被动齿轮的转速（rpm ）；Z 1 、Z 2为传动齿轮、被动齿轮的齿数。

固有频率：f

（2）式中，m K 为齿轮副的等效弹簧常数（等效刚度）。

齿轮在啮合过程中产生的振动，为齿轮承受冲击载荷时发生的自由振动，无论在正常和异常状态下都有固有频率产生。 4.1.3 频谱分析

根据锥箱齿轮的齿数，按（1）式可计算出16#轧机锥箱内各级齿轮的啮合频率（见表3）。

表3 预精轧机16#锥箱内各级齿轮啮合频率

输入轴转速n （rpm ）

Ⅰ－Ⅱ轴啮合频率（Hz ）

Ⅱ－Ⅲ啮合频率（Hz ）

610 355.63 221.43 666

388.27

241.76

对应图2、图3中振动幅值明显突出位置的基波频率355Hz、387.5Hz与表3中计算后得到的啮合频率进行比较可以发现，理论计算所得的Ⅰ－Ⅱ轴啮合频率与实际测得的基波振动信号频率几乎完全可以对应上，并且已经出现了故障特征频率的2、3、4、5倍频。这说明16＃轧机振动的原因可能来自于Ⅰ－Ⅱ轴伞齿轮的啮合不良，或是齿轮存在某种情况的失效。

4.2 滚动轴承故障诊断

4.2.1 滚动轴承失效形式

滚动轴承是是机械设备中最容易损坏的元件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30%是因滚动轴承引起的。根据工况条件和工作环境不同，滚动轴承的损坏情况及其原因是十分复杂的，一个出现故障的轴承可能同时存在多种损坏现象，而其中每一种现象都可能是由多种不同的原因引起的；同一个原因也可能引起多种不同的损坏现象。滚动轴承最常见的故障是疲劳点蚀及保持架失去平衡。

4.2.2 滚动轴承特征频率的计算(外圈固定，内圈转动)

内圈旋转频率：fr=N/60 （3）

内圈滚道上一个剥落点的故障频率：fi＝1/2×Z（1＋d/D×cosα）fr （4）外圈滚道上一个剥落点的故障频率：fo＝1/2×Z（1－d/D×cosα）fr （5）滚动体上一个剥落点的故障频率：fb＝D/2d×[1－（d/D）2cos2α]fr （6）保持架不平衡的故障频率：fc＝1/2×(1－d/D×cosα) fr （7）

内圈滚道不圆的故障频率：fr，2fr，3fr，…,nfr。（8）

式中，D为轴承节径；d为滚动体直径；α为接触角；Z为滚动体个数；N为内圈转速（外圈固定）。

对应图2、图3中振动幅值明显突出位置的

表4 经计算得各轴承在两不同转速下的故障特征频率输入轴转速n 轴承序号f i f o f b F c

610 1 103.58 79.21 74.81 4.4

2 112.5

3 90.56 81.12 4.52

3 68.22 52.82 52.01 2.95

4 49.26 31.42 28.93 2.65

5 43.92 30.05 26.54 2.75

6 39.96 27.14 29.25 2.71

666 1 113.09 86.48 81.68 4.81

2 122.86 98.87 88.57 4.94

3 74.48 57.67 56.78 3.22

4 53.78 34.30 31.58 2.89

5 47.95 32.80 28.97 2.99

6 43.64 29.62 31.94 2.96

基波频率355Hz、387.5Hz与表4中计算后得到的轴承故障频率进行比较可以发现，理论计算所得各轴承故障频率与实际测得的基波振动信号频率相差较远。这说明从理论上讲16＃轧机振动的原因不可能来自于轴承。

5 现场实际检查结果

停机检修发现实际情况与诊断结果基本一致。Ⅰ－Ⅱ轴伞齿轮的啮合不良，接触面不足50%。传动齿有一处点蚀现象，其它齿轮正常。更换齿轮后，开机运行，再次测量锥箱振动，已恢复正常状态。

6 结束语

通过设备状态监测与故障诊断技术在高线线材轧机上的应用，帮助点检维护人员确定传动系统中零部件确切的失效位置及其故障发展趋势，预计被监测部件的预期寿命。点检维护人员针对具体情况作出决策，安排巡回监测、监护运行或立即停机检修，在确保安全的前提下，避免不必要的停机，延长设备的运行周期。这种防患于未然的处理方法使得设备故障在未发生前得到恰当处理，变事后维修为预防维修，大大节省了维修时间和维修成本，为生产作业的顺利进行夯实了基础。

参考文献

1.董宏,王碧琴,轧机齿轮箱异常振动分析及故障诊断[J]. 59～61.自控与监测,2005（4）

2.盛兆顺,尹琦岭.设备状态监测与故障诊断技术应用[M].北京:化学工业出版社,2003

作者简介：

蒋弦弋男1965年9月18日出生于湖南省、衡南县，1989年7月毕业于东北重型机械学院轧钢机械专业；冶金机械高级工程师。1989年7月分配到广东韶钢集团公司第四轧钢厂工作，一直从事冶金机械方面工作；1999年11月经广东冶金工程技术高级工程师资格评审委员会评审通过，具备冶金机械高级工程师资格。历任韶钢第四轧钢厂技术员、设备科长、设备副厂长；2003年7月任韶钢高线工程筹备组主任，2004年11月至今任广东韶钢高速线材厂厂长兼党总支书记。

通信地址：广东韶关钢铁集团有限公司高速线材厂邮编：512123 电子信箱：jxy8922@https://www.360docs.net/doc/d1817087.html,；

孙启阔男 1980年1月21日出生于山东高密，2003年7月毕业于武汉科技大学机械工程及其自动化专业，广东韶钢高速线材厂机械工程师。

殷丽娟女 1979年出生，2003年7月毕业于鞍山科技大学机械工程及其自动化专业，广东韶钢高速线材厂工程师。

唐晓军女 1968年2月10日 1989年毕业于东北重型机械学院机械系锻压专业，广东韶关技术研究中心工程师。

论文题目、摘要、关键词（英文）

Application of equipments’ inspecting

status and fault diagnosis

Abstract: High speed wire rod finishing block has many features which is high running speed, frequent load fluctuation, low rolled piece temperature. The equipment’s main fault is mechanical bearing and gear’s inactivation in the main driving equipment, which fault occupy 50% percent down time. Driving equipment s’ fault diagnosis has to through inspecting status, with getting many informations and fault mechanics, then extracting fault feature, analysing carefully, the last is diagnosing. High speed wire rod finishing block of SISG through promoting and using equipments’ inspecting status and fault diagnosis, having reached the goal which is prevention first, having avoided excess or lack of repairs, having reduced faults and maintenance and repair cost, having increasing operation rate, having supplied reliable protection for trouble-free operation.

Key words: equipments’ inspecting status and fault diagnosis；gear fault；bearing fault

作者单位：Shaoguan Iron & Steel Group Co. , Ltd.

中图分类号：TH133.3 文献标识码：B

电气设备故障诊断汇总

电气故障诊断一、电气设备的状态及检测技术 1、电气设备的状态（1）正常状态：设备具备其应有的功能，没有缺陷或缺陷不明显，缺陷严重程度仍处于容限范围内。（2）异常状态：缺陷有了进一步的发展，设备状态发生变化，性能恶化，但仍能维持工作。（3）故障状态：缺陷发展到使设备性能和功能都有所丧失的程度。（4）事故状态：功能完全丧失，无法进行工作状态。 2、电气设备的状态检测（1）判断设备所处的状态；（2）根据其状态决定对待的方式。二、电气设备的现代检测技术 1、现代故障诊断技术的构成：（1）故障诊断机理的研究：（理化原因等）（2）故障诊断信息学的研究：（数据采集与分析）（3）诊断逻辑和数学原理方面的研究：（诊断与决策） 2、现代故障诊断四项技术：（1）检测技术（采集信号、参数）（2）信号处理技术（提取状态信息）（3）识别技术（分析、判断）（4）预测技术（决策和预测） 3、故障诊断与状态监测的关系（1）工况监测：对反映设备或系统工作状态的信息进行全面监测和分析，实时掌握设备基本工作状态。（2）状态监测：又称简易诊断，通过监测结果与设定阈值之间的对比，仅对设备运行状态作出正常、异常或故障的判断，而对故障的性质、严重程度等不予或无法进行更深入的诊断。

4、故障诊断的成功因素（1）故障信息源（2）诊断方法 5、故障诊断技术的发展趋势（与当代前沿科技相融合）（1）人工智能技术：人工神经网络、专家系统等；（2）前沿数学：小波分析、模糊数学、分析几何等；（3）信息融合技术：证据理论等。 6、故障诊断的关注点（1）故障阶段：尚未发展造成事故的阶段；（2）其目的是：防患于未然；（3）作用阶段：继电保护动作之前。三、电气设备的传统检测技术如果把有故障的电气设备比作病人，电工就好比医生。由中医诊断学的经典四诊（望、闻、问、切），结合电气设备故障的特殊性和诊断电气故障的成功经验，电气设备的检测技术归纳为“六诊”要诀，另外引申出电气设备诊断特殊性的“九法”、“三先后”要诀。 “六诊”、“九法”、“三先后”是行之有效的电气设备诊断的思想方法和工作方法。事物往往是千变万化的和千差万别的，电气设备出现的故障是五花八门，“六诊”、“九法”、“三先后”电气故障诊断要诀，只是一种思想方法和工作方法，切记不能死搬硬套。检修人员要善于透过现象看本质，善于抓住事物的主要矛盾。（一）“六诊”检测法 “六诊”------口问、眼看、耳听、鼻闻、手模、表测六种诊断方法，简单地讲就是通过“问、看、听、闻、摸、测”来发现电气设备的异常情况，从而找出故障原因和故障所在的部位。前“五诊”是凭借人的感官对电气设备故障进行有的放矢的诊断，称为感官诊断，又称直观检查法。同样，由于个人的技术经验差异，诊断结果也有所不同。可以采用“多人会诊法”求得正确结论。“表测”即应用电气仪表测量某些电气参数的大小，经过与正常数值对比，来确定故障原因和部位。（1）口问当一台设备的电气系统发生故障后，检修人员首先要了解详细的“病情”。即向设备操作人员了解设备使用情况、设备的病历和故障发生的全过程。如果故障发生在有关操作期间或之后，还应询问当时的操作内容以及方法、步骤。总的来讲，了解情况要尽可能详细和真实，这些往往是快速找出故障原因和部位的关键。例如：当维修人员巡查时，操作人员反应前处理一台打水离心泵不能启动，需要及时处理。这时维修人就要询问，水罐是否有水，上班和本班是否曾经运行，具体使用情况，是否运行一段时间后停止，还是未运行就不能开启。还要询问故障历史等等。了解具体情况后，到现场进行处理就会有条理，轻松解决问题。（2）眼看 1）看现场根据所问到的情况，仔细查看设备外部状况或运行工况。如设备的外形、颜色有无异常，熔丝有无熔断：电气回路有无烧伤、烧焦、开路、短路，机械部分有无损坏以及开关、刀闸、按钮插接线所处位置是否正确，改过的接线有无错误，更换的元件是否相符等：还要观察信

故障诊断方法与应用

课程名称：故障诊断方法与应用报告题目：内圈故障诊断实验报告学生班级；研152 学生姓名：任课教师：学位类别：

设备故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。安装合适的传感器可以获得故障的特征信号，通过信号反映故障产生原因。滚动轴承是机械中的易损元件，据统计旋转机械的故障有30%是由轴承引起的，它的好坏对机器的工作状态影响极大。轴承的缺陷会导致机器剧烈振动和产生噪声，甚至会引起设备的损坏。滚动轴承的振动可由于外部的振源引起，也可由于轴承本身的结构特点及缺陷引起。而随着科学技术不断发展和工业化程度的不断提高，机械设备精密程度、复杂程度及自动化程度不断提高，凭个人的感观经验对机械设备进行诊断己经远远不够，因此轴承的状态检测和故障诊断是十分必要的，已经成为机械设备故障诊断技术的重要内容。滚动轴承故障监测诊断方法有很多种，它们各具特点，其中振动信号法应用最广泛。本次实验就是采用振动信号法对滚动轴承故障实验平台的滚动轴承的故障信号进行分析。

1 绪论 (1) 2 轴承内圈故障特征频率 (2) 3 时域无量纲参数分析 (2) 3.1 时域波形 (2) 3.2 傅里叶变换运算分析故障 (3) 4通过自相关、互相关、功率谱运算分析故障 (4) 4.1 自相关分析 (4) 4.2 互相关运算分析故障 (5) 4.3功率谱密度 (6) 5 Haar小波分析 (7) 5.1小波分解 (7) 5.2 小波降噪 (9)

1 绪论随着对滚动轴承的运动学、动力学的深入研究，对于轴承振动信号中的频率成分和轴承零件的几何尺寸及缺陷类型的关系有了比较清楚的了解，加之快速傅里叶变换技术的发展。开创了用频域分析方法来检测和诊断轴承故障的新领域。其中最具代表性的有对钢球共振频率的研究，对轴承圈自由共振频率的研究。本文主要着重于对滚动轴承内圈磨损的故障研究，主要研究方法为傅里叶变换，功率谱，自相关以及互相关，小波理论。滚动轴承在运行过程中可能会因为各种原因出现故障，如安装不当、异物入侵、润滑不良、腐蚀和剥落等都会导致轴承出现故障。安装不当会导致轴承不对中，使得轴承在运行中，产生一种附加弯矩，给轴承增加附加载荷，形成附加激励，引起几组强烈振动，严重时会导致转子严重磨损、轴弯曲、联轴器和轴承断裂等严重后果。即使轴承安装正确，在长期的运行中，由于异物的入侵或则负荷的作用下，接触面会出现不同程度的金属剥落、裂痕等现象，进而导致旋转部件与故障区域接触时产生强烈振动。本次实验主要针对潜在危害很大的裂痕故障信号进行分析研究。滚动轴承在出现裂痕故障后，随着轴承的旋转，由于旋转部件与裂痕周期性的碰撞会产生周期性的冲击信号，且周期可以通过轴承结构计算得出。图1.1所示为滚动轴承基本结构。图1.1 滚动轴承基本结构 d：滚动体直径 D：轴承节径（滚动体所在圆的直径） R：内圈直径 i R：外圈直径 o ：接触角（滚动体受力方向与轴承径向平面的夹角） Z：滚动体个数

常用简易的设备故障诊断方法

常用简易的设备故障诊断方法 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

常用简易的设备故障诊断方法常用的简易状态监测方法主要有听诊法、触测法和观察法等。 1、听诊法设备正常运转时，伴随发生的声响总是具有一定的音律和节奏。只要熟悉和掌握这些正常的音律和节奏，通过人的听觉功能就能对比出设备是否出现了重、杂、怪、乱的异常噪声，判断设备内部出现的松动、撞击、不平衡等隐患。用手锤敲打零件，听其是否发生破裂杂声，可判断有无裂纹产生，用听诊法对滚动轴承工作状态进行监测的常用工具是木柄螺丝刀，也可以使用外径为φ20mm左右的硬塑料管。（1）滚动轴承正常工作状态的声响特点滚动轴承处于正常工作状态时，运转平稳、轻快、无停滞现象，发出的声响和谐而无杂音，可听到均匀而连续的“哗哗”声，或者较低的“轰轰”声。噪声的强度不大。异常声响所反映的轴承故障锥入度大一点的新润滑脂。（2）轴承在连续的“哗哗”声中发出均匀的周期性的“嗬罗”声。这种声音是由于滚动体和内外圈滚道出现伤痕、沟槽、锈蚀斑而引起的。声响的周期与轴承的转速成正比。应对轴承进行更换。（3）轴承发出不连续的“梗梗”声。这种声音是由于保持架或者内外圈破裂而引起的。必须立即停机更换轴承。（4）轴承发出不规律、不均匀“嚓嚓”声。这种声音是由于轴承内落入铁屑、砂粒等杂质而引起的。声响强度较小，与转速没有联系。应对轴承进行清洗，重新加脂或换油。

（5）轴承发出连续而不规则的“沙沙”声。这种声音一般与轴承的内圈与轴配合过松或者外圈与轴承孔配合过松有关系，声响强度较大。应对轴承的配合关系进行检查，发现问题及时修理。（6）轴承发出连续刺耳啸叫声。这种声音是由于轴承润滑不良，缺油造成了干摩擦，或者滚动体局部接触过紧，如内外圈滚道偏斜，轴承内外圈配合过紧等情况而引起的。应及时对轴承进行检查找出问题，对症处理。电子听诊器是一种振动加速度传感器。它将设备振动状况转换成电信号并进行放大，工人用耳机监听运行设备的振动声响，以实现对声音的定性测量。通过测量同一测点、不同时期、相同转速、相同工况下的信号，并进行对比，来判断设备是否存在故障。当耳机出现清脆尖细的噪声时，说明振动频率较高，一般是尺寸相对较小的、强度相对较高的零件发生局部缺陷或微小裂纹。当耳机传出混浊低沉的噪声时，说明振动频率较低，一般是尺寸相对较大的、强度相对较低的零件发生较大的裂纹或缺陷。当耳机传出的噪声比平时增强时，说明故障正在发展，声音越大，故障越严重。当耳机传出的噪声是杂乱无规律地间歇出现时，说明有零件或部件发生了松动。 2、触测法用人手的触觉可以监测设备的温度、振动及间隙的变化情况。人手上的神经纤维对温度比较敏感，可以比较准确地分辨出80℃以内的温度。当机件温度在0℃左右时，手感冰凉，若触摸时间较长会产生刺骨痛感。10℃左右时，手感较凉，但一般能忍受。20℃左右时，手感稍凉，随着接触时间延长，手感渐温。30℃左右时，手感微温，有舒适感。40℃左右时，手感较热，有微烫感觉。50℃左右时，手感较烫，若用掌心按的时间较长，会有汗感。60℃左右

设备故障诊断技术说明

设备故障诊断技术简介

上海华阳检测仪器有限公司 Shanghai Huayang MeasuringInstruments Co., Ltd 目录设备故障诊断技术定义

-----------------------------------------------（ 3）一．设备维修制度的进展-----------------------------------------------（ 4）二．检测参数类型-------------------------------------------------------（ 5）三．振动检测中位移、速度和加速度参数的选择-----------------------------（ 5）四．测点选择原则------------------------------------------------------（ 6）五．测点编号原则------------------------------------------------------（ 7）六．评判标准----------------------------------------------------------（ 7）七．测量方向及代号----------------------------------------------------

（10）八．搜集和掌握有关的知识和资料----------------------------------------（10）九．故障分析与诊断----------------------------------------------------（11）十．常见故障的识不----------------------------------------------------（14） 1．不平衡------------------------------------------------------------（14） 2．不对中------------------------------------------------------------（14） 3．机械松动----------------------------------------------------------（15） 4. 转子或轴裂纹

设备检测及故障诊断技术现状

设备检测和故障诊断技术现状张振中 100696138 1 引言设备状态检测与故障诊断在十年内得到了前所未有的发展，它对于工业部门重要设备的管理维护，提高企业生产能力和保证安全生产，改进产品质量都具有极大的效益，在国民经济各部门发展中有着十分重要的意义。大家知道，一切工业部门有着许多各种各样的机器和设备，它们运行是否完好直接影响企业的效益，其中一些关键性重要设备甚至起着决定企业命运的作用，一旦发生事故，损失将不可估量。因此，如何避免机器发生事故，尤其是灾难性事故，一直是人们极为重视的问题。长期以来，由于人们无法预知事故的发生，不得不采用两种对策：一是等设备坏了再进行维修，该办法经济损失很大，因为等设备运行到破坏为止，往往需要昂贵的维修费用，灾难性破坏需要更换设备，还可能造成人员伤亡：二是定期检修设备，这种方法需要有一定计划性和预防性，但其缺点是如无发展，则经济上损失很大，而且定期检修的时间周期也很难确定。因此合理的维修应是预知的，即在设备出现的早期就检测隐患，提前预报，以便适时，合理的采取措施，于是故障诊断技术应运而生。设备状态监测和故障诊断是从医学检验和诊断受到启发，有经验的人员利用耳听机器运转发出的声音就可能知道设备运行是否正常，然而现代状态监测与故障诊断技术是随着现代系统工程，信息论，控制论，电子技术，计算机技术，通讯技术的发展的发展而发展起来的，是多种学科和技术交叉与渗透而产生的一门新兴综合性高技术，其研究内容涉及故障机理，传感器与测量技术，数据采集，数字信号处理，数据库，专家系统，计算机软硬件，通讯等技术领域我国从八十年代开始进行设备状态监测与故障诊断技术的研究。并于1986年成立了中国振动工程学会故障诊断学会，国家也将该技术的研究列人“七五”、“八五”攻关项目。机械设备故障诊断技术随着近十多年来国际上电子计算机技术、现代测量技术和信号处理技术的迅速发展而发展起来,是一门了解和掌握机械设备在使用过程中的状态,确定其整体或局部是否正常,早期发现故障及原因,并预报故障发展趋势的技术。 2 机械设备故障诊断的发展过程设备故障诊断是指在一定工作环境下,根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象,并判定产生故障的原因和部位,以及预测、预报设备状态的技术,故障诊断的实质就是状态的识别。诊断过程主要有3 个步骤: ①检测设备状态的特征信号; ②从所检测的特征信号中提取征兆; ③故障的模式识别。其大致经历以下3 个阶段: ①基于故障事件原故障诊断阶段,主要缺点是事后检查,不能防止故障造成的损失; ②基于故障预防的故障诊断阶段; ③基于故障预测的故障诊断阶段,它是以信号采集与处理为中心,多层次、多角度地利用各种信息对机械设备的状态进行评估,针对不同的设备采取不同的措施。

机械设备故障诊断技术研究

题目：机械设备故障诊断技术研究学号：姓名：专业：指导教师： 2016 年 8 月 30 日

摘要故障诊断技术对于机械设备的安全运行有着至关重要作用，一直是工程应用领域的重点和难点, 国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。该论文介绍了机械设备故障诊断技术的基本概念，在总结研究各种诊断技术的基础上全面分析了现代故障诊断技术存在的问题, 并针对这些问题提出了故障诊断领域将来的研究方向。故障诊断是一项实用性很强的技术, 对其进行理论上的分析研究具有重要的现实意义。关键词：机械设备故障；诊断技术；研究

第一章引言随着现代科学技术在设备上的应用，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越齐全，自动化程度也越来越高。由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的以至灾难性的事故。国内外接连发生的由设备故障引起的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了极大的经济损失和人员伤亡。生产过程中经常发生的设备故障事故，也会使生产过程不能正常运行或机器设备遭受损坏而造成巨大的经济损失。因此机械设备故障诊断技术在社会中的重要性越来越高，主要体现在[1]：（1）预防事故，保证人员和设备安全。（2）推动设备维修制度的改革。维修制度从预防制度向预知制度的转变是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备故障诊断技术的发展和成熟。（3）提高经济效益。设备故障诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分发挥，延长检修周期，降低维修费用。因此，机械设备故障诊断技术日益受到广泛重视，对机械设备故障诊断技术的研究也不断深入。但受于机械设备故障成因的复杂性和诊断技术的局限性，目前机械设备故障诊断仍存在一些问题。

故障诊断技术发展现状

安全检测与故障诊断题目：故障诊断技术发展现状导师：魏秀琨学生姓名：刘典学号：14114263

目录 1 引言 (3) 2 故障诊断的研究现状 (3) 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 (3) 1.2基于信号处理的诊断方法对 (3) 1.3基于模型的诊断方法 (3) 1.4基于人工智能的诊断方法 (4) 2故障诊断研究存在的问题 (6) 2.1故障分辨率不高 (7) 2.2信息来源不充分 (7) 2.3自动获取知识能力差 (7) 2.4知识结合能力差 (7) 2.5对不确定知识的处理能力差 (7) 3发展方向 (8) 3.1多源信息的融合 (8) 3.2经验知识与原理知识紧密结合 (8) 3.3混合智能故障诊断技术研究 (9) 3.4基于物联网的远程协作诊断技术研究 (9) 4发展方向 (9)

1 引言故障可以定义为系统至少有一个特性或参数偏离正常的范围，难于完成系统预期功能的行为。故障诊断技术是一种通过监测设备的状态参数，发现设备的异常情况，分析设备的故障原因，并预测预报设备未来状态的技术，其宗旨是运用当代一切科技的新成就发现设备的隐患，以达到对设备事故防患于未然的目的，是控制领域的一个热点研究方向。它包括故障检测、故障分离和故障辨识。故障诊断能够定位故障并判断故障的类型及发生时刻，进一步分析后可确定故障的程度。故障检测与诊断技术涉及多个学科，包括信号处理、模式识别、人工智能、神经网络、计算机工程、现代控制理论和模糊数学等，并应用了多种新的理论和算法。 2 故障诊断的研究现状 1.1基于物理和化学分析的诊断方法通过观察故障设备运行过程中的物理、化学状态来进行故障诊断，分析其声、光、气味及温度的变化，再与正常状态进行比较，凭借经验来判断设备是否故障。如对柴油机常见的诊断方法有油液分析法，运用铁谱、光谱等分析方法，分析油液中金属磨粒的大小、组成及含量来判断发动机磨损情况。对柴油机排出的尾气(包含有NOX，COX 等气体) 进行化学成分分析，即可判断出柴油机的工作状态。 1.2基于信号处理的诊断方法对故障设备工作状态下的信号进行诊断，当超出一定的范围即判断出现了故障。信号处理的对象主要包括时域、频域以及峰值等指标。运用相关分析、频域及小波分析等信号分析方法，提取方差、幅值和频率等特征值，从而检测出故障。如在发动机故障领域中常用的检测信号是振动信号和转速波动信号。如以现代检测技术、信号处理及模式识别为基础，在频域范围内，进行快速傅里叶变换分析等方法，描述故障特征的特征值，通过采集到的发动机振动信号，确定了试验测量位置，利用加速传感器、高速采集卡等采集了发动机的振动信号，并根据小波包技术，提取了发动机故障信号的特征值。该诊断方法的缺点在于只能对单个或者少数的振动部件进行分析和诊断。而发动机振动源很多，用这种方法有一定的局限性。 1.3基于模型的诊断方法基于模型的诊断方法，是在建立诊断对象数学模型的基础上，根据模型获得的预测形态和所测量的形态之间的差异，计算出最小冲突集即为诊断系统的最小诊断。其中，最小诊断就是关于故障元件的假设，基于模型的诊断方法具有不依赖于被诊断系统的诊断实例和经验。将系统的模型和实际系统冗余运行，通过对比产生残差信号，可有效的剔除控制信号对

(企业诊断)设备故障诊断与维修最全版

（企业诊断）设备故障诊断与维修

《设备故障诊断和维修》学习提纲第壹章绪论掌握设备故障诊断的意义、目的、任务及其发展概况，熟悉设备故障诊断的概念、意义和目的，熟悉状态监测和故障诊断的任务，了解设备故障诊断技术的发展概况。 1、设备诊断技术、修复技术和润滑技术已列为我国设备管理和维修工作的三项基础技术。 2、设备故障诊断是指在设备运行中或在基本不拆卸的情况下，通过各种手段，掌握设备运行状态，判定产生故障的部位和原因，且预测、预报设备未来的状态，从而找出对策的壹门技术。 3、设备故障诊断既要保证设备的安全可靠运行，又要获取更大的经济效益和社会效益。 4、设备故障诊断的任务是监视设备的状态，判断其是否正常；预测和诊断设备的故障且消除故障；指导设备的管理和维修。 5、设备故障诊断技术的发展历程：感性阶段→量化阶段→诊断阶段（故障诊断技术真正作为壹门学科）→人工智能和网络化阶段（发展方向）。第二章设备故障诊断的基本概念了解设备故障诊断的壹些基本概念和基本方法，明确设备故障诊断的重要目标——状态维修。要求掌握设备和设备故障的基本概念，全面、深入了解设备故障的概念、原因、机理、类型、模式、特性、分析及管理；了解设备故障诊断的基本方法和分类；熟知设备维修方式的发展和状态维修，认识设备故障诊断技术和状态维修的“因果”关系。 1、从系统论的观点，设备是由有限个“元素”，通过元素之间的“联系”，按照壹定的规律聚合而构成的。 2、设备的故障，是指系统的构造处于不正常状态，且可导致设备相应的功能失调，致使设备相应行为（输出）超过允许范围，这种不正常状态称为故障状态。

3、理解故障原因、故障机理、故障模式、故障分析等概念。设备故障具有层次性、传播性、放射性、相关性、延时性、不确定性等基本特性。 4、对故障进行分类的目的是为了弄清不同的故障性质，从而采取相应的诊断方法 5、设备故障诊断的基本方法包括传统的故障诊断方法、故障的智能诊断方法和故障诊断的数学方法。 6、设备故障诊断的分类根据诊断对象、诊断参数、诊断的目的和要求、诊断方法的完善程度等不同能够有各种分类方法。 7、我国的维修体制也在发生着深刻而巨大的变化，已从早期的事后维修和实施多年的定期预防维修开始进入现代的预知性的视情（状态）维修。 8、实施设备状态维修的指导思想。第三章设备故障诊断的技术基础掌握设备故障诊断特别是振动诊断的技术基础，要求熟悉设备故障诊断技术的内容，掌握设备故障信息获取和检测方法的框架知识，了解设备故障常用的三种评定标准及相对判断标准的制定方法，熟悉故障诊断中的信号处理。掌握傅里叶变换在故障诊断中的应用。 1、设备故障诊断的内容包括状态监测、分析诊断和故障预测三个方面。其具体实施过程为信息采集、信号处理、状态识别、诊断决策。 2、设备故障信息的获取方法包括直接观测法、参数测定法、磨损残渣测定法及设备性能指标的测定。 3、设备故障的检测方法包括振动和噪声的故障检测、材料裂纹及缺陷损伤的故障检测、设备零部件材料的磨损及腐蚀故障检测及工艺参数变化引起的故障检测。 4、设备故障的评定标准常用的有三种判断标准，即绝对判断标准、相对判断标准以及类比判断标准。可用平均法制定相对判断标准。

(完整版)《设备故障诊断-沈庆根》知识点汇总

1.1.设备故障诊断的含义设备故障诊断是指应用现代测试分析手段和诊断理论方法，对运行中的机械设备出现故障的机理、原因、部位和故障程度进行识别和诊断，并且根据诊断结论，确定设备的维修方案和防范措施。 1.2.设备故障诊断的过程信号采集→信号处理→故障诊断→诊断决策→故障防治与控制 1.3.设备故障诊断的特性多样性、层次性、多因素相关性、延时性、不确定性 1.4.三种维修制度事后维修（故障维修）、定期维修（计划维修）、状态监测维修（预知性维修） 1.5设备故障的类型有哪些 ①结构损伤性故障（裂纹、磨损、腐蚀、变形、断裂、剥落和烧伤） ②运动状态劣化性故障（机械位置不良、刚性不足、摩擦、流体激振、非线性的谐波共振） 1.6设备故障诊断的功能 ①不停机不拆卸的状态下检测 ②可预测设备的可靠性程度 ③确定故障来源，提出整改措施 1.7.设备状态监测与故障诊断的技术和方法振动信号监测诊断技术（普遍性、信息量丰富、易处理与分析）声信号监测诊断技术（声音监听法、频谱分析法、声强法）温度信号监测诊断技术润滑油的分析诊断技术其他无损检测诊断技术 1.8.设备故障状态的识别方法信息比较诊断法、参数变化诊断法、模拟试验诊断法、函数诊断法、故障树分析诊断法、模糊诊断法、神经网络诊断法、专家系统 2.1信号的含义和分类信号是表征客观事物状态或行为信息的载体分类：确定性信号与非确定性信号；连续信号和离散信号；能量信号和功率信号；时限与频限信号 2.2.信号时域分解直流分量和交流分量脉冲分量实部分量和虚部分量正交函数分量 2.3.信号的时域统计均值均方值方差

2.4.时域相关分析相关系数： 2.5.频谱分析法利用傅里叶变换的方法对振动的信号进行分解，并按频率顺序展开，使其成为频率的函数，进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程，称为频谱分析 2.6.振动监测的基本参数振幅、频率、相位 2.7.旋转机械常用的振动信号处理图形轴心轨迹：轴颈中心相对于轴承座在轴线垂直平面内的运动轨迹转子振型：转子轴线上各点的振动位移所连成的一条空间曲线轴颈涡动中心位置：在滑动轴承中，轴颈中心在激扰力作用下是绕着某一中心点运动的波特图：描述转子振幅和相位随转速变化的关系曲线，纵坐标为振幅和相位，横坐标为转子的转速或转速频率极坐标图：把转子的振幅与相位随转速的变化关系用极坐标的形式表示出来（直观，方便，清晰，抗干扰）三维坐标图（级联图、瀑布图）：随转速上升，机械振动的基础幅指上升阶比谱分析：将频谱图上横坐标的每个频率值除以某个参考频率值（读数清晰、周期采样、精度高） 3.1旋转机械的故障类型有哪些 ①转自不平衡②转子不对中③滑动轴承故障④转子摩擦⑤浮动环密封故障 3.2转子不平衡的概念转子受材料质量、加工、装配以及运行中多种因素的影响，其质量中心和旋转中心线中间存在一定量的偏心距，使得转子在工作时形成周期性的离心力干扰，在轴承上产生动载荷，从而引起机器振动的现象不平衡产生的离心力大小 3.3转子不平衡振动的故障特征 ①不平衡故障主要引起转子或轴承径向振动，在转子径向测点上得到的频谱图，转速频率成分具有突出的峰值 ②单纯的不平衡振动，转速频率的高次谐波幅值很低，因此在时域上的波形是一个正弦波 ③转子的轴心轨迹形状基本上为一个圆或者椭圆，这意味着置于转轴同一截面上相互垂直的两个探头，其信号相位差接近90° ④转子的进动方向为同步正进动 ⑤除了悬臂转子外，对于普通两端支撑的转子，不平衡在轴向上的振幅一般不明显 ⑥转子振幅对转速变化很敏感，转速下降，振幅将明显下降 3.4转子不平衡振动的原因 ①固有质量不平衡（设计错误、材料缺陷、加工与装配误差、动平衡方法不正确） ②转子运行中的不平衡（转子弯曲、转子平衡状态破坏） 3.5怎样区别转子弯曲不平衡和质量不平衡 ①振幅随转速的变化：质量不平衡与转速之间按照固定的关系式变化，弯曲的没有

设备故障诊断原理技术及应用

设备故障诊断原理技术及应用机械设备故障诊断技术随着近十多年来国际上电子计算机技术、现代测量技术和信号处理技术的迅速发展而发展起来,是一门了解和掌握机械设备在使用过程中的状态,确定其整体或局部是否正常,早期发现故障及原因,并预报故障发展趋势的技术。 1.机械设备故障诊断的发展过程设备故障诊断是指在一定工作环境下,根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象,并判定产生故障的原因和部位,以及预测、预报设备状态的技术,故障诊断的实质就是状态的识别。诊断过程主要有3 个步骤: ①检测设备状态的特征信号; ②从所检测的特征信号中提取征兆; ③故障的模式识别。其大致经历以下3 个阶段: ①基于故障事件原故障诊断阶段,主要缺点是事后检查,不能防止故障造成的损失; ②基于故障预防的故障诊断阶段; ③基于故障预测的故障诊断阶段,它是以信号采集与处理为中心,多层次、多角度地利用各种信息对机械设备的状态进行评估,针对不同的设备采取不同的措施。 2.开展故障诊断技术研究的意义应用故障诊断技术对机械设备进行监测和诊断,可以及时发现机器的故障和预防设备恶性事故的发生,从而避免人员的伤亡、环境的污染和巨大的经济损失。应用

故障诊断技术可以找出生产设备中的事故隐患,从而对机械设备和工艺进行改造以消除事故隐患。状态监测及故障诊断技术最重要的意义在于改革设备维修制度,现在多数工厂的维修制度是定期检修,造成很大的浪费。由于诊断技术能诊断和预报设备的故障,因此在设备正常运转没有故障时可以不停车,在发现故障前兆时能及时停车。按诊断出故障的性质和部位,可以有目的地进行检修,这就是预知维修—现代化维修技术。把定期维修改变为预知维修,不但节约了大量的维修费用,而且,由于减少了许多不必要的维修时间,而大大增加了机器设备正常运转时间,大幅度地提高生产率,产生巨大的经济效益。因此,机械状态监测与故障诊断技术对发展国民经济有相当重要的作用。 3.机械故障诊断的研究现状机械故障诊断作为一门新兴的综合性边缘学科,经过30 多年的发展,己初步形成了比较完整的科学体系。就其技术手段而言,已逐步形成以振动诊断、油样分析、温度监测和无损探伤为主,其他技术或方面为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最具生机与活力。目前,对振动信号采集来说, 计算机技术足以胜任各种场合的需要。在振动信号的分析处理方面,除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外,近来又发展了频率细化技术、倒谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅立叶变换、Wign2er 分布和小波变换等。就诊断方法而言,除了单一参数、单一故障的技术诊断外,目前多变量、多故障的综合诊断已经兴起。人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力,故障诊断的专家系统不

智能故障诊断技术知识总结

智能故障诊断技术知识总结一、绪论 □智能： ■智能的概念智能是指能随、外部条件的变化，具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。 ■低级智能和高级智能的概念低级智能——感知环境、做出决策和控制行为高级智能——不仅具有感知能力，更重要的是具有学习、分析、比较和推理能力，能根据复杂环境变化做出正确决策和适应环境变化 ■智能的三要素及其含义三个基本要素：推理、学习、联想推理——从一个或几个已知的判断（前提），逻辑地推断出一个新判断（结论）的思维形式学习——根据环境变化，动态地改变知识结构联想——通过与其它知识的联系，能正确地认识客观事物和解决实际问题 □故障： ■故障的概念故障是指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。可分为以下几种情况： 1.设备在规定的条件下丧失功能； 2.设备的某些性能参数达不到设计要求，超出允许围； 3.设备的某些零部件发生磨损、断裂、损坏等，致使设备不能正常工作； 4.设备工作失灵，或发生结构性破坏，导致严重事故甚至灾难性事故。 ■故障的性质及其理解 1层次性——系统是有层次的，故障的产生对应于系统的不同层次表现出层次性。一般可分为系统级、子系统级、部件级、元件级等多个层次；高层故障可由低层故障引起，而低层故障必定引起高层故障。诊断时可采用层次诊断模型和诊断策略。 2相关性——故障一般不会孤立存在，它们之间通常相互依存和相互影响，如系统故障常常由相关联的子系统传播所致。表现为，一种故障可能对应多种征兆，而一种征兆可能对应多种故障。这种故障与征兆间的复杂关系导致了故障诊断的困难。 3随机性——故障的发生常常是一个与时间相关的随机过程，突发性故障的出现通常都没有规律性，再加上某些信息的模糊性和不确定性，就构成了故障的随机性。 4可预测性——设备大部分故障在出现之前通常有一定先兆，只要及时捕捉这些征兆信息，就可以对故障进行预测和防。 □故障诊断： ■故障诊断的概念故障诊断就是对设备运行状态和异常情况做出判断。具体说来，就是在设备没有发生故障之前，要对设备的运行状态进行预测和预报；在设备发生故障之后，要对故障的原因、部位、类型、程度等做出判断；并进行维修决策。 ■故障诊断的实质及其理解故障诊断的实质——模式识别（分类）问题

常用简易的设备故障诊断方法

常用简易的设备故障诊断方法 Prepared on 22 November 2020

故障诊断技术发展历史(最新版)

故障诊断技术发展历史故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。故障诊断的主要理论和方法故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。从学科整体可归纳以下理论和方法。 (1)基于机理研究的诊断理论和方法从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。 (2)基于信号处理及特征提取的故障诊断方法主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。 (3)模糊诊断理论和方法模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息(如相关性大且复杂)，以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。但随着模糊集合论的完善，相信该方法有较光明的前景。 (4)振动信号诊断方法该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。在这方面应注重引入非线性理论、新的信息处理理论和方法。

故障诊断及相关应用

故障诊断及相关应用摘要故障诊断技术是一门以数学、计算机、自动控制、信号处理、仿真技术、可靠性理论等有关学科为基础的多学科交叉的边缘学科。故障诊断技术发展至今，已提出了大量的方法，并发展成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，是目前热点研究领域之一。我国的一些知名学者也在这方面取得了可喜的成果。关键字：故障诊断，信息处理 1故障诊断技术的原理及基本方法按照国际故障诊断权威，德国的Frank P M教授的观点，所有的故障诊断方法可以划分为3种：基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法。 1.1基于解析模型的故障诊断方法基于解析模型的方法是发展最早、研究最系统的一种故障诊断方法。所谓基于解析模型的方法，是在明确了诊断对象数学模型的基础上，按一定的数学方法对被测信息进行诊断处理。其优点是对未知故障有固有的敏感性；缺点是通常难以获得系统模型，且由于建模误差、扰动及噪声的存在，使得鲁棒性问题日益突出。基于解析模型的方法可以进一步分为参数估计方法、状态估计方法和等价空间方法。这3种方法虽然是独立发展起来的，但它们之间存在一定的联系。现已证明：基于观测器的状态估计方法与等价空间方法是等价的。相比之下，参数估计方法比状态估计方法更适合于非线性系统，因为非线性系统状态观测器的设计有很大困难，通常，等价空间方法仅适用于线性系统。 1.1.1参数估计方法 1984年，Iserman对于参数估计的故障诊断方法作了完整的描述。这种故障诊断方法的思路是：由机理分析确定系统的模型参数和物理元器件参数之间的关系方程，由实时辨识求得系统的实际模型参数，进而由关系方程求解实际的物理元器件参数，将其与标称值比较，从而得知系统是否有故障与故障的程度。但有时关系方程并不是双射的，这时，通过模型参数并不能求得物理参数，这是该方法最大的缺点。目前，非线性系统故障诊断技术的参数估计方法主要有强跟踪滤波方法。在实际应用中，经常将参数估计方法与其他的

电气设备故障诊断方法

电气设备故障诊断方法电气故障现象是多种多样的，例如，同一类故障可能有不同的故障现象，不同类故障能是同种故障现象，这种故障现象的同一性和多样性，给查找故障带来了复杂性。但是，故障现象是查找电气故障的基本依据，是查找电气故障的起点，因而要对故障现象仔观察分析，找出故障现象中最主要的、最典型的方面，搞清故障发生的时间、地点、环境等。 1.直接感知有些电气故障可以通过人的手、眼、鼻、耳等器官，采用摸、看、闻、听等段，直接感知故障设备异常的温升、振动、气味、响声、色变等，确定设备的故障部位。 2.仪器检测许多电气故障靠人的直接感知是无法确定部位的，而要借助各种仪器、仪表，对故障设备的电压、电流、功率、频率、阻抗、绝缘值、温度、振幅、转速等等进行量，以确定故障部位。例如，通过测量绝缘电阻、吸收比、价质损耗，判定设备绝缘是否受潮；通过直流电阻的测量，确定长距离线路的短路点、接地点等。利用眼睛、鼻子、耳朵、手等感觉器官，来进行直接观察，观察温度、声音、颜色、气味有否异常，以判断电源装置的运行情况。通过这种直观，将一些明显的故障能立即诊断出来，或者能帮助我们分析和掌握故障发生的部位、危及范围、严重程度以及元器件损坏情况。就是对那些隐蔽而复杂的故障，通过我们所直接观察到的各种现象，也能为进行诊断和分析提供重要依据，因此，直观是诊断故障的十分重要的第一步。 1.听一听有没有异常的声音。 2.嗅一嗅有没有异常气味，特别是有没有出现绝缘材料烧焦的气味。一般电气部件都由绝缘材料组成，当绝缘材料被通过的大电流（超过额定电流数倍）烧伤或烧焦后，会发出一种刺鼻的臭味，追踪气味的发生处，能帮助我们查找故障源。 3.查一查是否出出异常的温度。各种电源设各，不管是静止型还是旋转型，只要流过电流，就会产生热量，这种热量，使温度上升，但只要不超过额定温升是允许的。电源装置能持续正常的运行，这种温度基本处于饱和状态，变化不会很大。如果发现某元器件或某部位的温度突然升高，发热发烫，出现反常情况，表明可能出现故障或者有故障隐患存在，此时可根据热源去寻找故障点。检测电源装置的温度，通常采用如下几种方法。（1）用手去摸一摸，赁感觉和经给来判断温度是否发生了异常。平时，要有意识地经常去体验设备的温度，掌握装置正常运行情况下的温度，因此，只要用手去摸一摸（但必须注意安全），就能知道温度是否超出了允许的最高温度。根据经验，在通常情况下，能够用手摸设备耐受10s左右的温度约为60度。（2）对一些十分重要的部件或者特别需要监视的部位，可以安放温度计，用温度计来检测和监视它们的温度。（3）对另外一些需要监视温度的部件或部位，但不便安放温度计，也不能用手摸它。在这种情况下，可以贴上示温片或涂上示温涂料，根据它们的颜色随着温度的变化而发生变化的性能，就可以知道温度是否出现了异常。 4.看一看有没有出现冒烟的情况，是否有被烧焦、烧黄或被烧得发黑的元器件。当过载和短路引起的大电流通过元器件（或零部件）时，轻者将远件烧得发烫，烤得变黄。重者将元器件（或零部件）烧得冒烟、发焦、发黑。对这种情况，可根据损坏的元器件，找出故障点，分析出故障原因。 5.看一看熔断器是否熔断。如果发现熔断器熔断，则应检查一下是哪一相的被熔断。再细细地看一下熔芯被烧断的情况和被熔断的程度。便如，对那些玻璃管熔断器，有的熔芯看上去是被慢慢地熔断的，在被熔断分开的两个断点处显得比较粗壮，头上呈现椭圆形，玻璃管仍然很透明，并且没有任何被损坏的痕迹，也没有任何发黑发黄的现象。这些多数是由于过负