隨著診斷與檢測信息技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)械故障診斷技術(shù)手段越來越多,為其故障診斷與檢測提供了重要保障。1、基于模型的故障診斷技術(shù)主要通過在設(shè)備上獲取數(shù)據(jù)信號,并將數(shù)據(jù)處理后的結(jié)果與開始建立的模型進(jìn)行分析等手段,得到機(jī)組的故障診斷情況,但對于大型復(fù)雜的設(shè)備來說,成本費(fèi)用相對較高。2、基于信號處理的故障診斷技術(shù)具有可靠性與經(jīng)濟(jì)性。此外當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在熱噪聲條件下時,對應(yīng)的振動檢測信號存在隨機(jī)性、非線性及不可遍歷等特征,使得故障信號的辨別度得以增大。3、基于知識的故障診斷技術(shù)可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)知識與當(dāng)前的診斷進(jìn)行有效判定,不需要確定故障系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型,目前該方法廣泛應(yīng)用于大型、復(fù)雜旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的故障診斷中,并起到了重要作用。4、機(jī)械大數(shù)據(jù)當(dāng)下已經(jīng)發(fā)展為呈現(xiàn)機(jī)械故障本質(zhì)和演化環(huán)節(jié)的主要資源，數(shù)據(jù)解釋能力、數(shù)據(jù)量規(guī)模開始發(fā)展為目前診斷機(jī)械故障的主要部分。在實(shí)際工作中，通常會先利用常規(guī)的時域分析做出初步故障診斷，再利用頻譜方法得出齒輪故障精密診斷結(jié)果。石化故障診斷系統(tǒng)

故障診斷的簡易方法：對一臺機(jī)組振動特性的完整分析，需要具有頻譜分析和相位測量的分析儀表。掌握這樣的儀表也需要相當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)和實(shí)踐，對于一般電廠來說達(dá)到這樣的要求比較困難。機(jī)組的振動監(jiān)測裝置測量的都是通頻值。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以存儲振動數(shù)據(jù)和其他運(yùn)行參數(shù)，并整理成所需的趨勢圖，包括長期趨勢（數(shù)天甚至更長）、短期趨勢（數(shù)小時甚至更短）。由于趨勢圖可以從機(jī)組的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)直接調(diào)出而不需要另外的測試，并且可以將所需要的參數(shù)都顯示在同一張趨勢圖上，因而使其優(yōu)越性更加突出。通頻振動是各種諧波分量的合成，任何一種分量的變化都會在通頻振幅上反映出來。例如：若1X的振動增大20μm，通頻振幅也會增大20μm左右；若?X振動發(fā)生突變，通頻振動也會突變。振動的變化一般是由某一種分量的變化引起的，但是這種變化在通頻振幅會得到同樣的反映。也就是說，通頻振動的趨勢與其中一種分量的趨勢是一致的。只要對這種趨勢特征和相關(guān)特征進(jìn)行分析，就可以對許多故障作出大體的判斷。石化故障診斷系統(tǒng)在汽車故診斷與維修過程中利用信息檢測技術(shù)，提高汽車維修的科學(xué)性，保障車輛運(yùn)行的安全性。

故障診斷系統(tǒng)可以對收集到的數(shù)據(jù)信息的分析得到相應(yīng)的結(jié)果，并且將這個結(jié)果通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上傳至機(jī)電設(shè)備的維修工人，并向維修工人提供合理的處理對策，然后，設(shè)備維修人員要根據(jù)實(shí)際的情況對機(jī)電設(shè)備的維修與檢查。如果在設(shè)備維修人員檢修的時候，發(fā)現(xiàn)內(nèi)部機(jī)械零件出現(xiàn)了松動或者是磨損情況以及機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)了故障，那么，設(shè)備的維修人員就可以立即對發(fā)現(xiàn)的問題作出處理。通過對幅度峰值高低和頻率的特征的分析，設(shè)備人員能夠有效地完成對機(jī)電設(shè)備的維修與判斷。

離線故障診斷技術(shù)包括診斷思維方法、振動故障范圍及其特征(包括數(shù)據(jù)處理)和機(jī)理。但一般所說的故障診斷技術(shù)主要是指故障特征和機(jī)理，對于故障診斷思維方式和故障范圍的研究，目前還未能引起應(yīng)有的關(guān)注。振動監(jiān)測可通過對機(jī)器或結(jié)構(gòu)在工作狀態(tài)振動的下狀態(tài)監(jiān)測，對機(jī)器或結(jié)構(gòu)可進(jìn)行故障診斷、環(huán)境控制、等級評定;測量機(jī)器或結(jié)構(gòu)的受迫振動獲得被測對象的動態(tài)性能:固有頻率、阻尼、響應(yīng)、模態(tài)等信息，找出薄弱環(huán)節(jié)，通過改進(jìn)設(shè)計(jì)提高其抗振能力，或通過隔振處理改善機(jī)械的工作環(huán)境和性能。智能故障診斷是人工智能和故障診斷相結(jié)合的產(chǎn)物，主要體現(xiàn)在診斷過程中領(lǐng)域**知識和人工智能技術(shù)的運(yùn)用。

工業(yè)發(fā)展的速度與規(guī)模正在與日俱增，在電子信息技術(shù)發(fā)展迅速的當(dāng)下，在工業(yè)生產(chǎn)中一定程度的引入自動化技術(shù)能夠?qū)ιa(chǎn)進(jìn)行有效地提高。目前工業(yè)生產(chǎn)自動化已經(jīng)引起了越來越多人們的關(guān)注，在這方面的投入也在不斷增加，相應(yīng)系統(tǒng)建設(shè)也在發(fā)展中不斷能得到完善。與此同時，新技術(shù)的引用必然會很大程度的增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，系統(tǒng)相關(guān)組成備件的性能要求會更加嚴(yán)苛。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，元件失效通常會導(dǎo)致連鎖反應(yīng)。如果一些小故障不能及時消除，整個控制系統(tǒng)將不能正常工作，至少會使性能下降，影響生產(chǎn)，較壞的情況是關(guān)機(jī)和設(shè)備損壞。對于系統(tǒng)整體運(yùn)行的安全與穩(wěn)定，就需要對系統(tǒng)組成部件進(jìn)行性能與質(zhì)量上的提升，但這種提升也不能是無限度的，需要控制在一定范圍之內(nèi)。另外，系統(tǒng)部件的性能與質(zhì)量并不表示著整體系統(tǒng)的安全可靠，那么就需要對設(shè)備進(jìn)行定位與實(shí)用程度上進(jìn)行跟蹤故障診斷，以此來了解生產(chǎn)運(yùn)行中系統(tǒng)故障出現(xiàn)的具體原因，并進(jìn)行實(shí)施維護(hù)與預(yù)測性維護(hù)。故障診斷可分為在線診斷和離線診斷。青海動設(shè)備故障診斷模型

振動信號反應(yīng)設(shè)備的常見故障，通過振動分析進(jìn)行故障診斷。石化故障診斷系統(tǒng)

知識獲取上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識不需要由知識工程師進(jìn)行整理、總結(jié)以及消化領(lǐng)域**的知識，只需要用領(lǐng)域**解決問題的實(shí)例或范例來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在知識表示方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取隱式表示，并將某一問題的若干知識表示在同一網(wǎng)絡(luò)中，通用性高、便于實(shí)現(xiàn)知識的總動獲取和并行聯(lián)想推理。在知識推理方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過神經(jīng)元之間的相互作用來實(shí)現(xiàn)推理。前在許多領(lǐng)域的故障診斷系統(tǒng)中已開始應(yīng)用，如在化工設(shè)備、核反應(yīng)器、汽輪機(jī)、旋轉(zhuǎn)機(jī)械和電動機(jī)等領(lǐng)域都取得了較好的效果。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從故障事例中學(xué)到的知識只是一些分布權(quán)重，而不是類似領(lǐng)域**邏輯思維的產(chǎn)生式規(guī)則，因此診斷推理過程不能夠解釋，缺乏透明度。石化故障診斷系統(tǒng)

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