设备状态监测与故障诊断
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。
设备状态监测与故障诊断技术PPT课件-02-设备故障诊断的基本概念
5．设备故障诊断按 分类，有旋转机械诊断技术、往复机械 诊断技术、工程结构诊断技术、运载器和装置诊断技术等。
A、诊断对象 B、诊断参数 C、诊断的目的和要求 D、诊 断方法的完善程度
6． 是目前所有故障诊断技术中应用最广泛也是最成功的诊 断方法。
2．按诊断参数分类
★ 振动：适用于旋转机械、往复机械、轴承、齿轮等。 ★ 温度（红外）：适用于工业炉窑、热力机械、电机、电器等。 ★ 声学：适用于压力容器、往复机械、轴承、齿轮等。 ★ 光学：适用于探测腔室和管道内部的缺陷。如光学探伤法。 ★ 油液（污染） ：适用于齿轮箱、设备润滑系统、电力变压器等。 ★ 无损检测：采用物理化学方法，用于关键零部件的故障检测。 ★ 压力：适用于液压系统、流体机械、内燃机和液力耦合器等。 ★ 强度：适用于工程结构、起重机械、锻压机械等。 ★ 表面形貌：适用于设备关键零部件表面检查和管道内孔检查等。 ★ 工况参数：适用于流程工业和生产线上的主要设备等。 ★ 电参数：适用于电机、电器、输变电设备、电工仪表等。
东风汽车公司
状态检测：三、五、七
状态检测三必测：
固定周期必测 修前修后必测 工艺变更必测
状态检测五确保：
确保测量数据准确（含测点正确，测量正确， 测量过程正确）。 确保数据分析正确，数据归档及时。 确保会用会管仪器。 确保报表及时正确。 确保信息传递及时。
状态检测七固定：
固定专人测量。 固定监测设备。 固定监测点。 固定监测参数。 固定检测仪器。 固定测量周期。 固定判定标准。
第二节 设备故障诊断的基本方法和分类
一、设备故障诊断的基本方法
1．传统的故障诊断方法
首先是利用各种物理的和化学的原理和手段，通过伴随故障出现的各种 物理和化学现象，直接检测故障。
设备状态监测和设备故障诊断技术
设备状态监测与设备故障诊断技术第一章：绪论第一节：什么是设备诊断技术机械设备状态监测与故障诊断是同一学科的两个不同层次，它们既有联系又有区别，为了方便起见统称为机械设备故障诊断。
机械设备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。
具体来说，就是通过测取设备运行的状态信号，并结合其历史状况对所测取的信号进行处理、分析、提取特征，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），再进一步预测设备未来的运行状态，最终确定需要采取何种必要的措施来保证机械设备取得最优的运行效果。
主要内容包括对机械设备运行状态的监测、诊断（识别）和预测三个方面。
其中，状态监测也被称为简易诊断，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）来检查设备运行状态，再根据特征参数值与门限值之间的关系来确定设备当前是处于正常、异常还是故障状态。
如果对设备进行定期或连续的状态监测，就可以获得设备运行状态变化的趋势和规律，据此就可以预报设备的未来运行发展趋势，也就是人们常说的趋势分析。
诊断（识别）则不仅要掌握设备的运行状态和发展趋势，更重要的是查找产生故障的原因，识别、判断故障的严重程度，为科学检修指明方向，这就是人们常说的精密诊断，设备状态监测与设备故障诊断可以从以下两个方面来理解。
1.设备状态监测以监测设备振动发展趋势为手段的设备运行状态预报技术。
2.设备故障诊断以分析设备振动主要特征为手段的设备运行故障诊断技术。
设备故障诊断技术是以设备为对象，采用多种现代化科学成果而形成的一门综合性学科。
它涉及了传感器技术、信息采集技术、信息处理技术、识别理论、预报决策、计算机诊断技术及有关机械设备的专业技术与理论。
第二节：故障诊断的目的机械设备故障诊断的根本目的就是要保证设备的安全、可靠和高效、经济地运行，具体来说就是：1．及时、正确、有效地对设备的各种异常状态和故障状态作出诊断，预防或消除故障；同时对设备的运行维护进行必要的指导。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断电力设备是电力系统供电的关键组成部分，其性能稳定可靠性对供电系统的正常运行至关重要。
然而，随着电力设备使用时间的推移和工作环境的变化，设备的磨损与老化等问题开始逐渐显现，这些问题可能导致设备的故障甚至损坏，给供电系统带来不同程度的影响和损失。
为了及时发现电力设备的异常状况，并进行及时处理，实现设备的状态可视化监测和故障诊断已成为现代电力系统运维的重要手段之一。
这里我们将介绍电力设备状态监测与故障诊断的基本概念、方法和应用。
一、电力设备状态监测基本概念电力设备状态监测是指通过采集设备运行的各项指标、参数，建立设备状态模型，对设备的运行状态进行监测和评估的过程。
设备状态模型是描述设备性能状态的模型，由获得的数据通过计算和处理得到，通常采用数学模型或神经网络模型等来描述设备状态。
设备状态监测的目的是发现设备的异常状态，并给出预警，以便及时采取相应的措施防止设备故障的出现，从而提高供电系统的可靠性。
设备状态监测的主要内容包括：1、数据采集与处理：包括采集设备各项指标、参数，并进行数据处理，建立设备状态模型；2、设备状态评估：基于设备状态模型，对设备的状态进行评估和比较，寻找设备的性能异常；3、异常诊断与预测：针对设备异常状态，进行诊断和预测，给出预警和故障处理建议；4、状态监测报告：根据监测结果，生成状态监测报告，给出详细的监测结果和建议。
电力设备状态监测方法有多种，根据设备的类型和监测的具体要求不同，可采用不同的方法。
以下是常用的电力设备状态监测方法：1、振动分析法：运用振动计、加速度计等传感器对设备的振动情况进行监测和分析，根据设备的振动特征，进行异常诊断和预测，推测设备的潜在故障或故障来源，为设备的维修保养提供依据。
2、红外热像法：采用红外热像仪对设备进行热像扫描和分析，通过对设备温度变化的监测和诊断，寻找热量异常区域，确定设备的问题和潜在故障。
3、声波分析法：利用设备发出的声波信号，通过声学传感器将声波信号采集并分析，推测设备的故障源头和结构异常。
电气设备状态监测与故障诊断
电气设备状态监测与故障诊断1 前言1.1 状态监测与故障诊断技术的含义电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。
特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。
电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。
“监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。
设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。
“诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。
设备的“故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。
简言之，“状态监测”是特征量的收集过程，而“故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。
广义而言，“诊断”的含义概括了“状态监测”和“故障诊断”：前者是“诊”；后者是“断”。
1.2 状态监测与故障诊断技术的意义电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。
提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。
但这样会导致制造成本增加。
此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那“用过即丢”。
因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。
早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。
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。
设备状态监测与故障诊断
滚动轴承故 障
径 向 及 轴 向
齿轮缺陷 滞后回旋
啮合频率及其谐波 fc×齿数 轴系临界转频
叶片及翼轮通过频率 及其谐波fc×叶数 1×fc或同步频率的 1或2倍 1、2、3、4倍 皮带转频
径 向 及 轴向
啮合频率周围的边带表示以相当于边带间距的频率调制（如 偏心），一般只能用窄带分析和倒谱才能检测出。 通过轴的临界转速时激起的振动在高速下仍旧保持。有时紧 固转子零件可消失。
例六、背景：锦州石化公司炼油厂某电机出现异常噪声时，测试得到的加速度功率谱。 该电机工作转速3000RPM。
分析：振动在低频段工频附近基本无能量分布，可排除轴系低频故障，故障部件应集中在轴承上 ，频谱能量集中在298.8HZ、348.8HZ上, 经计算未找到最大能量成分298.8HZ为何特征频率，而 次能量成分348.8HZ为轴承外环故障特征频率。所以，检修时，重点检查轴承外环，果然为其损 坏，更换后，恢复正常。 反过来分析298.8HZ成为最大能量成分致因：外环故障特征频率348.8HZ左右分别有398.8HZ 、448.8HZ；298.8HZ、248.8HZ频率分量，各分量频差正好等于基频50HZ。所以，这一频段是以 外环故障特征频率348.8HZ的基频调制波，这是轴承故障的典型特征之一。理论上，中心频率 348.8HZ应为最大分量，边频依次递减，且左右对称。但实际上，由于振动传递路径上，对各频 率成分传导阻抗不同，会影响到边频的对称性；又由于机器各部件不同固有频率的存在，产生程 度不同的激振，而影响各频率成分的强度，使上述理论上的规律减弱。此例中，边频298.8HZ之 所以反而强于外环故障特征频率348.8HZ，很可能为某零部件在该频点引起激振。
参量、设备的新旧程度、性能要求等内容制定适用于
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！。
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应用范围的不断扩大，设备的运行状态及故障诊断成为了一个重要的研究方向。
电气设备状态监测与故障诊断技术不仅对于设备的运行效率和安全性具有重要意义，也能够节约维护成本和提高设备寿命。
本文将分别从状态监测和故障诊断两个方面进行探讨。
一、电气设备状态监测电气设备的状态监测是指通过各种手段对电气设备的运行状态进行实时监测和评估，在设备状态变化前提前发现问题，从而及时进行维护和修复，保证设备的正常运行并延长设备的使用寿命。
电气设备状态监测需要实现对三大工业环节的全面监测，即设备的运行情况、气体感应情况以及机械振动情况。
1. 设备运行情况设备运行情况是通过监测设备的电流、电压、功率、温度等参数，分析设备发生故障的原因和位置，并提供预警信息。
现在大多数电气设备的运行数据都可以通过物联网的方式实时上传到云端，通过云端分析和处理的方式对设备进行监测。
2. 气体感应情况气体感应情况是指通过对变电设备中气体成分及其变化情况进行监测，判断设备的状态，从而提前发现电气设备可能存在的故障。
目前，常用的气体监测方法主要有红外吸收法、色谱法等，其中红外吸收法是目前最为常用的方法之一。
3. 机械振动情况机械振动情况是指通过对设备振动信号的分析和处理，判断设备是否存在故障或者要发生故障。
监测机械振动需要使用专业的振动传感器和数据采集系统。
二、电气设备故障诊断电气设备故障诊断是指在设备发生故障时，通过对设备进行分析和处理，找出故障原因，并进行修复，从而恢复设备正常运行状态。
电气设备故障诊断具有以下几个方面的内容。
1. 故障预测故障预测是在设备运行中，通过对设备的故障危险程度进行评估，提前预测可能会发生故障的设备，并提供相应的措施来避免设备故障。
故障预测需要通过设备运行数据的统计分析和数据挖掘算法实现。
2. 故障定位设备遭受故障时，需要对故障进行定位，找出故障点，并进行修复，以保证设备的正常运行。
电力系统中的设备状态监测与故障诊断
电力系统中的设备状态监测与故障诊断电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它为工业、商业和居民提供了稳定可靠的电力供应。
然而，与电力系统的规模不断扩大和负荷不断增加相比，设备故障和事故的发生频率也在逐渐上升。
因此，电力系统中的设备状态监测与故障诊断显得尤为重要。
设备状态监测是通过对电力系统中的设备进行实时监测和数据采集来了解设备的工作状态和运行特征，以及预测设备的健康状况。
它可以帮助电力系统运维人员及时发现设备故障、预测设备失效，从而采取相应的维修措施，避免设备故障给电网运行带来的不良影响。
一种常见的设备状态监测方法是利用传感器对电力系统中的设备进行连续监测。
这些传感器可以监测设备的温度、振动、声音、电流和电压等参数，将采集到的数据实时传输到监控中心或云平台上进行处理和分析。
通过对这些数据进行挖掘和诊断，可以及时发现设备运行异常和潜在故障的蛛丝马迹。
另一种设备状态监测方法是利用无人机技术进行设备巡检。
无人机可以搭载各种传感器和摄像设备，通过飞行巡检电力系统中的设备，实时采集设备的图像、视频和数据等信息。
这些数据可以帮助运维人员发现设备的损坏、腐蚀、松动等异常情况，及时进行维护和修复，避免设备故障的发生。
除了设备状态监测外，故障诊断是电力系统中的另一个重要环节。
故障诊断是通过对设备故障的原因和特征进行分析和判断，找出故障根源，制定合理的维修方案。
常见的故障诊断方法包括传统的经验法和基于人工智能的智能诊断法。
传统的经验法是依靠运维人员多年的经验和知识来判断设备故障的原因和位置。
这种方法具有经济、便捷的特点，但也存在主观性强、缺乏准确性和可靠性的问题。
随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的智能诊断法逐渐引起了人们的关注。
基于人工智能的智能诊断法利用机器学习、数据挖掘和模式识别等技术，从大量的历史数据中学习和提取设备故障的模式和规律。
通过与实时监测数据进行比对和分析，可以及时判断设备是否存在故障，以及故障的类型和位置。
电力设备的状态监测与故障诊断
电力设备的状态监测与故障诊断电力设备作为现代工业和生活的基石之一，其正常运行对于社会经济的发展至关重要。
然而，电力设备的长期使用不可避免地会出现各种各样的问题，例如电气故障、设备老化以及不当操作等。
为了确保电力系统的稳定运行，状态监测与故障诊断技术被广泛应用。
一、状态监测技术电力设备状态监测技术是通过实时数据采集、分析和处理，对设备的运行状态进行监测和评估的一种技术。
它可以帮助工程师及时发现设备的异常状况，预测设备可能出现的故障，并采取相应的维修措施，避免设备停机造成的经济损失。
1.1 无线传感技术无线传感技术是一种监测设备状态的有效手段。
传统的有线监测系统需要铺设大量的电缆，不仅造成空间上的限制，还增加了安装和维护的成本。
而无线传感技术则可以通过传感器直接读取设备的参数，并通过无线通信将数据传输到监测中心。
这种技术不仅提高了监测的灵活性和可靠性，还节省了大量的成本。
1.2 数据分析与处理状态监测技术采集到的数据需要经过一系列的分析和处理才能转化为有用的信息。
利用数据分析算法，我们可以提取出设备的特征参数，对数据进行特征提取和降维，以减少数据量和提高分析效率。
同时，对数据进行故障诊断和预测，可以帮助工程师及时发现设备的异常行为，预测设备的寿命并制定相应的维修计划。
二、故障诊断技术故障诊断技术是通过对设备运行过程中的各种故障进行分析和判断，找出故障原因，并提出相应的维修和保养方案。
故障诊断技术主要包括以下几个方面：2.1 特征提取与分析特征提取是故障诊断的基础。
通过对设备运行数据进行分析，我们可以提取出与故障相关的特征参数。
例如，电机轴承的振动信号可以反映出轴承的磨损程度，而电力变压器的温度可以反映出变压器的负载情况。
通过对这些特征参数的提取和分析，可以准确判断设备是否存在故障。
2.2 故障诊断方法故障诊断方法是指根据特定的故障特征和模式，对设备的故障进行判断和鉴定的方法。
常用的故障诊断方法包括模式识别、人工智能、神经网络等。
机械设备状态检测与故障诊断
机械设备状态检测与故障诊断1.简述设备故障诊断的目的和任务答:目的:①能及时的、正确的对各种异常状态或故障状态作出诊断,预防或消除故障,对设备的运行进行必要的指导,提高设备的可靠性、安全性和有效性,把故障降低到最低水平②保证设备发挥最大的设计压力③通过检测监视、故障分析、性能评估等,为设备结构改造、优化设计、合理制造及生产过程提供数据和信息任务:①状态监测②故障诊断③指导设备的管理维修2.简述设备故障诊断技术的定义、内容、类型和方法答:定义:在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下,掌握设备的运行状况,判定产生故障的部位和原因,以及预测预报设备状态的技术内容: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方面,实施过程为信号采集、信号处理、状态识别、诊断决策四方面类型:①按诊断对象分类:旋转机械诊断技术、往复机械诊断技术、工程结构诊断技术、运载器和装置诊断技术、通信系统诊断技术、工艺流程诊断技术②按诊断目的分类:功能诊断与运行诊断、定期诊断与连续诊断、直接诊断与间接诊断、常规工况与特殊工况诊断、在线诊断和离线诊断③按诊断方法完善程度分类:简易诊断、精密诊断技术方法:①传统方法:利用各种物理和化学的原理和手段,通过伴随故障出现的各种物理和化学现象直接检测故障;利用故障所对应的征兆来诊断②智能诊断:在传统诊断方法的基础上,将人工智能的理论的方法用于故障诊断③模式识别、概率统计、模糊数学、可靠性分析和故障树分析、神经网络、小波变换、分析几何等数学分支在故障诊断中应用3.机械设备故障的信息获取和检测方法有哪些?答:获取方法:直接观测法、参数测定法、磨损残渣测定法、设备性能指标的测定检测方法:①振动和噪声的故障检测:振动法、特征分析法、模态识别与参数识别法、冲击能量与冲击脉冲测定法、声学法②材料裂纹及缺陷损伤的故障检测:超声波探伤法、射线探伤法、渗透探伤法、磁粉探伤法、涡流探伤法、激光全息检测法、微波检测技术、声发射技术③设备零部件材料的磨损及腐蚀故障检测:光纤内窥技术、油液分析技术④温度、压力、流量变化引起的故障检测4.简述振动检测和诊断系统的组成和原理,说明其区别答:振动检测系统:信息输入-数据预处理-数据变换和压缩-特征提取-状态分类-{①显示、打印、绘图、储存②判断与决策-报警、审核、维修}诊断系统:激振器-被诊断对象-传感器-二次仪表-{①磁带记录仪②分析仪③数据采集、记录和存储器}-故障诊断系统5.测振传感器有哪些类型?简述其工作原理。
设备状态检测与故障诊断
• 设备状态监测的对象一般以重点设备为主。 目前，设备状态监测方法主要有两种：
•(1)由维修人员凭感官和普通测量仪，对设备的技 术状态进行检查、判断，这是目前在 机械设备监 测中最普遍采用的一种简易监测方法。 (2)利用各种监测仪器，对整体设备或其关键部位 进行定期、间断或连续监测，以获得技术状态的 图像、参数等确切信息，这是一种能精确测定劣 化和故障信息的方法。
设备状态检测与故障诊 断
2020/12/8
设备状态检测与故障诊断
一、设备状态监测与诊断技术
的基本概念
设备状态监测，是指用人工或专用的 仪器工具，按照规定的监测点进行间断 或连续的监测，掌握设备运行所处于的 状态，有压力、流量、温度、振动与噪 声等等。所谓的设备诊断技术，是指在 设备运行中或基本不拆卸的情况下，根 据设备的运行技术状态，判断故障的部 位和原因，并预测设备今后的技术状态 变化。
a、 生产设备关键性（A类）指大型、高速、检修费用昂贵，采用在 线监测系统、连续检测（投入费用较大）
b、 重要性生产设备（B类）采用离线状态监测仪器，配置便携式简 易或精密检测分析仪器（数采），定期采集数据进行分析，（投 入费用是可以接受的）
c、 一般性生产设备（C类）采用离线简易检测仪器，定一个标准来 进行评判，也是比较普遍采用的一种常规做法。投入费用低，易 掌握，便于普及。
设备状态检测与故障诊断
B： “定人”
设备状态检测，一般都采用离线数据采集 器，因此数据的真实性，在很大程度上也取决 于检测人员的综合素质，从事该工作应该有比 较强的责任心，因为离线检测仪器的传感器与 被检测的设备是分离的，其位置发生改变，得 到的数据会有很大区别，为了保证分析结果的 可信度，数据检测应该由“专人”负责，即 “定人”。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术
电力系统设备状态监测与故障诊断技术电力系统设备状态监测与故障诊断技术是电力系统中最重要的技术之一。
这项技术可以帮助电力系统管理和运营人员监测设备健康状态并预测可能发生的故障。
随着电力系统规模的不断扩大，设备数量的增加和运行环境的复杂性，使得电力系统设备的状态监测和故障诊断变得越来越困难。
但国内外研究人员正在不断探索新的技术手段，采用先进的信息与通信技术、数据挖掘技术、人工智能技术等来解决这些问题。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术主要包括以下几个方面：1、设备健康状态监测监测电力系统的各种设备，包括发电机、变压器、开关等的健康状态。
设备的健康状态是通过一些关键指标进行监测，如温度、电压、电流、振动、噪音等。
这些指标可以帮助运营人员及时发现设备健康状况变化并采取预防措施，避免设备故障对系统带来的影响。
2、故障诊断在设备出现异常或故障时，进行诊断并确定故障所在地点、原因和影响程度。
在电力系统中，故障通常分为高压故障、低压故障、地故障和光闸故障等。
运营人员可以利用现代信息技术，结合各种传感器采集的数据，进行诊断，提高诊断准确率。
3、设备寿命评估电力设备的工作寿命在一定程度上可以确定，但由于设备使用环境的变化、外部因素的影响，设备的寿命不一定能够完全预测。
因此，对设备的寿命进行评估非常重要。
评估方法通常包括统计学方法、模型预测法、故障模式与效果分析法等。
4、智能维护利用先进的技术手段，通过大数据分析和人工智能算法等，对设备进行智能化维护。
运营人员可以根据设备的维护历史和健康状况，智能判断设备的应该进行哪些维护工作，以及何时进行。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术的发展，为电力系统管理和运营带来了极大的便利与提高。
相关技术还在不断发展，未来将会有更多新的技术手段涌现，帮助电力系统管理人员更好地维护设备并提高系统运行效率。
电力设备故障诊断与状态监测技术
电力设备故障诊断与状态监测技术随着电力行业的快速发展，电力设备的故障诊断和状态监测技术变得异常重要。
电力设备是电力系统运行的核心，其正常运行保障着电力供应的可靠性和稳定性。
因此，及时有效地诊断设备故障并进行状态监测，对于提高电力系统的可靠性和安全性具有关键性的作用。
首先，电力设备故障诊断技术是防范设备故障的重要手段。
故障诊断技术主要通过精确、迅速地确定设备故障的类型、位置和原因，为设备维修提供准确的信息和指导。
目前，根据设备类型和故障特点，电力设备故障诊断技术主要包括以下几种方法。
第一种方法是基于传统的测量和检测技术，如温度、振动、声波和气体检测等。
这些技术通过采集设备运行状态的实时数据，结合经验与分析，可以有效地判断设备是否存在故障，并对故障类型进行初步诊断。
例如，测量设备温度可以判断设备是否发生过载或过热，并通过对温度变化趋势的分析，可以预测设备故障的可能性。
第二种方法是基于故障模式识别技术，通过建立设备故障的模型库，结合故障特征提取和匹配算法，可以快速准确地诊断设备故障。
例如，对于变压器故障诊断，可以通过收集变压器运行数据，提取特征参数，并将其与故障模式库进行比对，从而准确地判断设备故障的类型和位置。
第三种方法是基于人工智能和机器学习技术，通过对大量数据进行处理和分析，建立设备故障的预测模型。
这种方法能够在设备故障发生之前提前发现潜在的问题，并采取相应的措施进行修复或预防。
例如，通过建立神经网络模型，可以对电力设备进行故障预测和状态监测，以提高电力设备的维护效率和可靠性。
除了故障诊断技术，电力设备状态监测技术也是提高设备可靠性和安全性的重要手段。
状态监测技术通过对设备运行状态进行实时监测，可以及时有效地发现设备的异常情况，并及时采取措施进行修复或维护。
当前，电力设备状态监测技术主要包括以下几种方法。
第一种方法是基于传感器技术，通过安装各类传感器对设备的电流、电压、温度、振动等参数进行实时监测。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断随着电力系统的不断发展，电力设备的状态监测和故障诊断变得越来越重要。
电力设备的正常运行对于保障电力系统的稳定运行以及电力供应的可靠性至关重要。
而当电力设备出现故障时，不仅可能导致电力系统瘫痪，还会对生产、生活以及环境带来严重的影响。
因此，对电力设备的状态进行实时监测和故障诊断显得尤为重要。
一、电力设备状态监测的重要性电力设备状态监测是通过对电力设备的各项参数、指标进行实时、连续、自动、远程的检测和监视，对设备的工作状态进行评估和判断的过程。
电力设备状态监测的主要优势在于它可以及时发现设备运行中的问题，避免因设备状态恶化而导致的故障和事故发生。
除此之外，电力设备状态监测还可以帮助电力系统的管理人员进行运行决策，提高设备的可用性和可靠性。
例如，对于高压开关设备的状态监测，可以通过检测温度、电流、电压等指标来判断设备的工作状况。
通过实时监测，可以及时发现设备的异常情况，如过载、温度异常等，并及时采取相应的措施。
这样就可以避免因设备故障而引发的火灾、停电等严重后果，保障电力系统的稳定运行。
二、电力设备故障诊断的意义电力设备故障诊断是在电力设备发生故障时，通过采集和分析设备工作状态的变化，确定故障的类型、位置和原因，并提出相应的修复方案的过程。
电力设备故障诊断的意义在于可以帮助维护人员快速准确地确定故障原因，并迅速采取相应的措施，以减少故障对电力系统的影响。
电力设备的故障种类繁多，可能包括线路短路、设备损坏、绝缘击穿等。
这些故障会导致设备无法正常运行，甚至造成设备烧毁、爆炸等严重后果。
通过故障诊断，可以帮助维护人员及时了解故障的发生，并迅速修复，从而减少因故障而带来的停电时间和设备维修费用。
三、电力设备状态监测与故障诊断的方法1. 传统方法传统的电力设备状态监测和故障诊断主要依靠人工巡检和定期检测。
这种方法需要维护人员定期进入现场，使用检测仪器对设备进行检查和测试。
然而，这种方法存在人力成本高、效率低等问题。
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1.设备监测目的意义保障设备安全，防止突发故障。
保障设备精度，提高产品质量和经济效益。
推进设计理念和维修制度的革新。
避免设备事故、人员伤亡、环境污染。
维护社会稳定。
2.故障分类按故障对机械工作能力的影响分类：完全性故障局部性故障按故障发生速度及演变过程分类：突发性故障渐进性故障按其发生的原因分类：磨损性故障错用性故障先天性故障按造成的后果分类：危害性故障安全性故障3.故障规律浴盆曲线：磨合期，正常使用期，耗损期4.故障发生的原因宏观上分析1.设计错误2 原材料缺陷3 制造过程的缺陷4 运转缺陷微观上分析：疲劳，磨损，断裂，腐蚀5.零件磨损的一般规律磨合阶段，正常磨损阶段，急剧磨损阶段6.零件变形失效塑性变形失效，弹性变形失效，蠕变变形失效，翘曲变形失效7.断裂失效塑性断裂，脆性断裂8.状态监测与故障诊断的技术方法1.振动、噪声诊断技术2. 油液分析技术3. 温度检测技术4. 无损检测技术9.振动的危害降低机器及仪表的精度,引起机械设备及土木结构的破坏10.机械振动的分类按振动系统本身的特点分类: 离散系统连续系统按振动系统所受的激励类型分类: 自由振动强迫振动自激振动参数振动按系统的响应（振动规律）分类: 确定性振动随机振动按描述系统运动的微分方程分类:线性振动非线性振动11.机械振动要研究的内容和步骤1. 建立物理力学模型2.建立数学模型3.方程的求解4.结果的阐述12. 随机振动非确定而又具有统计规律，它们的规律不能用时间的确定性函数来描述，但又具有一定的统计规律性。
平稳随机过程与各态历经过程13. 自相关函数∑=∞→+=+nk k k Tx t x t x n t t R 11111)()(1),(lim ττ同一点不同的两个时间函数乘积称为随机过程 X(t)于时刻 t 1与 t 1+ τ的自相关函数。
它是时差 的函数，在一般情况下，它也依赖于采样时刻 t 1，反映这两个时刻的随机变量的X k （t 1）与X （t1+τ）统计联系。
非平稳随机过：统计特性依赖于采样时刻的过程 ： 平稳随机过程：统计特性不依赖于采样时刻的过程正常运行状态：齿轮箱的振动（噪声）是大量的、无序的、 大小接近相等的随机冲击结果，具有较宽而均匀的频谱。
异常运行状态：随机振动（噪声）中将出现有规则、周期性的 脉冲，其大小比随机冲击大的多14. 各态历经过程对于各态历经过程，可以分别计算：均值、均方值、峭度方差均值dt t x T TTx )(1lim ⎰∞→=μ 描述振动的稳定分量均方值dt t x T TTx )(122lim ⎰∞→=ψ 描述振动的的能量歪度dt t x T TTx )(13lim ⎰∞→=α峭度dt t x T TTx )(14lim ⎰∞→=β 反映信号中大幅值成分的影响方差22202])([1lim x x x TTx dt t x T μψμσ-=-=⎰∞→ 描述振动的波动分量15. 互相关函数⎰+=∞→TTy x dt t y t x T R 0)()(1)(lim ττ不同两个点不同时间函数乘积16.概率函数对于单个随机变量，最完整的统计描述是给出它的概率分布或概率密度。
在随机振动中常见的随机变量的概率分布函数为正态分布函数。
许多工程振动过程均十分接近于正态过程。
±工程技术上，常把随机变量在均值附近的变化范围确定为σ317.传感器分类：电阻应变片式传感器电感式传感器电容式传感器压电式传感器磁电式传感器光电式传感器热电式传感器定义: 传感器是能感受规定的被测量并按照一定规律转换成可用输出信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成。
传感器的作用是将一种能量转换成另一种能量形式工程技术上，多将非电量变换成电量。
18.振动诊断的判断标准绝对判断标准：将测得的数据或统计量与标准阈值相比较以判定设备所处的状态。
根据相应的国际标准、国家标准、行业标准等，如：ISO，GB，IEC等。
相对判断标准：以机器正常状态的振动值作为初值，以当前实测数据值达到初值的倍数为阈值来判断设备当前所处的状态。
类比判断标准：对多台设备的同一部位进行测定，并对测定值进行相互比较，而判定某台设备是否发生故障。
19.滚动轴承的失效形1.磨损失效：滚动轴承最常见的一种失效形式2.疲劳失效：现象：球轴承的内圈滚道上产生等距离的剥离。
原因：由于冲击载荷造成的压痕发展而成。
3.腐蚀失效：化学腐蚀电腐蚀微振腐蚀4.滚动轴承的塑性变形失效5.滚动轴承的断裂失效6.滚动轴承的胶合失效20.滚动轴承故障信号分析1.有效值与峰值判别法2.峰值系数法：峰值与有效值之比。
正常时，滚动轴承的峰值系数约为5;故障时，可达到几十。
3.峭度指标法：峭度与峰值四次方的比值。
正常情况下其值应该在3左右，如果这个值接近4或超过4，则说明轴承的运动状况中存在冲击性振动。
它的优势在于能提供早期的故障预报。
不适合对晚期故障的诊断。
4.频谱分析法第一阶段（超声频率）：温度正常，噪声正常，振动速度总量及频谱正常，但尖峰能量总量及频谱有所征兆第二阶段（轴承固有频率）：温度正常，噪声略增大，振动速度总量略增大，振动频谱变化不明显，但尖峰能量有大的增加，频谱也更加突出。
第三阶段（轴承缺陷间隔频率及其倍频）：温度略升高，可耳听到噪声，振动速度总量有大的增加，且振动速度频谱上清晰可见轴承故障频率及其谐波和边带，另振动速度频谱上“噪声地平”明显升高，尖峰能量总量相比第二阶段变得更大、频谱也更加突出。
建议于第三阶段后期予以更换轴承。
第四阶段（随机宽带振动）：温度明显升高，噪声强度明显改变，振动速度总量和振动位移总量明显增大，振动速度频谱上轴承故障频率开始消失，被更大的随机的宽带高频“噪声地平”取代；尖峰能量总量迅速增大，并可能出现一些不稳定的变化。
绝不能让轴承在故障发展的第四阶段中运转，否则将可能发生灾难性破坏。
21. 临界转速故此，机组发生共振时的转速也被称之为临界转速 转子的临界转速往往不止一个，它与系统的 自由度数目有关。
其中转速最小的那个临界转速称为一阶临界转速n 临1，比之大的依次叫做二阶临界转速n 临2 三阶临界转速n 临3刚性转子 n ＜ 0.75 n 临1柔性转子 1.4 n 临1 ＜ n ＜ 0.7 n 临22. 旋转机械故障原因设计 装配 制造 操作23. 齿轮失效形式与原因齿轮箱各类零件的故障率 齿轮60% ，轴承19% 轴10%， 箱体7%，紧固件 3%，密封 1%。
齿轮的故障，主要与齿轮的热处理质量及运行时的润滑条件有关，也与设计不当、制造误差、装配不良等有关。
维护、操作不当占最大比重。
根据齿轮损伤的形貌和损伤过程与机理，故障形式可以要为五类，发生的概率分别为： 轮齿断裂41%，齿面疲劳（点蚀、剥落、龟裂）31%， 齿面磨损10%，齿面划痕10% 其它故障（如塑性变形、化学腐蚀、异物 嵌入等）8%24. 齿轮故障振动分析方法1.功率谱分析法2.边频带分析法 利用边频带的频率对称性；比较各次测量中边频带幅值的变化趋势。
3.倒频谱分析法25. 齿轮故障信号的频域特征1.均匀性磨损2.不均匀的分布故障3.齿面剥落、裂纹以及齿的断裂等局部性故障4.点蚀等分布性故障n临1= 604 r/minn临2= 1840 r/minn临3= 4651 r/min多自由度转子有多个临界转速和相应的振型26.润滑剂基本功能控制摩擦减少磨损冷却降温密封隔离阻尼震动清洁防锈27.油液污染度评定1）称重法2）计数法3）光测法4）电测法5）淤积法6）综合法28.油液污染状态检测仪器1.油液污染物体积浓度检测仪2.油液中污染物颗粒数目和尺寸检测仪3.油液污染物粒度分布检测仪29.油样分析技术1.铁谱分析技术：1）在线式铁谱仪2）旋转式铁谱仪3）分析式铁谱仪4）直读（DR）式铁谱仪2.油样光谱分析技术1）.分光光度法2）.原子发射光谱分析法3）.原子吸收光谱分析（原子吸收分光光度法)3.磁塞技术：柱形和探针形30.通过油样分析，可以取得如下几方面的信息：(1)磨屑的浓度和颗粒大小反映机器磨损的严重程度；(2)磨屑的大小和形态反映磨屑产生的原因，即磨损发生的机理；(3)磨屑的化学成分反映磨屑产生的部位，亦即零件磨损的部位。
哪些零件受到磨损将以上三方面的信息综合起来，即可对零件摩擦副的工作状况作出切合实际的判断。
31.铁谱分析由以下四个基本环节组成1.采样2.制谱3.观测与分析4.结论32.温度检测33.热电偶法测温①测量精度高；②测量范围广；③构造简单，使用方便；④将温度转换成电信号，便于处理和远传。
34.热电阻测温几乎所有导体与半导体的电阻都会随着温度的变而变化，热电阻法测温就是利用体的这种特性来进行的。
(1)测温范围宽：可测从－272.16～1100℃范围内的温度；(2)测温精度高：一般为千分之几或±2℃左右；(3)灵敏度高，响应速度快：由于可把热电阻做成体积很小，因而其热惯性很小：响应速度最快可达0.1s，甚至更高，这一点对于温度的测控非常重要；(4) 性能稳定：热电阻一般都是纯度很高的金属制成，其物理和化学稳定性良好，因而制出的热电阻复现性较好，便于互换；(5) 不适于点温的测量：由于热电阻的阻值随温度的改变与整个感温元件有关，尽管现代工艺可将热电阻做成很小，但其感温元件总是要占据一定的空间，因此，热电阻所测量的是某一空间的平均温度，这一点与热电偶法测温不同。
（6）测温准确度高，信号便于传送。
材料:铂热电阻铜热电阻薄膜铂热电阻35.非接触式测温方法优点:仪表不破坏被测介质的温度场。
敏感元件不必和被测介质达到平衡，仪表滞后小。
理论上仪表测温上限不受限制。
敏感元件不必与被测介质达到同样温度值，因此测温部件不被高温破坏。
输出信号大，灵敏度高，准确度高类型:光学高温计,光电高温计36.三种辐射测温方法比较亮温法的灵敏度较高，与真实温度的偏差较小，适用于较高精度的测量；比色法受物体发射率变化的影响小。
全辐射测温法在测量高温时有其优越性.37.非接触式测温计类型光学高温计:光电高温计: 光学元件互换性很差，更换元件时，整个仪表要进行重新调整和分度。
辐射温度计:可用于测量400～20000°C的高温，多为现场安装式结构。
比色高温计:准确度高，响应快，可观察小目标(最小可到2mm)。
红外热像仪:38.无损检测技术超声波检测射线检测磁粉检测渗透检测涡流检测声发射检测工业CT优点1.不破坏被检对象；2.可实现100%的检验；3.发现缺陷并做出评价，从而评定被检对象的质量；4.可对缺陷形成原因及发展规律做出判断，以促进有关部门改进生产工艺和产品质量；5.对关键部件和部位在运行中作定期检查，甚至长期监控以保证运行安全，防止事故发生。