新型工程装备故障专家诊断与训教系统的开发

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工程机械故障诊断的新技术和方法

工程机械故障诊断的新技术和方法随着人工智能、大数据、云计算等新技术的发展，工程机械故障诊断也在不断更新和进步。

下面介绍几种新技术和方法。

1. 基于深度学习的故障诊断深度学习是人工智能领域中的一种重要技术，它能够通过大量数据来学习特征和规律，从而实现自动化和智能化的决策和控制。

在工程机械故障诊断中，可以利用深度学习来识别机械部件的损坏和故障类型，提高诊断效率和精度。

具体来说，可以通过传感器获取机械部件的振动、声音、温度等数据，将这些数据输入到深度学习模型中进行特征提取和分类，从而判断机械部件是否存在故障。

2. 基于虚拟现实技术的故障诊断虚拟现实技术是一种通过电脑技术模拟出人类感觉系统的综合体验技术。

在工程机械故障诊断中，可以利用虚拟现实技术来建立机械设备的3D模型，对故障部件进行可视化显示和定位。

用户可以通过操纵手柄或触摸屏幕进行交互，模拟机器的各种动作，观察故障现象，并进行快速的故障定位和判断。

云计算是一种将计算资源、存储资源和应用程序等提供给用户的方式。

在工程机械故障诊断中，可以利用云计算来实现多机协同诊断。

具体来说，将各个机器的传感器数据上传到云平台，通过集中处理和分析，实现全局故障检测和预警。

同时，云平台还可以提供故障诊断的知识库和经验库，为用户提供可靠的诊断建议和方案。

辅助系统是一种能够辅助人类完成某些工作的机器人系统。

在工程机械故障诊断中，可以利用辅助系统来定位和检查故障部件。

具体来说，辅助系统可以搭载在机器人手臂或工具车上，通过远程操控，实现对机械部件的定位、观察和检查。

同时，辅助系统还可以配合深度学习等技术，实现对机械部件的自动识别和定位。

综上所述，新技术和方法为工程机械故障诊断提供了更加高效、智能、准确的解决方案。

这些技术的发展和应用，将进一步推动工程机械故障诊断领域的创新和进步。

故障自诊断技术与专家系统故障诊断专家讲座

与固定模式相同，游动模式测试送入RAM中数据应考虑全部可能组合状态，通常选择有代表性几个数据进行测试，如AAH、55H或反码连续测试等。反码测试使一个单元在很短时间内被写“1”和写“0”，可检验出寄生电容影响而产生隐含故障。
故障自诊断技术与专家系统故障诊断专家讲座
第14页
4.数据采集通道故障自诊疗
将包含教授系统、神经网络、含糊集合理论、信息融合技术等智能理论应用到机内自检技术设计、检测、诊疗、决议等方面，以提升机内自检技术综合效能。比如有雷达在闭合电源开关后，会自动按模块逐一进行自检，当检测各模块无故障，按显示器提醒合上开启按键，雷达开始运行，不然，设备自锁，不能运行。结构图如图2-3所表示。
第25页
一故障树分析法
故障树分析法是经过建立故障树模型来分析系统故障产生原因、计算系统各单元可靠度以及对整个系统影响，从而搜寻微弱步骤，方便在设计中采取对应改进办法，实现系统优化设计故障诊疗方法。
故障树分析法又分为故障树定性分析和定量分析。
故障自诊断技术与专家系统故障诊断专家讲座
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1.故障树模型 2.故障树符号及其意义 3.故障树构建步骤 4. 故障树构建示例 5.故障树分析法在电子设备故障诊疗中应
用介绍故障树与流程图关系
故障自诊断技术与专家系统故障诊断专家讲座
第27页
二神经网络法 1.神经元结构 2.人工神经网络 3. 人工神经元、人脑、冯诺依曼计算
在自检程序运行过程中，惯用作报警输出,当自检没经过时，除显示报警提醒外，还用音响增加报警提醒效果。有还可利用音响长短、间隔等显示故障类型。
故障自诊断技术与专家系统故障诊断专家讲座
第19页
机内自检设备介绍微处理器系统故障自诊疗技

装备的故障诊断专家系统设计

第２卷第２期５２１００年３月
海军航空工程学院学报
Ｊｕｎｌｆｖｌｒｎｕｉａｎ￣ｏａｆａｉｅｔｏｒａＮａａｏａｔｌｄＡｓｎｕｃｌｏＡｅｃａｉＵｎｖ￣ｉｙ
、．５ＮＯ２ｂ１２．Ｍａ．００ｒ２１
足设计要求。
关键词：ＡＳＴ；故障诊断；专家系统
中图分类号：Ｔ２６１Ｐ０．文献标志码：Ａ
０引言
随着高新技术装备的发展，维修保障工作对测试设备的依赖程度也大大增加。测试设备的维护已
成为导弹武器系统日常维护的一项重要内容，而测试设备的完好程度必将对导弹的技术状态准备产生直接影响。
现超差时即表示“ 装备某激励信号超差故障” ，把它作为顶事件，即系统级故障事件；
２）造成系统级故障的最直接原因可能是控制
器、激励信号发生器、响应信号变换器、分配器和
电源故障，把它们作为第二级子事：：；３）各个功能模块的故障原因又有所不同，跟且系统故障的关联程度不一样。故障树进一步向下延
的基础上开发了一套针对该装备的自动测试系统。在研究分析某型设备的典型故障特性的基础上，对部分故障进行了总结归纳，并初步建立了测试设备的故障树模型，再运用了基于表达式分析的故障诊断推理方法建立推理机制。最后，在明确系统功能要求和设计原则的基础上，设计了测试设备检测系统，部队实践验证该系统满
和高频等组件的计量设备在导弹测试中发挥重要作

故障诊断专家系统介绍

我国故障诊断工作者也积极探索专家系统的应用研究，国家在“七·五”和“八．五”期间也列有这方面的攻关课题，取得了—些进展，但目前总的情况是实验室研究较多，现场条件下的实际应用、特别是成功的应用实例并不多见。
故障诊断专家系统
人工神经网络
一、概述
1.定义及特点 2.目前的应用情况
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二、基本原理
故障诊断专家系统
(3) 诊断型(Diagnosis)专家系统这类系统根据输入信息推断出处理对象中可能存在的故障，如计算机硬件故障诊断系统DART、核反应堆故障诊断系统 REACTOR、感染病诊断与治疗系统MYCIN、旋转机械故障诊断系统EXPLORE-EX、透平机械故障诊断专家系统TUBMAC等。
(9) 控制型(Control)专家系统这类系统能自动控制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。
(10) 教育型(1nstruction)专家系统这类系统能诊断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统
人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法，如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优缺点和最适用的领域。
2) 产生式系统的基本组成一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、
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单层前向网络
多层前向网络

基于专家系统的智能化装备维修技术研究

基于专家系统的智能化装备维修技术研究随着科技的不断发展和普及，智能化装备在各个领域都有着越来越广泛的应用。

在工业领域，智能化装备不仅能够提高生产效率和质量，而且还能够降低生产成本和劳动力成本，具有广阔的发展前景。

然而，随着智能化装备的不断更新和升级，其维修问题也越来越突出，如何有效地维修智能化装备成为了一个亟待解决的难题。

相对于传统装备的维修方式，智能化装备的维修也需要采用新的技术手段进行。

基于专家系统的智能化装备维修技术应运而生。

通过将专家的经验和知识转化成计算机程序，可以实现对智能化装备进行精准维修，减少维修时间和维修成本，提高维修效率和质量。

在智能化装备的维修过程中，应用专家系统主要有以下几个方面：一、故障诊断智能化装备的故障诊断是维修的基础，即通过检测装备的状态来判断出故障的产生位置和原因，并针对性地进行修复。

传统的故障诊断方式主要是通过经验和知识来进行判断，但是这种方式存在主观性强、易出错、工作效率低等问题。

基于专家系统的故障诊断方法可以通过对故障特征进行分析和比对，快速准确地判断出故障原因和位置。

同时，专家系统可以将历史数据与实时数据相结合，以提供更加可靠和精确的诊断结果。

二、维修指导在智能化装备的维修过程中，需要采用多种复杂的技术手段进行修复。

针对不同类型的故障，需要采用不同的修复方法。

为了提高维修效率和质量，基于专家系统的维修指导系统可以根据故障现象、故障原因和修复方法等多种因素，智能地制定修复方案。

维修人员可以根据系统提供的修复方案进行操作，从而提高维修效率和质量。

三、数据分析基于专家系统的智能化装备维修技术通过对装备维修过程中所涉及的数据进行分析，可以为后续的维修工作提供参考依据。

通过对数据的统计和分析，可以发现故障的规律和趋势，为之后的维修预测和优化提供依据。

同时，也可以对维修过程中的人员、时间、材料、费用等因素进行分析和评估，为维修过程的管理和优化提供参考。

四、知识库管理基于专家系统的智能化装备维修技术需要建立一个知识库，该知识库包括了各种维修经验和知识。

智能制造装备故障诊断技术研究

智能制造装备故障诊断技术研究智能制造是当前制造业的热点话题，也是制造业未来发展的方向。

智能制造指的是通过先进的技术手段，加强制造过程中各环节之间的通讯和协作，从而实现全过程可追溯、自我修复、自我适应、自我优化的智能化制造过程。

其中，智能制造装备作为关键因素之一，不仅具有关键作用，而且随着制造业信息化程度的提高，其重要性将逐步凸显。

在智能制造装备中，故障诊断技术则显得尤为关键，下面我们就来详细探讨一下智能制造装备故障诊断技术研究。

一、故障诊断技术现状智能制造装备故障诊断技术一直处于快速发展的状态，现有的故障诊断技术主要包括人工诊断、单个装备故障诊断、多个装备之间的故障诊断以及基于智能化技术的故障诊断。

1.人工诊断人工诊断是最早的一种故障诊断方法，主要依赖于人工经验和判断力，通过分析机器表现出来的异常情况等，较为依赖工人或操作员的个人经验。

2.单个装备故障诊断针对不同类型、不同功能、不同厂商、不同规格的各种生产设备的故障诊断，现在大部分企业所采用的策略是将工作中经验所掌握的知识整理归纳，建立起知识库，然后采用基于规则的、基于经验的或模型驱动的方法，对单个装备进行故障诊断。

3.多个装备之间的故障诊断多个装备之间的故障诊断能够处理装备群体之间的故障问题，类似于单个装备故障诊断的方法，采用经验知识库、推理机器学习等方法诊断故障，但解决问题的关注点更加重要。

4.基于智能化技术的故障诊断基于智能化技术的故障诊断则比较快速，它采用人工智能的方法来诊断故障，随着深度学习等技术的快速发展，基于智能化技术的故障诊断也得到了飞速的发展。

二、未来故障诊断技术发展趋势在未来，智能制造装备故障诊断技术将越来越成为关键技术，未来的发展趋势也将逐步明朗化：1.智能化水平越来越高智能制造越来越成为未来的制造业主要发展方向，其中的制造过程十分智能化，智能化水平将随着技术的提升不断提高。

未来智能制造装备故障诊断技术的发展也将更加注重智能化的水平。

基于LabView的装备故障设置与排除训练系统设计

基于LabView的装备故障设置与排除训练系统设计李林宏;李萍;张耀辉;门志远【摘要】为解决新装备故障分析与排除训练缺乏手段的问题,以开发某新型装备的故障排除训练系统设计为研究目标,运用故障树分析(FTA)方法,构建了重要分系统的故障树模型;通过对系统的功能需求分析,设计了系统运行的流程,构建了故障分析与排除系统的硬件结构;利用LabView平台开发出某新型装备的故障设置与排除训练系统;系统运行结果表明:满足了设计的功能需求,为维修保障训练中的故障分析与排除提供了方法手段和平台支持.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)004【总页数】4页(P56-59)【关键词】虚拟仪器;故障树;故障设置与排除;训练系统【作者】李林宏;李萍;张耀辉;门志远【作者单位】陆军装甲兵学院技术保障工程系,北京 100072;陆军装甲兵学院控制工程系,北京 100072;陆军装甲兵学院技术保障工程系,北京 100072;陆军装甲兵学院技术保障工程系,北京 100072【正文语种】中文【中图分类】TP306.30 引言过去，我军开展维修保障训练往往依托实装进行，尤其是一代装备，因其结构简单、技术含量低，对保障资源和保障人员的要求不高，“修训结合”的模式比较适用。

目前，受以下三方面的制约，沿用“修训结合”的训练模式已经难以为继：1)新装备的技术含量增加，结构和分系统变得非常复杂，故障的表现样式增多，使部队开展故障分析与排除工作变得很困难；2)新装备没有大样本故障数据支撑，其使用阶段的故障规律不明，缺乏用于故障分析和排除训练的典型故障模式数据；3)新装备的数量有限，大规模的实装故障分析与排除训练在现阶段难以实施。

因此借助虚拟软件平台，探索新的故障分析与排除训练模式，尽快形成新装备的维修保障能力是非常紧迫的问题。

本文运用故障树分析(fault tree analysis)方法，构建出某型装备重要分系统的故障树模型；通过对系统的功能分析，规划了故障分析与排除系统的硬件结构；利用LabView开发了装备故障设置与排除训练系统，阐述了系统设计的思路和实现方法。

工程机械故障诊断的新技术和方法

工程机械故障诊断的新技术和方法1. 引言1.1 工程机械故障诊断的重要性工程机械故障诊断的重要性在于确保工程机械设备的正常运行和高效性能。

工程机械设备通常用于各种重要工程项目，如建筑工程、挖掘工程、运输等领域，一旦出现故障可能会导致工程项目延误、成本增加甚至安全事故发生。

及时有效地诊断并解决工程机械故障是至关重要的。

工程机械故障诊断的准确性直接影响到修复措施的有效性，减少了维修时间和费用。

传统的工程机械故障诊断方法往往依赖于经验和观察，存在主观性强、诊断周期长、准确性低等问题。

引入新技术和方法来提高工程机械故障诊断的准确性和效率势在必行。

通过新技术和方法的应用，可以实现工程机械故障的早期预警、智能化诊断和远程诊断，从而提高工程机械设备的可靠性和稳定性，降低维修成本，提升工程项目的效率和安全性。

工程机械故障诊断的重要性不容忽视，新技术和方法的引入将为工程机械行业带来革命性的变革和发展。

1.2 传统工程机械故障诊断存在的问题1. 依赖人工经验：传统的工程机械故障诊断往往需要依靠技术人员的经验和知识来判断故障原因，这种方式存在主观性较强，容易受到个体经验和水平的影响，导致诊断结果不够准确和稳定。

2. 故障诊断时间长：在传统方法下，工程机械故障诊断通常需要花费大量时间来分析和排查可能的原因，这不仅增加了维修的成本，还会延长故障修复的时间，影响工程机械的正常使用。

3. 故障诊断精度低：由于传统方法对于复杂故障的诊断能力有限，往往只能判断表面现象，而无法深入找到根本原因，导致故障修复效果不佳，容易出现反复故障的情况。

4. 数据支持不足：传统工程机械故障诊断通常缺乏大量实时数据的支持，无法充分利用机器运行时产生的数据来进行精准分析，从而限制了诊断技术的发展和应用。

2. 正文2.1 基于智能算法的工程机械故障诊断技术基于智能算法的工程机械故障诊断技术是近年来得到广泛关注和应用的一种方法。

通过利用人工智能领域的算法和技术，可以对工程机械的故障进行更加准确和快速地诊断，提高了故障排除的效率和准确性。

武器装备系统级故障诊断发展及研究

武器装备系统级故障诊断发展及研究摘要：随着当前科学技术的逐渐发展，各种新型的武器装备技术也在不断的进步和变化之中，因此新的武器装备系统的复杂程度已经逐渐的提升。

由于部队自身的特殊性，所使用的各类武器装备需要应对和适应各种不同的工作环境，因此对武器的可靠性有着较高的要求。

当武器装备系统发生故障的时候，故障诊断技术对此就起着十分重要的作用，因此需要重视故障诊断技术的发展，提升对武器装备维修保障工作的质量。

我们基于这一主题，先简单说明装备系统故障诊断的基本方法，后重点阐述武器装备系统故障诊断技术的发展趋势。

关键词：武器装备系统；故障诊断技术；智能化引言：重视武器装备系统的故障诊断主要是为了提升其诊断结果的精准度，从而降低维修装备的物爆率，确定故障发生的具体位置，从而可以选择合适的技术对故障进行处理，确保武器装备的完好，这也是部队战斗力的体现之一。

因此需要十分重视武器装备系统故障诊断技术的发展，从长远角度进行思考引入各位先进的设备技术，促进故障诊断技术的不断发展充分保障部队的战斗力。

1.装备系统故障诊断的基本方法1.1基于故障树和案例推理的故障诊断方法当武器装备系统发生故障的时候，在对其进行诊断的时候，故障树是一种较为常用的方法，并且在一些智能诊断领域已经取得了一定的应用成效，其基础相较而言已经发展成熟。

故障树主要有三大部分组成分别是底事件，中间事件，顶事件，由此可以看出故障树的应用具有较强的层次性，其中的因果关系十分的清晰，而可以利用故障树这一些特性建立规则库。

虽然故障树在装备诊断的过程中有着一定的作用，但是如果是较为复杂的装备系统的话，其故障发生的原因则更加的复杂，很难用简单的一些结构化的数据对其进行全方面的表达。

所以在遭遇这一情况的时候需要通过案例推理来学习和获取新的知识和方法，并且可以对一些相似问题的案例进行深入的研究，从而解决较为复杂的问题，并且在这个过程中缺乏系统性，通过长时间的案例积累的方式帮助构建案例库。

嵌入式工程机械车辆故障专家诊断系统开发

ｐｏｅｔａｏｅｓｒｃｕｅｉｒａｏａｌｎｈｔｉｅｃｎｃｌｔｏｎｏａｉｅｔｃｎｅｃｅｔｒｍｏｅｔｅｍａｎｅａｃｋｌｒｖｈｔｗｈｌｔｔｒｅｎｂｅａｄｔｅｕｉｚｄｔｈｉａｈｄｉｉｎｖｔ．Ｉａｆｉｎｌｐｏｔｈｉｔｎｎｅｓｉｕｓｓｌｅｍｅｓｖｉｆｙｌ
模块化设计技术，设计了良好的人机界面，具有很好的使用性和扩充性。系统的硬件部分主要包括笔记本电脑、手持式智能工业级移动数据终端。系统软件主要包括检测信息的ＰＡ模块、专家故障诊断模块、维修方案确定模块、训教模块、帮Ｄ助模块和打印输出模块。试用结果表明：该故障专家诊断系统整体结构设计合理，采用的方法和技术新颖，能够达到设定的功能需求，有效地提高部队维修人员的维修技能，实现故障的现场诊断与维修指导。
嵌入式工程机械车辆故障专家诊断系统开发
姜小菁
（陵科技学院，江苏南京２１６）金１１９
摘要：军用工程车辆的工作环境比较恶劣，车辆的故障发生率相对较高，严重影响了部队的作战和训练工程保障任务
的执行。开发一种基于嵌入式技术的故障诊断专家系统，帮助装备维修保障人员快速、准确地找出故障原因和提供维修建议，于工程车辆的快速抢修具有现实意义。该诊断系统主要由硬件和软件两部分组成，系统开发中使用了嵌入式技术和对
Ｋｅｗｏｄ：Ｅｎｉｅｒｎｅｉｌ；Ｆｕｔｄｓｎｓｓｅｐｒｓｓｅ；Ｐｒａｌａａｔｒｉａ；Ｅｅｄｄｓｓｍｙｒｓｇｎｅｇｖｈｃｅｉａｌｉｇｏｉｘｅｙｔｍｔｏｂｅｄｔｅｎｔｍｌｂｍｄｅｙｔｅ

TBM故障诊断专家系统设计

TBM 故障诊断专家系统设计及应用徐明新王满增（石家庄铁道学院机械工程分院河北石家庄 050043）摘要：阐述了TBM 故障诊断专家系统的结构、性能及特点，说明了各功能模块的作用以及该系统在工程实践中使用情况。

关键词：TBM ；故障诊断；专家系统1 设计途径和目的利用人工智能的理论和方法，将长期从事TBM 机电液系统使用、维修、故障诊断专业技术人员的经验和知识系统化，借助于专家系统工具设计开发出实用性强、人机界面友好的TBM 故障诊断专家系统；使一般技术人员在现场使用该系统进行故障诊断和故障处理时，诊断能力和水平达到专家级。

2 专家系统框架设计(见图1)3 各功能模块作用（1）诊断对象模块根据现场需要，将TBM 诊断对象（设备）按基本功能实行三级分类，例如TBM 刀盘驱动系统作为一级分类，主轴承、齿轮箱、主电机、离合器、传动轴、刀盘电驱动系统作为二级分类，而齿轮箱又可进一步分为1#～8#变速箱（三级分类），依此类推，共列出18大项101个子项，能实现对整台TBM 各个系统的故障诊断。

该模块设计成动态生成诊断对象管理树，具有管理诊断对象本身及其基本情况信息，如功能简介、结构原理、诊断对象实物照片等。

（2）状态监测数据管理功能模块TBM 故障诊断专家系统数据库中可储存大量的监测及分析数据，状态监测根据监测种类划分为温度监测、油样分析、性能参数测试、噪声监测、振动监测、专项测试六个部分。

对每一类监测都有异常征兆分析、趋势分析、同比对照、记事本四个方面的处理，针对油样分析还有光谱分析和铁谱分析等。

数据库包括油料光谱分析数据库、直读铁谱磨粒浓度数据库、每个诊断对象的状态监测数据库和基本数据库等共计一百多个子库。

数据库操作系统包括数据添加、修改、删除、编辑、定位、插入、上一条、下一条、首条、末条、浏览、查询及查询结果打印等内容，此部分是监测诊断实施的基础。

（3）油样监测数据处理与分析功能模块：直读铁谱法和光谱法（略）油液监测数据处理与分析方法包括铁谱分析、光谱分析。

TBM 故障诊断专家系统的设计与开发

和先进成果，集监测、数据库管理、故障诊断推理、检修方案等功能于一身；对ＴＢＭ渐进型的故障作出提前预报，对突发型的故障迅速诊断并确定其部位，以提高设备的完好率及利用率；具有先进
性、可维护性、安全性、实用性和可扩充性．并符合软件工程设计要求。
１．２系统设计思路
出现故障都将不同程度地影响ＴＢＭ的掘进速度，
关键部位的损坏会导致整合ＴＢＭ处于停滞，影响整个工程的进度，还会大大增加工程成本。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＳｉｔｕａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｔｒｏｕｂｌｅｄｉａｇｎｏｓｉｓｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍｆｏｒＴＢＭｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｉｎｆｅｒｅｎｃｅｒｕｌｅａｎｄｇｏａｌａｔｔａｉｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄ．Ｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．ｄａｔａｂａｓｅｍａｎａｇｉｎｇ，ｔｒｏｕｂｌｅｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｒｅｐａｉｒｐｒｏｇｒａｍａｒｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｗｉｔｈａｓｙｓｔｅｍ．Ｉｔｃａｎｆｏｒｅｃａｓｔｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅｔｒｏｕｂｌｅａｎｄｃａｎｒａｐｉｄｌｙｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｔｒｏｕｂｌｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｄｕｒｉｎｇｓｕｄｄｅｎｆａｉｌｕｒｅ．Ｓｏｔｈｅｔｒｏｕｂｌｅ＿ｓｈｏｏｔｉｎｇｔｉｍｅｃａｎｂｅｓｈｏｒｔｅｎｅｄ，ａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｃａｎｂｅｉｎｃｒｅａｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＴＢＭｔｒｏｕｂｌｅｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍ

工业装备故障诊断与预警系统设计

工业装备故障诊断与预警系统设计随着工业装备的不断发展和使用，故障的发生也变得越来越频繁。

故障的出现不仅会导致设备停机造成生产损失，还可能对工作环境和员工安全造成严重威胁。

因此，设计一套可靠、高效的工业装备故障诊断与预警系统对于企业的生产经营具有重要意义。

一、系统功能需求1.故障检测与诊断功能系统应能实时监测工业装备的运行状态，检测装备各个部件的工作情况，判断是否存在异常。

当发现故障时，系统应能快速定位和诊断故障所在，给出相应的故障代码和描述。

2.预警与报警功能系统应能根据装备的运行状态，判断是否存在潜在的故障风险。

当风险超过设定的阈值时，系统应能及时发出预警和报警，以便快速采取措施避免故障发生。

3.数据采集与存储功能系统应能采集装备运行时的各种数据，如温度、压力、振动等，以便进行故障分析和统计。

采集的数据应进行实时存储，方便后续的数据分析和维护管理。

4.故障预测与维护建议功能系统应能利用历史数据和故障统计，进行故障预测和提供维护建议。

通过分析数据，系统可以判断装备未来可能出现的故障类型和时间，从而有针对性地进行维护和保养。

二、系统设计方案1.硬件设备选择为了保证系统的可靠性和稳定性，应选择高质量的硬件设备。

包括但不限于传感器、数据采集器、数据存储设备等。

传感器的选择应根据装备的具体工作环境和需要监测的参数来确定。

2.数据采集与传输采集装备的各种数据需要使用合适的传感器进行监测，并通过数据采集器实时采集和传输到数据存储设备。

为了保证数据传输的稳定性和可靠性，可以采用有线或无线传输方式，根据实际情况进行选择。

3.数据存储与分析采集到的数据应进行实时存储，并按照一定的数据格式进行归档和分类。

为了方便数据的分析和统计，可以使用数据库等专门的数据存储和管理软件。

数据分析可以通过数据挖掘和机器学习等方法进行，以实现对故障信息和趋势的预测。

4.故障诊断与预警算法设计一套高效准确的故障诊断与预警算法对于系统的可用性至关重要。

工业装备故障诊断与维修方法研究

工业装备故障诊断与维修方法研究近年来，随着工业化的快速发展，工业装备在生产过程中发生故障的情况也越来越多。

这些故障不仅会导致生产线停工，造成经济损失，还会给工作人员的安全带来潜在风险。

因此，工业装备故障诊断与维修方法的研究尤为重要。

一、故障诊断方法研究故障诊断是解决工业装备故障的首要步骤。

目前，常用的故障诊断方法主要包括观察法、测量法和分析法。

观察法是最直观的一种方法，通过观察工业装备的运行状况和异常现象，进行初步的判断。

例如，当装备发出异常声音或冒烟时，可以初步判断可能是由于零部件的磨损或电路的短路引起的。

然而，观察法只适用于一些表面的故障，对于内部故障难以准确判断。

测量法是通过使用各种测量仪器来检测工业装备的状态，例如利用温度计、电流表、压力表等检测温度、电流和压力的变化，以及检测噪音、震动等参数的变化。

这种方法可以更准确地发现故障，并对其进行初步定位。

分析法是一种综合利用数据分析和模型运行的方法。

例如，借助计算机系统，通过监测工业装备传感器给出的信号数据，结合先前的经验和模型，进行数据分析和处理，最终得出故障的可能原因。

这种方法可以让人们更深入地了解故障的本质，并为后续的维修工作提供指导。

二、维修方法研究故障诊断只是解决问题的第一步，在找到故障原因后，还需要进行维修工作。

工业装备的维修方法可以分为三种：预防性维修、修复性维修和改造性维修。

预防性维修是通过定期检查和维护工业装备，以预防故障的发生。

例如，定期更换工业装备的易损件，加注润滑油等。

预防性维修可以最大限度地避免故障的发生，提高工业装备的使用寿命。

修复性维修是在发生故障后，进行修复工作。

修复性维修的方法通常包括更换受损的零部件、修复电路或机械连接等。

该方法适用于一些较小的故障，可以快速恢复设备的正常运行。

改造性维修是在修复工作的基础上进行技术改造。

通过对工业装备的结构或性能进行改进，以提高其稳定性和可靠性，减少故障的发生。

该方法通常需要更高的投入和技术支持，但可以从根本上解决故障问题，提高工业装备的使用效率。

智能装备故障诊断与修复技术研究

智能装备故障诊断与修复技术研究在当今人工智能技术高度发达的时代，智能装备已经成为工业生产领域中无法缺少的重要工具。

与人类相比，智能装备可以快速、准确地完成任务，从而提高工作效率和质量。

然而，随着智能装备的广泛应用，装备故障的发生也变得愈发普遍。

那么，在此背景下，如何研究智能装备故障的诊断与修复技术，已经成为摆在我们面前的一道难题。

一、智能装备故障的类型在了解智能装备故障的诊断和修复技术之前，我们需要先了解一下智能装备常见的故障类型。

智能装备的故障类型主要包括以下几种：(1)电气故障：电气故障是智能装备最常见的故障类型，通常是由于设备内部电路元件的损坏、线路连接不良或电源电压问题等原因引起的。

(2)机械故障：机械故障包括设备内部机械部件的损坏、设备运行不稳定引起的机械故障或设备发生机械击穿等故障。

(3)软件故障：软件故障通常是由于程序编写不当、操作员误操作或系统软件与硬件不兼容等原因引起的。

二、智能装备故障的诊断智能装备故障诊断是指在传感器系统和计算机技术的协助下，对智能装备故障的类型、位置、范围和严重程度等进行分析和判断，从而确定设备故障原因和解决方案的过程。

(1)传感器系统：传感器系统是智能装备故障诊断中不可或缺的一部分。

传感器系统可以通过对设备内部各部件信息的观测和掌握，对设备运行状态进行实时监测和跟踪，进而确定设备是否出现故障。

(2)计算机技术：在智能装备故障诊断中，通过计算机技术，可以对监测到的数据进行分析和处理，从而确定设备故障的类型和位置。

同时，可结合设备维修手册和其他设备信息获取相应的设备故障信息。

(3)判断和分析：判断和分析是智能装备故障诊断中的重要步骤，通过分析得到的数据，可以对问题进行有效的判断和分析，更好地指导设备故障的修复。

三、智能装备故障的修复技术(1)设备维护：设备维护是智能装备故障修复技术的重要组成部分，它包括对故障设备进行定期维护和检查。

在维护过程中，可以通过设备故障诊断技术，找到并解决一些隐藏的故障。

工业装备维护与故障诊断的智能化技术研究

工业装备维护与故障诊断的智能化技术研究随着工业装备的日益复杂化和多样化，维护和故障诊断也变得愈发重要。

传统的人工维护和故障诊断方法已经无法满足现代工业生产的需求。

因此，研究和应用智能化技术在工业装备维护与故障诊断中的作用变得尤为重要。

本文旨在探讨工业装备维护与故障诊断的智能化技术研究，并提出相应的解决方案。

工业装备维护是确保工业装备正常运行的重要环节。

而智能化技术在工业装备维护中的应用可以提高维修效率、提早预测故障、减少停机时间以及降低维修成本。

首先，智能化技术可以通过对工业装备进行实时监测，收集大量的运行数据，并利用数据分析和机器学习算法进行故障预测。

通过对历史数据的分析，系统可以建立故障诊断模型，并预测潜在的故障风险。

这种方式可以使企业采取预防措施，提前进行维护并避免产生故障。

其次，智能化技术还可以应用于维修过程中。

传统的维修过程通常需要维修人员具备丰富的经验和技术。

然而，由于人工维修存在主观性和局限性，容易出现误诊和漏诊现象。

智能化技术的应用可以提高维修的准确性和效率。

例如，可以通过增加传感器、摄像头等装置，对装备进行实时监测，并将数据传输到智能维修系统中，系统可以根据数据的分析结果给出具体的维修建议。

而维修人员可以通过AR（增强现实）技术或智能导航系统来进行操作，使维修过程更加准确和高效。

此外，智能化技术的应用还可以提供在线培训、远程协助和知识管理等功能。

维修人员可以通过在线培训系统学习和更新维修知识，远程协助系统可以通过视频通话和远程操作指导维修人员进行故障诊断和维修。

同时，系统可以将维修过程中的数据和经验进行整理，形成知识库，方便维修人员参考和共享。

然而，要实现工业装备维护与故障诊断的智能化技术，还面临一些具体问题和挑战。

首先，如何收集和处理大量的装备数据是一个关键问题。

装备数据的收集和传输需要稳定、高效的网络连接，同时要保证数据的安全性和隐私性。

其次，如何建立有效的故障预测和诊断模型也是一个难题。

新型工程装备故障专家诊断与训教系统的开发

新型工程装备故障专家诊断与训教系统的开发赵立强;李文荣;公丕平;杨小强【摘要】新型工程装备故障专家诊断系统,主要由硬件和软件两部分组成.硬件部分主要包括基于工业级移动数据终端(PDA)的智能便携式现场故障排除维修指导单元,包括笔记本电脑、手持式智能工业级移动数据终端与相应的维修诊断软件.系统软件主要包括检测信息的手持式智能工业终端(PDA)模块、专家故障诊断模块、维修方案确定模块、训教模块、帮助模块和打印输出模块.该系统的开发大大提高了基层部队故障检测与维修保障能力.【期刊名称】《机电产品开发与创新》【年(卷),期】2011(024)003【总页数】2页(P95-96)【关键词】新型工程机械;专家诊断系统;数据库;移动式数据采集终端【作者】赵立强;李文荣;公丕平;杨小强【作者单位】空军第四飞行学院,河北,石家庄,050081;空军第四飞行学院,河北,石家庄,050081;解放军理工大学,工程兵工程学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,工程兵工程学院,江苏,南京,210007【正文语种】中文【中图分类】TP39以GJW111型挖掘机、GJT112型推土机和GJZ112型装载机为代表的高速工程机械，是典型的高速伴随保障工程装备，具有作业效率高、行驶速度快和现代化程度高的特点。

这些新型工程装备的机电液一体化程度、自动化和智能化程度都比较高，其机械传动系统、发动机系统、转向系统、制动系统和电气设备等各个组成部分之间的关系复杂，各部分的工作原理、机械结构和控制系统复杂，出现故障后的检测与维修难度很大，故障的检测、诊断和修理技术方案的制定相对比较困难，出现故障后的检测和修复困难必然影响其保障效能。

新型工程装备故障专家诊断系统正是在深入研究高速工程机械的工作原理、结构组成、故障特点及维修检测现状的基础上，针对上述特点研制和开发的，该系统的研制开发必将有力的促进和全面推动工程装备保障部（分）队的故障检测、诊断和快速维修保障，对解决部队训练和作战时的检测及战时抢修有重要意义，将大大提高部队的综合检测与维修保障能力。

工程机械远程故障诊断及维护系统构架

People who like to say that they are lucky, generally work harder than others.勤学乐施天天向上（页眉可删）工程机械远程故障诊断及维护系统构架摘要：本文介绍了工程机械行业的特点，详细阐述了设备故障诊断技术，进而结合设备故障诊断技术及计算机网络技术提出了基于集成媒体“看门狗”式的机电一体化产品的工程机械远程故障诊断及维护系统的构架。

对工地上机械设备故障迅速诊断、尽快修复，保证施工正常进行具有十分重要的意义。

关键词：工程机械远程故障诊断与维护近年来，随着国民经济的高速发展，一些高等级交通枢纽成了必要的建设项目，由此，对土木工程的施工工期，施工进度，施工质量等提出了更高的要求。

对于那些工程量大，工期紧，工程质量要求十分严格的工程项目，必然要用现代化程度很高的施工机械设备来完成。

从某种意义上讲，施工机械对工程施工起着决定性的作用。

然而，由于施工机械多系露天作业，受风雨、日晒、大气、粉尘影响和侵蚀，工作环境十分恶劣，故障频繁；加之，施工生产的特性决定了它们工作在各工地上，分散性大，流动性强，给故障的及时排除带来了很大困难。

尤其近年来随着施工规模日益庞大，现代的机械设备也日趋大型化、连续化、机电一体化，其性能与复杂程度不断提高，对设备故障的诊断也更为复杂。

靠传统的填写值班日志、靠参数越限报警等人工或半自动化的方法来维护机械设备既落后，又不客观，虽然可以有类似黑匣子之类的自动数据记录器，但也只能做事后分析。

而且这种陈旧的设备维护模式，无论是数据的可靠性或实时性，还是设备的维护质量均无法满足要求，导致施工机械在施工过程中停机多，检修时间长，严重影响到工程的进度和质量。

所以，为了保持处于异地的施工设备良好的技术状态，将异地的信息技术协调起来进行实时诊断和维护是很必要的，建立远程故障诊断及维护系统是解决问题的很好的方法。

远程故障诊断技术就是通过设备故障诊断技术与计算机网络技术相结合，在施工机械设备上建立状态监测点，采集设备状态数据；而在技术力量较强的科研单位建立诊断中心，对设备运行进行分析诊断的一项新技术。