机械设备状态监测和故障诊断技术PPT幻灯片
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状态监测与故障诊断PPT培训课件
(0~40)×R (0~1.2)×R (1.5~3.5)×R (3.5~15)×R (15~40)×R 叶片数×R 40×R ~20kHz
8.8 mm/s pk 7.6 mm/s pk 6.3 mm/s pk 3.3 mm/s pk 3.3 mm/s pk 2.5 mm/s pk 3.0 g pk
R的错误与传感器有关的，与传感器相关问 题大都来自于不正确的安装方式。要做的第一件事 是检查频谱中是否有峰值出现，不仅是与电气有关 的峰值（在行频及其倍数处），还要确保存在与机 器状态相关的信息
3、测试环境的修正
测试设备运行要稳定
分析测试点要正确
4、识别运动速度频率处的峰值
1.提高设备运行的可靠性 2.减少设备故障导致的维修费用 3.提高产品的质量
常用的设备维护体制
1.故障后维修
故障后维修是指允许设备运行到故障损坏为止， 而不预先采取措施。它也被称为事后维修。 其维修理念是:任其损坏。
常用的设备维护体制
2.计划维修
计划维修是指按企业的维修计划进行的维修 其维修理念是：
设备为何发生故障
据统计，工业现场的轴承 仅有10%达到设计寿命 (1) 40%由于润滑不良造成失效
(2) 30%由于不对中等装配原因引起故障 (3) 20%是由于过载使用或制造上的原因导致故障
设备为何发生故障
设备故障产生的原因 ❖ 设计、制造 ❖ 安装的原因 ❖ 维护方法的不当 ❖ 超负荷使用
设备维护的重要性
振动 ②H 0.07 0.05 0.07 0.07
烈度
cm/s ③H 0.06 0.07 0.14 0.05
CD
④H 0.07 0.06 0.17 0.07
C泵的振动超过同类诸泵的
设备状态监测与诊断诊断基础理论PPT课件
数据采集系统
介绍数据采集系统的组成和工作原理，包括数据采集卡、数据采集 软件等。
数据传输技术
阐述数据传输的常用方式和技术，如有线传输、无线传输、网络传 输等，以及它们的特点和适用场景。
数据存储与管理
讲解如何对采集的数据进行存储和管理，以便后续分析和处理。同时 介绍数据压缩、加密等技术在数据存储和管理中的应用。
振动监测、温度监测、油液分析等
诊断技术
频谱分析、时域分析、轴心轨迹分析等
应用实例
汽轮机、离心压缩机、风机等旋转机械的故障诊断
往复机械状态监测与诊断
1 2
监测方法
振动监测、气阀动态压力监测、示功图分析等
诊断技术
时域分析、频域分析、气阀故障诊断技术等
3
应用实例
内燃机、往复压缩机等往复机械的故障诊断
电气设备状态监测与诊断
参数辨识
识别设备模型中的关键参 数，通过监测这些参数的 变化来诊断设备状态。
残差分析
比较设备实际输出与模型 预测输出之间的差异，分 析残差以诊断设备故障。
基于数据的诊断方法
数据挖掘
利用数据挖掘技术从大量设备监测数据中提取有 用的信息和模式。
机器学习
应用机器学习算法训练模型，根据设备监测数据 自动诊断设备状态。
借助互联网技术，实现设备状态的远 程实时监测与诊断。
多源信息融合
融合多传感器、多源信息，提高设备 状态监测与诊断的准确性。
预测性维护与健康管理
通过设备状态监测与诊断，实现预测 性维护与健康管理，提高设备运行效 率。
THANKS.
如何建立准确的故障诊断模型，实现故障的 早期预警和预测。
数据处理与分析
如何从海量数据中提取有用信息，准确判断 设备状态。
介绍数据采集系统的组成和工作原理，包括数据采集卡、数据采集 软件等。
数据传输技术
阐述数据传输的常用方式和技术，如有线传输、无线传输、网络传 输等，以及它们的特点和适用场景。
数据存储与管理
讲解如何对采集的数据进行存储和管理，以便后续分析和处理。同时 介绍数据压缩、加密等技术在数据存储和管理中的应用。
振动监测、温度监测、油液分析等
诊断技术
频谱分析、时域分析、轴心轨迹分析等
应用实例
汽轮机、离心压缩机、风机等旋转机械的故障诊断
往复机械状态监测与诊断
1 2
监测方法
振动监测、气阀动态压力监测、示功图分析等
诊断技术
时域分析、频域分析、气阀故障诊断技术等
3
应用实例
内燃机、往复压缩机等往复机械的故障诊断
电气设备状态监测与诊断
参数辨识
识别设备模型中的关键参 数，通过监测这些参数的 变化来诊断设备状态。
残差分析
比较设备实际输出与模型 预测输出之间的差异，分 析残差以诊断设备故障。
基于数据的诊断方法
数据挖掘
利用数据挖掘技术从大量设备监测数据中提取有 用的信息和模式。
机器学习
应用机器学习算法训练模型，根据设备监测数据 自动诊断设备状态。
借助互联网技术，实现设备状态的远 程实时监测与诊断。
多源信息融合
融合多传感器、多源信息，提高设备 状态监测与诊断的准确性。
预测性维护与健康管理
通过设备状态监测与诊断，实现预测 性维护与健康管理，提高设备运行效 率。
THANKS.
如何建立准确的故障诊断模型，实现故障的 早期预警和预测。
数据处理与分析
如何从海量数据中提取有用信息，准确判断 设备状态。
机械设备状态监测和故障诊断技术PPT课件
事后维修(BM)
改善维修(CM)
预防维修(PM)－视情维修(COM)、状态维修(CBM) 和计划(定期)维修(TBM)
维修方式
改善维修(CM)
预防维修(PM)
事后维修(BM)
改装、改进 (型)、重新 设计、变更 式样
视情维修 给定计划、制 定界限值、有 缺陷和需要时
状态维修 以状态为基础、基 于统计分析、信号 处理、趋势分析
分析 参数监测， 症状识别， 特 征 提 取 ， ...
正向逻辑：故障反映
S 症状
逻辑关系
F 故障
逆向逻辑：机理研究
逻辑关系 简单映射、加权相关、规则相关、置信因子、 ...
诊断理论与方法
统计识别， 模糊逻辑， 灰色理论， 神 经 网 络 ， ...
类别 磨损、腐蚀、变形、 裂纹、不平衡、不对 中 、 松 动 、 渗 漏 、 ...
定期维修 以时间为基 础、长期计 划、定期
性能严重劣 化或故障停 机时导致的 非计划维修
东南大学火电机组振动国家工程研究中心
2020年9月27日星期日
6
引言
状态监测与故障诊断技术是预防(状态)维修 的必要条件
推广和应用设备状态监测与故障诊断技术可 以达到如下目的：
保障设备运行安全，防止突发事故 保证设备工作精度，提高产品质量 实施状态维修(或预防维修)，节约维修费用 避免设备事故带来的环境污染及其它危害 给企业部门带来较大的间接经济效益
机械设备故障诊断技术
江苏省振动工程学会 2015年11月
提纲
引 言 学科范畴 学科发展意义 监测与诊断技术基础 监测与诊断系统 监测与诊断技术发展趋势 结束语
东南大学火电机组振动国家工程研究中心
2020年9月27日星期日
改善维修(CM)
预防维修(PM)－视情维修(COM)、状态维修(CBM) 和计划(定期)维修(TBM)
维修方式
改善维修(CM)
预防维修(PM)
事后维修(BM)
改装、改进 (型)、重新 设计、变更 式样
视情维修 给定计划、制 定界限值、有 缺陷和需要时
状态维修 以状态为基础、基 于统计分析、信号 处理、趋势分析
分析 参数监测， 症状识别， 特 征 提 取 ， ...
正向逻辑：故障反映
S 症状
逻辑关系
F 故障
逆向逻辑：机理研究
逻辑关系 简单映射、加权相关、规则相关、置信因子、 ...
诊断理论与方法
统计识别， 模糊逻辑， 灰色理论， 神 经 网 络 ， ...
类别 磨损、腐蚀、变形、 裂纹、不平衡、不对 中 、 松 动 、 渗 漏 、 ...
定期维修 以时间为基 础、长期计 划、定期
性能严重劣 化或故障停 机时导致的 非计划维修
东南大学火电机组振动国家工程研究中心
2020年9月27日星期日
6
引言
状态监测与故障诊断技术是预防(状态)维修 的必要条件
推广和应用设备状态监测与故障诊断技术可 以达到如下目的：
保障设备运行安全，防止突发事故 保证设备工作精度，提高产品质量 实施状态维修(或预防维修)，节约维修费用 避免设备事故带来的环境污染及其它危害 给企业部门带来较大的间接经济效益
机械设备故障诊断技术
江苏省振动工程学会 2015年11月
提纲
引 言 学科范畴 学科发展意义 监测与诊断技术基础 监测与诊断系统 监测与诊断技术发展趋势 结束语
东南大学火电机组振动国家工程研究中心
2020年9月27日星期日
机械故障诊断技术PPT课件
振动、轴心轨迹、扭矩（非接触式遥测）、 压力、温度、转速、电流、电压等信号的在线监 测（数据采集，运算、存储、显示、报警及故障 诊断） 模块化组态 图形化的编程语言 虚拟仪表显示 故障诊断专家系统 具有中试基地
9
机械振动及设备故障诊断方向
设备在线监测及故障诊断中试基地
10
机械振动及设备故障诊断方向
机械设备状态监测与故障诊断技
第一章 术概 述
机械设备状态监测与故障诊断技术是在现代检测技术、 识别理论、计算机科学等多学科成就基础上发展起来的一门崭 新的综合性横断科学，是医学诊断思想在机械工程中的应用。
设备状态监测的基本任务是运用现代检测技术获取某些最 能反映设备运行状态的特征参数并据以判定设备正常或故障。
李友荣教授给学生讲解设备在线监测及故障诊断系11统
虚拟仪表
12
机械振动及设备故障诊断方向
设备在线监测及故障诊断系统 故障诊断专家系统
功率谱
包络谱
倒频谱
小波-AR 谱分析
相关分析
概率密度 分析
故障诊断系统
小波分析
故障特征 参数
趋势分析
打印输出
标准图谱
13
机械振动及设备故障诊断方向
FFT—FS频谱细化技术
FFT:频率分辨率△f为采样频率fs与采样点 数N的比值。要△f 小， fs大，则N必 更大，使运算速度和分析效率大大降 低
FFT—FS：先进行FFT，对感兴趣的频带进 行FS处理，可得连续的频谱曲线，频 率分辨率△f 不再受采样点数的限制。
14
15
机械振动及设备故障诊断方向
轧机主传动系统故障诊断
2.按诊断的目的、要求和条件
㈠性能诊断和运行诊断 ㈡定期诊断和连续诊断 ㈢直接诊断和间接诊断 ㈣常规诊断和特殊诊断 ㈤在线诊断和离线诊断 ㈥简易诊断和精密诊断
9
机械振动及设备故障诊断方向
设备在线监测及故障诊断中试基地
10
机械振动及设备故障诊断方向
机械设备状态监测与故障诊断技
第一章 术概 述
机械设备状态监测与故障诊断技术是在现代检测技术、 识别理论、计算机科学等多学科成就基础上发展起来的一门崭 新的综合性横断科学，是医学诊断思想在机械工程中的应用。
设备状态监测的基本任务是运用现代检测技术获取某些最 能反映设备运行状态的特征参数并据以判定设备正常或故障。
李友荣教授给学生讲解设备在线监测及故障诊断系11统
虚拟仪表
12
机械振动及设备故障诊断方向
设备在线监测及故障诊断系统 故障诊断专家系统
功率谱
包络谱
倒频谱
小波-AR 谱分析
相关分析
概率密度 分析
故障诊断系统
小波分析
故障特征 参数
趋势分析
打印输出
标准图谱
13
机械振动及设备故障诊断方向
FFT—FS频谱细化技术
FFT:频率分辨率△f为采样频率fs与采样点 数N的比值。要△f 小， fs大，则N必 更大，使运算速度和分析效率大大降 低
FFT—FS：先进行FFT，对感兴趣的频带进 行FS处理，可得连续的频谱曲线，频 率分辨率△f 不再受采样点数的限制。
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15
机械振动及设备故障诊断方向
轧机主传动系统故障诊断
2.按诊断的目的、要求和条件
㈠性能诊断和运行诊断 ㈡定期诊断和连续诊断 ㈢直接诊断和间接诊断 ㈣常规诊断和特殊诊断 ㈤在线诊断和离线诊断 ㈥简易诊断和精密诊断
《机械设备》PPT课件 (2)
（2）横波S（T）（切变波） 介 质中质点的振动方向与波的传播方 向互相垂直的波。
（3）板波 在板厚与波长相当的 薄板中传播的波。适用于对薄的金 属板进行探伤。
（4）表面波R（瑞利） 当介质 表面受到交变应力作用时，产生沿 介质表面传播的波。
2
（1）共振法 利用的是共振原理
、
（一定波长的超声波，在物体的相对表
渗透检测是一 种最简单的无 损检测方法， 用于检测表面 开口缺陷。
渗透检测与其它无 损检测方法相比，具有设备 和检测材料简单的优点，在 机械修理中，用这种方法检 测零件表面裂纹由来已久， 至今仍不失为一种通用的方 法。
五、涡流检测
涡流检测基于电磁感应原理，当把通有交 变电流的线圈靠近导电物体时，线圈产生的交 变磁场会在导电体中感应出电流，如果用图表 示这样的感应电流，看起来就像水中的旋涡， 因此把它叫做涡电流。涡电流的分布及大小除 了与激磁条件有关外，还与导电体本身的电导 率、磁导率、导电体的形状与尺寸、导电体与 线圈间的距离、导电体表面或近表面缺陷的存 在或组织变化等都有密切关系。涡电流本身也 要产生交变磁场，通过检测其交变磁场的变化 ，可以达到对导电体检测的目的。
图6-1 斜角探测时波在形焊转缝换探与测反中射，应根据工件 的形状、厚度、焊接形式等 选择探测方法，选择不当会 误判或漏检。
2
、
在钢铁工业中，高炉炉龄的长短将会直
声
接影响企业的生产率和经济效益。在使用中
发
，应用声发射技术来合理制定高炉修复计划
射
，正确、及时地确定修复部位，以便充分利
技
用设备，缩短修复时间；或者合理地设计、
超声检测技术。其机理是将发射探头和接
2
、 超
机械设备状态监测及故障诊断技术43页PPT
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基谢谢！源自机械设备状态监测及故障诊断技术
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基谢谢！源自机械设备状态监测及故障诊断技术
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
设备状态监测与故障诊断技术旋转机械故障诊断技术ppt文档
第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
一、转子不平衡
不平衡是旋转机械最常见的故障。引起转子不平衡的原因 有：结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀，受 热不均匀，运行中转子的腐蚀、磨损、结垢、零部件的松 动和脱落等。
转子不平衡故障包括：①转子质量不平衡、 ②转子偏心、 ③轴弯曲、 ④转子热态不平衡、 ⑤转子部件脱落、 ⑥转子 部件结垢、 ⑦ 联轴器不平衡等，不同原因引起的转子不平 衡故障规律相近，但也各有特点。
第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
2．转子偏心：皮带轮、齿轮、轴承和电动机框架等旋转中心与 几何中心线偏离时出现偏心。最大的振动出现在两个转子中心 连线方向上 。
3．轴弯曲：弯曲的轴引起大的轴向振动，如果弯曲接近轴的中 部，占优势的振动出现在转子转速频率，如果弯曲接近力偶， 则占优势的振动出现在2倍转速频率。用千分表可以证实轴的 弯曲。在汽轮发电机组中，通常是在盘车时和盘车后测量晃动 度的大小来判断转子是否存在初始弯曲。
实例三：转子不平衡故障的诊断
电机
齿轮箱 喂入轮
图5.4 喂入机传动示意图
图5.5 喂入机轮不平衡速度谱图
在涤纶短纤维生产工艺流程中有这样一台瓶颈设备——喂入 机，纤维丝束从喂入轮绕过，由于其结构和用途的特殊性，喂入 轮不平衡现象频发。它们的共同频谱特征是：喂入轮转速频率占 绝对优势。
实例三：转子不平衡故障的诊断
轴向很小 1X频率(铅垂) 1X频率(水平) 轴向很小 1X频率(铅垂) 1X频率(水平)
实例二：转子不平衡故障的诊断
电机
MO
MI
FI FO
风机
图5.2 燃烧风机传动示意图
某化纤公司聚酯装置一台热媒加热炉燃烧风机，2002年9月 26日采集的径向速度频谱图中转速频率占绝对优势，是典型的转 子（叶轮）不平衡信息，此时振动幅值相对不大，无需修理。
设备状态监测与故障诊断技术PPT课件 03-设备故障诊断的技术基础
a x A 2 sin(t )
位移、速度、加速度都是同 频率的简谐波。
三者的幅值依次为A、A、 A 2。
相位关系：加速度领先速度 90º; 速度领先位移90º。
常用的振动时域参数
位移信号 峰峰值。单位为微米（m） 速度信号 有效值。单位为毫米/秒（mm/s） 加速度信号 峰值。单位为米/秒平方（m/s2）
变压器
（大于1KVA）
103 0.14 _
_ 115 5.6 120 1
（小于或等于1KVA）
100 0.10 _
_ 110 0.32 115 0.56
根据加拿大政府/海军-CDA/MA/NVSH 107 100db=0.1mm/s
2．相对判断标准
在设备运行状态比较良好的时候（新安装 好或大修后能够确认工作状态良好时） 用测振仪连续对确定的测点进行多次测 量（最好能测20次以上，每次测量最好 能间隔一段时间，传感器也应取下后再 放上）。然后计算其平均值。
设备状态监测与故障 诊断技术
第三章 设备故障诊断的技术基础
学习目标：机械振动状态监测与故障诊断技术在理论 上和方法上都很成熟，它涉及很多学科知识。本章 介绍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。傅里叶变换在故障诊断的 信号处理中占有核心的地位，必须使学生理解这一 重要理论基础。
测量报警限 Vt= Vm + kVs , k=2～5 k 根据设备的使用环境、工况变化范围、对设备 振动的要求严格程度、设备的价格等来确定。
需要说明的是，每次测量时 的工况（如负载，转速等） 应尽可能一致，并在以后的 监测中也尽可能在该工况下 测量。
《机械设备状态监测与故障诊断》课件
§1 概述 §1.1 设备故障诊断的目的和意义
机械设备状态监测与故障诊断
1.1.2 设备故障诊断技术的应用与发展 2. 发展 19 世纪：事后维修；20 世纪初～ 50 年代：定期维修，孕育时期 20 世纪 60～70 年代：设备状态维修。计算机技术、数据处理技术发展 20 世纪 80 年代以后：诊断智能化。人工智能、专家系统、神经网络发展
§1 概述 §1.2 设备故障的类型和状态监测技术
1.2.2 设备故障诊断的功能和环节
机械设备状态监测与故障诊断
1. 功能 ① 检测评价设备运动、缺陷、磨损、劣化和故障状态 ② 确定设备故障性质、类型、程度、部位及发展趋势 预测设备可靠性程度 ③ 确定故障来源，提出整改措施
2. 环节 ① 信号采集 —— 传感器（人体感觉器官）采集设备运行参数 反映设备故障特性 ② 信号处理 —— 分析仪器加工处理采集信息，提取特征信息 反映故障状态、性质、类型和程度 ③ 故障诊断 —— 人的知识经验或诊断技术方法 分析诊断故障原因 确定故障类型和发生部位 ④ 防治控制 —— 确定故障提出控制方案或预防治理措施
§1 概述 §1.1 设备故障诊断的目的和意义
机械设备状态监测与故障诊断
1.1.1 设备故障诊断的含义和特性 2. 设备故障诊断的特性 （2）层次性 设备故障现象（征兆）原因（症候、病症）深层次、多层次性
（3）多因素和相关性 设备故障因相互关系产生多因素和相关性 （4）延时性 故障形成，缺陷累积，状态劣化，量变转质变。故障过程延时性 （5）不确定性（模糊性） 故障频度、表现形式、特征差异、机理复杂
§1 概述 §1.1 设备故障诊断的目的和意义
表 1-2
维修方式 内容比较
机械设备状态监测与故障诊断