设备故障诊断技术2 工程信号分析与处理
机械自动化设备维修中的故障诊断和解决措施
机械自动化设备维修中的故障诊断和解决措施摘要：机械自动化设备使用稳定性对企业的经济效益和生产效益都有着重要的影响，企业需要注重机械自动化设备的使用稳定性，加强设备的维护和保养，提高设备使用效率，从而获得更好的经济效益和市场竞争力。
基于此，文章主要分析了机械自动化设备维修中的故障诊断和解决措施。
关键词：机械自动化设备；维修；故障诊断；解决措施1机械自动化设备维修中故障诊断的重要性在机械自动化设备的维修中，故障诊断是非常重要的，它的重要性体现在以下几个方面：（1）快速恢复设备运行：故障诊断可以帮助技术人员快速找出设备故障的根本原因，采取相应措施及时修复故障，避免因故障停机时间过长而导致的生产损失。
（2）减少维修成本：故障诊断可以帮助技术人员准确判断设备故障的类型和严重程度，避免因误判故障而采取不必要的维修措施和更换不必要的零部件，从而减少维修成本和维修时间。
（3）提高设备性能：故障诊断可以帮助技术人员找出设备的潜在故障，及时采取预防措施，提高设备的可靠性和性能，避免因设备故障而影响生产效率和质量。
（4）延长设备寿命：故障诊断可以发现设备的不良习惯和不合理操作，及时纠正，避免设备因人为原因而损坏，从而延长设备的寿命。
2机械自动化设备故障诊断方式分析现阶段常用的机械自动化设备故障诊断方式主要由单机监测和机群监测技术构成，其中前者通过对单一机械自动化设备运行状态的监测来分析和判断设备故障发生的位置，然后借助智能化设备来将故障位置传输到维修人员的系统中，当设备处于异常运行状况时，会自动发出警报用以提示维修人员。
多数机械自动化设备处于运转状态下，如果存在故障，会发出具有规律性的噪音，由此产生的振动会直接影响自动化仪器的精密性，严重的还会导致自动化出现变形，由此导致设备质量下降。
鉴于此，目前采用自动化和集成化结合为主的故障诊断技术，上述诊断技术属于一类无损检测技术，主要通过获取故障噪声信号和通过对信号进行分解来进行检测。
机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法包括以下几种：
1.经验诊断法：基于经验推理，通过对已知故障的分析，对新问题进
行判断和诊断。
但该方法受限于经验的丰富性和专业性。
2.故障树分析法（FTA）：将机械设备的故障按照原因和后果的逻辑
关系绘制成树状结构，以便确定故障的根本原因和可能的组合条件。
3.事件树分析法（ETA）：与FTA类似，但是从事件的发生过程角度
切入。
通过对事件的因果关系进行分析，以确定故障的可能原因。
4.信号处理法：通过采集机械设备运行过程中的各种信号，比如温度、压力、振动等，进行分析和处理，以确定故障原因。
该方法适用于那些难
以进行物理实验的设备。
5.模型建立法：建立机械设备运行模型，并通过模型分析来确定故障
原因。
该方法需要丰富的模型知识和数据。
综上所述，机械设备故障诊断技术及方法各有优缺点，选用合适方法
需要根据具体情况灵活运用。
设备故障诊断技术介绍
设备故障诊断技术介绍
设备故障诊断技术是一种应用于工业生产中的重要技术，它可以帮助企业提高生产效率，降低故障率，减少维修成本。
下面我们将介绍几种常见的设备故障诊断技术。
首先是传感器技术，传感器是设备故障诊断的核心部件。
通过安装各种传感器来监测设备运行状态，并将监测到的数据传输给计算机系统进行分析，可以实时监测设备是否出现异常，并及时发出报警。
传感器技术可以有效提高设备的安全性和稳定性。
其次是故障诊断软件技术，利用各种故障诊断软件可以对设备进行实时监测和分析，识别设备的故障类型和原因，并提出相应的解决方案。
这可以帮助企业及时发现设备故障，减少生产中断时间，提高生产效率。
此外，还有振动分析技术，通过安装振动传感器，监测设备的振动情况，可以判断设备是否出现故障。
振动分析技术可以帮助企业实现对设备运行状态的实时监测，大大减少了设备故障的发生。
总之，设备故障诊断技术在工业生产中起着非常重要的作用，它可以帮助企业提高生产效率，降低故障率，减少维修成本，是企业提高竞争力的重要手段之一。
随着科技的不断发展，设备故障诊断技术也会不断完善，为工业生产带来更多的便利和效益。
设备维保的故障案例分析与诊断
直接观察法
总结词
通过观察设备的外观、声音、气味等表面现象，初步判断设备故障的原因。
详细描述
直接观察法是一种简单直观的故障诊断方法，通过观察设备的外观、声音、气味等表面现象，可以初 步判断设备是否存在异常，如破损、变形、泄漏等。这种方法适用于一些明显的故障，如断线、短路 等。
仪器检测法
总结词
使用专业仪器对设备进行检测，获取相 关数据，分析数据以确定故障原因。
详细描述
数据分析法是一种基于大量数据的故障诊断 方法，通过对设备运行过程中的各种数据进 行分析，如运行时间、工作频率、负载变化 等，找出异常数据，从而判断设备是否存在 故障。这种方法需要建立完善的设备数据记 录和分析系统。
专家诊断系统
总结词
利用专家知识和经验构建的故障诊断系统， 通过推理和判断找出故障原因。
VS
详细描述
仪器检测法是一种定量分析的故障诊断方 法，通过使用各种专业仪器对设备进行检 测，获取相关数据，如电压、电流、电阻 、温度等，然后对这些数据进行处理和分 析，以确定故障的具体原因。这种方法需 要具备一定的专业知识和技能。
数据分析法
总结词
对设备运行过程中的各种数据进行分析，找 出异常数据，从而判断故障原因。
处理措施：根据故障原因进行相应的维修或更换元件， 确保电子设备正常运行。
案例三：化工设备的压力异常
总结词
压力控制系统故障
详细描述
化工设备在运行过程中出现压 力异常，可能是由于压力控制 系统元件的损坏、堵塞或失灵 引起的。
诊断方法定故 障原因。
处理措施
起的。
诊断方法：检查机械设备的运 行记录、润滑状况、负载情况
等，以确定故障原因。
处理措施：根据故障原因进行 相应的维修或更换部件，确保
江苏开放大学机电设备故障诊断与维修计分作业1
机电设备故障诊断与维修【计分作业1】作业详情老师点评：答案解析：设备故障诊断技术在保证设备的安全可靠运行以及获取更大的经济效益和社会效益上意义是十分明显的。
2振动检测及故障诊断所用的典型仪器设备不包括下列哪个设备？（）客观题满分：2分得分：2分A温度传感器B信号调理器C信号记录仪D信号分析与处理设备正确答案：A学生答案：A老师点评：答案解析：振动检测及故障诊断所用的典型仪器设备主要有信号调理器、信号记录仪和信号分析与处理设备3设备状态监测和故障诊断是在（）情况下进行。
客观题满分：2分得分：2分A修理过程中基本不拆卸C设备解体D设备闲置正确答案：B学生答案：B老师点评：答案解析：设备状态监测和故障诊断是在基本不拆卸情况下进行。
4设备不能正常工作且不能维持工作时的状态称为（）。
客观题满分：2分得分：2分A标准状态B异常状态C正常状态故障状态正确答案：D学生答案：D老师点评：答案解析：设备不能正常工作且不能维持工作时的状态称为故障状态5状态监测主要采用检测、测量、监测、分析和（）等方法。
客观题满分：2分得分：2分A测试B估计判别D观察正确答案：C学生答案：C老师点评：答案解析：状态监测主要采用检测、测量、监测、分析和判别等方法。
6两个接触表面由于受相对低振幅振荡运动而产生的磨损是（）。
客观题满分：2分得分：2分A粘着磨损B磨料磨损C疲劳磨损微动磨损正确答案：D学生答案：D老师点评：答案解析：两个接触表面由于受相对低振幅振荡运动而产生的磨损是微动磨损。
7声级计的频响范围为（）。
客观题满分：2分得分：2分A0-20Hz20-20kHzC20k-200kHzD200k-2000kHz正确答案：B学生答案：B老师点评：答案解析：声级计的频响范围为20-20kHz8下列那种形式不属于磨损的五种形式之一（）。
客观题满分：2分得分：2分A磨料磨损断裂磨损C粘着磨损D疲劳磨损正确答案：B学生答案：B老师点评：答案解析：断裂磨损不属于磨损的五种形式之一9下列哪个不是常用的测温电阻丝材料（）。
机械自动化设备维修中的故障诊断和解决措施
机械自动化设备维修中的故障诊断和解决措施摘要：随着我国工业技术的快速进步和发展，机械自动化设备的应用范围不断扩大，其使用稳定性直接影响其工业企业的经济效益。
本文通过分析如何做好机械自动化设备的故障诊断，并根据故障诊断情况制定相应的维护措施，以此来最大限度减少设备故障所产生的影响。
因此，探讨了机械自动化设备维修中的故障诊断技术和解决措施，对机械自动化设备维修管理有着深远的意义。
关键词：机械自动化；设备维修；故障诊断；解决措施引言在社会现代化发展的基础上，自动化机械设备种类开始增多，各种自动化机械设备的管理和维护难度发生了很大变化，必须结合自动化机械设备的应用领域和具体应用要求，对其进行重点管理和科学维护，为生产建设整体质量提升夯实技术方面的基础。
部分机械自动化设备自身结构具有一定复杂性，在安装与后续使用过程中易受到多种因素的共同影响而出现不同类型的故障问题。
机械工程施工单位应从多角度考虑，对机械自动化设备的科学管理与有效维护工作进行持续关注，运用先进理念与技术对设备运行中可能出现的各类故障问题做到科学解决，确保潜在风险能够在最大限度上得以消除，机械自动化设备运行时的稳定性与安全性全面提升。
1机械自动化设备维修中的故障诊断技术1.1故障诊断技术在机械自动化设备维修中，振动诊断技术是利用固定的诊断仪器对机械自动化设备进行持续的在线监测，并能对机械自动化设备的振动参数和信号进行分析，并根据数据库中的识别和比较，判断出故障的原因。
1.2无损诊断技术无损诊断技术机械设备的一项新技术，但目前还处于初级阶段，而它在很大程度上受到了其他故障诊断技术的影响，特别是机械自动化设备的维护。
而在机械自动化设备的维护中，非破坏性的诊断技术对工作人员的专业水平有很高的要求，而国内尚处在发展初期，从业人员还很少，而且缺乏实践经验。
不能算是诊断技术，能对器械的内部和表面进行故障诊断，而不会损坏肌腱。
一般应用于机械传动装置的故障诊断，如渗透、超声波等，以检测机械装置的外部缺陷，而微波、中子探测则是对机械装置的内部进行检查。
什么是设备诊断技术
什么是设备故障诊断技术设备故障诊断技术（简称设备诊断技术）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。
通俗地说，它是一种给设备“看病”的技术。
这里所说的“设备”是指机械设备，包括各类机器的动设备和容器、管道、阀门、工业炉等静态设备，还包括某些电气设备。
“诊断”是一个医学上的术语。
人们对医学诊断比较熟悉，所以又常常用医学诊断上的一些概念比喻，来阐明设备诊断本身的一些概念。
其实它们之间确实有不少相似之处。
例如医生用听诊器听病人的心音，这与设诊断时用测振仪进行振动监测相比，两者在原理、方法和所使用的传感器方面十分相似。
下表对比了两者相似之处。
设备诊断与医学诊断对比设备诊断技术属于信息技术范畴。
是利用被诊断的对象所提供的一切有用信息，经过分析处理获得最能识别设备状态的特征参数，最后做出正确的诊断结论。
就像医生看病时一样，医生是利用病人所提供的一切有用信息，如脉搏、体温、排泄物等来进行诊断的。
没有病人的这些信息，再高明的医生也会一筹莫展。
而一个高明医生的高明之处就在于能抓住一切有用的信息，运用知识和经验做出恰当的诊断结论。
信息技术通常包括如下三个基本环节：1.信息的采集——这里的关键是正确选用传感器，如温度传感器、测振传感器等，人的感官也是一种特殊的传感器。
传感器的性能和质量是决定信息是否会失真或遗漏的关键。
2.信息分析处理（数据处理）——目的是把原始的杂乱的信息加以处理，以便获得最敏感、最直观的特征参数，称为特征提取。
在用人的感官作传感器时，是在人的大脑中对信息进行分析处理的。
在现代诊断技术中，信息大都是用专门的电子仪器或计算机来分析处理的。
3.状态识别、判断和预报——根据特征参数，参照某种规范（例如体温37 ℃就是一种表征体温正常与否的规范），利用各种知识和经验，设备状态进行识别、诊断并对其发展趋势进行预测预报，为下一步的设备维修决策提供技术根据。
2--故障诊断的信号处理方法
自相关：
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020/4/7
相关函数有如下性质： 1) 自相关函数是 的偶函数，满足下式：
互相关函数不是 的偶函数，也不是奇函数，而是满足下式：
2） 时，自相关函数具有最大值，此时，能量信号为：
显然，在
点，功率信号的平均功率就等于自相关函数。如果均值
，则此
时信号的平均功率、自相关函数、方差都相等，即
Re
三、实部分量和虚部分量
+q +q
旋转矢量的实部就是信 号在时刻t 的值，而其
Im 虚部除了可以用来表示
信号的相位外，没有其
它意义。
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020/4/7
四、正交函数分量
信号可以用正交函数集来表示，即：
各分量的正交条件为：
如果取三角函数集为正交函数集，那么正 交分解就是傅里叶级数展开。图中曲线就 可以用下列函数表示：
通过各种分析手段，可以对获取的信号进行处理、分析、比较、判断，从而为 机器故障诊断提供强有力的手段。
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020/4/7
2.1 信号处理基础知识 2.1.1 信号的定义和分类
定义：信号是表征客观事物状态或行为的信息的载体。 信号具有能量，它描述了物理量的变化过程，在数学上可以表示为一个或几个独 立变量的函数，可以取为随时间或空间变化之图形。 例如： 噪声信号可以表示为声压随时间变化的函数； 一张黑白照片可以用亮度随二元空间变量变化的函数来表示； 机械零件的表面粗糙度，可以表示成一个二元空间变量的高度函数。 活动的黑白电视图像，像点的亮度除了随平面位置变化之外，还随时间变化 ，因而是二元空间及时间三个独立变量的函数。
基于神经网络的机械设备故障诊断技术
基于神经网络的机械设备故障诊断技术随着科技的不断进步和机械设备的广泛应用，机械设备故障诊断问题日益凸显。
传统的故障诊断方法需要大量的人工经验和实践经验，存在很大的局限性。
随着神经网络技术的逐渐发展和应用，它已成为机械设备故障诊断中的一种非常有效的方法。
本文将介绍基于神经网络的机械设备故障诊断技术，包括其原理、应用及未来发展趋势。
一、神经网络原理神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能的计算模型。
它利用多个类似于神经元的处理单元进行信息的处理和传递，从而实现某些复杂问题的解决。
神经网络的基本结构包括输入层、隐层和输出层。
每个层中包含多个神经元，它们之间通过连接权重进行信息传递。
神经网络的训练是指根据训练数据对网络的连接权重进行优化，提高网络的预测能力和精度。
常用的训练方法包括反向传播算法、遗传算法等。
二、神经网络在机械设备故障诊断中的应用神经网络在机械设备故障诊断中的应用主要分为两类：基于传感器数据的故障诊断和基于信号分析的故障诊断。
1.基于传感器数据的故障诊断通过监控机械设备的运行状态，采集各种传感器数据，然后把这些数据作为神经网络的输入，进行训练和预测。
在实际应用中，通常采用多个传感器联合监测，从而提高故障诊断的准确性和可靠性。
例如，王贺等人提出了一种基于神经网络的故障预测方法，通过采集风力涡轮发电机的温度、振动等数据，建立神经网络模型，最终成功预测了故障发生的时间和类型。
2.基于信号分析的故障诊断对于某些信号特征突出的机械设备，可以采用基于信号分析的故障诊断方法。
例如，对于机械设备的声音和振动信号，可以提取其频率谱、阶次谱等特征参数，然后训练神经网络模型，进行故障诊断和预测。
例如，陈礼等人提出了一种基于神经网络的轴承振动信号诊断方法，其原理是提取了轴承振动信号的频率谱和相关参数，建立神经网络模型，最终实现轴承故障的预测和诊断。
三、基于神经网络的机械设备故障诊断技术的未来发展趋势随着神经网络技术的不断进步和应用，基于神经网络的机械设备故障诊断将会得到广泛的应用和发展。
机电设备故障诊断与维修技术-复习题
机电设备故障诊断与维修技术复习题1．设备故障诊断与维修的意义。
搞好设备管理与维修工作是提高产品质量，降低物质消耗，实现安全生产，增进企业经济效益的重要保证。
设备的管理与维修做得好，就能使设备经常处于良好的技术状态，不发生故障或少发生故障，确保生产秩序的正常进行,从而保证产品产量、质量指标的完成。
设备维修及时，就可以减少故障停机时间,减少跑、冒、滴、漏造成的能源、资源浪费,节省维修费用，减少环境污染。
利用诊断手段早期发现设备故障还可以有效地避免设备事故和由此引起的人身安全事故。
２．维修方式发展阶段的划分和维修方式最新发展的概述。
维修方式的发展阶段划分为：从事后维修逐步发展到定时的预防维修；再从预防维修发展到有计划的定期检查以及按检查发现的问题安排近期的预防性计划修理。
维修方式的最新发展是预测维修,即通过对设备状态进行检测，获得相关的设备状态信息,根据这些信息判断出故障发生的时间、部位和形式，从而在故障发生前对设备进行维修，以消除故障隐患，做到防患于未然。
3．什么是机械设备故障？机械设备故障定义为:设备(系统）或零部件丧失了规定功能的状态。
故障包含两层含义：一是机械系统偏离正常功能；二是功能失效。
4．故障研究的目的？故障研究的目的是要查明故障模式，追寻故障机理，探求减少故障的方法，提高机电设备的可靠程度和有效利用率。
5．机械设备故障形成的原因和故障造成的后果。
故障形成的原因：操作或管理失误形成的故障、机器内在原因形成的故障、自然故障、故障造成的后果.故障造成的后果：致命故障、严重故障、一般故障。
6．零件磨损的一般规律及特征。
1。
磨合阶段又称跑合阶段，发生在设备使用初期。
2.稳定磨损阶段这一阶段的磨琐特征是磨损速率小且稳定，因此该阶段的持续时间较长。
3.急剧磨损阶段进入此阶段后,由于摩擦条件发生较大的变化，机械效率明显下降，精度降低，若不采取相应措施有可能导致设备故障或意外事故。
7．磨损的形式.①磨料磨损②疲劳磨损③粘着磨损④微动磨损8．金属零件的腐蚀特点.腐蚀损伤是从金属表面开始，然后或快或慢地往里深人，造成表面材料损耗，表面质量破坏，内部晶体结构损伤，使零件出现不规则形状的凹洞、斑点等破坏区域,最终导致零件的失效。
故障分析与处理
信号设备故障分析与处理龚承汉1信号设备对确保行车安全和提高运输效率具有重要作用，一旦设备发生故障，将对铁路运输产生直接影响。
因此，设备故障后要积极进行应急处理和组织修复。
要力求做到：迅速判断故障范围，处理措施得当，查找方法正确。
为此在熟悉电路原理和电路动作程序的基础上，应掌握故障分析与处理的基本方法。
第一节故障分类与处理方法一、信号故障分类信号联锁设备是故障—安全电路，虽然在设计中采取了许多安全措施，但并不能做到万无一失。
设备在长时间使用中，由于连接导线、元件、器材的材质性能，产品质量的差异，焊接、安装质量及使用条件，维修水平和自然界客观因素影响等，都有可能产生故障或影响正常工作。
故障的原因和故障现象虽然繁杂，但可以按照一定的方法对其进行分类，以利于对设备故障分析和处理，找出规律。
1、按故障的表现分为非潜伏性故障和潜伏性故障（1）非潜伏性故障是工作发生后能及时被发现的故障，即设备在运用中通过电路本身的自诊断技术直观表现出来的故障，如道岔失表示、灯泡主灯丝断丝等故障。
23非潜伏性故障发生后，必须迫使系统或设备不能正常工作，修复后才准许恢复正常工作。
否则，就不能称其为非潜伏性故障。
非潜伏性故障一般不考虑与其他非潜伏性故障的组合。
因为故障是偶然发生的，若发生后及时发现并修复它，那么同时存在两个非潜伏性故障的可能性就小。
（2）潜伏性故障是故障发生后不能及时表现出来，只有在与另一个故障构成组合时才可显示出故障，如电源接地等故障。
潜伏性故障发生后可能会出现短暂的不正常工作状态，然后设备系统又能正常工作，也有可能不发生故障。
潜伏性故障应该考虑与其他潜伏性故障或非潜伏性故障的组合。
2、按故障的责任原因分为责任故障和非责任故障（1）责任故障是由于对设备维修不良或违章作业造成的影响设备正常使用的故障。
如设备超期使用发生故障、设备维修不当影响正常使用、人为作业影响设备正常使用等属责任故障。
（2）非责任故障是因突发因素或因无法抗拒和防止的外界干扰、自然灾害等造成的故障。
信号设备故障处理及分析
信号设备故障处理及分析在日常生活中，我们经常会遇到各种各样的信号设备故障，如路灯不亮、红绿灯不正常等等。
这些问题严重影响了道路交通的安全和顺畅，因此对于信号设备故障的处理及分析显得尤为重要。
首先，在面对信号设备故障时，我们需要迅速判断故障的性质，以保证能够第一时间采取相应的应急措施。
例如，若红绿灯不亮，我们需要先确认是整个路口的信号系统故障还是单个信号灯故障，并及时向有关部门报修，同时进行交通疏导，以避免交通事故的发生。
其次，在处理信号设备故障时，我们需要注意保证自身和他人的安全。
有些故障可能需要上高处或深入道路施工区域进行维修，这时候我们要做好安全防护工作，如佩戴安全帽，系好安全带等，确保不会发生意外事故，并且在施工过程中要设置警示标志，引导行车人员绕行，以防止车辆与施工人员的碰撞。
另外，在处理信号设备故障时，我们应该及时进行分析，找出导致故障的原因，并进行修复。
首先要仔细检查设备的电源线、控制线等连接是否松动或损坏，这些都是常见导致故障的原因。
同时要注意检查设备是否被恶意破坏，如损坏的电路板、控制器等，这时候需要进行相应的维修或更换。
另外，还要注意信号设备的定期维护和保养，例如检查电灯是否正常、雨水是否进入器件内部等，保证设备的正常运行。
此外，对于信号设备故障的分析，我们还需要借助现代科技手段，如使用故障诊断仪器设备对信号设备进行全面的检测和分析。
这些设备可以帮助我们快速定位故障，减少人力物力的浪费。
例如，通过扫描仪器对信号灯的电路板进行自动诊断，识别出问题所在，大大提高了故障处理的效率。
总之，信号设备故障的处理及分析是一项复杂的工作，需要对设备的原理和性能有着深刻的理解，同时需要我们具备灵敏的应变能力和解决问题的能力。
只有通过科学的分析和合理的处理，我们才能及时维护和修复信号设备，确保道路交通的安全和畅通。
机械设备故障诊断技术
信号的概率密度函数分析称为幅值域分析
2、故障诊断的动态指标
（1）峰值 x p ：指信号可能出现的最大瞬时值 max x(t) 。 （2）均值 µ x 和绝对平均值 µ x ：均值是指信号幅值的算术平均值
∫ µ x
=
1 T
T
x(t)dt
0
∫ µ x
=1 T
T
x(t) dt
0
假如信号 x(t) 的离散值为 xi (i = 1,2,⋯, N ) ，则可得到均值和绝对平均值的一致
1
1.2 设备故障的信息获取和检测方法
1.2.1 设备故障信息的获取方法
监测对象 特征信信号息测取 征 兆信息提取 状 态状态诊断
故障情况
设整备、干控预制（、维诊修断、）调
决 决策形成策 状态趋势
图 1-1 设备诊断过程框图
1、直接观测法 2、参数测定法 3、磨损残余物的测定 4、设备性能指标的测定 1.2.2 设备故障的检测方法 1、振动和噪声的故障检测 （1）振动法：对机器主要部位的振动值如位移、速度、加速度、转速及相位 值等进行测定，与标准值进行比较，据此可以宏观地对机器的运行状况进行评定，
1
xi2 ] 2
i=1
（4）方差：方差的定义为
∫ σ
2 x
=
1 T
T 0
[
x(t
)
−
µ
x
]2
dt
∑ σ ˆ
2 x
=
1 N
N
(xi
i=1
2
− µˆ x )
（5）偏斜度和峭度：两者的数值可以如下确定
机械设备故障诊断技术及应用
第一章 绪 论
1.1 机械设备故障诊断技术的意义、目的和内容 设备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。 机械设备故障诊断技术日益获得重视与发展的原因是，随着科学技术与生产 的发展，机械设备工作强度不断增大，生产效率、自动化程度越来越高，同时设 备更加复杂，各部分的关联愈加密切，往往某处微小故障就爆发链锁反应，导致 整个设备乃至与设备有关的环境遭受灾难性的毁坏。例如，1973 年美国三里岛核 电站堆芯损坏事故；1985 年美国航天飞机“挑战者号”的坠毁；1984 年印度博帕 尔市农药厂异氰酸甲酯毒气外泄事故；1986 年前苏联切尔诺贝利核电站泄漏事故； 1986 年欧洲莱因河瑞士化学工业污染事故等。重要设备因事故停机造成的损失极 为严重；一个乙烯球罐停产一天，损失产值 500 万元，利润 200 万元；一台大型 化纤设备停产 1 小时，损失产值 80 万元。对大型汽轮发电机组进行振动监视，获 利与投资之比为 17：1。 设备诊断技术日益获得重视与发展的另一个重要原因是能改革维修体制，大 量节省维修费用。 日本有资料指出，采用诊断技术后，每年设备维修费减少 20%~50%，故障停 机减少 75%。 设备诊断技术包括以下 5 方面内容。 1、正确选择与测取设备有关状态的特征信号 2、正确地从特征信号中提取设备有关状态的有用信息 3、根据征兆正确地进行设备的状态诊断 4、根据征兆与状态正确地进行设备的状态分析 5、根据状态分析正确地作出决策
民用航空器电子仪表设备维修技术与方法分析
民用航空器电子仪表设备维修技术与方法分析随着民用航空业的快速发展，民用航空器的电子仪表设备在飞行安全中发挥着至关重要的作用。
由于航空器电子仪表设备复杂、精密，在长时间的使用过程中难免会出现各种各样的故障和问题。
对民用航空器电子仪表设备的维修技术和方法进行深入的分析和研究，对确保飞行安全、延长设备使用寿命具有十分重要的意义。
1. 故障诊断技术民用航空器电子仪表设备的故障可能由于多方面的原因造成，包括电路故障、元器件故障、连接故障等。
对于电子仪表设备故障的快速、准确诊断技术显得尤为重要。
通常采用的方法包括故障现象分析、实时监控和测试、信号分析等手段，以帮助工程师快速确认故障点。
2. 维修技术针对不同的故障类型，需要采用不同的维修技术。
在一些简单的故障情况下，可以进行元器件更换、焊接修复等维修操作；而对于一些复杂的故障，可能需要进行电路板更换、软件升级或者系统重装等更加复杂的维修操作。
掌握好各种维修技术对于提高维修效率和质量至关重要。
3. 维修工具在进行电子仪表设备维修时，维修工具的选择也至关重要。
需要根据具体的维修操作和设备类型选择合适的工具，包括测量仪器、焊接设备、维修工具等。
对于一些特殊的维修操作，还需要使用一些特殊的维修设备，如激光焊接设备、X射线探测仪等。
1. 预防性维护预防性维护是指在设备发生故障之前，采取一系列的措施对设备进行定期维护和检查，以及预测性分析，从而减少设备故障率、延长设备寿命。
预防性维护的手段包括定期的设备检查和保养、设备参数的实时监控和分析、数据采集和故障预测等。
2. 故障处理方法在航空器飞行过程中，如果出现了设备故障，需要采取迅速的故障处理方法。
一般情况下，可以采用的方法包括重启设备、切换备用设备、手动操作等。
也需要对飞行员进行相应的培训和指导，使其能够在发生故障时迅速做出正确的应对措施。
3. 维修记录和数据分析对于航空器电子仪表设备的维修过程和维修数据进行详细记录和分析，可以为航空器维修工作提供有益的信息。
机械设备故障诊断的前沿技术是什么
机械设备故障诊断的前沿技术是什么在现代工业生产中，机械设备的稳定运行是保障生产效率和质量的关键。
然而，由于长时间的运行、复杂的工作环境以及各种不可预见的因素，机械设备难免会出现故障。
及时准确地诊断出故障，并采取有效的维修措施，对于减少停机时间、降低维修成本、提高设备可靠性和安全性具有重要意义。
随着科技的不断进步，机械设备故障诊断技术也在不断发展，涌现出了一系列前沿技术。
一、基于大数据分析的故障诊断技术随着工业互联网和物联网技术的普及，大量的机械设备运行数据被实时采集和存储。
这些数据包含了设备的各种运行状态信息，如温度、压力、振动、电流等。
通过对这些大数据的分析，可以挖掘出设备运行的潜在规律和模式，从而实现故障的诊断和预测。
大数据分析在机械设备故障诊断中的应用主要包括数据预处理、特征提取、模型建立和故障诊断等步骤。
首先，需要对采集到的原始数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，以提高数据质量。
然后，通过特征工程技术提取能够反映设备故障的关键特征。
接下来，利用机器学习或深度学习算法建立故障诊断模型，如支持向量机、决策树、神经网络等。
最后，将实时采集的数据输入模型中，进行故障诊断和预测。
基于大数据分析的故障诊断技术具有数据驱动、自适应性强、能够发现潜在故障等优点。
然而，该技术也面临着数据质量、数据安全、计算资源等方面的挑战。
二、基于深度学习的故障诊断技术深度学习是近年来人工智能领域的热门技术，在机械设备故障诊断中也得到了广泛的应用。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等，能够自动从大量的数据中学习到复杂的特征和模式，从而实现高精度的故障诊断。
以卷积神经网络为例，它可以直接处理原始的振动信号等数据，通过卷积层和池化层自动提取故障特征。
循环神经网络和长短时记忆网络则适用于处理具有时间序列特性的数据，能够捕捉故障发展的动态过程。
深度学习在机械设备故障诊断中的应用需要大量的标注数据进行训练，以提高模型的准确性和泛化能力。
智能运维之机械设备故障诊断技术
绪论 设备故障诊断的概念
医生
工程师
机器
人
看病
设备故障诊断的思想来源于医学诊断
什么是设备故障诊断
绪论 设备故障诊断的概念
医学诊断方法
设备故障诊断方法
听、摸、看、闻
振动与噪声监测
温度测量
油液分析
应力应变测量
无损检测技术（裂纹）
望、闻、问、切
听心音、做心电图
量体温
验血验尿
量血压
X射线、 超声检查
问病史
查阅设备档案资料
绪论 设备故障的特点
设备故障的延时性
机械设备在运行中，零部件不断受到冲击、应力、摩擦、磨损和腐蚀等因素作用 故障的形成是一个缺陷不断累积、状态不断劣化、从量变到质变的过程 故障的延时性，使得对早期故障的诊断以及故障预测技术显得尤为重要
绪论 设备故障的特点
设备故障的不确定性
相同工艺类型、相同机械设备，由于操作状态和管理水平不同，其故障发生的频率、故障表现的形式和特征都可能不相同 有些复杂机械系统，故障形成机理尚不清楚 故障征兆和故障原因之间存在不确定性：一种故障征兆可能来自多种故障原因；反之，一种故障原因也会表现出多种故障征兆
1 Why ?
3 How ?
什么是设备故障诊断
为什么要进行设备故障诊断
如何进行设备故障诊断
保障设备安全
给机器看病
如何进行设备故障诊断
三个阶段 状态监测 分析诊断 决策处理
绪论 设备故障诊断的概念
信号采集、数据显示
设 备
传感器
分析处理、状态识别
故障诊断、决策
治 理 防 治
监护运行
停机检修
参考图谱
什么是设备故障诊断
工程故障处理方案
工程故障处理方案一、概述工程故障是指在工程设施运行过程中出现的故障，会严重影响设备性能和工程进度。
因此，及时有效地处理工程故障对于保障工程顺利进行和提高工程质量至关重要。
本文将针对工程故障处理方案进行详细阐述，包括故障预防、故障检测、故障诊断以及故障排除等内容，以期为工程故障处理提供有效的指导原则。
二、故障预防1. 设计阶段在设计阶段，要充分考虑设备和工程设施的可靠性，通过合理的设计手段降低故障发生的概率。
具体包括：- 选择高品质的设备和材料，减少低质量设备和材料的使用；- 设计合理的结构和工艺流程，避免不合理的设备结构和操作方式；- 设计适当的冗余系统，提高设备的稳定性和可靠性；- 根据设备的使用环境，合理配置防护装置和维护设施。
2. 施工阶段在施工阶段，要加强工地管理，确保施工过程中各项工作符合设计要求和施工规范，避免因施工过程不当而引发故障。
具体包括：- 严格按照施工图纸和规范要求进行施工，避免违反施工规范导致设备故障；- 进行严格的施工检验和保养，确保设备安装正确、调试合格；- 保持施工环境整洁，避免垃圾淤积和杂物堆积影响设备运行。
3. 运行阶段在设备运行阶段，要制定科学可行的运行管理制度和维护保养计划，保持设备的良好运行状态，有效预防故障发生。
具体包括：- 制定严格的设备使用标准和操作规程，对设备操作进行规范化管理；- 定期进行设备巡检和维护保养，及时发现问题并解决；- 加强设备保养和保养记录管理，确保设备运行良好。
三、故障检测1. 定期巡检定期巡检是故障检测的主要手段之一，通过设备的巡视、测量和试验，发现并及时处理设备运行中的问题，避免故障的发生。
具体包括：- 按照设备使用手册和巡检标准，对设备的各项指标和运行状态进行检测；- 对设备的关键部位和易损部件进行专项检测，确保设备的安全运行；- 对设备的各项功能进行测试，保证设备的正常运行和安全性。
2. 在线监测在线监测是一种实时监测设备运行状态的技术手段，通过运用传感器、数据采集系统和监控设备等设备，对设备运行状态进行持续监测和分析，及时发现故障隐患。
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5 Hz
0.2
0.4 time
0.6
0.8
1
傅里叶级数的本质
5 Hz
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 0.2 0.4 time
工程信号分析与处理 非周期信号与傅里叶变换
4.8 Hz
x(t).*cos(2ft) = 74.5
Amplitude
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
宽带随机信号
窄带随机信号 非各态历经信号
非平稳随机信号
非周期信号
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
准周期信号：由一系列频率比为无理数的正弦波组成
X (t ) sin 0t sin 20t
信号的分类
简谐信号 周期信号 确定性信号 复杂周期信号 准周期信号 非周期信号 瞬变信号 动态信号 各态历经信号 平稳随机信号 随机信号（非 确定性信号）
匹配值
F ( ) x(t ), eit
时域图
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
5 Hz
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 0.2 0.4 time
工程信号分析与处理 非周期信号与傅里叶变换
5.2 Hz
x(t).*cos(2ft) = 77.5
Amplitude
0.6
0.8
1
5 Hz
Amplitude
6 Hz x(t).*cos(2ft) = 1.0e-14
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
宽带随机信号
窄带随机信号 非各态历经信号
非平稳随机信号
复杂的周期信号
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
复杂的周期信号是由频率比为有理数的不同频率的正弦 信号迭加而成 1 1 x(t ) sin 0t sin 30t sin 50t 2 4 x(t ) sin 80 t 3sin100 t 5sin120 t ..... 周期的确定根据各频率值的最大公约数的倒数来确定
根据傅里叶级数的性质，它可展开为
a0 x(t ) (an cos n0t bn sin n0t ) 2 n 1
各参数分别为： 0 2f 0 2 / T
2 an T0
T0 2 T 0 2
f (t ) cos n0 t.dt
bn
2 T0
T0 2 T 0 2
信号的分类
简谐信号 周期信号 确定性信号 复杂周期信号 准周期信号 非周期信号 瞬变信号 动态信号 各态历经信号 平稳随机信号 随机信号（非 确定性信号）
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
宽带随机信号
窄带随机信号 非各态历经信号
非平稳随机信号
周期信号
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
周期信号的定义
1 1 x(t ) sin t sin 3t sin 5t 2 4
复杂的周期信号
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
减速箱轴承座的振动信号
信号的分类
简谐信号 周期信号 确定性信号 复杂周期信号 准周期信号 非周期信号 瞬变信号 动态信号 各态历经信号 平稳随机信号 随机信号（非 确定性信号）
0.6
0.8
1
5 Hz
Amplitude
5 Hz x(t).*cos(2ft) = 100
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 0.2 0.4 time 0.6 0.8 1
当“滤波镜片”的频率与原始信号频率完全吻合时， 计算结果达到最大
傅里叶级数的本质
0.8
1
5Hz
傅里叶级数的本质
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0
工程信号分析与处理 非周期信号与傅里叶变换
5 Hz
原始信号
滤波镜片的信号
x(t).*cos(2ft) = -8.8e-15
Amplitude
1 Hz
0.2
0.4 time
0.6
工程信号分析与处理
信号的分类与描述 周期信号与傅里叶级数 非周期信号与傅里叶变换 离散傅里叶变换与数字信号处理
傅里叶
“An arbitrary function, coutinous or with discontinuities, defined in a finite interval by an arbitrarily capricious graph can always be expressed as a sum of sinusoids”
f (t ) f (t nT0 )
T0 最小重复时间，称为周期
简单的周期信号，如正弦信号、其有单一的频率，又称为简 谐周期信号。
x(t ) A sin(t )
幅值：振动 能量大小 频率：故 障定位 相位
简单的周期信号
简单弹性质量系统 例1：
x(t) m
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
信号处理方法（幅域、时域、频域）
幅值
时间
随设备劣化，不同技术对设备诊断的有效性
工程信号分析与处理
信号的分类与描述 周期信号与傅里叶级数 非周期信号与傅里叶变换 离散傅里叶变换与数字信号处理
信号的分类
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
f t
模拟信号和数字信号
模拟信号——时间和幅值均连续 抽 样
J.B.J. Fourier
Fourier, Jean Baptiste Joseph French baron, physicist, mathematician 1768 - 1830 Cooley, Tukey: FFT in 1965
傅里叶级数与傅里叶变换 傅里叶最主要的两个贡献：
工程信号分析与处理 周期信号与傅里叶级数
0.8
1
x(t).*cos(2ft) = -5.7e-15
Amplitude
2 Hz
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0
5 Hz
0.2
0.4 time
0.6
0.8
1
傅里叶级数的本质
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0
充分条件：狄利克雷（Dirichlet）条件
在一周期内，只存在有限个间断点 在一周期内，只存在有限个极大值和极小值 在一周期内，信号是绝对可积的
t0 T
t0
x(t ) dt
工程中的信号都满足上述条件
周期信号的频谱特性 离散性：每条谱线代表一个频率分量 谐波性：谱线出现在基波的整数倍频率上 收敛性：总体上，谐波次数越高，谐波分量越小
O
t
抽样信号——时间离散，幅值连续 量 化
f n
n
数字信号——时间和幅值均离散
f n
n
信号的分类
工程信号分析与处理 信号的分类与描述
根据信号和时间变量是否连续分：
连续时间信号、离散时间信号
从信号的变化规律分：
确定性信号、随机性信号
按信号幅值随时间的变化规律分：
静态信号(直流信号)、动态信号
f (t ) sin n0 t.dt
上式可进一步表示为 x(t ) A0
A0 a0
An cos(n0t n )
n 1
An
an bn
2
2
n arctg
bn an
周期信号的傅里叶级数
工程信号分析与处理 周期信号与傅里叶级数
并非任意的周期信号都能进行傅里叶级数展开
20Hz
叠加后得到
工程信号分析与处理 周期信号与傅里叶级数
80Hz
120Hz
20Hz 80Hz 120Hz
周期信号的频谱特性 离散性：每条谱线代表一个频率分量 谐波性：谱线出现在基波的整数倍频率上 收敛性：总体上，谐波次数越高，谐波分量越小
对于复杂周期信号： 周期的确定根据各频率值的最大公约数的倒数来确定
“周期函数都可以表示成为谐波关系的正弦函数的加权和”
——傅里叶的第一个主要论点，即傅里叶级数
“非周期函数都可以用正弦函数的加权积分表示” ——傅里叶的第二个主要论点，即傅里叶变换
周期信号的傅里叶级数
x(t ) x(t nT ) (n 1,2,)
工程信号分析与处理 周期信号与傅里叶级数
在一定的误差范围内，只考虑有限的频率分量：从0频 率到所必须考虑的最高次谐波分量之间的频段称为信号 的频带宽度.
信号的频带宽度是一个重要的概念，在设计和选用测 试装置时要充分注意。
傅里叶级数的本质
工程信号分析与处理 非周期信号与傅里叶变换
“滤波镜片”
F ( w) x(t ), e
it
例2： 在旋转机械中，因转子 质量不平衡产生的振动
F（t）
t
e c
k
k x(t ) x0 sin( t 0 ) m
多故障耦合及噪声的存在，使得实 际信号不会是标准的正弦波
信号的分类
简谐信号 周期信号 确定性信号 复杂周期信号 准周期信号 非周期信号 瞬变信号 动态信号 各态历经信号 平稳随机信号 随机信号（非 确定性信号）