设备状态的判定
lq1020轴承状态检测仪判定标准
lq1020轴承状态检测仪判定标准LQ1020轴承状态检测仪是一种常用的设备，用于判定轴承的状态。
它可以通过检测轴承的振动、噪音、温度等参数来判断轴承的磨损程度、故障类型以及剩余寿命。
下面将根据实际情况，提供一些参考内容，用于判定轴承状态的标准。
1. 振动检测标准：- 轴承振动速度：正常轴承振动速度一般不超过15mm/s，如果超过此值，说明轴承已经损坏。
- 轴承振动频率：通过测量轴承振动频率的变化，可以判断是否存在不平衡、共振或其它异常情况。
- 轴承振动的时间趋势：观察测量结果的时间趋势，如果振动持续增加，则说明轴承可能存在问题。
2. 噪音检测标准：- 正常轴承的噪音水平一般在70dB以下，如果超过此值，则说明轴承存在异常。
- 噪音的频率和类型：通过分析噪音的频率和类型，可以判断轴承是否存在滚珠脱落、内外圈磨损等问题。
3. 温度检测标准：- 轴承温度的上限：正常轴承温度一般不超过80℃，如果超过此值，则说明轴承存在异常。
- 温度的分布情况：通过观察轴承不同部位的温度分布情况，可以判断是否存在摩擦、磨损等问题。
4. 其他判定参考内容：- 外观检查：通过观察轴承的外观，检查是否存在裂纹、锈蚀等问题。
- 润滑情况：检查轴承的润滑情况，如果润滑油少或污染严重，可能导致轴承异常。
- 工作环境：考察轴承工作环境，包括温度、湿度、振动等因素，这些因素都可能影响轴承的工作寿命。
以上是一些常见的参考内容，用于判定LQ1020轴承状态检测仪的测量结果。
需要注意的是，这些标准只是一些常见的判别参考，实际应用中应结合具体的情况进行综合判断。
在使用LQ1020轴承状态检测仪时，操作者应熟悉设备的使用方法和各项测量参数的正常范围，以便更准确地判定轴承的状态。
同时，在实际应用中，对于有关轴承状态的标准和参考内容，也可根据实际情况进行适当调整和补充。
设备状态监测与故障诊断
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。
电力系统中的电力设备状态评估
电力系统中的电力设备状态评估随着信息技术的快速发展，电力系统监测和管理的工作正在逐渐实现自动化和智能化。
电力设备作为电力系统的基础设施，其安全运行和状态评估至关重要。
本文将探讨电力系统中的电力设备状态评估的相关理论和方法。
一、电力设备状态评估的背景在电力系统中，电力设备的状态评估是指对设备的运行状况、电气性能和寿命进行判定和评估的过程。
电力设备的状态评估对于保证电力系统的可靠运行、提高设备利用率、延长设备寿命具有重要意义。
而传统的人工巡检方式存在效率低下、判断主观、成本高昂等问题。
因此，利用现代化的信息技术对电力设备进行智能化的状态评估成为了必然的趋势。
二、电力设备状态评估的方法1. 统计分析法这种方法主要依赖于历史运行数据的统计分析，通过对设备故障发生率、故障类型、故障模式等进行分析，来评估设备的状态。
利用统计分析法可以发现设备故障的规律性，识别潜在的故障风险，并采取相应的预防和保护措施。
同时，统计分析法还可以对设备寿命进行预测，为设备的维护和更新提供可靠的依据。
2. 物理模型法物理模型法是基于设备的物理特性和机理进行状态评估的方法。
通过对设备进行建模和仿真，可以模拟设备在不同工况下的运行状态，并对可能发生的故障和异常进行预测和评估。
物理模型法可以更准确地描述设备的运行情况，帮助工程师们了解设备在不同负载下的性能变化，并进行相应的改进和优化。
3. 数据挖掘和人工智能方法随着大数据技术和人工智能的迅猛发展，数据挖掘和人工智能方法在电力设备状态评估中得到了广泛应用。
通过对大量的设备数据进行分析和挖掘，可以建立设备的数据模型，预测设备的工况和性能，并即时反馈设备的状态信息。
同时，结合机器学习和人工智能技术，可以对设备进行智能化的监测和管理，实现设备的自动化运维和故障诊断。
三、电力设备状态评估的挑战与展望电力设备状态评估在实践中还面临着一些挑战。
首先是数据采集和处理的问题，在大规模的电力系统中，如何实时高效地采集和处理大量的设备数据是一个难题。
设备状态的判定与趋势分析
设备状态的判定与趋势分析
设备状态是指设备在特定时间点的性能和工作状态，对设备状态的判定和趋势分析可以帮助企业及时发现设备存在的问题，并采取相应的措施，以避免设备故障对生产和经营造成影响。
设备状态的判定通常包括以下几个方面：设备的工作性能是否正常，设备是否存在异常噪音或振动，设备是否有漏油、漏水等现象，设备的温度和电压是否在正常范围内，设备的运行时间是否达到预定的维护周期等。
这些方面的判定可以通过设备本身的检测仪器和传感器进行监测和记录，也可以通过人工巡检和观察的方式进行。
在设备状态的判定基础上，进行趋势分析可以帮助企业更好地了解设备的运行情况，并及时预防可能发生的问题。
趋势分析可以通过设备运行数据的收集和整理来进行，比如对设备的运行时间、温度、电压等数据进行统计和图表展示，以发现设备的运行规律和变化趋势。
通过趋势分析，企业可以及时发现设备的异常变化，及时采取相应的维护和修复措施，避免设备故障对生产和经营造成损失。
总之，设备状态的判定与趋势分析对企业保障设备的正常运行、降低设备故障的发生具有重要意义。
通过科学的方法和有效的手段对设备状态进行判定和趋势分析，可以帮助企业提高设备的利用率和生产效率，降低维护成本和生产风险，为企业的可持续发展提供有力的支持。
选煤厂重大事故隐患判定标准
选煤厂重大事故隐患判定标准一、引言选煤厂是煤炭加工的重要环节，但由于工艺复杂、设备众多，存在着一定的安全隐患。
为了确保选煤厂的安全生产，需要建立重大事故隐患判定标准，通过对隐患的判定和排查，及时采取相应的安全措施，预防事故的发生。
二、选煤厂重大事故隐患判定标准1. 设备状态（1）设备老化严重，无法正常运行或存在频繁故障的设备；（2）设备维护保养不到位，缺乏定期检查和维修；（3）设备保护装置缺失或失效；（4）设备操作人员不熟悉操作规程，存在误操作的风险。
2. 电气安全（1）电气线路老化、绝缘损坏或设备接地不良；（2）电气设备过载、短路或漏电；（3）电气设备未按规定进行定期检查和维修。
3. 物料堆放与堆场安全（1）物料堆放不规范，存在高堆物料倾倒的风险；（2）物料堆放区域无防火设施或防火设施失效；（3）堆场通道不畅通，堆放物料遮挡疏散通道；（4）堆场内存在易燃、易爆或有毒物质。
4. 通风与防尘措施（1）通风系统不完备或通风设备失效；（2）粉尘收集设备无法正常运行；（3）工作区域存在大量粉尘积聚。
5. 火灾隐患（1）火源放置不当，存在明火或高温设备；（2）消防设施未配备或失效；（3）防火隔离不完善，火灾蔓延风险高。
6. 安全管理（1）缺乏安全生产责任制，责任不明确；（2）安全教育培训不到位，员工缺乏安全意识；（3）应急预案缺失或未经常演练；（4）安全监测设备缺失或无法正常运行。
三、重大事故隐患判定与排查流程1. 判定标准的制定选煤厂应根据相关法律法规和行业标准，结合自身实际情况，制定重大事故隐患判定标准，明确隐患判定的依据和标准。
2. 隐患排查选煤厂应组织专业人员对设备、电气安全、物料堆放与堆场安全、通风与防尘措施、火灾隐患以及安全管理等方面进行全面排查，发现潜在隐患并记录。
3. 隐患分级与整改根据隐患的严重程度，对隐患进行分级，并制定相应的整改措施和时限。
严重隐患应立即停产整改，一般隐患应在规定时限内整改完毕。
设备完好评定标准
设备完好评定标准设备的完好评定是指通过对设备的检测、评估和判定，对设备的完好程度进行定量或定性的表征。
它是管理设备维护、保养和更新的重要依据，对于保障设备正常运行、提高生产效率和延长设备使用寿命具有重要意义。
本文将介绍设备完好评定的标准及其应用。
一、设备完好评定的目的及意义设备完好评定的目的是确保设备在使用过程中能够保持正常的工作状态，提高设备的可靠性、安全性和稳定性，减少设备故障和事故的发生，从而保障生产的连续性和稳定性。
设备完好评定的意义主要体现在以下几个方面：1. 指导设备维护：设备完好评定可根据设备的实际状况提供维护的依据，确定维护工作的重点和频次。
只有做好设备的定期检查和保养，才能及时发现问题并进行修复，以保证设备的正常运行。
2. 提高设备使用效率：通过设备完好评定，可以及时了解设备的工作状况，发现存在的问题并进行处理，从而提高设备的使用效率，减少停机时间，提高生产效率。
3. 延长设备使用寿命：设备完好评定可帮助管理人员了解设备的寿命情况，根据设备的状况进行维护和更新，延长设备的使用寿命，减少设备更换的频率，降低企业的经济负担。
二、设备完好评定的标准设备完好评定的标准主要包括设备的外观、性能、工作状态等方面的指标。
根据不同的设备类型和使用环境，可以制定相应的评定标准。
以下是一些常见的设备完好评定的标准：1. 外观：设备的外观包括设备的整体外形、外壳、连接件等方面。
评定时可以从设备的整体完好度、外观损坏情况等方面进行评估，如表面是否有划痕、锈蚀、变形等。
2. 功能：设备的功能是设备能否正常运行的关键指标。
评定时可以通过对设备的开关、控制、传感器等部件进行检测，检查设备的功能是否正常，如设备是否能够正常启动、运行、停止等。
3. 性能：设备的性能是指设备在规定的工作条件下能否满足技术要求和生产需求。
评定时可以通过对设备的工作参数、生产数据进行监测和比对，评估设备的性能是否满足要求。
4. 安全性：设备的安全性是评定设备完好程度的重要指标。
达到预定可使用状态 判断的标准
达到预定可使用状态判断的标准一、概述在工程项目中，达到预定可使用状态是一个重要的评估标准，它涉及到项目的进度、质量、成本等多个方面。
本文将介绍达到预定可使用状态的判断标准，包括定义、影响因素和评估方法等。
二、定义达到预定可使用状态是指项目已经完成所有预定的工作，具备了投入使用的条件，可以开始进入运营阶段。
这个状态通常以时间节点或里程碑的形式进行定义，如项目竣工、验收、试运行等。
三、影响因素影响达到预定可使用状态判断的主要因素包括：1.工程质量：工程质量是判断是否达到预定可使用状态的关键因素，必须符合相关标准和规范。
2.进度控制：项目进度是否按照计划进行，是否按时完成各个阶段的里程碑。
3.成本控制：项目成本是否控制在预算范围内，是否达到预期的成本效益。
4.设备调试：设备是否经过调试，是否可以正常运行。
5.验收合格：是否经过相关部门的验收合格，是否符合验收标准。
6.法律合规：项目是否符合相关法律法规和政策要求，是否获得必要的许可和证书。
四、评估方法为了判断是否达到预定可使用状态，可以采用以下评估方法：1.现场检查：对项目现场进行实地检查，包括工程质量、设备运行等情况。
2.资料审核：审核项目相关资料，包括进度报告、成本核算、验收资料等。
3.专家评估：邀请相关领域的专家对项目进行评估，给出专业意见和建议。
4.综合判定：根据现场检查、资料审核和专家评估的结果，进行综合判定，判断是否达到预定可使用状态。
在评估过程中，需要注意以下几点：1.客观公正：评估人员应保持客观公正的态度，避免主观臆断和偏见。
2.注重细节：对项目的细节部分进行认真检查和分析，确保评估的准确性和可靠性。
3.及时反馈：对评估中发现的问题和不足，应及时反馈给相关方，并督促其改进和调整。
4.持续改进：在评估过程中不断总结经验和教训，不断完善评估方法和标准，提高评估的准确性和有效性。
综上所述，达到预定可使用状态的判断标准涉及到多个方面，包括工程质量、进度控制、成本控制、设备调试、验收合格和法律合规等。
电网智能化中的电气设备状态监测与故障诊断方法
电网智能化中的电气设备状态监测与故障诊断方法随着电力系统的快速发展和智能化的推进，电气设备的状态监测与故障诊断变得越来越重要。
电网智能化技术的应用，可以实现对电气设备的实时监测、故障预警和快速诊断，从而提高电网运行的可靠性和安全性。
本文将介绍电网智能化中常用的电气设备状态监测与故障诊断方法。
一、电气设备状态监测方法1. 传统监测方法传统的电气设备状态监测方法主要包括温度、振动、湿度、颗粒物等参数的监测。
通过安装传感器和监测仪器，实时获取电气设备的工作状态，并将数据传输到监测系统中进行分析和处理。
例如，温度是电气设备运行状态的重要指标之一，可以通过温度传感器实时监测设备的温度变化。
当温度超过设定的阈值时，系统会自动发出预警信号，以便及时采取措施。
2. 特征参数提取方法特征参数提取方法是对电气设备工作状态进行识别和判断的一种常用方法。
通过对电气信号进行信号处理和特征提取，可以得到反映设备状态的特征参数。
例如，对于变压器来说，可以通过提取电流波形、电压波形和频谱特征等参数，判断变压器是否存在故障。
通过比较实际测量的特征参数与预设的故障特征参数，可以实现对变压器故障的诊断和判断。
3. 数据挖掘与智能算法方法数据挖掘与智能算法方法是在大数据背景下，利用机器学习、人工智能等技术来实现电气设备状态监测的方法。
通过对大量历史数据进行分析和挖掘，建立模型，从而实现对电气设备的状态监测和预测。
例如，可以利用神经网络算法对大量的电气设备数据进行训练，建立模型，用于识别和预测设备的工作状态。
通过将实时数据输入模型中，可以及时发现设备异常和故障，并提供相应的预警或诊断结果。
二、电气设备故障诊断方法1. 规则推理方法规则推理方法是一种基于规则库的故障诊断方法。
通过建立故障规则库，将设备故障类型和相应的特征参数进行匹配，从而实现对设备故障的诊断。
例如，设备故障规则库中定义了某一特征参数超过一定阈值，则判定为设备故障。
当实时监测到该参数超过阈值时，即可根据规则库进行故障诊断，并给出相应的处理建议。
设备状态监测
设备状态监测1)设备状态监测的概念对运转中的设备整体或其零部件的技术状态进行检查鉴定，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆，或对异常情况进行追踪，预测其劣化趋势，确定其劣化及磨损程度等，这种活动就称为状态监测（Condition Monitoring）。
状态检测的目的在于掌握设备发生故障之前的异常征兆与劣化信息，以便事前采取针对性措施控制和防止故障地发生，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备有效利用率。
对于在使用状态下的设备进行不停机或在线监测，能够确切掌握设备的实际特性有助于判定需要修复或更换的零部件和元器件，充分利用设备和零件的潜力，避免过剩维修，节约维修费用，减少停机损失。
特别是对自动线、程式、流水式生产线或复杂的关键设备来说，意义更为突出。
(2)设备状态监测与定期检查的区别设备的定期检查是针对实施预防维修的生产设备在一定时期内所进行的较为全面的一般性检查，间隔时间较长（多在半年以上），检查方法多靠主观感觉与经验，目的在于保持设备的规定性能和正常运转。
而状态监测是以关键的重要的设备（如生产联动线、精密、大型、稀有设备，动力设备等）为主要对象，检测范围较定期检查小，要使用专门的检测仪器针对事先确定的监测点进行间断或连续的监测检查，目的在于定量地掌握设备的异常征兆和劣化的动态参数，判断设备的技术状态及损伤部位和原因，以决定相应的维修措施。
装备状态监测是装备诊断技术的具体实施，是一种掌握装备动态特性的检查技术。
它包括了各种主要的非破坏性检查技术，如振动理论，噪音控制，振动监测，应力监测，侵蚀监测，泄漏监测，温度监测，磨粒测试（铁谱技术），光谱分析及其他各种物理监测技术等。
设备状态监测是实施设备状态维修(Condition Based Maintenance)的基础，状态维修根据设备检查与状态监测结果，确定设备的维修方式。
所以，实行设备状态监测与状态维修的优点有：①减少因机械故障引起的灾害；②增加设备运转时间；③减少维修时间；④提高生产效率；⑤提高产品和服务质量。
电力重大隐患判定标准2023年
电力重大隐患判定标准2023年随着电力设备的广泛应用和用电负荷的增加，电力重大隐患也日益突出，对人们的生命财产安全带来了巨大威胁。
为了及时防范和解决这些隐患，我国制定了电力重大隐患判定标准，并进行定期的检查和整治。
本文将从电力重大隐患的定义、判定标准、预防措施和管理措施等方面进行详细阐述，以期提高电力安全意识和防范能力。
首先，我们来了解电力重大隐患的定义。
电力重大隐患指的是电力系统中可能引发事故的严重隐患，包括但不限于电力设备老化、隔离不足、线路过负荷、电气火灾风险等。
这些隐患一旦发生，可能引发火灾、爆炸、触电等事故，对人身安全和财产安全造成严重影响。
接下来，我们来介绍电力重大隐患的判定标准。
根据我国相关法律法规和标准，电力重大隐患判定需要考虑以下几个方面：1.设备状态：电力设备是否因运行时间过长、过载、缺乏维护等原因出现老化、磨损、腐蚀等情况。
2.隔离状态：电力设备是否与周围环境、其他设备存在不良的绝缘、隔离状况。
3.线路负荷：电力线路是否存在超负荷运行、断线、过热等情况。
4.火灾风险：电力设备、线路是否存在易燃易爆物质、火灾源等风险因素。
5.管理措施：重大隐患是否得到及时发现、记录、报告和整治。
基于以上标准，电力重大隐患的判定需要通过定期的检查和评估来确定。
一般情况下，电力供电单位会委托专业的电力设备检测机构对设备进行定期检查，并根据检查结果制定相应的整改措施。
为了及时预防和避免电力重大隐患的发生，我们还需采取一些预防措施。
首先，定期维护电力设备，包括清洁、检查、保养、维修、更新等工作，确保设备处于良好的运行状态。
其次，加强对设备的管理，建立健全的设备档案，及时记录并跟踪设备运行情况。
此外，对于老化、损坏的电力设备需要及时更换和更新，以确保设备的可靠性和安全性。
除了预防措施，我们还需要采取管理措施来确保电力重大隐患的安全管理。
一方面，需要加强相关部门的监管和执法力度，确保电力企业按照相关法律法规和标准进行运营和管理；另一方面，需要提高电力从业人员的安全意识和技能水平，加强培训和考核，提高电力事故的应急处置能力。
设备状态的判定与趋势分析
设备状态的判定与趋势分析引言在工业生产和设备管理中，及时准确地判定设备的状态并对设备的趋势进行分析至关重要。
这不仅可以帮助企业及时发现设备故障和异常，及时采取修复措施，还可以预测设备的寿命和性能变化，优化设备的维护计划和运营策略。
本文将介绍设备状态的判定方法和趋势分析技术，帮助读者了解如何实现设备状态的监测与分析。
设备状态的判定设备状态的判定是指通过对设备的各种指标进行监测和分析，判断设备当前的运行状态。
常见的设备状态判定方法有以下几种：1.阈值判断法：设定设备的各项指标的上下限，当指标超出设定的阈值范围时，判定设备状态异常。
例如，如果某设备的温度超过了预定的上限，即可判断设备存在过热问题。
2.统计分析法：通过对设备各项指标进行统计分析，如均值、方差、变异系数等，判断设备状态是否正常。
如果设备的指标分布出现异常，如均值偏离正常范围较大或方差明显增大，即可判断设备状态异常。
3.机器学习方法：利用机器学习算法对设备的历史数据进行训练，构建设备状态的判定模型，对实时数据进行预测和判断。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
以上方法可以根据不同的场景和要求进行组合和选择，以实现对设备状态的准确判定。
设备趋势分析设备趋势分析是指通过对设备历史数据的分析，发现设备运行状态的变化趋势，并预测设备未来的发展趋势。
常见的设备趋势分析方法有以下几种：1.时间序列分析：将设备历史数据按时间先后顺序进行排序，利用统计学方法对序列数据进行分析和预测。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、趋势法、季节性分解等。
2.回归分析：将设备的各项指标作为自变量，分析其与设备状态之间的关系，并建立回归模型进行预测。
回归分析可以通过简单线性回归、多元线性回归等方法实现。
3.聚类分析：将设备的历史数据进行聚类分析，将相似的数据归为一类，找出设备状态的特征，并根据聚类结果对未来设备状态进行预测。
4.相关性分析：通过计算设备各项指标之间的相关系数，判断不同指标之间的关联程度，并分析指标之间的影响关系。
设备状态的判定及其趋势分析
设备状态的判定及其趋势分析引言设备状态的判定及其趋势分析在工业生产和设备维护中起着至关重要的作用。
通过准确判断设备的状态，可以帮助生产企业提前预防和解决设备故障，提高生产效率和产品质量。
本文将介绍设备状态的判定方法以及如何通过趋势分析来预测设备的未来状态。
设备状态的判定方法设备状态的判定方法主要有以下几种：观察法观察法是最直观也是最常用的设备状态判定方法之一。
通过对设备的运行情况进行观察和分析，可以判断设备是否处于正常状态。
例如，通过观察设备的噪音、振动和温度等参数变化来判断设备是否存在故障。
传感器监测法传感器监测法是利用各种传感器对设备进行实时监测和数据采集，进而判断设备的状态。
通过采集设备运行过程中的各种数据，如温度、压力、振动等参数的变化，可以通过与正常状态下的数据进行对比来判断设备是否存在异常。
专家经验法专家经验法是指借助于专家的经验和知识进行设备状态的判定。
通过专家的判断和分析，结合设备的运行数据，可以快速准确地判断设备的状态。
这种方法在实际应用中常用于解决复杂或无法通过传感器监测法进行判定的设备状态问题。
设备状态趋势分析设备状态趋势分析是根据设备的历史数据，通过对数据的处理和分析，推测设备未来的状态变化趋势。
设备状态趋势分析可以帮助企业提前做出调整和预防措施，避免设备故障造成的生产停机和损失。
设备状态趋势分析的方法主要有以下几种：时间序列分析时间序列分析是通过对设备历史数据进行分析和建模，预测设备未来的状态变化趋势。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、趋势法和季节性分解等。
通过对设备历史数据的趋势进行预测，可以判断设备未来是否会出现故障。
统计分析统计分析是一种常用的设备状态趋势分析方法。
通过对设备历史数据的统计分析，可以找出数据之间的相互关系和规律性，进而预测设备未来的状态变化。
常用的统计分析方法包括回归分析、相关性分析等。
机器学习方法机器学习方法是一种较新的设备状态趋势分析方法。
通过对设备历史数据的学习和建模，机器学习算法可以自动学习设备状态变化的规律，并预测未来的状态变化趋势。
生产厂家设备状态标志规程
生产厂家设备状态标志规程
• 1 设备状态是指设备目前所处的状况，一般用卫生和运行两种标准来判定设备状态。
• 2 用卫生标准来判断设备状态时，有两种状态情况，即已清洁状态和待清洁状态。
已清洁状态表示设备性能良好，卫生已清洁，可以投入生产使用；待清洁状态表示设备性能良好，等待清洁卫生，清洁后方可使用。
• 3 用运行标准来判断设备状态时，有三种状态情况，即正在运行、待维修和停用。
正在运行状态表示设备性能状况良好，正在运行当中。
待维修状态表示设备性能出现故障，不可使用。
停用状态表示因暂停生产十五天以上或因故障暂不能维修时的状态。
• 4 表示设备状态的直观方法是给设备挂上状态标志牌。
已清洁状态用绿色的硬塑料卡表示，其表面标有“已清洁”字样；“待清洁”状态用黄色的硬塑料卡表示，其表面标有“待清洁”字样；“正在运行”状态用绿色的硬塑料卡表示，其表面标有“运行”字样；“待维修”
状态用黄色的硬塑料卡表示，其表面标有“待维修”字样。
因暂停生产而致设备停用的状态用红色塑料卡表示，其表面标有“停运”字样；因故障暂无法维修而致设备停用状态用红色塑料卡表示，其表面标有“不能运
行”字样。
• 5 设备的状态可以同时用两种标准的状态卡复合表示，也可以只用一种状态卡表示。
• 6 每台（套）设备均要配齐上述六种卡，以备各种状态出现时使用。
•7 不论设备处于何种状态，设备操作人员要及时为设备挂上相应的状态标志卡。
•8 设备状态标志卡必须挂于设备操作面的明显位置。
怎样判断设备是否处于最佳运行状态
一、传统诊断技术
1、感官检验
感官检验又称“官能检验”，就是依靠人的 感觉器官来对运行的设备进行评价和判断。在设 备管理中，我们定的三级巡回检查制度，主要就 是依据感官检验。感官检验是巡检人员常用的一 种判断设备运行的方法，同时也是经验的积累。 我原来听说过，一个好的汽车机械维修师，听一 辆从身边经过的汽车声音，就能判别汽车发动机 的好坏。后来也见过，某化验室主任做水泥细度 都是用手捻，而且捻的细度数值与化验做的八九 不离十。所以感官诊断技术不能小视。
3、中控监测
中控监测设备主要是在线监测，是连续性的。现 场重点设备的运行电流、压力、振动数值、及温度， 在中控屏幕上直接显示测量数值，根据数值可判断设 备是否处于最佳运行状态。当显示数值出现异常或数 值超过正常值时，计算机就会报警。比如水泥磨的主 轴瓦(铅基合金)温度，正常运行在50℃---60℃，当显 示温度超过70℃时就会报警，同时温度显示红色。此 时中控操作员及时联系现场巡检工，巡检工迅速检查 主轴与温度升高的原因，并进行降温处理，短时间内 降不下来，就要做停机处理。
题的所在提出控制措施和检修决策。
ห้องสมุดไป่ตู้
设备智能诊断技术已不同程度应用于我国许多的
行业及水泥生产工艺。现今发展起来的设备诊断技术 主要有：振动音响法、电阻法、温差法、速度变化法、 油分析法、声辐射法、超声波法、振动模式法、压力 脉动法、气体分析法、红外摄像法、腐蚀监测法、效 率性能法、以及光导纤维探头技术等等。
二、智能诊断
智能诊断技术是七十年代以来，随着电子测量技 术、信息处理技术、预测技术及计算机技术的发展， 而逐渐形成的一门新兴的、多学科的综合技术。在我 国，1983年原国家经委就明确要求企业“根据生产 需要，逐步采用现化故障诊断和状态监测技术，发展 以状态监测为基础的预防维修体制。”用智能诊断判 断设备运行是否处于最佳运行状态，是设备诊断的一 条新途径，其主要形式是建立专家系统，由计算机实 现智能诊断的过程。通过信号的采集与分析，对运行 设备提出诊断意见。具体程序为：
设备ABC类划分办法
设备ABC类划分办法重点设备管理是现代室学管理方法之一。
重点设备管理的目的是：充分利用企业的有限资金、人力、物力，保证在生产中起重要作用、占重要地位的重点设备的质量。
为此，各单位要根据设备发生故障后和处理停机时对生产质量、成本、安全、环保等方面影响的程度与造成生产损失的大小，将设备划分为A、B、C 三类：A 类为重点设备，为重点管理和维修的对象；B 类为主要设备，也应实施预防维修，加强管理；C 类为一般设备，应进行一般性管理并可适当降低维修标准。
1 设备ABC 分类原则1.1 A 类设备加工精度和使用性能能降低或发生故障停修,对产品产量、成本或生产秩序、安全等诸多方面影响较大的生产设备。
其具体划分原则为：⑴考虑生产任务重的单一设备。
⑵承担生产中的关键任务或担当产品关键零件、关键工序加工的设备。
⑶价值高，维修复杂，备件购置或制造困难，维修费用高的设备。
⑷大型、精密的设备⑸故障多，总停机时间长，利用率高又不易更新的设备。
1.2 C 类设备加工精度及使用性能降低或发生故障停机时，对产品产量、质量、成本或生产秩序、安全等诸因素影响不大的设备。
其具体划分原则为：⑴设计、制造质量差、结构落后的设备。
⑵发生故障对生产影响不大的设备。
⑶用于粗加工的自制设备。
⑷“超期服役”无修理价值的设备。
1.3 B 类设备未列入A、C 类的生产设备。
2 设备ABC 分类方法设备ABC 分类方法基本有两种，即经验判定法和评定法。
2.1 经验判定法这种方法是由设备管理维修部门根据日常维修积累的经验，初步选出一些发生故障后对均衡生产、产品质量和安全环保等影响大的设备，包括行业主管部门珍宝的大型精密设备，经征求生产车间的意见后，制定重点设备清单，在实施重点设备管理的工作中，可以按照实际需要进行修改与补充。
2.2 评分判定法评分包括生产、质量、安全等六种影响类别，共十个项目。
一般以该台设备总得分为35分及以上定为A类；25〜34 分定为B 类；24 分以下定为C 类设备。
设备状态判定表
设备状态判定表
设备名称：规格型号：设备编号：
判定结果完好不完好
项目检查内容状态判定
设备性能良好，基本达到设计
要求
各传动部位运转是否正常，响
声是否均匀，有无不规则的撞
击声、噪声及明显振动
操作系统是否灵活可靠，滑动
部位运行基本到位
润滑系统装置齐全，油路畅
通，油标醒目
电气装置齐全，管线完整，性
能灵敏，运行可靠
各滑动部位及零件无严重拉、
磨、碰伤
以上六项有一项不符合要求,即为不完好设备
设备内外清洁，无油垢，油质
符合要求
基本无漏油、漏水、漏气现象
零部件完整，随机附件基本齐
全，保管妥善
安全、防护装置齐全可靠
上述四项中有两项以上不合格，该设备即为不完好设备
注：A、B类设备填此表，状态判定打“√”或“×”
设备所属部门：存放地点：
设备操作手：设备判定人：年月日。
电力系统中的电力设备状态监测与故障诊断
电力系统中的电力设备状态监测与故障诊断随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高，电力设备的状态监测与故障诊断成为了电力系统运行和维护中的重要环节。
电力设备状态的监测和故障的诊断能够及时发现和解决电力设备的问题，保障电网的安全稳定运行。
一、电力设备状态监测的意义电力设备状态监测是通过对电力设备的运行参数进行实时监测和分析，提前发现可能存在的隐患和故障，从而保障电网的可靠运行。
首先，电力设备状态监测可以提前预警电力设备可能出现的问题，减少故障的发生和影响。
其次，通过了解电力设备的实际工作状况，可以针对性地制定维护计划和措施，延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性。
最后，电力设备状态监测可以减少运维成本和提高效益，提高供电质量和用户满意度。
二、电力设备状态监测的方法电力设备状态监测的方法有多种，常用的有在线监测、非接触式监测和远程监测等。
其中，在线监测是通过传感器和监测仪表等设备对电力设备的运行参数进行实时监测，并将数据传输至监控中心进行分析和判断。
非接触式监测是利用红外线、超声波等技术对设备进行监测和诊断，不需要直接接触设备，减少了对设备的损耗和操作的危险。
远程监测则是通过互联网等通信手段进行远程实时监测，无需人工在现场进行操作和观察，提高了监测效率和减少了人力成本。
三、电力设备状态监测的关键技术电力设备状态监测依靠一系列的关键技术来实现。
首先是传感技术，通过传感器对电力设备进行数据采集，监测电流、电压、温度等参数的变化。
传感器的准确度和可靠性对设备状态监测的结果起着至关重要的作用。
其次是数据采集和传输技术，将传感器采集到的数据及时传输至监控中心进行分析和处理。
数据采集和传输的稳定性和实时性直接影响了故障诊断和预警的效果。
再次是数据处理和分析技术，通过对采集到的数据进行分析、比较和建模，能够准确判断设备的工作状态和存在的问题。
数据处理和分析的算法和模型需要不断改进和优化，以提高诊断的准确度和速度。
最后是故障诊断和预警技术，通过对设备状态进行分析和判定，及时预警设备可能出现的故障和隐患，减少故障对电网的影响。
设备状态的判定和趋势分析
设备状态的判定和趋势分析引言在各种生产环境中，设备状态的判定和趋势分析是非常重要的。
通过对设备状态的准确判定和趋势分析，可以实现设备的故障预测、维护计划优化和生产效率提升等目标。
本文将介绍设备状态判定和趋势分析的方法和技术。
设备状态判定设备状态判定是指根据设备的相关数据和指标，对设备的运行状态进行准确判定。
设备状态判定的主要方法有以下几种：基于规则的判定方法基于规则的判定方法是通过事先定义好的规则和条件，对设备的数据和指标进行判断，从而确定设备的状态。
这种方法广泛应用于一些简单设备或者特定场景下，可以根据经验制定一些简单的规则来进行判定。
统计学方法统计学方法是通过对设备的数据进行统计分析，从而判断设备的状态。
常用的统计学方法包括均值、方差、标准差、相关系数等。
通过对设备数据的统计分析，可以得出设备状态的概率分布，从而进行状态判定。
机器学习方法机器学习方法是利用机器学习算法对设备状态进行训练和预测。
这种方法需要利用大量的历史数据进行训练，通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来设备的状态。
机器学习方法可以根据具体需求选择不同的算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
设备状态趋势分析设备状态趋势分析是指对设备状态的变化趋势进行分析和预测。
通过对设备的历史数据进行分析，可以得出设备状态的变化规律和趋势，从而进行合理的维护计划制定和优化。
设备状态趋势分析的主要方法有以下几种：时间序列分析时间序列分析是一种对时间序列数据进行建模和分析的方法。
通过对设备的历史数据进行时间序列分析，可以得到设备状态随时间变化的规律和趋势。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、自回归移动平均模型(ARIMA)等。
序贯检测方法序贯检测方法是一种对设备状态进行连续监测和预测的方法。
通过对不断流入的新数据进行分析和判定，可以实时监测设备状态的变化，并进行趋势预测。
常用的序贯检测方法包括CUSUM、EWMA等。
机器学习方法机器学习方法在设备状态趋势分析中同样非常有用。
设备状态的判定及其趋势分析
功率 KW 4800 9300 3100 370 830
转速 r/min 3000 1000 600～1450 1426 7308 570～1440 750
振动标准 Dp-p μm
50 28 80 80 30 33 53 1.68 mm/s
注：1．本表所列全部是风机的振动标准。考虑的相关因素有：转速、功率、测点位置及 设备的作业地位等，这也是参考使用表中数据时应当考虑的。
表5—8为国际电工委员会(IEC)推荐的汽轮机振动标准
标准（Dp-p |μm）
轴承上 轴上（靠近轴承）
≤1000 75 150
1500 50 100
转速 （r/min） 3000 25 50
3600 21 44
≥6000 12 20
注：1．本标准按转速将汽轮机分为五种类型，随转速增大：汽轮机允许振幅减小。
CDA/MS/NVSH 107 《轴承振动测量的判据》
VDI 2056 《震动烈度判据》
（德国标准）
等
➢ 2）相对判定标准
相对判定标准是对同一设备，在同一部位定期测试，按某个时刻的 正常值作为判定基准，而根据实测值与基准值的倍数，进行设备状态判 定的方法。
由于是基于设备自身某时刻的测量值作为判定基准，所以称为相对 判定标准。
0.45
0.71
1.12
S（特佳级）
1800～3600
0.71
1.12
1.8
注：1．本标准把电动机按其中心高度(H)分为三个类型，中心高度越大，振动阈值越大。 2．电动机状态判别分为三个等级：正常、良好、特佳。 3．本标准是指电动机在空转（不带负荷）条件下的阈值。 4．诊断参数为速度有效值(Vrms)。
2．判断参数为位移峰峰值(Dp-p)。
【会计实操经验】资产达到预定可使用状态具体怎么判定
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【会计实操经验】资产达到预定可使用状态具体怎么判定【问】固定资产准则的，资产达到预定可使用状态具体怎么判定？其政策依据是什么？
例：一台需要安装的设备，根据合同付款方式为3331，即预付30%，货到并安装完毕30%，最终验收后30%，质保10%。
在设备最终验收之前，设备已经投入使用了，估计最终验收还要几个月，那么已经投入使用和终验收付款之前的期间，该设备是否达到预定可使用状态如何判定？
【答】设备已经投入使用了，此时就是达到预定可使用状态了。
所购建的固定资产达到预定可使用状态是指资产已经达到购买方或建造方预定的可使用状态。
具体可从以下几个方面判断：
（1）固定资产的实体建造（包括安装）工作已经全部完成或者实质上已经完成；
（2）所购建的固定资产与设计要求或合同要求相符或基本相符，即使有极个别与设计或合同要求不相符的地方，也不影响其正常使用；
（3）继续发生在所购建固定资产上的支出金额很少或几乎不再发生。
会计是一门很实用的学科，从古至今经历漫长时间的发展，从原来单一的以记账和核账为主要工作，发展到现在衍生出来包括预测、决策、管理等功能。
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5.1.3 振动判定标准介绍
根据判定标准的制定方法的不同，可将振动判定标准分为以 下10类：旋转机械振动标准，金属切削机床振动标准，齿轮判定 标准，滚动轴承判断标准，往复机械振动标准，多种机型混合的 振动标准，行业设备判断标准，部分引进设备振动标准，类比判 断标准，管道振动判断标准。
化工学院 《过程装备故障诊断》
（2）旋转机械相对标准
表5-5 旋转机械振动诊断的相对标准
实测值与初值之比
1
2
34
振动频率 低频振动（≤1000Hz）
良好
注意
高频振动（>1000Hz）
良好
5
6
7
危险
注意
危险
注：1.本标准的判断依据有二： (1)实际测量振动值与其初始值之比； (2)所测振动信号的 频率范围。
理论证明； 振动部件的疲劳是与振动速度成正比， 而振动所产生的能量则是与振动速度的平方成正比， 由于能量传递的结果造成了磨损和其他缺陷，
因此，在振动诊断判定标准中，是以速度为判定参数比较适宜。 对于大多数的机器设备，最佳参数也是速度，这也就是为什么有很多诊断标 准，如IS02372、IS03945及VDl2056（德）等采用该参数的原因。 还有一些标准，根据设备的低、高频工作状态，分别选用振幅(位移)和加速度。
2.A、B、C、D及优、良、可、不可代表对设备状态的评价等级。A良好，B-允许，C-较差，D-不允许。
3.采用ISO 2372标准时，要考虑被诊断设备的功率大小、基础形式、 转速范围等约束条件；采用ISO 3945标准时，要考虑基础特性。
4.标准ISO2372和ISO3945所采用的诊断参数均为速度有效值Vrms。 支承基础（刚性和柔性）： 柔性基础——机械行业标准中，规定当支承系统的一阶固有频率低
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5.1.2 状态判定标准的分类
振动判定标准分为三类。
➢ 1）绝对判定标准
绝对判定标准由某些权威机构颁布实施。由国家颁布的国家标 准又称为法定标准，具有强制执行的法律效力。还有由行业协会 颁布的标准，称为行业标准，国际标准化协会ISO颁布的国际标 准。以及大企业集团联合体颁布的企业集团标准。这些标准都是 绝对判定标准，其适用范围覆盖颁布机构所管辖的区域。
1．旋转机械振动标准
(1)旋转机械几个常用的绝对标准 目前，旋转机械常用的振动诊断标准有国际标准化组织颁布
的ISO 2372和ISO 3945，德国标准VDI 12056，英国标准BS4675， 我国国家标准GB／T1l347一1989等。这些标准在数值级别上大同 小异，但在各类诊断文献中常以各自的标准名称出现。（表51～表5-4）
2.标准将设备状态的评判分为三个等级：良好、注意、危险。
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（3）电动机振动标准
电动机也属于旋转机械。国际标准化组织制订的ISO32373标准 和德国标准DIN45665，在内容上是相同的，故合并列于表5-6。
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表5-1 机械振动诊断标准（ISO 2372和ISO 3945）
振动强度
ISO 2372
分级范围
速度有效值 mm/s
Ⅰ 级
Ⅱ 级
Ⅲ 级
Ⅳ 级
0.28
0.45
0.28
A
0.71
0.45
1.12
0.71
A
A
A
1.80
1.12
B
2.80
1.80
B
4.50
C 2.80
7.10
于机组的主激振频率（指轴的转动频率）时，属于柔性基础。 刚性基础——与柔性基础定义相反的。
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T.C.RATHBONE所制定的大型旋转机械振动标准（图5-1)
该标准是国外应用得最早的振动判据之一， 它是在长期经验积累的基础上制定的。 使用该标准应注意以下几点： 1）这是一个用坐标图形表达的振动标准， 每根曲线划分为一个状态范围值。 2）该标准主要考虑转速(r/min)因素。 3）该标准对状态评价分六个级别：非常好、 良好、容许、稍坏、坏、非常坏。 4）诊断参数为最大位移（双峰）。
4.50
11.2
7.10
18
C
B C
B C
28
11.2 D
45
18
D DΒιβλιοθήκη 7128D
45
ISO 3945
刚性 基础
柔性 基础
优 良 可 不可
优
良 可 不可
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说明：
1.ISO 2372标准中，把诊断对象分为4个等级：Ⅰ级—小型机械， 15kW以下电动机等；Ⅱ级—中型机械，15-75kW电动机等；Ⅲ 级—刚性安装的大型机械（600-12000r/min）；Ⅳ级—柔性安装 的大型机械（600-12000r/min）。
第五章 设备状态的判定与趋势分析
5.1 设备状态诊断标准 5.1.1 振动诊断标准的判定参数
设备振动诊断标准 (或称判定标准)是通过振动测试与分析，用来评价设备 技术状态的一种标准。在选好对象设备，决定测试方案之后，就要进行认真的 测试。而对所测得的数值如何，判定它是正常值还是异常值或故障值，就需要 依靠诊断标准的帮助。因此诊断标准的制订和应用是设备诊断工作中一项十分 重要和必不可少的任务。
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2）相对判定标准
相对判定标准是对同一设备，在同一部位定期测试，按某个 时刻的正常值作为判定基准，而根据实测值与基准值的倍数， 进行设备状态判定的方法。 由于是基于设备自身某时刻的测量值作为判定基准，所以称 为相对判定标准。
3）类比判定标准
相对判定标准是建立在长期对某一设备的测量数据的基础上。 若某个设备运行时间不长、或没有建立长期测量数据的基础， 在对设备进行状态判定时，可以采用类比判定标准。 类比判定标准是对多台同样设备在相同条件下运行时，通过 对各设备的同一部位的测量值进行相互对比，来判定设备状 态的方法。
国际标准、国家标准、行业标准、企业集团标准都是根据某类 设备长期使用、观测、维修及测试后的经验总结，并规定了相应 的测试方法。目前应用较广泛的是：
ISO 2372 《机器振动的评价标准基础》 ISO 3945 《振动烈度的现场测定与评定》 CDA/MS/NVSH 107 《轴承振动测量的判据》 VDI 2056 《震动烈度判据》（德国标准）等