机械设备故障诊断技术
机械设备故障诊断技术研究
机械设备故障诊断技术研究随着工业化的不断发展，机械设备的应用范围越来越广泛，而机械设备故障诊断技术的研究也变得越来越重要。
机械设备故障诊断技术是通过对机械设备进行故障分析，确定故障原因和解决方法的一种技术。
一、机械设备故障的类型机械设备故障类型繁多，主要分为以下几类：1.电路故障：包括电气控制中的故障和电源系统中的故障。
2.机械故障：包括机械结构失效、零部件损坏等。
3.液压故障：主要指液压系统中的故障，包括系统压力不足、油液渗漏等。
4.气动故障：主要指气动系统中的故障，包括气压不足、气管阻塞等。
二、机械设备故障诊断技术的研究机械设备故障诊断技术已经成为了机械设备维护和管理的重要技术，其研究涉及了多个领域，包括机械结构分析、电气控制、液压技术、气动技术等。
1.机械结构分析对于机械结构失效等问题，需要对机械结构进行全面的分析。
在机械结构分析中，一般采用有限元分析技术。
这种技术可以通过计算机仿真来分析机械结构在加工、运动和载荷作用下的变形、应力等因素。
2.电气控制电气控制是机械设备中的一个重要部分，其故障和问题也比较常见。
对于电气控制中的问题，需要有电气工程师进行相应的诊断和维修。
电气工程师需要对电气元件的工作原理、电路板以及电气控制系统等方面进行了解和掌握。
3.液压技术液压技术是机械设备中的常见技术，而在液压系统中常见的故障包括系统压力不足、腐蚀、泄漏等。
对于液压技术中的问题，需要有液压工程师进行相应的诊断和维修。
液压工程师需要对液压元件的特性、液压控制系统等方面进行了解和掌握。
4.气动技术与液压技术类似，气动技术也是机械设备中的重要技术，而在气动系统中常见的故障包括气压不足、气管阻塞等。
对于气动技术中的问题，需要有气动工程师进行相应的诊断和维修。
气动工程师需要对气动元件的特性、气动控制系统等方面进行了解和掌握。
三、机械设备故障诊断技术的应用机械设备故障诊断技术的应用范围非常广泛，包括航空、航天、冶金、化工、石化、能源、交通等多个领域。
机械设备状态监测与故障诊断技术
优点与局限性
温度监测技术具有简单 、直观和易于实现的优 点。然而，对于非热力 设备或低温设备，温度 变化可能不明显，需要
采用其他监测方法。
油液分析技术
总结词
油液分析技术是通过分析机械设备的润滑油或液 压油的成分和性能指标，从而判断设备运行状态 的一种方法。
适用范围
油液分析技术适用于各种类型的机械设备，特别 是润滑系统和液压系统，如轴承、齿轮和液压缸 等。
温度监测技术是通过测 量机械设备的温度变化 ，分析其特征参数，从 而判断设备运行状态的 一种方法。
详细描述
温度监测技术主要应用 于热力设备、电机和电 子设备的监测。通过测 量和分析温度信号的变 化趋势、波动幅度和温 差等参数，可以判断设
备的运行状态。
适用范围
温度监测技术适用于各 种类型的热力设备和电 子设备，如锅炉、汽轮 机、变压器和集成电路
技术应用前景
工业4.0
机械设备状态监测与故障诊断技术是工业4.0的重要组成部分，能 够提高生产效率和设备利用率，降低维护成本。
智能制造
在智能制造领域，该技术能够实现设备的远程监控和预测性维护， 提高制造过程的可靠性和效率。
航空航天领域
在航空航天领域，该技术对于保障飞行安全和提高飞行器寿命具有 重要意义。
机械设备状态监测与故障诊断 05 技术的挑战与未来发展
技术挑战
监测设备兼容性
不同品牌和型号的机械设备可能 需要特定的监测设备，导致监测
设备的兼容性成为一大挑战。
数据处理与分析
机械设备产生的数据量庞大，如何 高效地处理和分析这些数据以提取 有价值的信息是一个技术难题。
故障预测准确性
准确预测机械设备故障的发生时间 和部位是一个具有挑战性的任务， 需要不断优化算法和提高预测模型 的精度。
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。
《机械设备故障诊断技术》(设备故障诊断)
机械设备故障诊断技术
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
（1）多样性
化工过程装置 静设备：如换热器、传质容器、反应器、变换器、塔设备等 动设备：如旋转机器和往复机器等 设备结构不同，工艺参数各异，制造安装差异 使用环境不同，产生各种故障
如离心式、轴流式压缩机、烟气轮机：
工艺气体粉料（催化剂），转子不平衡、振动、摩擦、磨损故障
3.7 高速旋转机械不稳定自激振动故障的分析方法
4 往复式压缩机的故障分析和管道振动 4.1 往复式压缩机的故障类型与故障原因； 4.2 示功图及阀片运动规律的测量与故障分析
4.3 压缩机的气流压力脉动与管道振动
5 齿轮故障诊断 5.1 齿轮常见故障；
5.2 齿轮故障振动的诊断；
5.3 齿轮故障噪声的诊断
机械设ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ故障诊断技术
1.1.1 设备故障诊断的含义和特性
1. 设备故障诊断的含义 应用现代测试技术、诊断理论方法 识别诊断设备故障机理、原因、部位和程度 根据诊断结论，确定设备维修方案和防范措施
设备故障：设备丧失工作效能程度，设备丧失规定性能状态
诊 断：用测试分析技术和故障识别方法
确定故障性质、程度、类别和部位，研究故障机理的学科
1.2 设备故障的类型和状态监测技术
2 故障诊断的信号处理方法 2.1 信号处理基础知识； 2.2 旋转机械常用的振动信号处理图形； 2.3 信号的时频分析
3 旋转机械故障诊断 3.1 转子不平衡故障诊断；3.2 转子不对中故障诊断；3.3 滑动轴承故障诊断
3.4 转子摩擦故障诊断； 3.5 浮动环密封故障诊断；3.6 叶片式机器中流体激振故障诊断
机械设备故障诊断技术
机械故障诊断的方法
机械故障诊断的方法
机械故障诊断的方法可以分为以下几种：
1. 观察法：通过观察机械设备的运转过程中是否存在异常现象来判断故障原因。
例如，机械噪音变大、部件振动、热量异常等。
2. 测试法：通过使用仪器设备对机械设备进行测试，测量关键参数，比如温度、压力、电流、电压等，从而找出故障的原因。
3. 比对法：将已知正常的机械设备与出故障的设备进行比对，找出两者之间的差异并分析可能的故障原因。
4. 故障代码法：一些机械设备会记录故障代码，通过查阅故障代码手册，可以迅速定位到故障原因。
5. 试验法：通过对机械设备进行一系列试验，例如拉力试验、冲击试验、振动试验等，来模拟实际使用过程中可能发生的故障情况。
6. 经验法：依靠工程师或技术人员的丰富经验和专业知识，根据故障的症状和手头的情况进行判断和诊断。
以上方法可以单独或者组合使用，根据具体的机械设备故障情况选择合适的方法
进行诊断。
机械故障诊断概述
投入经费 投资：US$ 20 万元，年监测费：US$ 1.5 万元/年
诊断成本 A＝(20 万/10 年折旧) + 1.5 万/年=US$ 3.5 万元/年
诊断经济效 益系数
C＝B/A = 36
☆目的意义举例：空难
2009年6月1日14时，法航空客A330起飞不久后与地面失去联系。机上228 人全部遇难。
1.2设备故障的信息获取和检测方法
☆故障信息的获取方法
(四)设备性能 指标的测定
设备性能包括整机及零部件性能， 通过测量机器性能及输入、输出量的 变化信息来判断机器的工作状态也是 一种重要方法。
例如，柴油机耗油量与功率的变化， 机床加工零件精度的变化，风机效率 的变化等均包含着故障信息。
对机器零部件性能的测定，主要反 映在强度方面，这对预测机器设备的 可靠性，预报设备破坏性故障具有重 要意义。
按诊断方法的 完善程度分类
简易诊断 利用一般简易测量仪器对设备进行 监测，根据测得的数据，分析设备的工作状态。 如利用测振仪对机组轴承座进行测量，根据测得 的振动值对机组故障进行判别或者应用便携式数 据采集器将振动信号采集下来后再进行频谱分析 用以诊断故障。
精密诊断技术 利用较完善的分析仪器或诊断装 置，对设备故障进行诊断，这种装置配有较完善 的分析、诊断软件。精密诊断技术一般用于大型、 复杂的设备，如电站的大型汽轮发电机组、石油 化工系统的关键压缩机组等。
1.3机械设备故障诊断方法的分类
设备故障诊断技术的分类，有三种分类方法
（一）按照诊断的目的、要求和条件分类 分为功能诊断和运行诊断、定期诊断和连续监测、直接诊断和间接诊断、在 线诊断和离线诊断、常规诊断和特殊诊断、简易诊断和精密诊断等等。
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产品质量的关键。
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，对于减少生产损失、提高设备利用率具有重要意义。
随着科技的不断进步，机械设备故障诊断领域涌现出了一系列前沿技术，为设备的可靠运行提供了更强大的支持。
一、基于深度学习的故障诊断技术深度学习作为人工智能领域的重要分支，在机械设备故障诊断中展现出了巨大的潜力。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工提取特征，这不仅需要丰富的专业知识和经验，而且容易受到主观因素的影响。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够自动从大量的监测数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的故障诊断。
例如，通过将振动信号、温度数据等输入到深度学习模型中，模型可以自动识别出正常运行状态和故障状态之间的差异，并对故障类型进行分类。
此外，深度学习还可以用于预测设备的剩余使用寿命，为设备的维护计划提供科学依据。
二、无线传感器网络与故障诊断的融合无线传感器网络（WSN）的发展为机械设备故障诊断带来了新的机遇。
通过在设备上布置多个无线传感器，可以实时采集设备的运行参数，如振动、声音、压力等。
这些传感器节点之间可以相互通信，将采集到的数据传输到中央处理单元进行分析。
与传统的有线监测系统相比，无线传感器网络具有安装方便、成本低、可扩展性强等优点。
同时，结合先进的信号处理和数据分析算法，可以从海量的监测数据中提取出有价值的信息，实现对设备故障的早期预警和诊断。
三、基于模型的故障诊断方法基于模型的故障诊断方法是通过建立机械设备的数学模型，来预测设备在正常运行条件下的输出，并将实际监测到的输出与模型预测值进行比较。
如果两者之间存在较大偏差，则表明设备可能出现了故障。
这种方法需要对设备的工作原理和结构有深入的了解，建立精确的数学模型。
机械设备故障检测诊断技术发展前景（三篇）
机械设备故障检测诊断技术发展前景机械设备故障检测诊断技术的发展前景无疑是非常广阔的，随着科学技术的不断进步，人们对机械设备故障检测诊断技术的需求也越来越高。
下面将从技术创新、应用领域和市场前景三个方面进行分析。
一、技术创新方面1. 传感器技术的创新：传感器是机械设备故障检测诊断技术的核心，近年来传感器技术不断创新，出现了更加精确、灵敏的传感器。
例如温度传感器、振动传感器、声音传感器等，可以更加准确地监测机械设备的运行状态，及时发现并诊断潜在故障。
2. 数据分析技术的发展：随着大数据时代的来临，机械设备产生的数据量越来越大。
数据分析技术的发展使得人们可以更好地利用这些数据，提取有价值的信息，判断机械设备是否存在故障，并进行诊断。
例如，人工智能和机器学习技术可以对数据进行快速分析和处理，从而提高机械设备故障检测诊断的准确性和效率。
3. 无损检测技术的突破：无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，可以通过测量材料的某些特性，如声音、振动、电磁等来判断机械设备是否存在故障。
随着超声波、热像仪等无损检测技术的不断突破，人们可以更加方便地进行机械设备故障检测诊断。
二、应用领域方面1. 工业制造领域：在工业制造过程中，机械设备的正常运行直接关系到产品的质量和效益。
因此，机械设备故障检测诊断技术在工业制造领域具有广泛的应用前景。
例如，可以通过对机床、钢铁设备、电力设备等进行故障检测诊断，减少设备故障引起的生产停工和能源浪费，提高生产效率和产品质量。
2. 能源领域：能源设备的运行稳定性对能源的安全供应至关重要。
通过机械设备故障检测诊断技术，可以实时监测和预防能源设备的故障，提高能源设备的效率和可靠性。
例如，对发电机组、风力发电设备等进行故障检测诊断，可以减少停电事故的发生，降低能源浪费。
3. 交通运输领域：机械设备在交通运输领域的应用广泛，包括汽车、火车、飞机等。
机械设备故障检测诊断技术在交通运输领域的发展前景较为广阔。
机械设备状态监测和故障诊断技术
旋转机械如电机、压缩机、轴承等在长期运行过程中，容易出现磨损、疲劳、腐蚀等问题，导致设备性能下降或 失效。通过振动分析、声音分析、温度监测等故障诊断技术，可以及时发现异常现象，判断故障类型和程度，为 维修保养提供依据。
故障诊断在液压系统中的应用
总结词
液压系统在机械设备中起到传递动力和调节控制的作用，其运行状态直接影响到 整个设备的性能。对液压系统进行状态监测和故障诊断，有助于保障设备的稳定 性和可靠性。
早期的状态监测主要依靠人工检 查和简单的仪表测量，受限于技 术和认知水平，监测的准确性和
可靠性较低。
发展阶段
随着电子技术和计算机技术的进 步，状态监测技术逐渐向自动化 、智能化方向发展，出现了各种 传感器、数据采集与处理系统等
。
成熟阶段
现代的状态监测技术已经形成了 集信号处理、模式识别、预测评 估等多学科于一体的综合性技术 体系，广泛应用于各种机械设备
详细描述
液压系统中的各种元件，如泵、阀、缸等，在长期使用过程中可能会出现泄漏、 堵塞、磨损等问题。通过对液压油的温度、压力、流量等参数进行监测，结合压 力波动、噪声等信号分析，可以快速定位故障位置，提高维修效率。
故障诊断在生产设备中的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
生产设备是工业生产中的重要工具，其运行状态直接关系 到生产效率和产品质量。通过状态监测和故障诊断技术， 可以及时发现设备潜在问题，保障生产的顺利进行。
多技术融合的监测与诊断技术
多技术融合的监测与诊断技术是指将多种技术手段融合在一 起，形成综合性的监测和诊断系统。这些技术手段包括振动 分析、油液分析、声发射等，能够从多个角度对机械设备进 行全面监测和分析。
多技术融合的监测与诊断技术能够提高故障诊断的准确性和 可靠性，为维修工作提供更加全面的技术支持。同时，这种 技术需要专业人员对各种技术手段进行综合分析和判断，以 保证监测和诊断结果的准确性。
机械设备故障应用诊断技术
机械设备故障应用诊断技术
按故障造成的后果分类
1）、致命故障：这是指危及或导致人身伤亡，引起机械设备报废或造成重大经
济损失的故障。
2）、严重故障：是指严重影响机械设备正常使用，在较短的有效时间内可以排
除的故障。
3）、一般故障：明显影响机械设备正常使用，在较短的有效时间内可以排除的
故障。
4）、轻度故障：轻度影响机械设备正常使用，能在日常保养中用随机工具轻易
排除的故障。如零件松动等。
机械设备故障应用诊断技术
第三部分 故障概率与故障率
机械设备故障应用诊断技术
故障概率
设备的技术状况总是随着时间的延长而逐渐恶 化的因而设备的使用寿命总是有限的。由此可知， 设备发生故障的可能性总是随着时间的延长而增大 的，因而它可以看作是时间的函数。但同于设备故 障的发生具有随机性，即无论哪一种故障、人们都 难以预料它的确切发生时间。故设备发生故障的情 况都只能用概率来表示，称为故障概率
机械设备在规定当的t=条∞件时下，和即规定F的( 时)间内0 不f发(t生)d故 障t1的概率称为无故障概率，用R(t）
表示。
故障概率与无故障概率构成了一个完整的事件组，即
或
F(t) R(t) 1 R(t)1f(t)
机械设备故障应用诊断技术
故障率
故障率是指在每一个时间增量里产生故障的次数或在时间t之尚未发生故障，而在随后 的αt时间之内可能发生故障的条件概率，用 λ（t ）来表示，其数学关系式为：
发的阶段。当这种情况能够鉴别时，即认为是一种故障现象称为潜在故 障。
机械设备故障应用诊断技术
根据故障产生的原因分类
1）、人为故障：由于在设计、制造、大修、使用、运输、管理等方面存在问题，
机械设备故障诊断实施技术
也就是指采集器可同步统计旳信号路数 一般为1、2、4、8、16不等
指采集器采集数据旳快慢，单位为Hz， 其值越大越好。
是指采集器感知信号幅值微小变化旳能力
(5)信噪比 是决定采集器动态范围旳指标，单位 为dB，要求越大越好。
(6)输入输出阻抗 是采集器与其他仪器相联时需要考虑 旳指标，要求输入阻抗尽量大些而输 出阻抗尽量小些。
对于与固有振动频率有关旳 高频振动 振动加速度作为检测参数。
为了提升诊疗旳有效性 , 可考虑用两种措施同步进行检测。
2. 检测部位与检测方向
一般减速器 , 其检测部位选择在轴承座盖
高速增速器 , 如轴承座在机箱内部 , 则选择轴承座附近刚性 很好旳部位 , 或测量基础旳振动。通 常要求测定部位旳表面 应是光滑旳 , 而且为了取得精确旳测定值 , 应保持每次旳检 测位置不变。
-0.14
0.12
-0.05
0
0.05
0.15
0.1
0.15
-
差
0.07
编码值
12
13
6
3
12
10
11
14
13
6
3
3
二进制
110
1101
0110
0101
1100
1010
1011 1110 1101 0110
0101 0101
0
2 . 力
(7)存贮容量
4.1.2.3 信号分析与处理设备
理论上旳多种数学运算必须借助一定旳硬件设备才 干真正得以实现，这就是信号旳分析与处理设备。
信号分析与处理设备分为两大类
通用型和专用型
所谓通用型信号分析与处理设备，是指由通用计算机 硬件和基于其上旳信号分析与处理软件构成旳系统； 所谓专用型信号分析与处理设备，则是指除通用型之 外旳其他多种信号分析与处理设备。
机械设备故障诊断与监测的常用方法
机械设备故障诊断与监测的常用方法机械设备在工业生产中起着非常重要的作用，而设备故障的发生往往会导致生产中断和损失。
为了提高设备的可靠性和稳定性，以及减少故障对生产的影响，机械设备的故障诊断与监测变得尤为重要。
下面我们将介绍一些机械设备故障诊断与监测的常用方法。
一、故障诊断方法1. 经验法经验法是指根据维修人员的经验和对设备的了解，通过观察和检查设备的运行状态，来判断设备可能出现的故障。
这种方法需要维修人员对设备有较深的了解和丰富的实践经验，对于一些常见的故障问题，经验法是一种简便有效的诊断方法。
2. 振动分析法振动分析法是一种通过检测设备的振动信号，来判断设备是否存在故障的方法。
通过振动分析仪器采集到的振动数据，可以分析设备的振动频率、幅值、相位等参数，从而判断设备的运行状态和可能存在的故障。
这种方法对于轴承、齿轮、传动系统等部件的故障具有很好的诊断效果。
3. 热像法热像法是一种通过红外热像仪器，对设备表面温度进行检测和分析，来判断设备是否存在故障的方法。
由于设备在运行过程中存在摩擦、磨损、电气故障等问题，会导致设备局部温度升高，通过热像仪器可以清晰地观察到设备表面的温度分布情况，从而判断设备是否存在故障。
二、故障监测方法1. 油液分析法油液分析法是一种通过对设备润滑油或液压油进行采样和化学分析，来监测设备是否存在故障的方法。
设备在运行过程中，润滑油或液压油中会存在金属颗粒、水分、氧化物等问题，通过对这些物质的分析可以判断设备是否存在磨损、腐蚀、水分混入等问题，从而实现对设备运行状态的监测。
2. 温度监测法温度监测法是一种通过对设备各部件温度进行实时监测，来判断设备是否存在故障的方法。
不同的故障问题会导致设备各部件温度升高或降低，通过实时监测设备的温度变化可以及时发现设备的异常情况，从而减少故障对设备的损坏。
3. 运行参数监测法运行参数监测法是一种通过对设备运行参数进行实时监测，来判断设备是否存在故障的方法。
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
一、机械设备故障诊断技术
1、图像识别技术
图像识别技术是基于图像处理、模式识别和计算机视觉等多学科的一
种技术，可以通过机器自动识别图像中的特征，从而诊断出机械设备故障。
它利用图像识别算法，根据特定设备上细致的拍摄图像的信息，经过计算
机识别，分析出模式、参数、结构信息，从而诊断出机械设备故障。
2、传感器技术
传感器技术是指利用传感器可以直接检测机械设备上可测量参数的改变，从而诊断出机械设备故障。
这种技术可以检测温度、压力、流量、振动、电弧等物理参数的变化情况，然后对机械设备故障进行诊断。
3、机器学习技术
机器学习技术是指智能系统能够通过不断自学习，从大量数据中学习
出若干模型，并根据这些模型进行精确判断，从而诊断出机械设备故障。
机器学习技术可以根据搜集的大量数据建立模型，分析其中的规律，从而
对机械设备状态和参数变化进行判断，从而诊断出机械设备故障。
二、机械设备故障诊断方法
1、直接诊断法
直接诊断法是指利用传感器和测量仪表直接对机械设备的参数进行测量，从而判断出机械设备故障的方法。
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
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景（三篇）
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景随着科技的快速发展，如今的机械设备越来越精密，造价也越来越高，而如果机械设备在使用过程中出现故障就会对企业的生产和工作人员的人身安全构成威胁。
机械设备故障检测诊断技术是在设备运行状态下能够实时检测并诊断设备是否存在故障隐患的部位，做到及时发现及时解决，从而避免人员伤亡以及经济损失，是当前国内外研究的热点技术。
本文介绍了当前主要的机械设备故障检测诊断技术，并指出其未来的发展趋势。
随着科学技术的发展，如今机械设备的精密程度和造价都越来越高，因此，一旦出现故障就会导致严重的后果，首先是机械设备损坏带来的修理费用、停工等直接经济损失，其次在机械出现故障时可能会导致工作人员的伤亡，除此之外还会导致环境的污染等，因此，要对机械设备在运行过程中的状态进行检测、诊断，并根据诊断结果及时采取相关措施，力求将损失降为最小的同时，保证机械设备的运行安全、防止突发事故的产生，机械设备故障检测诊断技术就是基于这样的需要而迅速发展起来的。
1.机械设备故障检测诊断技术现状1.1.振动监测诊断振动监测诊断技术是目前机械设备故障检测诊断技术领域应用最广泛的技术，是根据机械设备的振动状态和振动特征来判断设备运行是否正常、是否存在潜在故障。
一般来讲，振动监测诊断技术在监测过程中对设备无任何干扰，因此在实际工作中具有简便易行的优点。
在实践中，要根据机械设备本身的振动特点来选择合适的传感器对其振动速度、加速度、位移等参数进行采集，然后通过A/D转换器将采集到的模拟信号转化为数字信号，并传输给数据诊断系统，诊断系统对所传过来的数据进行分析，将分析结果以曲线图的形式输出在显示屏上，供工作人员参考，工作人员凭借这些谱图来判断机械设备运转是否正常，是否存在异常部位。
1.2.噪声监测诊断技术在机械设备运行过程中，机械的振动总是不可避免的，尤其是在某些部位异常的情况下，通常会产生异常的噪声，这就给机械设备故障检测诊断提供了一个出路。
机械故障诊断技术
当诊断一台设备的故障部位和 原因时，往往需要综合的运用 多种检测方法。在判定前，要 列举各种可能及该可能的特征 参数值，再与检测得到的数据 进行对比验证，将对比不相符 合的可能排除，剩下相符的可 能，即为设备的故障部位和原 因。这就是故障诊断中所普遍 使用的——排除法。
1
小结 2
第1章 思考题
故障诊断的基础是建立在___________ 原理上的。
劣化曲线沿纵轴分成的三个区间分别是什么？代表什么意义？
01 故障诊断的基础是建立在能量耗散原理上的。所有设备的作 用都是能量转换与传递，设备状态愈好，转换与传递过程中 的附加能量损耗愈小。例如机械设备，其传递的能量是以力 、速度两个主要物理参数来表征，附加能量损耗主要通过温 度及振动参数表现。随着设备劣化程度加大，附加能量损耗 也增大。因此，监测附加能量损耗的变化，可以了解设备劣 化程度。
02 (能量参数：电压及电流、压力及流量等）
1.1 设备的 寿命及劣化
曲线
一．浴盆曲线
浴盆曲线：设备维修工程中，根据统计得出 的一般机械设备劣化进程规律曲线。由于曲 线的形状类似浴盆的剖面线，因此称为浴盆 曲线。
设备的寿命曲 线（浴盆曲线）
故 障 率
Ⅰ——磨合期 Ⅱ——正常使用期 Ⅲ——耗损期
%
，观测特征频率的振动幅值变化，可以了解该零部件的运动状态和劣化程度。（
振动法，由于不受背景噪声干扰的影响，使信号处理比较容易，因此应用更加普
遍。）
5.无损检测 法
无损检测是一种从材料和产品的无损检测技 术中发展起来的方法，它是在不破坏材料表 面及内部结构的情况下检测机械零部件缺陷 的方法。它使用的手段包括超声、红外、x射 线、γ射线、声发射、磁粉 探伤、渗透染 色等。
机械故障诊断方法
机械故障诊断方法
机械故障诊断方法指的是通过观察、测试和分析来确定机械系统故障原因的方法。
下面列举了几种常用的机械故障诊断方法：
1. 观察法：通过观察机械设备运行时的现象和表现来初步判断故障原因。
例如，观察机械设备的噪音、振动、温度等变化情况。
2. 测试法：通过各种测试手段对机械设备进行测试，获取实际数据来判断故障原因。
例如，使用检测仪器测量电流、电压、转速等参数来确定故障。
3. 分析法：根据机械设备的故障现象和测试数据，进行数据处理和分析，找出可能的故障原因。
例如，通过振动分析、谱图分析等方法来识别故障。
4. 对比法：将正常工作状态的机械设备与故障设备进行对比，找出差异和异常之处，确定故障原因。
5. 经验法：根据经验，通过感觉和直觉判断机械设备的故障原因。
这种方法通常适用于经验丰富的维修人员。
无论采用哪种故障诊断方法，都需要综合考虑多种因素，包括机械设备的结构、工作原理、使用环境等，以便更准确地确定和解决故障原因。
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。
机械设备故障诊断与监测的常用方法6篇
机械设备故障诊断与监测的常用方法6篇第1篇示例：机械设备在使用过程中经常会出现各种故障，及时准确地进行故障诊断和监测对于设备的正常运行和维护是至关重要的。
下面将介绍一些机械设备故障诊断与监测的常用方法。
一、视觉检查法视觉检查法是最简单、最直观的故障诊断方法之一。
通过观察设备的外观、运转状况、连接部位是否松动、是否有明显的磨损痕迹等，初步判断设备是否存在问题。
这种方法适用于一些外在明显的故障，比如松动的螺丝、漏油现象等。
二、听觉检查法听觉检查法是通过听设备运行时的声音来判断设备是否存在故障。
比如机械设备在运行时出现异常的响声，可能是由于轴承损坏、齿轮啮合不良等原因引起的。
通过仔细倾听设备运行时的声音，可以初步判断设备存在的故障类型。
三、振动检测法振动检测法是一种通过监测设备在运行时的振动状况来判断设备是否存在故障的方法。
通常情况下，机械设备在正常运行时会有一定的振动，但如果振动异常明显，可能是设备出现了问题。
通过振动检测仪器对设备进行监测和分析，可以准确判断设备的故障类型和严重程度。
四、温度检测法温度检测法是通过监测设备运行时的温度变化来判断设备是否存在故障的方法。
比如设备某个部位温度异常升高，可能是由于摩擦引起的，也可能是由于电气元件故障引起的。
通过红外测温仪等工具对设备表面温度进行监测和分析，可以帮助工程师快速定位故障部位。
五、性能测试法性能测试法是一种通过对设备的各项性能指标进行测试和比较，来判断设备是否存在故障的方法。
比如通过功率测试仪器对设备的电流、电压等参数进行监测，比较实测数值与标准数值是否一致，可以准确判断设备是否存在故障。
六、故障诊断仪器法现代科技的发展，各种先进的故障诊断仪器也被广泛应用于机械设备的故障诊断和监测中。
比如红外热像仪可以通过红外辐射检测设备的热量分布，帮助工程师找出设备故障的根源；声发射仪器可以对设备在运行时的声音进行捕捉和分析；电动机绝缘测试仪器可以对设备的绝缘状态进行监测等。
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振动、冲击、噪声国家重点实验室(上海交通大学) 2005年5月18日
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
上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验室
2021年2月19日星期五
2
引言
引 言 学科范畴 学科发展意义 监测与诊断技术基础
4
引言
机械设备是现代化工业生产的物质技术基础， 设备管理则是企业管理中的重要领域
也就是说，企业管理的现代化必然要以设备 管理的现代化作为其重要组成部分
机械设备状态监测与故障诊断技术在设备管 理与维修现代化中占有重要的地位
我国已将设备诊断技术、修复技术和润滑技术 列为设备管理和维修工作的三项基础技术
监测与诊断系统 监测与诊断技术发展趋势 结束语
引言
现代工业生产对机械设备的要求:
可靠性 可用性 维修性 经济性 安全性 进行全寿命管理，实行全面质量保证体系制度
机械设备状态监测与故障诊断技术在满足上 述这些要求中，扮演着越来越重要的角色
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络化远程诊断系统
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9
学科范畴
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
学科范畴
机械工程 机器
建模技术
FEM
测量技术
分析
声音或振动信号
CAD, CAE 坐标反求 图像处理
结构与强度
通过测取设备状态信号，并结合其历史状况对所 测信号进行处理分析，特征提取，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)，进一步预测将来状态，最终确定需 要采取的必要对策的一门技术
主要内容包括监测、诊断(识别)和预测三个方面
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12
定义 – 技术结构关系
在 线 、 离 线 ； 定 期 、 连 续 ； ...
简易、精密
M 监测
(I)
C 工作状态
表现
振动、噪声、温 度、压力、转速、 扭 矩 、 功 率 、 ...
正常
异常
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
D 诊断
(II)
诊断理论与方法
统计识别， 模糊逻辑， 灰色理论， 神 经 网 络 ， ...
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
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
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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
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5
引言
维修方式归纳起来有三大类，共五种形式：
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
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13
定义 – 监测与诊断的关系
机械设备状态监测与故障诊断既有区别、又有联系， 同一学科的两个层次：[简易/精密]
状态监测也称为简易诊断，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 状态，并根据特征参数值与门限值之间的关系来决定设 备的状态
8
引言
机械设备状态监测与故障诊断
是一门正在不断完善和发展的交叉型学科 是一项与现代化工业大生产紧密相关的技术 是机械学科领域的研究热点之一
故障诊断学科需解决的重要问题
故障特征信息提取和故障分类、识别的新理 论及 新方法研究
复杂故障产生机理及模型的深入研究 故障诊断智能系统研究，包括诊断专家系统和网
7
引言
实践证明，机械设备状态监测与故障诊断技 术
正在改变着我国传统维修管理的被动局面 正在向预防(状态)维修的新方式推进 促使设备寿命周期费用最经济和综合效率最高
可见，状态监测与故障诊断技术是开展预防 (状态)维修的重要支撑
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类别
磨损、腐蚀、变形、 裂纹、不平衡、不对 中 、 松 动 、 渗 漏 、 ...
分析
参数监测， 症状识别， 特 征 提 取 ， ...
性质与程度
逻辑关系
暂时、永久、突发、
渐发、破坏、非破
简 单 映 射 、 加 权 相 关 、 规 则 相 关 、 置 信 因 子 、 ... 坏 、 先 天 、 错 用 、 ...
ower Spectral Density (PSD), * Correlation, * Fuzzy Logic, * Bispectrum, * Higher-Order Statics (HOS), * Neural Networks (NN), * Wavelet Transform, * Spectral Correlation Density (SCD), * Time-Frequency Distribution (TFD), * Sound Intensity, * Near-Field Acoustic Holographics, * ...
* Stability, * Chaos, * Fractal, * ...
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11
定义
机械设备状态监测与故障诊断
是识别机械设备(机器或机组)运行状态的一门综 合性应用科学和技术，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
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
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