机械设备状态监测及故障诊断技术
(完整版)设备状态监测与故障诊断技术
新技术专题报告学院：电子与信息工程学院班级：电气11姓名：张健康学号：120113303018设备状态监测与故障诊断技术1 前言设备状态监测与故障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。
通俗地讲，它是一种给设备“看病”的技术。
本文联系高线厂预精轧机在实际工况条件下的状态监测，以及根据采集到的振动故障信号，对高线厂预精轧机进行故障诊断，并简单介绍一下设备状态监测与故障诊断技术在高速线材轧机上的应用。
2 状态监测表1是预轧机16#锥箱轴承参数。
图2、3是2006年5月30日和6月13日测得的频谱分析图是16＃立式轧机分别在转速为610rpm和666rpm的转速下测得的，两图有明显的差异。
虽然两副频谱中显示的振动幅值都表1 预精轧机16#锥箱轴承参数轴承序号滚动体数Z 节径D（″）滚动体直径d（″）接触角α1 18 6.4961 0.8661 02 20 6.5679 0.8125 293 18 6.4961 0.88238 04 12 3.7402 0.8268 05 11 3.4449 0.8437 406 10 2.2638 0.5 30图1 预精轧立式机架锥箱结构没有进入ISO3495旋转机械的振动烈度标准危险区域，但两次测得的结果一次基波振动副值逐渐增加,且两图中二、三、四、五次谐波都有明显的突起。
证明锥箱内运转情况逐渐劣化，存在设备隐患。
由于传感器安装位置上的差异，机械振动烈度未超出ISO3495标准并不能说明设备是正常的。
因此状态监测需要每天进行记录，并要求将监测到的结果与历史记录比对，从中找出变化趋势，才能判断出真实的设备状态。
0 500 1000 1500 2000 Hz Lin图2 劣化前期频谱分析MagRMSmm/secLin 4321⑥⑤④③②①ⅢⅡⅠ0 500 1000 1500 2000 Hz Lin图3 劣化中频谱分析3 故障诊断高速线材轧机具有运转速度高、载荷变化频繁、所轧制轧件温度低的特点，设备的主要故障是主传动设备的轴承、齿轮失效故障，占了总设备故障时间的50%以上。
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。
设备状态监测和设备故障诊断技术
设备状态监测与设备故障诊断技术第一章：绪论第一节：什么是设备诊断技术机械设备状态监测与故障诊断是同一学科的两个不同层次，它们既有联系又有区别，为了方便起见统称为机械设备故障诊断。
机械设备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。
具体来说，就是通过测取设备运行的状态信号，并结合其历史状况对所测取的信号进行处理、分析、提取特征，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），再进一步预测设备未来的运行状态，最终确定需要采取何种必要的措施来保证机械设备取得最优的运行效果。
主要内容包括对机械设备运行状态的监测、诊断（识别）和预测三个方面。
其中，状态监测也被称为简易诊断，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）来检查设备运行状态，再根据特征参数值与门限值之间的关系来确定设备当前是处于正常、异常还是故障状态。
如果对设备进行定期或连续的状态监测，就可以获得设备运行状态变化的趋势和规律，据此就可以预报设备的未来运行发展趋势，也就是人们常说的趋势分析。
诊断（识别）则不仅要掌握设备的运行状态和发展趋势，更重要的是查找产生故障的原因，识别、判断故障的严重程度，为科学检修指明方向，这就是人们常说的精密诊断，设备状态监测与设备故障诊断可以从以下两个方面来理解。
1.设备状态监测以监测设备振动发展趋势为手段的设备运行状态预报技术。
2.设备故障诊断以分析设备振动主要特征为手段的设备运行故障诊断技术。
设备故障诊断技术是以设备为对象，采用多种现代化科学成果而形成的一门综合性学科。
它涉及了传感器技术、信息采集技术、信息处理技术、识别理论、预报决策、计算机诊断技术及有关机械设备的专业技术与理论。
第二节：故障诊断的目的机械设备故障诊断的根本目的就是要保证设备的安全、可靠和高效、经济地运行，具体来说就是：1．及时、正确、有效地对设备的各种异常状态和故障状态作出诊断，预防或消除故障；同时对设备的运行维护进行必要的指导。
设备状态监测与故障诊断
5 设备状态监测与故障诊断所谓“状态监测与故障诊断”，就是对运行中的设备实施定期或连续监测、有关参数分析、有效地对设备运行状态进行系统自动监测分析或人工分析，读取相应的自诊断状态报告，以便尽早发现潜伏性故障，提出预防性措施，避免发生严重事故，保证设备的安全、稳定和经济运行，并以此指导设备检修。
设备状态监测和故障诊断技术也称为预测维修技术，是新兴的一门包含很多新科技的多学科性综合技术。
简单地说就是通过一些技术手段，对设备的振动、噪声、电流、温度、油质等进行监测和技术分析，掌握设备的运行状态，判断设备未来的发展趋势，诊断故障发生的部位、故障的原因，进而具体指导维修工作。
传统的耳听、手摸等也可以算是其中的一种比较简单的手段。
5.1 设备故障的规律设备故障是一个非常广义的概念。
简单地说，设备故障就是设备系统或其中的元件／部件丧失了规定的功能或精度。
与故障意义相近的还有“失效”的概念，失效通常指的是不可修复的对象；故障指的是可以修复的对象。
早期故障：这种故障的产生可能是设计、加工或材料上的缺陷，在设备投入运行初期暴露出来。
或者是有些零部件如齿轮箱中的齿轮及其他摩擦副需经过一段时期“跑合” , 使工作情况逐渐改善。
这种早期故障经过暴露、处理、完善后，故障率开始下降。
使用期故障：这是产品有效寿命期内发生的故障，这种故障是由于载荷（外因，指运行条件等）和系统特性（内因，指零部件故障、结构损伤等）无法预知的偶然因素引起的。
设备大部分时间处于这种工作状态。
这时的故障率基本上是恒定的。
对这个时期的故障进行监测与诊断具有重要意义。
后期故障（耗散期故障）：它往往发生在设备的后期，由于设备长期使用，甚至超过设备的使用寿命后，设备的零部件由于逐渐磨损、疲劳、老化等原因使系统功能退化，最后可能导致系统发生突发性的、危险性的、全局性的故障。
这期间设备故障率是上升趋势，通过监测、诊断，发现失效零部件应及时更换，以避免发生事故。
设备故障的规律可分为以下六种模式。
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势机械设备在工业生产中起着至关重要的作用，然而随着设备的使用时间延长，故障问题也逐渐凸显出来。
对机械设备的故障诊断与监测显得尤为重要。
本文将对机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势进行探讨，旨在为相关行业人士提供参考和借鉴。
一、常用方法1. 振动分析法振动分析是一种通过监测和分析机械设备振动信号来判断设备工作状态的方法。
通过检测设备的振动频率、振幅和相位等参数，可以判断设备是否存在故障，并且可以提前预警可能的故障问题。
振动分析法在机械设备故障诊断中具有较为广泛的应用，尤其适用于轴承、齿轮和传动系统等部件的故障诊断。
5. 数据监测法数据监测法是一种通过监测设备运行时产生的数据信号来判断设备工作状态的方法。
通过分析设备的电流、电压、温度和压力等数据，可以实时监测设备的工作状态，从而及时发现并诊断设备存在的故障问题。
数据监测法在机械设备故障诊断中同样具有重要的应用价值，尤其适用于数控设备、电气设备和自动化设备等设备的故障诊断。
二、发展趋势1. 智能化技术的应用随着人工智能、大数据和物联网技术的不断发展，智能化技术在机械设备故障诊断与监测领域的应用越来越广泛。
智能化技术可以实现设备的自动监测和诊断，大大降低人工干预的成本，提高故障诊断的准确性和效率。
未来，智能化技术将成为机械设备故障诊断与监测的发展趋势之一。
2. 多模态信号融合分析多模态信号融合分析是指将振动信号、声音信号、热像信号、油液信号和数据信号等多种信号进行融合分析，从而实现对设备工作状态的全方位监测和诊断。
多模态信号融合分析可以综合各种信号的优势，提高故障诊断的准确性和可靠性，对于复杂设备的故障诊断具有重要的意义。
3. 在线监测技术的发展随着传感器技术、无线通信技术和云计算技术的不断成熟，使得在线监测技术在机械设备故障诊断与监测领域得到广泛应用。
在线监测技术可以实时监测设备的工作状态，及时发现故障问题，减少停机维修时间，提高设备的可靠性和可用性，对于提升设备运行效率具有重要的意义。
设备状态检测与故障诊断解说词
设备状态检测与故障诊断解说词尊敬的观众们，大家好！今天，我将为大家介绍设备状态检测与故障诊断的相关知识。
设备状态检测与故障诊断是一项重要的技术，它能够帮助我们及时发现设备的异常状态，减少故障发生的可能性，提高设备的可靠性和工作效率。
设备状态检测是通过对设备进行实时监测和分析，了解设备的工作状态是否正常。
我们可以通过监测设备的温度、振动、电流等参数来判断设备是否处于正常工作状态。
如果设备的温度异常升高，或者振动频率异常增大，那么就可能存在设备故障的风险。
通过及时检测和分析这些指标，我们可以提前采取措施，避免设备故障带来的不良影响。
故障诊断是在设备发生故障时，通过分析故障现象和相关数据，找出故障的原因和位置。
故障诊断需要借助专业的工具和技术，比如红外热像仪、振动分析仪等。
通过这些设备，我们可以对设备进行全面的检测和分析，找出故障的根本原因，以便进行及时修复和维护。
在设备状态检测与故障诊断过程中，我们还需要注意一些关键问题。
首先是数据采集的准确性和及时性，只有准确和及时地采集到设备的状态数据，我们才能更好地判断设备是否正常工作。
其次是数据分析的精确性和有效性，只有通过准确的数据分析，我们才能找出故障的原因和位置，做出正确的处理决策。
设备状态检测与故障诊断技术的应用非常广泛。
它不仅可以应用在工业设备上，还可以应用在交通运输、能源、医疗等领域。
通过设备状态检测与故障诊断，我们可以提高设备的可靠性和安全性，降低故障的发生率，为各行各业的生产和运营提供有力的保障。
设备状态检测与故障诊断是一项关键的技术，它可以帮助我们及时发现设备的异常状态，减少故障发生的可能性。
通过准确的数据采集和分析，我们可以找出故障的原因和位置，做出正确的处理决策。
设备状态检测与故障诊断的应用范围广泛，对于提高设备的可靠性和安全性具有重要意义。
让我们共同努力，将设备状态检测与故障诊断技术应用到实际生产和生活中，为社会发展和进步贡献力量！谢谢大家！。
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。
机械设备状态监测与故障诊断技术
（大、中、小修 ） 不足维修——新故障和潜在的故障因素
路漫漫其悠远
机械设备状态监测与故障诊断技术
第一章 概 述
2.2重要缺陷—传统的检修方式对于故障的寻找往往需要
对设备的大拆大卸才能实现，检修周期长，且检修后，设备
机械设备状态监测与故 障诊断技术
路漫漫其悠远
2020/11/18
机械设备状态监测与故障诊断技术
第一章 概述
近些年来，设备状态监测与故障诊断逐渐进入工程应用 阶段，技术日趋成熟，应用范围日趋广泛，成为现代设备维 护技术的一个重要组成部分。
一、实施设备状态监测与故障诊断的意义
1.机械设备维护的基本任务：对设备进行合理的技术维护、 及时发现异常和故障、适时采取检修措施以最大限度保证其 正常运行。 2.传统的机械设备维护方法——一定意义上的经验维护法 特点：具有相当的局限性，往往依靠人的眼看、耳听、手摸 等感观手段获取某种信息继而凭借过去的经验来加以判断。
路漫漫其悠远
齿轮座受倾翻力矩作用
机械设备状态监测与故障诊断技术
机械振动及设备故障诊断方向
轧机主传动系统故障诊断
a. 咬入
路漫漫其悠远
c.抛出
齿轮座振动纪录曲线机械设备状态监测与故障诊断技术
机械振动及设备故障诊断方向
小波分析在故障诊断中的应用
小波具有时频“聚焦”特性 高斯小波—最大熵谱分析 小波分析—AR谱 实现微弱故障诊断信号分离和提取，发现早期故障 R1减速机高速轴工作侧轴承保持架不平衡产生的故障频率 计算值3.19HZ 故障：该轴承保持架不平衡
§ 有限元计算：两向受力，一向受压，等效应力最大
机械设备状态监测与故障诊断
机械设备状态监测与故障诊断机械设备的状态监测与故障诊断是指利用现代科学技术和仪器，根据机械设备（系统、结构）外部信息参数的变化来判断机器内部的工作状态或机械结构的损伤状况，确定故障的性质、程度、类别和部位，预报其发展趋势，并研究故障产生的机理。
机械设备状态监测与故障诊断技术是保障设备安全运行的基本措施之一，其实质是了解和掌握设备在运行过程中的状态；预测设备的可靠性；确定其整体或局部是正常或异常。
它能对设备故障的发展作出早期预报，对出现故障的原因、部位、危险程度等进行识别和评价，预报故障的发展趋势，迅速地查寻故障源，提出对策建议，并针对具体情况迅速地排除故障，避免或减少事故的发生。
所谓机械故障，就是指机械系统（零件、组件、部件或整台设备乃至一系列的设备组合）因偏离其设计状态而丧失部分或全部功能的现象。
其内容包括●能使设备或系统立即丧失其功能的破坏性故障。
●由于设计、制造、安装或与设备性能有关的参数不当造成的设备性能降低的故障。
●设备处于规定条件下工作时，由于操作不当而引起的故障。
●设备的自然耗损，如磨损、疲劳、老化等所引起的故障。
机械故障诊断可以分类如下1．按目的分（1）功能诊断（2）运行诊断2．按方式分（1）巡回检测（2）在线监测3．按提取信息的方式分（l）直接诊断（2）间接诊断4．按诊断时所要求的机械运行工况条件分（l）常规工况诊断（2）特殊工况诊断5．按功能分（1）简易诊断（2）精密诊断设备诊断技术的三个环节（1）信息的采集（2）信息的分析处理3）状态的识别、诊断、预测和决策设备诊断技术覆盖的知识面较宽，它包括：数据采集技术，计算机数据分析处理技术，计算机诊断、预测、决策技术；设备本身的结构原理、运动学和动力学；设备的设计、制造、安装、运转、维护、修理知识；设备系统与部件的故障或失效机理及零部件可靠性方面的知识等等。
机械设备状态监测及诊断技术的主要工作内容如下（1）保证机器运行状态在设计的范围内 监测机器振动位移可以对旋转零件和静止零件之间临近接触状态发出报警。
机械设备状态检测与故障诊断
机械设备状态检测与故障诊断1.简述设备故障诊断的目的和任务答:目的:①能及时的、正确的对各种异常状态或故障状态作出诊断,预防或消除故障,对设备的运行进行必要的指导,提高设备的可靠性、安全性和有效性,把故障降低到最低水平②保证设备发挥最大的设计压力③通过检测监视、故障分析、性能评估等,为设备结构改造、优化设计、合理制造及生产过程提供数据和信息任务:①状态监测②故障诊断③指导设备的管理维修2.简述设备故障诊断技术的定义、内容、类型和方法答:定义:在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下,掌握设备的运行状况,判定产生故障的部位和原因,以及预测预报设备状态的技术内容:设备故障诊断的内容包括状态监测、分析诊断和故障预测三方面,实施过程为信号采集、信号处理、状态识别、诊断决策四方面类型:①按诊断对象分类:旋转机械诊断技术、往复机械诊断技术、工程结构诊断技术、运载器和装置诊断技术、通信系统诊断技术、工艺流程诊断技术②按诊断目的分类:功能诊断与运行诊断、定期诊断与连续诊断、直接诊断与间接诊断、常规工况与特殊工况诊断、在线诊断和离线诊断③按诊断方法完善程度分类:简易诊断、精密诊断技术方法:①传统方法:利用各种物理和化学的原理和手段,通过伴随故障出现的各种物理和化学现象直接检测故障;利用故障所对应的征兆来诊断②智能诊断:在传统诊断方法的基础上,将人工智能的理论的方法用于故障诊断③模式识别、概率统计、模糊数学、可靠性分析和故障树分析、神经网络、小波变换、分析几何等数学分支在故障诊断中应用3.机械设备故障的信息获取和检测方法有哪些?答:获取方法:直接观测法、参数测定法、磨损残渣测定法、设备性能指标的测定检测方法:①振动和噪声的故障检测:振动法、特征分析法、模态识别与参数识别法、冲击能量与冲击脉冲测定法、声学法②材料裂纹及缺陷损伤的故障检测:超声波探伤法、射线探伤法、渗透探伤法、磁粉探伤法、涡流探伤法、激光全息检测法、微波检测技术、声发射技术③设备零部件材料的磨损及腐蚀故障检测:光纤内窥技术、油液分析技术④温度、压力、流量变化引起的故障检测4.简述振动检测和诊断系统的组成和原理,说明其区别答:振动检测系统:信息输入-数据预处理-数据变换和压缩-特征提取-状态分类-{①显示、打印、绘图、储存②判断与决策-报警、审核、维修}诊断系统:激振器-被诊断对象-传感器-二次仪表-{①磁带记录仪②分析仪③数据采集、记录和存储器}-故障诊断系统5.测振传感器有哪些类型?简述其工作原理。
机械设备状态监测和故障诊断技术
17
上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验 室
2018年10月14日星期日
基于振动(噪声)测量与分析
机械振动信号中包含了丰富的机器状态信息，它是机械
设备故障特征信息的良好载体 利用振动信号来获取机械设备的运行状态并进行故障诊 断具有如下优点：
方便性：利用各种振动传感器及分析仪器，可以很方便地
目录
起源与含义
意义与优势
监测与诊断技术基础原理 监测与诊断系统应用 监测与诊断技术发展趋势 结束语
1
2018年10月14日星期日
技术概述与用途
起源
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
2018年10月14日星期日
12
信号采集
13
信号处理
14
15
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基于振动(噪声)测量与分析
在这里所提及的状态监测与故障诊断，均是指基于
振动测量与分析方面的技术
事实上状态监测与故障诊断是一门综合性极强、涉及
面非常广泛、学科交叉渗透十分丰富的技术 除了应用振动分析方法之外，还可采用油液分析、红 外热像、超声探伤以及温度、压力分析等多种不同技 术
预防维修(PM)
状态维修 以状态为基础、基 于统计分析、信号 处理、趋势分析
事后维修(BM)
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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上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验 室
2018年10月14日星期日
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基本工作原理及优势
技术结构关系
机械装备状态监测与故障诊断技术研究
机械装备状态监测与故障诊断技术研究近年来，随着机械装备在工业领域中的广泛应用，对其状态监测和故障诊断的需求日益增长。
机械装备的正常运行是保障生产效率和安全的关键因素之一。
因此，研究机械装备状态监测与故障诊断技术势在必行。
本文将探讨机械装备状态监测与故障诊断技术的研究现状、方法和挑战。
一、研究现状随着科技的不断进步，机械装备状态监测和故障诊断技术也在不断发展。
现有的研究主要包括传统的振动分析方法、声学信号处理方法、红外热像技术以及智能诊断技术等。
传统的振动分析方法是最常用的一种监测手段，通过对机械设备振动信号的采集和分析，可以有效判断机械设备的运行状态。
声学信号处理方法则是通过对机械设备发出的声音进行采集和处理，以获得设备工作状态的信息。
红外热像技术则是通过检测机械设备的红外辐射，分析设备是否存在异常情况。
智能诊断技术是近年来发展起来的新兴技术，借助人工智能和机器学习算法，可以对机械设备进行全面的监测和诊断。
二、研究方法研究机械装备状态监测与故障诊断技术需要结合多个学科的知识，包括机械工程、仪器仪表、信号处理、模式识别等领域。
在具体的研究方法上，可以采用以下几种途径。
首先，可以通过实验的方式，在实际工作环境中对机械装备进行监测和测试。
通过采集机械装备运行过程中产生的各种信号，并对这些信号进行分析处理，可以获得机械装备的状态信息。
其次，可以借助计算机仿真技术，建立机械装备的数学模型，并对其进行仿真模拟。
通过模拟不同工况下机械装备的运行状态，可以准确判断装备是否存在异常或故障。
另外，还可以结合现有的智能诊断技术，采用机器学习算法对机械装备的状态进行识别和分类。
通过训练机器学习模型，可以实现对机械装备的自动监测和故障诊断。
三、研究挑战机械装备状态监测与故障诊断技术的研究面临一些挑战。
首先，机械装备的复杂性使得监测和诊断变得困难。
不同类型的机械装备具有不同的工作原理和性能特点，因此需要根据具体情况选择合适的监测手段和方法。
机械设备状态监测与故障诊断
2020/2/3
6 机械设备状态检测与故障诊断 6.1 概 述 识别诊断
趋势预测是指利用有关预测技术对设备当前的状态在今后—段时间内的 发展趋势作出估计，它要解决的中心问题是：设备还能维持正常 工作多久？
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2020/2/3
6 机械设备状态检测与故障诊断 6.1 概 述 信号检测（采集）
监测系统得到的各种信号由记录仪记录和存贮。在故障诊断中，对记录 设备的要求是能实现在线记录监测，还能在离线的情况下随时加以 再现，以提供进一步的信号处理。
常用的记录设备：光线振子示波器、磁带记录仪、笔式记录仪等。
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6 机械设备状态检测与故障诊断
6.1 概 述
识别诊断 故障分析是指设备被初步判为故障后，对故障发生的部位，故障的类型
、故障产生的原因等方面作出进一步的分析，故障分析工作一般 由专业的工程技术人员完成。这是一项甚至比故障判断更为复杂 的工作，它涉及到对于各项故障机理的深入研究，涉及到理论和 经验等诸多方面。一般地讲，所有故障现象(包括直观现象和信号 检测、信号处理的结果)都是故障பைடு நூலகம்析的依据，要从众多的其至是 纷杂的现象中作出快速、准确的分析判断，关键在于对各类故障 特点的了解。
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6 机械设备状态检测与故障诊断 6.1 概 述 信号检测（采集）
传感器测点数量应考虑对设备状态作出全面的描述。传感器布置的位置 应尽可能选在二次效应的敏感点上，该位置应具备容易实现测量、 引入干扰小、获取的信息丰富且安装拆卸方便等优点。此外还要注 意传感器的防护，应根据具体情况采取防机械损伤、防水、防腐、 防高温辐射等保护措施，提高其工作可靠性。
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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1. 故障现象分析法故障现象分析法是通过收集和分析设备故障时产生的现象和信息来确定故障原因的方法。
这种方法对于一些常见的故障，比如设备噪音、振动、温度升高等，可以通过仔细观察和分析现象来推断可能的故障原因。
2. 维修记录分析法维修记录分析法是通过分析设备的维修记录来确定设备故障的原因。
通过分析维修记录中频繁出现的故障部件和故障模式，可以发现一些潜在的故障原因，并且可以根据这些信息加强对这些部件的监测和维护。
3. 故障模式效应分析法故障模式效应分析法是一种系统性的故障分析方法，其主要目的是通过对设备可能的故障模式和其可能的影响进行分析，来确定故障的原因。
这种方法需要运用专业的故障分析工具和技术，比如故障模式和影响分析（FMEA）等。
4. 现场检查法现场检查法是指通过对设备进行现场检查，包括外观、结构、连接、管道、电气设备等方面的检查，来确定故障原因。
这种方法需要结合对设备的操作和使用情况进行分析，有时也需要利用一些测量和检测设备来获取更准确的信息。
5. 故障诊断设备和工具故障诊断设备和工具是用来检测和分析设备故障的专用器材，包括振动检测仪、红外热像仪、油品分析仪、声波分析仪、电气检测仪等。
这些设备可以帮助工程师和维修人员快速准确地确定故障原因，并采取相应的维修措施。
二、监测方法的常用方法1. 振动监测振动是设备运行过程中常见的现象，对于机械设备而言，振动的大小、频率以及振动模式都可以反映设备的运行状态。
通过振动监测设备可以实时监测设备的振动情况，并根据振动的变化来判断设备是否存在故障。
2. 温度监测温度监测是通过安装温度传感器在设备关键部位，来实时监测设备的工作温度。
对于一些需要保持稳定工作温度的设备，比如变压器、电机、轴承等，温度监测是非常重要的。
通过温度监测可以及时发现设备过热的情况，并采取相应的措施。
3. 油液监测油液监测是通过对设备的润滑油进行采样和分析，来监测设备运行过程中的润滑状态和设备的磨损情况。
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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主要目的：
及时、正确、有效地对设备的各种异常或故障状态作
出诊断，预防或消除故障；同时对设备的运行维护进 行必要的指导。确保可靠性、安全性和有效性 制定合理的监测维修制度，保证设备发挥最大设计能 力,同时在允许的条件下充分挖掘设备潜力，延长其 服役期及使用寿命，降低设备全寿命周期费用 通过检测、分析、性能评估等，为设备修改结构、优 化设计、合理制造及生产过程提供数据和信息
行噪声源的识别和定位，为噪声控制、预测及故障 诊断等提供依据
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2018年10月10日星期三
常用的声场可视化方法
近场声全息（NAH）－传统方法
基于边界元建模（BEM）的NAH HELS方法（Helmholtz方程最小平方误差） 波叠加方法（Wave
在 线 、 离 线 ； 定 期 、 连 续 ； ... 简易、精密
M 监测 (I)
C 工作状态 异常
正常
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 ， ... 类别 磨损、腐蚀、变形、 裂纹、不平衡、不对 中 、 松 动 、 渗 漏 、 ... 性质与程度 暂时、永久、突发、 渐发、破坏、非破 坏 、 先 天 、 错 用 、 ...
Superposition） 波束形成（Beamforming）
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可视化声源定位实例
汽车发动机
电机
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2018年10月10日星期三
汽车发动机声场图 – Beamforming(66)
指导设备管理和维修
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用途 设备维修管理
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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B/S模式在线监测诊断系统-总体功能
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上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验 室
3150 Hz R 10 cm
4000 Hz R 8 cm
5000 Hz R 6 cm
6300 Hz R 5 cm
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近场声全息需要约 3300 个测点，才能识别这样的高频 上海交通大学 振动、冲击、噪声国家重点实验
室
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目的和意义
目的
目标：保证设备的安全、可靠和高效、经济运行
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
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起源
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)
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
预防维修(PM)
状态维修 以状态为基础、基 于统计分析、信号 处理、趋势分析
事后维修(BM)
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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7
8
9
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基本工作原理及优势
技术结构关系
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发展趋势
系统中故障诊断功能完善
故障分析指导系统：针对有关的机械设备及参数，给
出若干可能故障的说明和分析依据，最后由操作者或 分析人员来确定结论 故障诊断辅助系统：在给出分析处理结果和故障特征 提示的情况下，利用人机结合的方式进行故障分析与 判断 故障诊断专家系统：利用知识库和推理机由计算机自 主（配合一定的人机交互）完成故障分析与诊断，并 提出相应的处理措施
应用和适用性
适用性
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35
发展趋势
发展趋势
离线系统与在线系统相互交融，最终形成基于
Internet/Intranet的一体化远程监测与诊断系统，其 中：
分析方法和算法等共享
数据库、知识库共享
设备管理机制共享 在线系统负责关键机组设备
巡检系统面向尚无固定测点的中小设备
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发展趋势
设备管理功能占重要地位
开发智能维护系统(IMS, Intelligent Maintenance System)
IMS是指采用性能衰退分析和预测分析方法，结合信
息电子技术(包括：互联网、非接触式通讯技术、嵌 入式智能电子技术)，使设备达到近乎零故障的性能 的一种新型维护系统 该系统将企业的设备管理、备品备件管理、以及设备 信息化管理等融为一体
设备状况监测与故障诊断技术
第四小组 何欢
目录
起源与含义
意义与优势
监测与诊断技术基础原理 监测与诊断系统应用 监测与诊断技术发展趋势 结束语
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技术概述与用途
Hale Waihona Puke 起源 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
正向逻辑：故障反映
表现 振动、噪声、温 度、压力、转速、 扭 矩 、 功 率 、 ... 分析 参数监测， 症状识别， 特 征 提 取 ， ...
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 、 ...
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为准确、有效地获得故障特征信息，目前重点是：
研究和发展基于非高斯、非平稳及非线性故障信号 的分析理论及方法
时频分布、小波分析、高阶统计量分析、循环平稳信
号处理、非线性分析、…
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可视化声源定位技术
通过重建设备辐射的噪声场以直观的动态图像来进
特征提取必不可少的工具
传统：以FFT为核心的信号分析技术
现代：在故障特征提取方面
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现代信号处理技术
现代信号处理的本质可用七个“ 非”字来高度概
括，即研究：
非线性、非因果、非最小相位系统 非高斯、非平稳、非整数维(分形)信号 非白色加性噪声
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信号采集
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信号处理
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基于振动(噪声)测量与分析
在这里所提及的状态监测与故障诊断，均是指基于
振动测量与分析方面的技术
事实上状态监测与故障诊断是一门综合性极强、涉及
面非常广泛、学科交叉渗透十分丰富的技术 除了应用振动分析方法之外，还可采用油液分析、红 外热像、超声探伤以及温度、压力分析等多种不同技 术
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
4
起源
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
40
The End
谢谢 !
请批评指正
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任务
状态监测：
了解和掌握设备的运行状态。
故障诊断：
根据状态监测所得信息，结合已知的结构特性和参数、
环境条件及运行历史，对故障进行预报和分析、判断， 确定故障的性质、类别、程度、原因、部位，指出故 障发生和发展的趋势及其后果
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B/S模式在线监测诊断系统-监测界面
波 形 监 测
频 谱 监 测
波 形 频 谱 监 测
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B/S模式在线监测诊断系统-分析界面
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基于振动(噪声)测量与分析
机械振动信号中包含了丰富的机器状态信息，它是机械
设备故障特征信息的良好载体 利用振动信号来获取机械设备的运行状态并进行故障诊 断具有如下优点：
方便性：利用各种振动传感器及分析仪器，可以很方便地
获得振动信号 在线性：振动监测可在现场不停机的情况下进行 无损性：在振动监测过程中，不会对被测对象造成损伤
除了应用振动分析方法之外，还可采用油液分析、红外热 像、超声探伤以及温度、压力分析等多种不同技术
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信号处理技术
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发展趋势
监测与分析新技术的不断引入
硬件方面
功能强化 – 便携式数采增加整周期采样、双通道 可靠性提高 – 在线系统采用VXI或PXI总线 性能提高 – 高速多通道并行，DSP器件