设备状态诊断技术与预测维修
设备维保的预测性维护与故障预测技术
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风电设备的预测性维护
总结词
风电设备的预测性维护能够提高设备的运行效率和可靠性，降低停机时间，从而增加风电场的经济效 益。
详细描述
风电设备在运行过程中会受到各种因素的影响，如风速、风向、气候等，这些因素可能导致设备的性 能下降或出现故障。通过监测设备的性能参数和运行状态，可以预测设备的潜在故障，提前进行维护 ，确保风电设备的稳定运行。
预测模型应具有清晰的逻辑和原理，以 便理解其工作机制和预测结果的依据。
VS
可靠性
模型应经过充分的验证和测试，以确保其 在各种情况下的稳定性和准确性。
技术标准化与推广
标准化
制定统一的预测性维护和故障预测技术标准，以便不同厂商和用户之间能够进行有效的 交流和合作。
推广应用
鼓励更多的企业和组织采用预测性维护和故障预测技术，以提高设备的运行效率和降低 维护成本。
强化学习
通过与环境交互，不断优化设备的运行策略和维 护计划。
预测性维护的实施步骤
数据传输与存储
安装传感器和监测系统
在设备上安装相应的传感器和数 据采集系统。
将监测数据实时传输至数据中心 进行存储和分析。
故障诊断与预测
基于数据分析结果，进行故障诊 断和未来状态预测。
确定监测对象和目标
明确需要监测的设备和关键参数 。
设备维保的未来趋势
智能化维保
利用物联网和大数据技术，实现设备远程监控和维护 ，提高维保效率。
个性化维保
根据设备运行状况和性能需求，制定个性化的维保计 划和方案。
绿色维保
注重环保和可持续发展，采用环保材料和技术，降低 维保过程中的环境污染。
02 预测性维护技术
状态监测与故障诊断
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、故障诊断与预知维修技术的应用
３ １到 ２ ０ —０ ０ １ ４—２ ＇ ９—３ １０ ７ ０某 厂 Ｍ ３０ Ｄ ９ ５网 络 化
在线监 测 系统 在 蒸汽透 平运 行 过程 中振 动突然增 大
维普资讯
２０ ０ ２年 ６月
电
力
环
境Leabharlann 保护 第ｌ ８卷
第 ２期
设 备 状 态监 测 、 障诊 断与 预 知维 修 技术 的应 用 故
Ａｐ ｌ ａｉｎ ｏ ｑ ｉ ｍｅ ｔｓａｕ ｎｔｒｎ ｂｅ ｋ ｏ ｉ ｇ ｏ ｉ ｎ ｒ ｖｓｏ ｅ ａｒ ｐｉ ｔ ｆｅ ｕｐ ｎ ｔｔ ｓｍｏ ｉ ｉｇ， ｒ ａ ｄ ｗｎ ｄ ａ ｎ ｓｓ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｉｎ ｒｐ ｉ ｃ ｏ ｏ
柔 性制造 等 ， 由设备 群 体广泛 耦 台构 成 ， 均 规模 越来
越 大 ， 生 产 环 节 的 联 系 也 日益 密 切 ， 成 了 具 有 整 各 形
（） １ 防止 设备 突发 事故 。如美 国航 天 飞机爆 炸 、 印度农 药厂 事 故 、 电路 事 故 、 内 大同发 电厂 ２ ｋ 国 ０Ｗ 汽轮机 大轴 突然 断裂 事故 等 。
关键 词 ： 态监 测 ； 障 诊 断 ； 知 堆修 状 故 预
Ａｂ ｔ ｃ ： ｔ ｒ ｎ －ｍ ｈ ｅ ｅ ｓｔ ｏ ｐ ｌｉｇ ｅ ｕｐ ｎ ｔｔ ｓ ｍｏ ｉ ｒ ｇ． ｒ ａ ｄ ｗｎ ｄａ ｎ ｓｓ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｉｎ ｒ ｐ ｉ ｓｒ ｔ Ｓ ａ ｔ ｇ ｆ ａ ｉ ｃ ｔ ｅ ｎ ｃ ｓ ｉ ｆ ｐ ｎ ｑ ｉｍｅ ｔ ａ ｕ ｎｔ ｉ ｂ ｅ ｋ ｏ ｉｇ ｏ ｉ ｎ ｒ ｖｓ ｅ ａ ｒ ｙ ａ ｙ ｓ ｏｎ ｏ ．
中 图分 类 号 ：Ｈ ６ ・ Ｔ Ｉ５ ３
文献 标 识 码 ： Ｂ
预测性维修概述
预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）预测性维修概述预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
修复性维修（Corrective Maintenance）,又称事后维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
预防性维修（Preventive Maintenance）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
设备维保中的故障诊断与维修方法案例分析
经过检查，发现数控机床的主轴电机出现 故障，导致机床无法正常工作。
维修方法
经验总结
更换主轴电机，并对机床进行全面检测， 确保机床恢复正常运行。
对于数控机床这类高精度设备，应定期进 行案例二：电梯故障诊断与维修
故障现象
电梯在运行过程中出现抖动，且伴有异响。
发动机在启动后出现异常响声，且功率下降。
经过检查，发现发动机的曲轴轴承出现磨损，导致发动机运行 不稳定。
更换曲轴轴承，并对发动机进行全面检测，确保发动机恢复正 常运行。
对于发动机这类核心部件，应定期进行维护和保养，及时发现 并解决潜在故障，以保证设备的正常运行和延长使用寿命。
04
设备故障预防与管理
02
设备维修方法
预防性维修
定期检查
按照预定的时间间隔对设备进行检查，及时发现潜在的故障或问 题，防止设备在运行过程中出现故障。
预防性维护
根据设备制造商的推荐，定期对设备进行维护和保养，如更换润滑 油、清洗设备等，以保持设备的良好状态。
故障预测
利用先进的故障预测技术，如振动分析、油液分析等，对设备的运 行状态进行监测，预测可能出现的故障。
设备维保中的故障诊断与维修方法案 例分析
目 录
• 设备故障诊断技术 • 设备维修方法 • 故障诊断与维修案例分析 • 设备故障预防与管理 • 设备故障诊断与维修的未来展望
01
设备故障诊断技术
故障诊断的基本概念
故障诊断
通过对设备运行状态进行监测， 识别和判断设备是否存在异常或 故障，并对故障的性质、部位和 程度进行分析的过程。
智能化和自动化技术的应用
智能化故障诊断系统
利用智能化技术对设备进行实时监测和故障诊断，提高故障识别 速度。
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。
电气设备故障诊断与预测维护技术研究
电气设备故障诊断与预测维护技术研究摘要: 本文旨在介绍电气设备健康状态监测与评估的重要性和方法。
首先，我们概述了预测维护的三种常见方法：基于历史数据的预测模型、基于物联网的远程监测与预测以及基于数据驱动的预测维护。
然后，详细探讨了电气设备健康状态监测与评估的内容，包括实时监测、数据分析、健康评估和提前维护。
最后，强调了这些方法对于提高电气设备可靠性、降低故障风险和延长设备寿命的重要性。
关键词：电气设备；故障诊断技术；预测维护技术引言:电气设备在现代社会中扮演着至关重要的角色，它们用于各个领域的能源供应、工业生产和日常生活。
然而，由于长时间运行、恶劣环境和不可预测的因素，电气设备可能出现故障和损坏，给人们的生产和安全带来严重影响。
因此，了解设备的健康状况、预测潜在故障以及采取适当的维护措施变得至关重要。
一、电气设备故障诊断技术1.1故障诊断方法概述故障诊断是电气设备维护和运行过程中的重要任务，旨在及时发现和准确判断设备故障，并采取相应的修复措施。
本部分将概述三种常见的故障诊断方法：（1）基于传统测量技术的故障诊断：这种方法依赖于传感器和测量仪器获取设备的物理参数数据，如电流、电压、温度等。
通过对这些数据进行实时监测和分析，可以检测异常信号并判断设备是否存在故障。
例如，当电流超出正常范围、电压波动较大或温度升高时，可能表明存在电气设备的故障。
（2）基于信号处理的故障诊断：这种方法将信号处理技术应用于故障诊断，通过对设备信号的采集、滤波、频谱分析等处理，提取出故障特征信息。
例如，对电气设备信号进行频谱分析，可以识别出频率异常或谐波成分的存在，从而推断设备可能存在故障。
（3）基于人工智能的故障诊断：这种方法利用人工智能技术，如机器学习、神经网络和模式识别等，从大量数据中学习设备的正常运行状态，并构建故障诊断模型。
通过输入实时监测数据，模型能够判断设备是否发生故障，并推测具体的故障类型。
人工智能的优势在于能够处理复杂的非线性关系和提高诊断准确性。
设备故障预测与预防的技术与方法
设备故障预测与预防的技术与方法1. 本文将介绍设备故障预测与预防的技术与方法2. 现代工业生产中，设备的稳定运行对于企业的生产效率和利润至关重要。
然而，设备故障却是无法避免的问题，一旦发生故障，将会给企业带来巨大的损失。
因此，设备故障预测与预防技术的研究和应用显得尤为重要。
3. 设备故障预测是通过对设备运行数据进行分析和处理，利用统计学、机器学习等方法来判断设备是否存在潜在故障风险。
在实际应用中，可以通过监测设备运行状态、收集数据、建立模型等方式进行故障预测。
4. 一种常见的设备故障预测方法是基于数据驱动的方法。
这种方法通过收集大量实时数据，并利用机器学习算法进行分析和建模，可以实现对设备状态进行实时监控和故障风险评估。
5. 除了数据驱动方法外，基于物理模型的设备故障预测方法也得到了广泛应用。
这种方法通过建立数学模型来描述设备运行过程，并基于物理原理来推断潜在的故障原因和风险。
6. 在实际工程应用中，往往会将数据驱动和物理模型相结合来进行综合分析。
例如，在风电场中常常会采用这种综合分析方法来对风力发电机组进行状态监控和故障诊断。
7. 除了设备故障预测外，如何有效地进行预防也是至关重要的问题。
一种常见的做法是定期维护保养，在规定时间内对设备进行检修、清洁、润滑等操作以保证其正常运行。
8. 另外，在现代工业生产中还可以采用追踪技术来帮助企业有效地管理和维护其生产装置。
追踪技术可以实现对装置位置、使用情况等信息进行追踪，并提供相应建议以减少潛在问题发生率。
9. 此外，在现代工业4.0时代还可以利用物联网技术来帮助企业做好装置管理与维护工作。
物联网技术可以将各个装置连接起来，并通过云端平台提供大量信息以帮助企业做好装置管理与维护工作。
10. 总而言之，在当今竞争激烈且信息化程度日益提高的环境下，如何有效地做好装置管理与维护成为了每个企业都需要面临并解决问题之一。
只有不断创新并采取科学有效措施才能够确保企业长期稳定发展并取得更大成功！。
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• 3.2 定期维修：（预修）
• 定义：按照固定的周期进行检修
定
期
2%
维
累
修
积 故 1%
周
障
期
的
0 定期维修 300060009000 Nhomakorabea确
时间(h）
定
特点：
非计划停产损失较大，由于人为规定检 修周期缺乏科学性，可能造成过剩维修， 也可能造成维修不足，且有时反而加速 某些设备损坏（人为故障） 应用：以时间为基础的预防性维修是不 经济的，不能有效应用。需要更合理的 方法解决（状态监测维修）
• 功能： 1）确定异常的形式和种类 2）了解异常的原因 3）了解危险程度，预测发展趋势 4）了解改善设备状态的方法
3.诊断方法
3.1 机械设备： 振动和噪音法 特点： 广泛性：任何机械设备都有 多维性：（不同的f、s、v、a）都具备 遥感性：传递性强 实用性：可在线测量、其固有特征不受 干扰 磨损残留物、泄漏物法 温度、压力、流量和功率变化法 应变、裂纹及声发对诊断法
典型设备及部 件上的应用
信号分析 处理技术
3.课程培养目标
了解设备状态监测常用传感器及工作原理； 掌握机电设备的状态特征参量与测试方法； 了解红外技术与监测诊断应用； 掌握电气设备故障“六诊”、“九法”；
4.教学要求
1、加强相关专业基础课程的学习和提高；
2、在掌握基本理论的基础上，重视实践技 能训练，提高设备检测与诊断能力；
设备从正常到故障会有一个发生、发展的过程， 因此对设备的运行状况应进行日常的、连续的、 规范的工作状态的检查和测量，即工况监测或称 状态监测，它是设备管理工作的一部分。
1.1 设备的故障诊断
发现并确定故障的部位和性质
1.2 设备状态监测及故障诊断技术
从机械故障诊断技术基础上发展起来的，所谓 “机械故障诊断技术”就是指在机械基本不拆卸 的情况下，在它运行当中掌握其运行状态，早期 发现故障，判断故障的部位和原因，以及预报故 障的发展趋势。
3.2 电气设备－－九法 分析法：根据工作原理、控制原理、控制线
路，先主电路、后控制电路 短路法：短路某处或某中间环节，查通路否。 开路法：断开疑点处及后级负载（机、或电） 切割法：切割分区、缩小故障查找范围 替代法：更换可疑元件 菜单法：将可能引起故障的各种原因顺序罗
列出来、逐一检查。 对比法：与正常设备对比 扰动法 再见故障法
1、设备诊断技术的定义
定量地掌握设备状态，预测设备的可靠 性和性能。如存在异常，对其原因、部 位危险（害）程度等进行识别、评价、 制定修正方法。
2、设备诊断技术基本系统
设备状态诊断技术
简易诊断技术
设备健康的初级 诊断技术，由现 场作业人员实施
设备的护士
异常
精密诊断技术
设备状态的精密 分析技术，由被 称为精密诊断的
设备状态监测与故障诊断技术
（第一章 诊断技术和预测维修）
课程介绍
1.课程背景 2.教学内容 3.教学目标 4.教学方法
1.课程背景
随着现代化工业的发展，设备能否安全可靠地以 最佳状态运行，对于确保产品质量、提高企业生 产能力、保障安全生产都具有十分重要的意义。
如何有效地提高设备运行的可靠性，及时发现和 预测出故障的发生是十分必要的，这正是加强设 备管理的重要环节和最重要的工作。
3、结合典型机电设备（如数控设备）进行
学习，具有针对性和应用性。
第一章 诊断技术和预测维修
一、推广诊断的技术意义
1、生产系统规模增大
2、功能变全、关系密切 3、设备组成结构变复杂、发生
现状
故障损失大
1、最大限度减少损失、降低费用 2、提高设备利用率 3、改变个人经验单一的状态
意义
二、设备监测与诊断技术的基本构成
专家实施
设备的专门医生
2.1简易诊断技术
定义：使用各种便携式诊断仪器和工况监视 表，仅对设备有无故障及故障严重程度作 出判断和区分
使用工具：各种便携式诊断仪器，工况监视 仪表
诊断范围：有无故障、严重程度 特点：费用低、初级诊断技术、现场作业人
实施
• 功能： • 1）设备所受应力的趋向控制和异常应力检测 • 2）设备的劣化、故障的趋向控制和早期发现 • 3）设备的性能、效率的趋向控制和异常检测 • 4）设备的检测与保护 • 5）指出有问题的设备
典型应用适合于： · 局部生产用机器 · 不影响生产能力的机器 · 无故障的机器 · 有备机的机器 · 影响到产品质量的机器 · 辅助设备
典型应用适合于： · 生产要害部位的机器 · 非常昂贵的机器 · 曾出现故障的机器 · 无备机的机器 · 可能对人员或环境产生
1.3 设备故障诊断技术发展历史 1）1983－1985年：准备阶段 2）1986－1989年：实施阶段 3）1990－1995年：普及提高阶段 4）1996－2000年：工程化、产业化阶段 5）2001年至今；传统诊断与现代诊新并存阶段
2.课程内容
基本概念
机械振动与 测试系统
本课程内 容与方向
2.2精密诊断技术
定义：使用较复杂的诊断设备及分析仪器， 除能对设备有无故障及故障的严重程度作 出判断及区分之外，还能对某些特殊类型 的典型故障的性质、类别、部分、原因及 发展趋势作出判断及预报
• 使用工具：较复杂的诊断设备、分析仪器 • 诊断范围：除上述外，还对其性质、类别、部
位、 原因、发展趋势作判断和预报预测。 • 特点：费用高、专业技术人员实施。
• 3.3 状态监测维修（预测性）
• 定义：将定期检修变成为定期测量设备的运 行状态
• 维修原则：测量表明检修是必要的时候才进行 检修。
• 检查程序和典型应用场合（见下图）
预测性维修
保养
检查
修理
判断与评价机器状态
不定期
定期
连续
有关机器实际 状态的不连续
信息
有关机器实际 状态的连续信
息
4.诊断要诀
口问 眼看 耳听 鼻闻 手摸 表测
三、状态监测维修制度 （预测维修制度）
经历阶段
事后维修
定期维修
状态监测维修
• 3.1 事后维修：
• 定义：设备运转至损坏再维修
• 针对生产及设备：工艺过程重复，有备用机组， 生产损失并不明显。适应小型、简单、低速等 设备
• 不足：对于现代化生产中使用的大型、复杂、 高速、连续等设备，采用事后维修可能造成巨 大经济损失、人员伤亡及严重的社会问题