状态监测和故障诊断的设备和方法
继电保护设备状态监测及故障诊断方法
继电保护设备状态监测及故障诊断方法摘要：继电保护设备是电力系统的重要组成部分，其运行状态直接影响电力系统的安全性和可靠性，因此对继电保护设备状态进行监测和监测数据采集有助于及时了解继电保护设备的实时状态，为继电保护设备维护保养与检修提供参考依据。
鉴于此文章对继电保护设备状态监测及故障诊与检修技术进行了研究，以供参考。
关键词：继电保护；状态监测；故障检修1继电保护概述继电保护可以有效对电力系统运行期间出现的异常情况以及故障进行检测，一旦检测出异常情况及时把故障进行分离或者准确的发出报警信号，利于及时发现故障及时解决故障，保障变电站电力系的安全性。
继电保护装置的应用原理为在继电保护中能够准确判断保护元件的运行状态，是否出现故障，区分故障类型，如区分是区内故障以及区外故障，然后结电气的物理量出现变化、变化的特征等，执行各项工作。
继电保护的必须满足四大基本要求，技术的可靠性、速度性以及选择性和灵敏性这四个标准。
2继电保护设备状态监测系统结构为实现对继电保护设备的实时状态监测与故障诊断，工作人员可建立基于4G网络通信技术的继电保护设备状态监测与故障诊断系统，系统结构如图1所示。
该监测系统采用树形结构，包括监测装置、通信网络以及监控中心3个部分。
1.继电保护设备状态监测装置分为在线监测装置或便携式监测装置，监测装置主要用来采集继电保护设备状态数据。
图1监测系统结构图（2）4G网络通信负责继电保护设备状态数据的传输，主要由4G网络和4G路由器组成。
其中，4G网络利用点对点隧道协议(PPTP)和虚拟专用网络(VPN)建立专用的继电保护设备状态监测网络，该监测网络不仅支持TD-LTE格式，而且支持FDD-LTE格式。
用户端可以通过移动终端或者个人电脑(PC)端访问继电保护设备状态监测网络，及时查看继电保护设备状态监测数据。
（3）监控中心由服务器组和监测客户端组成。
监测客户端采用上位机监测形式，能够及时查看继电保护设备状态监测的各种数据、图形以及报表。
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。
变电站设施的状态监测与故障诊断
变电站设施的状态监测与故障诊断近年来，随着能源需求的增长和电力系统的发展，变电站作为电力系统的重要环节，越来越受到人们的关注。
变电站设施的状态监测与故障诊断是确保电网运行稳定和安全的关键环节。
本文将从监测技术和故障诊断两个方面，探讨变电站设施的状态监测与故障诊断的方法和意义。
一、监测技术1.传感器技术传感器技术是变电站设施状态监测的核心。
通过安装传感器，可以实时监测各种设备的温度、湿度、压力、电流等参数，及时发现异常情况。
常用的传感器包括红外温度传感器、电流传感器、压力传感器等。
这些传感器可以将实时采集到的数据传输至数据采集系统，以供后续分析和处理。
2.数据采集与处理系统数据采集与处理系统是对传感器采集到的数据进行处理和分析的关键环节。
通过数据采集与处理系统，可以对数据进行存储、处理和分析，从而实现对变电站设施状态的实时监测和分析。
同时，数据采集与处理系统还可以与变电站的监控系统进行联动，实现对设备状态的实时报警和远程监测。
3.远程监测技术远程监测技术是实现对变电站设施状态监测的重要手段。
通过短信、电话、电子邮件等方式，对设备状态进行远程监测和实时报警，及时发现和处理设备故障。
远程监测技术的应用，极大地提高了变电站设施监测的效率和可靠性，降低了故障的发生率和影响。
二、故障诊断1.异常特征提取异常特征提取是故障诊断的关键环节。
通过分析采集到的数据，提取设备状态的异常特征，如温度升高、压力异常、电流突变等。
这些异常特征往往是设备故障的先兆，通过对其进行分析和判断，可以提前预警和诊断设备的故障。
2.故障定位与诊断故障定位与诊断是故障诊断的重要环节。
通过定位和诊断，可以确定设备故障发生的位置和原因，以便及时采取相应的措施进行修复。
故障定位与诊断可以通过专家系统、模型识别、数据挖掘等方式实现，具有较高的准确性和可靠性。
三、意义与挑战变电站设施的状态监测与故障诊断具有重要的意义和挑战。
1.确保电网运行的稳定性和可靠性通过对变电站设施状态的监测与故障诊断，可以及时发现设备的异常情况和潜在故障，提前采取相应的措施进行维修和处理，避免故障的扩大和电网的停电，确保电网运行的稳定性和可靠性。
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。
设备状态监测及故障诊断
设备状态监测及故障诊断近年来，为了提高设备管理与维修的现代化水平，在省设协和油田设备处的大力支持与帮助下，我厂应用状态监测及故障诊断技术，及时发现并解决了许多设备隐患，提高了设备运行可靠度，为电厂长周期、满负荷生产奠定了良好的基础。
1 开展状态监测与故障诊断工作的缘由1.1 状态监测与故障诊断是一种新的管理理念电厂生产的特点是自动化水平高、生产连续性强，一旦某台设备发生故障，将迫使机组降低负荷，甚至停机。
多年的摔打与磨练告诉我们：单凭眼看、手摸、耳听、鼻嗅等感观经验来判断设备故障已无法适应现代化生产的需要，只有开展状态监测和故障诊断工作才能彻底摆脱这种落后的管理模式。
1.2 状态监测和故障诊断是提高设备管理水平的需要我厂已搞过8次大修，在检修项目的确立和设备系统部件的更换上，虽然针对性、方向性有了很大提高，但确切性、适宜性、经济性仍有差距。
根据“四个凡是”的贯标精神要求，设备、系统的大小修的立项应更具科学性、针对性，减少盲目性，要解决这一问题，惟有开展状态监测和故障诊断。
1.3 状态监测和故障诊断是降本增效的需要。
我厂检修费用一年比一年紧缩，降本增效压力逐年递增，如何进一步降低发电成本，是摆在全厂干部职工面前的一个现实问题。
从历年大修情况来看，部分单位存在不同程度的欠修和过剩检修。
过剩检修意味着工作量加大，费用增加，造成人、财、物的浪费，而欠修将给设备运行带来隐患。
开展状态监测和故障诊断可有效避免欠修和过剩检修，做到物尽其用，达到降本增效的目的。
1.4 状态监测和故障诊断是二期投产的需要我厂二期两台机组相继投产，如果按照过去三年一大修的计划，每年至少要安排一台机组大修，甚至一年安排两台机组的大修。
我厂经过8次机组大修，积累了丰富的检修经验，对设备、系统的性能特点有了更深的了解。
特别是1999年和2000年的机组技改性大修，使设备的可靠性有了明显提高，基本具备了把机组三年一大修改为四年一大修的条件。
设备状态监测与故障诊断
滚动轴承故 障
径 向 及 轴 向
齿轮缺陷 滞后回旋
啮合频率及其谐波 fc×齿数 轴系临界转频
叶片及翼轮通过频率 及其谐波fc×叶数 1×fc或同步频率的 1或2倍 1、2、3、4倍 皮带转频
径 向 及 轴向
啮合频率周围的边带表示以相当于边带间距的频率调制（如 偏心），一般只能用窄带分析和倒谱才能检测出。 通过轴的临界转速时激起的振动在高速下仍旧保持。有时紧 固转子零件可消失。
例六、背景：锦州石化公司炼油厂某电机出现异常噪声时，测试得到的加速度功率谱。 该电机工作转速3000RPM。
分析：振动在低频段工频附近基本无能量分布，可排除轴系低频故障，故障部件应集中在轴承上 ，频谱能量集中在298.8HZ、348.8HZ上, 经计算未找到最大能量成分298.8HZ为何特征频率，而 次能量成分348.8HZ为轴承外环故障特征频率。所以，检修时，重点检查轴承外环，果然为其损 坏，更换后，恢复正常。 反过来分析298.8HZ成为最大能量成分致因：外环故障特征频率348.8HZ左右分别有398.8HZ 、448.8HZ；298.8HZ、248.8HZ频率分量，各分量频差正好等于基频50HZ。所以，这一频段是以 外环故障特征频率348.8HZ的基频调制波，这是轴承故障的典型特征之一。理论上，中心频率 348.8HZ应为最大分量，边频依次递减，且左右对称。但实际上，由于振动传递路径上，对各频 率成分传导阻抗不同，会影响到边频的对称性；又由于机器各部件不同固有频率的存在，产生程 度不同的激振，而影响各频率成分的强度，使上述理论上的规律减弱。此例中，边频298.8HZ之 所以反而强于外环故障特征频率348.8HZ，很可能为某零部件在该频点引起激振。
参量、设备的新旧程度、性能要求等内容制定适用于
机电设备状态监测与故障诊断教程
重要规律：周期信号或者其他非随机信号的自相关函数不随变
量 的变化而衰减；随机信号的自相关函数当变量 增大时将
趋向于零。因此，自相关函数是在机器噪声中查找周期信 号或者瞬时信号的重要手段。
路漫漫其悠远
机电设备状态监测与故障诊断教程
机电设备状态监测与故障诊断
二、状态特征的提取（时域分析）
应用：正常运行状态—机器噪声是大
❖ 离线监测与故障诊断
定期或不定期的巡检的方式采集现场数据，然后回放 到计算机，由计算机软件进行监测与诊断分析。
特点：离线分析，对突发故障无能为力，但可精细分 析
例如：基于便携式数采仪的故障诊断与预测维修系统 （天 津大学机电科技中心）
路漫漫其悠远
机电设备状态监测与故障诊断教程
机电设备状态监测与故障诊断
日本应用故障诊断技术后，事故发生率减少75%，维修费用降低 25～50％。英国对2000个国营工厂的调查表明，采用状态监测和故障 诊断技术后，每年可节省维修费用3亿英镑，而故障诊断系统的成本 为0.5亿英镑。
路漫漫其悠远
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机电设备状态监测与故障诊断
国外诊断技术的发展概况：
机电设备状态监测与故障诊断
二、状态特征的提取（时域分析）
如图所示是对28只汽车 后桥齿轮在不同运行状态 下振动的加速度信号经过 计算得到的无量纲指标。 由图课件，波形指标K的变 化很小，没有足够的诊断 能力；脉冲指标I最好，可 以作为齿轮运行状态的优 良诊断指标。峰值指标C比 起脉冲指标I要差一些。
路漫漫其悠远
机电设备状态监测与故障诊断教程
机电设备状态监测与故障诊断
二、状态特征的提取（时域分析）
➢ 信号的互相关函数：描述两个信号之间的相似程度或相关性
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。
发电厂电气设备状态监测与故障诊断方法分析
发电厂电气设备状态监测与故障诊断方法分析一、引言随着电力工业的发展，发电厂的电气设备越来越成为电力生产的核心设备，其稳定运行对于电力生产的持续供应至关重要。
随着设备的老化和运行时间的增长，电气设备的故障频率也在逐渐增加，给电力生产带来了很大的隐患。
如何对发电厂的电气设备进行状态监测和故障诊断显得至关重要。
二、发电厂电气设备状态监测方法1. 传统运行参数监测传统的发电厂电气设备状态监测方法主要是通过监测设备的运行参数来判断设备的状态。
对变压器进行油温、油位、局部放电等参数进行监测；对发电机进行温度、振动、绝缘电阻等参数进行监测。
通过这些参数的监测，可以及时发现设备的异常情况，提前预警，从而减少故障发生的可能性。
2. 智能监测技术随着人工智能、大数据等技术的发展，智能监测技术逐渐应用到了发电厂的电气设备状态监测中。
通过安装传感器，采集设备的运行数据，并应用数据分析、模式识别等技术，可以实时监测设备的状态，发现潜在的故障隐患，大大提高了监测的精度和效率。
3. 在线监测系统发电厂电气设备的状态监测也可以通过建立在线监测系统实现。
通过在设备上安装在线监测装置，实时采集设备的运行数据，并传输到监控中心进行分析和处理。
在线监测系统可以实现对设备状态的实时监测，可以及时发现设备的异常情况，并进行及时处理，从而减少设备故障的发生。
1. 故障特征诊断在发电厂电气设备故障诊断中，首先需要对设备出现的故障特征进行诊断。
对发电机出现的振动、温升异常等现象进行诊断，对变压器出现的油温升高、局部放电等现象进行诊断。
通过对故障特征的诊断，可以初步确定设备的故障类型和范围。
2. 数据分析诊断通过对设备运行数据的分析，也可以进行电气设备故障的诊断。
通过对设备的温度、振动、电流等数据进行分析，可以找出设备运行中的异常情况，从而判断设备是否存在故障。
数据分析诊断可以帮助工程师更准确地判断设备的状态，并及时处理存在的问题。
智能诊断技术在电气设备故障诊断中也发挥着重要的作用。
发电厂电气设备状态监测与故障诊断方法分析
发电厂电气设备状态监测与故障诊断方法分析
随着电力行业的快速发展，电力设备的智能化、自动化已成为发展的主流趋势，其中电气设备状态监测与故障诊断技术的应用也越来越多。
本文将介绍发电厂电气设备状态监测与故障诊断方法分析。
1.在线监测方法
在线监测方法主要采用非接触式的检测技术，通过检测设备的声音、振动、温度等参数，实现对设备状态的监测。
常用的在线监测方法有：
（1）声音监测：利用麦克风或声音传感器，对设备噪声进行检测，判断设备的运行状态。
（2）振动监测：通过检测设备振动情况，判断设备运行状态。
（3）温度监测：通过测量设备表面的温度变化，判断设备是否存在故障。
（1）断电检查：通过检查设备的零部件、连接器、电缆等是否有异常，判断设备状态。
1.基于特征分析的故障诊断方法
基于特征分析的故障诊断方法主要通过对设备的信号特征进行分析，判断设备是否存在故障。
常用的基于特征分析的故障诊断方法有：
（1）傅里叶变换法：将设备信号进行傅里叶变换，分析其频率特征，判断是否存在故障。
（1）神经网络法：通过搭建神经网络模型，学习设备数据，判断是否存在故障。
（3）遗传算法法：通过遗传算法优化模型参数，建立故障诊断模型，判断是否存在故障。
总之，电气设备状态监测与故障诊断技术在发电厂中的应用越来越广泛，不仅能够提高设备的可靠性和稳定性，还能够降低运行成本和维护难度，对于提高发电厂的经济效益和竞争力具有重要意义。
设备状态检测与故障诊断
• 设备状态监测的对象一般以重点设备为主。 目前，设备状态监测方法主要有两种：
•(1)由维修人员凭感官和普通测量仪，对设备的技 术状态进行检查、判断，这是目前在 机械设备监 测中最普遍采用的一种简易监测方法。 (2)利用各种监测仪器，对整体设备或其关键部位 进行定期、间断或连续监测，以获得技术状态的 图像、参数等确切信息，这是一种能精确测定劣 化和故障信息的方法。
设备状态检测与故障诊 断
2020/12/8
设备状态检测与故障诊断
一、设备状态监测与诊断技术
的基本概念
设备状态监测，是指用人工或专用的 仪器工具，按照规定的监测点进行间断 或连续的监测，掌握设备运行所处于的 状态，有压力、流量、温度、振动与噪 声等等。所谓的设备诊断技术，是指在 设备运行中或基本不拆卸的情况下，根 据设备的运行技术状态，判断故障的部 位和原因，并预测设备今后的技术状态 变化。
a、 生产设备关键性（A类）指大型、高速、检修费用昂贵，采用在 线监测系统、连续检测（投入费用较大）
b、 重要性生产设备（B类）采用离线状态监测仪器，配置便携式简 易或精密检测分析仪器（数采），定期采集数据进行分析，（投 入费用是可以接受的）
c、 一般性生产设备（C类）采用离线简易检测仪器，定一个标准来 进行评判，也是比较普遍采用的一种常规做法。投入费用低，易 掌握，便于普及。
设备状态检测与故障诊断
B： “定人”
设备状态检测，一般都采用离线数据采集 器，因此数据的真实性，在很大程度上也取决 于检测人员的综合素质，从事该工作应该有比 较强的责任心，因为离线检测仪器的传感器与 被检测的设备是分离的，其位置发生改变，得 到的数据会有很大区别，为了保证分析结果的 可信度，数据检测应该由“专人”负责，即 “定人”。
ROZH设备状态监测与故障诊断教材
设备状态监测与故障诊断培训教材上海容知测控技术有限公司目录一、设备状态监测与故障诊断技术概述 (4)1.1设备状态监测和故障诊断技术的产生和作用 (4)1.2设备状态监测和故障诊断的含义 (5)1.3设备维修管理与设备监测诊断的关系 (8)1.4振动监测诊断技术 (10)二、设备状态监测的实施 (11)2.1设备基本资料 (11)2.2设备监测点的选择与标注 (12)2.3设备监测周期的确定 (13)2.4设备监测信息采集 (14)三、设备振动监测和诊断的理论基础 (15)3.1机械振动的分类 (15)3.2简谐振动及振动三要素 (17)3.3实际振动及振动的时域指标 (18)3.4振动的频谱 (21)四、数据采集 (23)4.1传感器知识 (24)4.2采样 (27)4.3信号处理 (28)五、设备故障基本分析方法 (29)5.1时域分析 (29)5.2频谱分析 (30)5.3趋势分析、多趋势分析、频率趋势分析 (32)5.4瀑布图 (34)5.5多时域、多频谱 (35)5.6倒谱分析 (36)5.7包络解调 (37)5.8长时域波形 (38)5.9交叉相位 (39)5.10轴心轨迹 (39)5.11波德图 (40)六、设备状态的评价 (41)6.1绝对判断标准 (41)6.2相对判断标准 (45)6.3类比判断标准 (45)6.4波峰因素评价法 (46)6.5频谱图报警法 (46)七、机械设备常见故障振动监测诊断方法 (46)7.1不平衡 (47)7.2不对中 (50)7.3机械松动 (52)7.4滚动轴承故障 (53)一、设备状态监测与故障诊断技术概述1.1设备状态监测和故障诊断技术的产生和作用有三个方面的因素成为设备状态监测和故障诊断技术产生、发展并广泛应用的驱动力，即：流程工业生产的现实需要、测试诊断技术和仪器的发展完善和国家有关的政策。
首先，设备状态监测和故障诊断技术的产生和发展是企业实际需要的结果，主要是设备的安全性、维修成本的压力。
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
机械设备故障诊断与监测是保证机械设备正常运行和提高设备可靠性的重要手段。
下
面介绍一些常用的方法。
1.物理观察与检查：通过人工观察和仪器测量来发现机械设备的故障现象。
比如观察
设备的运行状态、噪音、振动、排放物等，可以初步判断设备是否存在故障。
2.故障统计分析：通过对设备历史故障的统计分析，找出常见故障的发生规律和原因。
可以利用故障统计分析的数据，预测设备的寿命和故障发生的可能性，制定相应的维护计划。
3.振动诊断：通过对设备振动的监测和分析，判断设备的工作状态和故障情况。
可以
通过振动传感器采集机械设备的振动信号，并通过对信号的频谱分析和特征提取，判断设
备是否存在故障。
7.红外热像诊断：通过红外热像仪对设备表面的红外热像进行拍摄与分析，判断设备
的工作状态和故障情况。
可以通过设备表面的热量分布图，发现设备存在的异常热点，进
而判断设备是否存在故障。
油田机械设备状态监测与故障诊断技术介绍
７ １
ｃＰ ｈ ｉ ｌ ａ ｎ ｎ ａ ＇
Ｅ ｎ ｇ ｌ ｎ ｅ ｅ Ｈ ｎ ｇ
油 田机 械设 备 种 类 多 、 技术先进 、 作业 连续 ， 工作 环 境 高 温 高 压、 易燃易爆 、 有毒有害、 链 长 面 这 些 耗 给企 业 和 社会 带 来 了
一
系 列 问题 ， 对 设 备安 全提 出了越 来 越 高 的要 求 。 掌 握 机 械设 备 运
状 态监 测
采集 噪声进行信号处理 、 状态识别， 可以实现机械设备 的状态
注水 泵等 的状 态 监测 中均 已纳 入噪声 监 测 。
是机械设备故障特征信息的良好载体。 主要适用于油田机械中的旋 监 测 。 目前 ， 胜 利 油 田的通 井 机评 估 规 范 、 注 水 泵 站 的高压 电机 及 不同的环境， 噪声监测的情况也有所不同。 在实验室条件下， 可
种表现形式 ， 分别代表振动幅度的大小 、 振动的快慢和振动快慢的 采用精度较高的精密测量仪器 ； 在工作现场则可采用普通便携式仪 变化。 不同故障类型所需测量的参数也不同， 在６ ０ ０ ｒ ／ ａ ｒ ｉ ｎ 的低频以 器 ； 稳态环境噪声可用普通声级计 ； 非稳态环境噪声要求测量噪声
声发射监测用于油田的各种压力容器、 压力管道和海洋石油平
台 的检 测 和 结 构 完 整 性 评 价 。 燕 山石 化 、 天 津 ห้องสมุดไป่ตู้化 、 大庆油田、 胜 利 油 田、 辽河 油 田等 石油 石化 企 业 检 验单 位 和 专业 检验 所 相 继 进 口 大 型 声发 射 仪器 广 泛 开 展 压 力 容 器 的检 验 。 声 发 射 监 测 技 术 在 油
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。
铁路道岔设备状态监测与故障诊断
铁路道岔设备状态监测与故障诊断铁路交通是现代社会中重要的基础设施之一，而道岔设备作为铁路线路中的重要组成部分，其状态的监测与故障的诊断对于保证铁路运行的安全和可靠具有重要意义。
本文将探讨铁路道岔设备状态监测与故障诊断的技术和方法。
一、状态监测技术1. 传感器技术传感器技术是铁路道岔设备状态监测的重要手段之一。
通过在道岔设备上布置各种传感器，如加速度传感器、应变传感器等，可以实时监测道岔设备的振动、变形等相关参数，并将数据传输给监测系统进行分析和判断。
2. 红外测温技术红外测温技术可以实现对道岔设备温度的非接触式测量。
通过红外测温仪器，可以及时获取道岔设备各个部位的温度数据，从而判断设备是否存在异常情况，如过热、过冷等。
3. 声学信号分析技术声学信号分析技术是一种较为先进的状态监测技术。
通过对道岔设备运行时所产生的声音进行实时分析和处理，可以判断设备是否存在异常，如摩擦、磨损等问题。
二、故障诊断方法1. 数据分析法数据分析法是道岔设备故障诊断的常用方法之一。
通过对监测系统采集到的数据进行统计和分析，可以发现设备的运行趋势和异常情况，进而进行故障的判断和诊断。
2. 专家系统法专家系统是一种基于人工智能技术的故障诊断方法。
通过建立道岔设备故障模型和知识库，将专家的经验和知识进行编码，从而实现对设备故障的判断和诊断。
3. 图像识别技术图像识别技术可以通过对道岔设备的照片或视频进行处理和分析，实现对设备状态的判断和故障的诊断。
通过比对设备的正常状态和异常状态的图像特征，可以发现设备存在的问题。
三、挑战与展望目前，我国铁路道岔设备状态监测与故障诊断技术还存在一些挑战和问题。
首先，传感器技术的精度和可靠性还有待提高，需要更加稳定和准确的数据采集。
其次，对于大规模、复杂的铁路网，监测系统需要具备快速响应和大数据处理能力。
最后，也需要进一步完善设备故障的诊断算法和故障模型。
未来，随着信息技术的不断发展和应用，铁路道岔设备状态监测与故障诊断技术将迎来新的发展机遇。
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事后维修体制
定义 设备运行到坏了再进行修理。
优点
不需要安排计划。 对一些设备，更换比修理更便宜。
缺点
意外停机引起生产损失。 灾难性的设备事故。 库存备件投资多。 引起设备的二次损坏。
定期维修体制
定义 按预订的时间间隔或检修周期对设
备作维修、调整和更换备件。
优点
机器寿命较长。 减少意外停机。 备件库存较少。
增减设备和测点
更改测量参数
打印 组态表
清除内存
校对时钟
出发巡检
数据比较 轨迹分析 频谱分析 趋势图和 谱趋势图
巡检结果报表
轨迹图 频谱图
显示、打印
显示、打印
数据采集器 工作流程图
典型的表盘式监测系统
水泵的监测系统
振动传感器在瓦盖上
双通道振动表
推力瓦位和瓦温表
典型的表盘式监测系统
离心压缩机
轴向位置
趋势分析法、谱趋势分析法
振动的通频幅值或特征频率幅值，随故障 的发展而增大。据此判定机器的健康状态， 并推测其寿命。
关键 完全停产 设备 ~100%
计算机化 固定式的 监测系统
数据存储、数据比较，数据文件管理 趋势分析、谱趋势分析 启、停车等瞬态过程数据收集 超限报警、保护，事故记忆
故障诊断，人工智能，联网，远程等
重要 部分停产 设备 50~100%
一般的 固定式的 监测系统
振动幅值的连续监测 超限报警、保护 数据存储、比较，趋势分析
100
90
80
70
事后维修
60
定期维修
50
预测维修
40
30
20
10
0
减少灾难性事故的危险。 按计划停机。 增加生产机时。 雇员合理的配置和使用。 减少备件库存。 改善产品质量。 工厂安全。 环境影响。 市场形象。
监测和诊断的手段
★ 振动：适用于旋转机械、往复机械、轴承、齿轮等。 ★ 温度（红外）：适用于工业炉窑、热力机械、电机、电器等。 ★ 声发射：适用于压力容器、往复机械、轴承、齿轮等。 ★ 油液（铁谱） ：适用于齿轮箱、设备润滑系统、电力变压器等。 ★ 无损检测：采用物理化学方法，用于关键零部件的故障检测。 ★ 压力：适用于液压系统、流体机械、内燃机和液力耦合器等。 ★ 强度：适用于工程结构、起重机械、锻压机械等。 ★ 表面：适用于设备关键零部件表面检查和管道内孔检查等。 ★ 工况参数：适用于流程工业和生产线上的主要设备等。 ★ 电气：适用于电机、电器、输变电设备、电工仪表等。
监测系统 传感器
推力瓦温 传感器
90度布置的 两涡流传感器
键相传感器
径向瓦温 传感器
双通道轴位表 推力瓦温表
双通道轴振表 键相信号
前置器
径向瓦温表 报警信号输出
计算机化的监测系统框图
监测仪表 来自传感器
适调 放大
切换 装置
A/D 变换器
计算机 软件
屏幕 打印机 存贮器
最简单的计算机化监测系统。 单一计算机完成数据采集、管理、数据分析、人机对话 等功能。
一般 部分停产 设备 或不停产
0~50%
周期性的 监测系统
振动幅值、频谱的周期采集 数据存储和管理 数据比较，趋势分析
便携式的 振动幅值的采集
测振仪表 简单的频率分析
大约价格
数十万元
几万～ 数十万元 几万元 几千元
测振表的外形和原理框图
输入
阻抗变换
前置放大
交流输出 直流输出
主放大 检波 指示
传感器
微积分
选频
灵敏度 调节
电池
数据采集器的外形 和工作框图
数据采集器
电 池
管理环节
时 钟
放 显存接 大 示贮口
传
屏幕
感
器
打印机
计算机
存贮器
软件
计算机及外设
数据采集器的软件流程
组态
主
巡检准备
菜
单
数据处理
趋势分析
巡检准备
新开巡检组
定巡检路线
定设备和测点
定测量参数
更改巡检组 输入组 态信息
下载数据
调用存 储数据
汽轮发电机组的监测系统框图
故障诊断的专家系统框图
传感器信号
领域专家
征兆获取
知识获取
设备参数库 征兆事实库 诊断知识库 工作存贮器
解释程序
推理机
专家系统是一个故障诊断的 专用程序。
用户可以把其中积累的诊断 专家的知识用于诊断工作。
人机对话 用户
故障对策
精密诊断的方法
频谱分析法
每种故障有其对应的特征频率。据此确定 机器的故障性质和严重程度。
处理与预防
给出消除故障的措施
防止事故，杜绝灾难性故障 减少维修时间和维修费用 避免事故带来环境污染
防止发生同类故障
投资获得最大和最长远的回报
设备维修制度的发展
事后维修，故障维修 (Break down) 设备坏了后才去修理。
定期维修，预防维修 (Preventive) 定期地检查和大修。
预测维修，视情维修 (Predictive) 周期的监测，需要时才去维修。
故障诊断（精密诊断）
内容： 确定故障部位 确定故障原因 提出维修建议
由设备维修人员在现场进 行
Байду номын сангаас
由设备诊断人员在现场或 中心进行
状态监测和故障保诊证机断器的精功度，能提高产品质
监测与保护
量
监测机器工作状态 发现故障及时报警，并隔离故障
分析与诊断
减少意外停车引起的生产损 失
判断故障性质、程度和部位 分析故障原因
振动监测和诊断系统的分类和选用
分类：
便携式测振表 数据采集器 表盘式监测系统 计算机化监测系统
选用原则：
• 被监测对象在生产中的地位 • 生产的规模和产量 • 可用的资金 • 设备管理人员的水平和素质
振动振监动 监测测系系 统统的的分 类分和类选 择和选用
设备 类型
损坏后果
推荐监测系统
主要功能
振动幅值、频谱的连续监测
什么是状态监测和故障诊断？
在设备运行中或在基本不拆卸的情况下， 通过各种手段，掌握设备运行状态， 判定产生故障的部位和原因， 并预测、预报设备未来的状态。
是防止事故和计划外停机的有效手段。 是设备维修的发展方向。
简易诊断和精密诊断
状态监测（简易诊断）
内容： 识别有无故障 明确故障严重程度 作出故障趋势分析
状态监测和故障诊断 的
设备和方法
本章内容
监测系统的功能和作用 设备维修制度的发展 不同维修制度的对比 监测系统的分类和选用 便携式测振表 数据采集器 表盘式监测系统 计算机化监测系统
故障诊断的几种手段 频谱分析诊断法 不同故障的特征频率 不平衡、不对中、松动、 轴承故障、齿轮故障等 通频值趋势分析法 频谱趋势分析法 报警值的确定
缺点
意外停机引起生产损失。 过剩维修导致维修费用增加。 过剩维修引起人为维修故障。
定义
预测维修体制
有计划地对设备作检查和测试， 以确定其健康状态。
优点 缺点
减少非计划停机损失。 维修时间间隔可以延长。 非必要维修减到最少。 备件库存最小。
需要初始投资。 需学习和培训。
不同维修制度的比较
维修成本比较