设备状态监测与故障诊断技术及应用
自动化设备智能监测与故障诊断技术
自动化设备智能监测与故障诊断技术近年来，自动化设备的应用越来越广泛，不仅可以自动完成工作，而且可以大幅提高生产效率。
随着自动化设备的快速发展，如何实现设备的智能监测与故障诊断成为了一个关键问题。
本文将介绍自动化设备智能监测与故障诊断技术及其应用。
一、自动化设备智能监测技术自动化设备智能监测技术是指通过各种传感器、信号采集器等装置，实时对自动化设备进行监测并获取各种数据信息。
这些数据可以包括设备的运行状态、温度、压力、振动等参数。
在获得这些数据后，可以通过特定的算法进行处理，从而实现对设备的智能监测。
智能监测技术的实现需要多种技术的相互协作，包括传感器技术、数据通信技术、数据分析与处理技术等。
借助于数据分析与处理技术，智能监测系统可以对自动化设备的状态进行实时分析，对异常状态做出预警并提出解决方案，从而避免了设备运行中出现的问题。
二、自动化设备故障诊断技术自动化设备故障诊断技术是指利用各种技术手段对设备出现的问题进行诊断，并找出故障原因及解决方案的过程。
传统的故障诊断往往需要人工干预，效率低下。
而智能化故障诊断技术，可以提高诊断的效率和准确性，减少设备故障对于生产的影响。
智能化故障诊断技术的实现需要的多种技术相互之间协作，包括传感器技术、数据库技术、人工智能技术等，可以快速、精准地对设备进行故障诊断。
三、自动化设备智能监测与故障诊断技术的应用自动化设备智能监测与故障诊断技术在许多领域得到了广泛的应用。
在制造业、石化工业、电力行业等领域，设备是生产的核心，而自动化设备的智能监测与故障诊断技术的应用，可以保证生产的稳定与高效。
在制造业中，自动化设备智能监测与故障诊断技术可以对生产设备进行实时监测，及时发现设备问题并提出解决方案，从而保证生产的效率和质量。
在石化工业中，自动化设备智能监测与故障诊断技术可以对化工生产过程中的各种设备进行实时监测，及时发现问题并提出解决方案，从而避免化工生产造成的事故和环境污染。
设备状态监测与故障诊断技术在设备管理中的应用
Ｓ ｎａ ｄ ｅｔ标准与检溷 ｔ ｄｒａ ｓ ａ ｄ ｎＴ
长 。 同时 新 开 发 设 备 的 引 人 ，也 给 技 术 消 化 ，
特 征频 率 ，从 而确 定 出设 备 故 障 的类 型和部 位 。其 中，振动测量仪器利 用速度传感器 、加
速 度 传 感 器 等 ，将 设 备 上 的 振 动信 号转 换 为 电
标 灌与检ｉ ｔ ｄｒａｄ ｅ ｌＳ ｎａ ｓ ｌ ａ ｄ ｎＴ ｔ
设备状态监测与故障诊断技术在设备管理 中的应用
Ｅ ｕｐ ｅ ｔ ｏ ｄｔ ｎ ｍｏｎｔ ｒ ｇａｎ ａ ｌｄａ ｎ ｓ ｉ ｃ ｎ ｌｇ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｉ ｅ ｕｐ ｅ ｔ ｑ ｉｍ ｎ ｎ ｉｏ ｃ ｉ ｉ ｉ ｄｆ ｕｔ ｉｇ ｏ ｔ ｔ ｈ ｏｏ ｙａ ｐｉ ｔ ｎ ｑ ｉｍ ｎ ｏ ｎ ｃｅ ｃ ｏ ｍａ ａ ｅ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｎ
引 言
设 备 管理 中 ，可 为 企 业 的生 产 运 行 提供 可 靠 保 证 。 既使 达 到企 业 对 设 备 状 况 的精 确 预测 与 维 修 ，又 能 达 到节 省 人 工 费 用 ，大 大 降 低 修 理 费 用 ，降 低 企 业 生 产成 本 ，不 断 增 加 收 益 和 创 名
术在 国 内行业 中的应 用展 望 。
关 键词 ：设备 管理 ， 状态 监测 ， 障诊 断， 用 故 应
中图分 类号 ：Ｔ ６ Ｓ７
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ａ ｅ ｍ ｐ ａ ｉｅ ｎ ｒ ｇ ｂ ｕ ｕ ｒ ｎ ｉｎｆ ａ ｃ ｏｒｍｏ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｒ ｅ ｓ ｒ ｃ： ｅ ｐ ｐ ｒｅ ｈ ｓｚ ｓ ａ ｄ ｂ ｉ ｓ ａ ｏ ｔｃ ｒｅ ｔｓｇ ｉｃ ｎ ｅ ｆ ｄ ｒ ｎ ｅ ｐ ｉ ｎ ｉ ｓ
ｋｎ ｓ ｏ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｉｄ ｘ ｏ ｅ ｉ ｍｅ ｔｃ ｎ ｔ ｎ ｍｏ ｉ ｒ ｇ ａ ｄ ｆ ｕｔｄａ ｎ ｓｉ ｉｄ ｆａ ｐｉ ｔ ｎ ｅ ｓ ｔ ｑｕｐ ｃ ｏ ｎ ｏ ｄｉｏ ｎｔ ｉ ｎ ａ ｌ ｉｇ ｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ，ｎ ｓｐ ｗｅ ｒ ｈｔ ｃｕ ｅｉ ｈ ｏ ｅ ｔ ｄ ｓ ｒ ． ｅ ｈ ｏ ｏ ｙａ ｄ ｉ ｏ ｒ ｃ ｉ ｔ ｒ ｔ ｅ ｄ ｍ ｓ ｉ ｉ ｕ ｔｙ ｔ ａ ｅ ｎ ｃｎ Ｋ ｙ ｒ ｓ ｅ ｕｐ ｅ ｗｏ ｄ ： ｑ ｉｍｅ ｔｍａ ａ ｅ ｅ ｔ ｃ ｎ ｉｏ ｎｔ ｒ ｇ ｆ ｕｔ ｉｇ ｏ ｔ ， ｐ ｌ ａ ｉｎ ｎ ｎ ｇ ｍ ｎ， ｏ ｄｔ ｎ ｍｏ ｉ ｉ ， ａ ｌｄａ ｎ ｓ ｉ ａ ｐｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｃ ｏ
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。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
一、电力系统设备状态监测的概述在实际应用中，有故障预报、故障诊断和状态监测等几个在内容上相近但存在差别的概念。
故障预报———根据故障征兆，对可能发生故障的时间、位置和程度进行预测。
故障诊断———根据故障特征，对已发生的故障进行定位和对故障发展程度进行判断。
状态监测———对设备的运行状态进行记录、分类和评估，为设备维护、维修提供决策。
以上几个概念的关系它们是按故障发展的时间进程进行分类的。
如果不能对未发生的故障时间、位置进行预测和不能对已发生故障的位置、程度进行准确判断，则不能称为故障预报和故障诊断，其结论应该属于状态监测范围。
对故障的预测或预报必须建模和仿真，而故障诊断也需要对故障的机理进行分析和研究，不能仅仅依靠信号处理的方法，只分析故障的外在表现，因而存在较大的难度。
状态监测主要依据信号处理和模式识别对设备进行评估和判断，相对容易实现。
但是，也不能认为预测或预报是最好的方法，而状态监测只是一种初级的手段。
每一种方法必须适合具体的对象，关键在于准确，要得到准确的结论都是不容易的。
状态监测适合电力系统主设备的现状。
主设备的主要故障，例如绝缘故障、机械故障等的一些故障机理还不清楚，全系统的故障建模和仿真更难，而作为一个产品，其生存期有限，也没有必要进行大量的研究工作。
如果强调对主设备故障的“预报”和“定位”，不仅现有条件下很难达到预期效果，而且容易产生过分的期望和误解，并将影响监测技术的推广和发展。
另外，有些情况需要具体对待，例如对于输电线和电缆的接地故障，用户首先要对故障点定位，这就需要采用故障诊断的方法，而不是状态监测的方法。
状态监测应该包括以下任务：（1）为设备的运行情况积累资料和数据，建立设备运行的历史档案。
（2）对设备运行状态处于正常还是异常做出判断，根据历史档案、运行状态等级和已出现的故障特征或征兆，判断故障的性质和程度。
（3）对设备的运行状态进行评估，并对这种评估进行分类。
当一定的标准形成后，为状态检修的实施提供依据。
电气设备状态监测与故障诊断word版本
电气设备状态监测与故障诊断1 前言1.1 状态监测与故障诊断技术的含义电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。
特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。
电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。
“监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。
设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。
“诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。
设备的“故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。
简言之，“状态监测”是特征量的收集过程，而“故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。
广义而言，“诊断”的含义概括了“状态监测”和“故障诊断”：前者是“诊”；后者是“断”。
1.2 状态监测与故障诊断技术的意义电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。
提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。
但这样会导致制造成本增加。
此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那“用过即丢”。
因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。
早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。
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。
电气设备状态监测与故障诊断技术
电气设备状态监测与故障诊断技术1 前言1.1 状态监测与故障诊断技术的含义电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。
特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。
电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。
“监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。
设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。
“诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。
设备的“故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。
简言之，“状态监测”是特征量的收集过程，而“故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。
广义而言，“诊断”的含义概括了“状态监测”和“故障诊断”：前者是“诊”；后者是“断”。
1.2 状态监测与故障诊断技术的意义电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。
提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。
但这样会导致制造成本增加。
此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那“用过即丢”。
因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。
早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。
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！。
设备状态监测与故障诊断技术应用的重要意义及发展规划
设备状态监测与故障诊断技术应用的重要意义及发展规划一、设备状态监测的起源与发展20世纪60年代，由于设备故障原因，造成航天、军事方面的事故频频发生。
为了避免这一灾难性的后果，美国首先开始研制状态监测与故障诊断技术，并在航天、军事领域率先应用，从而大大提高了系统稳定性、安全性、可靠性和故障预知性，这一阶段的管理技术上主要依靠人工监测进行故障分析。
在70年这项技术获得了迅速发展，开始利用传感器测试技术对设备进行监测与诊断，并广泛应用到工业生产领域。
到了80年代，伴随着计算机技术的发展和普及，开始以计算机网络为核心，采用现代信号处理理论、软计算、智能化信息处理的械设备监测与故障诊断技术，已在全球得到广泛应。
设备监测与故障诊断技术是一种新兴的、有广泛实际应用价值的、交叉型工程应用性科学技术。
大家知道，当前我们对设备的维护仍采用传统的计划、定期维修。
而这种方式带有很大盲目性，设备有无故障、故障类型、故障部位、故障程度难以准确把握。
另外，由于良好部位的反复拆卸，机械性能往往不理想，甚至低于检修前。
而且，没有必要的超前维修，带来人力、物力的巨大浪费。
现代化工设备的连续、高速、复杂、大型、自动化程度高等特点使得故障诊断技术越来越重要，我们公司目前该技术的应用却十分有限。
虽然近年来国内石油化工业发展迅速，但设备状态监测与故障诊断技术的研究和应用却十分薄弱，因此应重视该技术的潜在价值和研究意义，以便早日广泛应用。
二、工业生产中的应用与意义现代化工业大生产的装备系统具有连续、高速、复杂、大型、自动化程度高等特点，因此当其发生非预知性故障时，会造成巨大的停机损失。
若做到预知性维护，可使设备系统实现高效、安全、可靠、低成本运行。
国外许多行业将机器状态监测与故障诊断技术的普遍原理与各行业装备密切结合，得到了广泛研究和实际应用，成效十分明显。
除安全可靠、管理水平提高外，经济效益系数C较高，为30～60以上(C=B／A，其中A为开展监测诊断耗费的成本；B为直接节约的费用)。
故障诊断与状态监测
声发射监测技术具有非接触 性、实时性等优点。
详细描述
声发射监测技术可以通过传 感器非接触地采集声音信号， 实时监测结构的声发射事件， 并通过数据采集和分析系统 进行远程监测和诊断。
红外监测技术
总结词
红外监测技术通过测量物体或结构的红外辐射来评估其运行状态。
详细描述
红外监测技术广泛应用于电力设备、化工设备、航空航天等领域，可以检测出设备的过 热、泄漏等情况，通过分析红外辐射的特征，可以判断设备的故障类型和严重程度。
故障诊断与状态监测
目录
• 故障诊断与状态监测概述 • 故障诊断技术与方法 • 状态监测技术与应用 • 故障诊断与状态监测的挑战与未来发展 • 案例分析与实践
01
故障诊断与状态监测概 述
定义与目的
定义
故障诊断与状态监测是针对设备或系统的运行状态进行检测、评估和预测的技 术，旨在及时发现潜在故障、分析故障原因，并采取相应的措施进行维修和预 防。
详细描述
油液监测技术可以直接检测润滑 油或液压油的性能和状态，通过 定期取样和分析，可以实时了解 机械设备的润滑和液压系统的工 作状态，及时发现潜在的故障和 问题。
声发射监测技术
总结词
声发射监测技术通过采集和 分析物体或结构在受力时发 出的声音信号来评估其运行 状态。
详细描述
总结词
声发射监测技术广泛应用于 压力容器、管道、桥梁等结 构的监测，可以检测出结构 的裂纹、腐蚀、疲劳等情况， 通过分析声发射信号的特征， 可以判断结构的损伤程度和 故障类型。
故障诊断的准确性与实时性要点一 Nhomakorabea总结词
要点二
详细描述
故障诊断的准确性和实时性是关键，需要不断提高诊断算 法的精度和响应速度，以满足工业应用的需求。
基于人工智能的电力设备状态评估与故障诊断
基于人工智能的电力设备状态评估与故障诊断一、引言电力设备是现代社会不可或缺的重要组成部分，其状态的评估和故障的诊断对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的研究开始将人工智能技术应用于电力设备状态评估和故障诊断中，取得了显著的成果。
本文将探讨基于人工智能的电力设备状态评估与故障诊断技术的应用。
二、人工智能在电力设备状态评估中的应用1. 数据采集与预处理电力设备状态评估的第一步是收集设备的数据。
传感器等设备可以采集到电流、电压、温度等多种信息。
然而，这些数据通常具有噪声和大量的冗余信息。
因此，在数据应用于人工智能算法之前，需要经过预处理步骤进行特征提取、降维等操作，以提高后续算法的效率和准确性。
2. 特征提取与选择在人工智能算法中，特征的选择对于最终的结果具有重要影响。
对于电力设备状态评估，常用的特征包括振动、声音、温度等。
通过提取这些特征，可以建立相应的特征数据库，并利用机器学习算法对这些特征进行选择，以提高模型的性能。
3. 机器学习算法机器学习算法是基于数据的学习方法，可以自动地发现数据中的模式，并根据这些模式进行预测和决策。
在电力设备状态评估中，机器学习算法可以根据历史数据的特征，建立相应的模型并对未知数据进行评估。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些算法可以根据各种特征对电力设备的状态进行评估，从而及时发现异常情况。
4. 深度学习算法深度学习算法是机器学习的一种进化形式，其核心思想是通过构建多层神经网络，实现对复杂数据的特征提取和模式识别。
在电力设备状态评估与故障诊断中，深度学习算法可以通过大量的数据训练模型，从而获得更准确的评估结果。
例如，卷积神经网络可以通过学习电力设备的空间特征，识别出潜在的故障或异常情况。
三、人工智能在电力设备故障诊断中的应用1. 异常检测电力设备故障通常表现为突然发生的异常情况。
人工智能算法可以通过学习正常操作的模式，检测出与之不符的异常情况。
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”。
机电设备状态监测与故障诊断
机电设备状态监测与故障诊断为了确保设备的安全运行和生产的连续性，机电设备状态监测与故障诊断变得至关重要。
通过实时监测设备的状态，可以及时发现设备的异常情况，提前预警可能的故障，从而减少生产线的停机时间。
同时，监测设备状态也有助于优化设备的运行方式，延长设备的使用寿命，提高生产效率。
目前，机电设备状态监测与故障诊断主要依靠传感器技术、物联网技术以及大数据分析等先进技术手段。
传感器可以实时采集设备的各项参数，并将数据传输至监测系统，通过物联网技术实现设备状态的远程监测和控制。
而大数据分析技术则可以对采集到的大量数据进行深入分析，发现设备潜在的故障风险，为维修人员提供故障诊断的参考依据。
除此之外，人工智能技术的应用也使得机电设备状态监测与故障诊断更加智能化。
通过建立设备状态识别模型和故障诊断模型，可以实现对设备状态的自动识别和故障的智能诊断，大大提高了故障诊断的准确性和效率。
总的来说，机电设备状态监测与故障诊断是工业生产中不可或缺的重要环节。
仅靠人工的经验和判断已经无法满足日益复杂的生产需求，借助先进的技术手段，可以实现设备状态的实时监测和故障的精准诊断，保障了生产线的稳定运行和设备的安全运转。
随着技术的不断进步，相信机电设备状态监测与故障诊断会在未来发挥更加重要的作用。
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随着工业生产的智能化和自动化水平不断提高，机电设备状态监测与故障诊断系统也朝着智能化方向发展。
智能监测系统不仅能够实时监测设备的运行状态，还可以通过学习算法、机器学习和深度学习等技术手段，建立设备状态的预测模型，实现对设备故障的提前预警，从而降低生产线的停机风险，提高生产线的稳定性和连续性。
在智能化监测系统中，学习算法可以通过对历史数据的分析学习，建立设备状态的模式识别和故障预测模型。
通过对设备运行时产生的各项数据进行分析和处理，学习算法可以识别设备运行中的规律和异常情况，以便在设备出现故障前进行提前预警。
输变电设备状态在线监测与诊断技术现状和前景
输变电设备状态在线监测与诊断技术现状和前景输变电设备状态在线监测与诊断技术是指利用先进的传感器、监测装置和信息技术手段，对输变电设备的运行状态进行实时监测和分析，以实现对设备状态的有效评估和故障预警，提高设备的可靠性和安全性。
随着电力系统的快速发展和输变电设备的规模不断扩大，输变电设备状态在线监测与诊断技术成为了电力行业的重要发展方向。
本文将对输变电设备状态在线监测与诊断技术的现状和前景进行探讨。
一、技术现状1. 传感器技术：随着传感器技术的不断发展，各种高精度、高可靠性的传感器被广泛应用于输变电设备状态监测领域。
传感器可以实时采集设备的电流、电压、温度、振动等参数，为设备状态的在线监测提供了可靠的数据支持。
2. 数据采集与传输技术：现代通信技术的发展为输变电设备状态在线监测提供了强大的支持。
无线通信、物联网技术等使得设备状态数据可以实时传输到监控中心，实现远程监测和管理。
3. 数据处理与分析技术：数据处理和分析是输变电设备状态在线监测与诊断技术的核心。
通过智能算法和人工智能技术，可以对传感器采集到的大量数据进行实时分析，识别设备运行状态的异常和故障风险，并提供预警和诊断结果。
4. 状态评估与预警技术：基于数据处理和分析技术，可以对设备的状态进行评估和预警。
一旦发现设备存在异常，可以及时发出预警信号，避免设备故障对电网安全造成影响。
二、技术前景1. 智能化发展趋势：随着人工智能、大数据和云计算等先进技术的不断发展，输变电设备状态在线监测与诊断技术将朝着智能化方向发展。
通过智能算法和深度学习技术，可以实现对设备状态的自动识别和预测，大大提高监测与诊断的精度和效率。
2. 多元化监测手段：未来的输变电设备状态在线监测与诊断技术将不仅局限于传统的传感器监测，还将引入图像识别、声波诊断、光纤传感等多元化监测手段，全面提高对设备状态的监测范围和深度。
3. 自主诊断与维护：随着监测与诊断技术的不断完善，设备状态的自主诊断与维护将成为未来的发展方向。
堆垛机的状态监测与故障诊断研究
堆垛机的状态监测与故障诊断研究堆垛机是一种高效的物流设备，广泛应用于仓储物流领域，其具有自动化作业、提高工作效率等优点。
堆垛机在长时间运行过程中可能会出现各种故障，严重影响设备的正常运转。
对堆垛机的状态进行监测与故障诊断研究具有重要的工程价值。
本文将从状态监测技术和故障诊断技术两个方面进行研究，以提高堆垛机的运行可靠性和安全性。
一、堆垛机状态监测技术1.传感器技术在堆垛机的状态监测中，传感器技术起到了至关重要的作用。
其通过采集堆垛机运行过程中的各种参数信息，如位置、速度、加速度等，从而实现对设备状态的实时监测。
常用的传感器包括位移传感器、压力传感器、速度传感器等。
通过这些传感器的工作，可以获取设备运行过程中的各种数据，为后续的故障诊断提供有效的数据基础。
2.数据采集与处理技术传感器采集到的数据需要进行有效的处理与分析，以获得更为准确的设备状态信息。
数据采集与处理技术涵盖了数据采集、传输、存储、处理和分析等步骤。
采用先进的数据采集与处理技术，可以使监测系统对堆垛机的状态实时监测，并能够对异常数据进行及时的识别和处理。
3.运行状态评估技术运行状态评估技术是对堆垛机运行状态进行评估和判断，从而能够及时发现设备运行的异常情况。
该技术可以通过实时监测数据和历史数据对设备的运行状态进行评估，根据评估结果来判断设备的工作是否正常，从而预测可能出现的故障，并制定相应的维护计划，提高设备的可靠性和安全性。
二、堆垛机故障诊断技术1.故障诊断模型建立故障诊断模型对堆垛机的故障进行模拟和建模，从而能够对设备运行过程中可能出现的故障进行预测和诊断。
建立合理的故障诊断模型是进行故障预测与诊断的重要基础，可以有效提高故障诊断的准确性和可靠性。
2.故障特征提取技术故障特征提取技术是通过对设备运行过程中的数据进行分析和处理，提取出与故障相关的特征信息。
通过对堆垛机运行状态数据的分析，可以提取出不同故障模式下的特征信息，为后续的故障诊断提供有效的数据支持。
设备状态监测技术及应用PPT课件
(三)设备诊断技术
设备诊断技术包含两方面的工作内容，诊，
即通过设备的状态监测获得准确的数据和资料，
了解设备的运行状态；好似医务人员为了了解
病人发病的原因、病状和现象，对病人进行各
种检查和化验，以获得各种准确的数据。断，
就是医生根据检查和化验结果进行的分析和判
断，确定病人所患的疾病及严重程度。因此设
3减少停机生产损失由于设备诊断技术设备参数性能变化的全过程和故障发展的始末对于研究对策制定检验方法改进设计提供可靠的资12实施设备诊断工程的措施和效果早期探测故障征兆及时报警采取应急对策杜绝事故减少故障停机损失和非计划停机检修长期监测机器状态工况据此安排检修计划实行状态检修减少检修次数缩短检修时间探测出机器异常原因缺陷部位尽早确定检修项目超前准备防止过剩维修减少停车检修中的等待时间减少备件备台储备改进装备消除瓶颈提高系统可靠度和功能可利用性延长装置的运转周期监测异常工艺参数及时调整指导优化操作节能降耗据监测诊断资料对在用装备评价指导装备选型采购和设计改13六故障诊断和医学诊断检测的益处不出事故的可靠装置连续运行产生的卓越竞争力正常的可行性水平良好的设计与建设良好的操作良好的维修检测检测保证较长的设备寿命安全清洁的工厂可靠性水平益处检测的目的可靠性连续性安全性火灾爆炸检测检测将保证装置的可靠性连续性和安全性17sk检测的发展数据库建立和rbi的引进数据库建立和rbi的引进采用最佳的成本和人力资源达到世界最好的可靠性水平已建立了检测基础架构检测数量增加故障减少成本仍然较高效果不明显开始建立检测标准对关键设备进行有计划的检测没有系统的工具或数据库依赖于每一项内容的检测历史记录故障或事故后的检测没有形成标准或准则故障频繁发生198019902000故障维修在线检测预测性检测基于风险的检测18回转机械故障来源及主要原因故障来源主要原因设计制造转子动平衡不符合技术要求安装维修安装或维修过程中破坏了机器原有的配合性质和精度运行操作起动停机或升降速过程操作不当暖机不够热膨胀不均匀或在临界区停留时间长机器劣化19九故障诊断技术的内容1
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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❖ 频率分析可用频率分析仪来实现，也可在计 算机上用软件来完成。
❖ 频率分析的结果得到各种频谱图，这是故障 诊断的有力工具。
周期信号在时域及频域的分解
从数学的角度来说，所谓周期信号的分解，就是将一个周期 函数展开成傅立叶级数，亦即展开成一系列简谐函数之和，称 为谐波分析。
假定 x(t) 是周期为T的周期振动函数，则可展开成如下的三角
傅立叶级数形式：
x(t)
a0 2
a1 cost a2 cos 2t
b1 sin t b2 sin 2t
a0
2 n1
(anconst bn sin nt)
（2-4）
式中：
2 /T
a0
2 T
T 0
x(t)dt
2N×R N 为磁极对数
正进动
松动 齿轮故障
1×R, 2×R 等 也 有 1.5 × R, 2.5×R 等 啮合频率等于 齿数×R ， 边带频率…
滚动轴承
外环故障… 内环故障… 滚珠故障…
故障名称 油膜涡动 油膜振荡 气隙振荡 内腔积液
转子内阻
径向摩擦
轴向摩擦
频率特征
(0.4~0.49)×R 等于低阶固有 频率 等于低阶固有 频率 失稳前 0.5×R 失稳后为低阶 固有频率 失稳前 0.5×R 失稳后为低阶 固有频率 失稳前小于低 阶固有频率 失稳后等于低 阶固有频率 失稳前小于低 阶固有频率 失稳后等于低 阶固有频率
日本维修人员的经验是，定期维修后 一周出现的故障率60%，一月之内的 故障率总计可达80%左右
预测维修体制
定义 有计划地对设备作检查和测试，以确定其
健康状态。
• 减少非计划停机损失。
优点 • 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。
缺点 • 需要初始投资。
• 需学习和培训。
• 初相角 (Initial phase) 描述振动在起始瞬间的状态，记作。
2、频谱分析基础
x(t)
• 对于现场设备的周期振动 ，不论其振动 波形有多复杂，都可以用傅立叶级数表 示为许多频率成简谐关系的简谐振动组 成：
x(t) A0 A1 cos(t 1) A2 cos(2t 2) ... An cos(nt n )
• 公司充分发挥航天技术优势，长期致力于各类旋 转机械故障诊断系统的研发、生产和经营，已有 近30年的历史，已成为国内机械故障诊断行业中 知名的科、工、贸一体化企业，同时产品批量出 口。
• 公司离在线产品以可靠的质量，完善的售后服务 及优越的性能价格比赢得了国内外用户的信赖。 公司产品已广泛应用于石油、化工、钢铁、电力、 铁路、烟草、供水等大、中型企业的设备管理、
频谱分析的常用概念
• 工频（也称基频、转频、1X（1倍频）等）
工频 转速 60
• 谐波（倍频）、次谐波 • 谐波（倍频）是指某一频率的整倍数频
率分量，如2X，3X，4X，5X……nX。 • 次谐波是指某一频率的分数倍频率分量，
如1/2X，1/3X，1/4X，3/2X ……
频域表示与时域表示的关系
检测及维修。
ISO9001质量体系认证证书
2002、2003、2004年度 被评为全国用户满意产品
技术部在火箭院的荣誉
国家科技进步二等奖
中国计量器具许可证（CMC）
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一.设备故障诊断的概况
（一）.设备故障诊断的意义、目的、任务 （二）.设备故障诊断发展的历史 （三）.设备故障诊断的适用性与应用
• 北京京航公司是隶属于中国运载火箭技术研究院 的航天高科技企业；
• 同时是中国设备管理协会于2000年批准成立的设 备诊断工程技术中心；
• 公司于2003年通过ISO-9001国际质量体系认证。 • 2004年被中国质量协会全国用户委员会评为“全
国用户满意单位”。 • 2006年与丹麦PCH公司成为战略合作伙伴关系。
转动特征 正进动 正进动 正进动 正进动
正进动
反进动
二、振动、频谱分析的基本理论
（一）.振动与简谐振动 （二）.简谐振动的要素 （三）.频谱分析的基础及作用 （四）.频谱分析中的常用概念与波形
振动定义：物体在平 衡位置附近所做的往 复运动称为振动
简谐定义: 物体在跟偏 离平衡位置的位移大小 成正比,并且总指向平衡 位置的回复力的作用下 的振动,叫做简谐振动。
• 制订合理的监测维修制度，延长设备 寿命，降低维护费用。
• 为设备优化设计、合理制造及生产过 程提供数据和信息。
2020/5/3
c.设备故障诊断的任务
• 设备状态监测 • 设备故障诊断 • 指导设备的管理维修
2020/5/3
返回
（二）、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。
返回
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。
返回ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
a.设备故障诊断的意义
• 1989年美国挑战者号航天飞机失事 • 前苏联切尔诺贝利核电站的爆炸 • 1985年大同电厂1988年秦岭电厂20万
中国运载火箭技术研究院 北京京航公司
设备状态监测与故障诊断技术及应用
（诊断技术与产品介绍专题） 主讲人：贾元立
中国运载火箭技术研究院 北京京航公司（介绍）
一、设备故障诊断的概况 二、设备状态监测知识树 三、中国运载火箭技术研究院
北京京航公司（产品） 四、全国客户群
谢谢！
中国运载火箭技术研究院 北京京航公司
❖ 测量非转动部件的绝 对振动的速度。
❖ 不适于测量瞬态振动 和很快的变速过程。
❖ 抗干扰力强。
❖ 传感器质量较大，对 小型对象有影响。
❖ 在传感器输出阻抗固 有频率附近有较大的 相移。
压电加速度传感器
接收形式：惯性式 变换形式：压电效应 典型频率范围：0.2Hz~10kHz 线性范围和灵敏度随各种不同型号 可在很大范围内变化。
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振动监测手段的分类和选用 振动监测系统的分类和选择
设备 类型
关键 设备
重要 设备 一般 设备
损坏后果
完全停产 ~100%
部分停产 50~100% 部分停产 或不停产 0~50%
推荐监测手段
主要功能
计算机化 固定式的 监测系统
一般的 固定式的 监测系统
周期性的 监测系统
便携式的 测振仪表
振动幅值、频谱的连续监测 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 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 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 振动幅值的采集 简单的频率分析
an
2 T
T 0
x(t)constdt
n 1,2,3,
bn
2 T
T 0
x(t)sin nt
n 1,2,3,
a 其中 n 和 bn 称为傅立叶系数。 a0 / 2 是 x(t) 的平均值，即直流分量。
快速傅立叶变换（FFT）
F ( j) F ()e j () R() jX ()
F() R2() X 2() ( ) arctg X ( )
定期预防维修 统计规律 经验
感观化
个体差异
不利于学习
维修不足 维修过剩
预知维修
设备状态 数据
客观、量化 仪器差异
利于学习
经济维修
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（三）、设备状态监测的适用性
1、能适用的机械比例大（约90%）
2、对复杂的机械设备效果特别大
3、对劣化发展型和随机型故障的（过去预 防维修无能为力）设备效果特别大
设备故障诊断在国内外企业的应用
R( )
称 F()为F( j)的幅值谱函数，称 ()为F( j的) 相位谱函数
周期信号的幅值谱和相位谱
简谐振动波形和频谱图（例）
T
x
A s in(2
•
f
3
)
2
返回
转动机械常见故障的频率特征
故障名称 不平衡 热弯曲
频率特征
1×R 1×R
转动特征 同步正进动 同步正进动
不对中 2×R
正进动
磁拉力 不平衡
数百亿元。
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设备状态监测与故障诊断知识树
设备允许参数
信
信
状
号
号
态
采
处
识
集 获取检 理 设备特 别
被测设备
对比
测信号 征信息
故障确定 趋势分析
诊断决策
返回
识别重要设备
要看设备出现故障时是否： 会威胁安全或破坏环保标准 会有重大经济损失后果
根据设备的重要程度以及减少对工作效率的影 响等来决定排除故障的投资决策。
KW发电机组断轴毁机事故
………………..
2020/5/3
• 据统计，中国在1977年和1987年已 投产的6-7个大化肥厂中，由于大机 组的故障停机，仅这两年内损失的 化肥产量，相当于一个大型化肥厂 的全年产量（30万吨合成氨，48万 吨尿素）。
b.设备故障诊断的目的
• 及时预防、诊断、消除设备故障，对 设备运行进行必要指导。
日本：事故率降低75%，维修费用降低 25%~50%。
英国：对2000个大型工厂进行调查表明：节省费用3 亿英镑，而诊断成本为0.5亿英镑，净获利2.5 亿英镑。