机械设备状态监测及诊断技术

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(完整版)设备状态监测与故障诊断技术

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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

机械设备状态监测与故障诊断技术
等。
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技术第5章-旋转机械故障诊断技术

设备状态监测与故障诊断技术第5章-旋转机械故障诊断技术

2024/8/1
图5.8 典型不对中谱图
可编辑课件PPT
பைடு நூலகம்
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实例四: 转子不对中故障的诊断
MO MI PI PO
电机
水泵
出现2×频率成分。 轴心轨迹成香蕉形或8字形。 振动有方向性。 轴向振动一般较大。 本例中, 出现叶片通过频率。
2X频率 1X频率
叶片通 过频率
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转子不平衡故障包括: ①转子质量不平衡、 ②转子偏
心、 ③轴弯曲、 ④转子热态不平衡、 ⑤转子部件
脱落、 ⑥转子部件结垢、 ⑦ 联轴器不平衡等,不
同原因引起的转子不可编平辑课衡件P故PT 障规律相近,但也各有 3
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
1.转子质量不平衡
力不平衡: 不平衡产生的振动幅值在转子第一临界转速以下随转速的 平方增大。例如,转速升高1倍,则振动幅值增大3倍。在转子重 心平面内只用一个平衡修正重量便可修正之。
4.转子热态不平衡: 在机组的启动和停机过程中,由于热交换速
度的差异,使转子横截面产生不均匀的温度分布,使转子发生
瞬时热弯曲,产生较大的不平衡。热弯曲引起的振动一般与负
荷有关。
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
5. 转子部件脱落 可以将部件脱落失衡现象看作对工作状态的转子
掌握滚动轴承故障诊断技术、齿轮故障诊断技术;
了解电动机故障诊断技术、皮带驱动故障诊断技术;
2024/8/熟1 悉利用征兆的故障诊可断编辑方课件法PPT。
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征

机械设备状态监测和故障诊断技术

机械设备状态监测和故障诊断技术

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
逻辑关系 简 单映 射、 加 权相 关、 规 则相 关、 置 信因 子、 ...
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 、 ...
主要内容包括监测、诊断(识别)和预测三个方面
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
正常 异常
D 诊断
(II)
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 , ...
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
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)
* Stability, * Chaos, * Fractal, * ...
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
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

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。

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(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

机械设备状态监测和故障诊断技术
详细描述
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

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

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。

设备状态监测与故障诊断技术在制造类企业中的应用案例

设备状态监测与故障诊断技术在制造类企业中的应用案例

概述福建永智印刷机械设备有限公司是一家专业生产移印机、丝印机及其他印后加工设备的企业,目前在大型印刷设备制造类企业中,设备的状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握电动机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,这是一种给电机设备“看病”的技术。

而现场电机设备的一个征兆往往对应好几个故设备状态监测与故障诊断技术在制造类企业中的应用案例文 翁振斌障,同理,一个故障也对应好几种征兆;就目前对电机设备来说,故障诊断技术主要是通过软件支持下的测振仪进行振动监测和分析。

但是现场跟实验的环境有很多的区别,这就要求企业的技术人员不仅要重视对测振仪波形-频谱图和参数的分析,同时要加强对设备结构、性能和环境因素等的了解,这些都是为故障诊断进行一个结论的相互补充和验证的过程。

不管对电机的状态监测也好,故障诊断也罢,最终的目的是要解决问题,找到问题的本质,才能对症下药。

这样会对企业从电机的事后维修和计划维修向预防维修和状态维修的转变提供一个很好技术支撑平台,加快了电机设备管理和维修技术的发展。

设备状况福建永智印刷机械设备有限公司按原先的检修计划,于2020年12月份开始对生产车间的高压电动机C 352A 进行了一个全面的监测,在这之前,此台电机检修了3次且检修周期越来越短,如下表2-1所示。

本次监测工作按照《中国石油化工总公司石油化工旋转机械振动标准》(SHS 01003-2004)的要求进行。

通过2018.02.23~2018.03.10监测数据和故障诊断发现:电机检修周期缩短的主要故障源是:基座强度不够导致的,详见下面内容。

电机详细参数生产车间的高压电动机C352A具体铭牌参数如下表2-2所示。

电机基组结构简图及现场测点分布图高压电动机C352A机组结构简图如图2-3所示。

电机机组测量点分布情况图如图2-4所示。

状态监测2020年12月18日开始对高压电动机C352A进行监测,直到2021年1月5日,本次监测按照《中华人民共和国旋转机械振动标准》的要求进行,各测点的振动烈度值均在允许范围内,位于B区,具体数据如下表3-1所示(2020年12月18日测的数据)。

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。

机械设备状态监测和故障诊断技术

机械设备状态监测和故障诊断技术

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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
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
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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
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

设备状态检测与故障诊断

设备状态检测与故障诊断
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”。

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断现代工业中,机械设备的状态监测与诊断对于设备的正常运行和维护至关重要。

在高效运行的机器设备中,由于长时间的工作和不可避免的磨损,设备可能会出现各种故障。

因此,及时的设备状态监测和诊断可以最大程度地减少设备故障和停机时间,提高生产效率和运行安全性。

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断是一种有效的方法,它通过检测声音信号来分析设备的状态和故障,并实时提供诊断结果。

声发射技术是一种常用的非接触式检测方法,它通过捕捉机械设备在运行过程中产生的声波信号来识别设备的状态和故障。

机械设备在工作时会产生各种声音,如摩擦、碰撞、液体流动等,这些声音包含了设备运行和故障的信息。

通过对这些声音进行分析和识别,可以判断设备是否正常运行,是否存在故障,并进一步定位和诊断故障的具体原因。

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断具有以下优点:首先,声发射技术非常适用于各种类型的机械设备。

无论是汽车发动机、风力发电机组还是工业生产线上的机器设备,声发射技术都可以有效地进行状态监测和诊断。

不同设备的声音特征不同,通过对设备的声音进行分析,可以确定设备的工作状态和故障类型。

其次,基于声发射技术的状态监测和诊断是一种非侵入式的方法。

传统的设备状态监测方法通常需要将传感器或仪器安装在设备上,这会对设备的正常运行和维护造成一定的影响。

而声发射技术可以在不干扰设备运行的情况下,通过对设备的声音进行监测和诊断,使得设备可以正常工作,并且无需额外的传感器和仪器。

再次,基于声发射技术的状态监测和诊断具有实时性。

声发射技术可以对设备的声音信号进行实时采集和分析,可以及时发现设备的故障和异常。

通过实时的状态监测和诊断,可以避免设备故障导致的生产停机和损失,并及时采取措施进行修复和维护。

最后,基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断可以为设备的维护提供科学依据。

通过对设备声音的分析和识别,可以了解设备的工作状态和寿命,并根据状态和寿命预测设备的维护周期和方式。

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

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

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

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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息 还 没有 统 一 , 手 段 和 机 制还 不 够 完 善 , 建设 机 械设 备监 协作 离

所 以 , 械设 备 应 用 状 态监 测 与诊 断技 术 , 预 知 维 修 取代 机 让
传统落后的定期维修和定期预防是历史进步的必然。
6 结语
测与诊 断医院的 目标还有着很大 的距离。 在不久的将来 , 我们也
机械设备监测与诊断技术是现代机械设备管理的一个 主要
( 上接 第4 4页)
形导体与地面之间的距离各不相 同。各个水平环都要与引下线
3 机械 状态 监 测 与诊 断 技 术的 发 展路 程
1 监测出机械设备运行时的状态 ,结合多位专业人员进行 ) 分析 , 通过缜密研究后, 最终确定 出可能存在的机械设备 的故 障 或者隐患 。 2 测量仪器 的出现 ,为机械设备状态监测及诊断技术的发 ) 展起 到了一定的推进作用 ,用测量仪器测量 出机械设备运行 时 的参数数据 , 通过计算 比较 , 最后确定 出故 障的原因 , 或者通过 对一些参数进行多次 的测量 比较 ,根据机械设备工作的状态确 定出是否会出现故障或者 隐患。
现代机械设备 的结构很是复杂 , 自动化的程度也越来越高 , 功能也越来越完善 。机械设备 出现重大故障或者发生安全事故
所 带 来 的影 响 程度 , 时 不 仅会 给企 业 造 成经 济 损 失 , 至还 会 有 甚 出现 重 大 的安 全事 故 。
53 可 以 间 接 产 生 社 会 效 益 和 经 济 效 益 .
的处 理 措 施 。
43 机 械 设 备 的 管 理 他监测 。 ) 在平常对机械设备进行检查时, 一些不太主要
的机 械设 备 如果 也监 测 出来 问题 , 以对 机 械 设 备进 行 检 测 , 可 并 且 分 析判 断 , 决 小 问题 , 免 将来 促 成 大 问题 。 解 避
应 该 吸取 国外 同行 的一 些 实践 经 验 和 教训 ,学 习机 械 设 备监 测 与诊 断技 术 领 域 的最 前 沿 的科 学 研究 技 术 。通过 我 们 自己 的努 力 , 机 械设 备 监 测 与诊 断 技 术领 域 中做 出一 些 成 绩 , 这 门新 在 让 理 念 技 术有 更 加宽 阔的前 景 。
态 监 测仪 器 不仅 仅 只 具 有测 量 、 录参 数 的功 能 , 至还 能够 对 记 甚
在上 个 世 纪 中期 , 械 设 备 状 态 监 测 及 诊 断技 术 , 渐 开 始 机 逐 应 用 于企 业 实 际 生 产 中 , 并且 逐 步 发 展 起来 , 为现 代 化 机 械 设 成 备 管 理 与诊 断 维 修 的一 种 新 技 术 。机 械 设 备 状态 监 测 及 诊 断 技
【 卢群 辉 . 备 故 障诊 断与 状 态监 测 技 术 现 状及 应 用探 讨 【 . 2 】 设 M】
北 京 : 油机 械 .0 3 石 20 .
[ 胡 林 , 运 昌. 备 状 态监 测 网及 故 障 诊 断 系统 简介 【 . 3 】 颜 设 M】 北
京 : 械制 造 .0 2 机 20 .
5 机 械设 备 状 态监 测 与诊 断 技 术的 应 用意 义 51 有 利 于提 高人 们 机械 设 备 的 管理 水 平 . ・
当今社会计算机技术和信息技术 的发展 ,大量先进的科学
研究 成 果 逐 步被 应 用到 机 械 设 备状 态 监 测 和诊 断 技 术 的研 究 实
践当中,例如近年来刚刚兴起的网络技术和数据融合技术 正在
运用。
42 计 算机 系统 中对机 械 设 备 的诊 断 功 能不 断 完善 .
3 验收监测 。 ) 监测维修后的机械设备 , 通过监测的数据进行
分 析 判断 已经 维 修后 的机 械 设 备 的使 用 状 态 ,与专 业 的 维修 人
1诊 断 分析 数 据 的确 定 系 统 : 对 有关 的机 械设 备 及参 数 , ) 针
价。
1机 械 设 备 状态 监 测 与 诊 断技 术 是 识 别 机 械设 备 运 行 状 态 ) 的一 门新 的科 学 技 术 ,它 主 要 研究 机 械 设 备 在运 行 中状 态 的 变
4 计算机网络技术 的普及 ,使机械设备状态监测及诊断技 )
术 方 面 的研 究进 入 到 更 深更 专 业 的 阶段 ,研究 工 作 从机 械 设 备 监 测诊 断 系 统 的开 发 研 制进 入 到 诊 断方 法 的研 究 ;监测 诊 断 手
术作为机械设备管理的新理念 ,它比传统的机械设备监测与诊
断 维 修 更 有 效 、 科 学 , 长 了 机 械设 备 的 使 用 时 间 , 提 高 了 更 延 也 机 械 设备 运 行 的 可靠 性 、 利用 率 , 而且 也 降 低 了机 械 设 备 的 维 修 费用 。
1 概 念
监测出来的信号数据进行简单 的分析处理 。只要将机械设备监 测出来 的参数输入计算机内 ,电脑就能对这些监测 出的数据作 出简单分析 , 还能够显示 出相关的一些图谱 , 至还可以通过计 甚 算机的专业系统对检测仪器所测出来 的数据参数进行综合的评
技 术 研 发
T HN oGY A A EC 0L ND M RKE T
析信号处理软件的设计; 现场对机械设备监测 的数据处理; 网络
的测 试数 据 、 断分 析 方 法 和共 享软 件 。 诊 由此 看 出 ,机 械 设 备监 测 与 诊 断技 术 中远 程协 作 诊 断 已经
部门等要密切的配合 , 才能把这一全新 的技术深入推广 , 使机械 设备监测与诊断技术真正地为企业 ,为我国国民经济的发展发 挥作用。
参 考 文献 :
[ 盛 兆顺 , 琦岭 . 备 状 态监 测 与 故 障 诊 断 技 术 及 应 用【 . 1 】 尹 设 M]
北 京 : 学 工业 出版 社 .0 3 化 20 .
41 不 断 引入 机械 设 备监 测 与诊 断_ 技 术 . 的新
1硬 件 方 面 : ) 功能 强 化— 便 携 式 数 采增 加 整 周期 采 样 、 通 双
道; 提高机械设备监测 与诊断技术 的可靠性 ; 能提高——高速 性
多 通道 并 行 , S 器件 。 DP
1 定 时 监 测 。定 期定 时 的为使 用 中的机 械 设 备进 行 监 测 。 )
员一起 商讨维修后 的机 械设 备是不是还 能够正常使 用或者 淘
汰。
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 。 2 诊 断技 术 的 辅助 系 统 :在 给 出分 析处 理 结果 和故 障特 征 ) 提示 的情 况 下 , 用 人 机集 合 的方 式 进行 故 障分 析 与判 断 。 利 3 诊 断技 术 中的专 家 系统 : 用 知识 库 和推 理 机 , 算 机 ) 利 由计 自主 ( 合 一 定 的 人 机 交互 ) 成 故 障 分 析 与诊 断 , 提 出 相 应 配 完 并
机械设备 中的远程监测是诊断技术 、 计算机网络与信息 、 决 策支持技术与数据库相结合的产物 ,它也是建立在分布式或集
中式 机 械 设 备监 测 系统 之 上 的 。 所 应用 的技术 主要 有 : 取 机 它 获
械设备的故障信息 、互联 网和数据传输技术。而想要使信号采 集、 信号分析处理 和诊断技术在 网络上远程控制操作 , 就一定要 解决下面的问题 : 网络环境下运行的远程机械设备信号采集 ; 分
技术与市场
第 l卷第 1 02 9 期2 1年
技 术 研 发
机械 设备状态监测及诊 断技术
李 兴, 礼崇, 祥, 焱 . 张 郜 王
( 州博 宏 实业有 限 责任公 司 , 州 六盘 水 贵 贵

532 ) 5 0 8
要: 主要 介 绍机 械 设 备状 态监 测 与诊 断技 术 的主 要 概 念 , 对机 械 设 备 状 态监 测 与诊 断技 术发 展 的趋 势 进行 了讨论 , 简 并
生产 停 机 、 带 来 的单 位 损失 越来 越 大 。 施机 械设 备 监 停工 实 测 与 诊 断技 术 不仅 减 低 了机械 设 备 的周 期 费 用 ,也 间 接地 提 高 了 以生 产经 济 型为 目标 的设 备管 理 水平 。
作者 简 介 : 李 兴 (9 4 ) 男 , 州 水城 人 。 职 于贵 州博 宏 实 业有 限 责 17 一 , 贵 就 任 公 司 战 略投 资 部 , 科 学 历 , 械 助 理 工 程 师 。 要 从 事 企 业 本 机 主 规 划与 投 资 、 工程 项 目管理 工作 。
化, 以及在诊 断信息中的反应。
2 )机械设备状态监测与诊断技术包括 了对机械设 备的诊
断 、 测 及运 行 时 的监 测 3 方 面 。 预 个
段 由震动工艺参数 的监测扩大到能量损耗的监测诊断 ;研究对
象 由旋 转 机 械扩 展 到 发 动机 、 工程 施 工 机械 以及 生产 线 ; 时空 范 围 由当地 监 测诊 断 扩 大到 异地 监 测 , 监测 诊 断 网络 。 即
组 成部 分 ,机 械 设 备状 态 监 测 和诊 断技 术 是 机械 设 备 管 理 与维 修 不 可缺 少 的技 术 思想 。 其 当今 社 会 的市 场 竞争 日益 激 烈 , 尤 机
械设备维修成本 的控制和成本降低是企 业应该挖 掘的途径之

过试验实现 , 但是 , 因为在机械设备监测与诊断技术领域中的信
2 跟踪监测 。 ) 跟踪监测数据异常的机械设备 , 了解机械设 备
生 产 工作 状 态 的 变化 , 如果 发 现 机 械设 备状 态 有 变 化 的趋 势 , 就 应 该 马上 组 织 维修 。
2 软件方面 : ) 功能更加 丰富完善 、 准确有效 ; 信号数据分析
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