旋转机械状态监测及预测
旋转机械的状态监测及故障诊断
同步振动：工作频率=激振频率。 强迫振动：对线性系统，在周期激振下的稳态响应 一般采用滚动轴承
2）系统分类——以临界转速分类
⑵ 柔性转子系统--工作转速在一阶临界转速以上的 系统
判别依据：一般工作频率>100Hz的机械系统属于柔性转 子系统。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
4）旋转机械的转速检测
齿式轮盘测速 转速测量一般是在轴的测量圆周上设置多个凹槽
或凸键标己或者在轴上安装一个齿轮盘使每转产生多 个脉冲。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
5）轴向位移检测
测量转子的轴 向位移时，测量面 应该与轴是一个整 体，这个测量面以 探头中心线为中心。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
6）轴心轨迹测试
轴心轨迹非常直观地显示了转子在轴承中的旋转 和振动情况，是故障诊断中常用的非常重要的特征信 息。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
正向进动（轴转向与轴心轨迹 转向一致）----例如：转子不 平衡、不对中、油膜失稳产生 的亚同步涡动、内摩擦激发的 涡动等均为正向进动。绝大多 数为正向进动。
振动特点：振动频率（自激振动）<工作频率，并与一阶 横向自振频率有关。
自激振动：振动过程中，由于系统内部不断有能量输入而 产生的共振现象，在设备诊断中又称为亚同步振动。
一般采用滑动轴承。
两种系统振动特点比较
激振原因
频率与工作 频率的关系
强迫振动（刚性系统）
由于外部激振力 或激振位移引起的
振动频率与工作频率同步
1 旋转机械的状态特征参数与测试
3）旋转机械振动相位检测
旋转机械的角位移测量及故障判断系统
旋转机械的角位移测量及故障判断系统随着工业机械的不断发展，旋转机械在各个领域中都扮演着至关重要的角色。
在这些机械中，角位移是一个极为重要的参数，因为它可以直接反映出机械的运动状态以及故障情况。
因此，为了保证旋转机械的正常运行和及时发现故障，设计旋转机械的角位移测量及故障判断系统显得尤为重要。
一、旋转机械的角位移测量原理在旋转机械中，角位移就是旋转角度，通常用弧度或角度来表示。
为了测量旋转机械的角位移，我们需要根据机械运动的特点来选择合适的测量方式。
常见的测量方式包括：1. 光电编码器测量法光电编码器是一种能够检测机械位移的传感器。
它由一个旋转的光圈和固定的光电传感器组成，光圈会随着机械的旋转而在光电传感器上产生相应的光信号。
通过对这些信号的处理，我们可以得到机械的角位移。
2. 磁性编码器测量法磁性编码器原理与光电编码器类似，只是它使用磁性信号来代替光信号。
磁性编码器有着更高的测量精度和更稳定的信号输出，但它的安装和使用要比光电编码器复杂。
3. 传感器测量法通过在旋转机械上粘贴或安装转角传感器，可以直接测量机械的角位移。
这种测量方式具有较高的可靠性和精度，但需要对传感器进行定期的校准和维护。
二、旋转机械的故障诊断原理不论是哪种测量方式，都能够对旋转机械的角位移进行实时监测。
如果机械出现故障或运行异常，我们可以通过对角位移的监测数据进行分析来进行诊断。
1. 故障诊断旋转机械的故障种类繁多，常见的有机械磨损、轴承损坏、电机故障等。
这些故障都会对机械的运动状态和角位移产生影响，因此对角位移的监测数据进行分析可以发现故障的产生及其类型。
2. 维修保养定期对旋转机械进行维修保养是保持机械正常运转的重要手段。
通过对角位移数据的分析，我们可以得到机械的运动状态，将这些数据和机械的维修保养记录进行比对，可以定期制定有效的维修保养计划。
三、旋转机械的角位移测量及故障判断系统的设计旋转机械的角位移测量及故障判断系统是一个综合性的系统。
状态监测在旋转机械设备中的应用
一 ．
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２
１
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为主 ；水平方 向和 垂直方 向的相位 差接近９ 。。 Ｏ
案例 １ ０ ８ １月５ ：２ ０ 年 １ 日对 重 整 泵 ２ ３２ （ ０ ／ 型 号 ：２ ０ Ｙ Ｉ一５ ）监 测发 现 ，机 泵振 动达 到Ｄ级 ０Ａ １０ Ｉ （ 轴器 端 水 平 方 向振 动 １．２ ｍｍ／，垂 直 方 向 联 ７２ ５ ｓ
其中 １ ｒ ￣ｆ 的幅值较 大 （ 水平方 向振 动幅值 ：１． ２ ５ ８ ６ ｍｍ／，垂 直方 向振动 幅值 ：１ ． ５ｍ ｓ （ ） ｓ ８ ２ ｍ／）； ２ ６ 水平 方 向和 垂直方 向的相 位差 为８ 。，相 位差接近 ７
９ 。。由此判 断 ：转子 出现 了明显的不平衡 ０
图 １ 重整泵２ ３ ２ ０ ／ 振动频谱图
作者简 介 ：祝继安 （９５ １６一）， 男，１８年毕业于华中工学院 ９６
汉 １ 分院化工设备 专业。现任 中国石 油化 工股份有 限公司荆门分 ２ １
公 司 维 修 车 间 主 任 、 工程 师 。
第２ 期
祝继 安
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
状态监测在旋转机械 设备中的应用
一 ９一 ３
故 障 处 理 措 施 ： 对 机 泵 叶 轮 进 行 动 平 衡 检 查 。２ ０ 年 １ 月５日对此 泵进 行 回装 ，投 入 运 行正 ０８ １
常 ，振动 明显 降低 （ 振动 级别 由Ｄ级 降为Ａ级 ）。
１ ． 体 涡流 激 振 ２流
蜗 形 泵 壳 的离 心 泵 ， 每 当转 子 叶 片通 过 蜗 形 外 壳开 始 卷 曲的地 方 或 导 叶 的前 端 附近 时产 生 水 压 力 的变 动 ， 由于 叶 轮 出 口压 力分 布 不 均 匀 ，液 体 对 叶 轮 的 反作 用 力 也 不 均 匀 。 因此 ，在 叶轮 转 动 时 因 圆周 处 的作 用 力 不均 匀 ，使 叶 轮 和 轴 产 生 振 动 和 噪音 。流 体 涡 流 激振 的振 动 频 率 为 叶 轮 叶
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械广泛应用于各种工业领域，如风力发电、航空航天、交通运输等。
然而，由于长时间运行和复杂的工作环境，旋转机械经常会出现各种故障，如轴承磨损、齿轮断裂等。
这些故障不仅影响设备的正常运行，还可能导致严重的安全事故。
因此，对旋转机械进行故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将介绍旋转机械故障诊断与预测的方法及其应用研究。
二、旋转机械故障诊断与预测方法1. 基于振动信号分析的方法振动信号分析是旋转机械故障诊断与预测的常用方法。
通过传感器采集设备的振动信号，对信号进行时域、频域和时频域分析，可以提取出设备运行状态的特征信息。
当特征信息超过设定的阈值时，即可判断设备存在故障。
此外，还可以通过对比历史数据，预测设备未来可能出现的故障。
2. 基于声音信号分析的方法声音信号分析是另一种有效的故障诊断与预测方法。
通过采集设备的声波信号，对信号进行频谱分析和声强分析，可以判断设备的运行状态和故障类型。
该方法具有非接触式、实时性强的优点，适用于对复杂工作环境下的设备进行故障诊断。
3. 基于数据驱动的智能诊断方法随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的智能诊断方法在旋转机械故障诊断与预测中得到了广泛应用。
该方法通过收集设备的运行数据，利用机器学习、深度学习等算法对数据进行训练和建模，实现对设备运行状态的监测和故障预测。
该方法具有准确度高、适应性强、可扩展性强的优点。
三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究1. 在风力发电领域的应用风力发电是旋转机械的重要应用领域之一。
通过采用振动信号分析和声音信号分析等方法，可以对风力发电机组的齿轮箱、轴承等关键部件进行实时监测和故障诊断。
同时，采用基于数据驱动的智能诊断方法，可以实现对风力发电机组运行状态的预测和优化，提高设备的可靠性和效率。
2. 在航空航天领域的应用航空航天领域对设备的可靠性和安全性要求极高。
采用基于振动信号分析和声音信号分析等方法，可以对航空发动机、螺旋桨等旋转机械进行实时监测和故障诊断。
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究1. 引言1.1 研究背景旋转机械是工业生产中常见的设备，其故障可能会导致生产中断和安全隐患。
旋转机械故障诊断与预测方法的研究备受关注。
目前，随着传感技术、数据分析和人工智能的发展，针对旋转机械故障诊断与预测方法的研究取得了不少进展。
旋转机械故障诊断方法的研究包括基于振动、声音、温度等传感数据的分析，通过识别故障特征来实现快速准确的故障诊断。
预测方法则是通过数据建模和算法分析，预测旋转机械未来的运行状态，提前采取维护措施，避免故障发生。
在实际应用案例分析中，研究人员通过实验验证了不同的故障诊断与预测方法在旋转机械上的有效性和实用性。
技术优势的讨论则涉及不同方法的优缺点比较和适用范围。
未来的发展方向包括不断优化算法和模型，提高故障诊断和预测的准确性和可靠性，推动旋转机械故障管理技术的进一步发展和应用。
1.2 研究意义旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究的研究意义在于提高旋转机械设备的运行可靠性和安全性，减少设备故障对生产造成的影响，提高生产效率和降低维护成本。
通过研究旋转机械故障诊断和预测方法，可以实现对设备运行状态的实时监测和评估，及时发现故障隐患，提前采取维修措施，避免设备停机损失。
通过建立预测模型和算法，可以对设备未来的运行状态进行预测，有针对性地制定维护计划，延长设备寿命，降低维护成本。
旋转机械在现代工业生产中扮演着重要的角色，涉及到诸如风力发电机组、涡轮机、离心泵等关键设备。
这些设备的故障通常会导致生产中断，造成巨大经济损失，并可能带来安全隐患。
研究旋转机械故障诊断和预测方法对于提升工业生产的稳定性和可靠性具有重要意义。
通过不断完善故障诊断和预测技术，可以不断提高设备运行的效率和安全性，推动工业生产向更高水平发展。
1.3 研究目的研究目的是为了探讨旋转机械故障诊断与预测方法及其应用的相关问题，通过系统性的研究和实践，对旋转机械故障诊断与预测方法进行深入理解和探讨，为相关领域的研究和实践提供理论支持和技术指导。
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一摘要：本文重点研究了旋转机械的故障诊断与预测方法，详细分析了现有的技术手段、优缺点及其在实践中的应用。
文章通过探讨各种诊断和预测方法的原理、算法、应用场景以及在实际工业环境中的效果，旨在为旋转机械的维护与检修提供更加高效、可靠的解决方案。
一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的一部分，其运行状态直接关系到生产效率和设备安全。
因此，对旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将详细介绍旋转机械故障诊断与预测的背景、意义及研究现状。
二、旋转机械故障诊断与预测的基本原理及方法1. 传统诊断方法传统诊断方法主要包括人工听诊、视觉检查、振动检测等。
这些方法主要依赖于专家的经验和知识，通过观察和检测设备的异常现象进行故障判断。
然而，这些方法存在主观性较强、效率较低、易受人为因素影响等缺点。
2. 现代诊断与预测方法（1）基于信号处理的诊断方法：通过采集设备的振动、声音等信号，利用信号处理技术对信号进行分析和处理，提取出故障特征，从而判断设备的运行状态。
（2）基于人工智能的诊断与预测方法：包括神经网络、支持向量机、深度学习等。
这些方法能够通过对大量数据进行学习和分析，建立设备的故障模型和预测模型，实现设备的智能诊断和预测。
三、各种诊断与预测方法的优缺点分析1. 传统诊断方法的优点在于简单易行，对于经验丰富的专家来说，能够快速定位故障。
然而，其缺点也较为明显，如主观性较强、效率较低、易受人为因素影响等。
2. 现代诊断与预测方法的优点在于能够处理大量数据，提高诊断和预测的准确性，同时减少人为因素的干扰。
然而，这些方法也存在计算复杂、对数据质量要求较高等问题。
四、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究1. 在制造业的应用：通过采用智能诊断和预测技术，实现对生产线上旋转机械设备的实时监测和故障预警，提高生产效率和设备运行安全性。
2. 在能源领域的应用：在风力发电、水力发电等能源领域，通过采用振动检测和信号处理技术，实现对风力发电机组、水轮机等设备的故障诊断和预测，保障能源供应的稳定性和安全性。
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
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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
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械广泛应用于各种工业领域，如风力发电、航空航天、机械制造等。
然而，由于旋转机械长期运行、负载变化等因素，常常会出现各种故障，导致设备性能下降、生产效率降低，甚至造成安全事故。
因此，对旋转机械进行故障诊断与预测具有重要意义。
本文旨在研究旋转机械故障诊断与预测方法及其应用，以提高设备的运行效率和安全性。
二、旋转机械故障诊断与预测方法1. 传统诊断与预测方法传统的旋转机械故障诊断与预测方法主要依赖于专业人员的经验和技能，通过观察设备的运行状态、声音、振动等信号来判断设备是否存在故障。
然而，这种方法存在主观性、误判率高等问题，难以满足现代工业对设备故障诊断与预测的需求。
2. 现代诊断与预测方法（1）基于信号处理的诊断与预测方法：通过采集设备的振动、声音、温度等信号，利用信号处理技术对信号进行分析和处理，提取出反映设备运行状态的特征信息，从而判断设备是否存在故障。
（2）基于机器学习的诊断与预测方法：利用机器学习算法对设备的运行数据进行学习和分析，建立设备的故障诊断与预测模型。
通过对模型进行训练和优化，可以提高模型的准确性和鲁棒性，实现设备的故障诊断与预测。
（3）基于深度学习的诊断与预测方法：利用深度学习技术对设备的运行数据进行深度学习和特征提取，建立更复杂的模型来识别设备的故障模式和预测设备的未来状态。
深度学习技术可以自动提取设备的深层特征信息，提高故障诊断与预测的准确性和可靠性。
三、应用研究1. 风电领域应用在风力发电领域，风力发电机组的运行状态直接影响到发电效率和设备安全。
通过采用基于机器学习和深度学习的故障诊断与预测方法，可以实时监测风力发电机组的运行状态，及时发现故障并进行预警，避免设备损坏和安全事故的发生。
2. 机械制造领域应用在机械制造领域，旋转机械的精度和稳定性对产品的质量和生产效率具有重要影响。
采用基于信号处理的故障诊断与预测方法，可以实时监测设备的振动、声音等信号，及时发现设备的故障并进行维修，保证设备的正常运行和生产效率。
旋转机械振动监测和分析
第23卷 第1期2010年3月燃 气 轮 机 技 术GAS TURB I NE TECHNOLOGYV o l 23 N o.1M ar.,2010旋转机械振动监测和分析郑月珍(南京汽轮电机(集团)有限责任公司,南京 210037)摘 要:本文介绍旋转机械振动监测和设备故障诊断的意义、旋转机械的常见振动问题和振动测量的原理及测试方法。
最后介绍我公司研制开发的以计算机为核心的旋转机械振动监测和分析系统的主要功能。
关 键 词:机械振动;轴振动;频谱分析;故障诊断中图分类号:O329 文献标识码:A 文章编号:1009-2889(2010)01-0039-061 振动状态在线监测及预测维修旋转机械的振动监测是设备运转状态监测的重要组成部分。
随着生产技术的发展,一种以状态监测为基础的故障诊断和预测技术得到推广与应用。
这种技术的发展,将使设备的维修方式从传统的 事故维修 和 定期维修 过渡到 预知性维修 ,从而大大提高设备的年利用率,减少停机维修时间,降低维修费用,同时也减少了备件库存量。
此外,旋转机械的振动测试技术也是转子现场动平衡和转子动力特性试验研究不可缺少的手段。
近十年来,我国振动状态监测技术得到了重视和研究,在关键设备上配备了监测仪表或监测系统。
例如从国外引进的燃气轮机发电机组都安装了振动保护系统。
对国内制造的200MW、300MW和600MW汽轮发电机组的仪表设计工作正在选择相应的振动保护系统与主机配套。
国内原有的电站设备已逐渐安装机械保护系统及准备安装机械保护系统。
2 旋转机械振动测试概要旋转机械振动测试的主要对象是一个转动部件 转子或转轴,在进行振动测量和信号分析时,也总是将振动与转动密切结合起来,以给出整个转子运动的某些特征。
2.1旋转机械的振动问题转子是旋转机械的核心部件。
通常转子是用油膜轴承、滚动轴承或其它类型轴承支承在轴承座或机壳、箱体及基础等非转动部件上,构成了所谓的 转子 支承系统 。
状态监测及故障诊断技术在大型旋转机械上的应用
装 备 与产 品版
ＰＯ ＵＴ Ｑ Ｉ Ｅ。 Ｒ Ｄ Ｃ ＆Ｅ Ｕ Ｍ Ｎ Ｐ
状 态监 测及 故 障诊 断技 术 在 大 型 旋 转机 械 上 的应 用
余 毅
（ 投 海 南 水 泥 有 限 公 司 ， 海 南 昌江 ５ ２ ０ ） 国 ７ ７ ０ 生 产 设 备 状 态 的好 坏 ，直 接 影 响 到 生 产 效 率 及
１ 水 泥生 产 设 备 的状 态 监测
实 施 状 态 监 测 的 目 的主 要 是 了解 被 监 测 机 器 当
铸转子 中的铸造缩松 及气孔 、 正常静 态动态气 隙 、 非
静 前 的 运 行 状 况 ， 断 机 器状 态 未 来 的 发 展 趋 。 判 诊 １ ２ 大 型 旋 转 机 械 的 状 态 监 测 ． 机 器 故 障 的 发 生 部 位 ， 以及 检 查 和 验 收 大 修 或 临 时 维 修 的效 果 ， 实 现 对 设 备 故 障 “ 知 道 、 预报 、 以 早 早 早 诊 断 ” 把 故 障 消 灭 在 萌 芽 之 中。 ，
显 得 尤 其 重 要 。 文 采 用 美 国 Ｒ ｃ ｗ ｌ—Ｅ ｔｋ公 司 本 ｏ ｋ ｅｌ ｎｅ
Ｐ 系 统 的监 测 参 数 以振 动 为 主 ， 由软 件 设 定 Ｍ 可 和 数 据 采 集 器 进 行 采 集 的 数 据 包 括 振 动 幅 值 、振 动 频 谱 、 域波形 、 络谱 、 位 、 程参 数等 。 时 包 相 过 能 诊 断 的 故 障 包 括 ：机 械 故 障 如 不 平 衡 、不 对 中 、 动 、 振 、 动 轴 承 故 障 、 瓦 故 障 、 轴 节 故 松 共 滚 轴 联 障 、 轮 磨 损 、 片 故 障 、 子 故 障 、 故 障 等 。 配 备 齿 叶 转 轴 电 机诊 断 专 家 系统 ，可 自动 诊 断 电机 故 障 如 转 子 铸
旋转机械设备状态监测技术应用
旋转机械设备状态监测技术应用Ξ胡晓峰(中油辽河油田公司,辽宁锦州 121209) 摘 要:针对设备运行中存在的问题和隐患,结合设备的具体结构特点和使用维修情况进行综合分析,发现设备和使用过程中存在的问题,并做出正确的判断,使设备能够长期正常运转,减少设备管理、维护费用,取得了较好的效果。
关键词:设备管理;状态监测;诊断前言设备状态监测技术是目前国内外设备管理中的最重要的技术手段之一,随着人们对设备运行状态认识的不断提高和计算机技术的不断发展,设备管理从原有的计划检修逐渐发展成为以状态监测为依据、以设备故障诊断为标准的设备管理维修模式。
目前,设备状态监测技术已应用到航空、航天、冶金、电力、石油、石化等领域,并取得了较好的效果〔1〕。
2007年引进旋转机械设备状态监测技术,利用该技术对设备进行管理,虽然时间较短,但也取得了一定效果。
1 设备状态监测技术特点1.1 设备状态监测设备的组成设备状态监测技术可分为硬件部分和软件部分,辽河油田公司使用LM -8900设备状态监视系统。
该系统是目前国内外最先进的旋转机械设备状态监测设备,软件功能强大,包括了状态采集及监测,旋转设备故障专家诊断软件,电机专家诊断软件和现场动平衡软件。
硬件包括振动高频加速度传感器,光电转速传感器,主、次回路电流传感器,专用电缆,振动四通道+转速通道采集器,高性能采集用电脑等。
1.2 设备状态监测技术特点描述设备状态监测技术包括状态监测、分析诊断和故障预测3个方面,具体实施过程包括信号采集、信号处理、状态识别、诊断决策4个方面〔2〕。
该技术广泛应用于发电机组、压缩机组、泵等常规旋转和往复机械的故障诊断,状态识别和诊断决策标准日臻完善。
设备振动信号很复杂,依据数据处理分类,可以分为确定性信号和非确定性信号。
确定性信号可以用函数关系来描述,即通过理论计算和频谱分析技术均可确定它们的特征频率,从而确定故障的类型和部位〔3〕。
振动分析仪器利用电压加速度传感器将振动信号转换为电信号,对振动信号进行处理和分析,得到设备各种振动量的准确值,进而判断这些设备的运转状态。
浅谈旋转机械状态监测技术
科
浅谈 旋转 机械状 态监 测 技术
于 淼
（ 尔滨污水治理工程有 限责任公 司 ， 哈 黑龙江 哈 尔滨 １０ ０ ） ５０ ６
摘 要 ： 转 机 械 是 工 业上 应 用 最 广 泛 的机 械 ：针 对 旋 转 机 械 监测 技 术 进 行 了论 述 。 旋 关 键 词 ： 转 机 械 ； 态监 测技 术 ； 展 旋 状 发
Байду номын сангаас
旋转机械是工业上应用最广泛 的机械 。 许 传感器依次对各测点进行测试 ，并 用磁带 目单一， 甚至还往往限于对 温度 、 压力 、 液位 、 电 多 大型旋 转机械 ， ： 心泵 、 如 离 电动机 、 发动机 、 机记录信号 ， 数据处理在专用 计算 机上完成 ， 或 量等常规参数的检测 ，不具备对振动量为主的 压缩 机、 汽轮机 、 轧钢机 等 ， 还是石化 、 电力 、 冶 是直接在便携式 内置微 机的仪器上完成 ；这是 机械动态特性进行检测 和分析 的功能 ，因而无 金、 煤炭 、 核能等行业 中的关键设备 。本世纪 以 当前 利用进 口监测仪器普遍采用 的方式 。采用 从反映旋转机械设备重要 的工作状态 ；即便具 来， 随着机械工业 的迅速发展 ， 现代机械工程 中 该方式 ，测试系统较简单 ，但是测试工作较烦 有检测振动量的功能 ，尚限于状态的监测和故 的机械设备朝着轻 型化 、 大型化 、 重载化和高度 锁 ，需要专门的测试人员 ；由于是离线定期监 障分析 ，不能对旋转机械设备工作状态发展 趋 自动化等方向发展 。出现 了大量的强度 、 结构 、 测 ， 不能及时避免突发性故 障。 势进行预测。 振 动、 噪声 、 可靠性 ， 以及材料与工艺等问题 ， 设 ２２在线检测离线分析 的监测方式 。 ． 亦称 主 ４旋转机械状态在线监测及预测 技术的研 备损坏事件时有发生，国内外大型汽轮机严重 从机监测方式 ，在设备上 的多个测点抱歉安装 究 事故是其典型实例。 传感器 ，由现场微处理器从机系统进得各测点 通过对机械设备运行和发展状态的在线检 ｌ 现代监测技术经历 的阶段 的数据采集和处理 ，在主机系统上 由专业人员 测 ， 实现了对机械设备状态 自动分析和判断 ， 对 第一 阶是 以传 感器技术 和动 态测试 技术 进行分析和判断。这种方式是近年在大型旋转 机械设备状态发展进行在线趋势预测 ，具体 完 为基础 ，以信号处理技术为手段的常规技术发 机械上采用的方式。 相对第一 种方式 ， 该方式免 成 的主 要 内 容如 下 ： 展 阶段 ，这一阶段 的技术 已在工程中得到了应 去了更换测点的麻烦，并能在线进行检测和报 ４１提出 了大 型旋转机械设 备状态在线监 ． 用， 它吸收了大量 的现代科技成果 ， 传感器技术 警 ； 但是该方式需要离线进行数据分析和判断 。 测及预测的总体方案和技术路线 ，开发了传感 的飞跃发展 ， 使之 可以利用 振动 、 噪声 、 、 力 温 而且分析和判断需要专业技术人员参与 。 器、 数据采集 、 现代信号处理 、 工智能 以及硬 人 度 、 、 光、 电 磁、 射线等多种信息。 由此产生了设 ２３自动在线监测方式 。 － 该方式不仅能实现 件 、 软件的有关技术 。 状态监测研究主要考虑 的 备 的振动 、 噪声、 光谱 、 铁谱 、 无损检测 、 成像 自 热 动在线监测设备 的工作状态 ，及时进行故障 是针对随机性故障 ，状态预测研究 主要考虑 的 等监测和故 障分析技术 。信号分析与数值处理 预报 ，而且能实现在线地进行数据处理和分析 是针对趋 势性故障 、 可预知故障。 技术的发展 ， 结合微计算机技术的发展 ， 使各种 判断 ；由于能根据专家经验和有关准则进行智 ４２在故障分析和预报方法的研究上 ， ． 考虑 方法应运而生， ： 如 状态空间分析、 对比分析 、 函 能化的 比较和判断 ，中等文化水平的值班工作 到传统 的布尔逻辑识别 、Ｔ Ｆ Ａ方法 （ 故障树分析 数分析、 逻辑分析 、 统计和模糊分析方法。近年 人员经过短期培训后就能使用。该方式技术最 法 ） 因为识别 能力 差 、 ， 判据不 足 ， 不能满 足要 来， 各种数据处理软 、 硬件的出现使 实时在线监 先进 ， 不需要人为更换测点 ， 不仅不需要专门的 求。 采用了灰 色系统理论 、 时间系列、 神经 网络、 测及故障分析技术成为可能。 测试人员 ， 也不需要专业 技术 人员参加 与分析 遗传算法 、 小波分析等新技术 。 人 工智能技 术为设 备监测 和故 障分析 的 和判断 ； 但是软硬件的研制工作量 很大。 本课题 ４ 从特 征信 号 中提取 有关机组状 态的信 ． ３ 智能化发展提供 了可能 ，使得现代 监测技 术发 研 究 的是 这 种方 式 。 息； 选择的机械设备状态 敏感因子（ 特征参 数） ３ 转 机 械 状 态 预 测 技 术 的发 展 旋 展步人第二 阶段的研究内容与实 现方法 已开始 具 有较高灵敏度、 较高识别 能力 ， 采用合适的敏 并 正 在继 续 发 生 着 重 大 变 化 ， 以数 据 处 理 为 核 随着 我 国科 学 技 术 的 发展 ，一些 大 型企 业 感 因子 提 取 装 置 、 取 方式 及 提 取 方 法 。 提 心 的过 程 将 被 以 知 识 处 理 为 核 心 的 过 程 所 替 正在从单纯 的振动测量或巡回检 测、定期检测 ４４提 出了大型机械设 备状态正常 与否 的 ． 代， 开展 了专家系统 、 神经网络和模糊分析等理 和检修，逐渐向长期连续 监测 和预测性 维修过 准则， 选择 了安全评定 的标准 ， 确定了对机械设 论、 方法和应用技术的研究。 这阶段起 主导作用 渡 。 有 的高 等 院 校 和科 研 院所 的研 究 方 向也 开 备 整体状态 及主要 零部 件状态 分别评 价 的判 的将是人类专家的知识 ，包括人类专家所拥有 始相应 变化 ，有 代表性 的是 天津 大学 的基 于 据 ； 提供能对异常情况做 出判断的方法。 的领域知识 、 求解总是的方法等 。 由于实现信号 ＷｉｄＷ 的 Ｉ Ｐ ｎｏ Ｓ Ｄ Ｍ智能诊 断与预测 维修 软件 系 ４５研究了时域 、频域综合信号处理方法， ． 检测、 数据处理与知识处 理的统一 ， 使得先进技 统的研究 。但是国内当前研究 的重点仍集 中在 使信号处理后 的特 征突 出、明显 ，便于 自动比 术不再是少数专业人员才能掌握 的技术 ，而是 旋 转机械设备 的状态监测 和故障分 析方面 ， 而 较 、 判别 ； 围绕信号处理 的实时性 、 实用性 、 稳定 般操 作 人 员 所 能 使 用 的 工具 。 对 大 型旋 转 机 组 的 以 预知 维护 为 目标 的智 能 状 性 进 行 了 相 应 的设 计 和 改 进 ，探 讨 了新 的谱 估 ２旋 转 机 械 状 态 监测 技 术 的 发 展 趋 势 态在线预测技术沿待系统 地研究 。国内许多厂 计 方 法 以 及 小 波分 析 方 法 。 机 械 设 备 运 行 状 态 的监 测 技 术 ， 经 从 单 家 和研 究 单 位 研 制 的监 测 系统 ，大 多 数 测 量 项 已 凭直觉的耳听 、 眼看 、 摸 ， 展 到 采 用 现 代 测 手 发 量技 术 、计 算 机 技 术 和信 号 分 析 的 先 进 的监 测 （ 上接 １ ５页） ４ 贵 的设备 ，只要 利用 电子邮 习 ， 谁 能 够 首 先 达 到 教学 目标 的要 求 。协 同 ： 看 技术， 诸如超声 、 声发射 、 红外 测温等 ， 出不 件功能 ， 层 便可实现 。 是指 多个学习者共同完成某个 学习任务 ，在共 穷。人工智能 、 专家系统 、 模糊数学等新兴学科 ２５协作学习模式 。协 作学习和个别化学 同完成任务的过程中 ，学 习者发挥各 自的认知 ． 在 机 械状 态 监 测技 术 中也 找 到 用 武 之 地 。 习相 比， 有利于促进学生高级认知能力 的发展 ， 特 点 ， 相互争论 、 相互 帮助 、 相互 提示或者是进 在机械动态信号分析方法 和应 用技术上 ， 有利于学生健康情感 的形成 ，因而受到广 大教 行 分工合作 。 伴 ： 现实生 活中 ， 伙 在 学生们 常常 新 近 的发 展 ：采 用 空 间域 滤 波 的 预 处 理 、采 用 育工作者的普遍关注 。基于 网络 的协作学 习是 与 自己熟识的同学一起做作业 。 没有问题 时 。 大 Ｖ ｄ Ｋ ａ ｏｌ— ￣ｍ ｎ分 布分 析 、 波（ａｅ ｔ 换方 指利用计算 机网络 以及多媒 体等相关 技术 ， 小 ｗ ｖｌ １ ｅ变 由 家各 做各的 ， 当遇到 问题 时 ， 便相互讨 论 ， 从别 法 、 沌分析方法 、 能 传感与检测技术 、 混 智 以及 多个 学习 者针对 同～学 习 内容彼 此交互 和合 人的思考 中得到启发和帮助 。 角色扮演 ： 每个人 与 Ｖ 总 线 仪 器 平 台丰 关 的技 术 等 。 ＸＩ Ｈ 作 ，以 达 到对 教 学 内容 比较 深 刻 理 解 与 掌 握 的 都有过这样的经 验一对某个 问题 给别人作 了详 现 今 ， 内外 较 典 型 的 状 态 监 测 方 式 主 要 过程。 国 在基于网络环境的协作学习过程中 ， 基本 细讲解之后 ，自己对该 问题往往会有新 的体会 有 ３种 。 的 协作模式有 四种 ： 竞争 、 同 、 伴与角 色扮 与理 解 。 协 伙 ２１离 线 定 期 监 测 方 ｊ 测 试 人 员 定 期 到 演 。 争 ： 指 两 个或 多 个 学 习 者 针 对 同 一学 习 ． 戈 竞 是 作者简介： 李槟 ， 同济大学软件 学院在读研 现 场 用一 个 内 容 或 学 习情 景 ，通 过 网 络 环 境 进 行 竞 争 性 学 究 生
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的重要设备，其稳定运行对生产效率和产品质量具有重大影响。
然而，由于操作环境复杂、维护不当或设备老化等因素，旋转机械常会出现各种故障。
这些故障如不及时发现和处理，可能会对生产造成巨大损失。
因此，对旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将重点研究旋转机械的故障诊断与预测方法，以及其在工程实践中的应用。
二、旋转机械故障诊断与预测方法（一）基于信号处理的诊断与预测方法1. 信号采集：通过传感器技术，实时采集旋转机械的振动、声音、温度等信号。
2. 信号处理：利用信号处理技术，如频谱分析、小波变换等，对采集的信号进行预处理和特征提取。
3. 故障诊断与预测：根据处理后的信号特征，结合专家系统或模式识别技术，实现故障的诊断与预测。
（二）基于机器学习的诊断与预测方法1. 数据预处理：对历史故障数据进行清洗、标注和整理，构建故障数据集。
2. 模型训练：采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对故障数据集进行训练，建立故障诊断与预测模型。
3. 模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，实现旋转机械的故障诊断与预测。
（三）基于深度学习的诊断与预测方法深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动提取数据的深层特征。
在旋转机械的故障诊断与预测中，深度学习模型可以更好地处理复杂、非线性的故障数据。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究（一）在设备维护中的应用通过实时监测和诊断旋转机械的故障，可以及时发现潜在的问题并采取相应的维护措施，从而避免设备停机或损坏。
这不仅可以提高设备的运行效率，还可以延长设备的使用寿命。
（二）在生产管理中的应用通过对旋转机械的故障进行预测和预警，可以提前制定生产计划和调整生产安排，避免因设备故障而导致的生产延误和资源浪费。
这有助于提高生产效率和产品质量。
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一摘要：随着现代工业的快速发展，旋转机械作为生产制造和工艺流程中不可或缺的一部分，其安全性和稳定性直接关系到整个生产线的正常运行。
因此，旋转机械的故障诊断与预测成为了保障设备安全、提高生产效率的关键环节。
本文深入探讨了旋转机械故障诊断与预测方法的研究现状，分析现有技术的优势与不足，并提出了一系列具有实用价值的改进策略和应用实践，以期为相关领域的理论研究和实践应用提供有益的参考。
一、引言在制造业及众多工业领域中，旋转机械扮演着重要的角色。
由于其复杂的结构特性和工作环境的多样性，旋转机械容易出现各种故障，这不仅影响了生产效率，还可能带来严重的安全风险。
因此，旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。
本文旨在系统阐述旋转机械故障诊断与预测的理论基础、方法和技术，并探讨其在实际应用中的效果。
二、旋转机械故障诊断与预测方法概述（一）基于信号处理的诊断方法信号处理技术是旋转机械故障诊断的基础。
通过采集设备的振动、声音等信号，结合频谱分析、小波变换等处理方法，可以有效地识别出设备运行中的异常情况。
（二）基于模型的诊断与预测方法该方法通过建立设备的数学模型，对设备的运行状态进行模拟和预测。
当实际运行数据与模型预测数据出现较大偏差时，即可判断设备可能存在故障。
（三）基于数据驱动的智能诊断与预测方法随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的智能诊断与预测方法逐渐成为研究热点。
通过机器学习、深度学习等技术，对设备的历史运行数据进行学习和分析，实现对设备状态的智能诊断和未来状态的预测。
三、现有方法的优势与不足（一）信号处理技术具有实时性强的优点，但对于复杂故障的识别能力有限。
（二）模型驱动的方法具有较高的准确性，但建模过程复杂，且对模型参数的调整要求较高。
（三）数据驱动的智能方法能够处理复杂、非线性的故障问题，但需要大量的历史数据支持，且对计算资源的要求较高。
四、改进策略与应用实践（一）融合多种诊断方法将信号处理技术、模型驱动方法和智能诊断方法相结合，充分发挥各自的优势，提高诊断的准确性和效率。
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究
旋转机械故障诊断与预测是指通过对旋转机械进行故障诊断与预测，及时发现机械故障，并提前采取相应措施进行修复或更换，以确保机械的正常运行。
旋转机械故障诊断与预测方法主要包括故障诊断技术和故障预测技术。
故障诊断技术
通过对机械的运行状态进行监测和分析，识别故障的类型、位置和严重程度等信息。
常用
的故障诊断技术包括传感器监测、振动分析、声音分析、温度分析等。
故障预测技术则通
过对机械的运行数据进行分析和建模，预测机械的剩余寿命和故障的发生时间。
在应用研究方面，旋转机械故障诊断与预测方法主要应用于工业生产中的旋转设备，
如发电机组、泵、风机和压缩机等。
这些设备在长时间运行过程中会受到各种因素的影响，如磨损、疲劳、振动等，容易出现故障。
通过故障诊断与预测方法可以对这些设备进行实
时监测和评估，从而提前发现机械故障，减少设备的停机时间和维修成本，同时提高设备
的安全性和可靠性。
旋转机械故障诊断与预测方法的研究还涉及到数据分析和人工智能领域的技术，如大
数据分析、机器学习和深度学习等。
这些技术可以对大量的机械运行数据进行处理和分析，提取特征信息，并建立模型进行故障预测。
也可以利用传感器和无线通信技术实现对机械
的实时监测和数据采集，为故障诊断与预测提供更加准确和及时的支持。
旋转机械故障诊断与预测方法是当前研究的热点之一，对于提高旋转设备的安全性、
可靠性和经济性具有重要意义。
随着数据分析和人工智能技术的不断发展，相信在未来会
出现更加先进和高效的故障诊断与预测方法，为工业生产的发展提供更好的支持。
大型旋转机械的状态检测与故障诊断
大型旋转机械的状态检测与故障诊断第六期全国设备状态监测与故障诊断实用技术培训班讲义大型旋转机械的状态检测与故障诊断沈立智中国设备管理协会设备管理专题交流中心2008年9月南京目录第一节状态监测与故障诊断的基本知识 (10)一、状态监测与故障诊断的意义及发展现状.. 101. 状态监测与故障诊断的定义 (10)2. 状态监测与故障诊断的意义 (11)3. 状态监测与故障诊断的发展与现状 (12)二、大机组状态监测与故障诊断常用的方法.. 131. 振动分析法 (14)2. 油液分析法 (14)3. 轴位移的监测 (15)4. 轴承回油温度及瓦块温度的监测 (15)5. 综合分析法 (15)三、有关振动的常用术语 (16)1. 机械振动 (16)2. 涡动、进动、正进动、反进动 (16)3. 振幅 (16)3.1 振幅 (16)3.2 峰峰值、单峰值、有效值 (17)3.3 振动位移、振动速度、振动加速度 (17)3.4 振动烈度 (18)4. 频率 (19)4.1 频率、周期 (19)4.2倍频、一倍频、二倍频、0.5倍频、工频、基频、转频 (19)4.3 通频振动、选频振动 (20)4.4 故障特征频率 (20)5. 相位 (23)5.1 相位 (23)5.2 键相器 (23)5.3 绝对相位 (24)5.4 相位差、相对相位 (24)5.4 同相振动、反相振动 (25)5.5 相位的应用 (25)6. 刚度、阻尼、临界阻尼 (27)7. 临界转速 (28)8. 挠度、弹性线、主振型、轴振型 (29)9. 相对轴振动、绝对轴振动、轴承座振动. 3010. 横向振动、轴向振动、扭转振动 (31)11．刚性转子、挠性转子、圆柱形振动、圆锥形振动、弓状回转（弯曲振动） (31)12. 高点、重点 (32)13. 机械偏差、电气偏差、晃度 (32)14. 同步振动、异步振动、亚异步振动、超异15. 谐波、次谐波（分数谐波） (33)16. 共振、高次谐波共振、次谐波共振 (34)17. 简谐振动、周期振动、准周期振动、瞬态振动、冲击振动、随机振动 (34)18. 自由振动、受迫振动、自激振动、参变振动 (37)19. 旋转失速、喘振 (38)20. 半速涡动、油膜振荡 (40)四、振动传感器的基本知识 (41)1. 振动传感器的构成及工作原理 (41)2. 振动传感器的类型 (42)3. 磁电式速度传感器 (42)4. 压电式加速度传感器 (43)5. 电涡流式位移传感器 (44)6. 常用振动传感器主要性能及优缺点 (45)第二节状态监测与故障诊断的基本图谱 (46)一、常规图谱 (46)1. 机组总貌图 (46)2. 单值棒图 (46)3. 多值棒图 (47)4. 波形图 (48)6. 轴心轨迹图 (52)7. 振动趋势图 (53)8. 过程振动趋势图 (58)9. 极坐标图 (58)10. 轴心位置图 (59)11. 全息谱图 (59)二、启停机图谱 (60)1. 转速时间图 (60)2. 波德图 (61)3. 奈奎斯特图 (63)4. 频谱瀑布图 (64)5. 级联图 (65)第三节大型旋转机组常见振动故障的机理与诊断 (66)一、不平衡 (66)二、转子弯曲 (68)三、不对中 (70)四、轴横向裂纹 (75)五、支承系统连接松动 (77)第四节故障诊断的具体方法及步骤 (79)一、故障真伪的诊断 (80)1. 首先应查询故障发生时生产工艺系统有无大的波动或调整 (80)2. 其次应查看仪表、主要是探头的间隙电压是否真实可信 (81)3. 应查看相关的运行参数有无相应的变化. 844. 应察看现场有无人可直接感受到的异常现象 (84)二、故障类型的诊断 (86)1. 振动故障类型的诊断 (87)1. 1主要异常振动分量频率的查找步骤及方法 (87)1.2 根据异常振动分量的频率进行振动类型诊断 (89)2. 轴位移故障原因的诊断 (95)三、故障程度的评估 (96)四、故障部位的诊断 (99)五、故障趋势的预测 (100)附件一齿轮的故障诊断 (101)一、齿轮的常见故障 (101)1. 断齿 (101)2. 点蚀 (101)3. 磨损 (102)二、齿轮故障的特征信息 (102)1. 啮合频率及其谐波 (103)2. 信号调制和边带分析 (104)1) 幅值调制 (105)2) 频率调制 (106)3. 齿轮振动信号的其它成分 (107)1) 附加脉冲 (107)2) 隐含成分 (108)3) 滚动轴承信号及交叉调制 (108)4. 齿轮常见故障与特征频率及其谐波、以及边频带的小结 (109)三、齿轮故障的诊断方法 (110)1. 细化谱分析法 (111)2. 倒频谱分析法 (111)3. 时域同步平均法 (114)4. 自适应消噪技术 (115)附件二滚动轴承的故障诊断 (115)一、滚动轴承的常见故障 (115)1. 疲劳剥落（点蚀） (115)2. 磨损 (116)3. 胶合 (116)5. 锈蚀 (116)6. 电蚀 (116)7. 塑性变形（凹坑及压痕） (116)8. 保持架损坏 (117)二、引起滚动轴承振动的原因及其特征频率 1171. 由于结构特点引起的振动——滚动体通过载荷方向时产生的通过频率 (117)2. 由于轴承刚度非线性引起的振动 (118)3. 由于制造及装配等原因引起的振动 (118)1) 由于表面加工波纹引起的振动 (118)2) 由于滚动体大小不均匀引起的振动 (118)3) 由于轴承偏心引起的振动 (118)4) 由于轴承装歪或轴弯曲引起的振动 (118)5) 由于轴承装配过紧或过松引起的振动 (118)4. 由于润滑不良引起的振动 (119)5. 由于轴承工作表面上的缺陷引起的振动 (119)三、滚动轴承振动的固有频率和缺陷间隔频率 (121)1. 滚动轴承的固有频率 (121)1) 滚动轴承内、外圈固有频率的计算公式 (121)2) 钢球固有频率的计算公式 (122)2. 滚动轴承的缺陷间隔频率 (122)四、滚动轴承故障振动的诊断方法 (123)1. 合理选择分析频段的范围 (123)1) 低频段（0 ~ 1 kHz） (123)2) 中频段（1 ~ 20 kHz） (124)3) 高频段（20 ~ 80 kHz） (124)2. 传感器位置的选择 (124)3. 滚动轴承故障波形的评定指标及因数判断法 (125)1) 有效值X rms (125)2) 峰值X p (126)3) 波峰因数C f (126)4) 峭度β与峭度系数K (127)4. 滚动轴承的诊断方法 (128)1) 低频信号接收法 (128)2) 冲击脉冲法(SPM) (128)3) 共振解调法(IFD) (129)5. 轴承失效的四个阶段及各阶段内的主要特征频率成分 (131)第一节状态监测与故障诊断的基本知识一、状态监测与故障诊断的意义及发展现状1. 状态监测与故障诊断的定义通俗地说，状态监测与故障诊断就是给机器看病。
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旋转机械状态监测及预测技术研究关键词旋转机械；工作状态；监测及预测一、引言旋转机械状态监测技术，是近年来研究的热门课题，这里着重考虑的是避免设备的随机性故障。
自动在线监测方式与定期监测方式、在线检测离线分析监测方式相比技术水平先进，既避免设备突发性故障又无需专业人员现场操作。
旋转机械状态在线预测技术，是研究的新兴课题之一，这里着重考虑的是预测设备的时间依存性故障和改变设备的维护方式。
该技术是在状态监测及故障分析基础上发展起来的，是实现以先进的预知维护取代以时间为基础的预防性维护的关键技术。
本课题着重研究的是设备状态在线监测及趋势预测的方法。
二、旋转机械状态监测技术的发展1.旋转机械状态监测技术的发展历程旋转机械是工业上应用最广泛的机械。
许多大型旋转机械，如：离心泵、电动机、发动机、发电机、压缩机、汽轮机、轧钢机等，还是石化、电力、冶金、煤炭、核能等行业中的关键设备。
本世纪以来，随着机械工业的迅速发展，现代机械工程中的机械设备朝着轻型化、大型化、重载化和高度自动化等方向发展。
出现了大量的强度、结构、振动、噪声、可靠性，以及材料与工艺等问题，设备损坏事件时有发生，国内外大型汽轮机严重事故是其典型实例。
大型旋转机械状态监测技术研究是国家重点的攻关项目，目的是提高大型旋转机械的产品质量，减少突发性事故，避免重大经济损失。
50年代，各种类型和性能的传感器和测振仪相继研制成功，并开始应用于科学研究和工程实际。
六七十年代，数字电路、电子计算机技术的发展、“信号数字分析处理技术”的形成，推动了振动检测技术在机械设备上的应用。
70年代至80年代，机械设备的状态监测与故障诊断技术在许多发达国家开始研究。
随着电子计算机技术、现代测试技术、信号处理技术、信号识别技术与故障诊断技术等现代科学技术发展，机械设备的监测研究跨入系统化的阶段，并把实验室的研究成果逐步推广到核能设备、动力设备以及其它各种大型的成套机械设备中去，进入了蓬勃发展的阶段。
例如：日本三菱公司的“旋转机械健康管理系统”(machinery health monitoring，简称MHM)，美国西屋公司的“可移动诊断中心”(mobile diagnosi s center，简称MDC)，丹麦B＆K公司的2500型振动监测系统等，都具备了机组信号数据的采集、分析、计算、显示、打印、绘图等功能，并配有专项诊断软件。
先进的状态监测系统把体现机械动态特性的振动、噪声作为主要监测和分析的内容。
由于振动、噪声是快速的随机性信号, 不仅对测试系统要求高，而且在分析中要进行大量的数据处理，国内外在80年代用小型计算机或专用数字信号处理机做为主机完成机械动态特性的数据处理(如:HP5451C), 该类主机不仅价格昂贵(一般价格为数十万元)而且对工作环境要求苛刻(需要专用机房)，因而通常采用离线监测与分析的方式。
90年代以来，高档微机不断更新且价格迅速下降，适合数字信号处理的计算方法不断优化，使数据处理速度大为提高，为在工业现场直接应用状态监测技术创造了条件。
丹麦、美国、德国、日本等发达国家的专家学者对旋转机械工作状态监测技术进行了深入研究，研制出不同系统。
该类系统以丹麦B&K公司的2520型振动监测系统、美国BENTLY 公司的3300 系列振动监测系统、美国亚特兰大公司的M6000系统为代表已经达到较高的水平。
在功能上比较典型的系统之一是丹麦B&K公司的2520型振动监测系统(vibrati on monitor-type 2520)，主要功能有：自动谱比较并进行故障预警报警；对6％和23％恒百分比带宽谱进行速度补偿；幅值增长趋势图显示；三维谱图显示；振动总均方根值(振动烈度)计算；支持局域网。
美国IRD公司的IQ2000系统可认为是至今为止有报道的功能最齐全的监测与诊断系统。
我国在工业部门中开展状态监测技术研究的工作起步于1986年，在此之前从国外引进的大型机组，一般都购置了监测系统。
而在自行研制的国产设备上，若选用国外的监测系统，由于价格异常昂贵而难以接受。
80年代中后期以来，我国有关研究院所、高等院校和企业开始自行或合作研究旋转机械状态监测技术，无论在理论研究、测试技术和仪器研制方面，都取得了成果，并开发出相应的旋转机械状态监测系统。
如：西安交通大学、浙江大学、北京理工大学、北京机械工业学院等。
国内主要有几种类型：a.哈尔滨工业大学等单位联合研制的3MD-Ⅰ、3MD-Ⅱ、3MD-Ⅲ系统；b.西安交通大学机械监测与诊断研究室的RMMDS系统；c.西安交通大学润滑理论及轴承研究室的RB20-1系统；d.郑州工学院的RMMDS系统；e.重庆太笛公司的CDMS 系统；f.浙江大学的CMD-I型及II型系统；g.西北工业大学的MD3905系统；h.北京机械工业学院的BJD-ZⅠ、BJ D-ZⅡ、BJD-ZⅢ系统。
其中比较典型的系统有：1985年10月通过鉴定的由哈尔滨工业大学等单位联合研制的3MD-Ⅰ微机化“汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统”，以及后来进一步开发的汽轮机故障诊断专家系统3MD-Ⅱ、3MD-Ⅲ；1987年通过鉴定的由西安交通大学机械故障诊断研究室研制的RMMD-S化肥五大机组“微机状态监测与故障诊断系统”等。
这些系统的主要功能有：轴振动监测，包括轴心轨迹分析、轴向串动、轴振动位移峰-峰值计算；壳体振动监测；频谱分析，包括频率细化、阶比谱分析、阶跟踪谱、三维功率谱分析；自动预、报警；故障特征提取及诊断。
以上系统的软件功能比较丰富，硬件性能也不断改进，但基本上仍处于研究发展阶段，且价格依然昂贵，这些系统主要应用于国家重点企业中关键设备的监测或特定设备的监测，如大型汽轮机组、大型水轮机组等。
从技术发展过程看，现代监测技术大致经历了两个阶段。
第一阶段是以传感器技术和动态测试技术为基础，以信号处理技术为手段的常规技术发展阶段，这一阶段的技术已在工程中得到了应用，它吸收了大量的现代科技成果，传感器技术的飞跃发展，使之可以利用振动、噪声、力、温度、电、磁、光、射线等多种信息。
由此产生了设备的振动、噪声、光谱、铁谱、无损检测、热成像等监测和故障分析技术。
信号分析与数值处理技术的发展，结合微计算机技术的发展，分析、函数分析、逻辑分析、统计和模糊分析方法。
近年来，各种数据处理软、硬件的出现使实时在线监测及故障分析技术成为可能。
人工智能技术为设备监测和故障分析的智能化发展提供了可能，使得现代监测技术发展步入第二阶段。
这一阶段的研究内容与实现方法已开始并正在继续发生着重大变化，以数据处理为核心的过程将被以知识处理为核心的过程所替代，开展了专家系统、神经网络和模糊分析等理论、方法和应用技术的研究。
这阶段起主导作用的将是人类专家的知识，包括人类专家所拥有的领域知识、求解问题的方法等。
由于实现信号检测、数据处理与知识处理的统一，使得先进技术不再是少数专业人员才能掌握的技术，而是一般操作人员所能使用的工具。
2.旋转机械状态监测技术的发展趋势机械设备运行状态的监测技术，已经从单凭直觉的耳听、眼看、手摸，发展到采用现代测量技术、计算机技术和信号分析技术的先进的监测技术，诸如超声、声发射、红外测温等，层出不穷。
人工智能、专家系统、模糊数学等新兴学科在机械状态监测技术中也找到用武之地。
在机械动态信号分析方法和应用技术上，新近的发展有：采用空间域滤波的预处理、采用Vo ld－Kalman滤波的多轴阶比信号分析技术、适于非平稳信号的基于Wigner－Ville分布分析、小波(wavelet)变换方法、混沌分析方法、智能传感与检测技术、以及与VXI总线仪器平台相关的技术等。
现今，国内外较典型的状态监测方式主要有3种。
(1)离线定期监测方式。
测试人员定期到现场用一个传感器依次对各测点进行测试，并用磁带机记录信号，数据处理在专用计算机上完成，或是直接在便携式内置微机的仪器上完成；这是当前利用进口监测仪器普遍采用的方式。
采用该方式，测试系统较简单，但是测试工作较烦锁，需要专门的测试人员；由于是离线定期监测，不能及时避免突发性故障。
(2)在线检测离线分析的监测方式。
亦称主从机监测方式，在设备上的多个测点均安装传感器，由现场微处理器从机系统进行各测点的数据采集和处理，在主机系统上由专业人员进行分析和判断。
这种方式是近年在大型旋转机械上采用的方式。
相对第一种方式，该方式免去了更换测点的麻烦，并能在线进行检测和报警；但是该方式需要离线进行数据分析和判断，而且分析和判断需要专业技术人员参与。
(3)自动在线监测方式。
该方式不仅能实现自动在线监测设备的工作状态，及时进行故障预报，而且能实现在线地进行数据处理和分析判断；由于能根据专家经验和有关准则进行智能化的比较和判断，中等文化水平的值班工作人员经过短期培训后就能使用。
该方式技术最先进，不需要人为更换测点，不仅不需要专门的测试人员，也不需要专业技术人员参与分析和判断；但是软硬件的研制工作量很大。
本课题研究的是这种方式。
今后，旋转机械状态监测技术趋向由离线定期监测方式、在线检测离线分析监测方式，发展为自动在线监测方式。
随着人工智能理论的发展及其在实际中的应用、数据处理软件的大量开发，今后旋转机械状态监测技术正向多目标、多层次监测和网络化方向发展。
三、旋转机械状态预测技术的发展1.旋转机械状态预测技术的发展历程当机械设备发生故障时,不仅物质财富遭到破坏，服务逼迫中断，甚至连人员的生存也会受到威胁。
在工业史上，由于机械设备故障造成的灾难和环境事故频频发生。
例如，美国阿莫科.卡迪斯号油轮原油泄漏事故，前苏联的切尔诺贝利核电站事故等等，了解这些事故发生的过程以及如何加以防范，成为要考虑的重要问题。
尤其这些故障大都是由于人为干预和不当措施所造成的，因而减少维护次数和提高维护的科学性是预防恶性事故发生的重要方面。
传统的机械设备维护方式概括为：运转至损坏再维护和以时间为基础的预防性维护；前者一般用于廉价的小型机器，采用后备设备来保证生产；后者也称定期维护，一般用于大中型设备，不论设备是否有故障都按人为计划的时间定期检修80年代以来，以建立新的维修体制为目标形成了综合工程学科，这一工程学科在欧美、日本以不同的形式获得了推广。
近年来丹麦、美国、德国、日本等发达国家的专家学者进一步提出了预知维护的基本概念。
90年代以来，开始研究新型旋转机械工作状态分析和状态预测技术，研究采用专家系统、神经网络等新的应用技术。
但是，人工智能状态在线预测和预知维护的研究尚处于研究发展的起步阶段。
设备预知维护是通过对机械设备运行状态做监测及预测来取代定期检修方式，其原则是：只有当监测、分析和预测结果表明有必要维修时才进行维修。
这种现代化维护方式能监测和预报设备的故障，在发现故障前兆时能及时停机，甚至能按判别出的故障的性质和部位，有目的地进行检修。