设备状态监测与故障诊断综述
设备状态监测及故障诊断综述
设备状态监测与故障诊断综述：摘要从设备管理的角度，介绍了典型的设备状态监测与故障诊断的诊断理论、技术手段和具体方法。
首先对设备状态监测与故障诊断的意义、开展，根底理论和现状进展了介绍，阐述了设备状态监测、故障诊断与设备管理的关系。
进而对振动监测、温度检测、无损检测等根本监测手段的原理及诊断方法。
关键字：状态监测；故障诊断；振动；设备1设备状态监测和故障诊断概述1.1设备状态监测和故障诊断的意义和开展历史1.1.1设备故障及故障诊断的意义随着现代化工业的开展，设备能否平安可靠地以最正确状态运行，对于确保产品质量、提高企业生产能力、保障平安生产都具有十分重要的意义。
设备的故障就是指设备在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况，通常这种故障是从*一零部件的失效引起的。
设备的故障诊断则是发现并确定故障的部位和性质。
寻找故障的起因，预报故障的趋势并提出相应的对策。
1.1.2 设备故障诊断技术开展历史设备故障诊断技术的开展是与设备的维修方式严密相连的。
可以将故障诊断技术按测试手段分为六个阶段，即感官诊断、简易诊断、综合诊断、在线监测、精细诊断和远程监测。
从时间考察，故障诊断技术大致可以分为20世纪60年代以前、60年代到80年代和80年代以后几个阶段。
1.2现代设备故障诊断技术在故障诊断学建立之前，传统的故障诊断方法主要是依靠经历的积累。
将反映设备故障的特殊信号，从信息论角度出发对其进展分析，是现代设备故障诊断技术的特点。
可以分为统计诊断、逻辑诊断、模糊诊断。
其中有几种方法做简单的介绍。
贝叶斯法,此方法是基于概率统计的推理方法，以概率密度函数为根底，综合设备的故障信息来描述设备的运行状态，进展故障分析。
此外还有最大似然法、时间序列、法灰色系统法和故障树分析法。
故障树分析法模型是一个基于被诊断对象构造、功能特性的行为模型，是一种定性的因果模型。
1.3基于知识的故障诊断方法基于知识的故障诊断方法，不需要待测对象准确的数学模型，而且具有智能特性。
异步电动机的状态监测与故障诊断技术综述
异步电动机的状态监测与故障诊断技术综
述
异步电动机是工业生产中常用的一种电动机，其具有结构简单、可靠性高、维护成本低等优点，因此被广泛应用于各种机械设备中。
然而，由于其工作环境复杂，使用寿命长，容易出现各种故障，因此需要对其进行状态监测与故障诊断。
异步电动机的状态监测主要包括振动、温度、电流、功率因数等方面的监测。
其中，振动是最常用的一种监测方式，通过振动传感器对电动机的振动进行监测，可以判断电动机的运行状态是否正常。
温度监测可以通过温度传感器对电动机的温度进行监测，可以判断电动机是否存在过热等问题。
电流监测可以通过电流传感器对电动机的电流进行监测，可以判断电动机是否存在过载等问题。
功率因数监测可以通过功率因数仪对电动机的功率因数进行监测，可以判断电动机是否存在功率因数低等问题。
异步电动机的故障诊断主要包括轴承故障、绕组故障、转子故障等方面的诊断。
其中，轴承故障是最常见的一种故障，可以通过振动信号分析、声音信号分析等方式进行诊断。
绕组故障可以通过电流信号分析、绝缘电阻测试等方式进行诊断。
转子故障可以通过电流信号分析、转子电阻测试等方式进行诊断。
异步电动机的状态监测与故障诊断技术是保障电动机正常运行的重要手段，可以有效地提高电动机的可靠性和使用寿命，降低维护成
本，对于工业生产具有重要的意义。
故障诊断与状态监测
详细描述
基于信号处理的故障诊断方法是一种实时监 测和诊断技术，它通过采集设备运行过程中 的各种信号，如振动、声音、温度等，利用 信号处理和分析技术，提取出反映设备状态 的参数和特征，识别出异常模式，判断设备 的运行状态和潜在故障。
03
状态监测技术
振动监测技术
总结词
通过监测设备或结构的振动情况，分析其振 动特征，判断设备或结构的运行状态。
故障树分析
总结词
通过构建故障树，分析系统故障的成因和相互关联，找出导致系统故障的关键因素。
详细描述
故障树分析是一种自上而下的逻辑分析方法，通过构建故障树，将系统故障的成因逐级展开，分析各 因素之间的逻辑关系，找出导致系统故障的关键因素，为改进设计和降低故障概率提供依据。
故障诊断专家系统
总结词
利用专家知识和推理规则进行故障诊断，提供专业化的故障解决方案。
复杂系统与多源异构数据的集成处理
复杂系统
随着工业设备的复杂度增加，故 障诊断与状态监测需要处理来自 不同系统、不同部件的多源异构 数据。
数据集成
为了全面分析设备的运行状态， 需要将不同来源、不同格式的数 据进行集成，形成统一的数据视 图。
数据处理方法
针对多源异构数据的特性，需要 发展新的数据处理方法，包括数 据清洗、融合、转换等，以提取 有价值的信息。
故障诊断与状态监测技术的发展历程
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
初步探索阶段
20世纪50年代以前， 主要依靠人工观察和经 验判断，缺乏科学依据 和技术手段。
初步发展阶段
20世纪50年代至70年 代，开始出现简单的振 动和温度监测技术，初 步形成了基于信号处理 和模式识别的故障诊断
电气设备在线监测与故障诊断技术综述
电气设备在线监测与故障诊断技术综述周远超摘㊀要:随着经济的发展ꎬ国内电量需求日益加大ꎬ电网超负荷运转ꎬ再加上电网设备自身存在一些故障ꎬ导致国内电网大面积停电的事故时有发生ꎮ文章在阐述电气设备状态监测及诊断相关概念的基础上ꎬ分析电气设备状态监测与故障诊断系统的组成及相应功能ꎬ总结并提出了目前常用的在线监测与故障诊断技术存在的问题及解决办法ꎮ关键词:电气设备ꎻ在线监测ꎻ故障诊断一㊁电气设备在线监测与故障诊断的定义与实现(一)电气设备在线监测与故障诊断的定义１.在线监测在线监测是在电气设备正常运行的前提下ꎬ利用传感技术㊁计算机技术和光电技术对电气设备状态进行连续㊁自动的监测方法ꎮ为防止产品质量问题对电气设备运行可靠性造成不利影响ꎬ采用在线监测技术ꎬ对电气设备的运行状态进行实时监测ꎬ及时发现隐患ꎮ２.故障诊断故障诊断主要是对电气设备的在线实时监测数据进行比较分析ꎬ给出设备的故障点㊁故障类型和故障发展趋势ꎬ提出有效的维修策略ꎬ以保证设备安全稳定运行ꎬ减少电气设备故障造成的不利影响ꎮ(二)电气设备在线监测与故障诊断的实现一般来说ꎬ电气设备的在线监测和故障诊断过程可分为运行信号检测㊁信号特征提取㊁运行状态识别和故障诊断结果ꎮ运行信号检测:根据对电气设备的监测和监测目的ꎬ选择相应的不同传感器ꎬ对电气设备的运行信号进行监测ꎬ将模拟信号同声传译为数字信号ꎮ信号特征提取:保留或增加信号中有用的部分ꎬ提取一些与电气设备故障有关的信号ꎬ便于后续故障诊断ꎮ二㊁制约电气设备状态在线监测与故障诊断技术的问题根据以往的经验ꎬ从停电后电气设备的诊断和维护过渡到电气设备的诊断和评估ꎬ确定电气设备的剩余寿命ꎬ并提供维修计划ꎬ是一项重大的技术变革ꎮ它需要大量的技术支持ꎮ根据我国国情ꎬ引进先进技术ꎬ开展长期的实践工作和经验ꎬ总结了防治的技术流程ꎮ电气设备的在线监测与故障诊断技术是实现无停电检修的基本和必要条件ꎮ因此ꎬ要发展电气设备在线监测与故障诊断技术ꎬ必须解决运行中存在的问题ꎮ(一)在线监测设备稳定性在线监测设备的稳定性是电气设备在线监测与故障诊断技术广泛应用的基础和必要条件ꎮ电气设备监测元件老化㊁电气设备状态在线监测和故障诊断设备中使用的元器件种类繁多ꎬ而电子元器件在恶劣的环境条件下ꎬ经受住电网电压㊁短路等正常故障的考验ꎬ很容易损坏ꎮ对于温度变化范围大㊁工作环境恶劣的电器元件ꎬ也要求其工作温度和稳定性要求较高ꎮ但是ꎬ如果后台工控机的质量不能得到保证ꎬ很容易受到负载的冲击ꎬ导致主板㊁控制器等元器件损坏ꎬ导致频繁的死机ꎮ监测电气设备的电磁兼容性和防止电磁干扰一直是阻碍电气设备在线监测与故障诊断技术发展的重要原因ꎮ制造商一直在不断地研究和探索这个问题ꎮ从现有技术来看ꎬ在线监测主要是软硬件结合ꎬ软件是电气设备在线监测的主导因素ꎬ但在强电磁场干扰下ꎬ监测信号的提取非常困难ꎮ虽然已经取得了一流的进展ꎬ但在实际运行过程中ꎬ不同变电站的干扰是不同的ꎬ需要具体分析才能得到在线监测结果ꎮ因此ꎬ有必要在积累大量经验的基础上ꎬ根据不同的工作环境定制相应的设备标准ꎮ电气设备的现场维护监测ꎬ由于电气设备的在线监测设备长期工作在复杂的环境中ꎬ受多种因素的影响ꎮ电子元器件的老化速度和灵敏度下降很快ꎬ导致采集的数据存在一定的误差ꎬ需要定期更换和维修ꎮ这就要求生产厂家对电气设备进行在线监测ꎬ给出准确的设备维护和更换时间ꎮ电力监控不仅可以对这些设备进行归档ꎬ建立信息ꎬ以便及时更换和维护以及相应的维修队伍ꎬ并增设专职岗位负责ꎮ(二)实行电气设备状态在线监测与故障诊断系统标准化电气设备在线监测与故障诊断技术尚处于起步阶段ꎮ相关软件和技术还不成熟ꎬ软件有待开发和完善ꎮ而且ꎬ互相交流是不现实的ꎮ电气设备在线监测与故障诊断技术的标准化在短期内是不可能建立的ꎮ为了发展电气设备在线监测和故障诊断技术ꎬ必须建立标准的产品模型和信息管理系统ꎬ采用标准的现场总线技术和数据管理系统ꎬ相互借鉴ꎬ统一标准ꎬ使设备的任何一部分都可以由不同的厂家更换ꎬ不同厂家的不同产品具有一定的可开发性㊁互换性和可扩展性ꎬ减少维修的制约性和依赖性ꎬ降低维修成本和人员ꎬ以便用户及时维修和维护电气监控设备ꎮ(三)电气设备剩余寿命的精确预测电气设备在线监测与故障诊断技术的最大优点是根据大量的数据和实证分析来判断电气设备在正常情况下的使用寿命ꎮ在电气设备正常运行的情况下ꎬ故障主要分为初次安装调试一年左右暴露的故障ꎬ在稳定期为５~１０年期间ꎬ定期检查主要是为了延长电气监控设备的使用寿命ꎻ在劣化期从１０年开始到２０年ꎬ根据实际情况逐步增加定期检查的频率ꎬ根据大量监测数据判断电气设备的剩余寿命ꎻ主要采用２０年以上的风险期ꎬ要持续监测ꎬ准确预测剩余寿命ꎬ制订更换和维护计划ꎮ三㊁结束语随着电力设备状态检修策略的全面推广和智能电网的加速发展ꎬ状态监测与故障诊断技术将得到广泛应用ꎮ电气设备状态监测系统和诊断结果的准确性将直接影响状态检修策略的有效实施ꎮ因此ꎬ电力系统状态监测应与前沿技术成果紧密结合ꎬ创新开发智能化㊁系统化的信息诊断专家应用系统ꎬ提高电气设备运行的可靠性ꎬ优化设备状态检修策略ꎮ参考文献:[１]钟连宏ꎬ梁异先.智能变电站技术应用[Ｍ].北京:北京出版社ꎬ２０１９.[２]王波ꎬ陆承宇.数字化变电站继电保护的ＧＯＯＳＥ网络方案[Ｊ].电力系统自动化ꎬ２０１９(３７).作者简介:周远超ꎬ男ꎬ山东省青岛市ꎬ研究方向:电气方向ꎮ２２２。
电气设备的状态监测与故障诊断
电气设备的状态监测与故障诊断随着电气设备在各行各业的广泛应用，电气设备的状态监测与故障诊断变得尤为重要。
它不仅可以提高设备的可靠性和安全性，还能降低维修成本，延长设备的使用寿命。
本文将从监测技术的发展、故障诊断的方法以及未来的发展方向等方面探讨电气设备的状态监测与故障诊断。
一、监测技术的发展近年来，随着传感器技术的进步和数据通信技术的发展，电气设备的状态监测技术取得了长足的进步。
传统的监测方法主要是通过人工巡检，无法及时准确地获取设备状态信息，且容易漏检。
而现在，通过各种传感器可以实时监测设备的电流、电压、温度、振动等参数，从而及时发现异常信号。
例如，电气设备的温度是其正常运行的重要指标之一。
传统的温度监测需要工作人员定期使用温度计测量设备的温度。
而现在，可以通过温度传感器实时采集设备的温度，并将数据传输到中央监控系统进行分析。
当设备温度异常时，监控系统会自动报警，提醒工作人员进行检修，从而避免设备由于过热而引起的故障。
二、故障诊断的方法电气设备的故障诊断是指通过对设备的状态监测数据进行分析，判断设备是否存在故障，并找出故障的原因和位置。
目前，常见的故障诊断方法有基于规则的诊断和基于模型的诊断。
基于规则的诊断方法是通过建立故障的规则库，将设备状态监测数据与规则进行匹配，从而判断设备是否存在故障。
这种方法在一些简单的故障诊断中比较常用，但是由于无法考虑到各种复杂的因素，对于一些复杂的故障诊断往往效果不佳。
而基于模型的诊断方法是通过建立设备的数学模型，将设备状态监测数据与模型进行比较，从而找出设备故障的原因和位置。
这种方法可以考虑到设备的复杂因素，并能提供更精确的故障诊断结果。
但是，建立模型需要花费较大的人力和物力，且模型的准确性对诊断结果有很大影响。
三、未来的发展方向随着人工智能技术的不断发展和应用，电气设备的状态监测与故障诊断将迎来新的发展机遇。
目前，人工智能技术已经在一些大型电力设备和机械设备的状态监测与故障诊断中得到应用。
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。
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
4.无损检测技术
超声波探伤法
优点： 1.探伤速度快，效率高； 2.设备简单轻巧，机动性强； 3.易耗品少，检查成本低。
缺点： 1.操作人员技术要求高； 2.对粗糙、形状不规则、小、薄或非 均质材料难以检查
涡流探伤法
优点: 1.不需要藕合剂，与试件既可接触也可不 接触。 2.对管、棒、线材易于实现自动化。 3.能在高温、高速下进行检测。 4.能进行多种测量，并能对疲劳裂纹监控 。 5.工艺简单、操作容易、检测速度快。 缺点: 1.只适合导电材料表面和近表面的检测。 2.难以判断缺陷的种类、形状和大小。
设备状态监测与故障诊断
1.设备故障的规律
设备故障规律是指设备从投入使用直到报废为止的设备寿命周期内故障的发生、发展变化规律。
使用期故障
1.设计、制造的缺陷； 2.零件配合不好； 3.搬、运、安装马虎，操 作者不适应等。，操作者 不适应等 一般是由于设备的使 用和维护不当，工作条件 变化等原因。 设备零部件因使用时 间过长而磨损、老化、腐 蚀加剧，逐步丧失机能所 致。
早期故障
后期故障
2.设备故障的浴盆曲线
早期故障期
早期 故障 期 磨损 故障 期 主要是由于材料缺陷、设计制造质量缺陷、操作上的 不习惯、装配失误等引起的，故障率由高到低发生变 化，随时间增加趋于稳定。
故 障 率
使用故障期
使用期故障期
设备处于正常运转状态，故障率较低且稳定，甚至基 本保持不变，主要是由于维护不好和操作失误等偶然 因素引起的，故障的发生是随机性的，无法预测。 T1 T2 时间T
信号处理 设备特征信息
状态识
磁粉探伤法
优点： 1.对钢铁材料或工件表面裂纹等 缺陷的检验非常有效; 2.设备和操作均较简单; 3.检验速度快，便于在现场对大 型设备和工件进行探伤； 4.检验费用较低。 缺点： 1.仅适用于铁磁性材料； 2.仅能显出缺陷的长度和形状， 而难以确定其深度； 3.对剩磁有影响的一些工件，经 磁粉探伤后还需要退磁和清洗。
电气设备的状态监测与故障诊断
电气设备的状态监测与故障诊断随着电气设备应用范围的不断扩大，设备的运行状态及故障诊断成为了一个重要的研究方向。
电气设备状态监测与故障诊断技术不仅对于设备的运行效率和安全性具有重要意义，也能够节约维护成本和提高设备寿命。
本文将分别从状态监测和故障诊断两个方面进行探讨。
一、电气设备状态监测电气设备的状态监测是指通过各种手段对电气设备的运行状态进行实时监测和评估，在设备状态变化前提前发现问题，从而及时进行维护和修复，保证设备的正常运行并延长设备的使用寿命。
电气设备状态监测需要实现对三大工业环节的全面监测，即设备的运行情况、气体感应情况以及机械振动情况。
1. 设备运行情况设备运行情况是通过监测设备的电流、电压、功率、温度等参数，分析设备发生故障的原因和位置，并提供预警信息。
现在大多数电气设备的运行数据都可以通过物联网的方式实时上传到云端，通过云端分析和处理的方式对设备进行监测。
2. 气体感应情况气体感应情况是指通过对变电设备中气体成分及其变化情况进行监测，判断设备的状态，从而提前发现电气设备可能存在的故障。
目前，常用的气体监测方法主要有红外吸收法、色谱法等，其中红外吸收法是目前最为常用的方法之一。
3. 机械振动情况机械振动情况是指通过对设备振动信号的分析和处理，判断设备是否存在故障或者要发生故障。
监测机械振动需要使用专业的振动传感器和数据采集系统。
二、电气设备故障诊断电气设备故障诊断是指在设备发生故障时，通过对设备进行分析和处理，找出故障原因，并进行修复，从而恢复设备正常运行状态。
电气设备故障诊断具有以下几个方面的内容。
1. 故障预测故障预测是在设备运行中，通过对设备的故障危险程度进行评估，提前预测可能会发生故障的设备，并提供相应的措施来避免设备故障。
故障预测需要通过设备运行数据的统计分析和数据挖掘算法实现。
2. 故障定位设备遭受故障时，需要对故障进行定位，找出故障点，并进行修复，以保证设备的正常运行。
电力系统中的设备状态监测与故障诊断
电力系统中的设备状态监测与故障诊断电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它为工业、商业和居民提供了稳定可靠的电力供应。
然而，与电力系统的规模不断扩大和负荷不断增加相比，设备故障和事故的发生频率也在逐渐上升。
因此，电力系统中的设备状态监测与故障诊断显得尤为重要。
设备状态监测是通过对电力系统中的设备进行实时监测和数据采集来了解设备的工作状态和运行特征，以及预测设备的健康状况。
它可以帮助电力系统运维人员及时发现设备故障、预测设备失效，从而采取相应的维修措施，避免设备故障给电网运行带来的不良影响。
一种常见的设备状态监测方法是利用传感器对电力系统中的设备进行连续监测。
这些传感器可以监测设备的温度、振动、声音、电流和电压等参数，将采集到的数据实时传输到监控中心或云平台上进行处理和分析。
通过对这些数据进行挖掘和诊断，可以及时发现设备运行异常和潜在故障的蛛丝马迹。
另一种设备状态监测方法是利用无人机技术进行设备巡检。
无人机可以搭载各种传感器和摄像设备，通过飞行巡检电力系统中的设备，实时采集设备的图像、视频和数据等信息。
这些数据可以帮助运维人员发现设备的损坏、腐蚀、松动等异常情况，及时进行维护和修复，避免设备故障的发生。
除了设备状态监测外，故障诊断是电力系统中的另一个重要环节。
故障诊断是通过对设备故障的原因和特征进行分析和判断，找出故障根源，制定合理的维修方案。
常见的故障诊断方法包括传统的经验法和基于人工智能的智能诊断法。
传统的经验法是依靠运维人员多年的经验和知识来判断设备故障的原因和位置。
这种方法具有经济、便捷的特点，但也存在主观性强、缺乏准确性和可靠性的问题。
随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的智能诊断法逐渐引起了人们的关注。
基于人工智能的智能诊断法利用机器学习、数据挖掘和模式识别等技术，从大量的历史数据中学习和提取设备故障的模式和规律。
通过与实时监测数据进行比对和分析，可以及时判断设备是否存在故障，以及故障的类型和位置。
电力设备的状态监测与故障诊断
电力设备的状态监测与故障诊断电力设备作为现代工业和生活的基石之一，其正常运行对于社会经济的发展至关重要。
然而，电力设备的长期使用不可避免地会出现各种各样的问题，例如电气故障、设备老化以及不当操作等。
为了确保电力系统的稳定运行，状态监测与故障诊断技术被广泛应用。
一、状态监测技术电力设备状态监测技术是通过实时数据采集、分析和处理，对设备的运行状态进行监测和评估的一种技术。
它可以帮助工程师及时发现设备的异常状况，预测设备可能出现的故障，并采取相应的维修措施，避免设备停机造成的经济损失。
1.1 无线传感技术无线传感技术是一种监测设备状态的有效手段。
传统的有线监测系统需要铺设大量的电缆，不仅造成空间上的限制，还增加了安装和维护的成本。
而无线传感技术则可以通过传感器直接读取设备的参数，并通过无线通信将数据传输到监测中心。
这种技术不仅提高了监测的灵活性和可靠性，还节省了大量的成本。
1.2 数据分析与处理状态监测技术采集到的数据需要经过一系列的分析和处理才能转化为有用的信息。
利用数据分析算法，我们可以提取出设备的特征参数，对数据进行特征提取和降维，以减少数据量和提高分析效率。
同时，对数据进行故障诊断和预测，可以帮助工程师及时发现设备的异常行为，预测设备的寿命并制定相应的维修计划。
二、故障诊断技术故障诊断技术是通过对设备运行过程中的各种故障进行分析和判断，找出故障原因，并提出相应的维修和保养方案。
故障诊断技术主要包括以下几个方面：2.1 特征提取与分析特征提取是故障诊断的基础。
通过对设备运行数据进行分析，我们可以提取出与故障相关的特征参数。
例如，电机轴承的振动信号可以反映出轴承的磨损程度，而电力变压器的温度可以反映出变压器的负载情况。
通过对这些特征参数的提取和分析，可以准确判断设备是否存在故障。
2.2 故障诊断方法故障诊断方法是指根据特定的故障特征和模式，对设备的故障进行判断和鉴定的方法。
常用的故障诊断方法包括模式识别、人工智能、神经网络等。
电气设备状态监测与故障诊断
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。
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。
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”。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析电力系统设备状态监测与故障诊断技术是电力系统运行维护中非常重要的一部分，能够及时发现设备状态异常和故障，及时采取措施进行处理，确保电力系统的安全稳定运行。
本文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行分析。
电力系统设备状态监测主要是通过实时采集设备的参数和信号，对设备的运行状态进行监测和分析。
这些参数和信号主要包括电流、电压、温度、振动等。
通过对这些参数和信号的分析，可以判断设备是否正常运行。
如果发现设备状态异常，可以及时采取措施进行处理，防止设备的进一步损坏。
常用的设备状态监测技术有振动监测、红外热像技术、气体分析技术等。
振动监测是一种常用的设备状态监测技术，主要用于检测设备的机械振动情况。
通过测量和分析设备的振动信号，可以判断设备的运行状态和故障情况。
振动监测技术的优点是非接触式测量，无需对设备进行拆卸，可以实时监测设备的振动情况。
气体分析技术是一种通过测量设备产生的气体的含量和组分来判断设备的运行状态和故障情况的技术。
当设备发生故障时，会产生一些特定的气体，通过对这些气体的分析和检测，可以判断设备的故障类型和程度。
气体分析技术的优点是可以准确判断设备的故障类型和程度，为故障处理提供有力的依据。
除了设备状态监测技术外，电力系统还需要故障诊断技术来对设备的故障进行诊断和分析。
故障诊断技术主要是通过采集设备的参数和信号，对设备的故障进行诊断和分析。
常用的故障诊断技术有智能诊断技术、模型诊断技术等。
智能诊断技术是一种基于人工智能和机器学习算法的故障诊断技术。
通过采集大量的设备参数和信号，将其输入到智能诊断系统中进行学习和分析，建立设备的故障模型和故障诊断规则，从而对设备的故障进行诊断和分析。
智能诊断技术的优点是可以处理大量的数据和复杂的故障情况，提高故障诊断的准确性和效率。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断电力设备状态监测与故障诊断是电力系统运行和维护的重要一环。
随着电网规模的扩大和电力设备的复杂性增加，如何及时准确地监测设备状态和诊断故障成为了亟待解决的问题。
电力设备状态监测主要是通过采集设备的各种信号数据，如电压、电流、温度等参数，实时反映设备的运行状况。
通过对这些数据进行分析和处理，可以判断设备是否正常运行，是否存在潜在故障隐患。
还可以根据设备的工作状态，提前制定维护计划，避免设备在运行过程中发生故障，提高电力系统的可靠性和稳定性。
电力设备故障诊断是在设备发生故障时，通过采集故障时的信号数据，分析故障的原因和范围。
通过对故障信号的分析，可以判断故障是由设备自身原因引起，还是由外部因素引起。
进一步，可以根据故障的诊断结果，制定相应的维修方案，保证设备在最短时间内恢复正常运行。
目前，电力设备状态监测与故障诊断主要依赖于传感器技术、数据采集与传输技术、数据处理与分析技术等。
传感器技术主要用于采集设备的各种信号数据，如电压、电流、温度等参数。
数据采集与传输技术主要用于将采集到的数据传输到监测中心进行处理。
数据处理与分析技术主要用于对采集到的数据进行处理和分析，获取设备的状态和故障信息。
电力设备状态监测与故障诊断的研究和应用已取得了很大的进展。
目前，国内外已经有很多相关的技术和产品。
可以通过无线传感器网络实现对设备状态的监测，可以通过人工智能技术实现对故障的自动诊断，可以通过远程监测平台实现对设备的远程监控和管理等。
电力设备状态监测与故障诊断对于提高电力系统的可靠性和稳定性具有重要意义。
通过及时准确地监测设备状态和诊断故障，可以降低设备的故障率和事故率，提高电力系统的安全性和经济性。
电力设备状态监测与故障诊断的研究和应用将会继续受到广泛关注和重视。
供配电设备状态检测与故障诊断技术综述
供配电设备状态检测与故障诊断技术综述供配电设备是现代电力系统中的重要组成部分，对电力系统的运行和稳定性起着至关重要的作用。
然而，由于长期的运行和环境的侵蚀，供配电设备容易出现各种故障，会给电力系统带来安全隐患和经济损失。
因此，准确检测供配电设备的状态并及时进行故障诊断，成为提高供配电设备运行可靠性和电力系统运行安全性的关键技术。
供配电设备状态检测与故障诊断技术的发展经历了多个阶段。
早期的供配电设备故障诊断主要依赖于经验和现场人工巡检，存在人为主观性强、效率低、覆盖范围有限等问题。
随着计算机技术和智能化技术的发展，传统的状态检测和故障诊断方法逐渐被自动化、智能化的技术所取代。
目前，供配电设备状态检测与故障诊断技术主要包括以下几种。
第一种是基于物理量的状态检测与故障诊断技术。
该技术通过对供配电设备的物理量进行监测和分析，来判断设备是否正常工作，并对设备故障进行诊断。
常见的物理量包括电压、电流、温度、振动等。
这种技术的优点是可靠性高、实时性好，但对监测设备的要求较高，且只能检测已知故障类型。
第二种是基于信号处理的状态检测与故障诊断技术。
该技术通过对供配电设备的电信号进行采集和处理，提取其中的特征信息，并通过比较和分析来判断设备的状态和故障类型。
常用的信号处理方法包括小波变换、傅里叶变换、时域分析等。
这种技术可以检测多种故障类型，但对信号处理算法的选择和参数调节较为关键。
第三种是基于数据挖掘的状态检测与故障诊断技术。
该技术通过对供配电设备运行数据进行挖掘和分析，寻找其中的规律和异常，并通过建立模型和预测来判断设备状态和故障类型。
常用的数据挖掘方法包括神经网络、支持向量机、遗传算法等。
这种技术可以发现潜在的故障规律，但对数据的质量和数量有一定要求。
此外，随着人工智能技术的发展，供配电设备状态检测与故障诊断技术也在不断创新和进步。
比如，基于深度学习的状态检测与故障诊断技术可以通过对大量数据的学习和分析，实现更精准的状态检测和故障诊断。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析随着电力系统的规模不断扩大，设备的数量也越来越多，因此设备状态的监测和故障诊断显得尤为重要。
设备状态的监测和故障诊断可以促进电力系统的可靠运行，并发挥设备的最大潜力，减少设备损坏对电力系统的影响。
本文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行分析和探讨。
一、设备状态监测技术设备状态监测技术是指对电力系统中的各种设备进行监测和检测，以获取设备正常或异常状态的信息，依据信息评估设备的状态和运行状况，并及时采取预防性维护措施，保证电力系统的可靠运行。
（1）传感器监测技术传感器监测技术是指通过安装传感器，在电力设备中监测电气、热、振动等各种参数，从而提取出设备的运行状态，并对设备的整个运行过程进行全面监测。
网络监测技术是指通过建立监测子系统，将所有被监测设备的状态参数信息在局域网中集中存储和管理，利用计算机程序实现对所有设备状态的实时监测和预测，并提供故障预警和修复建议。
声波监测技术是指通过设备发生故障时所产生的声波信号，在特定的条件下进行采集和分析，利用特征频率和幅度等信息来判断设备是否存在异常状态。
（1）可以提高电力设备的可靠性和安全性。
（2）能够及时采取措施，避免故障发生，降低维修成本。
（3）可以提高设备利用率和运行效率，经济效益明显。
二、故障诊断技术故障诊断技术是指应用先进技术对电力设备的运行状态进行综合分析和诊断，以确定设备的故障原因和位置，并给出解决方案，以保证设备及时恢复正常运行。
（1）统计学和模型诊断方法统计学和模型诊断方法利用故障数据、现场试验数据、设备参数及历史数据等信息，通过各种数学方法进行故障判断和判断故障位置。
（2）模式识别方法模式识别方法是指通过系统学习和识别设备的工作状态，对设备进行预测，从而发现故障，并分析故障产生的原因和解决方法。
（3）人工智能方法人工智能方法是指通过建立基于规则系统、决策树方法、神经网络和支持向量机等方法，对故障进行自动诊断和处理。
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设备状态监测与故障诊断综述姓名：摘要从设备管理的角度，介绍了典型的设备状态监测与故障诊断的诊断理论、技术手段和具体方法。
首先对设备状态监测与故障诊断的意义、发展，基础理论和现状进行了介绍，阐述了设备状态监测、故障诊断与设备管理的关系。
进而对振动监测、温度检测、无损检测等基本监测手段的原理及诊断方法。
关键字：状态监测；故障诊断；振动；设备1设备状态监测和故障诊断概述1.1设备状态监测和故障诊断的意义和发展历史1.1.1设备故障及故障诊断的意义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。
设备的故障就是指设备在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况，通常这种故障是从某一零部件的失效引起的。
设备的故障诊断则是发现并确定故障的部位和性质。
寻找故障的起因，预报故障的趋势并提出相应的对策。
1.1.2 设备故障诊断技术发展历史设备故障诊断技术的发展是与设备的维修方式紧密相连的。
可以将故障诊断技术按测试手段分为六个阶段，即感官诊断、简易诊断、综合诊断、在线监测、精密诊断和远程监测。
从时间考察，故障诊断技术大致可以分为20世纪60年代以前、60年代到80年代和80年代以后几个阶段。
1.2现代设备故障诊断技术在故障诊断学建立之前，传统的故障诊断方法主要是依靠经验的积累。
将反映设备故障的特殊信号，从信息论角度出发对其进行分析，是现代设备故障诊断技术的特点。
可以分为统计诊断、逻辑诊断、模糊诊断。
其中有几种方法做简单的介绍。
贝叶斯法,此方法是基于概率统计的推理方法，以概率密度函数为基础，综合设备的故障信息来描述设备的运行状态，进行故障分析。
此外还有最大似然法、时间序列、法灰色系统法和故障树分析法。
故障树分析法模型是一个基于被诊断对象结构、功能特性的行为模型，是一种定性的因果模型。
1.3基于知识的故障诊断方法基于知识的故障诊断方法，不需要待测对象精确的数学模型，而且具有智能特性。
目前，这种故障诊断方法主要有：专家系统故障诊断方法；模糊故障诊断方法，神经网络故障诊断方法，信息融合故障诊断方法；基于Agent的故障诊断方法等。
1.3.1专家系统故障诊断方法专家系统故障诊断方法，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种专家经验，进行一系列的推理，以便快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。
此种方法国内外已有不少应用实例。
、1.3.2 模糊故障诊断方法所谓“模糊”，是指一种边界不清楚，在质上没有确切的含义，在量上又没有明确的界限的概念，磨损状态的转变，正是典型的、带有明显中介过渡性的模糊现象。
对于这种事物是不能用经典数学的二值逻辑方法的，即以[0，1]区间的逻辑代替传统的二值0,1逻辑，而且要用能综合事物内涵与外延性态的合理数学模型——隶属度函数，来定量处理模糊现象。
典型的模糊故障诊断方法是向量的识别法。
1.3.3人工神经网络故障诊断方法人工神经网络源于1943年，是模仿人的大脑神经元结构特性建立起来的一种非线性动力学网络系统，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联、互联而成。
由于故障诊断的核心技术是故障模式识别，而人工神经网络本身具有信息处理的特点，如并行性、自学习、自组织性、联想记忆功能等，所以能够解决传统模式识别方法不能解决的问题。
2设备状态监测与故障诊断技术2.1简易振动诊断技术在机械设备的状态监测和故障诊断技术中，振动监测及诊断技术是普遍采用的基本方法。
在工业领域中，机械振动是普遍存在并作为衡量设备状态的重要指标之一。
当机械内部发生异常时，随之会出现振动加大。
2.1.1.机械振动的一般描述机械振动，从物理意义上来说，是指物体在平衡位置附近来回往复的运动。
机械振动表示机械系统运动的位移、速度、加速度量值的大小随时间在其平均值上下交替重复变化的过程。
各种机械设备在运行中，都不同程度地存在振动，这是机械运行的共性。
按振动规律分类，可将机械振动分为确定性振动、瞬态振动和随机振动。
按产生振动的原因分类，可以分为自由振动、受迫振动、自激振动。
按振动频率分类，可以分为低频振动、中频振动和高频振动。
2.1.2 简易振动诊断的常用仪器设备振动监测及故障诊断所用的典型仪器设备包括测振传感器、信号调理器、信号记录仪、信号分析与处理设备等。
传感器将机械振动量转换为适于电测的电参量，经信号调理器进行放大、滤波、阻抗变换后，可用信号记录仪将所测振动信号记录、存储下来，也可直接输入到信号分析与处理设备，对振动信号进行各种分析、处理、取得所要的数据。
随着计算机技术的发展，信号分析与处理己逐渐由以计算机为核心的监视、分析系统来完成。
2.1.3简易振动监测参数的测量通常用于描述机械振动响应的三个参数是位移、速度、加速度。
从测量的灵敏度和动态范围考虑，高频时的振动强度由加速度值度量，中频时的振动强度由速度值度量，低频时的振动强度由位移值度量。
从异类种类考虑，冲击是主要问题时测量加速度；振动能量和疲劳是主要问题时测量速度；振动的幅度和位移是主要问题时应测量位移。
实际测量中，可由所测得的振动频谱来决定应采用的最佳参数。
对于大多数机器来说，最佳参数是速度，这是许多振动标准采用该参数的原因之一。
首先确定测量轴振动还是轴承振动。
一般来说，监测轴比测试轴承座或机壳的振动信息更为直接和有效。
在出现故障时，转子上振动的变化比轴承座或机壳要敏感得多。
其次是确定测点位置。
一般情况下，测量点选择的总原则是：能对设备振动状态作出全面的描述；应是设备振动的敏感点；应是离机械设备核心部位最近的关键点；应是容易产生劣化现象的易损点。
并且要进行定期检测，在早期发现故障，以免故障迅速发展到严重的程度，检测的周期应尽可能短一些；但如果检测周期定得过短，则在经济上可能是不合理的。
因此，应综合考虑技术上的需要和经济上的合理性来确定合理的检测周期。
2.2精密振动诊断技术精密诊断技术是使用精密的仪器和方法，对简易诊断难以确诊的设备做出详细评价的技术。
近年开发的计算机辅助设备诊断系统和人工智能与诊断专家系统等，也都属于精密诊断技术范畴，一般多用于关键机组和诊断比较复杂的故障原因。
精密诊断除用于设备的开发研制过程外，更多用于使用维修阶段。
2.2.1 精密振动诊断的常用仪器设备精密振动诊断所用的典型仪器设备包括测振传感器、信号传感器、信号记录仪、信号分析与处理设备等几大部分。
信号分析仪种类很多，一般由信号放大、滤波、A/D转换、显示、存储、分析等部分组成，有的还配有软盘驱动器，可以与计算机进行通信。
离线监测与巡检系统一般由传感器、采集器、监测诊断软件和微机组成，有时也称为设备预测维修系统。
2.2.2 机械振动信号的分析方法信息中包含对诊断有用的信息，但是也存在一些无用的东西，为了提取有用信息，我们必须对信号进行处理。
任何信号都不可能是纯正的，去伪求真处理的最终目的，就是要提取与状态有关的特征参数。
任何信息的采集都是以信号的形势存在，如果没有信号的分析处理，就不可能得到正确的诊断结果，因此信号处理广泛地应用于各种各样的领域，信号处理是设备诊断中不可缺少的重要手段。
机械故障诊断与监测所需的各种机械物理量一般用相应的传感器转换为电信号在进行深处理。
幅域分析尽管也是用样本时间的波形来计算，但它不关心数据产生的先后顺序，将数据次序任意排序，所得结果一样。
对于机械故障的诊断而言，时域分析所能提供的信息量是非常有限的。
时域分析往往只能粗略地回答机械设备是否有故障，有时也能得到故障严重程度的信息，但不能提供故障发生部位等信息。
2.3温度监测诊断技术温度是工业生产中的重要工艺参数，为保证生产工艺在规定的温度条件下完成，需要对温度进行监测和调节；另一方面，温度也是表征设备运行状态的一个重要指标，设备出现机械、电气故障的一个明显特征就是温度的升高，同时温度的异常变化又是引发设备故障的一个重要因素。
2.3.1接触式温度测量在日常生活和生产中，测量温度的方式大量的是“接触式测量”，即必须把温度计和被测物的表面很好地接触，方可得出正确的的结果，顾称为接触式温度。
常用于设备诊断的接触式温度监测仪器有热膨胀式温度计，电阻式温度计热电偶温度计。
2.3.2非接触式温度测量接触式测温由于沿着测温元件有热量导出而破坏被测物的温度场，从而造成误差；测量时还需要有一个同温过程。
随着生产和科学技术的发展，对温度监测提出了越来越高的要求，接触式测温方法已远不能满足许多场合的测温要求。
近年来非接触式测温获得迅速发展，除了敏感元件技术的发展外，还由于它不会破坏被测物的温度场，适用范围也大大拓宽许多接触式测温无法测量的场合和物体，采用非接触式测温，得到很好的解决。
2.4无损检测无损检测以不改变被检测对象的状态和使用性能为前提，应用物理和化学理论，对各种工程材料、零部件和产品进行有效的检验和测试，借以评价它们的完整性、连续性、安全可靠性及力学、物理性能等，是一门新兴的综合性应用科学。
无损检测主要包括三个内容：无损探伤、测试和监控。
目前，无损检测技术已在机械制造、冶金、石油化工、航空航天、核能电力、交通等行业获得广泛应用，成为控制产品质量、保证设备安全运行的重要技术手段。
2.4.1 渗透检测渗透检测是用黄绿色的荧光渗透液或者红色的着色渗透液来显示放大了的缺陷图像的痕迹，从而能够用肉眼检查出试件表面的开口缺陷的一种检测方法。
根据不同色调的渗透液和不同的清洗方式，渗透检测方法可以分为荧光和着色渗透检测法、水洗型、后乳化型和溶剂去除型渗透检测法和湿式、快干式、干式和无显像渗透检测法。
渗透检测装置有便携式装置和内压式喷罐。
渗透检测的基本操作程序包括试件表面的预处理、渗透剂的施加和滴落、渗透剂的去除及干燥、显像剂等环节。
2.4.2声发射检测当材料受力作用产生变形或断裂时，或者构件在受力状态下使用时，以弹性波形式释放出应变能的现象称为声发射。
声发射的频率范围从次声波、声频到超声频，幅度从微观位错运动到宏观断裂。
3结论机械设备状态将直接关系到生产质量、生产效益和生产安全。
为此，一是要采用先进的设备维护管理方式，对设备实行“健康”状况连续监测，二是要针对设备转速低、负载重、冲击大、移动频繁，工作环境恶劣等特点，开发具有针对性的监控技术，三是要建立起新的设备维修与维护管理体系，实行状态监测、点检维护、故障诊断、预测维修等系列内容，从根本上解决现有设备管理中存在的问题，延长设备的使用寿命，做到科学管理、合理使用、预知检修和安全运转。
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