设备状态监测与故障诊断作业

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设备状态监测及故障诊断综述

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。

(完整版)设备状态监测与故障诊断技术

(完整版)设备状态监测与故障诊断技术

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。

设备状态监测与故障诊断

设备状态监测与故障诊断

1.设备监测目的意义保障设备安全,防止突发故障。

保障设备精度,提高产品质量和经济效益。

推进设计理念和维修制度的革新。

避免设备事故、人员伤亡、环境污染。

维护社会稳定。

2.故障分类按故障对机械工作能力的影响分类:完全性故障局部性故障按故障发生速度及演变过程分类:突发性故障渐进性故障按其发生的原因分类:磨损性故障错用性故障先天性故障按造成的后果分类:危害性故障安全性故障3.故障规律浴盆曲线:磨合期,正常使用期,耗损期4.故障发生的原因宏观上分析1.设计错误2 原材料缺陷3 制造过程的缺陷4 运转缺陷微观上分析:疲劳,磨损,断裂,腐蚀5.零件磨损的一般规律磨合阶段,正常磨损阶段,急剧磨损阶段6.零件变形失效塑性变形失效,弹性变形失效,蠕变变形失效,翘曲变形失效7.断裂失效塑性断裂,脆性断裂8.状态监测与故障诊断的技术方法1.振动、噪声诊断技术2. 油液分析技术3. 温度检测技术4. 无损检测技术9.振动的危害降低机器及仪表的精度,引起机械设备及土木结构的破坏10.机械振动的分类按振动系统本身的特点分类: 离散系统连续系统按振动系统所受的激励类型分类: 自由振动强迫振动自激振动参数振动按系统的响应(振动规律)分类: 确定性振动随机振动按描述系统运动的微分方程分类:线性振动非线性振动11.机械振动要研究的内容和步骤1. 建立物理力学模型2.建立数学模型3.方程的求解4.结果的阐述12. 随机振动非确定而又具有统计规律,它们的规律不能用时间的确定性函数来描述,但又具有一定的统计规律性。

平稳随机过程与各态历经过程13. 自相关函数∑=∞→+=+nk k k Tx t x t x n t t R 11111)()(1),(lim ττ同一点不同的两个时间函数乘积称为随机过程 X(t)于时刻 t 1与 t 1+ τ的自相关函数。

它是时差 的函数,在一般情况下,它也依赖于采样时刻 t 1,反映这两个时刻的随机变量的X k (t 1)与X (t1+τ)统计联系。

设备故障诊断课程作业

设备故障诊断课程作业

研究生课程考核试卷(适用于课程论文、提交报告)考生成绩:卷面成绩平时成绩课程综合成绩阅卷评语:阅卷教师(签名) ___________________________重庆大学研究生院制科 目:设备状态监测与故障诊断 教 师: 姓 名: 学 号: 专 业:类 别:上课时间: 年 月至 年 月目录1.推导滚动轴承故障的特征频率计算公式............................................................................. 1. .1.1 滚动轴承故障概述............................................................................. 1. .1.2 滚动轴承的固有频率.............................................................................2. .1.3 滚动轴承故障的特征频率计算公式及其推到过程 (3)1.3.1 不承受轴向力时的特征频率............................................................................. 4. .1.3.2 承受轴向力时的特征频率............................................................................. 5. .2.齿轮啮合频率故障产生原因分析............................................................................. 7. .2.1 齿轮啮合频率............................................................................. 7. ..2.2 齿轮啮合频率故障产生原因分析............................................................................. 7. .2.2.1 负载和啮合刚度的周期性变化............................................................................. 8. .2.2.2 节线处运动方向和摩擦方向变化............................................................................. 9. .2.2.3 节线冲击的周期性变化........................................................................... 1.. 2.设备状态监测与故障诊断1•推导滚动轴承故障的特征频率计算公式1.1滚动轴承故障概述旋转机械是设备状态监测与故障诊断工作的重点,而旋转机械的故障有相当大比例与滚动轴承有关。

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。

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摘要:状态维修包含了电力设备状态监测、故障诊断技术这两个方面,目前在电力系统中得到广泛应用,它能有效监测设备运行状态,预知设备的哪个部位将发生事故,以此安排停电计划并开展组织维修工作,这样维修工作质量才能得到提高。

通过对电力设备状态进行监测,同时运用故障诊断技术,有利于预防性维修更快转变为状态维修。

通过对设备故障做出判断,从而提高维修质量。

基于此,本文对电力设备状态监测与故障诊断进行研究,以供参考。

关键词:电力设备;状态监测;故障诊断引言电力需求量的增加导致电力系统运行状态成为电力企业重点关注的内容。

其中,电力系统设备状态监测技术与故障诊断技术在其中发挥着重要作用,它可以保障电力系统运行稳定,并为大众提供优质的供电服务。

另外,当电力系统相关技术得到一定优化时,也会对工业生产带来重大助力,并且能有效地保证工作人员的安全,进而实现电力企业的长远发展。

1电力设备状态检测和故障诊断的必要性运行过程中的电力设备容易受环境、温度以及机械等因素的影响,导致电力设备性能被降低,进而出现故障。

电力设备想提高其安全性,应尽可能使用绝缘材料,其主要成分为有机材料,常见的有矿物油、绝缘纸等,受到影响后的有机合成材料可加速老化。

在电力系统中,最重要的就是电力设备。

电力设备存在故障的话,电力系统将出现瘫痪,甚至会导致大规模停电的产生。

科学技术在持续的发展,电力系统已经达到了较高的自动化程度,只要有一台设备存在故障,将对整个系统造成影响。

现如今,电力设备已经达到了先进水平,仅凭人工判断无法将设备的故障找出来。

因此,必须严密监测电力设备状态,以便快速诊断出设备故障。

要诊断电力设备故障,应先检测设备状态,工作人员利用所获取的数据,结合自己所积累的经验,可以分析监测数据,对故障类型、位置做出准确地判断。

只有先明确故障,再开展维修工作。

状态监测需要先收集相关数据,故障诊断主要是分析和判断这些数据。

2电力设备的状态监测2.1离线状态监测在电力设备管理过程中,进行设备的离线状态监测一直是一项比较重要的内容。

机械设备状态检测与故障诊断作业习题答案

机械设备状态检测与故障诊断作业习题答案

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。

设备状态监测及故障诊断

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。

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

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。

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。

故障诊断与状态监测

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”。

运用状态监测和故障诊断

运用状态监测和故障诊断

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743r/min)的后轴测点承振动检测频谱图。
图4 垂直径向频谱
从图中可以发现,A(12.5Hz)、B(56.25Hz)、C(56.25Hz)、D(75Hz)的幅值相对较大,基中A、B的频率是电机的工作频率f(743/60=12.5Hz),这两个幅值是电机力矩传递产生的振动引起的;D(75Hz)的频率等于6f,该泵的叶轮有6片叶片,叶轮在垂直径向的为6×f=6f
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一、建立适合企业运作的状态维修管理体系
我们借鉴了天津水司和福州水司的经验,并根据自的实际情况初步建立了设备状态维管理体系(见图1)
图1
二、正确选择监测参量
要彻底解决这个问题,采用以状态监测和故障诊断为基础的状态维修方式是最好的方法。对设备进行状态监测,根据设备状态进行故障诊断,确定故障的类型、性质、部位和劣化程度,制定正确的维修方案。这样在维修上才能做到辨症施药,有的放矢,既能保证设备的可靠性和安全性,又能节约大量人力、物力。
以前我们对泵组的维护和管理的方式主要采用点检、巡检与定期预防维修相结合的方式,对设备故障的检测常用方法是采用听声、触摸和观察等手段,虽然也采用了记录压力、温度、电流、电压数据的方法,但总体来说效果不够理想,很难确定故障的性质、原因和发展趋势。为此我们在低峰供水期(每年11月至次年5月)对所有泵组进行一次预防性检查,对水泵进行解体检查和保养(相当一次中修),这样虽然可在供水高峰期前消除设备故障,但也存在一些弊病,例如在检修过程中,发现有故障的泵组只占10%左右,80%~90%的检修是过剩维修,对企业的人力、物力造成严重浪费,另外经常拆装水泵,也会降低设备的正常性能,所以必须改进原有的维修方式。

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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煤气鼓风机是对初冷后的焦炉煤气进行增压, 经净化系统净化后输送到煤气 储存罐, 供用户使用。 机组的故障种类多, 且许多故障非常隐蔽, 如转子不平衡、 不对中、 推力轴承损坏、 油膜涡动、 动静件摩擦、 联接松动等。 当有故障报警后, 不及时诊断故障种类、原因、部位和严重程度,将严重影响煤气鼓风机组运行的 经济性和安全性, 严重影响正常生产。因此要为这套机组安装状态监测与故障诊 断系统,并要求其具有如下的功能: 1)实时监测机组振动大小,与标准对比,判别机组状态,进行声光报警。 实时监测机组的转速。实时对振动信号进行简要分析及显示。 2) 具有实时智能诊断功能, 可进行多种信号算法分析, 自动提取信号征兆, 并根据故障的条件推理出供参考的故障结论。对故障类型及严重程度进行判别。 同时故障诊断专家系统具有学习功能。 3)采集的数据由计算机进行存储,建立数据库,系统的数据库信息主要是 供人工状态分析,事故原因分析等。 4)对历史数据进行离线精密分析。 1、煤气鼓风机系统的测点布置 煤气鼓风机系统的测点布置如图 4 所示。 图 4 中 RPM 为转速传感器,检测煤气鼓风机实际转速,便于控制煤气鼓风 9 机转速。 S15 为推力轴承轴向位移传感器, 检测煤气鼓风机转子轴向窜动信号。 S16 为推力轴承轴向位移传感器,检测电机轴向窜动信号。S11~S14 为安装在 煤气鼓风机轴承座上直接测量煤气鼓风机转轴的振动信号, S1~S10 为安装在轴 承座上的速度传感器, 对检测的速度信号进行积分变换, 可转换为振动位移信号。
滚动体在内圈上的通过频率 Zfic 为: Z × fic = 1 d × Z × (1 + cos α) × fr 2 D
滚动体在保持架上的通过频率fbc 为: fbc = 1 D d × × fr [ 1 − ( cos α)2 ] 2 d D
三: 针对某个机组对象建立其状态监测与故障诊断系统, 描述测点分 布、硬件结构组成及各部分功能。 煤气鼓风机组在线监测与故障诊断系统:
f fc / n f s / N
式中, f ——频率间隔,即频率分辨率; fc ——分析频率范围,即最高分析频率;
f s ——采样频率,一般取 f s =2.56 fc ;
n——谱线条数; N——采样点数。 (2)倒频谱分析法: 频谱图的幅值有两种表示方法:一种是以振幅形式表示, 称为幅值谱;另一种以能量形式表示,称为功率谱。功率 谱是用来研究各频率成分的能量在频域上的分布。频谱图 纵坐标的刻度也有两种表示方法 :一种是线性坐标,另一 种是对数坐标。线性坐标的优点是直观,缺点是不能同时 显示数值相差很大的成分;而对数坐标恰恰相反,可以同 时显示出数值相差很大的频率成分,但这些成分之间是不 成线性比例关系的。 幅值谱的纵坐标为线性坐标,功率谱的纵坐标一般为对数 坐标。对数坐标以分贝[dB]表示,其定义为
研究生课程考核试卷
(适用于课程论文、提交报告)
科 姓 专
目:设备状态监测与故障诊断 名: 业: 黄启然 车辆工程
教 学 类
师: 谢志江 号: 20110702211 别: ( 学术)
上课时间: 考 生 成 绩:
2012 年 4 月至 20
阅卷评语:
阅卷教师 (签名)
其中:S1~S10 —振动速度传感器;S11~S14—位移传感器;S15~S16—位移传感器; RPM—转速传感器. 图 4 测点布置简图
2、系统硬件选型 整个系统的运行建立在系统硬件的正确连接和正常工作的基础上。 本系统的 硬件包括信号采集子系统、 计算机子系统及辅助部件等部分。信号采集子系统的 硬件主要包括电涡流振动位移传感器及前置器、速度传感器、转速传感器、网络 数据采集卡、交换机、各类型电缆等。 1)传感器 传感器是将测试中的振动、温度、压力、噪声等具有不同物理特性的信号转 换为电信号的仪器。其输出的电信号分为两类:一类是电压、电荷及电流;另一 类是电阻、电容和电感等电参数。 2) 网络数据采集卡 本系统采用网络数据采集卡,它集信号调理仪和 A/D 的功能于一体,是新 型外置式 A/D 产品。它使用国际标准网络接口规范 TCP/IP 协议,采集卡还使 用了自动通道扫描技术和 FIFO 缓冲存储器, 因而具有自动数据块采集能力和极 高的数据传输效率, 可圆满地实现实时数据处理、连续快速采集存盘等高级数采 功能。由于采用的以太网络技术,使远距离数据采集成为可能,通过网线可实现 100 米以外的数据采集。 3)其它硬件组成的选择 其它重要的硬件包括服务器和交换机等。 3、系统的功能模块组成 煤气鼓风机状态监测与智能诊断系统可以实现数据采集、 风机状态实时监测、 信号精密分析、故障诊断、系统管理等功能。系统各部分的功能模块图如图 2.3 所示:
多尺度时频分析手段和良好的逼近特性。
二:叙述滚动轴承的特征频率推导计算过程。
为分析滚动轴承各部运动参数,需要先做如下假设: (1) 滚道与滚动体之间无相对运动。 (2) 承受径向、轴向载荷时各部分无变形。 (3) 内圈滚道旋转频率为������������ 。 (4) 内圈滚道旋转频率为������ ������ 。 (5) 保持架旋转频率为������ ������ 。 则滚动轴承工作时各点的转动速度如下: 内滚道:Vi = 2 × π × r1 × fi = π × fi × (D − d cos α)。 外滚道:Vo = 2 × π × r1 × fo = π × fo × (D + d cos α)。 保持架:Vc = 2 × Vi + Vo = π × fc × D。 所以可以计算出保持架的旋转频率fc = 2π D × Vi + Vo 1 d d = [ 1 − cos α fi + 1 + cos α fo ] 2 D D 单个滚动体在外轨道上的通过频率即保持架相对外圈的旋转频率为: 1 d foc = fo − fc = fo − fi (1 − cos α) 2 D 单个滚动体在内轨道上的通过频率即保持架相对内圈的旋转频率为: 1 d fic = fi − fc = fo − fi (1 + cos α) 2 D 从固定在保持架上的坐标系来看,滚动体与内圈作无滑动滚动,它的旋转频 率之比与2r 成反比。由此可得滚动体相对于保持架的旋转频率(滚动体的自
Ad 20lg( A / Ar )
式中, Ad ——基准幅值,常取 Ad =1V。 (3) 齿轮传动故障的诊断方法: (1) 基于小波分析的齿轮传动故障诊断方法。齿轮箱故障诊断 的四个步骤依次为信号检测、特征提取(信号处理)、状态 识别和诊断决策。目前最常用的齿轮故障诊断方法有时域 分析和频域分析两种,而这些方法在诊断齿轮的局部缺陷 时往往都存在着一些不足。而小波分析是一种全新概念的、 变分辨率的时域 -频域局部分析方法 , 它在一定程度上弥 补了傅立叶变换和 STFT 变换的不足,可对指定的频带和时 段内的信号进行准确的分析。这样我们就可以实时采集示
功图并对它进行分析 , 这就是小波分析具有的特殊优点 , 这对诊断齿轮箱的故障提供了便利。 (2) 基于相关分析与小波变换齿轮传动故障诊断的方法。相关 函数具有降噪特性,同时它还不改变信号的调制特性。信
T x(t)x(t+ )dt , 号 x(t ) 的自相关函数可表示为 R x ( )T lim 0 t
f1 ; 从轮转速为 n2 , 齿数为 z2 , 频率为 f 2 , 则齿轮啮合频率 fc 为 :
n1 n z1 N 2 z2 。当齿轮处于正常或异常状 60 60 态时 , 啮合频率的振动部分及其倍频总是存在的 ,但这两种状态 下的振动水平是有差异的。如果仅仅依靠对齿轮振动信号的啮合 频率和它的倍频成分的差异来判别齿轮的故障是远远不够的 ,因 为故障对振动信号的影响往往是多方面的 ,这其中就包括幅值调 制、频率调制和其他的频率成分。 f c Nf1 z1 Nf 2 z2 N
重庆大学研究生院制
一:试叙述齿轮啮合频率产生的机理及齿轮故障诊断的方法。
答:假设齿轮转动副主动轮转速为n1 ,齿数为z1 ,从动轮相应为n2 ,z2 。 产生机理: (1) 载荷交变: 齿轮在传动过程中, 每个齿轮周期的进入和退出啮合, 对直齿圆柱齿轮来说,其啮合区分为单齿啮合区和双齿啮合区, 在单齿啮合区。全部载荷由一对齿副承担,而在双齿啮合区,载 荷由两对齿副承担。很显然,在单双齿啮合区的交变位置,每对 齿轮副所承担的载荷将发生突变,从而激发齿轮振动。 (2) 轮齿的刚度变化:传动过程中,每个轮齿的啮合点均从齿根向齿 顶或从齿顶向齿根逐渐移动,由于啮合点沿齿高方向不段变化, 各啮合点处齿轮副的啮合刚度也随之变化,从而使齿轮产生振动。 (3) 由于齿轮的受载变形,其基节变化,在齿轮进入啮合合退出啮合 时,将产生啮入冲击和啮出冲击。 (4) 在齿轮副啮合时,当啮合点与节点重合时,齿轮间是纯滚动,而 在两边是滑动,且摩擦力的方向相反,每啮合一次力的方向变化 一个周期,产生振动。 这种振动是以每齿啮合为基本频率进行的,该频率为啮合频率
fm =
z 1 ∗n 1 60
=
z 2 ∗n 2 60

齿轮故障诊断方法: 由于齿轮发生故障的时候都会产生一些振动,因此对齿轮故障的诊 断方法主要是基于对齿轮的振动情况进行分析,得出齿轮是否存在 故障的结论。 (1) 齿轮的振动特征: 在齿轮运转的状态下 , 随着内部故障的发生和发展 , 必然会产生 振动上的异常。经实践证明,振动分析在齿轮故障检测的方法中 是一种最有效的方法。若齿轮副主轮转速为 n1 ,齿数为 z1 ,频率为
_
T _
式中: x(t ) 是 x(t ) 的共轭函数。随机噪声信号的自相关函
Rx( )=Kb 数 Rx( ) 可表示为: sin(2 B ) 。 式中:K 为系数;B 2 B
为信号频带宽度。当滞后量τ 增大到一定程度时, Rx( ) →0,即表示当时间滞后很大时,随机噪声的自相关函数将 衰减掉。 设调幅信号为: X (t) =Aejxtejwt, 从而 Rx(t)=A2ejxtejwt。 可见 , 调幅信号的自相关函数仍为调幅信号 , 调制频率和 载波频率则均不改变。齿轮故障的特征信息与调制频率的 成分密切相关,自相关函数保留了有关齿轮故障的特征信 息,因而在齿轮故障的诊断中得到了应用。 (3) 基于小波包和 BP 神经网络的齿轮传动故障诊断方法。小 波包分解是一种有效的对齿轮箱振动信号特征进行提取 的方法,它能很好地提取振动信号在各个频带上的特征信 息,而信号在各频带上的特征向量也能很好地表征齿轮的 运行状态。 在故障识别中应用 BP 神经网络,通过学习网络, 准确地建立状态分类器 ,能较好地解决故障诊断中状态的 模式识别问题。所以可以说小波包分解与神经网络相结合 的齿轮箱齿轮故障识别方法是可靠的 ,可以准确识别齿轮 箱齿轮的故障。最后一种就是基于粒子群优化的小波神经 网络齿轮传动故障诊断方法。小波神经网络是小波理论与 神经网络理论相结合的产物。该网络既具有非线性映射能 力、神经网络的泛化能力和学习能力 ,又具有小波变换的
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