机械故障诊断学 PPT

设备在使用或保存期间，由于外 部和内部各种自然因素的影响而 引起的，如正常情况下的磨损、 老化、腐蚀等。（有不可抗拒性）
§1.3 监测与诊断技术种类
• ①按监测信息与诊断对象的关系分：
直接诊断 根据诊断对象本身的信息变化，直接判断诊断对象状态。
如根据轴承间隙、齿轮齿面的磨损、轴的疲劳裂纹和变形量，直接 判断它们的状态。其优点在于诊断可靠性高，缺点为实施受到设备 结构和条件的限制，通常需停机，拆卸零部件。
电等效应。被测信号量的微小变化都将
转换成电信号。 化学传感器包括那些以
化学吸附、电化学反应等现象为因果关
系的传感器，被测信号量的微小变化也
将转换成电信号
2）信号处理 排除干扰，提取最能反映设备状态的特征
参数的过程
最基本方法：时域分析法和频域分析法。
处理方法很多，各种滤波、包络线分析、
混沌、自适应等，可研究空间大
等功能。缺点：不能自动判断，诊断依赖于领域专家；不能预防突发性故障；大 型设备结构复杂，故障与征兆无一一对应关系，难免误诊断。
3. 计算机辅助监测与诊断系统： 由传感器+接口装置+计算机（含人工智能技术）组成。可实时监测和自动
诊断，是机械工况监测与故障诊断的主要发展领域。（目前无商品供应，但国 内外有这种系统的开发与应用）
本课程主要内容 1 概述 பைடு நூலகம் 技术基础
基本研究内容；基本故障分类；监测与 诊断技术种类；监视诊断系统的主要环 节及诊断策略；设备的故障规律；诊断 技术发展概况。
3 信号分析与处理技术
4 振动诊断 5 诊断新技术
主要参考文献： 1.《机械故障诊断》，梁为，机械工业出版社， 2005.11 2.《机械故障诊断基础》，李国华，化学工业出版社，1999年. 3.《测试技术及其应用》2000年. 4.《复杂机械故障诊断的分析与小波方法》，徐玉秀，机械工业出版社，2003年.
谢谢
• 3）状态识别 将得到的诊断参数值与档案库里的标准值进 行比较，按一定判别准则对设备作出正常与否的判断
涉及模式识别、信息融合、人工智能等多 领域
• 4）诊断决策 根据识别结果，对异常状态进一步分析， 确定故障的原因、部位、程度、类别，根据诊断结果推 测发展趋势，提出处理措施等
涉及专家系统、模糊控制、人工智能 等多领域
② 按故障表现分：功能故障和潜在故障
设备丧失了或明显降低了工作能 力，这类故障容易发现，操作者 能感受出来，有称为实际故障
与渐进性故障相联系，故障在功 能方面尚未表现出来，但已发展 到能鉴别的程度时，称其为潜在 故障，对其进行研究在机械故障 诊断中重要价值。
③ 按发生原因分：人为故障和自然故障
设备在制造或大修时，使用了不 合格的零件；运行时不遵守操作 规程，或运输、包管不当，所造 成的设备故障。（提高管理水平）
(t )
• §1.4 一般设备的故障规律
设备故障率：设备工作到t 时刻不发生故障，而在下一个单
位时间内发生故障的概率叫设备故障率。计算公式：
(t ) n
N
• (t)——设备故障率 • n——t 时刻后单位时间内同类设备中出现的故障数量 • N ——t 时刻设备总数
• 故障率随时间变化而变化的规律，曲线由3个区段组成，形 如浴盆。
常用仪器分3类：
三种层次的监测方法：
1. 以监测仪表为主体的监测装置： 如Bently序列、Philips序列等，由传感器和指示仪表构成，主要用于监测
振动。缺点：幅值监测不能动态过程特征；强烈振动前，故障征兆不明显；仪表 无分析功能，靠人工经验判断。
2. 监测仪表配备软硬件装置： 由传感器+频谱分析仪构成，具有频谱分析、谱阵图、波特图、轴心轨迹图
• §1.1 什么是机械故障诊断技术
故障：是机械达不到规定和要求功能的状态，也可称为失效。 故障诊断技术：建立在能量耗散原理基础之上的。 实质上就是一种给机器“ 看病” 的技术。包含“监测”和
“ 诊断”两层意思。 ①监测：对机器的某些特征参数（如振动、噪声和温度等）
进行测取，将测定值与规定的正常值进行比较，判别机器 是否工作正常；若对机器进行定期定期或连续监测，还可 获得机器状态的趋势性规律，得到机器剩余寿命估计，实 现状态预测和预报。对机器健康状况的初级诊断，又称简 易诊断。
接送入分析处理仪器或计算机进行分析处理和诊断。 优点：实时性好，不漏报故障。 缺点：费用高，不灵活，适于关键设备。另外要求在线诊断所用传 感器不应干扰监测对象的正常运行。
离线诊断 在现场将设备的状态信号记录下来，在实验室或其他合适
的地方进行处理和分析。 优点：灵活方便，费用少。 缺点：不及时，容易漏报故障，一般用于普通设备的常规检查。
• 分磨合期、正常使用期、耗损期
高，设计、制造和检 测缺陷造成，在设备 大修或改造后，会再 次出现
低，稳定，近似常数， 设备工作最佳时期， 故障由随机因素引起， 不可预测，易排除，
设备后期故障率不断增加， 由零部件磨损、疲劳、老化、 腐蚀等造成，是设备接近终 点的征兆。
不影响寿命，
§1-5 故障诊断技术的发展
• ③按诊断方法的完善程度分： 简易诊断 (simple diagnosis) 对设备有无故障的初步判断，
包括对故障的发展趋势作出初步估计。一般来说，多使用便携式 仪器，由现场工作人员实施。
精密诊断(precision diagnosis） 在简易诊断基础上进行，除
了对设备有无故障及故障的严重程度进行校验外，还对故障的部 位、类别、原因和发展趋势作出准确的判断与预报。
一些诊断技术及其应用范围：（见下表）
思考题
1.故障诊断是建立在（ ）原理的基础上的。 2.按照故障诊断方法的完善程度，分为( )和（ ）两 种，前者是基础，后者是深入和发展。
3.按故障表现分（ ）和（ ）。 4.按监测信息与诊断对象的关系分（ ）和（ ）。 5.设备运行过程的浴盆曲线是指什么，各个区域名称 和曲线特征。 6.为什么1960’s后，故障诊断技术得到迅速发展 ？ 7.三种层次的监测方法？
• 中国：1979年第一次办学习班，80年代初开始，目前在 石化、冶金、电力等行业应用较好，在其它领域逐步展开。
2. 设备维修制度的改革
①事后维修制度--POM(Postmortem Maintenance )早期维修制度 特点：不坏不修，应用于小型设备。
②预防维修制度--PM（Preventive Maintenance）又称以时间为 基础的维修制度TBM（Time Based Maintenance）或计划维修制度
常用人工智能技术：
专家系统 这是一种用计算机程序模拟大脑功能的人工智能系统，是 诊断技术的高级形式。需要将故障诊断专家知识和推理方法存入 计算机，输入监测信号后，计算机可模拟专家的工作，对设备状 态作出专家水平的分析、判断、预测及行营的处理决策。（专家 知识的瓶颈）
人工神经网络 模拟大脑神经结构建成的网状系统，是另一种人工智 能系统。通过学习，使其具有大脑处理信息的某些特性，对设备 状态能够根据输入的监测信息作出适当的分析、判断并提出响应 的处理决策。（学习瓶颈，通常已有故障数据有限）
特点：静态维修制度。当设备到了计划规定的台小时，或 吨公里进行强制维修，大多数企业仍采用。
③预知维修制度--PRM（Predictive Maintenance）又称为以状态 为基础的维修制度CBM(Condition Based Maintenance)。
特点：以状态监测为基础，根据设备运行状态的实际优劣 程度决定维修时间和维修规模，是动态维修制度， 是发展方向。
②诊断：对机器产生故障的原因、部位、严重程度等一一作 出判断，为管理决策提供依据，是对机器健康状况的精密 诊断。精密诊断的目标：对简易诊断为异常的机器进行专 门检测、分析和判别，最后确定应采取的技术措施。
二者关系：状态监测是基础，故障诊断是监测基础上的深入 和发展。
范畴：属信息技术 理论基础广泛：涉及数学、物理、化学、机械技术、电子技
术、传感技术、计算机及数字信号处理技术、统计模式识 别技术等多领域
四个基本环节：信息采集、分析处理（数据处理）和状态识 别（判断和预报）和诊断决策
• 1）信号采集 将最能表征设备运行状态的信息，用传感器
转变为电信号
传感器工作原理的分类物理传感器应用
的是物理效应，诸如压电效应，磁致伸
缩现象，离化、极化、热电、光电、磁
• §1.2 故障种类 • ①按故障发生、发展的快慢分：突发性故障和渐进性故障
故障的发生有偶然性，与使用 时间长短无关，发生前无可察 觉的征兆，发生后状态急剧恶 化须立即排除。 通常不影响设备的使用寿命， 如:液压系统油路堵塞，设备 的润滑油中断、电气系统断路、 操作人员失误等。
由设备的技术指标逐渐劣化 引起（受磨损、腐蚀、疲劳、 老化等影响），发生概率与 使用时间有关，可预测。大 部分机械故障都属于渐进性 故障
• 总体： • ①第二次世界大战中，认识到这种技术的重要性； • ②第二次世界大战后，因对应技术未发展而发展不快； • ③60年代后，电子技术、计算机技术发展、1965年FFT
方法和对应的数字信号处理和分析技术的发展为设备诊断 技术奠定了技术基础。
• 美国：1967年成立美国机械故障预防小组，在航空、航天、 军事、核能等尖端部门目前处于领先地位。
• ②按诊断时间分： 定期诊断 每隔一段时间如一周、一月或数月，对运行中的设备进行
一次检测诊断，也叫巡回检测诊断。
连续诊断 采用现代化仪表和计算机信息处理系统对设备的状态进行
连续不断的监测诊断。
二者的选择取决于设备的关键程度和设备性能劣化速度等因素。
• ③按诊断环境分： 在线诊断 指不离开现场，对运行中的设备用传感器采集信息后，直
• 英国：70年代初成立机器保健与状态监测协会，在摩擦、 磨损、汽车、飞机发动机监测与诊断具有领先地位。
• 瑞典：SPM公司--轴承监测技术，AGEMA公司--红外热 像技术；
• 丹麦：B&K公司--振动、噪声监测技术；
• 挪威：船舰诊断技术。
• 日本：70年代起步，在民用工业（钢铁、化工、铁道等） 有优势。
间接诊断 通过监测运行中的设备的温度、声音、振动等二次信息的
变化诊断。依据一般是综合信息，通过可测点的信息来得到不可测 点的状态。缺点在于会发生误报、漏报现象。如通过监测润滑油温 度判断轴承状态，要排除室温的影响、油量多少的影响、散热条件 的变化等因素。优点在于可在线实时进行，根据综合信息提高诊断 的可信度，是一个深受重视的研究方向。