高二英语动词不定式

TPM装备故障点检的基本功一、TPM管理咨询公司提出发生故障点检的对策即使作业人员根据标准编制了点检表并实施，但因标准的制定并不可能十全十美，所以设备还是可能会出现故障及不良。 此时，作业人员必须先找出原因并通过自己的行动进行分析和改善，且一定要将分析和改善后的内容纳人标准中。 故障点检管理1、将故障点检成学习材料首先必须先分析为什么不能在故障或不良发生前发现不正常现象?事实上，许多引起故障或不良的不正常现象，都是由于作业人员不具备将其找出的能力或经验。 因此，为了让作业人员能够尽早尽快更多地找出不正常现象，企业将已发生过的故障或不良做成学习材料进行长期的展示和教育是一个很好的方法。 接下来，还要分析日常点检所用的方法，亦即思考点检项目之内是否包含了能发现不正常原因的项目、‘点检标准是否正确、为何有标准却无法遵守等要点，并且重新分析点检表和标准。 2、故障点检改善应遵守的事项我们常会听到作业人员说:我现在已经有了‘必须遵守规定’的观念，但是总觉得‘这些规定遵守起来不容易’，所以没有进行点检。 这是因为，人若仅靠意志力去工作是会出现疲劳的。 为此，自主保全提出了改善应遵守的事项的工作要求。 标准和点检表是由作业人员自行拟定的应遵守事项，如果能对应遵守事项进行改善，使这些项目做起来更加方便、快速、轻松，这对作业人员自觉遵守点检标准会有很大帮助。 因此，企业要组织TPM 小组成员经常分析、研讨存在的不足，制做出更完美的标准。 二、故障点检内部劣化的点检这对上述活动基本上是针对如何提升设备外部点检的水平来考虑的，肉眼都能看得见。 但是，如果设备内部的问题得不到及时的发现与解决的话，设备外部做得再好，故障与不良也还是会发生。 在现实中，企业对于设备内部的点检常常会被忽视，其根本原因是由于作业人员不知该如何预防因设备内部零件劣化所引起的故障或不良，以致产生了放弃的念头。 1、在设备运转中发现问题发现设备的内部劣化，优先考虑的方法是在设备运转中进行监视。 以私家车为例，你有没有在车子行驶时注意到怠速时出现轻微抖动、开空调时出现异常声音、离合器似乎有些滑动、方向盘好像不太容易掌控等问题的征兆呢?这些都是在汽车使用过程中才能感受到的问题。 如果有的话，就表明汽车存在一些问题，需要开到4S店进行检修了。 设备也是如此，当我们在做运转监视时，就会知道设备与以往不同的情形在哪儿，而这正是发现内部劣化的开始。 2、以五感和仪器做点检以五感和仪器做设备点检也是常用的方法。 例如，大人常常会以触摸和听觉的方式，初步判断小孩是否发烧、咳嗽或心跳太快然后再利用体温计或听诊器等仪器，做进一步的病情测重。 设备也是如此，作业人员可以利用五感和仪器来测定设备内部的异常。 当你下定决心让故障或不良不再出现时，只要依照上述的在运转中监视、用‘五感’来故障点检，以及用仪器来点检"等方法，即可得知设备内部劣化的异常征兆。
TPM咨询：http://www.51ktpm.com/ TPM设备润滑管理问题及措施KTPM新益为TPM咨询公司概述：哪里有运动，哪里就有摩擦磨损，哪里有摩擦磨损，那里就需要润滑。 设备要经济、高效、可靠和长寿命地运转，离不开科学的润滑。 做好TPM设备润滑管理工作，对于延长设备使用年限，提高设备机械性能具有重大的作用。 TPM设备润滑管理一、设备润滑管理存在的问题1、设备用油不合理目前，设备用油依然存在很多不合理的情况、定时换油：换油时并未事先清理轴承室底部；检修换油：什么时候检修什么时候换油并未明确规定；设备只是一味地补充油而不全部换油，泵类设备轴承室底部堆积了大量碎屑；有些设 用专用油，而是有什么油用什么油，混油现象十分普遍。 2、设备润滑知识缺乏设备润滑操作保养人员专业技能水平有限，差异性较大，工作责任意识差，对润滑新油品、新技术不甚了解。 同时设备润滑知识缺乏，对于润滑故障不从润滑下手，而是从机械、电气等方面去查找原因。 例如轴承高温导致润滑脂大量流失时首先想到的是如何在轴承壳里面进行冷却，而不考虑用耐高温润滑油脂来代替目前使用的润滑脂。 电机运行噪声较大，首先想到的是运转时间长或负荷较大，如果从润滑方面来处理这个问题，需要确保润滑油按量、按时、按质添加，就能够有效提高电机完好率。 3、润滑油使用极端润滑油在使用过程中依然存在一些极端：将干净的润滑油予以换掉，或者已经严重被污染的油不舍得换掉，不按时换油。 这些使用弊端使得润滑油无法充分利用，浪费严重，在一定程度上损伤了设备。 二、TPM设备润滑管理措施1、提高职工技能积极注重开展不同阶段、不同工种的润滑油使用技能培训，并开展系统的模拟训练和严格的考试，只要检修人员达到了多种作业的技能水平，从而实现联合检修的协作氛围，准确查找故障原因，确保设备正常运行。 2、加强设备润滑管理工作中的考核力度为了保证检修结果的客观性、准确性，编订设备润滑表对设备润滑各项内容进行评估，对日常检修人员工作进行全方位检查、考评，再根据检查结果打分、填写、上报。 针对检查出来的各种问题，先进行批判，然后限期整改，如果在设备运行过程中无法完成整改要求，必须严格考核。 这样，润滑工作长期处于设备预防性维修阶段，相关单位按照自身特征，采取可操作的措施。 3、加大润滑油品检验分析润滑油使用前的质量和使用过程中性能的检查，是保证设备润滑工作正常进行的关键。 为润滑操作人员配齐油品检验分析设施，仔细对油品使用前质量的检查，从而避免假冒伪劣润滑用投入到使用中，保证润滑油使用质量，使用过程中油品化验分析能够指导在合适的时间更换润滑油、确保油品正常使用和提前更换避免大量浪费，使得润滑油品最大限度地发挥其效能。 4、创新润滑油节能改造根据权威数据调查，世界能源的一般都是以不同的形式消耗在物体之间的摩擦中，然而减少摩擦首选办法便是润滑，所以，TPM设备润滑管理直接影响了能源节约情况。 设备在运转过程中，需要敢于对润滑不到位或不合理的设备进行合理改造，重新设计和加工润滑方法及设备，使得这一设备能够在运行过程中最大限度地满足使用需求，这样便能够真正降低设备消耗，降低人工量，从而实现节约能源的目标。 5、保持设备润滑定期巡检TPM加强对设备定检管理，有效避免设备性能的劣化、预知设备性能的劣化程度、全面消除设备的劣化发展，从而降低突发故障的次数和维修频率，使其高效、高速、安全、经济、优质运转。 按照实际需求制定点检顺序和巡检制度，制定《设备润滑巡检纪录表》，要求TPM设备润滑操作人员按照生产标准定期对设备进行检查，同时形成生产车间点检员、机动科点检员、维检人员三级巡检网络，贯彻落实TPM设备润滑管理考核要求，有力地促进润滑管理工作有序开展。 这样生产设备便能够充分发挥其效能，最终实现TPM设备润滑管理最终目标。
TPM设备故障诊断目的及定义TPM管理培训公司提出故障诊断定义与目的是：1．能及时地、正确地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，提高设备运行的可靠性、安全性和有效性，以期把故障损失降低到最低水乎。 2．保证设备发挥最大的设计能力，制订合理的检测维修制度，以便在允许的条件下充分挖掘设备潜力，延长服役期限和使用寿命，降低设备全寿命周期费用。 3．通过检测监视、故障分析、性能评估等，为设备结构修改、优化设计、合理制造及生产过程提供数据和信息。 故障诊断定义总起来说，设备故障诊断既要保证设备的可靠运行，又要获取更大的经济效益和社会效益。 由于设备故障的复杂性和设备故障与征兆之间关系的复杂性，形成了设备故障诊断是－种探索性的过程这一特点。 就设备故障诊断技术这一学科来说，重点不只在于研究故障本身，而更在于研究故障wenku.baidu.com断的方法。 故障诊断过程由于其复杂性，不可能只采用单一的方法，而要采用多种方法。 可以说，凡是对故障诊断能起作用的方法就要利用，必须从各种学科中广泛探求有利于故障诊断的原理、方法和手段，这就使得故障诊断技术呈现多学科交叉这一特点。 一、传统的故障诊断方法首先是利用各种物理和化学原理手段，通过伴随故障出现的各种物理和化学现象，直接检测故障。 例如，可以利用振动、声、光、热、电、磁、射线、化学等多种手段，观测其变化规律和特征，用以直接检测和诊断故障．这种方法形象、快速，十分有效，但只能检测部分故障。 其次，利用故障所对应的征兆来诊断故障是最常用、最成熟的方法。 以旋转机械为例，振动及其频谱特性的征兆是最能反映故障特点、最有利于进行故障诊断的手段。 为此，要深入研究各种故障的机理，研究各种故障所对应的征兆。 在诊断过程中，首先分析设备运转中所获取的各种信号，提取信号中的各种特征信息，从中获取与故障相关的征兆，利用征兆进行故障诊断。 由于故障与各种征兆间并不存在简单的一一对应关系，因此利用征兆进行故障诊断往往是一个反复探索和求解的过程。 二、故障的智能诊断方法在上述传统的诊断方法的基础上，将人工智能(Artificial Intelligence）的理论和方法用于故障诊断。 发展智能化的诊断方法，是故障诊断的一条全新的途径，目前己广泛应用，成为设备故障诊断的主要方向。 人工智能的目的是使计算机去做原来只有人才能做的智能任务，包括推理、理解、规划、决策、抽象、学习等功能。 专家系统（Experi System）是实现人工智能的重要形式，目前己广泛用于诊断、解释、设计、规划、决策等各个领域。 现在国内外己发展了一系列用于设备故障诊断的专家系统，获得了很好的效果。 专家系统由知识库、推理机以及工作存储空间（包括数据库）组成．实际的专家系统还应有知识获取模块。 知识库管理维护模块，解释模块，显示模块以及人机界面等。 专家系统的核心问题是知识的获取和知识的表示。 知识获取是专家系统的瓶颈，合理的知识表示方法能合理地组织知识，提高专家系统的能力。 为了使诊断专家系统拥有丰富的知识，必须进行大量的工作．要对设备的各种故障进行机理分析，其中有的可建立数学模型，进行理论分析；要进行现场测试和模型试验；特别要总结领域专家的诊断经验，整理成适合于计算机所能接受的形式化知识描述；还要研究计算机的知识自动获取的理论和 这些都是使专家系统有效工作所必需的。 三、故障诊断的数学方法设备故障诊断技术作为一门学科，尚处在形成和发展之中，必须广泛利用各学科的最新科技成就，特别要借助各种有效的数学工具。 包括基于模式识别的诊断方法，基于概率统计的诊断方法，基于模糊数学的诊断方法，基于可靠性分析和故障树分析的诊断方法，以及神经网络、小波变换、分形几何等新发展的数学分支在故障诊断中的应用等等。