大家好！今天讓小編來大家介紹下關于機械設備故障診斷與監(jiān)測技術的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

機械故障診斷的基本內容有哪些

異響診斷，油液滲漏診斷，異味診斷，操作診斷。

機械故障診斷是一種了解和掌握機器在運行過程的狀態(tài)，確定其整體或局部正?；虍惓?，早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預報故障發(fā)展趨勢的技術。油液監(jiān)測、振動監(jiān)測、噪聲監(jiān)測、性能趨勢分析和無損探傷等為其主要的診斷技術方式。

機械故障診斷：

1.振動診斷技術：對機器主要部位的振動值如位移、速度、**度、轉速及相位值等進行測定，并對測得的上述振動量在時域、頻域、時-頻域進行特征分析，判斷機器故障的性質和原因。

2.噪聲診斷技術：對機器噪聲的測量可以了解機器運行請魯昂并尋找故障源。 

3.溫度、壓力等常規(guī)參數(shù)診斷技術：機器設備系統(tǒng)的某些故障往往反映在一些工藝參數(shù)，入溫度、壓力、流量的變化中。例如火車軸溫在線監(jiān)控系統(tǒng)，就是利用車軸軸承的溫度來監(jiān)控軸承的運行狀態(tài)的。常規(guī)參數(shù)檢測的特點是價格便宜，形式多樣。

4.無損診斷技術：包括超聲波探傷法、X射線探傷法、滲透探傷法和磁粉探傷法等，這些方法多用于材料表面或內部的缺陷檢測，應用很廣。

5.油液分析技術：油液分析技術可分為兩大類：一類是油液本身的物理、化學性能分析；另一類是對油液污染程度的分析。具體的方法有光譜分析法和鐵譜分析法。

機械設備故障診斷技術有哪些應用_什么是機械故障診斷技術

1、故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀

目前,國內檢測診斷技術的研究主要集中在以下幾個方面:

(1)傳感技術研究:傳感技術是反映設備狀態(tài)參數(shù)的儀表技術。國內先后開發(fā)了各種類型的傳感器,如屯渦流傳感器、速度傳感器、**度傳感器和溫度傳感器等;最近開發(fā)的傳感技術有光導纖維、激光、聲發(fā)射等。

（2）關于信號分析與處理技術的研究:從傳統(tǒng)的譜分析、時序分析和時域分析,開始引入了一些先進的信號分析手段,如快速傅立葉變換,Wigner譜分析和小波變換等。這類新方法的引入彌補了傳統(tǒng)分析法的不足。

（3）關于人工智能和專家系統(tǒng)的研究:這方面的研究已成為診斷技術的發(fā)展主流,目前已有日程機械故障診斷專家系統(tǒng)，但這一技術在工程方面的研究尚未達到人們所期望的水平。

（4）關于神經網(wǎng)絡的研究:比如旋轉機械神經網(wǎng)絡分類系統(tǒng)等的研究已經取得了應用,取得了滿意的效果。

（5）關于診斷系統(tǒng)的開發(fā)與研究:從單機巡檢與診斷到上下位機式主從機結構,直至以網(wǎng)絡為基礎的布式系統(tǒng)的結構越來越復雜,實時性越來越高。

（6）專門化與便攜式診斷儀器和設備的研制與開發(fā)。目前,我國的冶金、電力、化工等行業(yè)的故障診斷技術己經很成熟,得到了廣泛的應用。

2現(xiàn)代故障診斷方法

工程機械運行的狀態(tài)千差萬別，出現(xiàn)的故障也是多種多樣，采用的診斷方法也各不相同。在眾多的診斷方法中，比較常用的診斷方法有振動監(jiān)測診斷方法、無損檢測技術、溫度診斷方法和鐵譜分析方法等。近十幾年來，模糊診斷、故障樹分析、專家系統(tǒng)、人工神經網(wǎng)絡等新的診斷技術不斷出現(xiàn)，故障診斷技術逐步向智能化方向發(fā)展。

（1）故障樹診斷方法

故障樹診斷方法是從研究系統(tǒng)中最不希望發(fā)生的故障狀態(tài)(結果)出發(fā)，按照一定的邏輯關系從總體到部件一層層的逐級細化，推理分析故障形成的原因，最終確定故障發(fā)生的最初基

本原因、影響程度和發(fā)生概率。它是一種圖形演繹法，把系統(tǒng)故障與導致該故障的各種因素形象地繪成故障圖表，能較直觀地反映故障、元部件、系統(tǒng)及因素、原因之間的相互關系，也能定量計算故障程度、概率、原因等。該方法直觀、快速診斷、知識庫很容易動態(tài)修改，但其缺點是受主觀因素影響較大，診斷結果嚴重依賴于故障樹信息的正確性和完整性，不能診斷不可預知的故障。

（2）故障診斷專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一種基于知識的人工診斷系統(tǒng)，是利用大量人類專家的知識和推理方法求解復雜的實際問題的人工智能程序。故障診斷專家系統(tǒng)是研究最多、應用最廣的一類智能診斷技術，主要用于沒有精確數(shù)學模型或很難建立數(shù)學模型的復雜系統(tǒng)。專家系統(tǒng)存在的主要問題是知識獲取困難、運行速度慢。在采用先進傳感技術與信號處理技術的基礎上研制開發(fā)的故障診斷專家系統(tǒng)，將現(xiàn)代科學的優(yōu)勢同領域專家豐富經驗與思維方式的優(yōu)勢結合起來，已成為故障診斷技術發(fā)展的主要方向。

（3）基于模糊數(shù)學的故障診斷方法

工程機械的狀態(tài)信號傳播途徑復雜，故障與特征參數(shù)間的映射關系模糊，再加上邊界條件的不確定性、運行工況的多變性，使故障征兆和故障原因之間難以建立準確的對應關系，用傳統(tǒng)的二值邏輯顯然不合理，因此選用隸屬度函數(shù)，用相應的隸屬度來描述這些癥狀存在的傾向性?；谀：龜?shù)學的故障診斷方法就是通過某些癥狀的隸屬度和模糊關系矩陣來求出各種故障原因的隸屬度，以表征各種故障的傾向性，從而可以減少許多不確定因素給診斷工作帶來的困難。但是對于復雜的診斷系統(tǒng)，要建立正確的模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)非常困難，而且需要消耗大量的時間。

（4）基于神經網(wǎng)絡的故障診斷方法

神經網(wǎng)絡是一種信息處理系統(tǒng)，是為模仿人腦工作方式而設計的，它帶有大量按一定方式連接的和并行分布的處理器。由工程機械各個系統(tǒng)的信息提取故障特征，通過學習訓練樣本來確定故障判決規(guī)則，從而進行故障診斷。用于故障診斷的神經網(wǎng)絡能夠在出現(xiàn)新故障時通過自學習不斷調整權值，可以提高故障的正確檢測率，降低漏報率和誤報率。神經網(wǎng)絡具有對故障的聯(lián)想記憶、模式匹配和相似歸納能力，以實現(xiàn)故障和征兆之間復雜的非線性映射關系。對于多故障、多過程的復雜工程機械以及突發(fā)性故障或其他異?，F(xiàn)象，其故障形成的原因與征兆的因果關系錯綜復雜，借助神經網(wǎng)絡系統(tǒng)來解決是行之有效的。

（5）支持向量機的故障診斷方法

典型故障數(shù)據(jù)樣本的嚴重不足是制約故障智能診斷技術發(fā)展的主要原因之一。支持向量機(SVM)是一種基于統(tǒng)計學習理論的新型機器學習方法，其目標是得到現(xiàn)有信息下的最優(yōu)解而不僅僅是樣本數(shù)趨于無窮大時的最優(yōu)解。這一點特別適合于故障診斷這種小樣本情況的實際問題解決

什么是設備狀態(tài)檢測與故障診斷,其基本工作流程是怎樣的?請列舉出五種常見的設

設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術的實質是了解和掌握設備在運行過程中的狀態(tài)，評價、預測設備的可靠性，早期發(fā)現(xiàn)故障，并對其原因、部位、危險程度等進行識別，預報故障的發(fā)展趨勢，并針對具體情況作出決策。由此可見，設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術包括識別設備狀態(tài)監(jiān)測和預測發(fā)展趨勢。那實現(xiàn)設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，總共分幾步呢？

第一步，獲得設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)——即讓原有的“啞巴”設備“開口說話”

工具：設備狀態(tài)監(jiān)測診斷儀，進行設備狀態(tài)監(jiān)測，獲得設備的振動，溫度等數(shù)據(jù)。

第二步，實現(xiàn)有效數(shù)據(jù)的傳輸及交換——即篩選出有效特征數(shù)據(jù)并在低功耗的數(shù)據(jù)“高速公路”上傳輸。

工具：HT-G300E防爆型工業(yè)網(wǎng)關，HT-G300N防水型工業(yè)網(wǎng)關。

工業(yè)網(wǎng)關是連接設備狀態(tài)監(jiān)測診斷儀和上位機之間的橋梁與紐帶。

是數(shù)據(jù)交換中心，猶如“魷魚的觸角”。

一方面將“數(shù)據(jù)”初步清洗篩選，傳送給監(jiān)控系統(tǒng)。

另一方面，監(jiān)控系統(tǒng)可以通過網(wǎng)關對終端的設備狀態(tài)監(jiān)測診斷儀進行遠程配置。

第三步，數(shù)據(jù)預測分析，智能診斷——即讓數(shù)據(jù)“說話”，有靈魂。

工具：ECview設備狀態(tài)監(jiān)測診斷分析系統(tǒng)

判斷潛在故障隱患，診斷故障的性質和程度、產生原因或發(fā)生部位，并預測設備的性能和故障發(fā)展趨勢，給出治理預防策略。

實現(xiàn)設備預測性維護。

以上就是小編對于機械設備故障診斷與監(jiān)測技術問題和相關問題的解答了，機械設備故障診斷與監(jiān)測技術的問題希望對你有用！