如何對故障設備進行診斷

Ⅰ 設備故障診斷技術包括哪些內容

設備的工作原理
設備的動態參量，包括用電負荷監測、各工藝段流量、壓力、回溫度、轉子轉速及變化范圍，設答備的工作介質等
外界環境影響，包括溫濕度、輸入電壓波動的影響等
診斷方法有：

利用振動進行設備診斷、超聲波診斷法、超聲波診斷法、紅外線診斷法、紅外線診斷法、故障診斷專家系統

Ⅱ 數控機床設備出現故障的診斷方法有哪些

數控機床電氣故障診斷有故障檢測、故障判斷及隔離和故障定位三個階段。第一階段的故障檢測就是對數控機床進行測試，判斷是否存在故障；第二階段是判定故障性質，並分離出故障的部件或模塊；第三階段是將故障定位到可以更換的模塊或印製線路板，以縮短修理時間。為了及時發現系統出現的故障，快速確定故障所在部位並能及時排除，要求故障診斷應盡可能少且簡便，故障診斷所需的時間應盡可能短。為此，可以採用以下的診斷方法：
一、直接觀查法
注意發生故障時的各種現象，如故障時有無火花、亮光產生，有無異常響聲、何處異常發熱及有無焦煳味等。仔細觀察可能發生故障的每塊印製線路板的表面有無燒毀和損傷痕跡，以進一步縮小檢查范圍，這是一種最基本最常用的方法。
二、系統的自診斷功能
依靠系統快速處理數據的能力，對出錯部位進行多路、快速的信號採集和處理，然後由診斷程序進行邏輯分析判斷，以確定系統是否存在故障及時對故障進行定位。現代數控系統自診斷功能可以分為以下兩類：
（1）開機自診斷開機自診斷是指從每次通電開始至進入正常的運行准備狀態為止，系統內部的診斷程序自動執行對設備運行前的功能測試，確認系統的主要硬體是否可以正常工作。
（2）故障信息提示當機床運行中發生故障時，在顯示器上會顯示編號和內容。根據提示，查閱有關維修手冊，確認引起故障的原因及排除方法。
三、數據和狀態檢查
數控系統的自診斷不但能在顯示器上顯示故障報警提供機床參數和狀態信息，常見的數據和狀態檢查有參數檢查和介面檢查兩種。
（1）參數檢查數控機床的機床數據是經過一系列試驗和調整而獲得的重要參數，是機床正常運行的保證。這些數據包括增益、加速度、輪廓監控允差、反向間隙補償值和絲杠螺距補償值等。當受到外部干擾時，會使數據丟失或發生混亂，機床不能正常工作。
（2）介面檢查系統與機床之間的輸入輸出介面信號，數控系統的輸入/輸出介面診斷能將所有開關量信號的狀態顯示在顯示器上，利用狀態顯示可以檢查系統是否已將信號輸出到機床側，機床側的開關量等信號是否已輸入到系統，從而可將故障定位在機床側或是在數控系統側。
四、報警指示燈顯示故障
現代數控機床的系統內部，除了上述的自診斷功能和狀態顯示等軟體報警外，還有許多硬體報警指示燈，它們分布在電源、伺服驅動和輸入/輸出等裝置上，根據這些報警燈的指示可判斷故障的原因。
五、備板置換法
利用備用的電路板來替換有故障疑點的模板，是一種快速而簡便的判斷故障原因的方法，常用於數控系統的功能模塊。需要注意的是備板置換前，應檢查有關電路以免由於短路而造成好板損壞。同時，還應檢查試驗板上的選擇開關和跨接線是否與原模板一致，有些模板還要注意模板上電位器的調整。
六、測量比較法
通常情況下模塊或單元上設有檢測端子，利用萬用表、示波器等儀器儀表，通過這些端子檢測到的電平或波形，將正常值與故障時的值相比較，可以分析出故障的原因及故障的所在位置。
以上就是數控機床故障常見的診斷方法，根據實際情況對故障進行綜合分析，快速診斷出故障的部位，從而排除故障。

Ⅲ 機械設備故障診斷與維修

http://www.pmec.net/bencandy-42-52103-1.htm

http://wenku..com/view/b1fc9d7da26925c52cc5bf41.html

隨著現代社會的發展,設備日益大型化,復雜化,現代設備,特別是大型設備,一旦出現故障,對人類的影響以及造成的損失是巨大的。在我國,設備年維修費用約為800多億元,約占資產總額的7%～9%.由於設備檢修體制與維修手段落後,總的維修效益低下。因此完善設備檢修體制,改進維修手段,
http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZXDB200918068.htm

Ⅳ 汽車電器設備故障診斷程序是哪些

氣故障診斷基礎、汽車電氣故障診斷設備、電子控制系統故障診斷測試方法、電路故障的檢修、汽車電氣系統故障診斷

Ⅳ 機械設備故障診斷技術有哪些應用

1、 故障診斷的發展現狀
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) 感測技術研究: 感測技術是反映設備狀態參數的儀表技術。國內先後開發了各種類型的感測器, 如屯渦流感測器、速度感測器、加速度感測器和溫度感測器等; 最近開發的感測技術有光導纖維、激光、聲發射等。
（2）關於信號分析與處理技術的研究: 從傳統的譜分析、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分析法的不足。
（3）關於人工智慧和專家系統的研究: 這方面的研究已成為診斷技術的發展主流, 目前已有日程機械故障診斷專家系統，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）關於神經網路的研究: 比如旋轉機械神經網路分類系統等的研究已經取得了應用, 取得了滿意的效果。
（5）關於診斷系統的開發與研究: 從單機巡檢與診斷到上下位機式主從機結構, 直至以網路為基礎的布式系統的結構越來越復雜, 實時性越來越高。
（6）專門化與攜帶型診斷儀器和設備的研製與開發。目前, 我國的冶金、電力、化工等行業的故障診斷技術己經很成熟, 得到了廣泛的應用。
2 現代故障診斷方法
工程機械運行的狀態千差萬別，出現的故障也是多種多樣，採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、人工神經網路等新的診斷技術不斷出現，故障診斷技術逐步向智能化方向發展。
（1） 故障樹診斷方法
故障樹診斷方法是從研究系統中最不希望發生的故障狀態( 結果) 出發，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，最終確定故障發生的最初基
本原因、影響程度和發生概率。它是一種圖形演繹法，把系統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、知識庫很容易動態修改，但其缺點是受主觀因素影響較大，診斷結果嚴重依賴於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
專家系統是一種基於知識的人工診斷系統，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慧程序。故障診斷專家系統是研究最多、應用最廣的一類智能診斷技術，主要用於沒有精確數學模型或很難建立數學模型的復雜系統。專家系統存在的主要問題是知識獲取困難、運行速度慢。在採用先進感測技術與信號處理技術的基礎上研製開發的故障診斷專家系統，將現代科學的優勢同領域專家豐富經驗與思維方式的優勢結合起來，已成為故障診斷技術發展的主要方向。
（3） 基於模糊數學的故障診斷方法
工程機械的狀態信號傳播途徑復雜，故障與特徵參數間的映射關系模糊，再加上邊界條件的不確定性、運行工況的多變性，使故障徵兆和故障原因之間難以建立准確的對應關系，用傳統的二值邏輯顯然不合理，因此選用隸屬度函數，用相應的隸屬度來描述這些症狀存在的傾向性。基於模糊數學的故障診斷方法就是通過某些症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，以表徵各種故障的傾向性，從而可以減少許多不確定因素給診斷工作帶來的困難。但是對於復雜的診斷系統，要建立正確的模糊規則和隸屬度函數非常困難，而且需要消耗大量的時間。
（4 ）基於神經網路的故障診斷方法
神經網路是一種信息處理系統，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並行分布的處理器。由工程機械各個系統的信息提取故障特徵，通過學習訓練樣本來確定故障判決規則，從而進行故障診斷。用於故障診斷的神經網路能夠在出現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。神經網路具有對故障的聯想記憶、模式匹配和相似歸納能力，以實現故障和徵兆之間復雜的非線性映射關系。對於多故障、多過程的復雜工程機械以及突發性故障或其他異常現象，其故障形成的原因與徵兆的因果關系錯綜復雜，藉助神經網路系統來解決是行之有效的。
（5） 支持向量機的故障診斷方法
典型故障數據樣本的嚴重不足是制約故障智能診斷技術發展的主要原因之一。支持向量機( SVM)是一種基於統計學習理論的新型機器學習方法，其目標是得到現有信息下的最優解而不僅僅是樣本數趨於無窮大時的最優解。這一點特別適合於故障診斷這種小樣本情況的實際問題解決

Ⅵ 什麼是設備狀態檢測與故障診斷,其基本工作流程是怎樣的請列舉出五種常見的設

設備狀態的檢測可以分為設備是否運行，運行的是否正常運行，有哪些異常的版狀態，設備運行的呈現權的效果如何。對於故障的檢測我們可以首先檢測設備運行的電流是否正常，設備電機是否有雜音，是否發熱，機械設備是否有震動是否缺油，能否實現正常要求的功能，此外還有設備通信狀態，比如設備運行過程中工作指示燈是否正常亮著線路是否破損或者有未工作的電氣模塊等問題。

Ⅶ 設備故障診斷的心得體會

機械故障診斷
需要進一步確定故障的性質，程度，類別，部位，原因，發展趨勢等，為預報，控制，調整，維護提供依據。主要包括信號檢測，特徵提取，狀態識別，診斷決策。診斷技術發展幾十年來，產生了巨大的經濟效益，成為各國研究的熱點。從診斷技術的各分支技術來看，美國佔有領先地位。美國的一些公司，如Bently，HP等，他們的監測產品基本上代表了當今診斷技術的最高水平，不僅具有完善的監測功能，而且具有較強的診斷功能，在宇宙、軍事、化工等方面具有廣泛的應用。美國西屋公司的三套人工智慧診斷軟體（汽輪機TurbinAID，發電機GenAID，水化學ChemAID）對其所產機組的安全運行發揮了巨大的作用。還有美國通用電器公司研究的用於內燃電力機車故障排除的專家系統DELTA；美國NASA研製的用於動力系統診斷的專家系統；Delio
Procts公司研製的用於汽車發動機冷卻系統雜訊原因診斷的專家系統ENGING
COOLING
ADCISOR等。近年來，由於微機特別是便攜機的迅速發展，基於便攜機的在線、離線監測與診斷系統日益普及，如美國生產的M6000系列產品，得到了廣泛的應用。英國於70年代初成立了機器保健與狀態監測協會，到了80年代初在發展和推廣設備診斷技術方面作了大量的工作，起到了積極的促進作用。英國曼徹斯特大學創立的沃森工業維修公司和斯旺西大學的摩擦磨損研究中心在診斷技術研究方面都有很高的聲譽。英國原子能研究機構在核發電方面，利用雜訊分析對爐體進行監測，以及對鍋爐、壓力容器、管道得無損檢測等，起到了英國故障數據中心的作用。目前英國在摩擦磨損、汽車、飛機發動機監測和診斷方面仍具有領先的地位。歐洲一些國家的診斷技術發展各具特色。如瑞典SPM公司的軸承監測技術，AGEMA公司的紅外熱像技術；挪威的船舶診斷技術；丹麥的B&K公司的振動、雜訊監測技術等都是各有千秋。日本在鋼鐵、化工等民用工業中診斷技術佔有優勢。東京大學、東京工業大學、京都大學、早稻田大學等高等學校著重基礎性理論研究；而機械技術研究所、船舶技術研究所等國立研究機構重點研究機械基礎件的診斷研究；三菱重工等民辦企業在旋轉機械故障診斷方面開展了系統的工作，所研製的「機械保健系統」在汽輪發電機組故障監測和診斷方面已經起到了有效的作用。我國診斷技術的發展始於70年代末，而真正的起步應該從1983年南京首屆設備診斷技術專題座談會開始。雖起步較晚，但經過近幾年的努力，加上政府有關部門多次組織外國診斷技術專家來華講學，已基本跟上了國外在此方面的步伐，在某些理論研究方面已和國外不相上下。目前我國在一些特定設備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監測診斷產品。全國各行業都很重視在關鍵設備上裝備故障診斷系統，特別是智能化的故障診斷專家系統，在電力系統、石化系統、冶金系統、以及高科技產業中的核動力電站、航空部門和載人航天工程等。工作比較集中的是大型旋轉機械故障診斷系統，已經開發了20種以上的機組故障診斷系統和十餘種可用來做現場故障診斷的攜帶型現場數據採集器。透平發電機、壓縮機的診斷技術已列入國家重點攻關項目並受到高度重視；而西安交通大學的「大型選轉機械計算機狀態監測與故障診斷系統」，哈爾濱工業大學的「機組振動微機監測和故障診斷系統」。東北大學設備診斷工程中心經過多年研究，研製成功了「軋鋼機狀態監測診斷系統」，「風機工作狀態監測診斷系統」，均取得了可喜的成果。可用於機械狀態監測與故障診斷的信號有振動診斷、油樣分析、溫度監測和無損檢測探傷為主，其他技術或方法為輔的局面。這其中又以振動診斷涉及的領域最廣、理論基礎最為雄厚、研究得最為充分。目前，在振動信號的分析處理方面，除了經典的統計分析、時頻域分析、時序模型分析、參數辨識外，近來又發展了頻率細化技術、倒頻譜分析、共振解調分析、三維全息譜分析、軸心軌跡分析以及基於非平穩信號假設的短時傅里葉變換、Winger分布和小波變換等。而當代人工智慧的研究成果為機械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的專家系統不僅在理論上得到了相當的發展，且己有成功的應用實例，作為人工智慧的一個重要分支，人工神經網路的研究己成為機械故障診斷領域的一個最新研究熱點。隨著計算機技術、嵌入式技術以及新興的虛擬儀器技術的發展，故障診斷裝置和儀器己經由最初的模擬式監測儀表發展到現在的基於計算機的實時在線監測一與故障診斷系統和基於微機的攜帶型監測分析系統。這類系統一般具有強大的信號分析與數據管理功能，能全面記錄反映機器運行狀態變化的各種信息，實現故障的精確診斷。隨著網路技術的發展，遠程分布式監測診斷系統成為目前的一個研究開發熱點。

Ⅷ 設備故障診斷的主要內容

本書以抄化工、石化、電力、鋼鐵襲和航空等部門中使用的各類旋轉機器和往復式壓縮機為主要對象，比較全面、系統地闡述了機器故障類型、產生機理、表現特徵以及故障防治方法。重點介紹了各類高參數旋轉機器的故障，以振動故障診斷為主線，細分了各種故障類型，如：不平衡故障、不對中故障、滑動軸承的油膜不穩定故障、轉子摩擦故障、浮環密封故障、流體激振故障以及高速轉子自激振動故障，從理論和實踐經驗兩方面詳述了它們的故障機理和特徵。對往復式壓縮機的故障振動和管道振動提出了診斷分析方法和防治措施。對齒輪和滾動軸承，詳細地分析了它們的故障原理、信號特徵和故障檢測方法。另外，介紹了振動信號的分析技術；無損檢測中的油液分析技術和聲發射技術在故障診斷中的應用；現代智能診斷技術中的模糊數學、神經網路和專家系統在故障診斷中的應用。

Ⅸ 簡述設備故障診斷的目的、任務和要解決的問題大家幫忙做一下！

設備故障診斷是指在設備運行中或在基本不拆卸的情況下，通過各種手段，掌握設備運行狀態，判定產生故障的部位和原因，並預測、預報設備未來的狀態，從而找出對策的一門技術。
設備故障診斷既要保證設備的安全可靠運行，又要獲取更大的經濟效益和社會效益。
設備故障診斷的任務是監視設備的狀態，判斷其是否正常；預測和診斷設備的故障並消除故障；指導設備的管理和維修。

了解設備故障診斷的一些基本概念和基本方法，明確設備故障診斷的重要目標——狀態維修。要求掌握設備與設備故障的基本概念，全面、深入了解設備故障的概念、原因、機理、類型、模式、特性、分析及管理；了解設備故障診斷的基本方法和分類；熟知設備維修方式的發展與狀態維修，認識設備故障診斷技術與狀態維修的「因果」關系。
1、從系統論的觀點，設備是由有限個「元素」，通過元素之間的「聯系」，按照一定的規律聚合而構成的。
1、 設備的故障，是指系統的構造處於不正常狀態，並可導致設備相應的功能失調，致使設備相應行為（輸出）超過允許范圍，這種不正常狀態稱為故障狀態。
2、 理解故障原因、故障機理、故障模式、故障分析等概念。設備故障具有層次性、傳播性、放射性、相關性、延時性、不確定性等基本特性。
3、 對故障進行分類的目的是為了弄清不同的故障性質，從而採取相應的診斷方法
4、 設備故障診斷的基本方法包括傳統的故障診斷方法、故障的智能診斷方法和故障診斷的數學方法。
5、 設備故障診斷的分類根據診斷對象、診斷參數、診斷的目的和要求、診斷方法的完善程度等不同可以有各種分類方法。
6、 我國的維修體制也在發生著深刻而巨大的變化，已從早期的事後維修和實施多年的定期預防維修開始進入現代的預知性的視情（狀態）維修。
7、 實施設備狀態維修的指導思想。

Ⅹ 設備故障診斷的介紹

本書取材先進，書中收編了國內外設備故障診斷技術的先進理論、方法和實踐資料，其中部分是作者自己的實踐經驗、教學內容與研究成果。為使讀者加深對各種診斷方法的理解，拓寬處理實際問題的思路，書中收集了大量國內外典型故障診斷的實例，供讀者參考。本書內容豐富，圖文並茂，通俗易懂，實用性強。應用對象是大專院校師生的教學用書，工程技術人員進行繼續工程教育的教材。同時對從事設備故障診斷工作的科研人員，設備設計、製造、安裝和維護管理的工程技術人員，在處理實際問題時提供有價值的參考用書。