機械設備故障診斷的基本技術有哪些

① 數控機床故障診斷的常用方法是哪些

（2）根據動作順序診斷故障
數控機床上刀具及托盤等裝置的自動交換動作，都是按一定的順序來完成因此，觀察機械裝置的運動過程，比較故障和正常時的情況，就可發現疑點，診斷出故障原因。
（3）根據控制對象的工作原理診斷故障
數控機床的plc程序是按照控制對象的工作原理設計的，通過對控制對象工作原理的分析，結合plc的i/o狀態是診斷故障很有效的方法。
（4）根據plc的i/o狀態診斷故障
在數控機床中，輸入/輸出信號的傳遞，一般要通過plc的i/o介面來實現，因此一些故障會在plc的i/o介面通道上反映出來。數控機床的這個特點為故障診斷提供了方便。如果不是數控系統硬體故障，可以不必查看梯形圖和有關電路圖，通過查詢plc的i/o通常狀態和故障狀態來進行診斷。
另外一種簡單實用的方法，就是將數控機床的輸入/輸出狀態列表，通過比較通常狀態和故障狀態，就能迅速診斷出故障部位。
（5）通過plc梯形圖診斷故障
根據plc的梯形圖來分析和診斷故障是解決數控機床外圍故障的基本方法。如
果採用這種方法診斷機床故障，首先應該查清機床的工作原理、動作順序和連鎖關系，然後利用cnc系統的自診斷功能或通過機外編程器，根據plc梯形圖查看相關的輸入、輸出及標志的狀態，以確定故障原因。
（6）動態跟蹤梯形圖診斷故障
有些plc發生故障時，查看輸入/輸出及標志狀態均為正常，此時必須通過plc動態跟蹤，實時跟蹤輸入/輸出及標志狀態的瞬間變化。根據plc動作原理作出診斷。
綜上所述，plc故障診斷的要點是:要了解數控機床各部分檢測開關的安裝位置。如加工中心的刀庫，機械手和回轉工作台，數控車床的旋轉刀架和尾架，機床的氣、液壓系統中的限位開關，接近開關和壓力開關等，要清楚檢測開關作為plc輸入信號的標志。要了解執行機構的動作順序。如液壓缸、氣缸的電磁換向閥等，要清楚對應的plc輸出信號標志。要了解各種條件標志。如啟動、停止、限位、夾緊和放鬆等標志信號藉助編程器跟蹤梯形圖的動態變化，分析故障的原因，根據機床的工作原理作出正確的診斷。

② 數控車床故障診斷都有哪些常用的方式方法你知道嗎

數控車床故障診斷都有哪些常用的方式方法你知道嗎？

數控機床是一種高精度、高柔性、高效率的自動化機床，由於其投資比普通的機床高得多，因此降低數控機床的故障率、縮短故障修復時間，對提高機床利用率具有十分重要的意義。鈦浩機械是以回轉頂尖、絲杠、軸加工、數控車床加工、刀柄刀桿、夾頭接桿為公司的主打產品！目前，數控機床的故障診斷一直是困擾操作、維修人員的難題。由於數控機床的安全性和工作可靠性會對生產單位的效益產生直接的影響，因此對數控機床出現的故障進行及時的診斷十分重要。

4、先簡單後復雜

當出現多種故障互相交織，應先解決容易的問題，後解決難度較大的問題。簡單問題解決後，難度大的問題也可能變得容易。

5、先一般後特殊

在排除某一故障時，要先考慮最常見的可能原因，然後分析很少發生的特殊原因。

另外設備維修人員須具備一定的專業素質。對特定的維修對象，維修人員首先要分解掌握系統每一部分的工作原理和車床的機械結構;其次要了解設備的操作方法，動作順序；最後就是對可能造成故障的各種因素進行全面分析並進行實際檢查維修。每次維修後應建立詳細的設備檔案，記錄好故障發生的時間、現象，以及故障分析、診斷方法、排除故障的方法，如有遺留問題也應詳盡記錄，這樣不僅能使每次故障都有據可查，而且可積累維修經驗，為以後的故障維修打好基礎。

③ 數控技機床機械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。

④ 機械故障檢測都有哪些方法

任何一台機械自動化都是由執行元件，感測器部分，控制器部分三部分組成，當自動化設備突然出現故障不工作，或者工作順序失常，就必須進行故障診斷。下面我們從組成設備的三部分來了解一下診斷自動化設備故障的方法。
1． 檢查機械自動化的所有電源，氣源，液壓源。電源，氣源和液壓源的問題會經常導致自動化設備出現故障。比如供電出現問題，包括整個車間供電的故障，比如電源功率低，保險燒毀，電源插頭接觸不良等；氣泵或液壓泵未開啟，氣動三聯件或二聯件未開啟，液壓系統中的泄荷閥或某些壓力閥未開啟等。檢測自動化設備時應包括以下幾個方面：電源，包括每台設備的供電電源和車間的動力電。氣源，包括氣動裝置所需的氣壓源。液壓源，包括自動化設備液壓裝置需要的液壓泵的工作情況。
2． 檢查自動化設備的感測器位置是否出現偏移。由於設備維護人員的疏忽，可能某些感測器的位置出現差錯，比如沒有到位，感測器故障，靈敏度故障等。要經常檢查感測器的感測位置和靈敏度，出現偏差及時調節，感測器如果壞掉，立刻更換。很多時候，此外，由於自動化設備的震動，大部分的感測器在長期使用後，都會出現位置松動的情況，所以在日常維護時要經常檢查感測器的位置是否正確，是否固定牢固。
3． 檢查自動化設備的繼電器，流量控制閥，壓力控制閥繼電器和磁感應式感測器一樣，長期使用也會出現搭鐵粘連的情況，從而無法保證電氣迴路的正常，需要更換。在氣動或液壓系統中，節流閥開口度和壓力閥的壓力調節彈簧，也會隨著設備的震動而出現松動或滑動的情況。這些裝置與感測器一樣，在自動化設備中都是需要進行日常維護的部件。
4． 檢查電氣，氣動和液壓迴路連接如果以上三步都沒有發現任何問題，那麼檢查所有迴路。查看電路中的導線是否出現斷路，尤其是線槽內的導線是否由於拉扯被線槽剮斷。檢查氣管是否有損壞性的摺痕。檢查液壓油管是否堵塞。如果氣管出現嚴重摺痕，立刻更換。液壓油管一樣要更換。
5.在保證上述步驟無誤後，故障才有可能出現在自動化設備的控制器中，但永遠不可能是程序問題。首先，不要肯定是控制器毀壞，只要沒有出現過嚴重的短路，控制器內部都具有短路保護，一般性的短路不會燒毀控制器。
本文出自：http://www.newmilestone.com.cn/htm/xwzx/gxdt-cn/2013_0307_171.html

⑤ 數控機床故障診斷的常用方法和手段是什麼

數控機床，是一種技術含量很高的機、電、儀一體化的復雜的自動化機床，機床在運行過程中，零部件不可避免地會發生不同程度、不同類型的故障，因此，熟悉機械故障的特徵，掌握數控機床機械故障診斷的常用方法和手段，對確定故障的原因和排除有著重大的作用。
一、數控機床故障診斷原則與基本要求
所謂數控機床系統發生故障(或稱失效)是指數控機床系統喪失了規定的功能。故障可按表現形式、性質、起因等分為多種類型。但不論哪種故障類型，在進行診斷時，都可遵循一些原則和診斷技巧。
1.1、排障原則。
主要包括以下幾個方面：1）充分調查故障現象，首先對操作者的調查，詳細詢問出現故障的全過程，有些什麼現象產生，採取過什麼措施等。然後要對現場做細致的勘測；2）查找故障的起因時，思路要開闊，無論是集成電器，還是和機械、液壓，只要有可能引起該故障的原因，都要盡可能全面地列出來。然後進行綜合判斷和優化選擇，確定最有可能產生故障的原因；3）先機械後電氣，先靜態後動態原則。在故障檢修之前，首先應注意排除機械性的故障。再在運行狀態下，進行動態的觀察、檢驗和測試，查找故障。而對通電後會發生破壞性故障的，必須先排除危險後，方可通電。
1.2、故障診斷要求。
除了豐富的專業知識外，進行數控故障診斷作業的人員需要具有一定的動手能力和實踐操作經驗，要求工作人員結合實際經驗，善於分析思考，通過對故障機床的實際操作分析故障原因，做到以不變應萬變，達到舉一反三的效果。完備的維修工具及診斷儀表必不可少，常用工具如螺絲刀、鉗子、扳手、電烙鐵等，常用檢測儀表如萬用表、示波器、信號發生器等。除此以外，工作人員還需要准備好必要的技術資料，如數控機床電器原理圖紙、結構布局圖紙、數控系統參數說明書、維修說明書、安裝、操作、使用說明書等。
二、故障處理的思路
不同數控系統設計思想千差萬異，但無論那種系統，它們的基本原理和構成都是十分相似的。因此在機床出現故障時，要求維修人員必須有清晰的故障處理的思路：調查故障現場，確認故障現象、故障性質，應充分掌握故障信息，做到「多動腦，慎動手」避免故障的擴大化。根據所掌握故障信息明確故障的復雜程度，並列出故障部位的全部疑點。准備必要的技術資料，比如機床說明書，電氣控制原理圖等，以此為基礎分析故障原因，制定排除故障的方案，要求思路開闊，不應將故障局限於機床的某一部分。在確定故障排除方案後，利用示萬用表、示波器等測量工具，用試驗的方法驗證並檢測故障，逐級定位故障部位，確認出故障屬於電氣故障還是機械故障，是系統性的還是隨機性的，是自身故障還是外部故障等等。故障的排除。通常找到故障原因後問題會馬上迎刃而解。
三、故障處理方法
數控機床的數控系統是數控機床的核心所在，它的可靠運行，直接關繫到整個設備運行的正常與否。下面總結提煉出一些判斷與排除數控機床故障的方法。
3.1、充分利用數控系統硬體、軟體報警功能。
在現代數控系統中均設置有眾多的硬體報警指示裝置，設置硬體報警指示裝置有利於提高數控系統的可維護性。數控機床的CNC系統都具有自診斷功能。在數控系統工作期間，能夠適時使用自診斷程序對系統進行快速診斷。一旦檢測到故障，就會立即將故障以報警的方式顯示在CRT上或點亮面板上報警指示燈。而且這種自診斷功能還能夠將故障分類報警。
3.2、數控機床簡單故障報警處理的方法。
通常，數控機床具有較強的自警功能，能夠隨時監控系統硬體和軟體的工作狀態，數控機床的大部分故障能夠出現報警提示，可以根據故障提示，確定機床的故障，及時處理、排除故障，提高機床完好率和使用效率。
3.3、直接觀察法。
直接觀察法就是利用人的感覺器官注意發生故障時(或故障發生後)的各種外部現象並判斷故障的可能部位的方法。這是處理數控系統故障首要的切入點，往往也是最直接、最行之有效的方法，對於一般情況下「簡單」故障通過這種直接觀察，就能解決問題。
3.4、利用狀態顯示診斷功能判斷故障的方法。
現代數控系統不但能夠將故障診斷信息顯示出來，而且還能夠以診斷地址和診斷數據的形式，提供診斷的各種狀態。
3.5、發生故障及時核對數控系統參數判斷故障的方法。
數控機床的數控系統的參數變化，會直接影響到數控機床的性能，使數控機床發生故障，甚至整機不能正常工作。因此，在對故障的分析診斷過程中，盡管採取了一些措施，仍然不能解決問題、排除故障，或者對故障出處不夠明朗的話，應該改變思路，從人們所說的「軟」故障著手。檢查核對數控系統的參數，是否是因為數控系統參數變化所導致的故障，往往是一絲異常，便是症結所在。
四、故障舉例
4.1、數控機床排屑器故障分析及其改進。
經現場工作人拆下電機並對其進行試運行，結果顯示運轉正常，因此可排除電機故障原因，同時可觀察到電動機傳動軸上的鍵並未在鍵槽上，因此可初步診斷故障的直接原因為電機軸與排屑螺旋桿脫離，進一步分析，由於傳動鍵受到負載瞬時不斷變化的力，若此時把傳動鍵進行分割，這時就可以把分割的每一部分看成一個橫梁，因此可對其進行振動分析。
經過受力情況的分析，傳動鍵具備了微動磨損產生的條件因此傳動鍵磨損屬於微動磨損，而且搜尋發現鍵已脫落到螺旋桿管孔內，可以得出鍵完好只有些微小磨損，因此可排除鍵壓潰以及鍵磨損原因，最後可斷定此次故障的直接原因為鍵脫落，造成螺旋排屑桿與電機軸脫離失去傳動力。將鍵裝上並將電機重新裝配後，故障排除工作正常。
4.2、數控機床的振動爬行處理。
數控系統的振盪現象已成為數控全閉環系統的共同性問題。系統振盪時會造成機床產生爬行與振動故障，機床的振盪故障通常發生在機械部分和進給伺服系統。產生振盪的原因有很多，陳了機械方面存在不可消除的傳動間隙、彈性變形、摩擦阻力等諸多因素外，伺服系統的有關參數的影響也是重要的一方面。有時數控系統會因擴械上某些振盪原因產生反饋信號中含有高頻諧波，這使輸出轉矩里不桓定，從而產生振動。對於這種高頻振盪情況，可在速度環上加入一階低通濾波環節，即為轉矩濾波器。
速度指令與速度反饋信號經速度控制器轉化為轉矩信號，轉矩信號通過一階濾波環節將高頻成分截止，從而得到有效的轉矩控制信號。通過調節參數可將機械產生的100Hz以上的頻率截止，從而達到消除高頻振盪的效果。
五、故障排除的確認及善後工作
故障排除以後，維修工作還不能算完成，尚需從技術與管理兩方面分析故障產生的深層次原因，採取適當措施避免故障再次發生。必要時可根據現場條件使用成熟技術對設備進行改造與改進。故障排除的確認，故障處理完畢。整理好線路，把機床的所有動作均試運轉一遍，正常可交付使用，同時讓操作工繼續做好運行觀察。一段時間後，詢問一下操作工機床的運行狀況，並再次對故障點進行全面檢查。最後做維修記錄，詳細記錄維修的整個過程，包括維修時間、更換件型號規格及故障原因分析等。從排除故障過程中發現自己欠缺的知識，制定學習計劃，最終充實自己。

⑥ 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。

⑦ 機械設備故障的診斷

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BK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。

⑧ 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

⑨ 煤礦機械設備故障診斷方法有哪些

我國煤礦機械設備故障診斷技術主要包括下面幾個：
1、油品分析的故障診斷方法
提取煤礦機械設備的潤滑體系中的油樣，使用油品分析技術例如鐵譜分析儀等，辨別或是觀測油液中磨屑顆粒的形態，對其化學物理成分發生的改變做出判別，最終對機械設備的運轉情況做出分析判斷。
2、工業內窺鏡故障檢測方法
當前應用最為廣泛的檢測技術就是不損害機械設備的故障檢測方法，最大的優點就是檢測的機械設備在不會受到損害的情況下進行表面和內部的問題檢查。最常見的就是利用工業內窺鏡對煤礦機械設備進行檢測，能初步分析被檢測機械設備的材質、加工程序以及存在的問題，從而排查會出現的故障。
3、振動分析檢測的故障診斷方法
這種技術主要依據了機械設備運轉時振動產生的信號頻率的區域性特性，以及特性數值發生的改變情況，對機械設備運轉情況進行分析研究從而診斷出故障。利用振動分析儀對機械設備的運轉特性和變化情況進行分析檢測，能過准確的，直接的，及時的表現出來，這種技術方法既簡單又具有實際應用效果，使用非常廣泛。
4、紅外測溫的故障診斷方法
因為機械設備的摩擦損害、燒壞的電器之間的節點等原因，設備材料的部分溫度會提高，進而對設備材料的其他功能造成損害。依據這些因素，使用紅外測溫儀，對機械設備不同部分進行溫度監測，根據溫度的變化對機械設備運轉情況做出科學診斷。