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如何对故障设备进行诊断

发布时间:2022-01-28 18:07:55

设备故障诊断技术包括哪些内容

设备的工作原理
设备的动态参量,包括用电负荷监测、各工艺段流量、压力、回温度、转子转速及变化范围,设答备的工作介质等
外界环境影响,包括温湿度、输入电压波动的影响等
诊断方法有:

利用振动进行设备诊断、超声波诊断法、超声波诊断法、红外线诊断法、红外线诊断法、故障诊断专家系统

Ⅱ 数控机床设备出现故障的诊断方法有哪些

数控机床电气故障诊断有故障检测、故障判断及隔离和故障定位三个阶段。第一阶段的故障检测就是对数控机床进行测试,判断是否存在故障;第二阶段是判定故障性质,并分离出故障的部件或模块;第三阶段是将故障定位到可以更换的模块或印制线路板,以缩短修理时间。为了及时发现系统出现的故障,快速确定故障所在部位并能及时排除,要求故障诊断应尽可能少且简便,故障诊断所需的时间应尽可能短。为此,可以采用以下的诊断方法:
一、直接观查法
注意发生故障时的各种现象,如故障时有无火花、亮光产生,有无异常响声、何处异常发热及有无焦煳味等。仔细观察可能发生故障的每块印制线路板的表面有无烧毁和损伤痕迹,以进一步缩小检查范围,这是一种最基本最常用的方法。
二、系统的自诊断功能
依靠系统快速处理数据的能力,对出错部位进行多路、快速的信号采集和处理,然后由诊断程序进行逻辑分析判断,以确定系统是否存在故障及时对故障进行定位。现代数控系统自诊断功能可以分为以下两类:
(1)开机自诊断开机自诊断是指从每次通电开始至进入正常的运行准备状态为止,系统内部的诊断程序自动执行对设备运行前的功能测试,确认系统的主要硬件是否可以正常工作。
(2)故障信息提示当机床运行中发生故障时,在显示器上会显示编号和内容。根据提示,查阅有关维修手册,确认引起故障的原因及排除方法。
三、数据和状态检查
数控系统的自诊断不但能在显示器上显示故障报警提供机床参数和状态信息,常见的数据和状态检查有参数检查和接口检查两种。
(1)参数检查数控机床的机床数据是经过一系列试验和调整而获得的重要参数,是机床正常运行的保证。这些数据包括增益、加速度、轮廓监控允差、反向间隙补偿值和丝杠螺距补偿值等。当受到外部干扰时,会使数据丢失或发生混乱,机床不能正常工作。
(2)接口检查系统与机床之间的输入输出接口信号,数控系统的输入/输出接口诊断能将所有开关量信号的状态显示在显示器上,利用状态显示可以检查系统是否已将信号输出到机床侧,机床侧的开关量等信号是否已输入到系统,从而可将故障定位在机床侧或是在数控系统侧。
四、报警指示灯显示故障
现代数控机床的系统内部,除了上述的自诊断功能和状态显示等软件报警外,还有许多硬件报警指示灯,它们分布在电源、伺服驱动和输入/输出等装置上,根据这些报警灯的指示可判断故障的原因。
五、备板置换法
利用备用的电路板来替换有故障疑点的模板,是一种快速而简便的判断故障原因的方法,常用于数控系统的功能模块。需要注意的是备板置换前,应检查有关电路以免由于短路而造成好板损坏。同时,还应检查试验板上的选择开关和跨接线是否与原模板一致,有些模板还要注意模板上电位器的调整。
六、测量比较法
通常情况下模块或单元上设有检测端子,利用万用表、示波器等仪器仪表,通过这些端子检测到的电平或波形,将正常值与故障时的值相比较,可以分析出故障的原因及故障的所在位置。
以上就是数控机床故障常见的诊断方法,根据实际情况对故障进行综合分析,快速诊断出故障的部位,从而排除故障。

机械设备故障诊断与维修

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

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

随着现代社会的发展,设备日益大型化,复杂化,现代设备,特别是大型设备,一旦出现故障,对人类的影响以及造成的损失是巨大的。在我国,设备年维修费用约为800多亿元,约占资产总额的7%~9%.由于设备检修体制与维修手段落后,总的维修效益低下。因此完善设备检修体制,改进维修手段,
http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZXDB200918068.htm

Ⅳ 汽车电器设备故障诊断程序是哪些

气故障诊断基础、汽车电气故障诊断设备、电子控制系统故障诊断测试方法、电路故障的检修、汽车电气系统故障诊断

Ⅳ 机械设备故障诊断技术有哪些应用

1、 故障诊断的发展现状
目前, 国内检测诊断技术的研究主要集中在以下几个方面:
( 1) 传感技术研究: 传感技术是反映设备状态参数的仪表技术。国内先后开发了各种类型的传感器, 如屯涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等; 最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。
(2)关于信号分析与处理技术的研究: 从传统的谱分析、时序分析和时域分析, 开始引入了一些先进的信号分析手段, 如快速傅立叶变换, Wigner谱分析和小波变换等。这类新方法的引入弥补了传统分析法的不足。
(3)关于人工智能和专家系统的研究: 这方面的研究已成为诊断技术的发展主流, 目前已有日程机械故障诊断专家系统,但这一技术在工程方面的研究尚未达到人们所期望的水平。
(4)关于神经网络的研究: 比如旋转机械神经网络分类系统等的研究已经取得了应用, 取得了满意的效果。
(5)关于诊断系统的开发与研究: 从单机巡检与诊断到上下位机式主从机结构, 直至以网络为基础的布式系统的结构越来越复杂, 实时性越来越高。
(6)专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与开发。目前, 我国的冶金、电力、化工等行业的故障诊断技术己经很成熟, 得到了广泛的应用。
2 现代故障诊断方法
工程机械运行的状态千差万别,出现的故障也是多种多样,采用的诊断方法也各不相同。在众多的诊断方法中,比较常用的诊断方法有振动监测诊断方法、无损检测技术、温度诊断方法和铁谱分析方法等。近十几年来,模糊诊断、故障树分析、专家系统、人工神经网络等新的诊断技术不断出现,故障诊断技术逐步向智能化方向发展。
(1) 故障树诊断方法
故障树诊断方法是从研究系统中最不希望发生的故障状态( 结果) 出发,按照一定的逻辑关系从总体到部件一层层的逐级细化,推理分析故障形成的原因,最终确定故障发生的最初基
本原因、影响程度和发生概率。它是一种图形演绎法,把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表,能较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系,也能定量计算故障程度、概率、原因等。该方法直观、快速诊断、知识库很容易动态修改,但其缺点是受主观因素影响较大,诊断结果严重依赖于故障树信息的正确性和完整性,不能诊断不可预知的故障。
(2)故障诊断专家系统
专家系统是一种基于知识的人工诊断系统,是利用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂的实际问题的人工智能程序。故障诊断专家系统是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术,主要用于没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。专家系统存在的主要问题是知识获取困难、运行速度慢。在采用先进传感技术与信号处理技术的基础上研制开发的故障诊断专家系统,将现代科学的优势同领域专家丰富经验与思维方式的优势结合起来,已成为故障诊断技术发展的主要方向。
(3) 基于模糊数学的故障诊断方法
工程机械的状态信号传播途径复杂,故障与特征参数间的映射关系模糊,再加上边界条件的不确定性、运行工况的多变性,使故障征兆和故障原因之间难以建立准确的对应关系,用传统的二值逻辑显然不合理,因此选用隶属度函数,用相应的隶属度来描述这些症状存在的倾向性。基于模糊数学的故障诊断方法就是通过某些症状的隶属度和模糊关系矩阵来求出各种故障原因的隶属度,以表征各种故障的倾向性,从而可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。但是对于复杂的诊断系统,要建立正确的模糊规则和隶属度函数非常困难,而且需要消耗大量的时间。
(4 )基于神经网络的故障诊断方法
神经网络是一种信息处理系统,是为模仿人脑工作方式而设计的,它带有大量按一定方式连接的和并行分布的处理器。由工程机械各个系统的信息提取故障特征,通过学习训练样本来确定故障判决规则,从而进行故障诊断。用于故障诊断的神经网络能够在出现新故障时通过自学习不断调整权值,可以提高故障的正确检测率,降低漏报率和误报率。神经网络具有对故障的联想记忆、模式匹配和相似归纳能力,以实现故障和征兆之间复杂的非线性映射关系。对于多故障、多过程的复杂工程机械以及突发性故障或其他异常现象,其故障形成的原因与征兆的因果关系错综复杂,借助神经网络系统来解决是行之有效的。
(5) 支持向量机的故障诊断方法
典型故障数据样本的严重不足是制约故障智能诊断技术发展的主要原因之一。支持向量机( SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解。这一点特别适合于故障诊断这种小样本情况的实际问题解决

Ⅵ 什么是设备状态检测与故障诊断,其基本工作流程是怎样的请列举出五种常见的设

设备状态的检测可以分为设备是否运行,运行的是否正常运行,有哪些异常的版状态,设备运行的呈现权的效果如何。对于故障的检测我们可以首先检测设备运行的电流是否正常,设备电机是否有杂音,是否发热,机械设备是否有震动是否缺油,能否实现正常要求的功能,此外还有设备通信状态,比如设备运行过程中工作指示灯是否正常亮着线路是否破损或者有未工作的电气模块等问题。

Ⅶ 设备故障诊断的心得体会

机械故障诊断
需要进一步确定故障的性质,程度,类别,部位,原因,发展趋势等,为预报,控制,调整,维护提供依据。主要包括信号检测,特征提取,状态识别,诊断决策。诊断技术发展几十年来,产生了巨大的经济效益,成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看,美国占有领先地位。美国的一些公司,如Bently,HP等,他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平,不仅具有完善的监测功能,而且具有较强的诊断功能,在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。美国西屋公司的三套人工智能诊断软件(汽轮机TurbinAID,发电机GenAID,水化学ChemAID)对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA;美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统;Delio
Procts公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING
COOLING
ADCISOR等。近年来,由于微机特别是便携机的迅速发展,基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及,如美国生产的M6000系列产品,得到了广泛的应用。英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会,到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作,起到了积极的促进作用。英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。英国原子能研究机构在核发电方面,利用噪声分析对炉体进行监测,以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等,起到了英国故障数据中心的作用。目前英国在摩擦磨损、汽车、飞机发动机监测和诊断方面仍具有领先的地位。欧洲一些国家的诊断技术发展各具特色。如瑞典SPM公司的轴承监测技术,AGEMA公司的红外热像技术;挪威的船舶诊断技术;丹麦的B&K公司的振动、噪声监测技术等都是各有千秋。日本在钢铁、化工等民用工业中诊断技术占有优势。东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学等高等学校着重基础性理论研究;而机械技术研究所、船舶技术研究所等国立研究机构重点研究机械基础件的诊断研究;三菱重工等民办企业在旋转机械故障诊断方面开展了系统的工作,所研制的“机械保健系统”在汽轮发电机组故障监测和诊断方面已经起到了有效的作用。我国诊断技术的发展始于70年代末,而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。虽起步较晚,但经过近几年的努力,加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学,已基本跟上了国外在此方面的步伐,在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色,形成了一批自己的监测诊断产品。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统,特别是智能化的故障诊断专家系统,在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统,已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视;而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”,哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年研究,研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”,“风机工作状态监测诊断系统”,均取得了可喜的成果。可用于机械状态监测与故障诊断的信号有振动诊断、油样分析、温度监测和无损检测探伤为主,其他技术或方法为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最为充分。目前,在振动信号的分析处理方面,除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外,近来又发展了频率细化技术、倒频谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅里叶变换、Winger分布和小波变换等。而当代人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力,故障诊断的专家系统不仅在理论上得到了相当的发展,且己有成功的应用实例,作为人工智能的一个重要分支,人工神经网络的研究己成为机械故障诊断领域的一个最新研究热点。随着计算机技术、嵌入式技术以及新兴的虚拟仪器技术的发展,故障诊断装置和仪器己经由最初的模拟式监测仪表发展到现在的基于计算机的实时在线监测一与故障诊断系统和基于微机的便携式监测分析系统。这类系统一般具有强大的信号分析与数据管理功能,能全面记录反映机器运行状态变化的各种信息,实现故障的精确诊断。随着网络技术的发展,远程分布式监测诊断系统成为目前的一个研究开发热点。

Ⅷ 设备故障诊断的主要内容

本书以抄化工、石化、电力、钢铁袭和航空等部门中使用的各类旋转机器和往复式压缩机为主要对象,比较全面、系统地阐述了机器故障类型、产生机理、表现特征以及故障防治方法。重点介绍了各类高参数旋转机器的故障,以振动故障诊断为主线,细分了各种故障类型,如:不平衡故障、不对中故障、滑动轴承的油膜不稳定故障、转子摩擦故障、浮环密封故障、流体激振故障以及高速转子自激振动故障,从理论和实践经验两方面详述了它们的故障机理和特征。对往复式压缩机的故障振动和管道振动提出了诊断分析方法和防治措施。对齿轮和滚动轴承,详细地分析了它们的故障原理、信号特征和故障检测方法。另外,介绍了振动信号的分析技术;无损检测中的油液分析技术和声发射技术在故障诊断中的应用;现代智能诊断技术中的模糊数学、神经网络和专家系统在故障诊断中的应用。

Ⅸ 简述设备故障诊断的目的、任务和要解决的问题大家帮忙做一下!

设备故障诊断是指在设备运行中或在基本不拆卸的情况下,通过各种手段,掌握设备运行状态,判定产生故障的部位和原因,并预测、预报设备未来的状态,从而找出对策的一门技术。
设备故障诊断既要保证设备的安全可靠运行,又要获取更大的经济效益和社会效益。
设备故障诊断的任务是监视设备的状态,判断其是否正常;预测和诊断设备的故障并消除故障;指导设备的管理和维修。

了解设备故障诊断的一些基本概念和基本方法,明确设备故障诊断的重要目标——状态维修。要求掌握设备与设备故障的基本概念,全面、深入了解设备故障的概念、原因、机理、类型、模式、特性、分析及管理;了解设备故障诊断的基本方法和分类;熟知设备维修方式的发展与状态维修,认识设备故障诊断技术与状态维修的“因果”关系。
1、从系统论的观点,设备是由有限个“元素”,通过元素之间的“联系”,按照一定的规律聚合而构成的。
1、 设备的故障,是指系统的构造处于不正常状态,并可导致设备相应的功能失调,致使设备相应行为(输出)超过允许范围,这种不正常状态称为故障状态。
2、 理解故障原因、故障机理、故障模式、故障分析等概念。设备故障具有层次性、传播性、放射性、相关性、延时性、不确定性等基本特性。
3、 对故障进行分类的目的是为了弄清不同的故障性质,从而采取相应的诊断方法
4、 设备故障诊断的基本方法包括传统的故障诊断方法、故障的智能诊断方法和故障诊断的数学方法。
5、 设备故障诊断的分类根据诊断对象、诊断参数、诊断的目的和要求、诊断方法的完善程度等不同可以有各种分类方法。
6、 我国的维修体制也在发生着深刻而巨大的变化,已从早期的事后维修和实施多年的定期预防维修开始进入现代的预知性的视情(状态)维修。
7、 实施设备状态维修的指导思想。

Ⅹ 设备故障诊断的介绍

本书取材先进,书中收编了国内外设备故障诊断技术的先进理论、方法和实践资料,其中部分是作者自己的实践经验、教学内容与研究成果。为使读者加深对各种诊断方法的理解,拓宽处理实际问题的思路,书中收集了大量国内外典型故障诊断的实例,供读者参考。本书内容丰富,图文并茂,通俗易懂,实用性强。应用对象是大专院校师生的教学用书,工程技术人员进行继续工程教育的教材。同时对从事设备故障诊断工作的科研人员,设备设计、制造、安装和维护管理的工程技术人员,在处理实际问题时提供有价值的参考用书。

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