机械设备故障诊断技术研究

题目：机械设备故障诊断技术研究

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2016 年 8 月 30 日

摘要

故障诊断技术对于机械设备的安全运行有着至关重要作用，一直是工程应用领域的重点和难点, 国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。该论文介绍了机械设备故障诊断技术的基本概念，在总结研究各种诊断技术的基础上全面分析了现代故障诊断技术存在的问题, 并针对这些问题提出了故障诊断领域将来的研究方向。故障诊断是一项实用性很强的技术, 对其进行理论上的分析研究具有重要的现实意义。

关键词：机械设备故障；诊断技术；研究

第一章引言

随着现代科学技术在设备上的应用，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越齐全，自动化程度也越来越高。由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的以至灾难性的事故。国内外接连发生的由设备故障引起的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了极大的经济损失和人员伤亡。生产过程中经常发生的设备故障事故，也会使生产过程不能正常运行或机器设备遭受损坏而造成巨大的经济损失。因此机械设备故障诊断技术在社会中的重要性越来越高，主要体现在[1]：（1）预防事故，保证人员和设备安全。

（2）推动设备维修制度的改革。维修制度从预防制度向预知制度的转变是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备故障诊断技术的发展和成熟。

（3）提高经济效益。设备故障诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分发挥，延长检修周期，降低维修费用。

因此，机械设备故障诊断技术日益受到广泛重视，对机械设备故障诊断技术的研究也不断深入。但受于机械设备故障成因的复杂性和诊断技术的局限性，目前机械设备故障诊断仍存在一些问题。

第二章机械设备故障诊断技术概述

为了开展对机械设备故障诊断技术的研究，有必要对中外流行使用的有关术语作一些解释。

2.1 故障

在《设备管理维修术语》一书中，将故障定义为“设备丧失规定的功能”[2]。这一概念可包括如下内容：

①引起系统立即丧失其功能的破坏性故障。

②与设备性能降低有关的性能上的故障。

③即使设备当时正在生产规定的产品，而当操作者无意或蓄意使设备脱离正常的运转时。

显然，这里故障不仅仅是一个状态的问题，而且直接与我们的认识方法有关。一个确实处于故障状态的设备，但如果它不是处于工作状态或未经检测，故障就仍然可以潜伏下来，从而，也就不可能被人们发现。

设备故障按技术性原因，可分为四大类：即磨损性故障、腐蚀性故障、断裂性故障及老化性故障。

（1）磨损性故障

由于运动部件磨损，在某一时刻超过极限值所引起的故障。所谓磨损是指机械在工作过程中，互相接触做相互运动的对偶表面，在摩擦作用下发生尺寸、形状和表面质量变化的现象。按其形成机理又分为粘附磨损、表面疲劳磨损、腐蚀磨损、微振磨损等4种类型。

（2）腐蚀性故障

按腐蚀机理不同又可分化学腐蚀、电化学腐蚀和物理腐蚀3类。化学腐蚀是指金属和周围介质直接发生化学反应所造成的腐蚀，反应过程中没有电流产生。电化学腐蚀是指金属与电介质溶液发生电化学反应所造成的腐蚀，反应过程中有电流产生。物理腐蚀是指金属与熔融盐、熔碱、液态金属相接触，使金属某一区域不断熔解，另一区域不断形成的物质转移现象。

（3）断裂性故障

可分脆性断裂、疲劳断裂、应力腐蚀断裂、塑性断裂等。脆性断裂可由于材料性质不均匀、加工工艺处理不当（如在锻、铸、焊、磨、热处理等工艺过程中处理不当，就容易产生脆性断裂）以及恶劣环境所引起。疲劳断裂可由于热疲劳（如高温疲劳等）、机械疲劳（又分为弯曲疲劳、扭转疲劳、接触疲劳、复合载荷疲劳等）以及复杂环境下的疲劳等各种综合因素共同作用所引起。应力腐蚀断裂是指一个有热应力、焊接应力、残余应力或其他外加拉应力的设备，如果同时存在与金属材料相匹配的腐蚀介质，则将使材料产生裂纹，并以显著速度发展的一种开裂。塑性断裂是由过载断裂和撞击断裂所引起。

（4）老化性故障

上述综合因素作用于设备，使其性能老化所引起的故障。

2.2 诊断技术

机械故障诊断技术是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术[3]。机械故障诊断技术属于信息技术范畴，它是利用被诊断对象所提供的一切有用信息，经过分析处理，获得最能识别设备状态的特征参数，最后作出正确的诊断结论。

第三章机械设备故障诊断技术研究现状

20世纪60年代初期，美国、日本和欧洲的一些发达国家相继开展了设备诊断技术的研究，主要应用于航天、核电、电力系统等尖端工业部门，自20世纪80年代以后逐渐扩展到冶金、化工、船舶、铁路等许多领域。

我国设备故障诊断技术在20世纪80年代初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业，交通、矿山、化工、能源、航空、核工业等行业先后开展了诊断技术的研究、开发与应用工作。特别是在石化、电力、冶金等行业，设备故障诊断技术的应用已经相当普及。仅在电力行业，目前已装配的国产监测与诊断系统已达近百套，其中有些系统的性能已达到或接近国际先进水平。

3.1 机械设备故障诊断技术分类

故障诊断是一门涉及信号处理、模式识别、人工智能、统计学、计算机科学等多个学科的综合性技术[4]。机械设备故障诊断技术概括地讲可以分为3类：基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的智能故障诊断方法[5]。

3.1.1 基于信号处理的方法[6]

基于信号处理的方法是对设备工作状态下的信号进行诊断，当超出一定的范围即判断出现了故障。信号处理的对象主要包括时域[7]、频域以及峰值等指标。运用相关分析、频域及小波分析等信号分析方法，提取方差、幅值和频率等特征值，从而检测出故障。基于信号处理的方法主要有傅立叶变换、Wigner谱分析、小波变换等。这类新方法引入了一些较为先进的信息分析手段，弥补了传统分析方法存在的不足。缺点是故障分别率不高、信息来源不充分等。

3.1.2 基于解析模型的方法[8]

基于解析模型的方法是以诊断对象的数学模型为基础，按照一定的数学方法对被测信息进行诊断处理。主要有状态估计法、等价方程法和参数估计法等等。其优点是能深入系统本质的动态性质和实现实时诊断，缺点是系统模型未知、不确定或具有非线性时不易实现。

3.1.3 基于知识的智能方法

20世纪80年代后期，随着人工智能和计算机技术的飞速发展，出现了基于知识、不需要对象精确数学模型的故障诊断方法，并成为故障诊断研究的主流和发展方向。故障诊断系统的智能主要体现在它能有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息，具有对给定环境下的诊断对象进行正确的状态识别、诊断和预测的能力。

智能故障诊断方法主要包括：

（1）基于专家系统的诊断方法[9]

专家系统（Expert System，ES）是一个具有专门知识与经验的程序系统，通常由知识库（Knowledge Base）、推理机（Inference Engine）、人机接口（Man-Machine Interface）等部分组成，是当前研究最多、应用最广的一类智能诊断技术。专家系统的优点有：可以用类自然语言方式来表达无法用数学模型表达的专家知识；能在特定领域内模仿专家工作，处理非常复杂的情况；在已知其基本规则的情况下，无需大量细节数据即可运行；能对系统的结论做出解释。专家系统擅长逻辑推理和符号信息处理，适用于复杂系统的故障诊断。然而专家系统自身的一些缺点限制了它的广泛应用，如知识获取的瓶颈问题。

（2）基于神经网络的诊断方法

人工神经网络[10]（Artificial Neural Network，ANN）是一种通过模拟人脑而建立起来的自适应非线性动力学系统，它具有自学性、容错性和并行计算能力，可以实现分类、优化、自组织、联想记忆和非线性映射等功能。它以分布式的方式储存信息，利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性的映射，并利用全局并行处理实现从输入空间到输出空间的非线性信息变换。对于非确定性的知识具有极强的处理能力，能够解决许多传统方法所无法解决的问题。然而，ANN的一些缺点限制了它的一些应用[11]，如网络结构难以确定、局部极小点等问题。

（3）基于模糊理论的诊断方法[12]

基于模糊理论的诊断方法不需要建立精确的数学模型，适当地运用隶属函数和模糊规则，进行模糊推理就可以实现模糊诊断的智能化。基于模糊理论的故障诊断方法主要是利用集合论中的隶属度函数和模糊关系矩阵的概念，解决故障与征兆之间的不确定关系。它可以处理故障诊断中的不确定信息和不完整信息，然而对复杂的诊断系统，要建立正确的模糊规则和隶属函数是非常困难的，而且需要花费很长的时间[13]。对于更大的模糊规则和隶属函数集合而言，难以找到规则与规则之间的关系。另外由于系统的复杂性、耦合性，由时域、频域特征空间至故障模式特征空

间的映射关系往往存在较强的非线性，这时隶属函数形状不规则，只能利用规则形状的隶属函数来加以处理，从而使得非线性系统的诊断结果不理想。

除了上述理论和方法外，在故障诊断领域中，还有基于向量机的诊断方法，基于微粒群算法的诊断方法，基于灰色理论的诊断方法，基于云模型的诊断方法以及把各种诊断相结合的方法。

第四章机械设备故障诊断技术存在问题及发展方向

设备故障诊断技术虽然取得了不少进展，有些方面已有较成熟的理论和方法(如数字电路的故障诊断)，但仍有许多不足。特别是对复杂的大规模非线性系统故障诊断方法的研究更有待深入地探索。在技术方面，现有的不同等级和各种类型的故障诊断装置，能在不同程度上对被测对象进行故障诊断，但与实际的需求相比，还有相当大的距离。

4.1 机械设备故障诊断技术存在问题[14-15]

4.1.1 故障分辨率不高

由于设备越来越复杂，加上电路的非线性问题，使检测点和施加的测试信号受到限制，因此影响了可控性和可测性，同时造成故障诊断的模糊性和不确定性。

4.1.2 信息来源不充分

现有的诊断系统通常只搜集被测对象当前状态信息，而对其过去的状态和已做过的维护工作的信息、故障诊断系统本身的状态信息未加考虑。

4.1.3 自动获取知识能力差

知识获取长期以来一直是专家系统研制中的瓶颈问题，对于故障智能诊断系统来说也是如此。目前多数的诊断系统在自动获取知识方面表现的能力还比较差，限制了系统性能的自我完善、发展和提高。虽然一些系统或多或少地加入了机器学习的功能，但基本上不能在运行的过程中发现和创造知识，系统的诊断能力往往仅局限于知识库中原有的知识。

4.1.4 知识结合能力差

近年来，国外专家在对诊断与维修领域的专家系统研究中，越来越多地强调使用深知识。然而在如何将领域问题的基本原理与专家经验知识结合得更好，这方面所做的工作还很少，使得这些系统不能具备与人类专家能力相似的知识或能力，影响了系统发挥更大的效能。

4.1.5 对不确定知识的处理能力差

诊断系统中往往存在大量的不确定性信息，这些信息或是随机的、模糊的或是不完全的。如何对不确定性知识进行表达和处理，始终是诊断领域研究的热点问题。虽然有很多不确定性理论在实际的故障诊断专家系统中得到了较好地应用，但是这

一问题仍未得到十分有效的解决，在有效、合理、使用的不确定性知识处理方面存在着巨大的研究潜力。

4.2 机械设备故障诊断技术发展方向

4.2.1 多源信息的融合

在设备运行过程中，可以利用的状态信息有很多，比如机械的振动，声响、温度、压力，电气的输出功率、转速和扭矩等，如何对这些大量的信息进行融合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾[16]，并加以互补，降低其不确定性，获得对故障设备的一致性描述，是今后故障诊断技术研究的重点方向。

4.2.2 经验知识与原理知识紧密结合

在复杂设备故障智能诊断系统中，只有将领域问题的基本原理与专家的经验知识相结合，才能更好地解决诊断问题。因此在建造知识库时，不仅要重视浅知识的表达和处理，也要重视深知识的地位和作用。在该类模型中，深知识和浅知识各自用对它们最适合的方法表示，并构成两种不同类型的知识库 (分别称为“原理专家”和“经验专家” )，2 个知识库各有 1 个推理机构，这样它们在各自的权力范围内自成 1 个专家系统。这 2 个系统通过协调机制模块构成 1 个诊断特定问题的完整智能系统。

4.2.3 融合现代人工智能

现代智能方法在设备故障诊断技术中已得到了广泛的应用，随着智能科技的不断发展，将多种不同的智能技术结合起来的混合诊断系统，是智能故障诊断研究的一个发展趋势。结合方式主要有基于规则的专家系统与神经网络的结合，实例推理与神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。其中，模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。

4.2.4 远程在线分布式全系统智能诊断系统

基于互联网的智能诊断系统是将设备诊断技术与计算机网络技术相结合，用若干台中心计算机作为服务器，在企业的关键设备上建立状态监测点，采集设备状态数据；在技术力量较强的科研院所建立分析诊断中心，为企业提供远程技术支持和保障。建立远程在线分布式全系统智能诊断系统[17]，是计算机科学、通信技术与故障诊断技术相结合的一种新的设备故障诊断模式。可以实现异地多专家对同一设备

的在线协同诊断以及多台设备共享同一诊断系统，有利于诊断案例的积累，以弥补单个诊断系统领域知识的不足，提高诊断的智能化水平，促进诊断学的综合发展。

参考文献

[1].张伽，赵彬.机械设备故障诊断概述.价值工程，2010：1006-4311.

[2].中国机械工程学会设备维修学会.设备管理维修术语.机械工业出版社,1985.

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[4].王全先.机械设备故障诊断技术.华中科技大学出版社，2013.

[5].李炜伦，淑娴.设备故障诊断技术的现状及其发展.甘肃工业大学学报，1998.

[6].刘金伟，王俊玲.机械故障诊断技术的现状及发展趋势.科技创新与应用，2013.

[7].陈珊珊.时域分析技术在机械设备故障诊断中的应用.机械传动，2007：1004-2539.

[8].臧大进，曹云峰.故障诊断技术的研究现状及展望.矿山机械，2010.

[9].陈安华，钟掘.机械故障诊断技术进展.湘潭矿业学院学报，1996.

[10]. 陈果.一种实现结构风险最小化思想的结构自适应神经网络模型[J].仪器仪表学报，2007，28 (10):1874- 1879.

[11].姚年春．基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统研究[D].南京：河海大学，2006.

[12]. 杨超，李亦滔.机械设备故障智能诊断技术的现状与发展华.东交通大学学报，2011.

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[14].孙未，周李良，刘念聪．网络化设备故障诊断系统及其关键技术研究[J]．机床与液压，2009，37(3)：185-188.

[15].鲁绪阁，范云霄，钱抗抗．设备故障诊断技术综述及其发展趋势[J]．矿山机械，2007，35(12)：15-17.

[16].赵宏伟，张清华，夏路易，邵龙秋.机械故障诊断综述.中国自动化学会论文集，1994-2012.

[17].孔宁．物联网资源寻址关键技术研究[D]．中国科学院研究生院(计算机网络信息中心)，2008.

机械设备故障诊断技术研究

题目：机械设备故障诊断技术研究 学号： 姓名： 专业： 指导教师： 2016 年 8 月 30 日

摘要 故障诊断技术对于机械设备的安全运行有着至关重要作用，一直是工程应用领域的重点和难点, 国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。该论文介绍了机械设备故障诊断技术的基本概念，在总结研究各种诊断技术的基础上全面分析了现代故障诊断技术存在的问题, 并针对这些问题提出了故障诊断领域将来的研究方向。故障诊断是一项实用性很强的技术, 对其进行理论上的分析研究具有重要的现实意义。 关键词：机械设备故障；诊断技术；研究

第一章引言 随着现代科学技术在设备上的应用，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越齐全，自动化程度也越来越高。由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的以至灾难性的事故。国内外接连发生的由设备故障引起的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了极大的经济损失和人员伤亡。生产过程中经常发生的设备故障事故，也会使生产过程不能正常运行或机器设备遭受损坏而造成巨大的经济损失。因此机械设备故障诊断技术在社会中的重要性越来越高，主要体现在[1]：（1）预防事故，保证人员和设备安全。 （2）推动设备维修制度的改革。维修制度从预防制度向预知制度的转变是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备故障诊断技术的发展和成熟。 （3）提高经济效益。设备故障诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分发挥，延长检修周期，降低维修费用。 因此，机械设备故障诊断技术日益受到广泛重视，对机械设备故障诊断技术的研究也不断深入。但受于机械设备故障成因的复杂性和诊断技术的局限性，目前机械设备故障诊断仍存在一些问题。

设备故障诊断一页纸开卷考试

1.1机械设备故障诊断包括哪几个方面的内容？答：第一部分是利用各种传感器和监测仪表获取设备运行状态的信息，即信号采集。第二部分是对能够反映故障状态的特征参数和信息进行识别，利用专家的知识和经验，诊断出设备存在 的故障类型、故障部分、故障程度和产生故障的原因，这部分内容称为故障诊断。第三部分称为诊断决策，根据诊断结论，采取控制、治理和预防措施。1.2 请简述开展机械设备故障诊断的意义。答：1、可以带来很大的经济效益。①采 用故障诊断技术，可以减少突发事故的发生，从而避免突发事故造成的损失，带来可观的经济效益。②采用故障诊断技术，可以减少维修费用，降低维修成本。2、研究故障诊断技术可以带动和促进其他相关学科的发展。故障诊断涉及多 方面的科学知识，诊断工作的深入开展，必将推动其他边缘学科的相互交叉、渗透和发展。 2.1 信号特征的时域提取方法包括哪些？答：信号特征的时域提取方法包括平均值、均方根值、有效值、峰值、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、 偏度指标（或歪度指标、偏斜度指标）、峭度指标。这些指标在故障诊断中不能孤立地看，需要相互印证。同时，还要注意和历史数据进行比较，根据趋势曲线作出判别。2.2时域信号统计指标和频谱图在机械故障诊断系统中的作用分 别是什么？答：时域信号统计指标的主要作用是用于判定机械设备是否有故障（故障隐患）、程度如何、发展趋势怎样等这类维修指导性工作。信号特征在时域中的统计指标有两类：单值函数类和分布函数类。单值函数类统计指标以简 单的1 个数值来实现判定要求，因而成为机械故障诊断系统中时域信号特征的主要指标。它们是：平均值、均方根值（有效值）、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、歪度指标、峭度指标。其中最主要的是均方根值，它是判定是否存在故 障的重要指标。其它指标用于回答程度如何。这些指标的时间历程曲线用于回答发展趋势怎样。频谱图在机械故障诊断系统中用于回答故障的部位、类型、程度等问题。振动参数有三项：频率、幅值、初相位。相位差与各部件之间的运 动关系相关，频率与该部件的运动规律相关，振幅与该部件的运动平稳性相关。当机械状态劣化时，首先表现的是运动平稳性变坏，由此造成振动幅值的增大。关注频率与振动幅值的变化是机械故障分析工作的指导原则。2.3 在观察频 谱图作故障诊断分析时，应注意哪些要点？答：1、注意那些幅值比过去有显著变化的谱线，分析它的频率对应着哪一个部件的特征频率。2、观察那些幅值较大的谱线（它们是机械设备振动的主要因素），关注这些谱线的频率所对应的 运动零部件。3、注意与转频有固定比值关系的谱线（它们是与机械运动状态有关的状态信息），注意它们之中是否存在与过去相比发生了变化的谱线。2.4频率细化分析的基本思想是什么？请简述频谱细化的过程。答：频率细化分析的 基本思想是利用频移定理，对被分析信号进行复调制，再重新采样作傅里叶变换，可得到更高的频率分辨率。主要计算步骤如下。1、选用采样频率ωs=2π/?t 进行采样，得到N 点离散序列{x n }.假设需要细化的频带是中心频率为的一个窄 带，这里的分别是以和分别以为中心频率的窄带的左、右端点频率。2.用一个复序列.3、对{} 进行低通滤波得到离散复序列{gn }。4、对{ gn }进行重新采样，得到离散复序列{rn}。5、对重抽样后的复序列{rn}进行复数FFT 变换，即可得 到细化后中心频率为带宽为ω2 –ω1 的细化谱。2.5轴心轨迹图通常应用在什么场合？如何绘制轴心轨迹图？答：轴心轨迹图常用于分析机械转子系统状态信息。轴心运动轨迹是指轴颈中心相对于轴承座在轴线垂直平面内的运动轨迹， 简称为轴心轨迹。轴心轨迹是一平面曲线，与幅频或相频特性曲线比较，它更加直观地反映了转轴的运动情况。轴心轨迹的测量，是将两个涡流传感器安装在转轴同一截面上，彼此互成90°（因为轴心轨迹图中的x 、y 坐标是垂直的）, 两路信号必须同步采样。轴心轨迹实际上是由 x 、y 方向上的位移振动信号合成的李莎茹图形，因此，如果直接把某一时刻x 、y 方向上的位移信号直接描绘在x 、y 坐标轴上，这一点就是该时刻轴心的位置，将不同时刻的轴心位置点连 接起来，就形成了轴心轨迹图。将x 、y 两个传感器所测的数值看作是轴心轨迹在x 、y 两个方向的投影，去掉其中的直流分量（平均值——代表传感器与轴颈表面的间隙），再按照(x,y)坐标值进行绘制。2.6什么是二维全息谱？全息谱 和轴心轨迹图有什么联系？振动信号的特征是通过全息谱的什么来反映的？答：将转子测量截面上水平和垂直两方向的振动信号作傅里叶变换，从中提取各主要频率分量的频率、幅值和相位。然后按照各主要频率分量分别进行合成，并 将合成结果按频率顺序排列在一张谱图上，就得到了二维全息谱。二维全息谱就是在一个平面坐标上表示出转子振动时各个频率分量下的轴心轨迹。谱图的横坐标为转子振动的阶比（即频率），对转子截面水平和垂直方向的振动信号作 FFT 谱分析，对应地提取出各主要阶比频率的幅值和相位,再将各个频率成分在水平和垂直方向上的幅值和相位进行融合，得到各频率分量对应的轨迹图形，将这些轨迹图依次放置在横坐标的相应位置上，就形成了二维全息谱。二维全息 谱包含了转子测量面处的频率、幅值和相位的全部信息。一般情况下，二维全息谱是偏心率不等的椭圆，椭圆的偏心率和长轴方向不同程度地反映了该频率成分的振动特点。2.7倒频谱和一般的功率谱相比有什么优点？答：倒频谱有以 下优点：1、倒频谱是频域函数的傅里叶逆变换，对功率谱函数取对数的目的，是使变换后的信号能量格外集中，突出幅值比较小的信号的周期，可以有效地提取和识别频谱上的周期成分，便于对原信号的识别.2、利用倒频谱分析方法可 解卷积，易于分离源信号和传递系统，利于对原信号的识别。3、倒频谱受传输途径的影响很小，便于排除因传感器安装位置的不同而带来的影响。2.8 Hilbert 变换有什么特点？简述Hilbert 变换实现解调的原理。答：Hilbert 变换有 以下特点：1、希尔伯特变换是从时域到时域的变换，它是在时域内进行的，不同于在时域和频域间进行转换的傅里叶变换。2、希尔伯特变换的结果是将原信号的相位平移了90°（负频率作+90°相移，正频率作-90°相移），所以这种 变换又称为90°移相滤波器或垂直滤波器。3、希尔伯特变换只影响原信号的相位，不会影响到原来信号的幅值。4、希尔伯特变换前后，原信号的能量不会由于相位的移动发生变化。5、由于变换只是将原信号作了90°相移，原信号与它 的希尔伯特变换构成正交副。Hilbert 变换解调原理：设一窄带调制信号其中a(t) 是缓慢变化的调制信号。令是信号x(t)的瞬时频率。设x(t)的希尔伯特变换为。则它的解析信号为：解析信号的模或信号的包络为 3.1转子产生不平衡 振动的机理是什么？不平衡故障的主要振动特征是什么？答：旋转机械的转子由于受材料的质量分布、加工误差、装配因素以及运行中的冲蚀和沉积等因素的影响，致使其质量中心与旋转中心存在一定程度的偏心距。偏心矩较大时，静 态下，所产生的偏心力矩大于摩擦力矩，表现为某一点始终回转到水平放置的转子下部（其偏心力矩小于摩擦力矩的区域内），称之为静不平衡。当偏心距较小时，不会表现出静不平衡的特征。在转子旋转时，偏心距会使转子产生一个 与转动频率同步的离心力矢量，离心力 F =me ω2从而激发转子的振动，这种现象称之为动不平衡。静不平衡的转子，由于偏心距 e 较大，会表现出更为强烈的动不平衡振动。当发生不平衡振动时，其故障特征主要表现如下：1、时域波 形为近似的等幅正弦波。2、轴心轨迹为比较稳定的圆或椭圆。3、频谱图上转子转速频率对应的振幅具有突出的峰值。4、在三维全息图中，转频的振幅椭圆较大，其它成份较小。5、转子的进动方向为同步正进动。6、转子振幅对转速变 化很敏感，转速下降，振幅将明显下降。7、除了悬臂转子之外，对于普通两端支承的转子，不平衡在轴向上的振幅一般不明显。8、振幅随转速变化明显些。3.2转子轴系不对中故障可分为哪几类？其主要故障特征有哪？答：轴系不对 中可分为三种：平行不对中、交叉不对中、组合不对中。主要故障特征如下：1、不对中所出现的最大振动往往表现在紧靠联轴节两端的轴承上。2、轴承的振动幅值随转子负荷的增大而增高。3、平行不对中主要引起径向振动，角度不对 中主要引起轴向振动。4、不对中使刚性联轴节两侧的转子振动产生相位差。5、对于刚性联轴节，平行不对中易激起2 倍转速频率的径向振动，同时也存在工频（转速频率）和多倍频的振动成分。角度不对中易激起工频轴向振动，同时 也存在多倍频振动。6、转子之间的不对中，由于在轴承不对中方向上产生了一个预加载荷，轴颈运动的轴心轨迹形状为椭圆形。随着预加载荷的增大，轴心轨迹形状将变为香蕉形、“8”字形或外圈中产生一个内圈等形状。7、在全息图 中2、4 倍频椭圆较扁，并且两者的长轴近似垂直。3.3油膜涡动与油膜振荡的形成机理是什么？油膜振荡的故障特征有哪些？油膜涡动和油膜振荡有什么区别？答：涡动就是转子轴颈在轴承内作高速旋转的同时，还环绕某一平衡中心作 公转运动。轴颈在轴承中作偏心旋转时，形成进口断面大于出口断面的油楔。油液进入油楔后压力升高，如果轴颈表面线速度很高而载荷又很小，则轴颈高速旋转，使油楔中间隙大的地方带入的油量大于从间隙小的地方带出的油量，由 于液体的不可压缩性，多余的油就要把轴颈推向前进，形成了与轴旋转方向相同的涡动运动，涡动速度就是油楔本身的前进速度。如果转子轴颈主要是油膜力的激励作用引起涡动，则轴颈的涡动角速度近似为转速的1/2，所以称为半速涡 动。油膜激励引起的半速涡动是正向涡动运动。在半速涡动刚出现的初期阶段，由于油膜具有非线性特性（即轴颈涡动幅度增加时，油膜的刚度和阻尼较线性关系增加得更快），抑制了转子的涡动幅度，使轴心轨迹为一稳定的封闭图形， 转子仍能平稳地工作。随着转速的升高，半速涡动成分的幅值逐渐增大。直至转速升高到第一临界转速的两倍附近时，涡动频率与转子一阶自振频率相重合，转子轴承系统将发生激烈的油膜共振，这种共振涡动就称为油膜振荡，振荡频 率为转子系统的一阶自振频率。如果继续升高转速，振动并不减弱，而且振动频率基本上不再随转速而升高。轴承发生油膜振荡的故障特征主要表现如下：1、油膜振荡是一种自激振动，维持振动的能量是由轴本身在旋转中产生的，它不 受外部激励力的影响。所以，一旦发生大振幅的油膜振荡后，如果继续升高转速，振幅也不会下降，而且振动频率始终为转子的一阶自振频率，转子的挠曲振型也为一阶振型，与升高后的转速不发生关系。2、高速轻载转子，发生油膜振 荡的转速总是高于转子系统的一阶临界转速2 倍以上。发生油膜振荡以后的转子主振动频率也就固定不变。3、油膜振荡是一种非线性的油膜共振，激烈的振动会激发起油膜振荡频率Ω和转速频率ω的多倍频成分以及这两个主振频率Ω和 ω的和差组合频率成分，即m ω±n Ω（m 、n 为正整数）。4、发生油膜振荡时，轴心轨迹形状紊乱、发散，很多不规则的轨迹线叠加成花瓣形状。5、发生油膜振荡时，由于转子发生激烈的自激振动，引起轴承油膜破裂，因而会同时发生 轴颈和轴瓦的碰撞摩擦，时而发生巨大的吼叫声。轴承中的油膜共振与摩擦涡动联合作用引起的转子大振动，会给轴承和迷宫密封带来严重损伤。6、转子转速一旦进入油膜共振区，升高转速，振荡频率不变，振幅并不下降。但是降低转 速，振动也并不马上消失，油膜振荡消失的转速要低于它的起始转速，具有惯性效应。7、油膜涡动和油膜振荡在全息谱上的故障特征是在分倍频区内偏心率很小的椭圆油膜涡动与油膜振荡的区别如下：1、油膜涡动与油膜振荡的发生条 件①只发生在使用压力油润滑的滑动轴承上，在半润滑轴承上不发生。②油膜振荡只发生在转速高于临界转速的设备上。2、油膜涡动与油膜振荡的信号特征①油膜涡动的振动频率随转速变化，与转速频率的关系为fn = (0.43 ~ 0.48) f 。②油膜振荡的振动频率在临界转速所对应的固有频率附近，不随转速变化。③两者的振动随油温变化明显。3、油膜涡动与油膜振荡的振动特点①油膜涡动的轴心轨迹是由基频与半速涡动频率叠加成的双椭圆，较稳定。②油膜振荡是自激 振荡，维持振动的能量是转轴在旋转中供应的，具有惯性效应。由于有失稳趋势，导致摩擦与碰撞，因此轴心轨迹不规则，波形幅度不稳定，相位突变。3.4转子发生碰摩故障时的振动特征有哪些？答：1、转子碰摩后发生转速波动，发生短暂时间的转子扭转振动。2、发生局部碰摩时，接触力和转子运动之间为非线性关系，使转子产生分数次谐波和高次谐波振动响应。频谱上除转子工频外，还存在非常丰富的高次谐波成分。3、转子的进动方向由正向进动变为反向进 动。4、较轻的局部碰摩，轴心轨迹出现小圆环内圈。随着碰摩程度的增加，内圈小圆环数增多，且形状变化不定。当发生整周摩擦时，轴心轨迹形状像花瓣形。在重摩擦转子中，往往出现0.5ω的频率成分，其轴心轨迹形状为“8”字形。 3.5旋转失速的故障特征有哪些？喘振与旋转失速的区别与联系有哪些？答：旋转失速基本特征如下：1、失速区内因为压力变化剧烈，会引起叶轮出口和管道内的压力脉动，发生机器和管道振动。2、旋转失速产生的振动基本频率，叶 轮失速在0.5～0.8 倍转速频率范围内，扩压器失速在0.1～0.25倍转速频率范围内。在振动频率上既不同于低频喘振，又不同于较高频率的不稳定进口涡流。3、压缩机进入旋转失速范围以后，虽然存在压力脉动，但是机器的流量基本上 是稳定的，不会发生较大幅度的变动。4、旋转失速引起的振动，在强度上比喘振要小，但比不稳定进口涡流要大得多。喘振和旋转失速主要区别如下：1、旋转失速的气体流动是非轴对称的，叶道中的一个或数个失速团沿叶栅圆周方向 传播，因此气流脉动是沿着压缩机叶轮圆周方向产生的。而喘振时的气流脉动是沿着机器的轴向方向形成，虽然脉动幅度很大，但是气流基本呈轴对称分布。2、旋转失速时，压缩机叶轮或扩压器周向各流道的气体流量随时间而脉动变化， 但是通过压缩机总的平均流量是不变的。而喘振时机器总的平均流量却是随时间而变化的。3、旋转失速的气流脉动频率、振幅主要与压缩机本身的叶栅几何参数及转速有关，而与压缩机管网容积的大小无关。但是喘振的频率、振幅却与 管网容积大小密切相关，管网容积越大，喘振频率越低，振幅越大，深度喘振会往往引起转子或叶片零部件的损坏。4、旋转失速频率比喘振频率高得多，但是机器内的压力脉动幅度则喘振远大于旋转失速。5、旋转失速是属于压缩机本 身工作不稳定的一种气动现象。而喘振不单独是机器本身问题，还与整个管网系统联系在一起，是整个系统的稳定性问题。6、从全息谱上看，旋转失速严重时，低频分量会不断加大，其幅值会远远超过转频分量，成为机组的主要振源。 这时，经常会伴随有喘振出现。因此，可以认为旋转失速是喘振的前兆。3.6旋转机械常见的故障有哪些？转子-轴承系统的稳定性是指什么？如何判断其稳定性？答：常见的故障有转子的不平衡、转子与联轴器的不对中、转轴弯曲、转 轴横向裂纹、连接松动、碰摩、喘振等。转子-轴承系统的稳定性是指转子在受到某种小干扰扰动后能否随时间的推移而恢复原来状态的能力，也就是说扰动响应能否随时间增加而消失。如果响应时间随时间增加而消失，则转子系统是稳 定的，反之则不稳定 4.1常见的齿轮失效形式有哪些？答：根据齿轮损伤的形貌和损伤过程或机理，故障的形式通常分为齿的断裂、齿面疲劳（点蚀、剥落、龟裂）、齿面磨损、齿面划痕等四类。4.2齿轮的特征频率计算公式是什么？ 答：齿轮的特征频率主要有两个，一是啮合频率及其谐波频率，二是边频带频率。1、当转轴中心固定的齿轮，其一阶啮合频率为：fm =f1 z1=f2 z2式中,f1 ,f2 ——主动轮和从动轮的转速频率; z1,z2 ——主动轮和从动轮的齿数。2、边频带 的频率为：fm f （n=1，2,3……）其中， fr 为齿轮轴的旋转频率。4.3描述调制现象和边 频带产生的原因。答：齿轮中各种故障在运行中具体反映为一个传动误差问题。传动误差大，则齿轮在传动中发生忽快忽慢的转动，并且加剧在进入 和脱离啮合时的碰撞，产生较高的振动峰值，形成短暂时间的幅值变化和相位变化。可把齿轮的啮合频率及其各次谐波看作一个高频振荡的载波信号，把那些周期性出现的故障信号看作调制信号。不同故障会产生不同的调制形式，那些 能引起幅值变化的产生幅值调制，能引起频率或相位变化的产生频率调制。幅值调制是由于传动系统转矩的周期性变化引起的，例如齿面上载荷波动、齿距的周期性变化、轮齿负载的灵敏度不同、齿轮基圆或节圆足以与旋转中心之间的 偏心等因素，均可产生扭矩的周期性变化，这些因素反映在轮齿上是周期性的啮合力变化，时而加载，时而卸载，形成幅值调制。此外，轮齿表面的局部性缺陷（如裂纹、断齿、剥落等）和均布性缺陷（如点蚀、划痕等）也会产生幅值 调制效应。经幅值调制后的信号中，除了原有的啮合频率fm 之外，还增加了一对啮合频率与旋转频率的和频（fm +fr ）与差频（fm –fr ）。在频率域上，它们是以fm 为中心，以fr 为间隔距离，以幅值为对称地分布于fm 的两侧，称为边频带， 简称边带。齿轮的转速波动、因加工中分度误差而导致齿距不均匀、轮齿产生周期性的周节误差、齿轮轴偏心引起啮合速率的变化、周期性转矩（负荷）变化引起的速度变化等因素均可引起频率调制现象。还有齿面压力波动，在产生调 幅现象的同时，也会造成扭矩波动，导致角速度变化而形成频率调制。在频谱图上以载波频率fm 为中心，以调制频率fr 为间隔，形成对称分布的无限多对调制边频带。边频带是齿轮振动的一种特征频率，啮合的异常状况反映到边频带，会 造成边频带的分布和形态都发生改变，边频带包含了齿轮故障的丰富信息。4.4 边频带分析一般从哪两个方面进行？答：边频带出现的机理是齿轮啮合频率m f 的振动受到了齿轮旋转频率r f 的调制而产生，边频带的形状和分布包含了 丰富的齿面状况信息。一般从两方面进行边频带分析：一是利用边频带的频率对称性，找出fm ±nfr(n ＝1,2,3…）的频率关系，确定是否为一组边频带。如果是边频带，则可知道啮合频率fm 频率 fr 。二是比较各次测量中边频带振幅的变化 趋势。当边频间隔为旋转频率fr 时，可能为齿轮偏心、齿距的缓慢的周期变化及载荷的周期波动等缺陷存在，齿轮每旋转一周，这些缺陷就重复作用一次，即这些缺陷的重复频率与该齿轮的旋转频率相一致。旋转频率fr 指示出问题齿轮所 在的轴。齿轮的点蚀等均布性故障会在频谱上形成边频带，但其边频阶数少而集中在啮合频率及其谐频的两侧。齿轮的剥落、齿根裂纹及部分断齿等局部性故障产生的边频带阶数多而谱线分散。5.1 滚动轴承最常见的失效形式有哪些？ 分别简要介绍失效原因。答：轴承转速小于 1r/min 时，轴承的损坏形式主要是塑性变形。转速大于 10r/min 时，轴承的损伤形式主要如下：1、疲劳剥落（点蚀）滚动体在滚道上由于反复承受载荷，工作到一定时间后，首先在接触表 面一定深度处形成裂纹（该处的切应力最大），然后逐渐发展到接触表面，使表面层金属呈片状剥落下来，形成剥落凹坑，这种现象称为疲劳剥落。疲劳剥落使轴承在工作时发生冲击性振动。在正常工作条件下，疲劳剥落是轴承失效的 主要原因。2、磨损或擦伤滚动体与滚道之间的相对运动，以及外界污物的侵入，是轴承工作面产生磨损的直接原因。润滑不良，装配不正确，均会加剧磨损或擦伤。3、锈蚀和电蚀锈蚀是由于空气中或外界的水分带入轴承中，或者机器 在腐蚀性介质中工作，轴承密封不严，从而引起化学腐蚀。锈蚀产生的锈斑使轴承工作表面产生早期剥落，而端面生锈则会引起保持架磨损。电蚀主要是转子带电，在一定条件下，电流击穿油膜产生电火花放电，使轴承工作表面形成密 集的电流凹坑。4、断裂轴承零件的裂纹和断裂是最危险的一种损坏形式，这主要是由于轴承超负荷运行、金属材料有缺陷和热处理不良所引起的。转速过高，润滑不良，轴承在轴上压配过盈量太大以及过大的热应力会引起裂纹和断裂。 除上述故障形式之外，还有装配不当、机械冲击和反复换向等原因会引起保持架的摩擦和断裂。保持架与内、外圈摩擦，发出噪声和振动，严重时卡死滚动体，滚动体在滚道上以滑动代替滚动，结果是摩擦发热，温度迅速升高，烧毁轴 承。此外，润滑剂不足，高速、高温、重载，将导致接触表面的胶合和回火变形。5.2滚动轴承运行时为什么会产生振动？答：引起滚动轴承振动和噪声的原因，除了外部激励因素（如转子的不平衡、不对中、流体激励、结构共振等传 动传递）之外，属于轴承本身内部原因产生的振动可分为如下三类：1、由于轴承结构本身引起的振动①滚动体通过载荷方向产生的振动；②套圈（内圈和外圈）的固有振动；③轴承弹性特性引起的振动。2、由于轴承形状和精度问题引 起的振动①套圈、滚道和滚动体波纹度引起的振动；②滚动体大小不均匀和内、外圈偏心引起的振动。3、由于轴承使用不当或装配不正确引起的振动①滚道接触表面局部性缺陷引起的振动②润滑不良，由摩擦引起的振动；③装配不正确， 轴颈偏斜产生的振动。5.3滚动轴承有哪些特征频率？其计算公式是什么？假设滚动轴承的外圈固定在轴承座上，只有内圈随轴一起以频率f 旋转，并作如下假设：①滚动体与滚道之间无滑动接触；②每个滚动体直径相同，且均匀分布 在内外滚道之间；③径向、轴向受载荷时各部分无变形。受轴向力时轴承的故障特征频率有下面的几种。各参数含义如下图所示，其中d 为滚动体的直径,Di 内环滚道的直径,Do 为外圈滚道的直径,Dm 轴承滚道直径。1、内圈旋转频率fn （轴 的转频）： 2、内圈有缺陷时的故障特征频率：3、外圈有缺陷时的故障特征频率：4、滚珠有缺陷时的故障特征频率（注意这是只碰外圈（或内圈）一次的频率，如果每转一圈分别碰外圈和内圈各一次的话，则频率应该加倍）：5、保持 架碰外圈时的故障特征频率： 6、保持架碰内圈时的故障特征频率： 式中，z 为滚动体的个数，β为压力角，n 为转轴的转速（r/min ）。5.4 简述共振解调技术的基本原理和作用。答：共振解调法也称包络检波频谱分析法，是目前滚 动轴承故障诊断中最常用的方法之一。原理：利用轴承故障所激发的轴承元件固有频率的振动信号，经加速度传感器的共振放大，带通滤波及包络检波等信号处理，保留检波后的波形，再用频谱分析法找出故障信号的特征频率，以确定 轴承的故障元件。其过程可概括为共振响应、包络解调、频谱分析3个步骤。作用：信号经过共振放大和包络检波处理后，与原始脉冲波比较，振幅得到放大，波形在时域上得到展宽，不再是一个包含频率无线多的尖脉冲。而且包络波的 低阶频率成分所具有的能量较原始脉冲波的低阶频率成分的能量有了极大增强，所以最终获得的故障信号信噪比，比原始信号提高了几个数量级。其作用主要是提高低频故障信号的信噪比，便于识别和判断轴承故障。6.1为什么通过油 样分析可以实现机械设备的故障诊断？答：液压油和润滑油是机械设备广泛应用的两类工作油，机器运行时，在油液中携带有大量设备运行状态的信息，特别是润滑油，各摩擦副的磨损碎屑都将落入其中，并随之一起流动。这样，通过 对润滑油的采样和分析处理，就能取得设备各摩擦副的磨损状况信息，从而对设备所处工作状态作出科学的判断。通过油样分析，能取得如下几方面的信息：1、磨屑的浓度和颗粒大小反映了机器磨损的严重程度。2、磨屑的大小和形貌 反映了磨屑产生的原因，即磨损发生的机理。3、磨屑的成分反映了磨屑产生的部位，亦即零件磨损的部位。将以上三方面的信息综合起来，即可对零件摩擦副的工作状态作出比较合乎实际的判断。6.2光谱分析和铁谱分析的原理分别是 什么？试讨论这两种分析技术的优缺点。答：油样的光谱分析又称SOA 法，就是利用油样中含有金属元素的原子在高压放电或高温火焰燃烧时，原子核外的电子吸收能量从低能级轨道跃迁到较高能级的轨道，但是这样的原子能量状态是不 稳定的，电子会自动地从高能级轨道跃迁回原来能级轨道，与此同时，以发射光子的形式把吸收的能量辐射出去。不同元素的原子放出光的波长不同，称为特征波长。经过棱镜或光栅分光系统，将辐射线按一定波长顺序排列，所得到的 谱图称为光谱。测量各特征波长的谱线和强度，就可检测到该种元素存在与否及其含量多少，推断出产生这些元素的磨损发生部位及其严重程度，并依此对相应的零部件工作状态作出判断。铁谱分析方法是利用经过稀释的油液通过一块 具有高磁场梯度的玻璃片或玻璃管，将润滑油中所含的磨粒或碎屑，按其粒度大小有序地分离开来，经过光学显微观察和光密度讲计数，可对磨屑的来源、产生的原因以及零部件磨损的程度进行定性和定量分析，并及时作出机器零部件 的故障预报。铁谱技术具有较高的检测效率和较宽的磨屑尺寸检测范围，可同时给出磨损机理、磨损部位以及磨损程度等方面的信息。光谱分析可以了解润滑油中金属含量，但不能分析金属颗粒的形状、磨损类型。铁谱分析可以了解磨 损颗粒形状和类型，但不能准确掌握磨损金属含量。光谱分析法对分析油液中有色金属磨损产物比较适用，而铁谱技术对非铁磁性磨损颗粒的检测效果欠佳，不能对有色合金摩擦副实施有效监测。因此，两者可互为补充，互为参考。两 者结合，既可定性又可定量地分析润滑油中的金属含量，而且有利于分析金属颗粒的来源。6.3声发射检测机械设备故障的原理是什么？通常可用声发射技术检测哪些故障？答：由于物体发射出来的每一个声音信号，都包含着反映物体 内部缺陷性质和状态变化的信息，因此，利用检测装置接收物体的发声信号，经过处理、分析和研究，可推断出材料内部的状态变化和物体的结构变化。声发射技术检测的故障可以归纳为如下几类：1、各种压力容器、压力管道等的泄漏 检测。2、楼房、桥梁、隧道、大坝等水泥结构的裂纹开裂和扩展的连续监视。3、各种材料和结构的裂纹探测、结构完整性检测. --in UESTC

故障诊断技术发展现状

安全检测与故障诊断 题目：故障诊断技术发展现状 导师：魏秀琨 学生姓名：刘典 学号：14114263

目录 1 引言 (3) 2 故障诊断的研究现状 (3) 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 (3) 1.2基于信号处理的诊断方法对 (3) 1.3基于模型的诊断方法 (3) 1.4基于人工智能的诊断方法 (4) 2故障诊断研究存在的问题 (6) 2.1故障分辨率不高 (7) 2.2信息来源不充分 (7) 2.3自动获取知识能力差 (7) 2.4知识结合能力差 (7) 2.5对不确定知识的处理能力差 (7) 3发展方向 (8) 3.1多源信息的融合 (8) 3.2经验知识与原理知识紧密结合 (8) 3.3混合智能故障诊断技术研究 (9) 3.4基于物联网的远程协作诊断技术研究 (9) 4发展方向 (9)

1 引言 故障可以定义为系统至少有一个特性或参数偏离正常的范围，难于完成系统预期功能的行为。故障诊断技术是一种通过监测设备的状态参数，发现设备的异常情况，分析设备的故障原因，并预测预报设备未来状态的技术，其宗旨是运用当代一切科技的新成就发现设备的隐患，以达到对设备事故防患于未然的目的，是控制领域的一个热点研究方向。它包括故障检测、故障分离和故障辨识。故障诊断能够定位故障并判断故障的类型及发生时刻，进一步分析后可确定故障的程度。故障检测与诊断技术涉及多个学科，包括信号处理、模式识别、人工智能、神经网络、计算机工程、现代控制理论和模糊数学等，并应用了多种新的理论和算法。 2 故障诊断的研究现状 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 通过观察故障设备运行过程中的物理、化学状态来进行故障诊断，分析其声、光、气味及温度的变化，再与正常状态进行比较，凭借经验来判断设备是否故障。如对柴油机常见的诊断方法有油液分析法，运用铁谱、光谱等分析方法，分析油液中金属磨粒的大小、组成及含量来判断发动机磨损情况。对柴油机排出的尾气(包含有NOX，COX 等气体) 进行化学成分分析，即可判断出柴油机的工作状态。 1.2基于信号处理的诊断方法对 故障设备工作状态下的信号进行诊断，当超出一定的范围即判断出现了故障。信号处理的对象主要包括时域、频域以及峰值等指标。运用相关分析、频域及小波分析等信号分析方法，提取方差、幅值和频率等特征值，从而检测出故障。如在发动机故障领域中常用的检测信号是振动信号和转速波动信号。如以现代检测技术、信号处理及模式识别为基础，在频域范围内，进行快速傅里叶变换分析等方法，描述故障特征的特征值，通过采集到的发动机振动信号，确定了试验测量位置，利用加速传感器、高速采集卡等采集了发动机的振动信号，并根据小波包技术，提取了发动机故障信号的特征值。该诊断方法的缺点在于只能对单个或者少数的振动部件进行分析和诊断。而发动机振动源很多，用这种方法有一定的局限性。 1.3基于模型的诊断方法 基于模型的诊断方法，是在建立诊断对象数学模型的基础上，根据模型获得的预测形态和所测量的形态之间的差异，计算出最小冲突集即为诊断系统的最小诊断。其中，最小诊断就是关于故障元件的假设，基于模型的诊断方法具有不依赖于被诊断系统的诊断实例和经验。将系统的模型和实际系统冗余运行，通过对比产生残差信号，可有效的剔除控制信号对

机械故障诊断考试题目

机械故障诊断考试--题库 （部分内容可变为填空题） 第一章： 1、试分析一般机械设备的劣化进程。 答：1）早期故障期 阶段特点：开始故障率高，随着运转时间的增加，故障率很快减小，且恒定。 早期故障率高的原因在于：设计疏忽，制造、安装的缺陷，操作使用差错。 2）偶发故障期 阶段特点：故障率恒定且最低，为产品的最佳工作期。 故障原因：主要是使用不当、操作失误或其它意外原因。 3）耗损故障期 阶段特点：故障率再度快速上升。 故障原因：零件的正常磨损、化学腐蚀、物理性质变化以及材料的疲劳等老化过程。 2、根据机械故障诊断测试手段的不同，机械故障诊断的方法有哪些？ 答：1′直接观察法－传统的直接观察法如“听、摸、看、闻”是最早的诊断方法，并一直沿用到现在，在一些情况下仍然十分有效。 2′振动噪声测定法－机械设备在动态下(包括正常和异常状态)都会产生振动和噪声。进一步的研究还表明，振动和噪声的强弱及其包含的主要频率成分和故障的类型、程度、部位和原因等有着密切的联系。 3′无损检验－无损检验是一种从材料和产品的无损检验技术中发展起来的方法 4′磨损残余物测定法（污染诊断法 5′机器性能参数测定法－机器的性能参数主要包括显示机器主要功能的一些数据 3、设备维修制度有哪几种？试对各种制度进行简要说明。 答：1o事后维修 特点是“不坏不修，坏了才修”，现仍用于大批量的非重要设备。 2o预防维修（定期维修） 在规定时间基础上执行的周期性维修 3o预知维修 在状态监测的基础上，根据设备运行实际劣化的程度决定维修时间和规 模。预知维修既避免了“过剩维修”，又防止了“维修不足”；既减少了 材料消耗和维修工作量，又避免了因修理不当而引起的人为故障，从而 保证了设备的可靠性和使用有效性。 第二章： 1、什么是故障机理？ 答：机械故障的内因，即导致故障的物理、化学或机械过程，称为故障机理。 2、什么是机械的可靠性？机械可靠性的数量指标有哪两个？他们之间互为什么关系？

机械故障诊断第1阶段测试题

江南大学现代远程教育第一阶段测试卷 考试科目:《机械故障与诊断》绪论至第二章（总分100分） 时间：90分钟 __________学习中心（教学点）批次：层次： 专业：学号：身份证号： 姓名：得分： 一、填空题（每空1分，共20分） 1、现代设备的发展方向主要分为、、、。 2、设备故障诊断是指在设备运行中或在基本的情况下，通过各种手段，掌握设备运行 状态，判定，并预测、预报设备未来的状态，从而找出对策的一门技术。 3、每隔一定时间对监测的设备进行测试和分析的诊断称为。 4、是目前所有故障诊断技术中应用最广泛最成功的诊断方法。 5、相关分析又称，用于描述信号在不同时刻的相互依赖关系，是提取信号中的常用手段。 6、信号的均方值反映了信号x(t)相对于的波动情况，表示信号的。 7、机械故障按发生的原因分、、。 8、功率谱是在中对信号能量或功率分布情况的描述，包括和。 9、时域平均要求采集两路信号，一是，另一是用作分段的。 二、判断题（每题2分，共20分） 1、通常设备的状态可分为正常状态、异常状态和故障状态。（） 2、频域变换成时域可采用傅立叶变换。( ) 3、故障诊断技术真正作为一门学科是以振动等传感器的广泛应用为标志。( ) 4、设备处于正常状态表明设备不存在任何缺陷。（） 5、设备故障所具有的性质应除开传播性。 ( ) 6、频率与角频率概念相同。 ( ) 7、定期维修周期是根据统计结果确定的，能防止设备损坏，是最好的方法。（） 8、定期诊断是每隔一定的时间对监测的设备进行测试和分析。（） 9、精密诊断主要依靠设备维修人员和操作工人进行。（） 10、时域故障诊断的方法不包括概率分析法。( )

故障诊断技术研究及其应用

故障诊断技术研究及其应用 1 引言 以故障为研究对象是新一代系统可靠性理论研究的重要特色，也是过程系统自动化技术从实验室走向工程的重要一环。最近二十多年来，以故障检测、故障定位、故障分离、故障辨识、故障模式识别、故障决策和容错处理为主要内容的故障诊断与处理技术，已成为机械设备维护、控制系统系统可靠性研究、复杂系统系统自动化、遥科学、复杂过程的异变分析、工程监控和容错信号处理等领域重点关注和广泛研究的问题。 诊断(Diagnostics)一词源于希腊文，含义为鉴别与判断，是指在对各种迹象和症状进行综合分析的基础上对研究对象及其所处状态进行鉴别和判断的一项技术活动[1]。故障诊断学则是专门以考察和判断对象或系统是否存在缺陷或其运行过程中是否出现异常现象为主要研究对象的一门综合性技术学科。它是诊断技术与具体工程学科相结合的产物，是一门新兴交叉学科。故障诊断与处理技术，作为一门新兴技术学科，可划分为如下三个不同的研究层次： (1) 以设备或部件为研究对象，重点分析和诊断设备的缺陷、部件的缺损或机械运转失灵，这通常属于设备故障诊断的研究范畴； (2) 以系统为研究对象，重点检测和分析系统的功能不完善、功能异常或不能够完成预期功能，这属于系统故障检测与诊断的研究范畴； (3) 以系统运行过程为研究对象，考察运行过程出现的异常变化或系统状态的非预期改变，这属于过程故障诊断的研究范畴。 概而言之，故障诊断研究的是对象故障或其功能异常、动作失败等问题，寻求发现故障和甄别故障的理论与方法。无论是设备故障诊断、系统故障诊断还是过程故障诊断，都有着广泛的研究对象、实在的问题背景和丰富的研究内容。本文将从故障诊断与处理技术的研究内容、典型方法和应用情况等三个方面，对故障诊断及相关技术的发展状况做一综述，同时简要指出本研究方向的若干前沿。 2 故障诊断与处理的主要研究内容 故障诊断与处理是一项系统工程，它包括故障分析、故障建模、故障检测、故障推断、故障决策和故障处理等五个方面的研究内容。 2.1 故障分析 故障是对象或系统的病态或非常态。要诊断故障，首先必须对故障与带故障的设备、系统、过程都有细致分析和深入研究，明确可能产生故障的环节，故障传播途径，了解故障的典型形式、表现方式、典型特征以及故障频度或发生几率，结合对象的物理背景了解故障产生的机理、故障关联性和故障危害性。 常用的故障分析方法有对象和故障环节的机理分析法、模拟法、数值仿真或系统仿真法和借助数学模型的理论分析法等。 2.2 故障建模 模型分析是现代分析的基本方法，对复杂对象的故障诊断同样具有重要应用价值。为了定量或定性地分析故障、诊断故障和处理故障，建立故障的模型和带故障对象的模型是十分

设备故障诊断技术说明

设备故障诊断技术简介

上海华阳检测仪器有限公司 Shanghai Huayang MeasuringInstruments Co., Ltd 目录 设备故障诊断技术定义

-----------------------------------------------（ 3）一．设备维修制度的进展-----------------------------------------------（ 4）二．检测参数类型-------------------------------------------------------（ 5） 三．振动检测中位移、速度和加速度参数的选择-----------------------------（ 5） 四．测点选择原则------------------------------------------------------（ 6） 五．测点编号原则------------------------------------------------------（ 7） 六．评判标准----------------------------------------------------------（ 7） 七．测量方向及代号----------------------------------------------------

（10） 八．搜集和掌握有关的知识和资料----------------------------------------（10） 九．故障分析与诊断----------------------------------------------------（11） 十．常见故障的识不----------------------------------------------------（14） 1．不平衡------------------------------------------------------------（14） 2．不对中------------------------------------------------------------（14） 3．机械松动----------------------------------------------------------（15） 4. 转子或轴裂纹

机械故障诊断学试题及答案)

机械故障诊断学作业简答题部分 1.简述通常故障诊断中的一般过程？ 机械设备状态信号的特征的获取；故障特征的提取；故障诊断；维修决策的形成 2.简述设备故障的基本特性。 3.什么是轴颈涡动力？并用图示说明轴颈涡动力的形成。 4.简述设备故障的基本特性。 5.简述突发性故障的特点。 不能通过事先的测试或监控预测到的，以及事先并无明显征兆亦无发展过程的随机故障。振动值突然升高，然后在一个较高的水平2，矢量域某一时刻发生突变，然后稳定。 6.请详细分析一下，转子不对中的故障特征有哪些？ 1.故障的特征频率为基频的2倍； 2.由不对中故障产生的对转子的激励力随转速增大而增大。 3.激励力与不对中量成正比，随不对中量的增加，激励力呈线性增大。 7.请详细分析防止轴承发生油膜振荡的措施主要有哪些？ 改进转子设计，尽量提高转子的第一阶临界转速； 改进轴承型式、轴瓦与轴颈配合的径向间隙、承载能力、长径比和润滑油粘度等因素，使失稳转速尽量提高。 8.设备维修制度有哪几种？试对各种制度进行简要说明。 1o事后维修 特点是“不坏不修，坏了才修”，现仍用于大批量的非重要设备。 2o预防维修（定期维修） 在规定时间基础上执行的周期性维修,对于保障人身和设备安全，充分发挥设备的完好率起到了积极作用。 3o预知维修 在状态监测的基础上，根据设备运行实际劣化的程度决定维修时间和规模。预知维修既避免了“过剩维修”，又防止了“维修不足”；既减少了材料消耗和维修工作量，又避免了因修理不当而引起的人为故障，从而保证了设备的可靠性和使用有效性。 9.监测与诊断系统应具备有哪些工作目标？监测与诊断系统的一般工作过程与步骤是怎

故障诊断技术发展历史(最新版)

故障诊断技术发展历史 故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。 美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。 故障诊断的主要理论和方法 故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。从学科整体可归纳以下理论和方法。 (1)基于机理研究的诊断理论和方法从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。 (2)基于信号处理及特征提取的故障诊断方法主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。 (3)模糊诊断理论和方法模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息(如相关性大且复杂)，以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。但随着模糊集合论的完善，相信该方法有较光明的前景。 (4)振动信号诊断方法该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。在这方面应注重引入非线性理论、新的信息处理理论和方法。