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
重要的。现代故障诊断技术，特别是下文将提到的各种基于解析冗余的故障检测与诊断技术都离不开准确科学的故障模型。
常用的带故障故障对象模型有“加性（additive）”模型、“新息（innovation）”模型和复合型模型；故障分量模型有脉冲型故障模型、阶跃型故障模型和过程渐变型故障模型等。
2.3 故障检测
简而言之，故障检测是判断并指明系统是否发生了故障，即对于某个正在运行的系统或正在按规定标准进行生产的设备，辨别其是否超出预定或技术规范规定的无故障工作门限[2]。显然，这是故障诊断的首要任务。
根据处理方式和要求的不同，故障检测可区分为在线检测和离线检测两大类。在航天器跟踪测量和飞行控制系统研究中，在线检测被称为实时检测，离线检测也被称为事后检测。其中，故障实时检测是运载火箭安全控制系统的核心。
与故障检测相近的还有一个常用名词“故障监测”。所谓故障监测，实质上也是所谓的故障在线检测或实时检测，主要目的是对设备状况或系统功能进行及时观测，一旦发现异常征兆出现则及时报警，承担“监控系统”的主要任务。
2.4 故障推断
故障推断是通过足够的传感器（测量设备）检索出所有可能得到的、从故障发生之前到故障发生之时全部时间内的、与系统有关的信息，对故障部位、故障类型和故障幅度等进行系统分析和合理推断。故障推断是故障诊断技术研究的主体部分，包括如下几个方面：
(1) 故障定位与故障分离
对结构复杂的机械设备或工程系统而言，仅检测出是否发生了故障往往只完成了任务的一半，更重要的是必须告知故障发生在哪个部件或子系统上，即必须指明已发生故障的材料、结构、组成部分、过程或系统，这就是故障定位。
当多个部位都发生了故障时，必须分离出所有故障源，即所谓的故障分离。故障分离是对故障进行深入研究的基础，在航天故障的分析与处理过程中有重要的价值。
(2) 故障时间确定
对工程系统而言，系统运行过程实质上是系统状态随时间演化的过程，故障总是发生在系统运行过程的某个时间点（或时间区间）上。有时，确定故障发生的时刻或时间区间对于分析故障，尤其是分析突发性故障，具有特别重要的意义。
(3) 故障辨识与故障模式识别
故障幅度（或量级）和故障模式是故障的两个基本特征，也是故障分析和故障诊断时的重要依据。
故障辨识就是采用适当的数学分析或统计方法，估算出故障特征参数或故障幅度的大小，而故障模式识别则较多用于对故障进行归类[2]。
2.5 故障处理
对具体的工程活动而言，分析出故障产生的原因及部位后，下一步必须考虑故障的处理方法。比较典型的故障处理方法有顺应处理、容错处理与故障修复等三大类。具体选用何种
处理方法，与研究对象、故障特点以及影响程度等多方面的因素有关。
自20世纪70年代以来，随着控制系统故障诊断和过程变化检测技术的迅速发展，上述五个方面的研究内容也出现了一些新的划分方法：在控制系统故障诊断研究领域，将“检测”从“诊断”中分列出来[3]，并将检测与诊断或诊断中的某一项或几项相结合形成故障检测与诊断（FDD）、故障检测与分离（FDI）、故障检测与辨识（FDI），等等；在探讨过程异变的研究领域[12]，没有采用“诊断”而是在“检测”之下展开上述大部分内容的研究。
3 故障诊断与处理的典型方法
自20世纪50年代E.S.Page[4,5]和Robert[6]等人对控制图表(Control Chart)技术研究以来，特别是60年代美国系统地开展故障诊断（FD）技术研究以来，其理论和应用受到世界各国理论界和工程界广泛重视，现已发展成为以可靠性理论、控制论、信息论、统计学、决策论为理论基础，以系统建模技术、过程自动化技术、统计信号处理技术、信号获取技术、机器计算和机器推理技术为处理手段，以系统及其运行过程中出现的设备部件缺陷、功能性故障和过程异常变化为主要研究对象的一门新兴的边缘学科。
故障诊断的前提是冗余，包括直接冗余或物理冗余（部分文献中称硬件冗余）、解析冗余和知识冗余[7]等等。故障诊断技术实质上就是研究任何获取、分析和处理冗余信息的技术。
3.1 基于直接或物理冗余法
一般地，直接冗余或物理冗余是指采用多个传感器（从不同角度）对同一对象进行观测或采用同一传感器对多个与诊断对象相当的备份件进行观测的方式获取冗余测量信息[8]。借助适当的统计方法对冗余信息之间的差异进行分析处理，可以检测或诊断研究对象是否发生了故障。
对于上述两种情况，可以很自然地利用统计检验模型、线性回归模型、非线性回归模型、广义回归模型或Logit模型，描述成如下的统计诊断问题：
(1) 已知样本yi∈Rs(i=1,2,…)服从统计分布，检验f(y)是等同于“标称分布”g(y) ；
(2) 判断集合{ yi，i=1,…,n}中是否有离群点，或检验序列{ yi，i=1,2,…}中是否含明显偏离大部分样本点所呈现变化趋势的异常点；
事实上，相当多数的基于直接冗余或物理冗余的故障诊断问题（例如，生产过程的监控与废品检测、飞行器跟踪测量数据的合理性检验[9-11]、教育与心理研究[12]、谷物生长研究、记录或传输信号的误码、机械运转的突发性障碍等等）都可转化成为问题①或②。统计领域中对问题①有广泛而深入的研究，并且建立了一系列成熟的处理方法。例如，参数分布的序贯概率比检验（SPRT）、极大似然比检验、U-检验、t-检验和F-检验；非参数分布的Kolmogrov拟合检验、K.Person拟合检验、秩和检验、Kolmogrov-Smirnov两子样检验等。
问题②的分析与处理技术，属于20世纪70年代初期建立起来的统计学的一个新兴研究领域-统计诊断学的主要研究内容。早在20世纪50年代就有学者从事异常数据统计诊断的研究[13-16]，甚至更早。但是，早期研究大多局限于独立同分布情况下的离群点识别和处理，最有代表性的方法是Dixon距离法。60年代之后，这方面的逐步研究推广到回归模型、Logit 模型、广义回归模型、非线性回归模型[17,18,21] ；对异常数据的定义也由早期的离群点、不一致点演化到趋势偏离点[18,22] ；形成包括统计检验、Cook距离、残差（如Anscome
残差或Person残差）分析、影响分析、图形分析、基于Bayes统计的Box-Tiao方法、Chaloner-Brant方法、神经网络或多层神经网络方法[23,24]等多种处理方法。
近十几年来，稳健统计、探索性数据分析和稳健-抗扰性处理技术受到统计界的广泛关注。由于基于直接冗余或物理冗余的故障诊断问题，可转换成适当假定的统计模型下的统计判决问题，因此统计学科的发展也推动了故障诊断方法的改进和发展。将稳健-抗扰性辨识或滤波方法用于故障诊断是近期统计诊断技术的一个重要研究方向。这方面的一些探索性工作[25-28]显示了具有良好的发展前景。
3.2 基于间接或解析冗余法
间接冗余或解析冗余是指系统输入信息和输出信息之间瞬态关系的集合。对于连续时间系统，描述这种关系常用模型是微分方程、偏微分方程、随机微分方程模型或连续时间状态空间模型；对离散时间系统，描述这种关系常用模型则是时间序列分析领域的AR模型、ARMA模型、ARXMA模型或离散时间的状态空间模型。显然，上述的解析关系含有丰富的冗余信息，对分析系统运行状况、诊断系统故障有较大参考价值。
1971年，美国学者R.V.Beard提出了利用解析冗余代替物理冗余得到系统故障信息的新思想[29]。R.V.Beard的工作标志着基于解析冗余故障诊断技术的开始（文献[8]认为，前苏联学者Britov和Mironovski（1972）几乎同时也独立地提出了这种思想），也标志控制系统故障诊断技术研究的开端[20]。在随后20多年时间里，基于解析冗余的故障诊断技术得到了广泛而深入的研究，先后提出了一系列可用于故障检测、故障辨识、故障定，故障分离、故障模式识别和故障容错处理的处理方法。例如，基于新息(Innovations)的方法、基于检测滤波器/观测器的方法、基于等价关系或等价空间的方法、基于特征参数统计辨识方法以及基于统计假设检验（特别是基于似然比检验）的方法等等。
不过，这一阶段的研究工作大多是以线性连续变量动态系统(CVDS)、可展成线性系统或可用线性系统逼近的CVDS为主要研究对象[3,15,30]，力求将故障诊断问题转化成残差生成(Residuals Generating)与残差分析问题[7]，采用统计学方法或几何学方法进行处理。
近年来，这种状况有所改变。首先是处理方法更加丰富和实用，无论是基于系统仿真的方法[31]、基于容错处理的方法或各种稳健化方法[25]，还是基于神经网络学习算法的方法都充分考虑了实际进行故障诊断时可能面对的困难；其次，诊断对象也逐步由线性CVDS 向复线性CVDS、非线性CVDS和离散事件系统(DEDS)[32-34]及各种网络模型拓展。
3.3 基于规则或知识冗余法
无论是直接冗余还是间接冗余，实质上描述的都是对象、故障、故障征兆三者之间（或自身内部）的量化关系。但是，许多实际问题并不都是可以严格量化的，一些经验丰富的专家在进行故障诊断时也并不都是采用严格的数学算法从一串串计算结果中来查找问题。
事实上，对于一个结构复杂的系统，当其运行过程发生故障时，人们容易获得的往往是一些涉及故障征兆的描述性知识，以及各故障源与故障征兆之间关联性的知识。尽管这些冗余知识大多是定性的而非定量的，但对准确分析故障能取到重要的作用。
利用冗余知识，通过符号推理的方法进行故障诊断，这是故障诊断技术的又一个分支-
定性故障诊断。早在1962年，Bell研究所H.A.沃森采用系统结构分解方法知识创立了故障树分析(FTA: Fault Tree Analysis)[35]技术。美国航空和宇航局（NASA）以之为基础进行发展，建成可用于复杂系统灾害分析和安全分析的有效方法，这是基于知识冗余的定性故障诊断技术早期工作之一。故障树方法在定性故障诊断技术的发展初期起着重要作用，它为分析系统故障提供了一种操作性强的处理手段。
对于中小规模的、结构比较简单的系统，采用故障树分析方法进行故障诊断是合适的。但是，对于大规模复杂系统，故障树方法实现的难度大，效果也不好[35]。70年代以后，随着专家系统（ES：Expert System）、知识工程和计算机技术的发展，复杂系统定性故障诊断过程的智能化成为一种趋势，建立故障诊断专家系统成为基于知识冗余定性故障诊断技术的重要研究方向。
20多年来，先后出现了多个以各具体领域为研究对象的定性故障诊断专家系统。如Regenine等人研制的飞行器控制系统监视器(EEFSM)、Malin研制的汽车故障诊断系统(FIXER)、美国宇航局Langley研究中心主持开发的飞行器故障诊断专家系统(Fault Finder)、飞船故障诊断专家系统（FAITH）、飞行器姿态自动检测与诊断系统（AES）和国内有关单位开发的卫星控制系统实时故障诊断专家系统等等。这些系统都已达到了实际应用水平，并得到实际使用。
P.M.Frank（1990）认为，基于知识的故障诊断（专家系统）方法是对基于解析冗余和数据计算的定量故障诊断方法的补充，为具有不完整过程知识的复杂系统故障诊断开辟了新的空间[7]。
近年来，基于知识的故障诊断技术在定性知识量化处理和定性知识与定量知识相结合等方面的研究和发展受到人们的关注。采用模糊数学方法将不精确的、描述性的知识量化处理，不但有助于提高故障推理过程的严谨性和诊断结果的可靠性，也为采用解析冗余法和神经网络计算方法处理知识冗余创造了条件；将定量知识纳入知识库且在推理机制中引入解析求解算法及门限逻辑与假设检验技术，不但可以明显增加知识裕度，也可有效提高推理的严谨性。
4 故障诊断技术的工程应用
众所周知，航空航天是故障多发且危害极大的领域，也是故障检测与故障诊断技术得到较早使用的领域，包括航天测控、导航控制、轨道监视以及航天器可靠性与安全性等[25,36-38]在内的多个分支，都有故障检测与诊断技术成功应用的先例。对此，文献[36,37]有较为详尽的论述，并提供了一系列实用的处理方法和大量的仿真或实测数据算例，在此不再赘述。
近三十年来，航天故障诊断一直是故障诊断方法研究和技术应用的主战场。这不仅表现在故障诊断的理论与技术中一些有影响的重要分支（例如，故障树分析、故障诊断专家系统）其发展过程与航天故障分析技术有着很深的历史渊源，也不仅表现在大量故障诊断方法都曾在航空航天领域中得到了广泛应用，更重要的还在于航天故障的复杂性对故障诊断技术发展不断产生推动作用。
故障诊断的理论和处理技术在工业和其它工程领域中也有极为广泛的应用，已被成功地用于包括疾病诊断[8]、质量控制[4-5,8]、系统监控、工业过程维护、机械系统、化工系统、管线检测、系统的容错处理、机器人系统、核电站和核反应堆管理、工程测量数据合理性检验等广泛领域。
齿轮故障诊断
第1章齿轮箱失效比重及失效形式 齿轮箱在机械设备中扮演着非常重要的角色，通常情况下，原动机输出的转矩和转速不能直接用于执行元件执行操作，需要进行转矩放大和降低转速，通常使用的传动设备有齿轮减速箱、带传动、链传动等，由于齿轮箱传动瞬时传动比恒定、传动效率高、工作可靠、使用寿命长、结构紧凑、适用范围从1W到数万KW等优点，所以齿轮箱传动是机械传动系统中运用最广泛的一种传动形式。 1.1 齿轮箱失效原因及比重 机械设备中的齿轮箱从装配投入使用开始，除了设备维护以外，齿轮箱都需要保持一个稳定的运行状态，长期的高负荷运转使齿轮箱的故障率非常大，在机械设备中，造成齿轮箱故障的原因及失效比重如下表所示： 由此可见，齿轮箱失效主要的原因是维护和操作不当，相邻的零件故障也会造成齿轮箱的故障，设计不合理也是严重影响齿轮箱使用的重要因素，为保障机械设备在运行中稳定可靠，除了合理设计齿轮箱外，正确选择相邻零件、合理操作维护是保障稳定运行的重要手段。当出现故障时，能够准确找出故障是对齿轮箱维护的重要前提，因此，掌握齿轮箱故障诊断技术非常重要。 1.2 齿轮箱失效零件及失效比重 在齿轮箱中，失效的主要零件及失效比重如下表所示：
由此可见，齿轮失效是造成齿轮箱失效的主要原因，由于制造误差、装配不当或在不适当的条件（如载荷、润滑等）下使用，齿轮常发生损伤，从而导致机械设备不能够用稳定运行，甚至发生生产安全事故。 1.3 齿轮的主要失效形式 齿轮的主要失效形式有四种：轮齿断裂、齿面磨损、齿面疲劳、齿面塑性变形。 1.31 轮齿折断 齿轮副在啮合传递运动时，主动轮的作用力和从动轮的反作用力都通过接触点分别作用在对方轮齿上，最危险的情况是接触点某一瞬间位于轮齿的齿顶部，此时轮齿如同一个悬臂梁，受载后齿根处产生的弯曲应力为最大，若因突然过载或冲击过载，很容易在齿根处产生过负荷断裂。即使不存在冲击过载的受力工况，当轮齿重复受载后，由于应力集中现象，也易产生疲劳裂纹，并逐步扩展，致使轮齿在齿根处产生疲劳断裂。 轮齿的断裂是齿轮的最严重的故障，常因此造成设备停机，在齿轮故障中，轮齿折断概率为41%。 1.32 齿面磨损 （1）粘着磨损在低速、重载、高温、齿面粗糙度差、供油不足或油粘度太低等情况下，油膜易被破坏而发生粘着磨损。润滑油的粘度高，有利于防止粘着磨损的发生。 （2）磨粒磨损与划痕含有杂质颗粒以及在开式齿轮传动中的外来砂粒或在摩擦过程中产生的金属磨屑，都可以产生磨粒磨损与划痕。 （3）腐蚀磨损由于润滑油中的一些化学物质如酸、碱或水等污染物与齿面发生化学反应造成金属的腐蚀而导致齿面损伤。 （4）烧伤烧伤是由于过载、超速或不充分的润滑引起的过分摩擦所产生的局部区域过热，这种温度升高足以引起变色和过时效，会使钢的几微米厚表面层重新淬火，出现白层。损伤的表面容易产生疲劳裂纹。 (5)齿面胶合大功率软齿面或高速重载的齿轮传动，当润滑条件不良时易产生齿面胶合（咬焊）破坏，即一齿面上的部分材料胶合到另一齿面上而在此齿面上
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。
《汽车故障诊断技术应用》在线作业1答案
《汽车故障诊断技术应用》在线作业 试卷总分:100 得分:0 一、单选题(共10 道试题,共30 分) 1.汽车故障诊断是在( )条件下,对汽车所进行的确定汽车技术状况、查明故障部位及原因的检查。 A.解体 B.不解体 C.静止 D.运动 正确答案:B 2.在线式测试在汽车控制电脑与测试仪表之间具有( )测试的特点。 A.单向 B.双向 正确答案:A 3.OBD-II监测系统一个完整的驾驶循环步骤是( ) A.冷启动→怠速→加速→巡航→减速→加速→巡航→减速 B.冷启动→加速→巡航→减速→加速→巡航→减速→怠速 C.冷启动→怠速→加速→减速→巡航→加速→巡航→减速 正确答案:A 4.下列属于隐蔽性故障的现象有( ) A.工作状况异常 B.仪表指示异常 C.工作温度异常 D.检测参数异常 正确答案:D 5.测试车内噪声时,不包括( )状态 A.怠速 B.半负荷 C.全负荷 D.静止 正确答案:D 6.直流信号的判定是最简单的,只有一个判定依据,即( ) A.幅度 B.频率
C.形状 D.脉宽 正确答案:A 7.齿轮表面出现金属裂纹属于( ) A.磨粒磨损 B.粘着磨损 C.疲劳磨损 D.腐蚀磨损 正确答案:C 8.安全环保检测隶属于( ) A.公安交通管理部门 B.交通运输管理部门 C.汽车修理厂 D.维修站 正确答案:A 9.汽车故障诊断的基本思路中是通过( )弄清原理的 A.问诊 B.试车 C.假设 D.分析 正确答案:D 10.OBD-II监测要求完成所有系统监测的驾驶循环在( )内完成 A.15min B.30mim C.45min D.60min 正确答案:A 二、多选题(共10 道试题,共40 分) 1.控制电脑判定故障的方法有( ) A.数值判定法 B.时间判定法 C.功能判定法 D.波形判定法 正确答案:ABC
故障诊断方法与应用
课程名称：故障诊断方法与应用报告题目：内圈故障诊断实验报告学生班级；研152 学生姓名： 任课教师： 学位类别：
设备故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。安装合适的传感器可以获得故障的特征信号，通过信号反映故障产生原因。滚动轴承是机械中的易损元件，据统计旋转机械的故障有30%是由轴承引起的，它的好坏对机器的工作状态影响极大。轴承的缺陷会导致机器剧烈振动和产生噪声，甚至会引起设备的损坏。滚动轴承的振动可由于外部的振源引起，也可由于轴承本身的结构特点及缺陷引起。而随着科学技术不断发展和工业化程度的不断提高，机械设备精密程度、复杂程度及自动化程度不断提高，凭个人的感观经验对机械设备进行诊断己经远远不够，因此轴承的状态检测和故障诊断是十分必要的，已经成为机械设备故障诊断技术的重要内容。滚动轴承故障监测诊断方法有很多种，它们各具特点，其中振动信号法应用最广泛。本次实验就是采用振动信号法对滚动轴承故障实验平台的滚动轴承的故障信号进行分析。
1 绪论 (1) 2 轴承内圈故障特征频率 (2) 3 时域无量纲参数分析 (2) 3.1 时域波形 (2) 3.2 傅里叶变换运算分析故障 (3) 4通过自相关、互相关、功率谱运算分析故障 (4) 4.1 自相关分析 (4) 4.2 互相关运算分析故障 (5) 4.3功率谱密度 (6) 5 Haar小波分析 (7) 5.1小波分解 (7) 5.2 小波降噪 (9)
1 绪论 随着对滚动轴承的运动学、动力学的深入研究，对于轴承振动信号中的频率成分和轴承零件的几何尺寸及缺陷类型的关系有了比较清楚的了解，加之快速傅里叶变换技术的发展。开创了用频域分析方法来检测和诊断轴承故障的新领域。其中最具代表性的有对钢球共振频率的研究，对轴承圈自由共振频率的研究。本文主要着重于对滚动轴承内圈磨损的故障研究，主要研究方法为傅里叶变换，功率谱，自相关以及互相关，小波理论。 滚动轴承在运行过程中可能会因为各种原因出现故障，如安装不当、异物入侵、润滑不良、腐蚀和剥落等都会导致轴承出现故障。安装不当会导致轴承不对中，使得轴承在运行中，产生一种附加弯矩，给轴承增加附加载荷，形成附加激励，引起几组强烈振动，严重时会导致转子严重磨损、轴弯曲、联轴器和轴承断裂等严重后果。即使轴承安装正确，在长期的运行中，由于异物的入侵或则负荷的作用下，接触面会出现不同程度的金属剥落、裂痕等现象，进而导致旋转部件与故障区域接触时产生强烈振动。本次实验主要针对潜在危害很大的裂痕故障信号进行分析研究。滚动轴承在出现裂痕故障后，随着轴承的旋转，由于旋转部件与裂痕周期性的碰撞会产生周期性的冲击信号，且周期可以通过轴承结构计算得出。图1.1所示为滚动轴承基本结构。 图1.1 滚动轴承基本结构 d：滚动体直径 D：轴承节径（滚动体所在圆的直径） R：内圈直径 i R：外圈直径 o ：接触角（滚动体受力方向与轴承径向平面的夹角） Z：滚动体个数
齿轮传动系统的故障诊断方法研究要点
齿轮传动系统的故障诊断方法研究内容提要:在机械设备运转过程中，齿轮传动系统通过主、从动齿轮的相互啮合传递运动和能量，这个过程将产生一定形式的机械振动。而诸如磨损、点蚀、制造误差、装配误差等齿轮和齿轮传动系统的各种缺陷和故障必然引起机械振动状态（或信号）发生变化。因此，在齿轮传动系统的振动信号中，蕴涵有它的健康状态（故障与无故障）信息，监测和分析振动信号自然就可以诊断齿轮和齿轮传动系统的故障。 关键词:齿轮故障;故障诊断;振动;裂纹
目录 引言 (1) 第一章影响齿轮产生振动的因素 (2) 1.1 振动的产生 (2) 1.2 振动的故障 (2) 第二章齿轮裂纹故障诊断 (4) 2.1 裂纹产生的原因 (4) 2.2齿轮裂纹分类、特征、原因及预防措施 (4) 2.2.1淬火裂纹 (4) 2.2.2磨削裂纹 (4) 2.2.3疲劳裂纹 (5) 2.2.4轮缘和幅板裂纹 (6) 第三章齿轮故障诊断方法与技术展望 (7) 3.1 齿轮故障诊断的方法 (7) 3.1.1 时域法 (7) 3.1.2 频域法 (7) 3.1.3 倒频谱分析 (8) 3.1.4 包络分析 (8) 3.1.5 小波分析方法 (8) 3.2 齿轮故障诊断技术的展望 (9) 结论 (10) 致谢 (11) 参考文献 (12)
引言 随着科学技术的不断进步，机械设备向着高性能、高效率、高自动化和高可靠性的方向发展。齿轮由于具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点，是改变转速和传递动力的最常用的传动部件，是机械设备的一个重要组成部分，也是易于故障发生的一个部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。 在机械设备运转过程中，齿轮传动系统通过主、从动齿轮的相互啮合传递运动和能量，这个过程将产生一定形式的机械振动。而诸如磨损、点蚀、制造误差、装配误差等齿轮和齿轮传动系统的各种缺陷和故障必然引起机械振动状态（或信号）发生变化。因此，在齿轮传动系统的振动信号中，蕴涵有它的健康状态（故障与无故障）信息，监测和分析振动信号自然就可以诊断齿轮和齿轮传动系统的故障。
滚动轴承故障诊断分析
滚动轴承故障诊断分析 学院名称：机械与汽车工程学院专业班级： 学生姓名： 学生学号： 指导教师姓名：
摘要 滚动轴承故障诊断 本文对滚动轴承的故障形式、故障原因、常用诊断方法等诊断基础和滚动轴承故障的振动机理作了研究，并建立了相应的滚动轴承典型故障(外圈损伤、内圈损伤、滚动体损伤)的理论模型，给出了一些滚动轴承故障诊断常见实例。通过对滚动轴承故障振动机理的研究可以帮助我们了解滚动轴承故障的本质和特征。本文对特征参数的提取，理论推导，和过程都进行了详细的阐述， 关键词:滚动轴承；故障诊断；特征参数；特征； ABSTRACT ： The Rolling fault diagnosis In the thesis ,the fault types,diagnostic methods an d vibration principle of rolling bearing are discussed.the thesis sets up a series of academic m odels of faulty rolling bearings and lists some sym ptom parameters which often used in fault diagnosis of rolling bearings . the study of vibration prin ciple of rolling bearings can help us to know the essence and feature of rolling bearings.In this pa
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
汽车故障诊断技术教案(发动机部分)
《汽车检测与故障诊断 一体化教程》教案 1
主讲教师：任广文 2015年5月5日 2
课题项目一汽车故障诊断基础知识教学课时 教学目的知识目标 1、了解汽车故障的类型及特点。 2、了解汽车故障产生的根本原因及其规律。 3、掌握汽车故障的诊断原则和诊断方法。 4、认识常用检测诊断仪器和设备。 能力目标 1、能够识别汽车常见故障现象。 2、能够熟练运用故障诊断方法分析汽车故障。 3、能够认识和正确使用常用检测诊断仪器和设备。 3
教学重点汽车故障的诊断方法 教学难点汽车故障的产生原因及规律 教学要求熟练掌握汽车构造及技术使用等相关知识 教学方法任务驱动与现场教学相结合。 教具多媒体课件、相关教学视频、图片等 教师活动教学内容学生活动 提出问题 汽车在运行过程会有哪些常见故障？如何诊断故障？ 导入新课 任务一汽车故障及其规律 一、汽车故障及特征 汽车故障指汽车部分或完全丧失工作能力的现 象。它包括汽车不能行驶，功能不正常或个别性能 指标超出规定技术标准。如发动机不能起动，动力 不足等。 汽车的使用条件十分复杂，形成故障的因素也 多种多样，要准确地判断汽车故障，必须首先了解 其表现出来的不同的内在和外表的特征，并根据这 通过学生的 交流讨论， 观察实物现 场演示了解 认识汽车故 障现象。
通过提问形式引导学生展开讨论。 探究新知深化目标 实物展示视频并进行现场操作演示，仔细讲授些症状迅速找出故障部位和故障原因，并加以排除。 虽然汽车故障症状错综复杂，但根据实践经验归纳 起来大致可分为以下几种表现形式，如表1-1所示。 二、汽车故障的分类 汽车故障的类型，根据不同的分类方式有多种， 不同类型的故障，有不同的特点。故障的类型和特 点见表1-2所示。 三、汽车故障产生的原因 1、工作条件恶劣 2、设计制造缺陷 3、使用维修不当 4、燃料、润滑油选用不正确 5、管理方面的问题 四、汽车故障的变化规律 汽车故障变化规律是指汽车的故障率随汽车行 驶里程的变化而变化的规律。 认真观察 引发思考 认真听讲 仔细领会 通过观察加 深理解 5
机械故障诊断之齿轮故障小议
机械故障诊断之齿轮故 障小议 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
机械故障诊断之齿轮故障小议随着时代的不断发展，机械已日益成为生产过程中不可或缺的一部分。而机械的高性能化、高自动化、高效率化是现代机械的一个重要发展方向。齿轮作为传动机械设备中至关重要的部件，它不仅关乎机械的正常运转，且对整个生产过程的进度与经济效益等产生巨大影响。而齿轮发生故障又是常出现的事件，因此，加大对齿轮出现故障的原因与解决方法的研究尤显必要。本文将针对此进行粗略探讨。 现代化的不断发展让机械设备也日益朝着大型化、复杂化方向发展，其设备的构造与操作原理也愈加复杂。齿轮是机械设备中用来传递动力的重要部件，而齿轮故障又时常发生，这无疑会对机械的整体运作产生不利影响。所以，有必要对齿轮故障进行分析，并能理论联系实际，通过实际案例来寻求解决方法，从而做到故障出现时能及时解决并予以防范。 机械设备中齿轮常见故障分析 齿轮在机械设备中有个重要作用，这就是它能传递运动，而且能控制运动方向，影响运动速度。而为更好地调控齿轮运转速度，就需要齿轮减速机装置的安装。我们知道，与齿轮减速机有关的几个主要频率为轴频、齿轮的啮合频率、轴承的内外圈、滚动体、保持架的频率，它们与
“谐频”、“边频”相结合，成为对齿轮减速机故障判定的依据。同时，与齿轮减速机有密切关系的是齿轮振动，且通过齿轮振动是判断齿轮故障的一个重要方式。因此，笔者将重点针对齿轮减速与齿轮振动的有关故障开展具体探讨。 2.1齿轮振动发生故障的一个重要原因是齿轮在生产与安装中存在失误。生产齿轮是齿轮得以发挥自身作用的首要条件，而生产制作中的微小误差就能导致齿轮的啮合精度降低，从而带来齿轮的振动和噪声增大，这些问题的出现无疑会提高齿轮的故障率[2]。因而，我们的相关机械使用单位应对齿轮的生产源与齿轮安装予以极大关注。 2.2齿轮振动出现故障的另一个原因是与齿轮的工作环境适宜度有关。因不同的工作环境在空气湿度、空气质量、温度等方面都存在差异。而齿轮作为现代化机械，其对工作环境有一定要求。因齿轮在啮合过程中，齿与齿连续冲击使齿轮产生受迫振动，如果此时其工作环境存在高湿度或其他不利影响，就会对齿轮的正常振动带来不利影响。为减少此种不必要的失误，我们的机械使用单位就应提前做好齿轮工作环境的净化工作。 2.3齿轮运行过程中存在因所使用到的润滑剂质量不达标而导致齿轮故障的现象。齿轮的运转少不了润滑剂的调节，有些单位为减少经济成本投入而使用不够清洁的润滑剂，或者使用的润滑剂不足，这些情况无疑会
滚动轴承故障诊断与分析..
滚动轴承故障诊断与分析Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing 学院：机械与汽车工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级：2010020101 姓名： 学号： 指导老师：王林鸿
摘要:滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一, 旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承的工作好坏对机器的工作状态有很大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声，甚至造成设备损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。 关键词：滚动轴承故障诊断振动 Abstract: Rolling bearing is the most widely used in rotating machinery of the machine parts, is also one of the most easily damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, its defect can produce equipment of vibration or noise, and even cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production. Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration 引言：滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％ 是因滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。如何准确判断出它的末期故障是非常重要的，可减少不必要的停机修理，延长设备的使用寿命，避免事故停机。滚动轴承在运转过程中可能会由于各种原因引起损坏，如装配不当、润滑不良、水分和异物侵入、腐蚀和过载等。即使在安装、润滑和使用维护都正常的情况下，经过一段时间运转，轴承也会出现疲劳剥落和磨损。总之，滚动轴承的故障原因是十分复杂的，因而对作为运转机械最重要件之一的轴承，进行状态检测和故障诊断具有重要的实际意义，这也是机械故障诊断领域的重点。 一滚动轴承故障诊断分析方法 1滚动轴承故障诊断传统的分析方法 1.1振动信号分析诊断 振动信号分析方法包括简易诊断法、冲击脉冲法（SPM法）、共振解调法（IFD 法）。振动诊断是检测诊断的重要工具之一。 （1）常用的简易诊断法有：振幅值诊断法，反应的是某时刻振幅的最大值，适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断；波峰因素诊断法，表示的
汽车故障诊断技术方案【模板】
汽车故障诊断技术方案 一、比赛内容要求 汽车故障诊断为实操比赛，由单人完成。 汽车故障诊断 1.内容要求：比赛内容为汽车故障诊断。故障范围包括别克威朗轿车发动机控制系统、车身电器系统、空调控制系统3部分，其中，车身电器系统包括照明系统、电动窗系统、车辆数据通讯系统其中之一；故障包含有故障码故障和无故障码故障，故障形式可为单系统故障或多系统故障。 要求在规定时间内，对通用别克威朗轿车（2017款15S 自动进取型）指定的系统进行故障诊断，步骤包括前期准备、安全检查、仪器连接、症状确认、目视检查、故障码和数据流检查、元器件测量、电路测量、故障点确认和排除，并填写相关记录等。 考核按照维修手册的规范，在规定时间内完成作业的流程，发现和确认故障点，按照裁判现场要求排除故障，并完整准确填写附表8《汽车故障诊断记录表》（因涉密，仅提供样表）。作业中要求较熟练地查阅维修资料、正确使用工量具和仪器设备、准确测量技术参数和判断故障点、正确记录作业过程和测试数据、安全文明作业。 2.比赛时间：40分钟。 3.比赛车辆：通用别克威朗轿车（2017款15S 自动进取型）。 二、名次排列规则 按总成绩由高到低排序，总成绩相同则以项目总用时短的名次在前。 三、分值分配及评分标准
（一）分值分配：总分100分。 （二）评分标准 2.分项评分细则 汽车故障诊断评分细则见附表12。 四、比赛需要的工量具、设备、配件和辅料(一)汽车故障诊断
汽车故障诊断项目为减少设备差异对选手水平发挥的影响，以汽车故障诊断项目允许选手自带相关的技术资料、工具及设备。 以下设备需要选手自带，比赛现场不予提供：数字万用表、试灯、BOSCH金德208测试线套装、KT720、KT660+OTC3840C 综合诊断分析仪。 五、比赛相关的技术资料 (一)通用别克威朗轿车维修手册有关部分章节。 (二)科鲁兹维修手册相关章节（纸质版）。 (三)百斯巴特、亨特底盘培训资料。 六、附表 附表8-1：2018年故障诊断记录表（样表） 附表8-2：2018年故障诊断维修工单 附表12：2018年故障诊断评分细则
齿轮故障诊断方法综述
齿轮故障诊断方法综述 摘要齿轮就是机械设备中常用得部件,而齿轮传动也就是机械传动中最常见得方式之一。在许多情况下,齿轮故障又就是导致设备失效得主要原因。因此对齿轮进行故障诊断具有非常重要得意义。介绍了故障得特点与几种诊断方法,并比较了基于粒子群优化得小波神经网络,基于相关分析与小波变换,基于小波包与BP神经网络与基于小波分析等故障诊断方法得优缺点,并提出了齿轮故障诊断得难点与发展方向。 关键字齿轮故障诊断诊断方法分析比较发展
目录 第一章齿轮故障诊断发展及故障特点 (1) 1、1 齿轮故障诊断得发展 (1) 1、 2齿轮故障形式与震动特征 (1) 第二章齿轮传动故障诊断得方法 (2) 2、 1高阶谱分析 (2) 2、1、1参数化双谱估计得原理 (3) 2、1、2试验装置与信号获取 (3) 2、1、3 故障诊断 (4) 2、1、4 应用双谱分析识别齿轮故障 (4) 2、2基于边频分析得齿轮故障诊断 (6) 2、2、1分析原理 (6) 2、2、2铣床振动测试 (6) 2、2、3 边频带分析 (7) 2、2、4 故障诊断 (8) 2、 3时域分析 (10) 2、3、1 时域指标 (10) 2、3、2非线性时间分析 (10)
第一章齿轮故障诊断发展及故障特点 1、1 齿轮故障诊断得发展 齿轮故障诊断始于七十年代初,早期得齿轮故障诊断仅限于在旋转式机械上测量一些简单得振动参数,用一些简单得方法进行诊断。这些简单得参数与诊断方法对齿轮故障诊断反应灵敏度较低,根本无法准确判断发生故障得部位。七十年代末到八十年代中期,旋转式机械中齿轮故障诊断得频域法发展很快,其中R、B、Randall与James1、Taylor等人做好了许多有益得工作,积累了不少故障诊断得成功实例,出现了一些较好得频域分析方法,对齿轮磨损与齿根断裂等故障诊断较为成功。进入九十年代以后,神经网络、模糊推理与网络技术得发展与融合使得齿轮系统故障诊断进入了蓬勃发展得时期。 我国学者在齿轮故障诊断研究方面也做了大量工作。1986年,屈梁生、何正嘉在《机械故障诊断学》中分析了齿轮故障得时频域特点。1988年,颜玉玲、赵淳生对滚动轴承得振动监测及故障诊断进行了分析。1997年,郑州工业大学韩捷等在“齿轮故障得振动频谱机理研究”中对齿轮得故障机理做了探讨。西安交通大学张西宁等在“齿轮状态监测与识别方法得研究”中提出了一种新方法即基于一致度分析。 1、 2齿轮故障形式与震动特征 通常齿轮在运转时,由于制造不良或操作维护不善会产生各种形式得故障。故障形式又随齿轮材料、热处理、运转状态等因素得不同而不同,常见得齿轮故障形式有齿面磨损、齿面胶合与擦伤、齿面接触疲劳与弯曲疲劳与断齿。 在齿轮运转状态下,伴随着内部故障得发生与发展,必然会产生振动上得异常。实践证明,振动分析就是齿轮故障检测中最有效得方法。若齿轮副主轮转速为n1,齿数为z1,频率为f1;从轮转速为n2,齿数为z2,频率为f2,则齿轮啮合频率fC 为:fC=Nf1z1=Nf2z2=Nn160z1=Nn260z2(1) 式中:N=1, 2, 3,…。齿轮处于正常或异常状态下,啮合频率振动成分及其倍频总就是存在得,但两种状态下得振动水平有差异。如果仅仅依靠对齿轮振动信号得啮合频率及其倍频成分得差异来识别齿轮得故障就是不够得,因故障对振动
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
电大汽车故障诊断技术A作业
一、单项选择题 1.在进行单缸断火试验时，声响元变化可 能是( )。 A. 活塞销响 B. 曲轴轴承响 c.活塞环响 D. 火花塞响 2. 发动机运转过程中逐渐熄火，多为( )故障。 A. 起动系统 B. 点火系统 c.供油系统 D. 冷却系统 3. 燃油压力过高可能是( )出现故障。 A. 燃油泵 B. 燃油滤清器 c.油压调节器 D. 油门 4. 汽油机起动时有反转，怠速和急加速时有敲缸现象，则故障为( )。
A. 点火时间过迟 B. 点火时间过早 c.触点间隙过小 D. 油门故障 5. 电控燃油喷射发动机燃油系统压力，多点喷射系统的一般为( )。 A. 7—103KPa B. 7—690KPa C. 62—69KPa D. 207—275KPa 6. 丰田车系采用普通方式调取故障码时，将点火开关打开，不启动发动机，用专用跨接线 短接故障诊断座上的( )端子，仪表板上的故障指示灯即闪烁输出故障码。 A. TEl 与EP B. TEl 与E1 C. VF1 与E1 D. TE2 与E1 7. 下列哪一项准确描述了怎样用电压表测量一个负载上的电压降 ( ) A. 接红表笔到蓄电池的正极接线柱，接黑表笔到一个已知良好的接地端 B. 接红表笔到负载正极端，黑表笔到负载接地端 C. 接红表笔到负载正极端，黑表笔接到一已知良好的接地端 D.接红表笔到蓄电池正极接线柱，黑表笔到负载蓄电池端
8. 每当汽车经过一个颠簸时，机油报警灯均要发光，下面哪一个是最可能的故障原因（） A. 机油压力低 B. 发送装置短路接地 C. 灯电路断路 D. 发送装置导线松动或有短路故障 9. 温度仪表不准确，技术员甲说，故障可能是仪表或发送装置故障所致；技术员乙说，故 障可能是仪表电压调节器故障所致。谁正确 ( ) A. 只有甲正确 B. 只有乙正确 C. 两人均正确 D. 两人均不正确 10. 现代汽车遥控防盗系统中不具备以下哪个功能 ( ) A.防盗功能 B. 警报功能 C. 遥控功能 D. 起动功能 二、判断题 11.曲柄连杆机构和配气机构的异响与发动机工作循环没关系。( ) 12. 进气歧管真空度随海拔升高而降低。( )
智能故障诊断技术知识总结
智能故障诊断技术知识总结 一、绪论 □智能： ■智能的概念 智能是指能随、外部条件的变化，具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。 ■低级智能和高级智能的概念 低级智能——感知环境、做出决策和控制行为 高级智能——不仅具有感知能力，更重要的是具有学习、分析、比较和推理能力， 能根据复杂环境变化做出正确决策和适应环境变化 ■智能的三要素及其含义 三个基本要素：推理、学习、联想 推理——从一个或几个已知的判断（前提），逻辑地推断出一个新判断（结论）的思维形式 学习——根据环境变化，动态地改变知识结构 联想——通过与其它知识的联系，能正确地认识客观事物和解决实际问题 □故障： ■故障的概念 故障是指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。可分为以下几种情况： 1.设备在规定的条件下丧失功能； 2.设备的某些性能参数达不到设计要求，超出允许围； 3.设备的某些零部件发生磨损、断裂、损坏等，致使设备不能正常工作； 4.设备工作失灵，或发生结构性破坏，导致严重事故甚至灾难性事故。 ■故障的性质及其理解 1层次性——系统是有层次的，故障的产生对应于系统的不同层次表现出层次性。 一般可分为系统级、子系统级、部件级、元件级等多个层次；高层故 障可由低层故障引起，而低层故障必定引起高层故障。诊断时可采用 层次诊断模型和诊断策略。 2相关性——故障一般不会孤立存在，它们之间通常相互依存和相互影响，如系统 故障常常由相关联的子系统传播所致。表现为，一种故障可能对应多 种征兆，而一种征兆可能对应多种故障。这种故障与征兆间的复杂关 系导致了故障诊断的困难。 3随机性——故障的发生常常是一个与时间相关的随机过程，突发性故障的出现通 常都没有规律性，再加上某些信息的模糊性和不确定性，就构成了故 障的随机性。 4可预测性——设备大部分故障在出现之前通常有一定先兆，只要及时捕捉这些征 兆信息，就可以对故障进行预测和防。 □故障诊断： ■故障诊断的概念 故障诊断就是对设备运行状态和异常情况做出判断。具体说来，就是在设备没有发 生故障之前，要对设备的运行状态进行预测和预报；在设备发生故障之后，要对故 障的原因、部位、类型、程度等做出判断；并进行维修决策。 ■故障诊断的实质及其理解 故障诊断的实质——模式识别（分类）问题
滚动轴承故障诊断综述
摘要：滚动轴承是旋转机械中使用最多，最为关键，同时也是机械设备中最易损坏的机械零件之一。滚动轴承质量的好坏对机械设备运行质量影响很大，许多旋转机械设备的运行状况与滚动轴承的质量有很大的关系。滚动轴承作为旋转机械设备中使用频率较高，同时也是机械设备中较为薄弱的环节，因此对滚动轴承进行故障诊断具有重大意义。 引言：故障诊断技术是一门研究设备运行状况信息，查找故障源，研究故障发展趋势，确定相应决策，与生产实际紧密相结合的实用技术。故障诊断技术是20世纪中后迅速发展起来的一门新型技术。国外对滚动轴承故障诊断技术的研究开始于20世纪60年代。美国是世界上最早研究滚动轴承故障诊断技术的国家，于1967年对滚动轴承故障进行研究，经过几十年的发展，先后研制了基于时域分析，频域分析，和时频分析的滚动轴承故障诊断技术。 目前国外已经研制出先进的滚动轴承故障诊断仪器，并且已经应用于工业生产中，对预防机械事故，减少损失起到了至关重要的作用。国内对故障诊断技术的研究起步较晚，20世纪80年代我过开始研究滚动轴承故障诊断技术，经过多年的研究，先后出现了基于振动信号的滚动轴承故障诊断，基于声音信号的滚动轴承诊断方法，基于温度的滚动轴承诊断方法，基于油膜电阻的滚动轴承诊断方法和基于光钎的滚动轴承诊断方法。从实用性方面来看，基于振动信号的滚动轴承诊断方法具有实用性强，效果好，测试和信号处理简单等优点而被广泛采用。在滚动轴承故障诊断中，比较常用的振动诊断方法有特征参数法，频谱分析法，包络分析法，共振解调技术。其中共振解调技术是目前公认最有效的方法。 振动检测能检测轴承的剥落、裂纹、磨损、烧伤且适于早期检测和在线检测。因而，振动诊断法得到一致认可。包络检测是轴承故障振动诊断的一种有效方法,实际中已广泛使用。当轴承出现局部损伤类故障后，振动信号中包含了以故障特征频率为周期的周期性冲击成分，虽然这些冲击成分是周期出现的，但单个冲击信号却具有非平稳信号的特性。Fourier变换在频域上是完全局部化的，但由于其基函数在时域上的全局性使它没有任何的时间分辨率，因此不适合非平稳信号的分析。短时Fourier 变换虽然在时域和频域上都具有一定的分辨率而由于其基函数只能对信号进行等带宽的分解。因此基函数一旦确定，其时域和频域分辨率也就不能变化，从而不能自适应地确定信号在不同频段的分辨率。小波变
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。