故障诊断技术
故障诊断技术范文第1篇
1．1自动控制系统故障诊断特点自动控制系统是自动化生产活动的中枢神经，它接收指令，进行运算，担负着指挥和调度生产设备运行的任务。以一个完整的分布式自动控制系统为例，它的结构和组成十分复杂。从纵向分析，它是一个多层次系统，大致可分为控制层、控制数据应用层、统计数据应用层等，层与层间通过有限的数据通道进行交互。从横向分析，它是由一系列子系统和部件组成的多功能系统，每个子系统和部件都具有其固有的结构和功能，可以通过通用的总线或者固有的硬件结构相连接，它们相互协作密切配合。整个系统的特性就是由这些子系统和部件的特性以及它们之间的层级联系所决定。透过自动控制系统的组成，分析故障及其传播机理，可以看出控制系统的故障具有以下特点：1）层次性：控制系统的分层结构决定了控制系统故障具有层次性，每一个故障都势必与控制系统的某个层次相关联。高层次的故障可能由低层次的故障所引起，但与一般的机械式结构不同，控制系统低层次的故障可以被检测和控制，未必引起高层次的故障。这种分层的故障特征是控制系统故障的基本特性；2）相关性：也可以称之为自动控制系统故障的“横向性”，它是由系统各设备和参数之间的联系所决定的。一个故障存在多条潜在的故障传播途径，因而一个故障的发生可能引起其他多个故障同时发生；3）延时性：依据控制系统故障的传递机制，从基础设备故障到系统级故障要经历发生、发展到形成的过程。这是一个由量变到质变的过程。单次基础故障数据的检测结果不具有代表性，需要通过统计方法使故障的检测趋向可靠，但同时会牺牲部分实时性。因此，综合故障的发生和检测特征，故障具有延时性；4）模糊性：控制系统的故障和诊断信息不仅包含定性问题，还包含定量问题，所以不能纯粹用“正常”或“故障”来表示，所以故障分析还要考虑由量定性的过程。根据输入的精确值和隶属度，按照一定的关系求出模糊量。分析过程通常可以有多项不同来源的输入量。例如，控制器CPU运行负荷超过某一限值，或者内存使用量超过某一限值，可判定为运行超负荷故障，但此类故障是一个模糊的概念，不具备非此即彼的特性。
1．2故障树建造对于系统复杂的控制系统，引发故障经常是多种因素作用，相同故障在不同的环境状态和系统运行状态下表现的症状却不完全相同，有时可能几个故障同时发生，更加大了故障诊断的难度，若有可靠的故障诊断机制来提高对故障的检测和监控，可以最大限度的避免误操作和非经济运行，从而提高自动控制系统的运行可靠性和可用效率。故障树是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图，它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系。逻辑门的输入事件是输出事的“因”，逻辑门的输出事件是输入事件的“果”。以计算机系统系统实现的故障树分析的基本程序一般包括如表1的步骤。图1显示了控制系统故障的树形结构。宏观上的系统故障是一系列子故障的集合，或者说，一个底层故障的产生可以引发整个系统故障。例如“控制器电源故障”或者“控制器硬件故障”任何一项发生，可以视为控制器故障。故障的这种从底层到上层、从微观到宏观的逻辑组合关系和传递关系，取决于控制系统的构成方式，同时也决定了故障诊断系统的设计和实现思路。故障树在DCS故障诊断的典型应用包括故障组合、子故障动态抑制、故障源推理、故障标识传递等。故障诊断在大部分情况下，元故障的“或”关系可以产生组合故障。在另一些特殊情况下，元故障的“与”关系才可以产生组合故障，例如相互冗余的两个设备，当两者均发生故障时，两者所担当的工作环境才被视为故障。在由下至上传递故障信息时，故障信息中包含故障标识，可以据此反向推理故障源。故障树还可以为子故障动态抑制提供依据，例如，当节点通讯发生异常时，节点的其他故障信息无法上送，那么在故障分析时对该节点的其他故障信息应该不予分析，防止得出无意义的结果。
2生产控制系统故障诊断软件设计
2．1故障诊断系统架构设计一个完整的故障诊断系统是一系列软硬件的有机结合。生产控制系统往往由用于控制生产设备的硬件控制系统、用于提供数据服务和数据计算的服务器、用于提供监视和人工控制的操作员客户端、以及连接它们的网络所构成。图2是一个分散控制系统的示意图，其中控制站负责采集测量数据、根据用户配置运行与生产工艺相关的控制程序、并输出控制信号，达到控制生产设备的目的。服务器计算和存储生产过程数据，并为控制和操作网内的其他终端提供数据服务。操作员站则用于监视各生产环节和设备参数，以及人工设置工艺参数。生产控制系统的故障诊断软件，部署于控制系统的各个组成节点上，每个节点上运行的故障诊断软件都是控制系统的故障诊断子系统的一个组成部分。对于不同类型的节点，其上运行的故障诊断软件职责也不相同。如果按简单的“检测、计算、监视”过程来设计故障诊断系统，可以在设备和节点上检测故障情况，再将检测到的故障信息汇总到服务器进行计算，而客户端可从服务器获取计算结果进行全系统的故障监控。但是，检测环节所在的设备或者计算环节所在的服务器也有可能发生故障。一旦集中计算环节发生故障，则所有监控客户端都无法获取到有效的诊断信息。因此，出于故障诊断对于控制系统而言的重要性考虑，故障诊断系统本身的设计需要考虑鲁棒性，而故障诊断软件的设计和部署尽可能应对多样的软件运行环境故障。按图2所示，对故障诊断软件的功能和部署进行增强设计：控制站：除了影响诊断功能本身的故障，例网络完全中断、诊断所依赖的硬件故障，控制站诊断本身以及下挂模块的所有故障，并将收集到的诊断数据组播发送到网络，供操作站接收。服务器：诊断本机硬件、系统数据服务、历史数据服务等故障，同样组播到网络，供操作站接收。操作站：诊断本机硬件、监控服务等故障，监控本机故障状态，并组播到网络；收集网络上的诊断数据，监控其他节点的故障状态；主动监测其他节点的诊断数据包，若某个节点超过协定的时间没有发出诊断数据，则认为该节点严重故障，主要是为了应对其他节点电源失效，主机内设备硬件故障，或操作系统崩溃、死机等软件故障。根据各个角色的功能可知，所有节点和设备都有诊断自身轻度故障的职责，操作站具有收集和呈现诊断数据的职责。每个操作站进行独立诊断，可以分散诊断服务失败的风险，每个诊断节点都是其他诊断节点的冗余，即使服务器、控制站、或者某个操作站因故障或离线完全不可用，其他操作站也可以及时发现，并继续监控其他节点的故障状态。
2．2故障的检测故障检测的前提是已经通过故障树分析，得到了可能发生故障的所有位置，由此对这些位置进行实时故障检测。故障检测过程一般是周期性的测试和采样过程。例如，通过故障树分析得出控制器中用于交换用户数据的内存可能发生故障，那么在故障检测的实现过程中可以在该控制器上部署一段嵌入式程序，周期性地测试内存的可读写性，并且送出检测结果。同理，通讯模块和I／O卡件也可以各自检测电源可用、总线连通等各类故障。分散诊断有利于降低耦合，保持系统大部分可靠。在这些设备和节点上部署的诊断程序实现了故障的检测环节，它们是故障诊断软件系统的重要组成部分。
2．3故障数据分析和过滤控制系统中主机和设备一般将每次检测的直接结果发向网络，即通过网络传播的故障诊断数据包一般包含原始诊断数据。对很多硬件设备而言，单次的检测可能由于工作状态、环境等因素的影响，存在扰动和不确定性，因此，原始诊断数据往往需要经过过滤和统计才能形成有效的诊断结果。故障诊断数据的处理过程与一般的信号处理过程既有相似性，又有特殊性。与一般的信号处理过程类似，原始的故障诊断信号可以根据需要进行滤波和放大，而数字化的故障诊断信息又可以依据数据点有效性进行筛选、依据一定的规则进行统计。故障诊断数据的过滤过程旨在剔除无效的测量数据点，例如初始测量状态产生的数据或者因严重故障而未执行轻度故障测量返回的数据点。因此在测量环节，需要引入标记数据有效性的附加信息。故障诊断数据统计的规则，涵盖一般的统计方法，也有部分诊断项需要统计一段时间或者一系列诊断数据点中出现某个值的次数。过滤和统计的规则是多样的，通常可以参考一般的软件滤波方法。例如限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、滑动平均滤波法、中位值平均滤波法、限幅平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法、限幅消抖滤波法等等。对于故障诊断软件，规则是故障数据处理过程必不可少的输入项。故障数据的规则的输入应该具有统一的接口和不同的来源，可以是人工实时输入、组态和配置输入、或是其他系统的结果作为输入。根据经验，故障产生和消除的判定条件往往不尽相同，所以同一个故障项的产生和消除需要不同的规则来判定。
2．4故障状态监控人机界面是故障诊断结果的输出之一，也是故障诊断系统的组成部分。生产控制系统故障诊断软件的人机界面包含实时系统状态监视、故障报警、故障日志等。图形化的人机界面是故障诊断软件易用性的关键。但是，不同的行业应用具有不同的生产工艺和流程，不同的生产过程拥有不同的设备，要求查看的实时诊断内容也必然有所区别。为了避免为每个工艺过程定制监控画面，生产控制系统软件一般以流程图的形式将工艺参数实时显示在监控画面上，而流程图可以由用户进行自由组态，以满足丰富的呈现效果。同样，故障诊断软件在人机界面设计上也可以使用这种方案，故障诊断结果数据可以作为变量引入流程图，用户根据自己的需要自由绘制图形和动态，以丰富且可变的形式来显示故障诊断结果。关键的诊断结果使用报警的方式来提示操作人员和设备维护人员，在控制系统软件中，故障诊断报警和工艺过程参数的报警类似，诊断结果以模拟量超越限值或开关量变化来触发报警。故障诊断软件记录故障的产生和消除，以及设备关键运行参数的变化，形成故障诊断日志，以便对设备运行状态进行追溯和分析。用户可以对状态诊断历史记录进行查询。查询条件一般应该有起始时间、终止时间、设备地址、设备名、工段、设备状态等。
3先进故障诊断软件技术
3．1专家系统当前故障诊断领域所开发和设计的测试诊断软件在功能上已较为完善、能够满足绝大多数诊断要求，但在进行测试时多是自动按照预先定义好的测试流程，顺序地完成测试项目。整个测试诊断过程只是一个单向的程序顺序执行过程，用户无法将自身经验和思维与测试软件进行人机交互，例如测试诊断软件不能由用户根据需要任意选取测试位置、步骤等，大大浪费了测试资源和时间，无法实现测试效率的最优化。可以在现有自动测试软件的研究基础上，结合人工与自动测试的各自优点，通过研究基于专家系统的交互式故障推理模式以及设计基于该模式的故障诊断软件系统，完成测试系统的优化。交互式故障推理模式以故障诊断专家系统为核心，结合故障现象、测试数据和用户经验、思维进行综合分析，基于专家系统和人工智能获取测试跳转条件，逐步推理、检测、隔离定位具体故障；而且具有学习能力、且预留有故障诊断流程的扩展接口，可以在实际使用过程中不断优化已存在的诊断流程，并可以方便地增加新的诊断流程，实现测试系统的自我丰富与完善。
3．2智能技术为了更好地诊断与处理生产控制系统故障，有必要将多个专家的理论知识和丰富的实践经验积累起来，应用智能技术，开发一个以信号采集、数据分析为依据的计算机故障诊断专家系统，以帮助运行人员对控制系统实时监测，故障诊断和运行指导，但是传统的专家系统存在知识获取的瓶颈问题、容错性差、处理大型问题较为困难———通常只能判断两种(正常与不正常)状态等一系列问题，且系统一般采用产生式结构，难以适应实时系统诊断的要求，而这些问题应用神经网络方法可以解决。因为神经网络具有大规模模拟并行处理，信息分布式贮存、连续性非动力学、全局性集体作用、高度的容错性和鲁棒性、自组织、自学习及实时处理能力，且能对不正常的程度做量化计算，利于观测与评定；但神经网络方法自身存在学习效率低、训练速度不高、知识表达的逻辑关系不明显、不易理解和维护，也不便直接表达包含时序关系的复杂知识、启发性知识等问题，使其实用性大受影响。在目前看来，单独使用任何一种方法建造的专家系统都有不足。因此，采用分层混合专家网络(即分层模糊神经网络与专家系统相结合的方法)，研究开发故障智能诊断软件，能较为准确及时地对生产控制系统故障进行诊断。
4结束语
故障诊断技术范文第2篇
关键词:油液诊断 光谱分析 铁谱分析 理化性能 故障诊断
中图分类号:F273.4 文献标识码:A
文章编号:1004-4914(2010)05-292-02
设备故障诊断是设备管理中一项十分重要的工作,是一种了解和掌握设备在运行过程的状态,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有效方式,其主要分为油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等诊断技术方式。在设备故障诊断中,如果单纯从振动、升温、噪音等方面进行监测分析时,故障往往都已发生,对判断故障原因及部位不够准确,有时需停机检查才能找出故障原因,但是油液诊断技术便可做以预知性的维修,及早发生现故障隐患,及时排除或早作准备,减少损失。
许多人对油并不了解,仅把油认知为只是针对齿轮轴承等部件的作用,出现问题只需更换新油便可解决,往往把可通过油诊断分析就能确立解决的事情从机械的角度去考虑,结果徒劳无功,延误设备修整时间。实际上油从设备内部流过并流经各个运动着的中心部位,它本身不断降解老化,同时也夹带各部位的磨损颗粒、碎屑、泄漏物质等。因而完全可以从油使用状态或品质中得到关于油本身及设备机械状态的更及时更准确的信息,只要设备出现重大异常情况,都会在油品的各项指标变化中得到反映。因此以油液诊断技术作为设备故障诊断的主体,是设备故障诊断技术的首选。
一、油液诊断技术
那什么才是油液诊断技术呢?所谓油液诊断技术是指根据油在使用中的变化预测设备故障及寻找故障原因,以油作为设备故障诊断技术的主体,同时与其他几种监测方法相结合对设备故障进行诊断的一种技术手段。从油着手的诊断技术内容包括:油物理化学指标变化;油在机体内生成沉积物;油颗粒污染度检测(磨损颗粒,泄漏介质)等。其中油颗粒污染度检测是油液诊断技术最主要的方面,主要采用的是发射光谱技术,是对污染油液的化学成分及性能的准确测定,目前中原油田采用的是理化性能监测与M型发射光谱及铁谱技术相结合,针对油田用往复机械(发动机、压缩机)、齿轮箱故障进行监测诊断。
二、光谱分析技术
通过对油中所含颗粒物作精确的实验室分析,可以从中获得关键性的信息,从而设计并制定出预防性维护和整修措施。而M型发射光谱满足了这一方面的需求,它可以针对溶于油中的最小颗粒进行鉴别,大多数为8μm或更微小的金属。我们采用的光谱仪是美国SPECTROIL公司生产的原子发射光谱仪,它能在30秒钟同时分析出19种元素(铁、铬、铅、铜、锡、铝、镍、银、硅、硼、钠、镁、钙、磷、锌等)的成分和浓度值,通过分析油液中的金属磨粒、化学元素成分,对比不同时期在用油品中金属含量的增加程度,了解设备的磨损情况。油中关键元素变化产生原因见表1。
三、铁谱分析技术
单纯地使用光谱分析也有所不足,微小颗粒的含量是随着设备运行时间的延长而连续增加,一旦更换了油品,整个过程又需要重新开始。但铁谱技术又弥补了此项缺陷,铁谱分析主要是研究10μm以上的较大颗粒。通过铁谱分析,可以按照大小、数量、颜色、形状和化学成分,对油品中的磨损颗粒和杂质进行分析。只要设备处于正常的磨耗,则颗粒的数量会保持在相对恒定的状态;而一旦进入磨损状态,颗粒的数量和体积则会急剧增加,排除磨损开始的时间点被发现过晚的情况。
几种分析技术的结合,就可以有效推断出是属于齿轮磨损还是轴承磨损;还可以区分出因不同外界影响(如窜气,进污水)而造成的污染颗粒和化学成分的突变,而更准确地预测故障的原因和部位,更全面地监测设备运行情况,及早发现并排除故障隐患,减少损失,大幅提高设备故障诊断的预知性、准确性和及时性。
表2是通过分析对设备故障诊断简单提示:
四、事故实例
在进行油液诊断技术的研究工作的同时,我们也做了许多油的质量跟踪工作,根据设备的动态监测进行油液分析及时发现设备存在隐患。针对不同的监测对象,有选择性的联合运用几种油液监测手段,例如压缩机这种具有多种磨损形式的动力机械,就需联合应用光分析技术、铁谱分析和理化指标进行监测,比单一使用一种方面有效。以下便是使用油理化指标分析、M型发射光谱仪、分析式铁谱仪进行故障诊断的实例。
事例一:从2008年3月到2009年9月,我们采用油液分析技术对36套天然气压缩机组共63台设备,进行与磨损状态研究,共监测天然气压缩机组油样390份,出具监测报告390份。其中发现压缩机组存在异常隐患30台次,需要停机检修12台,实际停机10台。
2009年2月,在对中原油田某厂送检的2#天然气压缩机油进行监测过程中,发现2#天然气压缩机在用油中铜和铅元素含量异常变化,浓度和梯度都超过了界限值,落入异常磨损区域。经过详细分析,确定2#压缩机含铜和含铅部件发生了严重异常磨损,应立即停机检修。天然气压机主要磨损无素来源见表3。
2009年2月13日,现场设备管理人员对2#天然气压缩机进行了停机检修。检修发现,2#天然气压缩机主机油泵的两个铜垫片脱落,两付连杆瓦中,一付已经严重磨损,止推瓦和甩油环已破碎,而且在曲轴箱油中可以见到明显的铜屑。由于预报准确、及时,现场设备管理人员采取措施有效,避免了事故的进一步发展,消除了曲轴断裂、压缩机爆炸等恶性事故隐患,保障了压缩机和人员的安全。
在监测中我们发现,冷却液泄露的情况在天然气发动机上发生的较多,而对于天然气压缩机,冷却液的污染程度不太明显,发生的也很少。对于天然气压缩机的污染,主要是由杂质和燃气所引起的,特征元素为硅元素,硅元素是一个具有特殊意义的元素,它既包含着杂质污染信息和燃气系统故障信息,同时,在某些天然气油中,还具有添加剂元素的身份。
我们把这些信息及时反馈到现场,现场设备管理人员根据我们的建议,及时采取有效措施,预防了压缩机组事故的发生和发展。
事例二:中原油田某厂输气区的3#天然气发动机,光谱分析发现铜元素浓度值偏高,采用铁谱技术,制作了谱图。这是一个铜切削磨损颗粒,因为受到高温的影响,边缘已经出现回火蓝色,显示摩擦副工作温度过高,已发生异常磨损。
事例三:在某厂送检的7#压缩机油样中,发现铅元素、铝元素的浓度值和梯度值超过了异常界限值,说明压缩机含铝、铅的运动部件存在异常磨损,我们给现场设备管理人员发出了预警维修建议,在该压缩机中,十字头瓦、衬套材料中含有铝、铅成分,因此,重点检修部位应为十字头瓦、轴承瓦。
经过现场设备管理人员检修发现,十字头瓦严重磨损,更换了十字头瓦、隔离室。检修后,铝元素浓度值、铅元素浓度值恢复正常,为生产单位预防了一起安全事故。
从以上几个事例可以看出,在对天然气压缩机组在用油进行监控中,我们为使用单位提出了安全措施意见,意见采纳率达到80%以上。被监测的36套天然气压缩机组没有发生一起特、重大安全事故,消除了多次事故隐患,故障发生率呈逐年下降趋势,保障了天然气压缩机组安全、可靠运转,有效地支持了油气生产,社会效益显著。
总的说来,在设备故障诊断中,通过油液诊断分析可得到更多更及时和更深层的信息,若再加上间接有关及虽无关但从油的变化觉察到的则几乎可覆盖全部,尤其对事前和事后设备故障原因分析有不可替代的作用。因此,在机械设备的故障诊断过程中,油液诊断技术起到了主导作用,对确保设备安全运行,节省维修费用,提高企业经济效益具有十分重要的经济和社会意义。
故障诊断技术范文第3篇
关键词：矿山；机电设备；故障诊断技术
在社会经济的推动下，我国的采矿事业得到了较大发展，各类采矿设备不断涌现，给采矿作业的顺利进行带来了便利。虽然我国的矿山机电设备有了较大进步，但是在实际操作中，基于采矿作业的特性，其容易出现一些故障，因此，加强对机电设备的故障诊断以及检修有着重要作用。工作人员必须掌握一定的故障诊断技术，能够根据实际情况解决机电设备各种故障问题，并明确各种诊断标准，以确保电机性能和运作效率，这样才能更好地保障采矿作业顺利进行。
一、矿山机电设备故障诊断技术分析
基于采矿作业的自身特性，在采矿过程中，受人为因素及外部客观因素的影响，各类机电设备极易出现故障情况，如果不及时进行处理，将会对采矿作业的正常进行造成重大影响。因此，对故障诊断技术加以应用有着重要作用。在对故障诊断技术应用的过程中，技术人员必须对故障情况进行合理分析，采取适宜的故障诊断技术进行操作，这样才能更好解决故障问题。一般情况下，技术人员可以详细记录机电设备正常作业时的各项参数，建立相应故障模型，在对出现故障的机电设备进行处理时，技术人员可以根据相关参数分析故障点及故障原因，从而采取有效措施进行解决。由于机电设备的故障类型较多，所以技术人员可以通过计算机对机电设备各项性能进行测试，获取相关信息，并以此作为故障诊断依据。在实际情况中，故障诊断技术的内容较多，有多种应用方法，包括模型诊断、仪器诊断、主观诊断等。模型诊断主要通过相应的数据模型对矿山机电设备进行诊断，在机电设备相关参数的基础上，技术人员可以通过传感器等技术对机电设备故障类型、故障点以及故障原因进行分析，从而对机电设备进行有效诊断。仪器诊断主要通过相应检测仪器对机电设备的运行故障进行诊断，一般具有较高的诊断效率以及诊断质量，但是对相关信息数据准确度的要求较高。在不同的采矿环境下，检测仪器的诊断性能也会存在一定差异，所以技术人员在通过检测仪器对机电设备进行检测时，必须对检测仪器进行检修和养护，并根据实际情况进行适当调节，从而更好确保故障诊断的效果。主观诊断主要以技术人员的诊断经验为依据，通过经验判断对机电设备进行诊断，虽然有着较快的诊断效率，但是诊断质量不高，适用于一些经常性故障的诊断。在主观诊断中，技术人员通过听觉、视觉来判断故障点，并根据以往经验分析故障原因，所以对技术人员的专业素质提出了较高要求，如果技术人员实践经验及专业能力不足，将会导致诊断结果出现多种偏差。因此，在对故障诊断技术进行应用时，技术人员必须根据实际情况选择合适的故障诊断方法，有效解决矿山机电设备的出现的各种故障，这样才能更好保障采矿作业顺利进行。
二、矿山机电设备应用故障诊断技术分析
在实际采矿作业中，矿山机电设备的种类较多，包括采煤机、电动机、矿井提升机等，每种设备对采矿作业的顺利进行都有着较大影响，因此，保障各机电设备的质量有着重要作用。在利用故障诊断技术对机电设备进行检修时，技术人员必须对设备特性、诊断技术特性等内容进行准确分析，从而促进检修工作顺利进行，保障采矿质量。矿山机电设备应用故障诊断技术的方法如下：
1、矿山采煤机故障诊断
在实际生活中，我国采矿事业虽然有了较大发展，但是在采煤机故障检测方面依然存在较多问题，随着科学技术不断进步，很多企业引进了采煤机故障诊断系统，起到了较好效果。采煤机故障诊断系统具有变频器通信模块，能够对采煤机多种运作参数进行准确检测；在变频器通信模块的显示屏中，技术人员可以了解到采煤机运作电流、变频器电压、运作速率等参数，所以能够及时了解采煤及运作情况；变频器通信模块具有多种功能，包括过载保护、过压保护、过流保护等。诊断系统还具有故障诊断模块，能进行联网操作，在发现采煤机出现故障时，其能够将故障情况传送至显示屏中，帮助技术人员对故障原因、故障点进行分析，从而更好解决采煤机故障问题。
2、矿山电动机故障诊断
矿山电动机在采矿作业中容易出现多种故障，包括定子绕组故障、放电故障等。在对放电故障进行诊断时，基于故障特性，一般可以采用电流互感机、高频检测仪等仪器进行检测，在明确电动机各项运作参数后，与正常运作时相关参数进行对比，从而采取相应措施进行解决。在对电动机短路等故障进行检测时，由于这种故障会出现电流增大的情况，所以技术人员可以依据电流参数值进行诊断；对断相等故障进行诊断时，技术人员可以使用零序电流以及负序电流进行诊断，从而解决电动机故障问题。
3、矿井提升机故障诊断
提升机主要用来输送人员、材料等，所以提升机质量对采矿作业的顺利进行以及人员的生命安全有着重大影响。一般情况下，提升机会出现松绳故障，所以技术人员可以通过相关设备对松绳情况进行实时监测，以避免出现重大事故。监测设备需要具备一定的报警功能，能够根据相关参数的变化调整自身运作状态，从而对故障问题进行解决。
三、结束语
在采矿作业中，受人为因素及外部客观因素的影响，机电设备极易出现故障问题，不仅降低设备的整体性能及运作效率，而且给采矿作业的正常进行带来不利，因此，加强对机电设备的检修有着重要作用。故障诊断技术的内容较多，技术人员在利用其对机电设备进行诊断时，必须对实际情况进行了解，选择合适的诊断方法，清除各类故障问题，并进行定期检修，从而保障机电设备的运行水平，保障采矿作业的顺利进行。
作者:倪江强 王崇智 单位:陕西南梁矿业有限公司机电运输部
参考文献:
[1]仇金刚.故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用探讨[J].机电信息,2015,(6):97-98.
故障诊断技术范文第4篇
机械故障诊断技术，顾名思义，就是采用某种技术手段来预测即将发生的机械故障，判断故障发生位置，为预防故障发生及排除故障提供技术支持，降低故障带来的损失。早期，人们主要通过听声音、触摸等方式判断故障是否产生以及故障产生位置，随着计算机技术的发展，各种计算机技术特别是现代信号处理技术被不断的应用到故障诊断技术中来，机械故障诊断技术已逐渐成为一门系统学科。
1)通用机械故障诊断技术研究现状。最早开展机械故障诊断技术研究的是美国。20世纪60年代以后，随着航天及航空技术的发展，对故障的预判及诊断提出了更高的要求，传统故障诊断方法已不能满足技术发展的需要，促使美国积极开展故障诊断技术的研究和开发工作。随后，欧洲、日本等发达国家相继开展机械故障诊断技术研究[1]。20世纪80年代，在相关部门的支持下，国内大学和科研机构也开始机械故障诊断方面的研究。在部件摩擦碰撞、松动等故障方面，清华大学裙福嘉课题组对其非线性动力学行为进行理论和实验研究，已取得重要进展[2]。小波变换为故障诊断时频域重要方法之一，西安交通大学何正嘉课题组[3,4]即采用小波技术进行故障诊断技术研究。在机械监测诊断领域，西安交通大学屈梁生课题组[5]创立了全息谱技术，采集机器振动过程中的幅、频、相信息，显著提高机器运行中故障的识别率，此外还有东南大学的钟秉林等学者均长期从事于机械故障诊断研究，出版了大量学术著作和论文，为推动通用机械故障诊断技术做出了重要贡献。
2)农业机械故障诊断技术研究现状。农业机械故障诊断方面，陈芳等在对农业机械故障发生的原因及征象进行分析的同时，应用希尔伯特一黄变换方法对农业机械的故障点进行了观测和诊断，通过经验模式分解(EMD)分离噪声，然后从希尔伯特谱中分析出故障振动信号的时频分布情况，从而确定故障发生的时间以及故障前后信号频率和幅值随时间变化的各种信息，以达到提取较为完整的故障特征的目的，实现对这类系统的某些特殊故障的诊断。刘明涛，孙斐采用小波变换技术分析农业机械运行过程中产生的振动信号，有效地检测出齿轮箱系统信号的变化，实现对齿轮箱系统的故障诊断。李杰，赵艳针对目前农业机械故障诊断采用人工方法排除步骤冗长、速度慢、效率低、准确率低等问题，提出并实现了一个基于正向推理的农业机械故障诊断、安全评价专家系统。该系统具有农业机械知识查询、农业机械故障诊断和农业机械安全评价等功能，有较好的稳定性与鲁棒性。李晓敏，李杰等在农业机械故障诊断中引入计算机动态模拟技术。
3)状态监测技术研究现状。在设备关键部件状态监测方面，应用最为成熟的是故障自诊断系统又称OBD(OnBoardDiagnosties)系统，该系统通过传感器监测控制系统各部件的工作状态，并根据传感器数值监测部件运行状态以及安装位置来确定故障产生位置，并自动形成故障代码，存储故障信息，为故障的排除提供线索。OBD系统最早用于汽车尾气排放监测，后来逐渐扩展到发动机故障检测，最后发展到刹车系统、气囊、车门等整车部件状态检测，甚至关键部件的螺钉松动都可以检测出来，以便及时发现隐患，保证汽车的安全运行。现在OBD系统又逐渐扩展到空调、冰箱、彩电等家用电器故障诊断中，这些设备中均安装微处理器控制单元(ECU)，当设备出现故障时，一方面采用声光报警，另一方面产生故障代码，故障代码中包含故障类型、故障位置等信息，为排除故障提供方便。OBD系统比较复杂，其功能由软件和硬件共同实现。现有汽车OBD有超过150个可能的故障代码。汽车OBD系统经历OBDI、OBDII，现已发展到OB-DIII。现在汽车上的OBD系统已全部集成在汽车电子控制单元(ECU)中。国际上生产ECU系统品牌主要有，博世、摩托罗拉、德尔福、马瑞利、西门子。国内康佳、比亚迪等国产车开发商开始研发自主ECU系统品牌。据报道，潍柴自主研发的高压共轨电控ECU(含OBD系统)已开始小批量投放市场。
2机械故障诊断技术研究方法
机械故障诊断方法非常多，经过近半个世纪的发展，已形成机器振动和噪声信号测定、油磨损碎片测定、温升测定等方法。在故障信号处理方面采用时域分析法、频域分析方法及时频分析法等。故障识别方面采用专家系统、模式识别以及神经网络等技术。故障预警方面主要采用状态监测方法，借鉴在汽车上运用相对成熟的故障自诊断系统(OBD系统)。现简要介绍与农业机械故障诊断相关，较多应用于农业机械故障诊断的方法。
1)采用时域信号分析的故障诊断技术。在机械设备的特定部位安装振动传感器，采集、记录并显示设备在运行过程中随时间变化的振动信息，如振幅、相位、频率等，得到机械设备特定部位的时间历程，也就是时域信号。时域信号中包含的信息量大，直观且易于理解，是机械故障诊断的原始依据，但时域信号数据十分庞杂，很难一眼看出故障特征，需要采用特定方法处理。时域信号处理技术主要包括，时域统计分析及相关分析等。
2)采用频域信号分析的故障诊断技术。频域分析实质上是将时域信号进行快速傅里叶变换，转化为频域信号，采用频域信号处理技术分析信号，并得出故障特征的分析方法。许多故障的发生和发展，振动信号的频率成分会发生非常明显的变化。例如，齿轮发生断齿、表面疲劳剥落等都会引起周期性的冲击信号，相应在频域就会出现不同的频率成分。监测这些信号频率变化，可有效预测故障发生与发展。频域信号处理技术主要包括频谱分析、倒频谱分析及包络分析等。
3)采用时频域信号分析的故障诊断技术。机械产生故障后，运行过程中的振动信号会产生显著的频域或时域故障特征，然而这些特征并不是不变的，而是随着时间变化的，即动态信号的非平稳性。特别是剥落、松动、裂纹等故障，非平稳尤其明显。实际故障检测过程中，非平稳性往往是普遍的，平稳性只是一种简化或近似。非平稳信号的相关函数、功率谱等统计量是时变函数，必须要得到这些信号的频谱随时间的变化情况才能更好的判断故障情况。因此，一般采用时间和频率的联合函数来表达这些信号，该方法称为信号的时频表示。实际应用中，时频域信号分析技术主要包括傅里叶变换、Wigner-Ville分布、小波变换等。
3农业机械故障诊断技术发展趋势
1)通用机械领域相对成熟的故障诊断技术逐步移植到农业机械故障诊断中来。可用于农业机械故障诊断的一是基于振动信号特征提取的故障诊断技术，二是关键部件工作状态监测故障诊断技术。基于振动信号特征提取的故障诊断技术大部分用于化工、电力等大型机械设备故障诊断，理论发展非常早，许多现代控制理论，计算机技术，信号处理技术均被应用基于振动信号特征提取的故障诊断技术中。关于关键部件工作状态监测方面，最成功的例子是汽车故障自诊断系统(OBD)，以传感器监测关键部件状态，采集到的数据送汽车电子控制单元(ECU)处理，主要用于汽车发动机及汽车其他关键部件工作状态监测，技术发展已比较成熟。农业机械越来越复杂，对故障诊断的实效性、准确性要求越来越高，上述两种故障诊断与监测技术正逐渐移植到农业机械上来。
2)现代智能化技术不断运用到农业机械故障诊断中来。随着农业机械复杂程度加大以及对智能化水平提高的需求，农业机械状态检测与故障诊断技术将日趋完善。针对农业机械故障特征的专家系统、神经网络、模糊逻辑、遗传算法等智能诊断方法将不断的运用到农业机械故障诊断中来，在当前技术基础上，将新的理论和技术引入到农业机械故障诊断领域，不断出现不同智能故障诊断技术，形成综合性能更好的融合智能故障诊断技术。
故障诊断技术范文第5篇
【关键词】汽轮机 故障诊断技术 发展趋势研究
众所周知，工业乃是推进我国经济发展的第一产业，在很大程度上对我国的经济起到重要的支撑作用，因而近年来其发展一直受到各方的高度重视。由于我国经济发展程度的不断提升，当前我国工业生产得到了较大的改善，所使用的设备也是日趋先进。主要体现在设备自身的安全性更高，可用性更强，在维修上特越来越便利。现阶段，我国工业的工作核心在于加强设备的故障维修处理工作，汽轮机作为我国工业生产中运用比较广泛的设备之一，对其故障诊断技术的研究更加重视。汽轮机自身结构比较特殊，发生故障的可能性较高，并且一旦发生故障，其伤害较大，具有很多难以回避的弊端，在一定程度上而言已经不能满足工业生产中对汽轮机维护的需要。因此，必须加强技术探索，不断的对其性能进行发展和完善，才能最大限度的给予汽轮机的安全性和可靠性提供切实保障。
1 当前我国汽轮机故障诊断技术存在的主要问题
1.1 检测方法存在不足
对汽轮机进行检测涉及复杂的机理和众多数学方法，很多专业化的推算方法已经达到了较高的水平。然而现阶段，我国在汽轮机故障诊断技术和方法上存在较多的弊端，尤其在技术的使用上遇到了较大的瓶颈，难以进行突破，为此使得我国汽轮机的诊断受到较大的影响。
1.2 材料性能检测技术欠缺
在进行汽轮机故障诊断和检测过程中，对材料性能的检测同样重要，它也是提升汽轮机故障诊断技术的重要环节。然而，目前我国材料性能检测技术相当欠缺，诊断系统存在较多弊端。对于汽轮机而言，其寿命评价大多以材料性能为主。尤其在复杂环境下经过长时间的机器运行，其材料性能大大降低，必须通过检测技术来加以改进和完善。
1.3 诊断技术推广遇到阻碍
目前，我国汽轮机诊断技术具有一定的基础，然而在进一步推广上面临着巨大阻碍和挑战。主要表现在对诊断技术的研发和生产方面，两者结合出现困难。研究机构在研究新的诊断技术，推广新的理念过程中，难以形成规模化的效应，并且还导致巨大的人力和物力的浪费，生产与管理的相互脱节，使得预期效应难以实现。
2 汽轮机故障诊断技术未来发展趋势
2.1 全方位检测技术的实现
目前，我国汽轮机诊断检测技术仍旧停留在比较基础的阶段。在未来的日子里，通过技术人员以及研究人员的共同合作与努力，将会进一步实现全方位的检测技术。现阶段关于汽轮机的各项研究已经开展，未来定会出现很多的研究成果，尤其在全方位检测技术上将实现重大突破。
2.2 故障机理研究更加深入化
故障机理研究的不断推进将会提升汽轮机故障诊断技术的发展。所谓故障机理研究主要是指，在对机器定量表征研究的基础上，进一步判断整个系统的故障，其研究的深入化将会推进我国汽轮机故障诊断技术获得良好发展。
2.3 诊断与仿真技术实现融合
诊断只是对故障的排查，避免其继续产生更大的伤害，从而危机工作人员的身体健康。在诊断的基础上引进仿真技术则能够进一步提升汽轮机的工作效率。实现诊断与仿真技术的主要是指通过故障仿真来辨识汽轮机故障，同时通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本，还可以通过逻辑仿真来实现对系统中的部件故障进行诊断。
2.4 诊断技术与现代化管理理念结合
技术改进知识一个层面，在此基础上应该将研究的重点集中在基于诊断技术的预知维修决策、维修管理、设备计算机化管理系统等方面。只有将诊断技术与现代化管理理念结合才能对汽轮机及其系统实施预知维修或基于状态的维修，从而实现获取最大的经济收益的目的，这也将是推动电厂接受该汽轮机诊断系统的一个根本所在。
2.5 加快信息融合
网络化时代，加快信息融合至关重要。信息融合并非传媒行业的专属，在汽修领域同样重要。尤其在进行汽轮机诊断的过程中，通过加快信息融合技术，能够有效排查出诊断重点，大大提升了诊断的效率，便于准确决策，能够快速实现通过不同的信息源准确描述汽轮机的真实状态和整体状态。
3 结语
总而言之，通过本文的分析，我们充分认识到汽轮机在我国工业生产中的重要地位，她凭借自身较高的性能成为工业生产过程中的重要设备，然而，由于其在复杂的而环境中工作，发生故障的几率随之扩大，给予此必须探寻性质有效的策略来不断完善其故障诊断和维修制度。本文在分析当前我国汽轮机故障诊断技术存在的主要问题基础上，并分析了汽轮机故障诊断技术未来发展趋势，从而不断推进我国汽轮机技术获得良好发展。
参考文献：
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[3]付丽莉.汽轮机故障诊断技术的发展分析和研究[J].科技创新与应用，2015，08：89.
[4]孙好章.浅谈汽轮机故障诊断技术及其发展方向[J].黑龙江科技信息，2010，06：11.
