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故障诊断学习 | 什么是机械状态监测与故障诊断

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注:本文转自卓微科技公 众号,成都卓微科技有限公司(卓微科技)致力于设备健康管理系统的关键器件和核心软件研发。卓微科技的核心团队在传感器领域、设备状态监测软件开发和应用方面具有丰富经验。


本文将对机械状态监测与故障诊断背景、常用的状态监测参数、设备诊断技术的基本工作流程进行介绍

一、机械状态监测与故障诊断背景
设备故障诊断技术上世纪70年代初形成于英国,由于其实用性以及为社会和企业带来的效益,日益受到企业和政府主管部门的重视,特别是近30年来,随着科学技术的不断进步和发展,尤其是计算机技术的迅速发展和普及,它已逐步形成了一门较为完整的新兴边缘综合工程学科。该学科以设备的管理、状态监测和故障诊断为内容,以建立新的维修体制为目标,在欧美、日本以不同形式获得了推广,在中国近十几年来也日渐盛行,成为国际上一大热门学科。

 

一台设备从设计,制造到安装、运行有诸多环节,任何不应有的偏差都可能导致设备的“先天不足”,造成带病运行。在运行过程中,设备可能处于各种各样的环境之中,其内部必然受到力、热、摩擦等多种物理、化学作用,使其性能劣化,造成“后天故障”故障的产生可能造成生产系统的紊乱,使设备遭受损失,甚至使全线停工,造成巨大的经济损失,而且还可能破坏环境,危及人身安全,带来严重的社会问题(例如美国三里岛核电站和前苏联切尔诺贝利核反应堆的泄漏曾引起对核电站安全性的争议,对核能的发展产生了影响;美国挑战者号航天飞机失事使美国航天事业的发展一度陷于停顿,都是对整整一个产业的打击)。


    过去一般只有在机器的运行出现问题时,或者拆开检查才知道机器中某部分发生了故障,为确保机器的正常运行,不得不规定定期维修检查制度,既不经济又不合理。故障诊断技术是依据设备在运行过程中,通过伴随故障必然产生的振动、噪声、温度、压力等物理参数的变化来判断和识别设备的工作状态和故障,实现对故障的危害进行早期预报、识别,防患于未然,做到预知维修,保证设备安全、稳定、长周期、满负荷优质运行,避免“过剩维修”造成的不经济、不合理现象。随着计算机技术信号分析数据处理技术测试技术控制理论振动和噪声理论及其它相关学科的发展,随着工业生产逐步向大型化、高速化、自动化方向迈进,为设备故障诊断技术开辟了广阔的应用前景,在实际生产中必将发挥更大的作用。

 

机械状态监测与故障诊断技术是预测性维修机制的技术基础,那什么是机械状态监测与故障诊断呢?机械状态监测与故障诊断:在设备运行中或基本不拆卸全部设备的情况下,掌握设备运行状态判定产生故障的部位和原因,并预测预报未来状态的技术。特点(也是其最大的优点):在设备运行中或基本不拆卸全部设备情况下进行检测;技术要求由低到高三个层面

1.   掌握设备运行状态(设备是优,良,注意,故障);

2.   判断有无故障;如果有故障,判定产生故障的部位和原因

3.   预测预报未来状态(设备能跑多久,故障会如何发展)。

 

 

二、常用状态监测的参数

从技术上来说,所有能反映设备状态的物理参量都能作为状态监测的参数。其常用的常态监测参数如下图:

图1 常用状态监测的参数

 

三、设备诊断技术的基本工作流程


图2 设备诊断技术的基本工作流程


对被测设备进行信号采集获得检测的信号,然后对信号进行必要的信号处理获得设备的特征信息,然后进行状态识别(通常是通过对比设备允许的参数),对设备故障进行确定,在此基础上同时进行故障趋势分析。根据故障分析确定的诊断结论和维修决策作用于被测设备。然后再重复这个状态监测故障诊断循环,从而确保被测设备一直处于状态良好的状态,一些重复出现或出现有重大危害的故障有时候还要进行根本失效原因分析


下节预告

常见状态监测与故障诊断技术简介

振动信号在机械状态监测与故障诊断的“与众不同”


来源:故障诊断与python学习
振动化学航天核能python理论控制
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首次发布时间:2023-06-22
最近编辑:1年前
故障诊断与python学习
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