故障判断分析

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

航空发动机故障诊断方法及测试流程分析

航空发动机故障诊断方法及测试流程分析 航空发动机是飞机最重要的组成部分，是一种高度复杂和精密的热力机械，作为航空业的主要组成，素有“工业之花”的称誉。因为航空发动机是飞机的动力来源，因此在飞行过程中一旦发动机产生故障会严重影响飞机的系统运行及飞行安全。文章中通过对航空发动机故障诊断方式进行介绍，其中主要包括信号诊断和智能检测诊断。文中系统的对航空发动机故障诊断流程进行阐述，明确航空发动机故障后应该如何进行操作，以保障飞机系统的顺利运行。 标签：航空发动机；故障诊断；测试 前言 目前我国航空发动机可以分为活塞式发动机、燃气涡轮发动机、冲压发动机等。航空发动机具有结构高度复杂、零件多的特点。因此，在日常的运行中需要对发动机进行诊断和维护。对于发动机产生故障监测需要具有专业的、系统的诊断及工作流程，才能保证航空发动机的正常运行。同时航空发动机测试设备需要在耐高温、高压、高负荷等极端环境下准确测试发动机性能。由此不难看出，航空发动机的故障诊断及测试流程的重要性。 1 航空发动机故障诊断方法 1.1 信号诊断方法 信号诊断是航空发动机故障诊断的主要方式，主要是建立I/O信号模型，通过信号幅度，信号频率等对航空发动机进行故障诊断。在航空发动机信号故障诊断中可以PCA分析法对故障进行分析[1]。PCA信号诊断方法主要是通过将实际信号与标准信号进行对比诊断，通过与参照信号数据之间的对比差异来显示当前航空发动机中是否存在问题。具体分析方法为：首先，建立正常航空发动机状态下的PCA数据模型[2]。其次，当航空发动机产生故障时信号与数据模型对比产生异常，在将航空发动机故障信息通过数据总线传出。最后，通过PCA数据分析，分析航空发动机产生故障的部位。信号诊断中还可以采用小波变换诊断方式对故障进行诊断。小波变换诊断方式主要是通过信号波动进行诊断，将产生非稳定状态下的小波动转换为数据信号，在通过输入变换端中的异常部位检查波段中异常点的位置，从而对故障点进行诊断。此外，在信号诊断中还可以采用δ算子分析法对航空发动机故障进行诊断[3]。此方法主要是利用δ 算子在特定的空间内构造出的最小投影向量集的方式进行诊断，其中特定空间主要是指Hibert空间。通过将完整的格形的滤波器，将误差向量与首位元素之间进行残差的比较。同时应用降噪技术的配合来实现故障噪音敏感检测，从而诊断航空發动机故障发生点。 1.2 智能检测方法

机械故障诊断案例分析

六、诊断实例 例1：圆筒瓦油膜振荡故障的诊断 某气体压缩机运行期间，状态一直不稳定，大部分时间振值较小，但蒸汽透平时常有短时强振发生，有时透平前后两端测点在一周内发生了20余次振动报警现象，时间长者达半小时，短者仅1min左右。图1-7是透平1＃轴承的频谱趋势，图1-8、图1-9分别是该测点振值较小时和强振时的时域波形和频谱图。经现场测试、数据分析，发现透平振动具有如下特点。 图1-7 1*轴承的测点频谱变化趋势 图1-8 测点振值较小时的波形与频谱

图1-9 测点强振时的波形和频谱 (1)正常时，机组各测点振动均以工频成分）幅值最大，同时存在着丰富的低次谐波成分，并有幅值较小但不稳定的（相当于×）成分存在，时域波形存在单边削顶现象，呈现动静件碰磨的特征。 (2)振动异常时，工频及其他低次谐波的幅值基本保持不变，但透平前后两端测点出现很大的×成分，其幅度大大超过了工频幅值，其能量占到通频能量的75%左右。 (3)分频成分随转速的改变而改变，与转速频率保持×左右的比例关系。 (4)将同一轴承两个方向的振动进行合成，得到提纯轴心轨迹。正常时，轴心轨迹稳定，强振时，轴心轨迹的重复性明显变差，说明机组在某些随机干扰因素的激励下，运行开始失稳。 (5)随着强振的发生，机组声响明显异常，有时油温也明显升高。 诊断意见：根据现场了解到，压缩机第一临界转速为3362r/min，透平的第一临界转速为8243r/min，根据上述振动特点，判断故障原因为油膜涡动。根据机组运行情况，建议降低负荷和转速，在加强监测的情况下，维持运行等待检修机会处理。 生产验证：机组一直平稳运行至当年大检修。检修中将轴瓦形式由原先的圆筒瓦更改为椭圆瓦后，以后运行一直正常。 例2：催化气压机油膜振荡 某压缩机组配置为汽轮机十齿轮箱＋压缩机，压缩机技术参数如下： 工作转速：7500r/min出口压力：轴功率：1700kW 进口流量：220m3 /min 进口压力：转子第一临界转速：2960r/min 1986年7月，气压机在运行过程中轴振动突然报警，Bently 7200系列指示仪表打满量程，轴振动值和轴承座振动值明显增大，为确保安全，决定停机检查。

故障诊断分析方法-结课论文

故障诊断分析方法比较 摘要：小波变换作为信号处理的手段，逐渐被越来越多领域的理论工作者和工 程技术人员重视和应用。在机械系统和电气系统中，故障时常发生，为了诊断 系统是否故障，小波分析是很好的方法。小波分析的方法很多，小波的选择也 很多类，为了研究哪种小波分析方法更加适合于故障检测。论文将通过一个例 子来分别采用功率谱、多分辨小波分析和小波包三种方法进行突发性故障诊断，来研究各自的分析特点。并总结在故障发生时，一个更加好的分析方法。 关键词：故障功率谱多分辨分析小波包分析 正文： 在对机械设备进行故障检测时，通常采用对振动信号进行频谱分析找出奇 异点的方法来实现设备监测。傅里叶变换是频谱分析的主要工具，其方法是研 究函数在傅里叶变换后的衰减以推断函数是否具有奇异性及奇异性的大小，但 傅里叶分析只能确定一个函数奇异性的整体性质而难以确定奇异点空间的位置 分布情况，这一局限性导致了频谱分析不能精确的确定信号的奇异性特点，给 进一步分析信号的规律带来了一定的障碍。 而在傅里叶基础上发展而来的功率谱可以识别不同信号的故障信号。将正 常信号的功率谱与运行过程中不断连续收集的信号功率谱进行对比，功率谱异 常就表示机械系统有故障，不同类型的故障会有不同类型的频谱特征，从故障 信号的功率谱中可以识别故障的类型。 然而利用传统的频谱分析方法只能从频谱图上了解故障信号的所包含的频 率成分，而无法确定具体的频率成分的震动形式。无法对具体的频率成分进行 分析，难以直接描述机械的状态。小波分析是近十年发展起来的一门适用于时 变信号分析的新兴工具，它可以把时域信号变换到时间—尺度域中，在不同尺 度下观察不同的局部化特性。在信号突变时，其小波变换后的系数具有模量极 大值，可通过对模的极大值点的检测来确定故障发生的时间点。在从小波基础 上发展的小波包，对各个子小波空间做出更加细致的分解，其对应的频带被进 一步分解，这使得时—频分析能聚焦于任意的细节，在故障诊断时，可从细节 上分析故障。 很多工作系统正常工作时，工作输出点的采样信号是蠕变信号，当由于多 种原因系统系统故障时，输出信号将产生一突变信号（主要表现在幅度和频率 的变化），信号的突变时刻被称为信号的奇异点。这些奇异点数值包含有重要 的故障信息，因此，对突变信号进行检测和处理，是故障诊断的关键。 因此，本文从功率谱、多分辨分析分析和小波包三种方法进行蠕变信号突发性 故障诊断，并比较总结它们的特点。 实例：由于日常机械中很多振动信号都是由不通频率的正弦余弦波组成的，于 是这里选择的原始信号采用的是单一频率正弦波的形式。为了研究上述三种分 析方法，并且由于还未在先研究阶段中未得到研究机械的信号，为了简化分析

汽车制动系统故障诊断与流程分析开题

本科毕业论文（设计）开题报告书

选题的根据: 随着汽车迅速发展和车速的提高以及车流密度的日益增大，汽车的舒适性和功能性要去越来越高，但是，对于汽车而言，汽车的安全性始终是汽车上最重要的问题之一。为了保证汽车的安全性，汽车制动系统的工作可靠性显的日益重要，也只有制动性能良好、制动系工作可靠的汽车，才能充分发挥其动力性能。因此汽车制动性能的好坏将直接危及行车安全，汽车的制动系统对我们的行车安全非常重要，行车中如出现制动失灵等故障，后果都将不堪设想。 为了对汽车安全性能得到进一步了解和研究，所以我选择了汽车制动系统故障诊断与流程分析为 论文题目，让我在这些故障找出其故障的部位以及造成故障的原因，然后针对这些故障给予及时的处理方法，汽车的制动系统故障的诊断能得到有效的解决。

主要内容: 一、毕业设计（论文）目的： 毕业设计（论文）是实现汽车服务工程专业人才培养目标的一个重要的实践性教学环节，是专业课学习深化和提高的重要过程，是学生的专业综合素质与工程实践能力培养效果的全面检验，是学生毕业及学位资格认证的重要依据。通过毕业论文的写作，培养学生运用所学基础理论知识和基本技能去分析、解决本专业范围内的一般理论与实际问题的能力，培养创新意识，创新思想和创新精神，掌握学术论文写作的一般程序，规范和方法，从而使学生在专业素养方面有一个全面而综合地提高。主要教学要求是： 1通过毕业设计（论文），培养同学们综合运用所学知识和专业技能、理论联系实际、独立分析、解决汽车服务工程实际问题的能力。 2、通过毕业设计工作，使学生掌握文献资料的检索与查询的基本方法以及获取新知识的能力。 3、通过熟悉汽车常用的检测与维修仪器设备，使学生基本掌握汽车的检测、诊断与维修的能力。 4、通过毕业设计（论文）的撰写和毕业答辨，熟悉常用办公软件的使用，并且使学生的书面和口头表达能力得到进一步的训练和提高。 二、毕业设计（论文）的内容要求： （一）毕业设计（论文）的要求： 1针对所选论文题目进行相关资料的收集和整理，撰写论文大纲。 2、论文要紧扣主题、思路清晰、主题明确。根据主题的具体要求提出相关的论点、论据。论点要准确，论据要充分。论文要求结构完整，语言顺畅，层次分明。研究内容与提出的观点要求以实际情况为基础，并对本学科领域有一定的理论意义和现实意义。 3、在文章的撰写过程中对所研究的课题提出自己的观点和看法。 4、文章应避免错别字和错误标点符号的出现，文章格式参考学校学位论文格式统一要求样本。 三、毕业论文章节： 1、绪论 2、汽车制动系统的结构、工作原理 3、汽车制动系统故障现象及故障原因分析 4、汽车制动系统故障原因方框图 5、结论

常用简易的设备故障诊断方法

常用简易的设备故障诊 断方法 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

常用简易的设备故障诊断方法 常用的简易状态监测方法主要有听诊法、触测法和观察法等。 1、听诊法 设备正常运转时，伴随发生的声响总是具有一定的音律和节奏。只要熟悉和掌握这些正常的音律和节奏，通过人的听觉功能就能对比出设备是否出现了重、杂、怪、乱的异常噪声，判断设备内部出现的松动、撞击、不平衡等隐患。用手锤敲打零件，听其是否发生破裂杂声，可判断有无裂纹产生，用听诊法对滚动轴承工作状态进行监测的常用工具是木柄螺丝刀，也可以使用外径为φ20mm左右的硬塑料管。 （1）滚动轴承正常工作状态的声响特点 滚动轴承处于正常工作状态时，运转平稳、轻快、无停滞现象，发出的声响和谐而无杂音，可听到均匀而连续的“哗哗”声，或者较低的“轰轰”声。噪声的强度不大。异常声响所反映的轴承故障锥入度大一点的新润滑脂。 （2）轴承在连续的“哗哗”声中发出均匀的周期性的“嗬罗”声。这种声音是由于滚动体和内外圈滚道出现伤痕、沟槽、锈蚀斑而引起的。声响的周期与轴承的转速成正比。应对轴承进行更换。 （3）轴承发出不连续的“梗梗”声。这种声音是由于保持架或者内外圈破裂而引起的。必须立即停机更换轴承。 （4）轴承发出不规律、不均匀“嚓嚓”声。这种声音是由于轴承内落入铁屑、砂粒等杂质而引起的。声响强度较小，与转速没有联系。应对轴承进行清洗，重新加脂或换油。

（5）轴承发出连续而不规则的“沙沙”声。这种声音一般与轴承的内圈与轴配合过松或者外圈与轴承孔配合过松有关系，声响强度较大。应对轴承的配合关系进行检查，发现问题及时修理。 （6）轴承发出连续刺耳啸叫声。这种声音是由于轴承润滑不良，缺油造成了干摩擦，或者滚动体局部接触过紧，如内外圈滚道偏斜，轴承内外圈配合过紧等情况而引起的。应及时对轴承进行检查找出问题，对症处理。 电子听诊器是一种振动加速度传感器。它将设备振动状况转换成电信号并进行放大，工人用耳机监听运行设备的振动声响，以实现对声音的定性测量。通过测量同一测点、不同时期、相同转速、相同工况下的信号，并进行对比，来判断设备是否存在故障。当耳机出现清脆尖细的噪声时，说明振动频率较高，一般是尺寸相对较小的、强度相对较高的零件发生局部缺陷或微小裂纹。当耳机传出混浊低沉的噪声时，说明振动频率较低，一般是尺寸相对较大的、强度相对较低的零件发生较大的裂纹或缺陷。当耳机传出的噪声比平时增强时，说明故障正在发展，声音越大，故障越严重。当耳机传出的噪声是杂乱无规律地间歇出现时，说明有零件或部件发生了松动。 2、触测法 用人手的触觉可以监测设备的温度、振动及间隙的变化情况。人手上的神经纤维对温度比较敏感，可以比较准确地分辨出80℃以内的温度。当机件温度在0℃左右时，手感冰凉，若触摸时间较长会产生刺骨痛感。10℃左右时，手感较凉，但一般能忍受。20℃左右时，手感稍凉，随着接触时间延长，手感渐温。30℃左右时，手感微温，有舒适感。40℃左右时，手感较热，有微烫感觉。50℃左右时，手感较烫，若用掌心按的时间较长，会有汗感。60℃左右

故障诊断理论方法综述

故障诊断理论方法综述 故障诊断的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。其中：故障检测是指与系统建立连接后，周期性地向下位机发送检测信号，通过接收的响应数据帧，判断系统是否产生故障；故障类型判断就是系统在检测出故障之后，通过分析原因，判断出系统故障的类型；故障定位是在前两部的基础之上，细化故障种类，诊断出系统具体故障部位和故障原因，为故障恢复做准备；故障恢复是整个故障诊断过程中最后也是最重要的一个环节，需要根据故障原因，采取不同的措施，对系统故障进行恢复一、基于解析模型的方法 基于解析模型的故障诊断方法主要是通过构造观测器估计系统输出，然后将它与输出的测量值作比较从中取得故障信息。它还可进一步分为基于状态估计的方法和基于参数估计的方法，前者从真实系统的输出与状态观测器或者卡尔曼滤波器的输出比较形成残差，然后从残差中提取故障特征进而实行故障诊断；后者由机理分析确定系统的模型参数和物理元器件之间的关系方程，由实时辨识求得系统的实际模型参数，然后求解实际的物理元器件参数，与标称值比较而确定系统是否发生故障及故障的程度。基于解析模型的故障诊断方法都要求建立系统精确的数学模型，但随着现代设备的不断大型化、复杂化和非线性化，往往很难或者无法建立系统精确的数学模型，从而大大限制了基于解析模型的故障诊断方法的推广和应用。 二、基于信号处理的方法 当可以得到被控测对象的输入输出信号，但很难建立被控对象的解析数学模型时，可采用基于信号处理的方法。基于信号处理的方法是一种传统的故障诊断技术，通常利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，识别和评价机械设备所处的状态。基于信号处理的方法又分为基于可测值或其变化趋势值检查的方法和基于可测信号处理的故障诊断方法等。基于可测值或其变化趋势值检查的方法根据系统的直接可测的输入输出信号及其变化趋势来进行故障诊断，当系统的输入输出信号或者变化超出允许的范围时，即认为系统发生了故障，根据异常的信号来判定故障的性质和发生的部位。基于可测信号处理的故障诊断方法利用系统的输出信号状态与一定故障源之间的相关性来判定和定位故障，具体有频谱分析方法等。 三、基于知识的方法 在解决实际的故障诊断问题时，经验丰富的专家进行故障诊断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。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。尽管这些知识大多是定性的而非定量的，但对准确分析故障能起到重要的作用。经验丰富的专家就是使用长期积累起来的这类经验知识，快速直接实现对系统故障的诊断。利用知识，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——基于知识的故障诊断。基于知识的故障诊断是目前研究和应用的热点，国内外学者提出了很多方法。由于领域专家在基于知识的故障诊断中扮演重要角色，因此基于知识的故障诊断系统又称为故障诊断专家系统。如图1.1

服务器维修故障诊断思路大全

前言： 相对PC机而言服务器出故障的机率是小多了，但是它的故障给企业也带来了一些影响。作为服务器工程师除要有服务器基础知识以外，还需要具备服务器故障的诊断思路，这样才能最快速的解决问题也可以减少故障停机时间。 本文并不是针对某个厂家服务器故障完全手册，而是根据个人经验总结出来的一些经验思路还有一些总结案例。按照下面思路和方法基本上能够解决目前服务器更换式维修的大多数问题。而且里面的一些操作风险性也不是很大，因为服务器本身就是坏的，最坏的情况下就是它一点都不能工作了呗，（主要确认是否有数据，数据无价啊）而且现在很多厂商都有自己的客服电话关于产品问题打个电话也很方便，所以安心做啦 当然如果服务器在保修期内就打电话让售后工程师上门服务，毕竟顾客就是上帝嘛，但是如果上帝比较着急使用，一般小故障自己解决一下就好了，因为一般报修最快都是第二天（大客户如银行等除外，一般当天还得是晚上才能停机解决） 目录： 一、服务器常见故障分类 二、服务器常见故障现象及其对应排错方法 三、服务器排错基本原则 四、服务器故障需要收集哪些信息 五、服务器硬件故障排错实例 六、服务器软件故障排错实例 七、服务器常见内存故障现象 一、服务器常见故障类型分类： A. 开机无显示 B. 加电BIOS自检阶段故障 C. 系统和软件安装阶段故障和现象 D. 操作系统启动失败 E. 系统运行阶段故障 二、服务器常见故障现象及其对应的排除方法

A．服务器开机无显示（加电无显示和不加电无显示） 1. 检查供电环境 2. 检查电源和故障指示灯（故障指示灯状态，目前很多厂商的服务器都有故障指示灯，或故障诊断卡等。） 3. 按下电源开关时，键盘指示灯是否亮、风扇是否全部转动 4. 是否更换过显示器，尝试更换另外一台显示器 5. 插拔内存，用橡皮擦擦拭一下金手指，如果在故障之前有增加内存，去掉增加的内存尝试 6. 是否添加了CPU，如果有增加CPU尝试去掉 7. 去掉增加的第三方I/O卡包括Raid卡等 8. ClearCMOS (记得使用跳线来清除，尽量不要直接拔电池，每款服务器清除跳线位置不一致，具体找不到电话联系一下厂商客服) 9. 尝试更换主板、内存等主要部件 10．清除静电，将电源线等外插在服务器上的线缆全部拔掉，然后轻按开机键几下 B．加电BIOS自检报错 1. 根据BIOS自检报错信息提示 2. 查看是否外插了第三方的卡或者添加部件，如果有还原基本配置重启 3. 做最小化测试 4. 尝试清除CMOS 5. 看能否正常进入BIOS C. 系统安装阶段故障和现象 1.查看服务器支持操作系统的兼容版本（从厂商能查到兼容性列表） 2.系统安装蓝屏（对蓝屏故障代码诊断） 3.安装在分区格式化的时候找不到硬盘 （阵列驱动没有安装或者没有配置阵列，可以尝试适应引导光盘安装） 4.大于2T的硬盘式应该如何分区（必须使用阵列卡才能实现或者有外插识别卡） （使用阵列卡配置阵列分成一个小于2T的空间，一个大于2T的空间，然后将系统安装在小于2T的上面，安装好系统后在使用GPT方式分区即可） 5.安装过程是死机 (检查兼容性列表---查看硬盘接口选择是否正确---阵列驱动安装是否正确---尝试最小化配置安装检查是否为内存和CPU等问题) 6.引导光盘安装失败

故障诊断流程分析

自主创新实践报告 设计题目机床故障检测流程分析 学生姓名卢朦 专业机电一体化 班级机电1101 指导教师赵曾贻

摘要 机电设备故障诊断技术已发展为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，本文介绍了目前机电设备故障诊断所使用的几种常用的传统技术和方法，分析了目前存在的突出问题，通过分析指出，引入跨学科的理论和技术，把先进的理论与实践应用相结合，进一步完善目前的技术，将是今后主要的发展方向。 关键词：机电设备，故障诊断，发展

目录 摘要 (2) 第一章.故障诊断技术的发展历程及我现状 (4) 1.1故障诊断的发展历程 (4) 1.2故障诊断的现状 (5) 第二章.常用的检测技术方法及问题 (6) 2.1常用的检测方法 (6) 2.2存在的问题 (7) 第三章.基于检测树的铣床故障检测方案 (9) 3.1VFP6.0软件介绍 (9) 3.2VFP关系数据库 (10) 3.3故障表合并整理，知识挖掘 (10) 第四章.设计实验过程 (11) 4.1IDEF系列一级IDEF3过程图 (11) 4.2故障树建构(图4.2.1-4.2.5) (11) 第五章.实现结果及使用说明 (14) 第六章.展望未来 (15)

第一章.故障诊断技术的发展历程及我现状 1.1故障诊断的发展历程 机电设备故障诊断技术是目前国内外一项发展迅速、备受欢迎的重要技术，是一门了解和掌握设备在使用过程中的工作状态，检测设备故障隐患，确定其整体和局部是否正常，早期发现设备的故障及其产生原因，并对故障发生部位、性质做出估计，能够预报故障发展趋势的技术。由于它可及时发现机器故障和预防设备恶性事故发生，从而避免人员伤亡、环境污染和造成巨大经济损失，还可为设备维修管理提供依据，具有保障生产正常运行、防止突发事故、节约维修成本等显著特点，在确保设备安全运行，提高产品质量和产量，节约维修费用，降低成本，在现代化大生产中发挥着重要作用，越来越受到人们普遍重视。 现代化生产中机械设备的故障诊断技术越来越受到重视，人们投人大量精力进行研究，机电设备故障诊断技术取得了很大的进展：探索出一系列新的理论方法与技术应用于实际，增加了对设备故障判断的效率，奠定了对设备实施故障诊断分析与修复的坚实基础，产生了明显的经济效益和社会效益。 机电设备诊断技术最初来自军事上的需要，在第二次世界大战初期问世。当时能用仪表进行设备状态参数测定，相继又开发了快速、多功能自动监测仪器；20世纪60年代以来，随着航天工业的发展，可靠性理论的应用，使设备诊断技术迅速发展；70年代，随着微电子技术的发展，计算机技术、传感器技术的应用，机械设备故障诊断技术更加完善，主要用于航天、核电等部门；20世纪末已经在冶金矿山、交通运输、化工、发电、农业和机械制造等部门的机械设备上开始应用设备诊断技术，其发展日新月异，经济效益日益明显；进入新世纪，这一技术迅速渗透到国民经济各部门，应用已相当普及，设备故障诊断技术水平的提高，开始向智能化方向发展。 回顾历史，不难看出机械故障诊断技术的发展经历了3个阶段：诊断结果取决于领域专家的感官及专业知识和经验对诊断信息判断的初级阶段；以传感器、动态监测技术为手段，基于计算机信号处理的现代诊断技术；实现诊断系统智能化，向监测、诊断、管理和调度的集成化发展。 美国从1967年在美宇航局和海军研究所的倡导下，由企业和大学参加成立了机械故障诊断技术的研究组织，开展机械设备的故障机理，检测、诊断和预测等

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

不对中故障诊断简单分析

不对中故障诊断简单分析 摘要：主要对旋转机械不对中故障的征兆机理进行分析，总结此类故障的振动信号在时域和频域内的典型特征。实践证明通过频谱分析诊断不对中故障，是非常有效的一种方式。 关键词：不对中频谱分析 Abstract: mainly on rotating mechanical misalignment fault signs of mechanism analysis, summarize the typical features of such fault vibration signal in time domain and frequency domain. Practice has proved that it is a very effective way to diagnose fault by spectrum analysis. Key words: out of alignment frequency spectrum analysis 1引言：在各类旋转机械故障中，不对中是最为常见的故障之一。旋转机械故障中60% 的故障与不对中有关。转子系统出现不对中后，在旋转过程中会引起一系列不良的动态效应，如设备的振动、联轴器的偏转、轴承的磨损和油膜失稳、轴的挠曲变形等，危害极大。本位就不对中的故障简单分析。 2转子不对中的类型 如图1所示，转子不对中包括轴承不对中和轴系不对中两种情况。轴颈在轴承中偏斜称为轴承不对中。轴承不对中本身不会产生振动，它主要影响到油膜性能和阻尼。在转子不平衡情况下，由于轴承不对中对不平衡力的反作用，会出现工频振动。 机组各转子之间用联轴节连接时，如不处在同一直线上，就称为轴系不对中。通常所讲的不对中多指轴系不对中。造成轴系不对中的原因有安装误差、管道应变影响、温度变化热变形、基础沉降不均等。由于不对中，将导致轴向、径向交变力，引起轴向振动和径向振动。由于不对中引起的振动会随不对中严重程度的增加而增大。不对中是非

机械故障诊断的发展现状与前景

《机械故障诊断技术》读书报告 MAO pei-gang 南阳理工机械与汽车工程学院 473004 动平衡诊断案例分析综述 Diagnosis of dynamic balance Case Analysis were Review 摘要 简要阐述组动平衡故障诊断中所使用的现代测试与分析技术。通过五个动不平衡故障的诊断与处理实例，指出了波德图、频谱图等现代分析技术对于组动平衡故障诊断的价值和意义；总结了基于现代测试与分析技术的动平衡故障的主要特征。；验证了影响系数法对于动平衡故障处理的准确性及实用性。对于提高动平衡故障诊断的准确性及其精度具有推广和借鉴意义。 关键词：动平衡故障诊断振动分析 Abstract The modern measuring and analyzing technologies applied in the dynamic balance fault diagnoses are described briefly。In view of five dynamic unbalance fault diagnoses and treatments。the significance and purpose of the modern analyzing technologies such as Bode Plot，Spectrum Plot for the dynamic balance fault diagnoses are put forward，and its characteristics based on testing and analyzing technologies are summarized．The accuracy and practicability of the influence coefficient method for its treatment are proved．The instructions and experiences of improving the

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

汽车故障诊断与典型案例分析

汽车故障诊断与典型案例分析 汽车发动机故障树 汽车自动变速器故障树 第一章发动机燃油喷射系统故障分析 第一节喷油脉宽方面的故障分析 一、基本喷油脉宽控制的故障分析 二、基本喷油脉宽控制方面的案例分析 案例1传感器型号不对，更换空气流量传感器之后出现油耗升高、怠速不稳的现象 案例2节气门位置传感器滑线电阻磨损，发动机怠速不稳、转速忽高忽低 案例3热线式空气流量传感器被污染，导致加速无力 案例4节气门位置传感器滑线电阻磨损，发动机怠速忽高忽低，低速行驶时偶尔有窜动现象 案例5进气歧管压力传感器真空管堵塞，冷车起动正常，热车时起动困难 三、进气温度传感器和冷却液温度传感器对喷油脉宽的影响 四、调节喷油脉宽方面的案例分析 案例1进气温度传感器断路或接地线接触不良造成起动困难 案例2冷却液温度传感器短路造成发动机无法起动 案例3发动机初次起动后立即熄火，重新起动时可正常起动，不再熄

火，连续起动后立即熄火 案例4更换空气滤清器滤芯后汽车没有高速，自动变速器没有超速挡案例5进气歧管压力传感器真空管堵塞导致热机起动困难 五、上游氧传感器修正喷油脉宽的控制故障分析 六、上游氧传感器控制方面的案例分析 案例1加热器损坏造成怠速发抖，加速不良 案例2传感器断路，出现怠速游车 案例3信号电压明显偏低，排气管却冒黑烟 案例4信号电压高，排气管冒黑烟，温控风扇不转 七、混合气过稀的原因分析 八、混合气过浓的原因分析 第二节电子节气门的组成、作用、故障分析 一、电子节气门的组成、作用及失效保护 二、电子节气门污染的危害及清洗方法 三、电子节气门系统使用时的注意事项 四、电子节气门系统常见故障的案例分析 案例1EPC故障灯频繁亮启，车子严重抖动或行驶申突然熄火 案例2电子节气门故障灯突然被点亮，同时加速踏板有踏空的感觉案例3发动机怠速不稳、加速不良、加速踏板发沉，严重时会出现怠速熄火 案例4发动机起动正常，怠速抖动，中高速时运转平稳” 五、电子节气门的重新设定

汽车故障案例分析

汽修（合作）二班

沃尔沃780轿车故障诊断的分析 当今天成为昨天的那一刻，它也成为了历史。而历史越悠久，要讲述的内容就越多。1927年标志着沃尔沃汽车的起点。自那以后，各种沃尔沃车型源源不断地驶出各个沃尔沃工厂，构成了汽车历史的一部分。它们都有自己的故事。“品牌历史和文化传承”是专门献给这些汽车，献给我们公司的历史，及献给帮助我们使得沃尔沃传统弥久愈新的狂热的人们。 故障现象：一辆沃尔沃780轿车仪表板上的SRS故障指示灯一直发亮。 故障检修：沃尔沃780轿车SRS气囊系统由碰撞传感器、SRS电脑、SRS气囊、点火装置和SRS故障指示灯等组成。碰撞传感器采用压电晶体式传感器，安装在驾驶座椅下面，用来检测减速度产生的惯性的大小，惯性力与减速度成正比。当汽车遭受碰撞，减速度产生的惯性力大于传感器设定的惯性力阀值时，压电晶体就会向SRS电脑输入电压信号。SRS电脑由微处理器、水银开关式防护碰撞传感器和一套紧急备用电源装置等组成，与碰撞传感器并排安装在驾驶座椅下面。水银开关是同步触发SRS气囊组件点火器的控制部件，仅当水银开关式传感器触发接通SRS点火器电路时，压电晶体式传感器才能触发接通SRS点火器电路，从而引爆SRS气囊。

SRS电脑具有故障自诊断功能和故障记忆功能，可根据仪表板上的SRS故障指示灯的闪烁次数读取故障代码。SRS气囊引爆后，SRS 电脑能保持记忆引爆时的有关参数。 该车SRS气囊系统的控制线路如图一所示，其主要结构参数如下：SRS气囊系统驾驶席SRS气囊点火器电阻为200Ω；碰撞传感器电阻为1.8～2.5Ω；驾驶席与乘员席座椅安全带收紧器点火器电阻均为2.15±0.35Ω；SRS电脑至熔断器盒之间采用3端子或4端子黄色连接器连接，测量连接器插头端子3（黑色导线）与端子2 (黄色导线)之间的电阻为5.6kΩ，端子3（黑色导线）与端子4(红色导线)之间的电阻应为31kΩ，否则应更换碰撞传感器。拔下4端子插头，测量SRS电脑插座上搭铁端子4（接黑色导线）与电源端子6（接红色导线）之间的电阻应为 12.9kΩ，搭铁端子4与电源端子5（接黄色导线）之间的电阻应为5.6kΩ，搭铁端子4与端子3（接绿色导线）之间的电阻应为6.4kΩ，否则应更换SRS电脑。 首先利用随车故障自诊断系统取SRS气囊系统的故障代码。其故障代码的读取方法如下： ①将点火开关转到“ON”位置并等待15s，使SRS电脑进入自诊断状态。 ②拔出点烟器，以便利用其搭铁插座来跨接搭铁线。对于沃尔沃780型轿车，可使用一根20cm长的跨接线，跨接诊断插头第3端子（连接绿色导线）与点烟器搭铁插座。

基于噪声分析的机械故障诊断方法研究

基于噪声分析的机械故障诊断方法研究 摘要 基于噪声分析的机械故障诊断方法可以非接触地获得机械信号，适用于众多不便于使用振动传感器的场合，如某些高温、高腐蚀环境，是一种常用而有效地故障诊断方法。但在实际应用中，由于不相干噪声和环境噪声的影响，我们需要的待测信号往往被淹没在这些混合噪声中，信号的信噪比较低。 盲源分离作为数字信号处理领域的新兴技术，能利用观测信号恢复或提取独立的各个机械信号，在通讯、雷达信号处理、图像处理等众多领域具有重要的实用价值及发展前景，已经成为神经网络学界和信号处理学界的热点研究课题之一。 本文分析总结了盲源分离技术的相关研究现状，对盲源分离的原理、算法、相关应用作了探讨和研究。并就汽轮机噪声问题运用了盲源分离技术进行机械故障诊断，试验表明，该方法能将我们需要的故障信号从混合信号中分离出来，成功实现汽轮机部件的故障诊断。 关键词：声信号，机械故障诊断，独立分量分析 Investigation of Mechanical Fault Diagnosis Based on Noise Analysis Abstract You can obtain a non-contact method of mechanical fault diagnosis based on noise analysis of mechanical signals , not suitable for many occasions to facilitate the use of vibration sensors , such as certain high temperature , highly corrosive environment , is a common and effective fault diagnosis method . However, in practice , the effects of noise and extraneous ambient noise , the signal under test often need to be submerged in the mixed noise , lower signal to noise ratio . Blind source separation as an emerging field of digital signal processing technology to take advantage of the observed signal recovery or extraction of various mechanical signals independently in many communications, radar signal processing , image processing has important practical value and development prospects , has become a neural network one of the hot research topic in academic circles and signal processing . In this paper summarizes the research status of blind source separation techniques , the principles of blind source separation algorithms, related applications and research were discussed . Turbine noise problems and to use the blind source separation techniques for mechanical fault diagnosis, tests showed that the method we need fault signal can be separated from the mixed signal , fault diagnosis of steam turbine components successfully . Key Words：Mechanical Fault Diagnosis，Independent Component Analysis