机械故障诊断学.ppt_第1页
机械故障诊断学.ppt_第2页
机械故障诊断学.ppt_第3页
机械故障诊断学.ppt_第4页
机械故障诊断学.ppt_第5页
已阅读5页,还剩16页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1概述,2技术基础,3信号分析与处理技术,4振动诊断,5诊断新技术,本课程主要内容,基本研究内容;基本故障分类;监测与诊断技术种类;监视诊断系统的主要环节及诊断策略;设备的故障规律;诊断技术发展概况。,主要参考文献:1.机械故障诊断,梁为,机械工业出版社,2005.112.机械故障诊断基础,李国华,化学工业出版社,1999年.3.测试技术及其应用,刘经燕,华南理工大学出版社,2000年.4.复杂机械故障诊断的分析与小波方法,徐玉秀,机械工业出版社,2003年.,1.1什么是机械故障诊断技术故障:是机械达不到规定和要求功能的状态,也可称为失效。故障诊断技术:建立在能量耗散原理基础之上的。实质上就是一种给机器“看病”的技术。包含“监测”和“诊断”两层意思。监测:对机器的某些特征参数(如振动、噪声和温度等)进行测取,将测定值与规定的正常值进行比较,判别机器是否工作正常;若对机器进行定期定期或连续监测,还可获得机器状态的趋势性规律,得到机器剩余寿命估计,实现状态预测和预报。对机器健康状况的初级诊断,又称简易诊断。,诊断:对机器产生故障的原因、部位、严重程度等一一作出判断,为管理决策提供依据,是对机器健康状况的精密诊断。精密诊断的目标:对简易诊断为异常的机器进行专门检测、分析和判别,最后确定应采取的技术措施。二者关系:状态监测是基础,故障诊断是监测基础上的深入和发展。范畴:属信息技术理论基础广泛:涉及数学、物理、化学、机械技术、电子技术、传感技术、计算机及数字信号处理技术、统计模式识别技术等多领域,四个基本环节:信息采集、分析处理(数据处理)和状态识别(判断和预报)和诊断决策,1)信号采集将最能表征设备运行状态的信息,用传感器转变为电信号,传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应,诸如压电效应,磁致伸缩现象,离化、极化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器,被测信号量的微小变化也将转换成电信号,2)信号处理排除干扰,提取最能反映设备状态的特征参数的过程,最基本方法:时域分析法和频域分析法。处理方法很多,各种滤波、包络线分析、混沌、自适应等,可研究空间大,3)状态识别将得到的诊断参数值与档案库里的标准值进行比较,按一定判别准则对设备作出正常与否的判断,涉及模式识别、信息融合、人工智能等多领域,4)诊断决策根据识别结果,对异常状态进一步分析,确定故障的原因、部位、程度、类别,根据诊断结果推测发展趋势,提出处理措施等,涉及专家系统、模糊控制、人工智能等多领域,1.2故障种类按故障发生、发展的快慢分:突发性故障和渐进性故障,故障的发生有偶然性,与使用时间长短无关,发生前无可察觉的征兆,发生后状态急剧恶化须立即排除。通常不影响设备的使用寿命,如:液压系统油路堵塞,设备的润滑油中断、电气系统断路、操作人员失误等。,由设备的技术指标逐渐劣化引起(受磨损、腐蚀、疲劳、老化等影响),发生概率与使用时间有关,可预测。大部分机械故障都属于渐进性故障,按故障表现分:功能故障和潜在故障,设备丧失了或明显降低了工作能力,这类故障容易发现,操作者能感受出来,有称为实际故障,与渐进性故障相联系,故障在功能方面尚未表现出来,但已发展到能鉴别的程度时,称其为潜在故障,对其进行研究在机械故障诊断中重要价值。,按发生原因分:人为故障和自然故障,设备在制造或大修时,使用了不合格的零件;运行时不遵守操作规程,或运输、包管不当,所造成的设备故障。(提高管理水平),设备在使用或保存期间,由于外部和内部各种自然因素的影响而引起的,如正常情况下的磨损、老化、腐蚀等。(有不可抗拒性),1.3监测与诊断技术种类,按监测信息与诊断对象的关系分:直接诊断根据诊断对象本身的信息变化,直接判断诊断对象状态。如根据轴承间隙、齿轮齿面的磨损、轴的疲劳裂纹和变形量,直接判断它们的状态。其优点在于诊断可靠性高,缺点为实施受到设备结构和条件的限制,通常需停机,拆卸零部件。间接诊断通过监测运行中的设备的温度、声音、振动等二次信息的变化诊断。依据一般是综合信息,通过可测点的信息来得到不可测点的状态。缺点在于会发生误报、漏报现象。如通过监测润滑油温度判断轴承状态,要排除室温的影响、油量多少的影响、散热条件的变化等因素。优点在于可在线实时进行,根据综合信息提高诊断的可信度,是一个深受重视的研究方向。,按诊断时间分:定期诊断每隔一段时间如一周、一月或数月,对运行中的设备进行一次检测诊断,也叫巡回检测诊断。连续诊断采用现代化仪表和计算机信息处理系统对设备的状态进行连续不断的监测诊断。二者的选择取决于设备的关键程度和设备性能劣化速度等因素。,按诊断环境分:在线诊断指不离开现场,对运行中的设备用传感器采集信息后,直接送入分析处理仪器或计算机进行分析处理和诊断。优点:实时性好,不漏报故障。缺点:费用高,不灵活,适于关键设备。另外要求在线诊断所用传感器不应干扰监测对象的正常运行。离线诊断在现场将设备的状态信号记录下来,在实验室或其他合适的地方进行处理和分析。优点:灵活方便,费用少。缺点:不及时,容易漏报故障,一般用于普通设备的常规检查。,按诊断方法的完善程度分:简易诊断(simplediagnosis)对设备有无故障的初步判断,包括对故障的发展趋势作出初步估计。一般来说,多使用便携式仪器,由现场工作人员实施。精密诊断(precisiondiagnosis)在简易诊断基础上进行,除了对设备有无故障及故障的严重程度进行校验外,还对故障的部位、类别、原因和发展趋势作出准确的判断与预报。常用仪器分3类:,以监测仪表为主体的监测装置:如Bently序列、Philips序列等,由传感器和指示仪表构成,主要用于监测振动。缺点:幅值监测不能动态过程特征;强烈振动前,故障征兆不明显;仪表无分析功能,靠人工经验判断。,2.监测仪表配备软硬件装置:由传感器+频谱分析仪构成,具有频谱分析、谱阵图、波特图、轴心轨迹图等功能。缺点:不能自动判断,诊断依赖于领域专家;不能预防突发性故障;大型设备结构复杂,故障与征兆无一一对应关系,难免误诊断。,3.计算机辅助监测与诊断系统:由传感器+接口装置+计算机(含人工智能技术)组成。可实时监测和自动诊断,是机械工况监测与故障诊断的主要发展领域。(目前无商品供应,但国内外有这种系统的开发与应用),三种层次的监测方法:,常用人工智能技术:专家系统这是一种用计算机程序模拟大脑功能的人工智能系统,是诊断技术的高级形式。需要将故障诊断专家知识和推理方法存入计算机,输入监测信号后,计算机可模拟专家的工作,对设备状态作出专家水平的分析、判断、预测及行营的处理决策。(专家知识的瓶颈)人工神经网络模拟大脑神经结构建成的网状系统,是另一种人工智能系统。通过学习,使其具有大脑处理信息的某些特性,对设备状态能够根据输入的监测信息作出适当的分析、判断并提出响应的处理决策。(学习瓶颈,通常已有故障数据有限),1.4一般设备的故障规律设备故障率:设备工作到t时刻不发生故障,而在下一个单位时间内发生故障的概率叫设备故障率。计算公式:,设备故障率t时刻后单位时间内同类设备中出现的故障数量Nt时刻设备总数,故障率随时间变化而变化的规律,曲线由3个区段组成,形如浴盆。分磨合期、正常使用期、耗损期,高,设计、制造和检测缺陷造成,在设备大修或改造后,会再次出现,低,稳定,近似常数,设备工作最佳时期,故障由随机因素引起,不可预测,易排除,不影响寿命,,设备后期故障率不断增加,由零部件磨损、疲劳、老化、腐蚀等造成,是设备接近终点的征兆。,1-5故障诊断技术的发展,总体:第二次世界大战中,认识到这种技术的重要性;第二次世界大战后,因对应技术未发展而发展不快;60年代后,电子技术、计算机技术发展、1965年FFT方法和对应的数字信号处理和分析技术的发展为设备诊断技术奠定了技术基础。,美国:1967年成立美国机械故障预防小组,在航空、航天、军事、核能等尖端部门目前处于领先地位。英国:70年代初成立机器保健与状态监测协会,在摩擦、磨损、汽车、飞机发动机监测与诊断具有领先地位。瑞典:SPM公司-轴承监测技术,AGEMA公司-红外热像技术;丹麦:B&K公司-振动、噪声监测技术;挪威:船舰诊断技术。日本:70年代起步,在民用工业(钢铁、化工、铁道等)有优势。中国:1979年第一次办学习班,80年代初开始,目前在石化、冶金、电力等行业应用较好,在其它领域逐步展开。,2.设备维修制度的改革,事后维修制度-POM(PostmortemMaintenance)早期维修制度。特点:不坏不修,应用于小型设备。,预防维修制度-PM(PreventiveMaintenance)又称以时间为基础的维修制度TBM(TimeBasedMaintenance)或计划维修制度。特点:静态维修制度。当设备到了计划规定的台小时,或吨公里进行强制维修,大多数企业仍采用。,预知维修制度-PRM(PredictiveMaintenance)又称为以状态为基础的维修制度CBM(ConditionBasedMaintenance)。特点:以状态监测为基础,根据设备运行状态的实际优劣程度决定维修时间和维修规模,是动

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论