设备故障诊断十篇

导语：如何才能写好一篇设备故障诊断，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

设备故障诊断篇1

Abstract: The rapid development of modern industry and science and technology lead to large-scale，integrated，high-speed，automatic and intelligent production equipment，the status of equipment becomes more and more important in the production. The loss will be huge once the modern industrial production breaks down due to fault. Therefore， equipment diagnosis technology has attracted much attention. In the paper，mechanical fault diagnosis is discussed.

关键词：机械设备；故障；诊断

Key words: mechanical equipment；failure；diagnosis

中图分类号：TH17 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）33-0136-01

0引言

随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行直接关系到一个行业发展的各个层面。现代化工业生产一旦因故障停机损失将是十分巨大。

因此，设备诊断这一技术，日益引起人们的重视，并在理论和实践应用方面得到了迅猛发展。

1机械设备故障诊断的发展过程

设备的故障诊断是指在一定的工作环境下，根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象，并判定产生故障的原因和部位，以及预测、预报设备状态的技术。故障诊断的实质就是状态的识别，诊断过程主要有三个步骤：第一步是检测设备状态的特征信号，如振动、噪声、温度等；第二步就是从所检测到的特征信号中提取征兆；第三步是故障的模式识别。

机械设备故障诊断技术的发展可以分为以下几个阶段：

①基于故障事件的故障诊断阶段。当出现故障后才检查故障原因和发生部位，故障诊断的手段是通过对设备的解体分析并借助以往的经验以及一些简单的仪器。

②基于故障预防的故障诊断阶段。该阶段故障诊断的目的在于为合理的维修周期的制定提供依据，并在定期维修前检查突发性故障，保证在故障出现之前就能排除故障。这一阶段的诊断手段主要是一些简单的状态检测仪，多设有一定运行参数的报警值，能够对突发故障进行预测。

③基于故障预测的故障诊断阶段。该阶段故障诊断是以信号采集与处理为中心，多层次、多角度地利用各种信息对设备的状态进行评估，针对不同的设备采取不同的措施。属于正常运行状态的设备，可依据原先的检测计划进行检测；属于故障进行性发展的设备，重点检测；而个别故障较严重发展的设备，应及时停机进行故障诊断。

2开展故障诊断技术研究的意义

当前，我国的工矿企业中大型设备的数目越来越多，其在生产中的重要性不言而喻，关键设备的检测和诊断技术所带来的社会效益和经济效益，也不断为人们所认识，具体包括：

①预防事故，保证人身和设备安全。

②推动设备维修制度的改革。维修制度由预防维修向预知维修的转化是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备诊断技术的发展和成熟。

③提高经济效益。设备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的发挥，延长检修周期，提高维修的精度和速度，降低维修费用，获得最佳经济效益。

3设备故障诊断技术的现状及发展趋势

20年以来，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，设备故障诊断技术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，成为国际上一大热门学科。我国对机械设备故障诊断工作的开展始于1983年。设备诊断技术在我国的化工、冶金、电力、铁路等行业得到应用，取得了较好的效果。随着诊断技术的发展，出现了与之有关的厂家。部分传感器、数据采集器已接近国际水平，同时研制开发了一些诊断仪器和设备。

设备故障诊断技术发展到今天，已成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，它以可靠性理论为、控制论、信息论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为手段，结合各种诊断对象的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。它大体上有三部分组成：第一部分为故障诊断物理、化学过程的研究；第二部分为故障诊断信息学的研究，它主要研究故障信号的采集、选择、处理和分析过程；第三部分为诊断逻辑与数学原理方面的研究，主要是通过逻辑方法、模型方法、推论方法和人工智能方法，根据可观测的设备故障表征来确定下一步的检测部位，最终分析判断故障发生的部位和产生故障的原因。

故障的诊断方法可简单地划分为传统的诊断方法、数学诊断方法以及智能诊断方法。传统的诊断方法包括：振动监测技术、油液分析技术、噪声监测技术、红外测温技术、声发射技术以及无损检测技术等；数学诊断方法包括：基于贝叶斯决策判据以及基于线性和非线性判别函数的模式识别方法、基于概率统计的时序模型诊断方法、基于距离判据的故障诊断方法、、模糊诊断原理、灰色系统诊断方法、故障树分析法、小波分析法以及混沌分析法与分形几何法等；智能诊断方法包括：模糊逻辑、专家系统、神经网络、进化计算方法（如遗传算法）等。

设备故障诊断技术与当代前言科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具体说来表现在：

①与当代最新传感器技术尤其是激光测试技术的融和。

②与最新信号处理方法的融和。

③与非线性原理和方法的融合。

④与多传感器技术的融和。

设备故障诊断篇2

1.1理论依据利用相对温差法，经推导得出相对温差为。由式(1)可知，电气设备两对应测点的相对温差可近似地看作是两侧的交流电阻的相对偏差，也就是说两对应测点的相对温差与两测点的交流电阻的相对偏差有较好的相关性。在一般情况下，正常相接触电阻R2与厂家的规定值是比较接近的，用式(2)表示。式中：R1，R2———两测点的交流电阻值。由式(2)可看出，测出了发热点的相对温差，就等于测出了它的接触电阻偏差的大概值。这为解决小负荷电流设备故障的判断问题开辟了一条捷径。

1.2系统的功能系统采用红外热像仪进行电气设备的在线测量，采集温度场的分布状况,并对温度场的分布进行均匀性和连续性分析，依据有关热特性参数对可疑点进行热传导数值计算，同时编制相应的计算机专用程序进行分析，并根据有关标准对可疑点进行危险性分类，如图1所示。

1.3系统硬件的组成本电气设备故障诊断系统主要由测温的红外热像仪部分和计算机故障诊断软件分析系统、后台数据库、诊断结果输出部分组成。红外热像仪测温部分主要是一台红外热像仪，具有自动变焦、远程操控，测温速度快、灵敏度高、测温范围广、图像直观、非直接接触、不干扰被测设备运行等优点。如图2所示。

1.4红外热像诊断系统的特点1)操作安全。由于检测是不与设备直接接触，操作安全，对带电设备、高空设备等具有重要意义。2)灵敏度高。红外热像仪测温具有很高的灵敏度，能够诊断出设备微小的热状态变化，为设备监测提供关键数据。3)检测效率高。红外热像仪具有很高的监测效率，数据采集速度快。一台先进的红外热像仪每秒可采集和存储数百万点温度信息。4)可实现自动分析。计算机可以自动对设备热状态和变化进行各种计算、分析处理和在线检测，以及建立设备热故障数据库。

1.5系统的软件实现电气设备都处于绝对零度，处于一定的热状态之中。设备在运行过程中所处的热状态，直接反映了设备是否处于正常运行状态。正常运行的电气设备，也会发热。根据引起原因的不同，可分为电流致热和电压致热两种，前者主要反映在载流电气设备中，而后者主要反映电气设备内部损耗的变化。当电气设备发生缺陷或故障时，在缺陷部位的温升将发生明显的变化，也就是异常温升。特别是电流致热更为明显，将可能导致运行设备的温度分布异常，也就是热隐患。这些温度或热状态的变化为红外热像技术在电气设备中的应用提供了充分的特征参数。电气设备的连接点是比较容易发生故障的地方，红外热成像仪能够准确的确定可见连接点的热隐患。对于那些由于遮挡而不直接可见的部分，一般除了解体检查和清洁接头外，没有更好的办法。而使用红外热成像仪可以根据其热量传导到外面的部件上的情况，来发现其热隐患，可以直接检测，由此可见使用红外热成像产品检查的优越性。

2应用实例

用焦平面红外热像仪采集某电站接线端子的红外热像图。检测是在无风的晚上进行，环境温度为15℃。图3是应用本软件对接线端子进行诊断的主要窗体界面，红外图的右上角给出的三个温度数值是电器设备有故障的温度范围，这是由二值温度阈值化功能实现的，红外图片上有故障的部位用紫色特别标出。图4为第一主变压器的红外热像图。由图可以看出，主变压器表面没有大面积超温区，处于正常的工作状态。

3结论

设备故障诊断篇3

论文关键词：故障树,大型设备机组,故障诊断

在某工业中，大型设备机组的运行具有长时间、连续性的特点，因此大型设备机组在某工业领域具有无可替代的作用。其中，机组等关键设备具有造价高昂、结构复杂、安全要求高等特点，一旦发生故障将会影响整体机组的正常运行，甚至带来重大的安全隐患。因此，需要对大型设备故障进行及时诊断，使其在发生故障时在最短的时间内投入正常使用。

随着故障诊断理论体系的不断完善和智能故障检测技术的不断发展，越来越多的领域已经开始通过各种先进的检测手段对设备故障进行检测。现阶段大型设备机组故障诊断的方法主要有基于粗糙集的诊断方法、基于神经网络的诊断方法和基于小波变换的诊断方法。其中最常用的是基于小波变换的大型设备机组故障诊断方法。由于故障诊断方法是大型设备机组安全运行的重要保障，因此该课题拥有广阔的发展前景，并成为很多学者研究的重点课题。

传统的故障诊断方法仍然存在着一些不足：基于粗糙集的诊断方法需要处理的运算量巨大，诊断效率降低；基于神经网络的诊断方法容易陷入局部最优解，收敛速度较慢；基于小波变换的诊断方法会造成原始故障的时频信号失真。为了避免传统诊断方法的不足，提出一种基于故障树的大型设备机组故障诊断方法。

1 利用故障树对大型设备机组进行故障检测

故障树诊断法（简记为FTA）又被称为“因果树诊断法”，利用此方法能够对诸多领域中的设备故障进行简单、准确的诊断。在利用故障树诊断法进行大型设备机组故障诊断的过程中，首先需要大型设备机组在满足正常的运行条件下，构建一个系统安全运行的目标，并将此目标定义为故障诊断的分析目标，然后再根据大型设备机组的结构或者功能的关系，从上到下，逐层分析引起故障的全部直接因素，并通过逻辑门的方式将故障与故障因素相连接，这样可以构建大型设备机组的故障树模型，从而可以直观的表示出大型设备机组中各子单元与系统故障之间的逻辑联系。利用FTA进行大型设备机组的故障诊断，不仅可以对由硬件引起的故障原因进行分析，杂志网同样可以对引起故障的环境因素和软件因素进行分析，因此可以对故障原因进行定性分析。

通过FTA的分析，可以找到引起大型设备机组发生故障的因素，并由此确定最小割集和最小路集，然后根据大型设备机组运行的有关参数进行定量计算，获得已知故障的分布情况、故障发生概率等重要参数。将FTA应用于大型设备机组的故障诊断中，将系统的故障作为故障树分析的目标，通过逻辑分析可以直接寻找到引起故障的因素，从而为故障的排除提供了准确的依据。

在大型设备机组运行的过程中，通过设备运行在线监测系统，对设备的运行数据进行实时采集，并与给定的参数值域相比较，若超过规定的值域范围，则对该数据进行故障判断，并作为FTA的顶事件，根据FTA分析的有关原理，构建对应的故障树分析模型。大型机组可以采用下行法和不交最小割集法构建故障树模型，通过模型的分析可以得到系统中全部最小割集合顶事件发生的概率。对引起故障的因素进行分析可以，此时所有低事件均为可测的分析单元，也就是引起故障的主要因素。因此，最小割集是隐去故障的最小组合，也是故障诊断的关键。顶事件发生的概率即为故障发生的可能性，为了对大型设备机组的故障进行及时诊断，需要尽快找到故障发生的原因，可以通过对系统中各个功能单元的重要程度进行排序来实现。此处的重要程度的定义为：单元故障概率的变化率导致系统故障概率的变化率，其公式如下所述：

2 结束语

本文介绍了故障树诊断方法在某工业领域中大型设备机组中的应用方法，详细阐述了构建大型设备机组故障诊断的故障树的方法和最优诊断路径实现的方法。该课题具有重要的应用价值，可以实现大型设备机组故障及时诊断与维修，从而保证了大型设备机组的安全运行。

【参考文献】

[1]孙福安，郭亚坤，戴兵.基于模糊故障树的基带设备故障诊断方法[J].兵工自动化，2013（3）：76-79.

设备故障诊断篇4

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.

设备故障诊断篇5

【关键词】电力设备 故障诊断 问题 措施

前言

我国经济社会发展到今天，离不开电力行业的支撑。在人们日常的生活以及各类经济生产活动中，电力设施的使用随处可见，大大提升了人们的生活水平和经济生产能力。从目前的趋势来看，我国社会对电力的使用仍然会是一个不断上升的趋势。我国目前城市化水平仍然处于一个低水准的状态，未来城市化将持续跟进发展，并在这个过程中需要消耗大量的电力能源。维持未来高水平的社会状态，也需要高产出的电力水平，因此，加强电力行业的保障措施不可或缺。从电力行业当中不稳定的因素来看，其中电力设备的故障问题无疑是一种一个重要的安全隐患，为保障电力网络的安全运行，维护经济社会发展，必须促进电力设备故障诊断措施的改进。

一、电力设备故障诊断难题

在越来越大的电力需求之下，电力设备出现故障的情况越来越多，对电力系统造成了很大威胁。通过对电力设备故障诊断分析，发现其中仍然存在诸多棘手的问题，致使电力设备的故障诊断无法达到预定目标。在以往的电力设备故障诊断当中，主要的几个诊断难题如下：

（一）诊断体系与实际需求不相适应

我国的电力设备故障诊断体系在以往不够完善，基本没有专门的诊断部门或者组织，电力设备的故障诊断主要是由电力维修人员进行的，除了技术和设备缺乏专业化之外，在故障针对的职能和责任方面也比较混淆，得不到明确。随着我国对电力行业的不断重视，当前出台了新的诊断体系，并不断得到推广开来。但是新的诊断体系并没有迅速与各相关电力部门完美融合，仍然存在一些漏洞。也可以说，各级电网部门尚未充分准备接纳新的诊断体系，老板诊断模式仍然本质存在。另外一方面，新的诊断体系的推广也存在诸多障碍，主要原因之一就是新的诊断体系与一些地区电力系统的实际情况不相适应，没有对特殊性或者复杂性情况进行特定的研究，导致当前的电力设备诊断体系与实际的需求还存在一定差距。因此，电力设备故障诊断体系还需要得到进一步的改进和完善。

（二）诊断技术设备落后

我国电力行业的发展十分迅速，各种电力设备的更新速度比较快，因此也需要不断更新和先进的故障诊断技术以及相关设备。但是就目前的情况来看，诊断技术和相关设备并没有及时跟上更新速度。众所周知，诊断技术和设备对于电力设备的检修、诊断，以及日常的运行状态监测都具有重要作用，但是由于诊断技术和设备的落后，导致这些系统性的环节得不到落实，严重影响了电力设备性能的发挥，给电力设备的运行带来很大的安全隐患。由于技术措施的缺乏，极有可能导致诊断的结果与实际问题出现偏差，诊断数据的精度不够，导致后续的维修手段不对口，增加了维修的成本，甚至会导致其他更多问题的出现。以上这些情况都很大程度上影响到了故障诊断的有效性，给我国电力设备的运行带来了新的难题。

（三）故障诊断管理不完善

在电力设备故障诊断当中，缺乏系统化的管理手段，没有对诊断技术、诊断设备以及诊断工作人员进行统一的协调，与各部门关系配合不力，导致电力设备的故障诊断无法顺利开展。在故障诊断管理中，设备的日常维护管理不到位，导致许多诊断设备存在老化，未能及时的更新，增加了诊断的成本。另外，计算机数据网络体系没有真正建立起来，存在诸多不稳定因素。在诊断工作人员的管理上，一些电力故障诊断的工作人员专业素质参差不齐，在诊断过程中技术处理不当，缺乏严肃的责任性，导致出现一些不该出现的失误。

二、改善电力设备故障诊断问题的措施

（一）应用神经网络方法

神经网络方法主要建立在认知科学以及神经心理学的基础之上，利用先进的计算能力和自学能力，将故障处理的失误降到最低。这种故障诊断处理措施，操作简便，容错率高，并且具有很强的适应性，能够在实际诊断工作中得到广泛的推广以及应用。另外，神经网络法能够对电力故障进行一个确定性额的结果，以便制定具有针对性的维修方案，如果故障的不确定性额，也具有一套有效的处理方法。这种诊断方法的应用，大大提高了电力设备故障诊断的效率，提升了诊断的精度。

（二）应用专家系统

在所有诊断系统当中，专家系统的应用最为广泛，在专家系统进行应用的实践当中，其效果也不由分说，诊断效率高。从理论上分析，专家系统其实是计算机技术与人工智能的一种结合，是技术新领域的一种全新的探索。这种故障诊断体系通过利用人工智能模拟人类专家决策过程，效果显著，操作方便，节省了许多人力物力。在较为复杂的电力设备故障当中，该诊断系统也能有效地应用。

（三）综合使用专业知识进行故障诊断

在实际的电力设备诊断工作中，虽然能够进行运用的诊断系统和技术手段多种多样，但是每一种诊断系统都有其本身的弊端。因此，在电力设备故障诊断工作中，为了使诊断效果最大化，通常会应用综合的相关技术和设备进行故障的诊断，以加强全面诊断，降低误差，提升诊断结果的精度。

结束语：本文分析了电力设备故障诊断的相关难题，以及几种效果好的诊断方式。值得注意的是，社会是不断发展的，电力行业也在不断发展，电力设备故障诊断措施只有进行不断的创新，不断引入新技术、新手段、新设备，才能够取得稳定性的胜利。

【参考文献】

[1]王海峰，陆军.复杂电力设备突发故障诊断方法研究与仿真[J].计算机仿真，2013，03：127-129+284.

设备故障诊断篇6

与上面的两种故障诊断技术相比，振动诊断技术占据着基础地位，同时，所起的作用为主导作用。在利用振动诊断技术对动力机械设备进行故障诊断时，具备以下几个优点：理论基础非常的扎实，且采用的分析测试设备也是比较完善的，诊断结果所具备的准确性及可靠性比较高，实时诊断更加的容易等。在利用振动诊断技术进行故障诊断时，与多个方面的关系都非常的密切，比如信息传感方面、信号处理方面等，因此，技术人员所面临的要求就比较高，不仅要具备优异的诊断技术，同时还要具备较强的综合素质。

2影响动力机械设备故障诊断技术发展的因素以及发展趋势

2.1动力机械结构复杂

随着动力机械设备应用范围的变广，其发展速度也越来越快，在这个过程中，设备所具有的结构就变得越来越复杂，其中所包含的零部件数量增多了许多，且每个零部件的下一级，会存在更多的子零部件。鉴于动力机械设备复杂的结构，一旦其发生故障，在进行诊断时，不但难度会加大，诊断的完整性、精确性也会受到一定的影响，进而导致无法及时的针对故障采取修复的措施。

2.2故障机理和故障特征复杂

对于动力机械设备存在的故障类型来说，所具备的机理源是比较多的，故障在进行传递时，所具备的路径也十分的复杂，且传播的方向包含横向性和纵向性两种。同时，在不同的故障类型中，其所产生的故障频率也是不相同的，这给故障诊断工作带来了很大的难度。在动力机械设备快速发展的过程中，越来越多的生产厂家开始进行设备生产，这使得设备的型号不断地增多，不同型号的动力机械设备所具备的结构各部相同，这种差异性导致设备在发生故障时，一个类型的故障具备一种特征，共性特征几乎不存在，这对故障诊断工作来说，是一个非常大的挑战。

2.3故障诊断方法众多

当前，针对动力机械设备存在的故障类型，所具有的故障诊断方法是比较多的，不过在具体应用的过程中，受到方法众多的影响，呈现出比较混乱的局面，影响了故障诊断的效果。同时，对于已知的各种动力机械设备的故障类型，尚不存在一种比较通用的诊断方法，这在一定程度上制约了诊断技术的发展，且逐渐的发展成为主要限制因素。

2.4故障诊断技术的发展趋势

经过多年的发展，动力机械设备所具有的故障诊断技术已经发展的比较完善，不过，随着科学技术的发展及应用，故障诊断技术呈现出了以下四种发展趋势：第一，诊断仪器在发展的过程中，微型计算机、单片机逐渐的应用到其组成中，从而促使诊断技术向着自动化、智能化的方向发展；第二，随着信息科学技术的发展，其中所蕴含的各项技术也逐渐的发展成熟，比如时-频分析技术、红外热成像技术、机械振动和噪声分析技术等，同时，工程诊断技术在发展的过程中，信息科学中的各项成熟技术成为其分支；第三，故障分析所具备的理论基础变得更加的丰富，比如模糊集理论、神经网络理论等，同时，这些理论也促使故障诊断技术向着综合性的方向发展，提高了故障诊断的准确性；第四，故障诊断技术中应用了网络技术，使诊断技术在获取信息方面变得更加的便捷。

3结论

设备故障诊断篇7

关键词：铁道信号 计算机联锁 安全诊断

中图分类号：U284 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（a）-0078-02

铁路信号联锁设备对保障铁路运输安全有着十分重要的作用，建立完善的铁路信号连锁系统，对铁路列车的高效有序运行十分重要。随着电子信息技术的不断发展，使得铁路信号联锁系统逐步完善，计算机联锁系统应用于铁路，在铁路中首次开通是在20世纪90年代，从此，我国铁路进入到了计算机联锁时代。信号联锁设备在铁路运输中有着十分重要的作用，一旦其发生故障，在很大程度上会影响铁路的正常运输，因此，保障铁路信号联锁设备在工作的过程中不出现故障，保证铁路运输的安全，探究铁路信号联锁设备的故障诊断就显得尤为重要。

1 铁路信号联锁设备故障具有多样性以及复杂性

由于信号设备的种类众多，数量相对较大，且分布十分广泛，因此，铁路信号联锁设备具备一定的多样性以及复杂性，具体按照故障发生的时间历程为依据，铁路信号联锁设备故障可分为突发性故障以及渐进性故障。突发性故障顾名思义，就是指突然发生的故障，这种故障无法提前预测，故障表现大多数为随机性，以故障的呈现度对故障进行划分，可分为两种：一种是潜在故障，另一种是功能故障。所谓的潜在故障就是系统参数的变化并没有系统超出允许范围内，但是参数已经出现了波动或者偏移等明显变化，或者是，参数明明已经超出了系统的允许范围之外，但是并未造成系统失效。功能性故障则是由于系统的参数已经超出了规定之外，导致系统失效，按照故障的原因进行分类，可分为内在故障以及外在坏境故障，所谓的内部故障是由于谁被内部原因导致的故障，譬如说当初设计的不合理或者内部的部件发生变化。外在环境故障主要是由于外部环境变化所导致的，譬如说由于一些原因导致的设备干扰，或者遭遇恶劣天气导致的设备故障；按照故障将会导致的结果进行分类，可以分为危险性故障已一般性故障；按照故障将会存在与设备中的时间来看，分为永久性故障以及间歇性挂账。在铁路信号联锁设备运用的过程中，发生故障之后没系统可以自动恢复功能，并且时有时无的故障，就是间歇性故障。如果说，在铁路信号联锁设备中，这一现象是可持续性的，且稳定的存在于设备之中的故障，被称为永久性故障。

2 铁路信号联锁设备故障诊断的分析方法

比较常见的诊断方法有以下几类。

2.1 传统故障诊断法

这是一种十分传统的诊断方法，主要依靠维修人员多年的经验对设备出现的故障进行判断，并且给出相应的处理方法。这种传统的故障诊断方法主要来自于一定的维修经验，经常见到的操作方法有：比较法、逻辑推理法、校核法等。变大的IA危机联锁设备本身就具有一定的自我诊断能力，一般发生的故障大多数属于非潜伏性故障，故障一旦发生，故障大多数情况下体现在指示灯的状态上。

2.2 信号处理法

信息处理法是通过建立信号模型，对于反馈信号频率等特征值进行了分析和处理，从而诊断出设备的故障。信号处理法在对铁路信号联锁设备的诊断工作上具备优良的灵活性，而且操作程序简单。但是，这种方法也有一定的缺点，就是对设备信号的过分依赖，十分容易受到其他信号的干扰，从而影响对于故障的诊断。另外这种信号对于故障类型的诊断具有一定的局限性，无法对设备之间多种故障出现的相互影响做出反应。一旦，需诊断的设备故障类型比较复杂，信号处理法的局限性就得到了体现，无法有效应对，因此，这种方法只适合单一设备故障的诊断与处理。

2.3 人工智能故障诊断法

这种诊断方法融合了多种诊断技术，是一种具有综合性的诊断法，可以对复杂的系统以及类型复杂的故障进行准确判断。人工智能故障诊断法集合了专家系统、人工神经网络等先进的诊断技术于一身，对铁路信号联锁设备的各种各样的故障都可以进行判断，且有很强的辨识度。其中的专家系统是通过专业人员进行搭建的计算机诊断系统，在这其中包括庞大的专业知识以及诊断经验，使用该系统，可以通过专家系统模拟专家对系统进行故障的诊断，人工神经网络法是一种模拟人类思维模式对故障进行处理的诊断方法，这种方法主要应用于对故障模式的识别方面以及故障的预测方面。

3 铁路信号联锁设备诊断技术的实际应用

（1）故障树分析法。这是一种细致地对故障成因进行分析的方法，通过把这些造成故障的原因列举城逻辑结构图，从而对设备故障的主要原因以及故障的成因进行组合，将发生故障的概率进行计算。

（2）故障诊断专家系统。故障诊断专家系统包含多种方面，譬如庞大的专业知识库、推理机以及用户界面等多种方面。推理机是一专业知识数据库为一句，对反馈的数据进行推理分析，对设备系统进行诊断，诊断对象是否处于故障状态，并对已经发生的故障进行分析、评估，最终实现故障的有效诊断以及故障的排除。

（3）远程诊断技术。远程诊断技术的存在十分重要。对于一些区域计算机连锁系统而言，可以根据区域计算机联锁的特点，对整片区域的故障进行实地处理，确保铁路运输安全。

4 铁路信号联锁设备故障诊断的发展方向

4.1 故障专家系统日趋成熟

目前阶段，铁路信号联锁设备故障诊断系统的应用范围以及诊断的对象仍然存在一定的局限性，因此，这就要求对专家系统进行改善，这就有利于对谁背故障实施更加动态化的处理，为行车安全提供了保障。

4.2 多种诊断技术相结合，取其精华去其糟粕

在铁路信号联锁设备故障诊断技术的研究过程之中，未来的重点方向就是把多种的诊断技术取其优点进行融合，从而使故障诊断识别更加的搞笑快捷。

4.3 远程故障诊断技术大量应用

在未来，将会大量运用远程故障诊断技术对整个区域的连锁系统通过大量的视频进行监测，发现故障及时诊断并排除，极大程度上保障了铁路行车的安全。

铁路信号联锁设备故障的诊断是铁路运输方面非常值得研究的问题，从长远法杖的角度，系统自身具备的特点以及外界环境因素等条件的限制，以及一些铁路信号联锁设备故障诊断系统的技术，在很大程度上已经无法满足系统的要求，因此，要加对于铁路信号联锁设备故障诊断系统的升级，才是实现设备故障诊断的最有效途径。

5 结语

铁路信号联锁设备的故障分析是提升铁路运输安全性的重要保障，从未来角度，长远发展角度来看，必须加强对新型诊断技术以及方法的研究，实现将多种诊断方法相结合，取其精华去其糟粕，形成综合性的诊断系统。另外，还需要加强对新型诊断技术的研究和开发，将相关理论依与实际操作相结合，以故障的原因和类型为依据，由此，促进故障诊断技术长久完善地发展，为铁路运安全提供有力的保障。

参考文献

[1] 陆海涛.关于铁路信号连锁设备的故障分析[J].通讯世界，2016（16）：22-23.

[2] 孟凡刚.浅谈铁道信号微机联锁设备[J].黑龙江科技信息，2015（33）：84.

[3] 谢刚.机械设备故障的诊断方法探讨[J].化学工程与装备，2015（10）：185-187.

设备故障诊断篇8

一、电力设备状态监测和故障诊断技术的趋势

电力设备状态监测和故障诊断技术最早出现在美国，1967年美国成立了“机械故障预防小组”正是标志着设备状态监测和故障诊断技术的出现，而英国在上世纪六七十年代初期，“英国机器保健中心”率先开展研究工作，并且取得了引人瞩目的成绩。此外，欧洲不同国家纷纷在设备技术上进行设备诊断，并且基于某些方面而言，占有领先地位。基于国内而言，华中理工大学机械学院在互联网上建立了设备故障远程诊断中心，详细地介绍了国内远程诊断进行，并且采用技术示范方式向用户积极提供远程诊断和处理中心。该设备远程诊断中心目的是可以在互联网上实现远程监测、分析及诊断，并且在网上提供人员培训和技术支持等。上海交通大学远程故障诊断中心的建立，对设备故障检测和诊断理论研究进行了研发。

二、电力设备状态监测和故障诊断技术的发展阶段

电力设备状态监测和故障诊断技术在国内发展至今一共经历了四个阶段，电力设备状态监测和故障诊断主要依靠现场获取设备运行时的感观状态，这一感观状态是对异常的噪音、温度、震动进行观看，并凭借自身所具有的经验对有可能存在故障和隐患进行分析，以上是第一阶段。第二阶段中，在不断的发展中，状态监测已经开始依靠测量仪进行设备关键部位的数据采集，并且将获取的参数、速度、频率对记录进行保存。通过对固有参数的计算值和测量参数的数值进行比对，确定故障种类或故障隐患，此外，通过对某些参数值进行比较，依据劣化趋势确定设备是否出现故障或故障隐患。第三阶段中，计算机技术在进一步的发展下，计算机技术管理已经渗透在设备管理中，此外，状态监测和故障诊断技术也逐渐被发展到计算机时代。针对专用的状态监测仪器而言，不仅需要被测量，还可对现场的参数进行记录，并可以对数据进行分析处理。计算机的应用方便了数据的分析处理技术，在具体的处理过程中仅需要将数据采集上的参数传入到计算机，计算机就能够对数据进行了综合分析，依据分析结果制定相关图谱。第四个阶段中，计算机技术的不断发展下，电气设备的状态监测和故障诊断技术的研究已进入深入的发展阶段。

三、开展电力设备状态监测和故障诊断技术的重大意义

当今，电力设备中设备出现故障事件频率较高，因此采取何种有效地措施监测设备运行，确保设备的正常运行，能够在一定限度上发挥潜能。故障诊断本是一门边缘学科，建立在信息技术、计算机应用、信号处理、模式识别理论等现代科学技术成就基础上的综合性科学。借助设备诊断技术，可掌握设备应用过程中的状态，确认整体或局部是否正常，还有助于早期发现相应地故障和原因，并能够预先知道故障的发展趋势。总而言之，故障诊断是早期诊断，防范于未然，故障诊断采用相应地完善措施。电力设备状态监测和故障诊断的经济效益较为客观，均拥有多种类型的大型机组，倘若设备出现故障，将会造成不可估量的损失。可以说，开展电力设备状态监测和故障诊断技术分析具有重大意义。

四、电力设备状态监测和故障诊断技术的长足进步和发展趋势

(一)电力设备状态监测和故障诊断技术的进步

近年来，科学技术的飞速发展下，在信号分析和处理上出现了新情况，如：小波分析、分形维数、全息谱等等较为先进的分析手段都被广泛地应用在具体的分析中。在智能诊断中出现了非精确描述的故障诊断。这一诊断方式已经被广泛地应用在具体的诊断分析技术中。当今，神经网络法具有非线性、联想记忆等特性，也逐渐被投入道路实际的应用中，并且取得较好的效果。基于数据而言，数据库中保存了各种数据，这些数据包括历史数据和实时数据，能够提供相应地借鉴。硬件技术中采用的是嵌入式的CPU和DSP技术，它在一定程度上可实现TCP/IP协议，它在一定程度上能够对网络接口进行组建。

(二)电力设备状态监测和故障诊断技术的未来发展趋势

1.共享诊断知识对于同一类型的企业而言可能分布在不同的城市、不同的地域、甚至是不同的国家，但是它们可能具有相似的设备，因此，电力设备状态监测和故障诊断技术在发展的过程中已经实现了知识共享，知识共享能够避免知识重复获取，不同地域的企业完全可以采用相同的知识诊断系统。2.远程监测诊断和网络化跟踪的实现当今，远程监测诊断和网络化跟踪的实现在极大的程度上实现了知识和数据共享，并且，这一远程监测诊断不仅对员工经验的不足进行了弥补，还在一定程度上大大提高了故障诊断的精准性。此外，状态监测能够实现网络化根据，及时察觉出变化，进而促进监测系统得到进一步的发展。

五、结语

设备故障诊断篇9

关键词：铁路；机电设备；故障诊断

随着我国铁路事业的迅猛发展，运输能力逐年增加，但是铁路机电设备的故障问题日显突出，对我国铁路事业的发展形成阻碍。铁路机电设备在运行过程中会受自然环境、材料等多方面的因素影响，经常会引起机电设备的零部件出现不同程度的磨损老化，对于铁路机电设备的关键性零部件来说，一旦出现故障问题，就会增加施工维护难度，从而增加维修时间，致使铁路交通的正常运营得不到保障。以往的故障诊断维修方式已经无法满足当今铁路故障的新问题，因此，要想减少铁路机电设备的故障问题，就必须采取有效的故障诊断对策和措施，做好预防工作，这样才能及时发现问题，解决问题，才能提高机电设备的运行效率和使用寿命，才能保证铁路正常运营。

一、铁路机电设备的故障特征

在铁路机电设备运行过程中，其处于动态运转的状态，如果单从每个运行环节的测试结果中寻找故障问题，就无法取得良好的故障诊断效果，既增加诊断时间，也加大的诊断成本。铁路机电设备是一个整体的运行系统，在运行过程中，任何部位都可能发生故障问题，而这类故障问题具有一定的随意性、不可预测性、突发性以及模糊性等特点，增加了施工人员的诊断维修难度。

另外，很多机电设备都是相互关联的，如果只找出一个部位的故障问题，也不能笼统地认为不会存在其它故障问题，这样会导致诊断结果失误，所以在故障诊断过程中，要将机电设备的故障问题当作一个整体问题，这样在诊断阶段就会更加全面。正常情况下，如果铁路机电设备的相关机械部分出现故障，根据施工人员的经验判断，有可能是机械部位的故障，但是从系统的诊断过程中，其故障问题的根本部位并不是机械部件，而是因为其他部分的零部件造成的故障问题。

二、故障的施工诊断

（一） 施工过程诊断

机电一体化是现代铁路机电设备的基本特征，所以在对机电设备进行故障诊断时要充分考虑这两方面的影响因素。要想及时准确地找出机电设备的故障部位，就需要施工人员了解机电设备组成构造，掌握相关机电设备的基本知识，熟悉各部位的运行功能和作用，这样才能在最短的时间内发现问题的根源。在实际诊断过程中，铁路机电设备的诊断方法可以是温度检测法、树形图分析法以及异常声音检测法等，施工人员需要结合实际情况，选择切实有效的诊断方法。在进行机电设备故障诊断时，需要遵循以下几项原则。

第一，要遵循机、电诊断的先后顺序。当机电设备出现故障时，如果只根据以往经验和肉眼来判断，势必会造成故障诊断不全面或存在遗漏的情况。所有，故障诊断人员必须结合实际情况，采取有针对性诊断方法来判断故障发生的切确位置。如果机电设备的外部结构出现断裂、卡住等故障时，可以通过肉眼就能观察出现，并根据故障问题的特点，采取科学有效的措施，快速修复故障。因为机电设备的机械部位长期处于运行状态，在一定时间内就会出现不同程度的磨损和变形现象，所以遵循先机后电的诊断顺序是十分必要的。

第二，根据机电设备的组成结构，首先对关键性部位进行故障诊断，然后对一些辅助部位和静态元件进行故障诊断分析，这一过程要综合多处部位的元器件和零部件进行施工。

（二） 故障类型的施工诊断

第一，有无提示的故障判断。现代机电设备拥有多种技术支持，机电一体化模式下，机电设备实现了自动化、智能化，在设备内部都会设置监控装置，当设备发生故障时，就会发出报警信号，从而提高机电设备的故障诊断效率。但是，在铁路机电设备故障诊断中，有效部位没有相应的报警提示，这就需要施工人员根据自身经验来判断故障根源，以此确认故障诊断，并予以排除。

第二，有无破坏性的故障判断。在铁路机电设备长期运行过程中，会因设备内部部件之间的摩擦、荷载等作用力而发生不同程度的磨损和老化，这类故障问题属于非破坏性故障，只要施工人员及时找出问题，并快速排除即可。然而，设备内部部件断裂、腐蚀、压痕等现象则属于破坏性故障，在诊断维修过程中，必须全面诊断，集中排除，同时要进一步优化原有部件的运行效率，从而避免这类破坏性故障问题的发生。

第三，系统性与偶然性的故障判断。基于铁路机电设备的系统性故障问题，大多是因为设备老化而引起元器件和零部件出现较大的损坏，或者设备的使用寿命到期，这些情况的出现必然会造成机电设备出现故障问题。因此，在施工这类故障时，必须及时检查设备使用期限，检查其使用寿命是否到期，并根据实际情况维修或更换新的元器件和零部件。当铁路机电设备出现偶然性故障问题，其具体表现为机械部分的结构部件出现松动、脱落等情况，在运行过程中会发生油气泄露等现象，在处理这类故障问题时，不能太过盲目，要通过反复的试验分析来判断和找出故障问题的根源。

（三） 机电设备的施工诊断

首先，铁路机电设备的机械故障主要是因机械运转不正常、异常声音等情况造成的，还会因机电设备相关仪表仪器的参数出现偏差，导致故障问题的发生。对于这类故障，要及时找出故障根源，并按照一定的先后顺序来施工，根据设备内部的控制系统进行调整和维护。

其次，机电设备发生电气故障的原因是由于设备系统的软硬件出现相应的故障问题。软件故障是设备系统运行不稳定造成的，这就需要施工人员掌握基本的计算机专业知识和网络信息知识技能，并根据系统运行的具体情况来调整系统程度和相关数据文件，对软件故障进行诊断和维修。对于机电设备的线路老化、插件不紧等硬件故障，需要及时进行故障处理，严重的要更换相应的硬件设备。

三、故障的施工处理和维修

由于铁路机电设备长期处于高负荷运转状态，所有设备内部的各零部件之间产生不可避免的摩擦、荷载作用力，致使设备零部件出现不同程度的磨损、变形等故障。因此，在实际施工过程中，施工人员在选择质量过关、合适的机械设备时，还要注意各机械设备运行的性能，通过合理操作方法来处理故障问题。

（一） 机械设备的施工

铁路机电设备的故障问题大多是由于机械设备之间的磨损而引起的，而引起设备磨损的主要原因就是机械设备之间的失效。由于铁路机电设备大多处于车厢底部，而且各个设备之间设置得较为紧密，如果效果不能满足机械设备运转的实际需求，就会造成各机械设备之间出现不同程度的磨损情况，所以在日常养护和维修过程中，施工人员需要在各机械设备的间隙处涂抹适量的剂，这样既能防止灰尘杂物进入设备内部，还能减少机械设备间的磨损故障。在使用剂时，要根据不同机械部位和不同季节来选择合适的剂，严禁使用假冒伪劣产品，施工人员要定期对机械设备添加剂，保证铁路机电设备在良好的运行环境下安全稳定运转。

（二） 施工操作

在铁路机电设备操作过程中，施工人员要严格按照相关操作流程执行操作指令，不得按照自己的方式来操作机电设备，这样只会加重设备故障受损程度，从而引起各种各样的故障问题。

例如，在操作机床时，施工人员要提前检测机床的机油和冷却液，如果储备量不足，要及时添加。在操作过程中，要避免机床超负荷运转，注意机床设备的各种仪表仪器的参数值，如果参数异常，就需要停止操作，并及时检查和维修，避免影响铁路正常运营。对于超负荷运转的情况，操作人员要采取有效的措施予以控制，这样能够减少机械设备间的磨损程度，从而在一定的保护作用下减少机电设备的故障发生率。

四、结语

当前，我国铁路机电设备逐步向自动化、智能化发展，铁路机电设备一体化模式不断完善和提高，为铁路正常有序运营提供了强有力的技术保障。从当前铁路机电设备的发展形势来看，其故障诊断效率将会越来越高，而且机电设备运行安全性、稳定性以及可靠性也会大大提升，作为铁路运营的主要组成部分，铁路机电设备的正常运转关乎整个铁路干线的运营效率。因此，加强铁路机电设备的日常管理及维护工作，做好预防控制措施，避免铁路机电设备出现故障问题具有极其重要的现实意义。

参考文献

[1]薛峰.浅谈铁路机电设备的故障诊断[J].科技资讯，2013（6）.

[2]张海瑞.以动态观点分析判断排除铁路机电设备故障[J].科技创新导报，2012（16）.

[3]张玉玲.铁路机电设备的故障诊断分析[J].低碳世界，2013（13）.

设备故障诊断篇10

【关键词】煤矿设备；故障诊断；维修

煤炭资源作为国家发展的主要能源，煤炭生产过程也逐渐走向机械化，进而煤矿设备的种类不断增加，而煤矿设备在正常运行的过程中，很容易受到内部或外部因素的影响而出现设备故障，给煤炭开采效率带来极大的影响，对此，本文主要对煤矿设备的故障诊断和维修进行分析。

1煤矿设备的故障诊断技术分析

1.1振动检测诊断技术

众所周知，煤矿设备在运行的过程中，极易受到内部或外部因素的影响而出现故障，而煤矿设备的故障将会给煤矿生产造成极大的安全威胁，因此，需要做好平时的故障诊断工作，及时发现设备的故障并对其采取相应的维修[1]。一般情况下，煤矿设备在正常运行中都会发出振动信号，可以对发出的振动信号进行诊断，来分析煤矿设备运行时的各项参数，这样不仅可以实现对煤矿设备运行的监测，同时也便于发现煤矿设备的故障现象，以便于及时对其采取有效的维修措施。通过大量的实践证明，煤矿设备的振动检测诊断技术在应用的过程中具有方便、快捷、准确等特点，尤其适合应用于发出振动频率较高的煤矿设备诊断中，而且，该技术也被广泛的应用到煤矿设备的检测中，及时规避煤矿设备故障风险，能够显著的提高煤矿设备的运行效率。

1.2油液磨屑检测诊断技术

油液磨屑检测诊断技术是煤矿设备故障诊断的重要技术之一，并被广泛的应用到煤矿设备的故障检测工作中[2]。在正常情况下，煤矿设备在运行的过程中，会应用到各种油，与此同时，煤矿开采的过程中也会产生一定的废水、废气、废渣，而油液磨屑检测诊断技术主要就是提取设备使用的油、液压系统用油等相应的油样样品，再利用现代化油液分析技术来对油液成分进行全面的分析，将得出的物理参数、化学参数等进行综合性的对比，以此来判断煤矿设备的故障原因，从而有效的提升煤矿设备的故障诊断效率。

1.3无损状态检测诊断技术

在进行煤炭开采的过程中，会应用到大量的煤矿设备，而各类煤矿设备在运行的过程中极有可能发生故障，对于一些外在的故障来说，采用一般的故障诊断方法即可确定其故障原因[3]。然而，在这些煤矿设备中还存在着一些故障并不会在设备的外观表现出来，而受到影响的主要是设备的运行性质、状态等，不仅会降低煤矿设备的生产效率，同时也会给煤矿设备的安全运行埋下安全隐患。而通过无损状态检测诊断技术，可以有效的探测到煤矿设备内部的运行情况，及时发现煤矿设备内的缺陷，并及时对其采取有效的处理措施，避免故障继续发展对煤矿设备的运行效率造成影响。现阶段对煤矿设备采取的无损状态检测诊断技术主要有声全息检测、渗透检测、中子检测、超声波检测、射线检测等相关技术，每项检测技术都有着它的优势，当然，由于检测特征的不同，因此在对煤矿设备进行无损状态检测诊断的过程中，应根据实际的环境以及煤矿设备的实际情况来采用相应的检测技术，这样才能将其作用充分的发挥出来，当然，为了确保检测的安全性、全面性等，可以对其采取两种或两种以上的无损状态检测诊断技术。该检测诊断技术主要对煤矿设备的缺陷以及缺陷位置、材质等进行全面的分析，可以很准确的对煤矿设备运行故障进行定位，同时，可以有效的提升煤矿设备的运行性能，不仅确保设备在最佳状态下运行，同时对延长煤矿设备的使用寿命也有着一定的作用。

2煤矿设备的维修方式分析

2.1周期性维修

所谓周期性维修方式，主要就是结合煤矿设备的运行特点，对其进行定期的维修，确保煤矿设备运行的安全性、可靠性[4]。在周期性维修的过程中需要注意的是，由于各类煤矿设备的运行特点不同、所处的运行环境不同，对不同煤矿设备的维修周期也不同，因此，应结合这些运行因素进行全面的分析，再结合设备的实际情况制定合理的维修周期，并且，为了确保每次维修工作的质量，相关管理人员应对周期性维修时间以及维修的程度等进行相应的管理，同时，管理制度也应根据实际情况进行相应的调整，从而确保煤矿设备安全运行。从某种意义上来讲，周期性维修方式主要是以预防设备故障发生为主，也可以将其称之为预防性维修方式，可以有效的减少煤矿设备故障的发生率，而且，在每次对设备进行维修的过程中，可以对其进行风险评估，通过每次的评估数据来对下一次的维修时间以及维修周期进行调整，将煤矿设备运行故障的潜在安全隐患消除，全面提高煤矿设备的运行性能，从而有效的提升煤矿开采效率。

2.2设备故障事后维修

在煤矿开采过程中会应用到大量的机械设备，而且，每种设备的运行特点以及运行环境也有着一定的差异，虽然周期性维修方式是为了防止煤矿设备故障的发生，然而，在煤矿设备实际的运行中，受到内部或外部因素的影响，会导致设备出现突发性故障，而对这些故障的处理称之为设备故障事后维修[5]。相对来说事后维修的目标更加明确，也比较容易进行维修，当然，事后故障维修也存在一些特殊性的故障，会给故障维修工作造成较大的困难，尤其是在利用检测设备无法准确判断故障发生的情况下，可能会延长故障维修时间，对煤矿的开采效率造成极大的影响。在科学技术快速发展的过程中，对设备故障事后的维修虽然无法更好的满足当前煤矿设备的运行要求，但是，在设备故障发生的情况下则必须应用这种故障处理方式。

3结语

综上所述，在社会经济快速发展的过程中，煤矿企业的发展也极为迅速，而煤矿企业的生产效率与煤矿设备运行的安全性、可靠性有着密不可分的关系，也就是说，一旦煤矿设备运行过程中出现故障，也将会给煤矿企业的生产造成一定的影响，甚至会引发安全事故，因此，必须做好煤矿设备的故障诊断和维修工作。作者结合自身多年的工作经验，主要对煤矿设备的振动检测诊断技术、油液磨屑检测诊断技术、无损状态检测诊断技术以及周期性维修方式、设备故障事后维修等方面内容进行分析，希望可以引起相关部门的重视，同时也希望能够进一步提高煤矿设备的故障诊断和维修效率，确保煤矿企业的稳定发展。

参考文献：

[1]黄伟力,黄伟建.机械设备故障诊断技术及其发展趋势[J].矿山机械,2012,14(01):130-131.

[2]王智萍.煤矿机械设备的故障诊断及维修技术探析[J].煤炭技术,2013,03(08):125-126.