故障诊断范文10篇

故障诊断范文篇1

关键词：故障诊断专家系统

某装置是集机、电、液一体化的大型复杂设备。该设备由计算机通过继电器控制电磁阀的闭合，进而控制液压系统，完成装置的调平、起竖、回收等功能；由温控系统控制发射筒内部温度，使其保持在一定范围内。整个系统逻辑关系复杂，信号路数繁多，使用中一旦出现故障，对其故障的定位和排队都十分困难。针对这种情况，研制了该设备的故障诊断装置，实现了对其不解体便能快速定位故障，并且采用专家系统与多媒体相结合的方式指导普通操作人员进行故障排除。还可将本装置接入网络，实现使用部队与院校或研究所之间的在线信息交流，充分发挥领域专家作用，进行故障的定位的排除。

图1

1系统硬件组成主工作原理

本装置采用基于PC104总线的箱体式翻盖机械机构。按照实现功能的不同，该装置的硬件可分为两大部分：诊断调校部分及装置本身的温控部分。系统的硬件原理图如图1所示。其中，CZ1～CZ8为与设备相连的插座：CZ1用来检测电缆短路和断咱故障；CZ2、CZ3主要用来检测该装置的工作信号是否正常，或者检测给该装置施加激励信号后响应信号是否正常；CZ5、CZ6与压力传感器相连，对压力传感器供电，并采集压力信号；CZ7用于调校液体摆；CZ8用来转接手控台的电源，将手控台的27V电压引入系统作为诊断的参考地。

1.1诊断装置的诊断调校部分

诊断装置的诊断调校部分的硬件按照结构与功能的不同可分成三大部分：专用工控机部分、数据采集部分和液体摆调校校准部分。

1.1.1专用工控机部分

专用工控机部分的主要硬件采用研华公司的产品，经过实验验证各产品间不存在硬件冲突。ECM-3610是一块PC104主板，集成有VIAEdenESP6000(667MHz)EBGA低功耗板载CPU、Savage4AGP4X显卡的VIAVT8606芯片、AC972.0声卡、两个板载10/100Base-Tx网卡等，可接入网络。

图2

1.1.2数据采集部分

为了保持装置的硬件兼容性，板卡部分也都采用研华公司的产品。主要有以下三种型号的板卡：PEM-AIO、PCM-3724、PCLD-788。PEM-AIO是一款采用PC104总线结构的A/D数据采集卡，A/D转换最多可接收十六个通道的单端模拟量输入，并将这些模拟输入量转换成12位的数据。它主要用来采集该装置电控、温控系统工作时的控制信号、液压系统传感器输出的压力信号以及液体摆输出的反映不同水平度的电阻信号，并给出具体的值。PCM-3724是基于PC/104总线的48路I/O板，仿真8255PPI模式为0，输入输出TTL电平。它主要用来控制继电器、继电器板和自制的信号调理模拟电路板并检测电缆故障。PCLD-788提供16路输入通道及1路输出通道。它的16路输入通道与外部信号的输出端相连，1路输出通道与PCM-3724或PEM-AIO控制相应的通道，将待测试的信号输入到A/D数据采集板。装置中共采用两块PCLD-788，通过它们节省了所需的A/D转换通道数。

1.1.3液体摆调校部分

该部分主要由信号调理模拟电路板、A/D数据采集板、插座和液体摆组成，用来调校液体摆。其调校原理如图2所示。信号调理模拟电路板发出1kHz的方波信号，经CZ7施加到的液体摆的输入端，液体摆反馈输出的信号经信号调理模拟电路板滤波、跟随、比较放大后送到A/D板的输入端，根据A/D采集到的结果对液体摆实现精确校准。

1.2诊断装置的温控部分

诊断装置本身的温度控制部分包括一个单片机、两个温度传感器、四个散热风扇、六路继电器以及特制的加热电阻丝。其工作原理比较简单，其实就是一个由单片机控制的加温和散热系统：当温度低于0℃时，单片机控制继电器接通电阻丝加热电路；当温度高于15℃时，单片机控制继电器接通散热风扇。

图3

2系统软件

故障诊断装置的软件设计是基于Windows98操作系统的，采用可视化编程软件VisualBasic6.0作为基本的编程环境，将自动测试技术和专家系统结合起来，建立了一个电控、温控及液压系统的故障诊断专家系统。

此专家系统主要由推理机、知识库、知识库管理系统、知识获取系统、动态数据库、汇总数据库、多媒体数据库、人机接口、解释模块等组成。各模块的关系如图3所示。其中，推理机是专家系统的“思维”机构，是构成整个系统的核心部分。推理机的任务是模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。本系统知识库主要包括经常出现的故障现象、引起每个故障发生的原因、各种原因引起该故障的可能性大小的经验数据、判断每一故障是否发生的一些充分及必要条件。知识获取系统和知识库管理系统的主要作用是建立和维护知识库，并能根据运行的中间结果及知识获取程序结构及时地修改和增删知识库，对知识库进行一致性检验。动态数据库主要用来记录系统推理过程中用到的控制信息、中间假设及中间结果。多媒体数据库存储了大量用于诊断中维修操作的指导性资料。汇总数据库用来存放诊断的最终结果等一些总结性材料。人机接口是人与系统进行信息交流的媒介，它为用户提供直观方便的交流手段。解释模块经人机接口向使用、维护人员提供诊断结果，给出必要解释，为用户了解推理过程以及系统的维护提供方便的手段。

故障诊断范文篇2

在船舶机电设备运行过程中，开展故障诊断工作，有利于提高船舶机电设备的维修效率，节约维修成本，从而推动船舶事业的发展。下面我们就简单分析一下船舶机电设备故障诊断工作开展的意义：1.1提高船舶机电设备的维修效率。在船舶机电设备运行过程中，由于设备故障的发生具有不可控性，做好故障诊断工作，能够及时、准确的发现船舶机电设备运行存在的故障因素，为机电设备维修工作的开展提供可靠的数据，从而能够提高船舶机电设备的维修效率，为实现现代化工厂船舶维修提供了条件。1.2有利于节约故障诊断及维修成本船舶机电设备在运行过程中若出现故障。不仅会影响船舶系统的正常运作，同时也会妨碍船舶相关计划任务的顺利实施。做好船舶机电设备的故障诊断工作，可以帮助维修人员快速定位故障发生的位置，更好的制定维修方案，有效避免了诊断与维修的盲目性，从而为船舶机电设备的维修赢得了时间，能够有效提高设备的可靠性。因此，做好船舶机电设备的故障诊断工作，有利于节约故障诊断成本，提高船舶设备的使用可靠性。

2船舶机电设备故障诊断检测方法分析

2.1船舶机电设备故障诊断检测方法。船舶机电设备的故障检测是指将计算机处理技术、数据分析技术等相关技术融合在一起的检测技术，该技术具有较高的自动化水平，在故障诊断过程中，可以准确的获取被检测设备运行参数，利用检测系统计算该机电设备的运行性能，从而确定故障部件的空间位置信息，为后续船舶机电故障维修工作的开展提供参考。在船舶机电设备故障检测过程中，其主要包括以下检测内容：设备运行状态检测、故障部件定位检测。2.2船舶机电设备故障检测过程的实现。2.2.1机电设备故障的数据管理。在故障检测过程中，做好检测数据管理工作，可以保证设备参数的精确性。设备参数主要包括三种不同的形式：数值、文字与逻辑关系。在参数测量过程中，测量人员依据设备的运行现状获取这三种不同参数形式的信息，并对其进行整理，删除对设备影响较小的数据，获取对设备有较大影响的数据。2.2.2船舶机电设备的故障位置计算。利用最小二乘支持向量机方法，构建故障检测模型，利用诊断模型、实际输出故障参数、预估故障参数、故障检测控制参数进行计算，保证故障检测结果的准确性。为了避免故障漏检现象的发生，在船舶机电设备故障诊断过程中，需要设置相应的参数标准，通过计算估计结果与实际检测输出的差值，达到故障检测的目的，从而提高故障检测效果。2.2.3对故障检测模型的优化。在船舶机电设备故障诊断过程中，利用最小二乘支持向量机方法构建的诊断模型，不能调整模型参数，模型鲁棒性降低，容易导致错误的故障检测结果。因此，为了避免上述检测缺陷的出现，改变检测模型的输入数据，运用建模原理，具体如图1所示。通过故障诊断模型能够得到准确的故障诊断数据，技术人员可以通过对数据的比较分析，得到最终的故障空间位置。2.3故障诊断结果分析。为了验证船舶机电设备故障诊断模型的有效性，通过选取多个机电设备运行信号，然后利用故障诊断模型进行检测，设置船舶机电设备的故障检测模型，利用公式进行计算，确定故障检测结果的准确性。在船舶机电设备故障检测过程中，不同的检测方法其检测误差的差异性也比较大，利用最小二乘支持向量机故障检测模型的误差要小于传统算法误差，因此，在船舶机电设备故障检测过程中，利用本故障检测模型，能够提高检测结果的准确性，从而为船舶机电设备的稳定运行提供了可靠的技术支持。

3结束语

总而言之，在船舶机电设备故障诊断过程中，利用最小二乘支持向量机的方法构建模型，有利于提高设备故障诊断的精确性，为设备维修节约了时间与成本。因此，在船舶机电设备故障诊断过程中，技术人员应该加大其诊断技术的研究力度，提高诊断结果的有效性，从而保证设备的使用性能。

参考文献

[1]李建峰,袁磊,贺磊.船舶机电设备运行状态监测及故障诊断[J].中国设备工程,2017(02):82-83.

[2]王雪山.探析船舶机电设备故障诊断方法[J].现代制造技术与装备,2016(04):116-117.

故障诊断范文篇3

关键词：煤矿机械；齿轮；轴承；故障诊断

在中国经济的发展历程中，煤炭资源占到了非常重要的一部分。然而，如何才能保证煤炭品质却是一个严峻的问题，这就需要深度思考煤矿机械的性能问题。由于机械设备的运行时间一般都很长，而且煤矿机械在很恶劣的环境中工作，使得企业对煤矿机械的保养及维护有一定的难度。在这种情况下，要保证机械的稳定运行更是难上加难。相关资料显示，机械设备中70%的故障是因机械振动引起的，而机械振动又主要是因齿轮问题引发的。机械设备中齿轮起着承受和传递载荷的作用，它们的运行状况会直接影响到设备的整体性能，因此需要对煤矿机械的故障诊断技术进行进一步的优化及运用。

1煤矿机械齿轮断裂的主要原因

煤矿机械齿轮断裂的原因主要有：a)轴承的内外圈滚道出现损伤，接触面不够光滑，引发齿轮断裂；b)在工作中轴承受力不均匀，导致断裂；c)齿轮本身质量不佳，导致抗拉强度不足，严重影响齿轮的使用寿命，导致齿轮运行中断裂；d)齿轮无法承受较强的静载荷，较薄的位置会受到影响，导致断裂；e)齿轮运行时间超过寿命周期，导致因过度使用而使得齿轮断裂；f)齿轮所承受的静载荷超过自身极限，从而因载荷过大而导致断裂。由以上断裂原因可以看出，要延长齿轮的使用寿命，就需要从以下几个方面做起。a)设计方面。由于矿井使用条件的限制，如何保证在齿轮外形尺寸一致的情况下提高每一个齿轮的强度，延长其使用寿命是一个很重要的问题。在一些特定的情况下，齿轮所承受的冲击载荷要求齿轮弯曲极限应力达到1200MPa，接触耐久性极限强度增加到1600MPa[1]。要达到这样的标准，就需要准确计算载荷、修正强度计算公式、选择合适的材料、运用良好的加工和处理工艺，进一步优化齿轮的设计参数，主要包括表面光洁度、硬度、啮合参数、装配要求等，并进一步提高标准。b)制造过程方面。煤矿机械使用的齿轮大多数是低速重载齿轮，对强度的要求比较高，因此在制造齿轮的过程中，应该少用铸钢制作，多用锻钢；对于一些大齿轮，使用锻钢制作有较大的难度，此时可以利用铸钢齿轮的轮芯镶嵌钢齿圈组合件，而且要注意锻钢的锻造过程中锻造比要大于3[2]。另外，不管是锻件还是铸件，都要对其品质进行严格的把控，并且要对其进行超声波探伤，确保产品质量达到既定标准要求。c)注重改善齿轮的热处理技术。齿轮表面硬度和剪切强度决定了煤矿机械的承载能力。对于齿轮硬化处理，可以采用深层渗碳淬火的方法，利用深层渗碳淬火，得到性价比相对较高的齿轮芯部硬度。齿轮齿面的含碳量必须控制在0.8%～1%。渗碳齿轮经过淬火和回火后，要求表面硬度为HRC62，消除齿轮的残余内应力，可以将碳的渗入深度控制在0.2mm以内，这样不仅能保证齿轮表层得以硬化，还能产生压应力。采用这种工艺时，单单渗碳齿轮的强度极限应力就可以提高13%以上。热处理过后，还要进行人工时效处理，消除热处理过程中产生的内应力。对齿轮表面进行热处理后，还应该对齿轮齿面和齿根做喷丸强化处理。喷丸强化处理的过程要严格按照其要求工艺进行操作。因为喷丸强化处理不仅可以使齿根的弯曲疲劳强度变得更高，还可以有效阻止裂纹出现，使齿轮的载荷小于外加载荷，这样既可以有效减少破坏，又可以极大地提升耐久性。除此之外，齿轮喷丸强化处理还可以有效消除加工过程中出现的一些刀痕和磨削导致的缺陷。根据经验判断，经过喷丸强化处理后的齿轮与没有经过喷丸强化处理的齿轮相比，寿命显著延长，大量的统计资料表明，寿命可以延长6倍以上[3]。d)齿轮的安装和使用过程。在使用过程中必须注意相关的操作规范和技术要求，尤其是在安装、更换、检修齿轮时，要注意齿轮轴心的中心距、平面度和水平度等重要参数，一定要保证这些参数满足标准要求。在检修过程中，如果齿轮的磨损较大，或者已经损坏，要尽可能地按照原有的安装方法合理地调整齿轮的安装位置，确保齿轮正常啮合。齿轮不可以单换，要对相应的齿轮进行成对更换。在使用过程中，要注意齿轮的润滑。在齿轮相关结构的设计过程中，应充分考虑齿轮的润滑情况，但同时也不能忽视齿轮的维护过程。在煤矿机械传动中，使用的基本都是低速重载齿轮，这种齿轮要求有更高的接触应力，因此一定要保证其接触表面不能有局部的弹性形变。轮齿在共轭啮合过程中，除了切点附近的部位以外，其余都是滚动和滑动运行，这样更加符合弹性流体动力润滑理论。目前，中国煤矿机械设备的事故率仍较高，煤炭生产和运输过程中仍存在较多问题。在煤矿机械的运行过程中，故障出现最多的原因就是机械齿轮失效。因此，对各种齿轮的失效形式及原因进行相应的分析和讨论，对于改善煤矿机械设备事故率高的状况有非常重要的现实意义。

2提高煤矿机械故障维修技术水平的可行性措施

2.1运用先进的润滑技术。通过检测发现，绝大多数煤矿机械设备发生故障的原因是过度摩擦，导致齿轮磨损，进而使整台设备发生故障。鉴于此，可以优先运用先进的润滑技术，有效提高机械设备的重复使用率，延长其使用寿命。同时，必须高度重视机械的润滑、定期保养以及检修，这样才能最大限度地发挥机械的使用价值。需要注意的是，机械的润滑必须定期进行，且必须是高质量的润滑[4]。2.2尽可能地使用新型材料。随着现代科技的发展，各种新型材料逐渐崭露头角，以往因机械设备本身强度不足、疲劳磨损、超负荷运转所导致的问题也逐渐减少。在这种趋势下，可以通过对新型材料的重新定义设计齿轮结构，让其在机械维护过程中更无往不利，再通过合理的热处理加工，就可以得到符合要求的齿轮，有效确保机械设备运行的可靠性。2.3提高技术人员的专业水平。由于现在的煤矿企业大部分进行了详细的分工，各个工种变得越来越精细，企业内部工作人员各司其职。这样虽然提高了企业的工作效率，但一旦出现事故，对工作人员的专业技能要求就更高了，工作人员更容易手忙脚乱，这样就浪费了时间，耽误了维修。比如：在煤矿企业中，皮带司机只负责皮带运输，对其他岗位的工种不熟悉，基本不懂其他的专业知识，导致其他机械设备一旦出现状况，皮带司机没有办法及时补救，耽误了工时；而如果这名皮带司机还了解其他一些机械设备的相关工作原理以及一定的维修知识，当其他机械设备出现问题时，就可以在其他技术人员不在场的情况下自行解决问题，这样不仅提升了企业的工作效率，还可以更好地维护与保养设备，避免事故进一步扩大。

3煤矿机械故障诊断技术的实际应用

中国煤矿机械故障诊断技术主要包括油液磨屑分析检测诊断技术、红外测温诊断技术、无损检测技术、振动检测诊断技术4种。3.1油液磨屑分析检测诊断技术。目前，煤矿企业最常用的机械故障诊断技术就是油液磨屑分析检测诊断技术。油液磨屑分析检测诊断技术的原理为：从一定的油液中随机提取样本，通过光谱分析仪，对所提取的样本进行详细的分析，并将其与铁谱进行对比，最后再根据对比结果，对机械的运行状况进行全面的分析，了解机械的磨损状况和设备的损坏程度[5]。3.2红外测温诊断技术。除了油液磨屑分析检测诊断技术外，煤矿企业应用得较多的故障诊断技术之一便是红外测温诊断技术。红外测温诊断技术的原理为：在机械的不同部位进行温度检测，如果机械某个地方烧坏或者出现磨损，就会导致机械的设备材料温度升高，并且会使机械丧失工作的能力，导致机械无法正常运转，进而影响正常的工作进度。若煤矿企业机械出现异常，及时应用红外测温诊断技术进行有针对性的诊断及维修，可以更高效地查找出问题，并且快速解决，使机械保持正常的运行，从而延长其使用寿命。3.3无损检测技术。在检修过程中，还可以应用无损检测技术进行探伤实验，比如渗透、磁粉、射线等，这样就可以在不损伤零件的情况下，对机械的运行状况进行检测，确保齿轮零件没有损伤。3.4振动检测诊断技术。振动检测诊断技术的原理为：当机械在运行的时候出现振动或者异响时，可以大致将其判断为机械出现故障缺陷，对振动或异响进行详细的诊断和仔细的分析，可以判断机械运行状态及故障信息。因此，应用振动检测诊断技术，技术人员可以更好、更快捷地发现问题。机械设备的振动参数具有双重特点，即广泛性和多维性，这样的诊断精确度较高。应用振动检测诊断技术可以在不停机的情况下进行检测，而且诊断的结果具有较高的可行性，诊断更加直观。若机械设备在运行时出现故障，应用该技术可以对其内部和外部都进行故障检测。这种检测技术也是煤矿企业机械诊断中一种常用的技术，通过磁粉、声全息、超声波等先进技术来实现。

4结语

在所有煤矿企业中，机械设备是其重要的组成部分，一旦设备出现故障，轻者影响正常的生产进度，重者则会出现严重的人员伤害事故等。因此在煤矿企业中，必须做好故障的诊断以及维护工作，这其中最常见的便是机械齿轮故障。相关技术人员有必要掌握诊断的一些重要技术，而且企业要注重增强从业人员的危机意识，要运用更为先进的润滑技术、提高相关技术人员的能力，并且还要运用更先进和更科学的材料等，积极深入地探索更好的诊断方案，全面地论证，寻找更好的故障诊断及维修技术，推动煤矿行业的长久可持续发展。

参考文献：

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［4］时志素.基于神经网络方法的齿轮箱故障诊断研究［D］.石家庄：河北科技大学，2009

故障诊断范文篇4

关键词：船舶；动力装置；智能故障诊断技术

船舶动力装置作为支撑船舶行业的关键，随着科技发展船舶动力装置变得越来越复杂，复杂性偏高的船舶动力装置在发生故障后，其维修、诊断难度也在增大。通过合理利用智能故障诊断技术对船舶动力装置进行故障诊断与监测，能够在一定程度上提高船舶动力装置的运行安全性。因此，有必要对智能故障诊断技术在船舶动力装置中的运用进行研究。

1智能故障诊断技术国内外研究现状

1.1信号获取

1）热工参数信号。爆发压力、排温等热工参数会反映出设备各个部件的运行情况，在对排气系统堵塞等异常故障判断时，可以利用该信号来进行诊断。外国学者Rubio等在监测了柴油机运行的同时完善了对应的数据库，而我国专家骆康明等则规划设计出了热工参数智能检测仪，该设备能够在运行期间针对船舶动力装置开展信号的自动检测。2）振动信号。船舶动力装置能够通过柴油机机体振动、表面局部振动等方式来完成对燃油系统、配气机构等零部件的故障诊断，利用振动信号所开展的诊断具有速度快、精度高等优势。对于船舶动力装置而言，振动信号可以在早期故障预报以及故障在线监测中发挥出应有的价值。国外学者利用雅典加速度传感器针对气缸振动信号开展了故障特征分析，在分析中发现了振动信号在不同状态下存在振动频率上的巨大差异。国内学者则结合振动信号传递提出了振动传感器的布置优化模式，这也为船舶动力装置的故障诊断提供了帮助。3）其他信号。采用激光诊断的方式能够实现对柴油机缸内燃烧过程的全面监测，而柴油机效率损失等异常问题则能够利用瞬时转矩来进行判断。智能故障诊断系统能够利用的各种信号有很多，只要能够合理进行信号利用，就能够让船舶动力装置的故障分析准确性得到大幅提高。通过多种物理信号对船舶动力装置状态的影响进行监测，可以在一定程度上为智能算法的运用奠定基础，进而保证船舶动力装置的故障检测质量。

1.2故障特征提取

1）振动信号特征提取。国外学者Charles等采用快速傅里叶变换对曲轴的扭转振动信号故障特征进行了提取，其他国外学者同样发现了提取振动信号故障特征的方法[1]。通过采用超限学习机来实现故障特征的分类，能够让异常故障诊断变得更加简单。国内学者同样对故障特征有所研究，如畅志明等便以EEMD为核心对柴油机气门间隙开展了故障特征提取。2）特征提取的作用。故障特征提取能够为船舶动力装置故障判断带来非常多的帮助，无论实时故障预测还是故障分析，都可以通过提取故障特征的方式来加强对于故障情况的了解。而且基于故障特征提取还可以对智能故障诊断技术做出进一步优化。就目前而言，国内外学者在故障特征提取这一领域已经获得了令世界瞩目的成就，很多研究成果都能够适用于船舶航行时的复杂工况，很多研究仍处于验证阶段，想要在实船故障诊断中加强对于故障特征提取的利用，还需要对相关研究进行实践与优化。

1.3故障识别与故障预测

1）故障识别。学者Kowalski等以极限学习机算法为核心专门提出了柴油机智能故障诊断方法，这种诊断方法可以在船舶柴油机中进行使用，还可以在保证响应速度的同时有效提高故障诊断时的准确性[2]。国内学者蒋一然等通过结合遗传算法与神经网络，同样提出了相关的智能故障诊断方法，国内外都针对故障识别开展了深入研究，这意味着智能故障诊断可以多种方式来进行，只要找到合适的智能故障诊断模式，就能够让船舶动力装置的故障诊断效果得到保障。2）故障预测。故障预测是故障监测模式，通过针对运行状态来进行检测能够实现对设备故障情况的判断。诸如神经网络、形态滤波等都可以作为国内外学者实现故障预测的重要参考。通过在研究期间持续推陈出新，令故障预测时的效率与响应速度不断提高，进而让船舶在航行期间获得更多保障。

2船舶动力装置智能故障诊断技术应用

2.1以智能算法为核心的船舶动力装置故障诊断平台

1）以云平台为主的数据监测系统。数据信号的获取是船舶动力装置进行智能故障诊断的先决条件，通过采用卫星通信的云平台，能够实现对船舶动力装置运行情况的远程监管，降低计算机计算存在的制约性。在此期间，通过组建完善的数据监测体系，还能够为船舶提供数据备份与共享，进而加速对智能故障诊断技术的完善。2）数据库。数据是船舶推行智能故障诊断的关键与重要资源。对于船舶而言，船舶动力装置所产生的数据具有非常多的重要信息，机械健康状况完全能够在船舶动力装置数据中有所体现。在完善智能故障诊断平台时，需要关注状态监测数据库，以此来加强对数据挖掘技术的应用。而且数据库还能够实现数据信息共享，因此船舶动力装置必须借助数据库让智能故障诊断技术真正实现实船应用。3）数据挖掘。智能故障诊断系统会对船舶动力装置机械运行状态进行监测，监测期间所产生的数据是实现故障诊断的核心。当监测数据达到一定规模后，便要通过数据挖掘的方式来实现对数据信息的筛选，船舶机械工况将有可能因为其他随机因素而受到干扰，此时的数据中往往存在非常多的无效数据，而数据挖掘则是保证数据信息有效性的一种方式。从长远角度出发，数据挖掘将成为大数据时代智能故障诊断今后的发展方向，因此必须提高对于数据挖掘技术的认知，以此来让智能故障诊断变得更好[3]。4）自学习故障诊断平台。机械设备在长期运行期间，不同工况下的运行参数往往存在非常强的耦合性，很难通过人工识别的方式来确定故障特征参数，即便利用传统理论、经验分析等方式来针对故障信号特征进行提取，也很难保证信号提取效果。通过云平台不断积累机械设备的运行参数，则能够潜移默化地增加数据样本。智能算法通过对平台的数据信息进行分析与识别，可以让数据信息的准确性有所提高。除此之外，还可以通过训练神经网络等方式来实现机械故障情况的智能判断。5）船舶动力装置状态监测。通过故障诊断平台进行船舶动力装置的状态监测，能够结合运行情况来实现故障问题预测。通过提前掌握大致的故障信息，能够在一定程度上将故障问题消除在发生之前。船舶动力装置故障监测是智能故障诊断的重要环节，状态监测可以有效降低人力、物力的消耗，并规避风险问题的发生。6）模型、数据故障诊断的融合。在专家系统中，知识库数据多数都来自于专家以及运维人员所积累的宝贵经验。这部分数据信息存在较为明显的非结构化倾向，在实船操作中，很难真正得到应用。若选择针对专家数据信息来开展总结与归纳，或者利用智能算法将内容总结到云平台数据库，可以让智能诊断系统后续的故障特征提取工作变得更加简单。

2.2智能故障诊断系统需求

1）软硬件分离。对于智能故障诊断系统而言，为了保证运行质量，必须保证软件运行期间不受终端硬件变化所带来的影响，用户若需要对硬件设备进行更换，只要通过简单的装配便可以重新运行软件功能，软硬件分离可以在一定程度上提高系统灵活性，避免因为捆绑硬件而影响到系统的正常运行。2）可定制系统分析诊断功能。船舶动力装置非常复杂，不同的设备其振动诊断模式存在明显差异性，智能诊断系统需要允许用户自行添加、删除设备信息，通过对系统振动测点、工艺测点进行合理调整，能够让系统运行变得更加具有个性化。在此期间，系统可以针对分析诊断模块来开展组态，组态结束后通过系统打包来提高系统价值[4]。3）海量数据管理。大型船舶的动力装置在开展故障诊断，振动测点往往多而复杂，只有长时间对船舶数据进行保存才能够有效掌握设备的实际运行情况，进而让设备状态监测以及故障诊断的处理变得更加简单。通过对海量数据进行管理优化，能够让船舶的所有数据信息发挥出极高的价值。4）系统权限管理。权限管理包括系统登录、密码等管理内容，该功能的主要作用是提高数据信息安全性，确保智能故障诊断系统得以稳定运行。系统根据使用方管理要求的不同将会给岗位用户提供对应等级的工作权限，以此来保证不同等级工作人员的正常工作。5）远程访问。授权用户在局域网内可以实现远程访问与管理，必要时还可以通过Web来完成对动力装置运行状态的判断。除此之外，系统运行期间必须具有这足够的扩展性，这样便可以在科技变得更加发达后及时完成对系统的优化与升级。

2.3故障诊断系统设计

1）系统组态分析。结合系统结构能够完成对Web、监测等子系统的规划设计，其中Web子系统能够有效提供人机互动界面，而监测子系统随着可以实现对FFT、轴心轨迹等方面的分析，不同的子系统的功能相互关联且独立。船舶动力装置存在大批量旋转机械设备，所有设备的监测诊断都具有明显差异，智能化故障诊断系统需要针对不同的设备提供对应的监测方案与分析诊断工具。传统状态监测与诊断系统会针对具体设备进行布置与跟踪，无法适应船舶动力装置所面对各种复杂环境。通过组态软件的方式来进行系统的柔性化开发，让软件更加适应外部环境变化，工控组态软件的组态模式有表格、组态字法等，不同的方法存在非常大的差异性，只有结合实际需求来选择适合的组态方法才能够满足用户的需求。表格法具有直观性，而组态字法则更加复杂，因为要针对具有特定含义的二进制字节来实现组态，所以很难保证组态效果。在船舶动力装置中，通过将组态表格法与阶梯图法相结合，能够让组态效果达到最佳，船舶动力装置对于故障诊断系统的需求。系统在设计期间可以将相同生产流程设备当作同一单元，以此来实现集中监测管理。组态期间要优先针对单元进行组态，通过添加、删除机组设备等方式来生成数据库表并交付至最终用户，然后针对测点开展组态，测点组态可以对设备振动、工艺测点进行管理，管理后所生成的数据表更加适用于用户的实际情况。2）系统实现。通过智能故障诊断系统能够实现对船舶动力装置关键设备的统一管理，例如主推进汽轮机、发电机组等关系到船舶运行安全问题的核心设备都可以在系统中完成统一管理，这种集中管理模式不仅能够让船舶动力装置在运转期间及时发现故障，还能够实现对设备各项运行数据的存储与管理，进而实现对设备运行趋势的合理分析。设备状态的有效评估能够让设备运行稳定性得到保障[5]。

3结语

智能故障诊断能够实现对系统智能化、自动化的诊断，降低故障问题所造成的影响。通过对船舶动力装置智能故障诊断进行研究，可以有效提高船舶运行质量与安全性。相信随着更多人了解到智能故障诊断的重要性以及方法，船舶动力装置的故障诊断一定会更加完善。

参考文献：

[1]古天龙,孙镇海,宾辰忠,等.基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承智能诊断算法[J/OL].机械设计与制造:1-4[2021-11-16]

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[4]马海洲,丁爱萍.人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用[J].舰船科学技术,2021,43(12):109-111.

故障诊断范文篇5

关键字：汽车电机故障方法

1.电机故障诊断的特点及实施电机故障诊断的意义

1.1电机故障诊断的特点

电机的功能是进行电能与机械能量的转换，涉及因素很多，如电路系统、磁路系统、绝缘系统、机械系统、通风散热系统等。哪一部分工作不良或其相互之间配合不好，都会导致电机出现故障。因此，电机故障要比其它设备的故障更复杂，其故障诊断所涉及到的技术范围更广，对诊断人员的要求也就更高。一般来说，电机故障诊断涉及到的知识领域主要有[20]：电机理论、电磁测量、信号处理、计算机技术、热力学、绝缘技术、人工智能等。电机故障诊断的复杂性还表现在故障特征量的隐含性、故障起因与故障征兆之间的多元性。一种故障可能表现出多种征兆，有时不同故障起因也可能会反映出同一个故障征兆，这种情况下很难立即确定其真正的故障起因。另外，电机的运行还与其负载情况、环境因素等有关，电机在不同的状态下运行，表现出的故障状态各不相同，这进一步增加了电机故障诊断难度，所以要求对电机进行故障诊断首先必须掌握电机本身的结构原理、电磁关系和进行运行状况分析的方法，即掌握电机各种故障征兆与故障起因间的关系的规律。

1.2实施电机故障诊断的意义

电机的驱动易受逆变器故障的影响，在交流电机驱动系统中，逆变器短路故障将会使电机产生有规律波动的或是恒定的馈电扭矩，使车辆突然减速。研究表明：逆变器出现故障时，永磁感应电机将产生较大的馈电扭矩，而且永磁电机也有存在潜在的高消磁电流的问题。而感应电机在逆变器出现故障时所产生有规律的馈电扭矩将由于有持续的负载而迅速衰减，这说明了感应电机具有较高的容错能力，适应混合动力系统的要求。开关电机磁阻是最具有故障容错能力的电机，而且当其有一个逆变器支路出现故障时电机仍能产生净扭矩，另外，开关磁阻电机成本低，结构紧凑，但是开关磁阻电机有较大的噪声和扭矩脉冲，而且需要位置检测器，而这些缺点使得开关磁阻电机在现阶段不适合应用于混合动力客车上。在混合动力客车动力系统中，电机是作为辅助动力的，而且电机属于高速旋转设备，如果电机出现故障，电机产生的瞬态扭矩将使车辆的稳定性和动力性将受到影响，而且，电机由高压电池组驱动，如果电机出现故障而不能及时容错，电机产生的瞬态电流将使电池受到损害，因此在混合动力系统中对电机进行故障诊断是非常必要的。

2.电机的故障诊断方法及典型故障诊断分析

2.1电机故障的诊断方法

（1）传统的电机故障诊断方法

在传统的基于数学模型的诊断方法中，经典的基于状态估计或过程参数估计的方法被应用于电机故障检测。图1为用此类方法进行故障诊断的原理框图。这种方法的优点是能深入电机系统本质的动态性质，可实现实时诊断，而缺点是需建立精确的电机数学模型，选择适当决策方法，因此，当电机系统模型不确定或非线性时，此类方法就难以实现了。

（3）基于模糊逻辑的电机故障诊断方法

图3为基于模糊逻辑的电机故障诊断方法框图，故障诊断部分是一个典型的模糊逻辑系统，主要包括模糊化单元、参考电机、底层模糊规则和解模糊单元。其中，模糊推理和底层模糊规则是模糊逻辑系统的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力，该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴涵关系及推理规则来进行的。模糊规则的制定有两种基本方法：第一，启发式途径来源于实际电机操作者的语言化的经验。第二，是采用自组织策略从正常和故障电机测量获得的信号进行模糊故障诊断的制定，将此方法通过计算机仿真实现，对电机故障有较好的识别能力。

（4）基于遗传算法的电机故障诊断方法

遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法，它的推算过程就是不断接近最优解的方法，因此它的特点在于并行计算与全局最优。而且，与一般的优化方法相比，遗传算法只需较少的信息就可实现最优化控制。由于一个模糊逻辑控制器所要确定的参变量很多，专家的经验只能起到指导作用，很难根据指导准确地定出各项参数，而反复试凑的过程就是一个寻优的过程，遗传算法可以应用于该寻优过程，较有效地确定出模糊逻辑控制器的结构和数量。

遗传算法应用于感应电机基于神经网络的故障诊断方法的框图如图4所示。设计神经网络的关键在于如何确定神经网络的结构及连接权系数，这就是一个优化问题，其优化的目标是使得所设计的神经网络具有尽可能好的函数估计及分类功能。具体地分，可以将遗传算法应用于神经网络的设计和训练两个方面，分别构成设计遗传算法和训练遗传算法。许多神经网络的设计细节，如隐层节点数、神经元转移函数等，都可由设计遗传算法进行优化，而神经网络的连接权重可由训练遗传算法优化。这两种遗传算法的应用可使神经网络的结构和参数得以优化，特别是用DSP来提高遗传算法的速度，可使故障响应时间小于300μs，不仅单故障信号诊断准确率可达98%，还可用于双故障信号的诊断，其准确率为66%。

近年来，电机故障诊断的智能方法在传统方法的基础上得到了飞速发展，新型的现代故障诊断技术不断涌现：神经网络、模糊逻辑、模糊神经网络、遗传算法等都在电机故障诊断领域得到成功应用。随着现代工业的发展，自动化系统的规模越来越大，使其产生故障的可能性和复杂性剧增，仅靠一种理论或一种方法，无论是智能的还是经典的，都很难实现复杂条件下电机故障完全、准确、及时地诊断，而多种方法综合运用,既可是经典方法与智能方法的结合，也可是两种或多种智能方法的结合，兼顾了实时性和精确度,因此多种方法的有机融合、综合运用这一趋势将成为必然，也将成为电机故障在线诊断技术发展的主流方向。

参考文献：

[1]陈清泉,詹宜君，21世纪的绿色交通工具——电动汽车[M]，北京:清华大学出版社,2001

故障诊断范文篇6

【关键词】模拟电路故障诊断估计法

模拟电路故障诊断是电路分析理论中的一个前沿领域。它既不同于电路分析，也不属于电路综合的范畴。模拟电路故障诊断所研究的内容是当电路的拓扑结构已知，并在一定的电路激励下知道一部分电路的响应，求电路的参数，他是近代电路理论中新兴的第三个分支。但由于模拟电路中未发生故障的正常元件存在容差，其参数并不恰好等于额定值，而有一定的分散性，这给电路分析带来一定的模糊性。而且模拟电路常含有非线性元件，他的性能不仅因本身故障而改变，而且其他元件故障引起他的工作点移动时，也将造成其性能变化。因此模拟电路故障诊断的理论还不是十分成熟。

模拟电路发生了故障，就不能达到设计时所规定的功能和指标，这种电路称为故障电路。故障诊断就是要对电路进行一定的测试，从测试结果分析出故障。一般来讲，模拟电路故障诊断的方法可以分为估计法，测试前模拟法和测试后模拟法三大类。本文将对其中的估计法展开讨论。

估计法是一种近似法，这类方法一般只需较少的测量数据，采用一定的估计技术，估计出最可能发生故障的元件。这类方法又可分为确定法和概率法。确定法依据被测电路或系统的解析关系来判断最可能的故障元件，概率法是依据统计学原理决定电路或系统中各元件发生故障的概率，从而判断出最可能的故障元件。本文重点介绍确定法中的最小平方判据法。最小平方判据法又分为结合判据法和迭代法。

1.结合判据法：

设模拟电路含有m个不同的参数，对电路进行测量，得到m个不同的特性测量值，且m<n。令xi(i=1,2,3,4……n)表示参数值，yj(j=1,23…,m)表示特性计算值，因为如果电路的拓扑结构已知，则参数和特性之间存在一个确定的解析关系，所以y&not;j=fj(x1,x2,….xn)。特性参数的测量值用gj(j=1,2,3…,m);如果实际所用的各参数值为实际值，同时测量不存在误差，则gj=yj,即特性偏差为零，其中yj是在参数为额定值x10,x20,…,xn0时计算出来的。如果特性的测量值与计算值相等，说明电路没有发生故障，处于正常工作状态。

如果电路中第I个元件发生故障，其参数为xi,其余各元件的参数都为额定值，那么任意一个点的测试值都可以表示为xi的函数：yj=fj(Xi)=fj(x10,x20,…,xi,…xn0)j=1,23….m

其中，Xi为参数矢量，其中除第i个分量为xi外其余各分量为参数的额定值。于是有：j=1,2,3,…,m(1.1)

对每一个参数都引入一个物理量s，s为特性偏差的平方和，于是对于参数I有：i=1,2,3…,n(1.2)

当xi变动时，s也随之而改变。如果电路中只存在单故障，那么当xi等于故障参数的实际值时，特性值的测量值与计算值十分接近，特性偏差接近与零。此时表征特性偏差平方和的物理量si将最小。因此我们可以将si作为故障诊断的一种判据，我们将si的最小值定义为结合参数I的灵敏度因子。

如果电路中发生的单故障是偏离其额定值不大的软故障，特性值yi的计算值可以展开成泰勒级数：(1.3)

式中额定参数矢量X0=[x10,x20…,xn0]’;参数增量矢量，为泰勒级数中大于一阶的高阶项，若电路中发生的是软故障，此项可以忽略不计。∣xi=xi0(i=1,2,3…n)，为特性j对特性I的灵敏度。发生单故障时，只有不等于零，所以(1.4)

代入(1.2)式可得：(1.5)令求得：(1.6)于是可以求出结合参数I的灵敏度因子(1.7)

测试前可先根据电路的额定参数计算出各灵敏度aji及各特性值的计算值yj0，测试后可以得到各特性的测量值gj,由上式可以直接求出灵敏度因子，从而确定故障发生点。

由前面的讨论我们可以总结出采用结合判据法进行故障诊断的具体步骤如下:

（1）先进行测试，从可及节点得到m个特性测量值。

（2）求得结合参数xi的灵敏度因子，即si的最小值，作为故障诊断的判据。

（3）在n个参数的灵敏度因子都求得之后，其中最小的灵敏度因子所对应的参数是最有可能发生了故障的参数。

结合判据法简单易行，所需的测量数据少，但是由于各元件的参数都存在一定的容差，各特性在测量时也存在一定的误差，这些都会影响判断的真实性。另外，从前面的分析我们可以看出这种方法只适合于参数变化不大的单、软故障的定位，而不适用于多故障的定位。

2.迭代法

我们在最小判据法的基础上进一步引申，找一个类似于灵敏度因子的判据，并计算使这个判据达到最小时的各个参数的值，即各个参数的实际值，然后与额定值进行比较，从而确定故障点，这样就可以用于多故障的定位。这就是迭代法的基本思路。

与结合判据法不同的是，迭代法对所有的参数都共用一个判据。令(2.1)

其中，为特性测量值gj的方差。将yj=fj(X)在X0处按泰勒级数展开，如果不大，可忽略高次项，得(2.2)代入式(2.1),得：(2.3)

当s达到最小值时所对应的X＝X0+即为各参数的估计值，如果某些元件的参数估计值超过其容差范围，则可能为故障元件。式(2.3)可以写成：(2.4)其中：

如果要求s的最小值，只需对式(2.4)求导，并令倒数为零，可得：(2.5)我们采用迭代法求解，首先设X的初值为X0,在X0处计算P,A,PA,

然后再由式(2.5)计算出，由式(2.4)计算出s,完成一个迭代过程。然后令X的新值为,在X1处计算P,A,PA,及s的值，如此循环下去，直到第k次满足时为止，此时对应的Xk就是所要求的参数估计值。

由此可以看出迭代法与我们前面所讨论的结合判据相比，测量值数必须要大于或等于参数的个数，它考虑了测量误差。另外，它能够估计出各个元件的参数值，可以用于多故障诊断，但计算量大。

3.总结：

本文主要介绍了模拟电路故障诊断方法中的估计法。这种方法只需要较少的测量数据，但诊断结果一般只是近似的。估计法中的大部分方法都适用于电路元件的故障定位，可用于诊断线性电路中的单个的软故障。其中很多方法还可用于多故障诊断，例如文中介绍的迭代法。

估计法只是一种比较传统的故障诊断方法，随着人们对这一领域研究的不断深入，已经出现了一些用于非线性模拟电路以及大规模网络的故障诊断方法，例如分解网络技术，人工智能技术等。故障诊断技术与计算机技术的结合也越来越密切，利用微型计算机和微处理器可使故障诊断更加快速可靠。

参考文献：

故障诊断范文篇7

关键词：HAZOP分析；化工过程；专家系统；故障诊断

石油和化工行业在国民经济中占有重要的地位，提高化工生产的安全水平一直是该行业的一项重要目标。在过去的几十年问，为减少或排除化工过程中的潜在危险，各种过程危险分析（PHA）方法被广泛应用于生产实践，如危险与可操作性分析（HAZOP）、故障模式和影响分析（FMEA）、定量危害分析（QRA）、故障树分析（FTA）等。而HAZOP作为其中一项系统深入的PHA方法，近年来被国内众多石油石化公司、化工生产企业和设计施工单位普遍接受，并应用于装置、设备生命周期始终。另一方面，故障诊断作为DCS控制系统之后的一项保障化工过程安全运行的技术，已有40多年的研究历史。然而，由于化工过程本身工艺异常复杂，涉及数据量十分庞大，到目前为止有关理论和技术尚未实现大规模工业化应用。当一个化工过程经过了HAZOP分析，它的许多潜在的风险隐患都被发现出来，许多可能发生的故障前因后果都在HAZOP分析过程中，经过各专业的专家讨论揭发出来。那如果能够将HAZOP分析的结论应用于故障诊断，无疑能给化工过程的故障诊断技术的研究提供一个新的思路。

1HAZOP分析与故障诊断

HAZOP分析可按分析的准备、完成分析和编制分析结果报告3个步骤来完成。HAZOP分析首先要建立由各种专业人员（如：工艺、设备、自控、现场操作人员等）组成的分析小组，并确立主持人和记录员。然后以头脑风暴的方式召开小组会议，按照规定的方法对偏离设计的工艺条件进行分析。分析的过程中，主持人将化工过程划分为若干节点，小组成员再在主持人的引导下依次选择节点、参数、偏差，分析偏差可能产生的原因、导致的结果及已有保护措施，并判断风险是否能够接受，提出改进建议。在这一过程中，主持人充分引导、发挥小组成员的专业知识，确保每一个工艺细节的偏差及其可能存在的安全、操作隐患都充分考虑。而最后这些分析讨论的结果，都将编辑到一个HAZOP分析报告中，根据该报告采取纠正措施，并为实际的生产操作提供一定的指导。由HAZOP分析的过程我们不难发现，HAZOP分析主要就是围绕化工过程的参数偏差展开的头脑风暴。这让我们很容易联想到，在化工过程故障诊断研究中，故障的定义：化工过程中的某一个观测变量或操作参数出现不可接受的偏离［1］。可见，故障诊断与HAZOP一样，关注的重点也是化工过程的一个偏差。正因如此，一直以来都有一些学者尝试将HAZOP分析与故障诊断相结合，而符号有向图（SDG）就成为大多数学者将HAZOP与故障诊断技术结合的一个纽带技术。SDG是由节点和节点之间有方向的连线所构成的一个网络图，它表达了不同节点所代表的状态互相之间的一种传递关系。如果某个节点的值偏离了正常范围，应用SDG模型推理，能够找到这些偏离在系统中传播的结果或者造成这些偏差的原因。这一偏差传递的前因后果恰好与HAZOP分析的思想相吻合。普渡大学VenkatVenkatasubramanian的科研小组最先将SDG应用于HAZOP分析的建模，建立的模型称为SDG模型［2－3］。在SDG模型基础上Venkat等人开发了PHASuite软件，试图替代专家进行HAZOP分析，并在一些简单的化工过程中实现了较好的应用［4－5］。由于SDG只能体现变量偏差的传递，却不能表现操作等的影响，化工大学的崔琳等人又提出了分层有向图（LDG），大大扩展了模型的表达能力［6－7］。而在实际生产过程中，对于在线数据的偏差，可以通过SDG模型反向推导，查找导致偏差的根本原因。这一点又恰好能解决故障诊断技术的需求，因此一直以来有不少学者都尝试使用SDG模型来进行故障诊断［8－10］。而将HAZOP与故障诊断结合起来，便有学者提出基于SDG－HAZOP的故障诊断，并应用于加热炉［11］、合成氨［12］、催化裂化［13］等石油化工过程的研究。然而在实践过程中人们发现，对于十分复杂的石油化工过程，SDG模型的建立和验证非常困难，且SDG模型不能全面的表达所偏差推导中的所有原因后果，因此基于SDG的HAZOP分析始终无法在所有化工过程中得到应用。因此，当前主流的HAZOP软件并不试图取代专家做分析，而是为专家提供更好的工具，辅助专家进行分析工作，而HAZOP分析工作本身还是以专家小组的头脑风暴形式为主。同样由于SDG建模困难，对于故障原因、后果不能全面表达，且在在线诊断过程中网络复杂可能导致推导速度受限，SDG方法也始终没有在更多的化工过程故障诊断研究中得到应用。然而，尽管用SDG模型进行HAZOP分析存在诸多问题，但是HAZOP针对偏差传递的分析思路依然对在线故障诊断有着启发意义。而HAZOP报告作为对过程进行了全面系统分析的汇集了众多专家智慧的宝贵财富，如果能将其应用于故障诊断的建模，无疑能够对化工过程的安全运行起到极大的帮助。因此，本文提出了不依靠SDG模型，而是将HAZOP分析报告中的内容通过系统的方法建立专家知识库，开发故障诊断专家系统，应用于化工过程故障诊断的方法研究。

2基于HAZOP分析的故障诊断

专家系统对于缺少历史数据，工艺又十分复杂无法建立精确数学模型的化工过程，采用基于知识的专家系统是故障诊断研究的一个主要方法。专家系统将专家积累的丰富经验转化为计算机能够解读并应用的知识，对在线数据进行监测和分析，推理化工过程的故障原因。一个典型的化工过程故障诊断专家系统的结构如图1所示，由人机界面、知识获取程序、知识库、数据库、推理机和解释器六部分组成。1故障诊断专家系统结构图人机界面用于操作员和专家与故障诊断专家系统沟通。专家可以通过人机界面将知识录入系统，通过知识获取程序，将专家的还是转化为专家系统而已用于诊断的知识存入知识库。知识库是专家系统的核心，它以不同的形式和结构存储来存储故障诊断的知识及规则。而在在线诊断时，化工过程在线数据被专家系统读入，存储至数据库中。推理机根据数据，选择知识库内的知识规则，对在线数据进行推理，搜索、判断化工过程可能存在故障。最后，再通过解释器将推理结果经人机界面展示给操作员。关于化工过程故障诊断专家系统的推理机及知识库设计，华南理工大学李秀喜的科研小组有一套系统的研究方法［14－15］。而本文的研究重点是如何将HAZOP分析报告的报告内容经解读后存入故障诊断专家系统的知识库。表1为一个典型HAZOP报表中的一个偏差的分析记录，将这样一个分析结果转化为专家系统的知识，首先要确定变量偏差规则，也就是专家系统的事实规则。这些变量规则可能是偏差，也可能是原因、后果，他们都是能够通过在线数据测量推导的。该实例中包含的变量规则就可以表示为IFFI101＜1．2m3／sTHEN进料流量低；IFΔLI101＜0．1mTHEN反应器液位下降；IFΔLI101＝0THEN反应器液位空；IFFI102＝0THEN产品采出中断。然后要确定变量关系的传递规则，也就是专家系统的中间规则。这就涉及HAZOP分析中对于偏差原因、后果的推导。在此例中的传递规则有：IF进料泵故障停THEN进料流量低；IF进料流量低THEN反应器液位下降；IF反应器液位空THEN产品采出中断；IF产品采出中断THEN产品泵抽空损坏。在线运行过程中，推理机首先对数据库中的数据进行检测，首先对异常数据按变量偏差规则，推导化工过程中存在的偏差。再对推导出的偏差由传递规则分别由前后进行推理得到其它满足的相关规则。最后对所有满足的规则进行综合分析，判断出现故障的原因，给出目前故障发展的情况，以及可能导致的后果。

3应用案例

精馏塔是石油化工过程中最典型的装置。如图2所示，以一个简单的乙醇－水体系精馏塔实验装置为案例，讨论基于HAZOP的故障诊断专家系统的诊断过程。正常操作时，体积比30％的乙醇－水溶液经计量泵P101以10L／h的流速进入预热器E102，与塔釜采出换热后进入精馏塔T101。T101塔釜由电阻丝加热，塔釜液位由出口阀控制在35cm。T101塔釜与塔顶均有温度和压力的DCS指示。塔顶采出经冷凝器E101与冷却水换热后进入回流罐V102，冷却水的流量由控制阀控制。V102内部分物料由计量泵P102打回流至T101塔顶，并与V102液位关联进行控制，固定回流比，再由计量泵P103采出乙醇产品。计量泵的流量均远传至DCS。表2记录了关于精馏塔液位高这一偏差的HAZOP分析结果。由上述HAZOP分析报告得出事实规则有：IFLI101＞36THEN精馏塔液位高；IFFI＞10THEN进料流量过大；IFP102＞2kPaTHEN塔釜压力大；IFT102＞89THEN塔釜温度高；IFFI104＝0THEN塔釜采出中断。中间规则有IF进料流量过大THEN精馏塔液位高；IFLIC101回路故障，LV101关THEN精馏塔液位高；IFLIC101回路故障，LV101关THEN塔釜采出中断；IF精馏塔液位高THEN精馏塔温度高；IF精馏塔液位高THEN可能导致淹塔。实际生产过程中，发现数据库发现LI101＝36．1，启动推理机进行推理。由事实规则推理得到“精馏塔液位高”。再经反向推理得到可能原因“进料流量过大”及“LIC101回路故障，LV101关”，但此时数据库中FI101＝10，与“IFFI＞10THEN进料流量过大”规则矛盾，表明该原因不合理，只保留原因“LIC101回路故障，LV101关”。再顺向推理得到结论“塔釜采出中断”，“塔釜温度高”，“可能淹塔”。此时数据库中FI104＝0，负荷规则“IFFI104＝0THEN塔釜采出中断”，表明该后果已发生。而TI102＝88．4，不符合规则“IFT102＞89THEN塔釜温度高”，表明该后果还未发生。而“可能淹塔”的结果不能由事实规则判断，因此直接作为结果输出给操作员。经以上推理，专家系统的人机界面即可给出诊断结果：偏差：精馏塔液位高。可能原因：LIC101回路故障，LV101关。已产生后果：塔釜采出中断。可能产生后果：“塔釜温度高”，“可能淹塔”。而操作员则应当根据上述专家系统的诊断结果提示，采取相应的应对措施来处理故障。在在线诊断过程中，对于“进料流量过大”这样的原因要通过其他节点关于流量大的偏差分析结果得到的中间规则，推理出导致进料流量过大的根本原因，例如“计量泵故障”，“备用泵误开”等。

4结论与探讨

故障诊断范文篇8

1机械制造设备远程监控和故障诊断原理和工作模式

1.1机械制造设备远程监控和故障诊断原理。机械制造设备远程监控系统由几个重要的部分构成，远程诊断中心就是比较重要的组成部分，决策个体是人，对机械设备故障问题是相关研究专家能预先编写决策系统。远程诊断中心工作任务是监测信息通过现场监测系统和局域网到达诊断中心处理信息，诊断结构依照收集到的信息路径逆向传递现场监测子系统，按照相应不同需求可单点决策，或者是多点决策。远程诊断中心能保存特定设备，从某一固定时间点设备运行到另一固定时间点设备运行数据，通过诊断中心角度对机械设备的性能进行考察，能减少维修人员操作当中的失误，诊断系统也是多角度来对运行设备状态加以评估的，从整体上保障诊断结构客观。机械制造设备远程监控以及故障诊断系统当中数据通信网络是重要内容，这是网络通信系统的一个扩展，能把多个数据通信系统串联以及并联，这样就形成了通信网络。用户监测信息和诊断结构的上下传输作用能得到充分发挥，这一部分是数据电路以及终端和计算机部件构成的。除此之外，机械制造设备远程监控系统中，现场监测系统是比较关键的，这是通过信息采集系统以及工控部件和信息采集软件组成的，其在运行当中是通过用户界面诊断系统来监测机械设备的实际运行状态，最终采用报表形式将监测到的结果传输到诊断中心，这样就能监测的信息加以处理，通过这一系统的运用就能有效减少后期远程监控以及故障诊断系统工作量。1.2机械制造设备远程监控故障诊断工作模式。机械制造设备远程监控故障诊断的工作模式分为异地远程诊断和本地诊断。异地远程诊断又分成实时诊断以及E-mail诊断，如实时诊断就是给专家通过网络视频讨论方式进行诊断，能够比较直观的感受设备状况。E-mail诊断方式参考的是信息采集系统所收集到的监测信息，在具体诊断当中，现场监测子系统把收集到的故障信息和申请专家诊断报告传递给远程诊断中心，系统判断诊断时间后通知专家进行处理，诊断专家对收集的信息展开综合分析评估，然后把评估结果发送到设备现场。本地诊断工作模式的实施就是监测对象以及子系统出现故障后，通过安装在监测对象底层信息采集装置对基本故障信息采集和初步分析，然后发送到诊断推理机，这样能够分析故障发生的原因所在。故障诊断的方式在技术不断升级下，所起到的效果也越来越好。

2机械制造设备远程监控和故障诊断技

术机械制造设备远程监控和故障诊断技术涉及到的技术类型比较多样，其中网络安全技术是比较关键的技术之一。机械制造设备的实际运行当中，使用远程诊断就要保障网络的安全可靠，这样才能为机械设备建立良好的运行环境。同时需要在系统的全局安全基础上，网络信息的完整以及适用比较关键，如信息加密技术的应用以及防火墙技术的应用都是比较基础和关键的。系统开放技术是重要技术组成，开放的诊断系统发挥着重要作用，技术配备的是WEB为核心的开放数据结构，设计者通过基本知识框架能有效开展机械制造设备远程监控和维修，从而有效建立全员参与的局面，系统的开放性特征就能鲜明呈现。数据库技术是涉及到的关键技术，远程诊断中心需要的知识以及数据信息需要运用数据库技术，将信息放置在服务器当中，需要时就采用客户端连接调取数据，所以保障服务器和数据库的稳定安全比较重要，MIDDLEWARE所发挥的作用很关键。

3结束语

机械制造设备远程监控以及故障诊断技术的应用是最为基础和最为重要的，是保障机械制造设备良好运行的关键技术，在未来的发展中也会发挥其积极作用，希望通过本文的研究助力制造业的发展。

参考文献：

故障诊断范文篇9

关键词：维修技术；故障诊断；新能源汽车

现阶段，国内的经济实力虽得到提升，但环境污染状况却较为严重。在大型城市中，汽车尾气正是导致环境污染的主要原因，因此其对新能源汽车的研发推广十分重要，甚至直接影响我国的环境保护事业发展，影响汽车行业的未来发展。但作为新型汽车，国内在新能源汽车的故障诊断及维修上经验有限，为使新能源汽车的推广应用打好基础，对其故障诊断及维修技术的探究便十分重要。

1新能源汽车的常见故障

1.1空调系统故障。在空调系统的故障中，制冷剂泄漏较常见，它会导致空调出现制冷失效的状况。而对导致制冷剂泄漏的因素进行分析可知，密封胶老化是主要原因，它的老化会让制冷剂出现压力异常，进而导致制冷剂的泄漏。此外，若不重视对空调系统的及时检修及维护，导致老化、损坏零部件未能及时更换，也会带来空调系统的故障[1]。1.2电动机系统故障。在新能源汽车内，驱动系统是一个重要构成，电动机驱动能对电能进行有效转化，使其成为汽车动能，因此若该系统存在故障，则会导致新能源汽车无法正常投入使用。在驱动系统的运转中，它需要电磁系统、电路系统等的配合运作，而若上述系统配合存在问题，也会引发汽车故障。主要的电动机系统故障一般分为两种，即机械故障与电气故障，前者为驱动系统构件带来的故障，如轴承、铁芯损坏等，后者为转子绕组、定子绕组因接触不良、短路等带来的故障。1.3锂电池故障。以纯电动汽车为例，在其投入使用后的常见故障为电池故障。首先，在锂电池组的应用运行中，汽车点火线圈较易处在高温状态内，而在汽车的长期使用后，高压点火导线会存在绝缘层软化或老化的状况，进而带来短路或漏电问题。其次，单个的锂电池在向汽车供给动能时，会存在与其他锂电池的性能差异问题，进而会引发锂电池的充电不足、过度放电等问题。这一问题不仅影响锂电池的使用寿命，而且会导致锂电池组的故障，影响汽车的实际使用价值[2]。

2新能源汽车常见故障的诊断维修技术

2.1诊断维修空调系统故障。在诊断及维修空调系统的故障时，首先，应对制冷剂管道全面检查，以此了解密封胶带的状况，判断其是否有着软化、老化等状况，若有该类状况时应及时更换。其次，在更换好密封胶带后，应及时填充冷冻机油，对管道做抽真空处理，做好制冷剂的添加。2.2诊断维修电动机系统故障。在该系统的故障诊断中，主要使用方式有仪器诊断及感官诊断。在仪器诊断中，一般需利用汽车内仪表盘，通过对仪表盘的观察掌握汽车的故障信息，再及时对故障做判断。在感官诊断中，可利用人体感官做判断，例如以耳朵倾听汽车的异响状况，以眼睛观察汽车电路的破损状况等。在故障排查中，感官判断能提供重要依据，帮助检修人员掌握故障位置，为后续维修打好基础。在维修电动机系统的故障时，诊断的准确性是重要的维修基础。而机械故障是电动机系统的常见故障类型，如铁芯故障、轴承故障等。在维修养护上述故障时，首先应将日常保养重视起来，定期进行润滑剂的添加；其次应对铁芯、轴承状态进行定期检查，当发现其出现严重磨损时，应将其及时更换。当发动机无法启动时，在故障诊断中应首先检查启动装置，检查其是否出现导线松动等问题，再进行后续的处理工作。2.3诊断维修锂电池故障。在汽车不使用时，首先，应对锂电池定期进行电量检查，避免其处于亏电或放电的状态，定期做好充电工作，保障锂电池能处在电量充足的良好状态。其次，应将日常养护重视起来，当锂电池闲置时，应保障电池处在关闭状态。最后，在汽车不使用时，应保障车内灯光、空调等用电设备关闭。在诊断锂电池的故障时，一般利用电子检测设备，如万用表等进行检测，对锂电池的电流及电压做测试，检测其有关参数是否正常。当发现参数异常时，应及时做对应的维修工作，必要时可对锂电池进行更换。若锂电池出现了控制器故障，则应在断电的前提下开展诊断及维修。检修人员要对检修周期合理制定，一般每三个月对电池做一次完善检测。在维修控制器时，首先不能随意更改其接线，其次要及时清理表面灰尘，例如以高压气体、纯净水做冲洗，而在纯净水冲洗时，应保障水流为单向方向。

3新能源汽车故障诊断维修方法

3.1做好维修前的检查工作。与传统汽车相比，新能源汽车简化了汽车结构，减少了变速箱及发动机，但在电路系统上，它比其他汽车具备更高的复杂性，因此要保障故障维修的效率及质量，便需检修人员在检修活动前，全面检查汽车状态。在维修之前的汽车检查中，一般要检查以下几个方面。首先是检查控制器及真空泵，检查其工作状态是否正常，而该项检查工作需在汽车熄火的前提下进行，由检修人员反复踩动踏板进行；其次是检测真空管路是否存在泄漏状况；最后是全面检查汽车内部的线路，确保线路的运行安全性[3]。3.2逐步提高维修的专业性。在一般状况下，汽车出现故障时不会解体，故障往往存在于汽车内部，这为故障诊断带来了一定难度，尤其当部分新能源汽车技术含量更高时，其检修工作便存在更大难度，它们更加复杂的结构，导致其故障诊断也更为困难，再受高新技术的逐步应用等因素影响，现阶段的汽车维修技术急需逐步发展及改进。在现阶段中，电子诊断设备、专业技能是影响车辆检修效果的重要因素，因此汽修厂应以此为出发点，对维修专业性逐步提升。首先，汽修厂应鼓励各检修人员，使其积极进行维修技术的学习，逐步实现专业技能的提高，实现检修经验的积累。专业检修人员能具备汽车故障诊断的敏锐判断力，能尽快发现汽车故障，有利于检修工作的效率的提高。其次，汽修厂应对检修仪器及设备的升级换代提高重视，结合新能源汽车的检修需要，引进如计算机测试设备等，使其在车辆故障诊断中发挥充分作用，保障故障诊断的专业性，提高诊断精准性和效率性[4-5]。3.3和汽车生产商加强合作。为实现维修水平的提高，有关机构可和汽车厂家加强合作，合作主要从以下两点做起。首先，汽修厂可通过汽车厂家途径，以此做好新型维修技术、维修设备的引入，以此组织各维修人员进行新型维修知识的逐步学习，掌握新能源汽车在检修中的不同要点。其次，汽修厂可定期邀请汽车厂家的专业人员，使其前往汽修现场为各检修人员提供技能指导、实践演示新型检修技术等，或组织学习活动使其为检修人员传授检修理论经验，在理论讲解、技术实践的同步进行下，让更多维修人员能得到专业指导，了解新能源汽车的检修技术、检修难点，为检修工作的进行打好技术基础。3.4做好油电混合动力汽车检修。和纯电动系统相比，混合动力式汽车更复杂，维修工作更困难。车主应在该类汽车使用中，定期做好汽车的保养及维护。检修人员应了解该类汽车的油路、点火系统等的工作原理，在故障检查中，先进行车辆启动。当汽车存在启动故障时，及时检查其点火系统、燃油系统，以便尽快排除故障。若在点火次数计算中，计算错误或点火次数过少时，应首先对蓄电系统进行检查，了解是否存在氧化剂、开关问题。在电池组件的问题诊断中，检修人员可对触点连接进行观察，观察其有无出现松动现象。最后，当电池电气欠平衡、电压不足时，应对汽车电流、车内车灯进行检查，以前灯闪烁等方式，判断是否出现误判问题，若灯不亮或亮其他灯，则应更换电池或准确充电。3.5汽车故障维修的注意事项。在电池维修中，维修人员在掌握电池品牌、型号的前提下，以上述内容为维修参考才能保障解决方案的合理性。若部分电池无法在短期内准备好，便需在电池维修中，及时查看实际性能，了解是否存在电池故障。电池的保养及维护均需定期进行，保障电池的供电可靠性。而在条件允许下，汽修厂也可进行汽车厂控制装置的购入，对受控控制系统做检查，监视故障；而要打开控制系统时，则需有专家的指导意见，并保障各控件的及时清洁。

4结束语

为实现国内环保节能事业的良好发展，在国内汽车领域内，新能源汽车将成为未来的主要发展方向之一。在新能源汽车逐步投入市场的背景下，要保障该类汽车的推广应用效果，需将配套的汽车维修及故障诊断重视起来，为新能源汽车的正常使用做好技术支持。新能源汽车能有效降低汽车碳排放，改变汽车能源现状，在保护国内生态的同时，也能实现对各项资源的合理利用。基于此，对新能源汽车的故障诊断、汽车维修等均需汽修领域重视，在掌握该类汽车常见故障类型、有效故障诊断及维修技术的前提下，为用户提供更好的汽修服务，推动新能源汽车领域的发展。

参考文献：

[1]王远.新能源汽车常见故障诊断及维修技术分析[J].南方农机,2019,50(20):34.

[2]欧阳和平.新能源汽车高压互锁系统故障分析[J].时代汽车,2018(12):65-66.

[3]赵云峰,黄思然,宋欣蔓,等.我国新能源汽车的发展现状及建议[J].汽车工程师,2020(6):11-13+23.

[4]袁博.中国新能源汽车推广应用现状与对策[J].管理工程师,2018,23(4):10-15+58.

故障诊断范文篇10

1矿山机电设备故障诊断技术原理分析

通常情况下，对矿山机电设备故障的诊断要分如下两个方面进行：一方面，根据矿山机电设备的使用状况制定相应的数学模型。在矿山机电设备正常运行的状况下，将各个运行数据进行详细的记录，当矿山机电设备不能正常运行时，将其正常工作状态记录的各项数据拿出作为参考依据，进而可以准确寻找出矿山机电设备的故障原因，然后再进一步查找以确定具体故障位置；另一方面，通过对矿山机电设备运行的各项不同数据进行科学分析，将收集矿山机电设备运行的各项不同数据传入计算机，通过计算机进行分析，为矿山机电设备的诊断提供科学的依据；与此同时，计算机对提供矿山机电设备相关数据进行分析时，需要用到现代高科技的分析与识别技术，以便明确矿山机电设备发生故障的级别；针对计算机反馈的各项数据以及相关信息，要将其从计算机语言转化为人们通用的现代语言，以便技术工作者能够及时有效的维修，以至于用最快的速度寻找故障产生的原因。

2矿山机电设备故障诊断技术

2.1主观诊断技术

所谓主观诊断技术，是人们根据自己的主观意识来进行诊断。一些经验丰富的技术人员通常是通过技术人员的听觉、视觉、触觉等形式进行故障诊断。为了减少诊断的误差，在必要的时候检查者会借用相应的检测设备，但是设备只是作为辅助工具进行检测，其结果仍然以检查者的主观感应为主。在相对的情况下，没有一定的科学依据。

2.2仪器诊断技术

所谓仪器诊断技术，就是通过各种各样的仪器，检测矿山机电设备相应的运行数据，通过对数据的整理以及加工来确定故障出现的具体位置，这种诊断技术科学、合理、具有一定的说服力。因此，这种诊断技术在矿山机电设备故障的诊断过程中被广泛应用。随着社会的不断发展，科技的不断进步，这种诊断仪器一不断的被完善。

2.3数学模型诊断技术

数学模型诊断技术，就是要运用数学的知识进行矿山机电设备故障的检测。将收集的相关数据进行整理分析与处理采集的机电相应的参数进行对比，从而诊断出故障的原因。对于这种诊断技术的应用，要有一定的数学知识要求，只有建立科学的数学模型，才能准确快速的找到故障的问题所在。

2.4智能诊断技术

对于智能诊断技术来讲，它是一种特征性技术。智能诊断技术主要是通过模仿人体大脑，对故障信息的收集、分析以及处理。要想使用这种智能诊断技术，就必须要有完整的机电设备故障特征数据库为基础，在机电出现故障的情况下，将出现故障的参数与数据库中的参数进行对比，从而查找出故障的原因所在。

3矿山机电设备故障诊断技术在应用的

过程中需要注意的一些事项要想达到理想状态，使矿山开采经济利益最大化，就要充分了解各种诊断技术的利与弊，通过对矿山机电设备故障的各种状况进行分析，以便快速查找到故障根源。

3.1加强矿山机电设备日常的维修与检测

工作人员要做到如下机电：首先，要制定科学合理的维修及检测报告，在报告中要明确各项检测细节，能者多劳，要根据技术人员自身状况不同，而进行合理分工，责任到个人，保障日常检测及维修的顺利进行；其次，制定科学合理的检测制度。再次，在日常的工作过程中，加强对矿山机电设备日常维修与检测的技术人员的思想教育。对于技术人员来讲，他们是矿山机电设备故障诊断的直接负责人，他们专业素养的高低直接影响矿山机电设备的故障诊断。所以，矿产企业要加强对技术人员的思想教育，以便保证矿山机电设备的日常检测与维修。

3.2加强对主要矿山机电设备故障的诊断

对于技术检测人员来讲，要熟练掌握各种检测方法，面对复杂的故障因素，一种方法很难确定其故障因素，那么就要采取不同的方法进行检测，以确保在最短的时间内锁定故障位置。与此同时，技术人员要在实践中不断总结机电设备故障的判断方法与技巧，制定一套适合自身状况的诊断方法与技巧，以便更好的为矿山开采服务。

4结语

矿山开采设备在矿上开采的作用是无可替代的，对于这些大型的开采设备，它们不但费用昂贵，而且，一旦发生故障会给矿山企业增加大量的维修成本，所以，矿山企业要加强故障检测与技术研究，确保矿山机电设备的有效运行。

作者:杨利军 单位:国网能源和丰煤电有限公司

参考文献:

[1]车明福.浅析故障诊断技术在矿山机电设备的应用[J].中小企业管理与科技(下旬刊),2010(12).

[2]曹建辉.煤矿机电设备维修与管理存在的问题及对策[J].内蒙古煤炭经济,2013(07).