083732218王偉機械故障診斷基礎-資料下載頁
2025-06-29 06:51本頁面
【正文】 變化② 油液中設備磨損顆粒的分布③ 油液中外侵物質的構成以及分布采用油液分析技術進行機械設備故障診斷的特點有：1）不拆機，無需安裝傳感器（隨機監(jiān)測除外）；2） 操作易于掌握，有的方法十分簡單和直觀；3） 信息量較大； 4） 需要有一個嚴密的管理體系（如油樣的遞送、機器狀態(tài)的反饋等），作為開展工作的組織保證； 5)需要建立一個計算機管理系統(tǒng)，以完成大量數(shù)據(jù)的管理工作。油液分析中，目前應用較多的有光譜分析和鐵譜分析兩種。油液分析結果有種類多、表征各異、離散與隨機性、定量與定性交叉、信息量大、信息冗余和不一致性等特點，因此必須對油液分析的信息加以信息綜合及信息融合。7旋轉機械系統(tǒng)故障診斷技術發(fā)展趨勢 隨著傳感器技術、信號采集及處理技術、網(wǎng)絡技術、智能控制理論的高速發(fā)展，旋轉機械系統(tǒng)故障診斷技術正朝著智能化方向發(fā)展。快速、有效提取故障特征信號并給出相應的控制方案和預測設備的運行狀態(tài)以合理安排檢修，進而提高設備的利用率是故障診斷技術研究的根本出發(fā)點。實現(xiàn)容錯控制，自動對故障進行削弱、補償、切換、消除和修復，以保證設備在出現(xiàn)故障時繼續(xù)完成其規(guī)定功能，是故障診斷技術進一步的發(fā)展方向。8體會雖然，目前有關旋轉機械故障診斷各方面研究中取得了很大的進展，但在旋轉機械故障診斷領域中仍存在著不少問題急待解決，如領域專家缺乏定量的診斷經(jīng)驗，故障與征兆之間的復雜對應關系尚需進一步了解，大量知識的獲取尚不能自動進行，如何尋找更有效的學習算法等。各種故障診斷方法的信息融合、以及遠程故障診斷系統(tǒng)平臺的構建將很有發(fā)展前景。9參考文獻，謝志江，歐陽奇，孫紅巖．基于頻譜圖像的MlIlti—機械故障診斷研究，李言，袁啟龍，李鵬陽．基于小波包能量譜的HMM鉆頭磨損監(jiān)測。中國機械工程，2006(6)，黃樹紅，申鎪，張燕平．基于小波分析的旋轉機械振動信號定量特征研究[J]．機械工程學報，2004(1)，趙鑫，趙群超，聞邦椿．時頻分析在旋轉機械故障診斷中的應用[J]．振動與沖擊，2007，3l(6)，徐金梧，目殤0驥，曾子平．旋轉機械故障的雙相于詫}特征及其識別[J]．機械工程學報，2000(9)，肖建華著蓿能故障診斷與專家系統(tǒng)：科學出版社[M]，19977. 王方，旋轉機械的故障診斷 [M] 北京；機械工業(yè)出版社, 2006.8. 趙驥，朱名栓，羅琦，旋轉機械的技術發(fā)展及其實現(xiàn)。中國機械工程，2006,(6)8 / 8
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