故障診斷的案例
設備故障診斷手冊——機械設備狀態監測和故障診斷
第4篇設備故障診斷實例 第4.1章旋轉機械類 4.1.1概述 4.1.2透平壓縮機組故障診斷實例 4.1.3汽輪發電機組故障診斷實例 4.1.4風機和泵的故障診斷實例 4.1.5機床故障診斷實例 第4.2章往復機械類 4.2.1概述 4.2.2汽車發動機的監測與診斷實例 4.2.3中高速內燃機的監測與診斷實例 4.2.4油樣分析在中高速內燃機的監測與診斷中的應用實例 第4.3章機械零件類 4.3.1概述 4.3.2齒輪（箱）故障診斷實例 4.3.3軸承故障診斷實例 第4.4章工程結構類 4.4.1梁（樁）故障診斷實例 4.4.2板結構故障診斷實例 4.4.3剛架結構故障診斷實例 4.4.4容器類結構故障診斷實例 4.4.5管道結構故障診斷實例 4.4.6三維體結構故障診斷實例 第4.5章液壓設備類 4.5.1概述 4.5.2液壓泵故障診斷實例 4.5.3液壓馬達故障診斷實例 4.5.4液壓缸故障診斷實例 4.5.5常用液壓閥故障診斷實例 4.5.6快鍛機液壓系統故障診斷實例 第4.6章電氣設備類 4.6.1發電機故障診斷實例 4.6.2變壓器故障診斷實例 4.6.3異步電動機故障診斷實例 4.6.4直流電機故障診斷實例 4.6.5開關電器故障診斷實例 第4.7章生產過程綜合診斷 4.7.1概述 4.7.2軋鋼機在線監測與故障預報系統 4.7.3機械加工工藝過程的監測與診斷 4.7.4織機故障診斷與管理系統 4.7.5發電廠動力設備的綜合診斷 第5篇診斷儀器、儀表及其應用 第5.1章傳感器、監視儀表及應用 5.1.1概述 5.1.2電渦流傳感器 5.1.3磁電式速度傳感器 5.1.4壓電式加速度傳感器 5.1.5復合式振動傳感器 5.1.6差動變壓器式傳感器 5.1.7溫度傳感器 5.1.8霍爾傳感器 5.1.9傳感器的選用原則 5.1.10常用監視儀表 第5.2章數據采集器
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《機械故障診斷的Hilbert-Huang變換方法》
7.2 關聯維數及其計算
7.2.1 分形測度
7.2.2 關聯維數的計算
7.2.3 關聯維數的影響因素
7.3 基于EMD和關聯維數的轉子系統故障診斷方法
7.4 關聯維數和基于EMD的AR模型在旋轉機械故障診斷中的應用
7.4.1 關聯維數和基于EMD的AR模型在轉子系統故障診斷中的應用
7.4.2 關聯維數和基于EMD的AR模型在滾動軸承故障診斷中的應用
第8章 內稟模態特征能量法
8.1 概述
8.2 基于內稟模態能量熵的故障診斷方法
8.2.1 內稟模態能量熵
8.2.2 基于內稟模態能量熵的特征能量法步驟
8.2.3 試驗分析結果
8.3 基于局部Hilbert邊際能量譜的故障診斷方法
8.3.1 基于局部Hilbert邊際能量譜的特征能量法步驟
8.3.2 實例分析
8.4 基于Hilbert邊際譜的故障診斷方法
8.4.1 基于Hilbert邊際譜的特征能量法步驟
8.4.2 實例分析
第9章 內稟模態奇異值分解方法
9.1 概述
9.2 信號奇異值分解
9.3 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的旋轉機械故障診斷方法
9.3.1 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷方法
9.3.2 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
9.3.3 基于內稟模態奇異值熵的轉子系統狀態監測與故障診斷方法
第10章 內稟模態包絡譜方法
10.1 概述
10.2 包絡分析法
10.3 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
10.3.1 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的故障診斷方法步驟
10.3.2 實例分析
10.4 基于內稟模態包絡譜的齒輪故障診斷方法
10.4.1 齒輪故障振動信號的調幅特性
10.4.2 仿真信號分析
10.4.3 實例分析
參考文獻
展開 [轉帖]故障診斷技術的發展趨勢及我們的對策
處理方法如相關函數高階統計量頻譜的分析
和自回歸滑動平均過程小波變換技術等因此適
應性較強原理上它既適用于線性系統也適用于
非線性系統因此是一條很有應用前景的故障診斷
技術路線近年來國內許多學者在這方面作了深
入研究如HMMHidden Markov Model用于旋
轉機械升降速全過程的故障診斷研究基于可變多
元統計模型的故障診斷研究采樣時間序列的故障
數據檢測傳感器誤差故障檢測方法等在一定程
度上已取得了有實用價值的成果
基于信號處理的故障診斷方法雖然不直接涉及
被診斷對象的動態模型但它仍然建立在對故障機
理的透徹分析和研究基礎上測量信號的哪些特征
性狀能夠最顯著地反映出待診斷的故障是必須首
先研究的問題某種意義上這也是能成功實現故障
診斷的一個關鍵技術問題
小波變換技術是目前研究的一個熱點由于它
同時具有時域和頻域分析的特點因此對于準確分
析系統傳感器的故障十分有利分析時間信號的奇
異性信號頻率結構的變化或同時進行時間和頻率
特性分析是利用小波變換進行故障診斷的主要出
發點小波變換與神經網絡的結合是值得重視的一
個方面此外利用小波變換的濾波性能對測量信
號進行降噪處理可以有效地作為故障診斷前信號
的預處理方法同時也為從噪聲特性分析出發診斷
特定類型的故障提供了一條有效的技術路線
1.3 基于知識的診斷方法
基于知識的故障診斷方法引入了診斷對象多方
面的信息特別是可以充分利用領域專家的診斷知
識避免了對精確數學模型的過分依賴特別在非
線性系統領域被認為是一種很有前景的方法專家
系統模糊推理和模式識別等在故障診斷領域中的
應用由來已久由于人工神經網絡具有記憶自學
習和能擬合任意連續非線性函數的能力以及它的
并行處理全局作用的能力使它在處理非線性問
題和在線估計等方面具有很強的優勢在復雜系統
萬方數據
科普園地 故障診斷技術的發展趨勢及我們的對策
自動化博覽 變頻調速技術講座培訓班
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旋轉機械振動監測故障診斷技術分析
7 轉子系統狀態監測與故障診斷及實例
7.1
轉子故障特征
7.2
監測參數及分析方法
7.3不平衡故障及其診斷
7.4
不對中故障及其診斷
7.5動壓軸承故障及其診斷
7.6動靜碰摩故障及其診斷
7.7
轉子裂紋故障及其診斷
8 滾動軸承狀態監測與故障診斷及實例
8.1
滾動軸承常見故障
8.2滾動軸承特征頻率與振動信號特征
8.3
滾動軸承故障簡易診斷法
8.4
滾動軸承故障精密診斷法
9 齒輪箱狀態監測與故障診斷及實例
9.1
齒輪常見故障
9.2
齒輪故障的特征頻率與邊頻帶
9.3
齒輪振動信號分析診斷方法
9.4
齒輪故障的噪聲診斷
10
轉子系統動平衡
10.1剛性轉子的平衡
10.2撓性轉子的平衡
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展開 設備振動監測、分析及故障診斷技術（培訓）
7 轉子系統狀態監測與故障診斷及實例
7.1
轉子故障特征
7.2
監測參數及分析方法
7.3不平衡故障及其診斷
7.4
不對中故障及其診斷
7.5動壓軸承故障及其診斷
7.6動靜碰摩故障及其診斷
7.7
轉子裂紋故障及其診斷
8 滾動軸承狀態監測與故障診斷及實例
8.1
滾動軸承常見故障
8.2滾動軸承特征頻率與振動信號特征
8.3
滾動軸承故障簡易診斷法
8.4
滾動軸承故障精密診斷法
9 齒輪箱狀態監測與故障診斷及實例
9.1
齒輪常見故障
9.2
齒輪故障的特征頻率與邊頻帶
9.3
齒輪振動信號分析診斷方法
9.4
齒輪故障的噪聲診斷
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轉子系統動平衡
10.1剛性轉子的平衡
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7 轉子系統狀態監測與故障診斷及實例
7.1
轉子故障特征
7.2
監測參數及分析方法
7.3不平衡故障及其診斷
7.4
不對中故障及其診斷
7.5動壓軸承故障及其診斷
7.6動靜碰摩故障及其診斷
7.7
轉子裂紋故障及其診斷
8 滾動軸承狀態監測與故障診斷及實例
8.1
滾動軸承常見故障
8.2滾動軸承特征頻率與振動信號特征
8.3
滾動軸承故障簡易診斷法
8.4
滾動軸承故障精密診斷法
9 齒輪箱狀態監測與故障診斷及實例
9.1
齒輪常見故障
9.2
齒輪故障的特征頻率與邊頻帶
9.3
齒輪振動信號分析診斷方法
9.4
齒輪故障的噪聲診斷
10
轉子系統動平衡
10.1剛性轉子的平衡
10.2撓性轉子的平衡
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展開 簡要介紹一下故障診斷
對生產單位配置故障診斷系統能減少事故停機率具有很高的收益投資比。對生產單位配置故障診斷系統能延長設備檢修周期縮短維修時間為制定合理
的檢測維修制度提供基礎極大地提高經濟效益。
宏觀上從全社會生產的角度看花費的設備維修費用是一筆巨大的數目而實施故障診斷帶來的經濟效益是巨大的。
我國的情況是年我國國營工交企業有萬個以上總固定資產約億元每
年用于設備大修、小修及處理故障的費用一般占固定資產原值的。采用診斷技
術改善設備維修方式和方法后一年取得的經濟效益可達數百億元。
從上面的分析可以看出設備故障診斷技術在保證設備的安全可靠運行以及獲取很
大的經濟效益和社會效益上其意義是十分明顯的。
三、機械故障診斷的任務
設備故障診斷的任務是監視設備的狀態判斷其是否正常預測和診斷設備的故障并
消除故障指導設備的管理和維修。
一狀態監測
狀態監測的任務是了解和掌握設備的運行狀態包括采用各種檢測、測量、監視、分析
和判別方法結合系統的歷史和現狀考慮環境因素對設備運行狀態進行評估判斷其處
于正常或非正常狀態并對狀態進行顯示和記錄對異常狀態作出報警以便及時加以處
理并為設備的故障分析、性能評估、合理使用和安全工作提供信息和基礎數據。
二故障診斷
故障診斷的任務是根據狀態監測所獲得的信息結合已知的結構特性和參數以及環
境條件結合該設備的運行歷史包括運行記錄和曾發生過的故障及維修記錄等對設備
可能要發生的或已經發生的故障進行預報和分析、判斷確定故障的性質、類別、程度、原
因、部位指出故障發生和發展的趨勢及其后果提出控制故障繼續發展和消除故障的調
整、維修、治理的對策措施并加以實施最終使設備復原到正常狀態。
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7 轉子系統狀態監測與故障診斷及實例
7.1
轉子故障特征
7.2
監測參數及分析方法
7.3不平衡故障及其診斷
7.4
不對中故障及其診斷
7.5動壓軸承故障及其診斷
7.6動靜碰摩故障及其診斷
7.7
轉子裂紋故障及其診斷
8 滾動軸承狀態監測與故障診斷及實例
8.1
滾動軸承常見故障
8.2滾動軸承特征頻率與振動信號特征
8.3
滾動軸承故障簡易診斷法
8.4
滾動軸承故障精密診斷法
9 齒輪箱狀態監測與故障診斷及實例
9.1
齒輪常見故障
9.2
齒輪故障的特征頻率與邊頻帶
9.3
齒輪振動信號分析診斷方法
9.4
齒輪故障的噪聲診斷
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10.1剛性轉子的平衡
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展開 機械設備故障診斷
目錄第一章 概述第二章 機械設備的主要故障形式及其分析方法第三章 機械設備故障診斷的主要傳感器及其系統第四章 機械設備故障診斷的信號分析方法第五章 油液分析技術第六章 典型機械設備的故障診斷技術第七章 故障的模糊與神經網絡識別方法及其專家系統
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第7章 基于EMD和關聯維數的旋轉機械故障診斷方法
7.1 引言
7.2 關聯維數及其計算
7.2.1 分形測度
7.2.2 關聯維數的計算
7.2.3 關聯維數的影響因素
7.3 基于EMD和關聯維數的轉子系統故障診斷方法
7.4 關聯維數和基于EMD的AR模型在旋轉機械故障診斷中的應用
7.4.1 關聯維數和基于EMD的AR模型在轉子系統故障診斷中的應用
7.4.2 關聯維數和基于EMD的AR模型在滾動軸承故障診斷中的應用
第8章 內稟模態特征能量法
8.1 概述
8.2 基于內稟模態能量熵的故障診斷方法
8.2.1 內稟模態能量熵
8.2.2 基于內稟模態能量熵的特征能量法步驟
8.2.3 試驗分析結果
8.3 基于局部Hilbert邊際能量譜的故障診斷方法
8.3.1 基于局部Hilbert邊際能量譜的特征能量法步驟
8.3.2 實例分析
8.4 基于Hilbert邊際譜的故障診斷方法
8.4.1 基于Hilbert邊際譜的特征能量法步驟
8.4.2 實例分析
第9章 內稟模態奇異值分解方法
9.1 概述
9.2 信號奇異值分解
9.3 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的旋轉機械故障診斷方法
9.3.1 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷方法
9.3.2 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
9.3.3 基于內稟模態奇異值熵的轉子系統狀態監測與故障診斷方法
第10章 內稟模態包絡譜方法
10.1 概述
10.2 包絡分析法
10.3 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
10.3.1 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的故障診斷方法步驟
10.3.2 實例分析
10.4 基于內稟模態包絡譜的齒輪故障診斷方法
10.4.1 齒輪故障振動信號的調幅特性
10.4.2 仿真信號分析
10.4.3 實例分析
參考文獻
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旋轉機械振動監測故障診斷分析 資料
7 轉子系統狀態監測與故障診斷及實例
7.1
轉子故障特征
7.2
監測參數及分析方法
7.3不平衡故障及其診斷
7.4
不對中故障及其診斷
7.5動壓軸承故障及其診斷
7.6動靜碰摩故障及其診斷
7.7
轉子裂紋故障及其診斷
8 滾動軸承狀態監測與故障診斷及實例
8.1
滾動軸承常見故障
8.2滾動軸承特征頻率與振動信號特征
8.3
滾動軸承故障簡易診斷法
8.4
滾動軸承故障精密診斷法
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9.1
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9.2
齒輪故障的特征頻率與邊頻帶
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10
轉子系統動平衡
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展開 關于舉辦“旋轉機械智能故障診斷理論及應用” 研修班通知
關于舉辦“旋轉機械智能故障診斷理論及應用”
研修班通知
各有關單位：
大型旋轉機械故障診斷技術是40年來發展起來的一門新學科，它具有很強的工程背景和重要的實用價值，并且以深厚的理論為基礎，系統論、信息論、控制論、非線形科學等最新技術在其中都有廣泛應用。特別是近年來智能化故障診斷技術被應用于電力、石化、冶金、航空、車輛、船舶等行業的大型、高速旋轉機械的故障診斷中并取得了顯著的效果，近年來智能化診斷技術的研究雖然已經取得了許多長足的進步，但仍存在許多問題有待研究和解決。
中國振動工程學會故障診斷專業委員會定于2010年8月13日—16日在西安舉辦第三期“旋轉機械智能故障診斷理論及應用”高級研修班，研修學員經考試合格后，由人力資源和社會保障部頒發《專業技術人才知識更新工程證書》.該證書由人力資源和社會保障部專業技術人員管理司統一編號注冊,網上公示,作為本人崗位聘用,晉級,職稱評定,職業能力考核和繼續教育學分的證明.全國通用,并能上網查詢.望各相關單位積極報名參加。
一、研修模式：
此次研修，力爭讓學員們接觸到國內外先進設備智能故障診斷技術，相互交流工作中的一些難點、經驗。在教學方式上，采用理論、實踐與案例分析有機結合的方法，使學員在理論、實踐和應用等方面都得到極大提高。
二、研修專家
：
賈民平：博士、教授、博士生導師，東南大學機械工程學院副院長
張學延：西安熱工研究院有限公司汽輪機及熱力系統技術部主任
三、研修內容
1、工況監視與故障學的發展與對策
2、旋轉機械動力學特性
3、模式識別與狀態分類
4、專家系統與故障診斷
5、人工智能與故障診斷
6、狀態監測與故障診斷儀器儀表選型
以下內容以具有共性的部件為主線展開，適用于汽輪機組、發電機組、發動機、給水泵、風機、旋轉窯等的多種旋轉機器。
展開 [轉帖]大型汽輪發電機組故障診斷技術現狀與發展
設備狀態監測與故障診斷技術是一種了解和掌握設備使用過程狀態的技術。它可以確定設備整體或局部是正常還是異常，能早期發現故障及其原因，并能預報故障發展趨勢。設備狀態監測與故障診斷過程包括狀態監測、故障檢測、故障識別或診斷、故障分析與預測、故障處理對策與建議等［1］。
在汽輪發電機組的各種故障中，振動故障是一類對生產和運行產生很大影響的故障。一方面，振動故障的診斷比較復雜，處理時間比較長；另一方面，振動故障一旦發散釀成事故，所造成的影響和后果是十分嚴重的［2］。
1 大型汽輪發電機組狀態監測和故障診斷
由于我國用電的需要和資金制約，降低老機組故障發生率，延長老機組的使用壽命是非常重要的［3］。目前在國內電廠各類大型汽輪發電機組的運行監測方面，只有部分裝有美國本特利公司或德國飛利浦公司的振動監視系統，尚有許多機組的監視系統是落后和不完善的。由此可見，開展大型汽輪發電機組的故障診斷技術研究是非常必要的。
隨著機組容量增大，所出現的振動故障也越來越復雜，目前采用的在線監測裝置一般只具有振動專家系統的很少且很不完善。利用先進的檢測、診斷儀器，采取科學有效的技術方法開展現場故障診斷工作是目前電廠各類機組故障診斷和預測分析的主要方法［4］。
展開 [推薦]機械故障診斷學
序
前言
第1章 緒論
1 故障診斷學的意義
2 故障診斷技術的發展
3 計算機輔助監視診斷系統的主要環節及診斷策略
4 故障診斷與機械系統可靠性及維修性的關系
第2章 傳感器原理與信號檢測
1 概述
2 特征信號的選擇
3 振動信號的檢測
4 計算機輔助信號采集系統的主要功能
5 信號預處理
第3章 特征分析與特征量選擇
1 概述
2 隨機過程和時間序列
3 時間序列的統計分析
4 時域模型分析及其在故障診斷中的應用
5 隨機時間序列的頻域分析
6 小波分析
第4章 狀態識別方法原理
1 概述
2 對比分析法
3 模型分析法
4 邏輯判別法
5 貝葉斯分類法
6 距離函數分類法
7 信息距離差別法
8 勢能函數分類法
9 模糊診斷法
10 故障樹分析法
11 灰色理論論斷法
第5章 神經網絡診斷原理
1 概述
2 人工神經網絡的拓撲結構及學習規則
3 多層前向神經網絡模型及BP算法
4 徑向基函數（RBF）網絡及其學習算法
5 模型神經網絡模型
第6章 專家系統診斷原理
1 概述
2 專家系統的基本結構及功能
3 推理機制
4 知識表示與知識獲取
5 人工神經網絡與專家系統
6 基于行為的故障診斷系統
第7章 旋轉機械的狀態監視與故障診斷
1 概述
2 預備知識
3 轉子系統振動故障診斷
4 齒輪箱故障診斷
第8章 機械制造過程工況監視與故障診斷
1 概述
2 切削過程刀具磨損與破損的狀態識別
3 金屬切削顫振的在線監控
4 切屑狀態的在線識別
5 磨削過程表面層燒傷的在線辨識
6 磨削工序尺寸精度在線監視與控制
第9章 計算機輔助工況監測與故障診斷系統
1 概述
2 汽輪機壓縮機組工況監視與故障診斷系統實例
3 大型機械設置工況監視與診斷系統尚待解決的問題
參考文獻
機械故障診斷學.part1.rar
機械故障診斷學.part2.rar
機械故障診斷學
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