健康狀態監測與故障診斷設備的案例
設備故障診斷手冊——機械設備狀態監測和故障診斷
2.6.2潤滑油光譜分析技術 2.6.3鐵譜技術 2.6.4顆粒計數技術 2.6.5潤滑油分析技術的選用 第2.7章計算機輔助診斷及專家系統 2.7.1概述 2.7.2計算機輔助監測與診斷系統 2.7.3專家診斷系統 2.7.4神經網絡智能診斷系統 第3篇典型機械故障及其診斷 第3.1章旋轉機械故障診斷 3.1.1概述 3.1.2旋轉機械的振動基本特性 3.1.3轉子不平衡的診斷 3.1.4轉子永久性彎曲和臨時性彎曲的診斷 3.1.5轉子支承系統聯接松動的診斷 3.1.6轉子與靜止件摩擦的診斷 3.1.7轉子過盈配合件過盈不足的診斷 3.1.8轉子不對中的診斷 3.1.9油膜渦動和油膜振蕩的診斷 3.1.10旋轉失速的診斷 3.1.11喘振的診斷 3.1.12密封間隙動力失穩的診斷 3.1.13轉軸橫向裂紋的診斷 第3.2章往復機械（內燃機）故障診斷 3.2.1概述 3.2.2內燃機的性能診斷 3.2.3內燃機的傳遞特性 3.2.4故障特征量的提取及其敏感性分析 3.2.5內燃機運動件磨損狀態的監測 第3.3章機械零件故障診斷 3.3.1滾動軸承故障診斷 3.3.2齒輪故障診斷 第3.4章工程結構故障診斷 3.4.1概述 3.4.2結構故障的振動診斷 3.4.3結構故障的聲發射診斷 3.4.4結構故障的其它診斷方法 第3.5章液壓設備故障診斷 3.5.1液壓傳動系統工作原理 3.5.2液壓系統故障診斷方法 3.5.3工作油故障 3.5.4振動故障 3.5.5噪聲故障 3.5.6壓力失調 3.5.7系統發熱 3.5.8嚴重磨損 3.5.9動作失靈 第3.6章電氣設備故障診斷 3.6.1概述 3.6.2電氣設備絕緣故障離線診斷 3.6.3電氣設備突發性故障及繼電保護診斷 3.6.4中小電氣設備借助于機理分析的故障診斷 3.6.5電氣設備繞組故障診斷 3.6.6電氣設備內部故障在線診斷
展開 漢航Hunter Pad--基于Linux操作系統的健康狀態監測與故障診斷PHM有力工具
后處理分析：基于加速度或聲壓信號的轉速提取、特征信號處理、模態分析、動平衡分析（單面、雙面、多面）、軸心軌跡與平均軸心位置（軸絕對振動，軸向位移、差脹、斜面差脹、殼脹、閥門位置，極坐標、伯德圖、APHT圖、半頻譜圖、全頻譜圖、趨勢圖、XY圖、動力學剛度圖）、根軌跡分析、故障診斷分析，聲品質分析，基于波束形成法和聲全息方法的噪聲源定位。
部分應用工況
健康狀態監測與預測及健康管理（PHM）系統已成為高端裝備、工業設備和生命支持系統“視情維修”的核心技術手段之一。通過漢航Hunter Pad對監測對象進行信號采集和數據分析，從而可實現故障的檢測、診斷、預測和管理，最終目標是實現從“計劃性維修”到“視情維修”的轉變，顯著提升各個行業的安全性、可靠性和經濟性。
1. 航空航天：
發動機健康管理：可通過Hunter Pad監測發動機的溫度、壓力、振動等關鍵參數，實時評估發動機的健康狀態，并可預測關鍵部件（如渦輪葉片）的剩余使用壽命，實現預測性維護，避免突發故障，保障飛行安全。
飛機機體健康管理：對機翼、機身等關鍵結構部位進行檢測，可判斷結構的應力、應變、裂紋和腐蝕情況。
2. 車輛交通行業：
乘用車故障診斷：采集發動機、電機、變速箱、電池（新能源汽車）、制動系統等核心部件的壓力、電壓、振動等數據，分析監測部件狀態，并提前預警。
列車運維：通過采集牽引變流系統、通風系統等關鍵核心系統的溫度、振動、電流等重要參數，實現故障預測和健康評估，能夠為故障處置提供重要依據，提升機車運行的安全性和可靠性，延長機車使用壽命。
3. 工業制造行業：
對關鍵旋轉設備開展預測性維護，能夠有效提高設備的可靠性，減少生產中斷，提高生產效率。
4.
展開 設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐1
設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐鼓勵！
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【技術】風電機組齒輪箱狀態監測及故障診斷
概述
齒輪箱是連接發電機和主軸的重要部件之一，是風力發電機正常、高效運行的保障，內部由太陽輪、三個行星輪、內齒圈、行星架和二級平行齒輪傳動組成，內部結構和受力情況較復雜，特別在變工況、變載荷的情況下運行，容易發生故障。齒輪箱拆裝不易，隨著運行載荷增加以及工作環境惡劣等多方面因素影響，一旦出現故障將對發電機組帶來很大的影響。因此實現齒輪箱的狀態監測和故障診斷功能，對風電機組安全運行有著重要的意義。
圖1 齒輪箱結構
目前國內外關于風電機組故障診斷方法的研究，根據方法類別，可以劃分為經驗方法，機理建模和智能分析三類。其中經驗方法是根據輪系動力學參數特點進行檢測、分析，如油溫、油樣渾濁度、噪聲、振動信號等實現故障診斷，對于專工現場經驗依賴度高，往往只能實現粗略狀態評估，無法實現精確的故障定位；機理建模是指利用數學物理理論對設備的狀態數據進行簡化假設、機理分析、數據處理，進而實現故障診斷，多用于旋轉機械等有明確運行機理的設備評估場景；智能分析則是基于傳感采集和數據挖掘等手段，對設備監測的多源傳感信息進行綜合評估，降低了對專家知識的依賴程度，技術路線的魯棒性和可擴展性更強。
展開 
狀態監測和故障診斷方法
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設備狀態監測及故障預警技術介紹
隨著工業技術的快速發展，工業企業的設備正在向自動化、智能化方向發展，而在設備運行當中常常會因為設備故障導致事故發生。保障設備安全穩定運行、減少安全隱患是企業提高經濟效益的根本。
制造業企業設備往往處于工況惡劣、不穩定、負載重、連續運行狀態，由早期故障發展而導致惡性事故頻頻，為了消除其故障隱患以避免安全事故發生，企業迫切需要新手段、新技術來實現故障的早期預警，防止惡性事故的發生。
目前設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：
（1）揭示設備運行狀態機械動態特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態劣化為故障運行狀態，其機械動態特性通常有一個發展演變過程。需揭示劣化過程及故障變化演變規律及發展特點，分析故障產生機理、發展原因和發展模式，構建劣化演變機械動態特性模型。
（2）提取設備運行狀態發展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息，進而構建預測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式，有望實現典型部件及部位分析。
（3）低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點分析，以及相關數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。
（4）故障預測模型構建。構建基于智能信息系統的設備早期故障預測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。
（5）運行狀態劣化的相關評價參數、模式及準則。
展開 基于虛擬技術的柴油機狀態監測與故障診斷系統的開發
挑戰： 將計算機軟硬件相結合，開發柴油機狀態監測與故障診斷系統。該系統能采用多參數多
方法的故障診斷技術在線或離線進行柴油機的狀態監測與故障診斷。
請享用！
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
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
關于舉辦“旋轉機械設備振動監測、分析及故障診斷技術”.doc
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
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
關于舉辦“旋轉機械設備振動監測、分析及故障診斷技術”.doc
展開 關于舉辦全國“旋轉機械設備振動監測、分析及故障診斷技術”
7 轉子系統狀態監測與故障診斷及實例
8 滾動軸承狀態監測與故障診斷及實例
9 齒輪箱狀態監測與故障診斷及實例
10
轉子系統動平衡
四、參加對象：
1、企業設備和生產主管領導，設備部、生產部經理（廠長）；
2、設備、生產主管，設備管理工程師，設備點檢工程師，設備檢測診斷工程師；
3、院校講師及科研試驗測試分析部門工程師、技術員。
五、培訓時間、地點：
第六期：2010年1月15日—20日地點：昆明(15日報到)
六、培訓費用：
每位學員交納培訓費1900元，費用包括：資料費、場地費等。如需電子版講義，請在報名表中注明。請將報名回執表傳真至：
電
話：010—58689361
傳
真：010—58689361
聯系人：劉老師 13811887278
電子信箱：xhzd2008@126.com
注：收到報名回執表后，我們在報名截止日即開班前5天傳真報到通知，詳細告知準確報到地點、乘車路線、食宿安排等事宜。
中國振動工程學會故障診斷專業委員會
二零零九年十二月
中國振動工程學會.doc
展開 關于舉辦“旋轉機械設備振動監測、分析及故障診斷技術”培訓班
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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關于舉辦全國“旋轉機械設備振動監測、分析及故障診斷技術”第三期研修班通知
中國振動工程學會
故障診斷專業委員會
關于舉辦全國“旋轉機械設備振動監測、分析及故障診斷技術”
第三期研修班通知
各有關單位：
旋轉機械設備故障診斷技術應用對企業保障設備安全，防止突發故障，保證設備精度，提高產品質量，實施狀態維修，節約維修費用等具有重要意義。隨著我國經濟建設的不斷發展，我國各工、礦企業所擁有的機械設備必然會越來越多。而且隨著設備技術復雜性的增加，也會不斷地產生更多大型、復雜、精密和機電一體化的多種機械設備。
盡管設備振動診斷技術是最成熟和最主要的診斷技術，但在許多企業推廣方面還存在困難，主要原因是這些企業普遍缺少能掌握診斷技術的專業人員。為指導廣大企業正確選擇、有效應用旋轉機械設備振動故障診斷技術，解決企業人才匱乏問題，中國振動工程學會故障診斷專業委員會定于2009年8月6日—10日在內蒙古錫林浩特市舉辦全國“旋轉機械設備振動監測、分析及故障診斷技術”第三期研修班，望各相關單位積極報名參加。
一、培訓模式：
此次培訓，力爭讓學員們接觸到國內外先進設備振動檢測技術，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、培訓專家
：
賈老師：博士、教授、博士生導師，東南大學機械工程學院副院長。
王老師：大型設備狀態監測、故障診斷高級工程師,擁有豐富實際工作經驗。
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