河海大学物联网工程学院
在线监测与故障诊断
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一：在线监测
1.1 相关概念 (3)
1.2 在线监测系统的构成 (4)
1.3 在线监测系统的分类 (5)
二：故障诊断
2.1 相关概念 (5)
2.2 故障诊断系统的分类 (6)
2.3 故障诊断技术的发展历程 (7)
2.4 常用的故障诊断算法 (7)
三：相关应用及其未来展望 (10)
一：在线监测
1.1 相关概念
1.1.1 状态监测
对运转中的设备整体或其零部件的技术状态进行检查鉴定，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆，或对异常情况进行追踪，预测其劣化趋势，确定其劣化及磨损程度等，这种活动就称为状态监测（Condition Monitoring）。状态检测的目的在于掌握设备发生故障之前的异常征兆与劣化信息，以便事前采取针对性措施控制和防止故障地发生，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备有效利用率。
对于在使用状态下的设备进行不停机或在线监测，能够确切掌握设备的实际特性有助于判定需要修复或更换的零部件和元器件，充分利用设备和零件的潜力，避免过剩维修，节约维修费用，减少停机损失。特别是对自动线、程式、流水式生产线或复杂的关键设备来说，意义更为突出。
1.1.2 设备状态监测的分类
设备状态监测按其监测的对象和状态量划分，可分为两方面的监测：
①机器设备的状态监测。指监测设备的运行状态，如监测设备的振动、温度、油压、油
质劣化、泄漏等情况。
②生产过程的状态监测。指监测由几个因素构成的生产过程的状态，如监测产品质量、
流量、成分、温度或工艺参数量等。
上述两方面的状态监测是相互关联的。例如生产过程发生异常，将会发现设备的异常或导致设备的故障；反之，往往由于设备运行状态发生异常，出现生产过程的异常。
设备状态监测按监测手段划分，可分为两类型的监测：
①主观型状态监测。即由设备维修或检测人员凭感官感觉和技术经验对设备的技术状态进行检查和判断。这是目前在设备状态监测中使用较为普及的一种监测方法。由于这种方法依靠的是人的主观感觉和经验、技能，要准确的做出判断难度较大，因此必须重视对检测维修人员进行技术培训，编制各种检查指导书，绘制不同状态比较图，以提高主观检测的可靠程度。
②客观型状态监测。即由设备维修或检测人员利用各种监测器械和仪表，直接对设备的关键部位进行定期、间断或连续监测，以获得设备技术状态（如磨损、温度、振动、噪音、压力等）变化的图像、参数等确切信息。这是一种能精确测定劣化数据和故障信息的方法。
1.1.3 状态监测的其他说明
当系统地实施状态监测时，应尽可能采用客观监测法。在一般情况下，使用一些简易方法是可以达到客观监测的效果的。但是，为能在不停机和不拆卸设备的情况下取得精确的检测参数和信息，就需要购买一些专门的检测仪器和装置，其中有些仪器装置的价值比较昂贵。因此，在选择监测方法时，必须从技术与经济两个方面进行综合考虑，既要能不停机地迅速取得正确可靠的信息，又必须经济合理。这就要将购买仪器装置所需费用同故障停机造成的总损失加以比较，来确定应当选择何种监测方法。一般地说，对以下四种设备应考虑采用客观监测方法：发生故障时对整个系统影响大的设备，特别是自动化流水生产线和联动设备；必须确保安全性能的设备，如动能设备；价格昂贵的精密、大型，重型、稀有设备；故障停机修理费用及停机损失大的设备
1.2 在线监测系统的构成
信号变送
一般由相应的传感器来完成，从电气设备上检测出那些反映设备状态的物理量， 并将其监测设备传感器信号预处理数据采集信号传输数据处理诊断
运行技术措施
信号变送系统（现场）数据采集系统（设备附近）处理和诊断系统（主控室）在线监测系统组成框图
转换为合适的电信号，传送到后续单元。它对监测信号起着观测和读数的作用。
信号处理
对传感器变送来的信号进行预处理，对干扰信号进行抑制。
数据采集
对经过处理的信号进行采集、A/D转换和记录。
信号传输
将采集到的信号传送到后续单元，对固定型的监测系统，须配置专门的信号传送单元；对便携式的监测装置只需要对信号进行适当的变换和隔离。
数据处理
对所采集到的数据进行处理和分析，如读取特征值，并作必要的分析，为故障诊断提供有效的数据和信息。
故障诊断
对历史数据和当前数据分析、比较后诊断或依赖人工智能技术、专家系统诊断
1.3 在线监测系统的分类
二：故障诊断
2.1 相关概念
2.1.1 定义
利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。
2.1.2 故障诊断的由来
系统故障诊断是对系统运行状态和异常情况作出判断，并根据诊断作出判断为系统故障恢复提供依据。要对系统进行故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统故障时，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，最终给出解决方案，实现故障恢复。
2.1.3 故障诊断的任务
故障诊断的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。其中：故障检测是指与系统建立连接后，周期性地向下位机发送检测信号，通过接收的响应数据帧，判断系统是否产生故障；故障类型判断就是系统在检测出故障之后，通过分析原因，判断出系统故障的类型；故障定位是在前两部的基础之上，细化故障种类，诊断出系统具体故障部位和故障原因，为故障恢复做准备；故障恢复是整个故障诊断过程中最后也是最重要的一个环节，需要根据故障原因，采取不同的措施，对系统故障进行恢复。
2.1.4 故障诊断的性能指标
评价一个故障诊断系统的性能指标有：
1）故障检测的及时性：
是指系统在发生故障后，故障诊断系统在最短时间内检测到故障的能力。故障发生到被检测出的时间越短说明故障检测的及时性越好。
2）早期检测的灵敏度：
是指故障诊断系统对微小故障信号的检测能力。故障诊断系统能检测到的故障信号越小说明其早期检测的灵敏度越高。
3）故障的误报率和漏报率：
误报指系统没有出去故障却被错误检测出发生故障；漏报是指系统发生故障却没有被检测出来。一个可靠的故障诊断系统应尽可能使误报率和漏报率最小化。
4）故障分离能力：
是指诊断系统对不同故障的区别能力。故障分离能力越强说明诊断系统对不同故障的区别能力越强，对故障的定位就越准确。
5）故障辨识能力：
是指诊断系统辨识故障大小和时变特性的能力。故障辨识能力越高说明诊断系统对故障的辨识越准确，也就越有利于对故障的评价和维修。
6）鲁棒性：
是指诊断系统在存在噪声、干扰等的情况下正确完成故障诊断任务，同时保持低误报率和漏报率的能力。鲁棒性越强，说明诊断系统的可靠性越高。
7）自适应能力：
是指故障诊断系统对于变化的被测对象具有自适应能力，并且能够充分利用变化产生的新信息来改善自身。
以上性能指标在实际应用中，需要根据实际条件来分析判断哪些性能是主要的，哪些是次要的，然后对诊断方法进行分析，经过适当的取舍后得出最终的诊断方案。
2.2 故障诊断系统的分类
2.2.1离线系统(巡检系统)
也称为机械故障巡检系统，通常由传感器、便携式数据采集器和计算机软件组成。
采用定期巡回检测和离线分析的方式工作。
适合于对工厂中量大面广的中、小型机械设备，尤其是那些尚无固定监测点的机器进行定期的状态监测与故障诊断。
2.2.2在线系统(集中式、分布式)
在线监测与诊断系统具有数据采集连续、快速、数据处理实时性好、分析诊断功能全面、丰富等特点。
适用于具有固定监测点的大型连续运转的关键机械设备。
这类系统又可分为集中式单机系统、集散式系统以及分布式系统。
集中式结构
是以单一(微型)计算机为主体的监测与诊断系统。
由计算机主控完成现场工况监测、数据采集、信号处理与分析、故障诊断等全部工作。
优点：便于管理控制，具有较高的稳定性和可靠性;系统具备信号处理、特征提取、状态分类、趋势分析以及分析报告生成、数据库管理等多方面的功能。
集散式结构
利用多台计算机来联合实施监测与诊断，但这里的每台计算机彼此相互独立，基本上没有联系，其实质是集中式结构的简单迭加。
通过RS232或RS422串行通讯方式把一台主控计算机与若干台从属计算机联接起来协同工作的主从式结构。其中，从属计算机(或称辅助计算机)分别独立地完成现场数据采集与状态监测并共享主机，而主机则负责完成分析与诊断功能并始终肩负对从属机进行管理和控制的任务。
分布式结构
针对地域分布较广的多台机器设备，通过计算机网络把分布于各局部现场、独立完成特定功能的本地计算机互联接起来，并在一台主控计算机的控制下，构成分级管理模式，最终达到资源共享、协同工作、分散监测与集中管理、诊断的目的。
2.2.3 远程故障诊断系统
远程诊断系统能够方便地实现企业内部、行业内部、甚至更大范围的诊断数据和知识的共享，能够有效地组织异地专家会诊等。
远程诊断系统还是一个集咨询、培训、讨论、数据交换等于一体的全方位的信息交流系统。这样既解决了生产企业技术力量不足和技术水平提高的问题
又有利于研究机构更准确、更有效的获得设备运行的第一手资料，充实理论和技术研究。
一个完整的远程故障诊断系统通常应当包括三个主要子系统
远程诊断中心：在高性能WEB服务器和数据库服务器的支撑下担负整个系统的控制协调任务。
企业监测分析中心(初级诊断中心)：主要负责企业内部的监测、分析和诊断，以及设备管理工作，同时负责对下属监测工作站的控制及管理。
现场监测工作站：由网络化的高性能再线数据采集器或便携式数据采集器所构成，主要负责数据采集、预处理以及报警监控等工作。
2.3 故障诊断技术的发展历程
故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。
美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。故障诊断的主要理论和方法。
进入70年代，随着计算机技术及其计算能力、可靠性的提高，现代控制理论的产生和发展，出现了以分析冗余取代物理(硬件)冗余的余度可靠性设计和余度管理思想。首先在仪表故障检测(IFD)中出现了这种新方式，其思想是用3个或以上不同类传感器测量系统不同的变量，产生完全不同的信号，通过一复杂综合比较逻辑来检测传感器故障。尽管是异类传感器，但所有都是由系统中同一动态状态激励的，因此具有某种功能关系。这种新方式初期称为本质余度或功能余度，以区别于物理余度或硬件余度。后来人们把它称为分析余度或人工余度。分析余度方式是一利用状态估计、参数估计、自适应滤波、变量阈值逻辑、统计决策理论和综合逻辑的信号处理技术，可以在电子电路或计算机上实现。目前实施的余度管理方式还是一综合方式，即包括硬件余度和解析余度。发展方向是分析余度。1971年Beard首次提出了故障检测滤波器(FDF)概念，标志着基于分析冗余(基于模型)故障诊断技术的诞生。
2.4 常用的故障诊断算法
(1)基于机理研究的诊断理论和方法从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。
(2)基于信号处理及特征提取的故障诊断方法主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。
(3)模糊诊断理论和方法模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息(如相关性大且复杂)，以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。但随着模糊集合论的完善，相信该方法有较光明的前景。
(4)振动信号诊断方法该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。在这方面应注重引入非线性理论、新的信息处理理论和方法。
(5)故障树分析诊断方法它是一种图形演绎法，把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表，能较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系，也能定量计算故障程度、概率、原因等。今后研究应注重与多值逻辑、神经元网络及专家系统相结合。
(6)故障诊断灰色系统理论和方法该方法是从系统的角度来研究信息的关系，即利用已知的诊断信息去揭示未知的诊断信息。它有自学习和预测功能。它利用灰色系统的建模(灰色模型)、预测和灰色关联分析等方法进行故障诊断。由于灰色系统理论本身还不完善，如何利用已知信息更有效地推断未知信息仍是一个难题。
(7)故障诊断专家系统理论和方法该方法是近年来故障诊断领域最显著的成就之一。它的内容包括诊断知识的表达、诊断推理方法、不确定性推理以及诊断知识的获取等。目前存在的主要问题：缺乏有效的诊断知识表达方式，不确定性推理方法，知识获取和在线故障诊断困难等。今后研究应注重与模糊逻辑、多值逻辑、故障树、机器学习和人工神经网络等理论和方法的结合、集成。
(8)故障模式识别方法该方法是一种十分有用的静态故障诊断方法，它以已有30年发展历史的模式识别技术为基础。关键是故障模式特征量的选取和提取。现有许多模式分类器，如线性分类器、Bayes分类器、最近邻分类器等。该方法的诊断效果在很大程度上依赖于状态特征参数的提取、样本的数目、典型性和故障模式的类别、训练和分类算法等。未来研究应注重新聚类算法、自动学习识别方法及与ANN相结合。
(9)故障诊断神经网络理论和方法神经网络应用于故障诊断是其最成功的应用之一。由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥较大作用。在众多的神经网络中，尤其以基于BP算法的多层感知器(MLP)神经网络理论最坚实，应用最广泛且最成功。神经网络故障诊断方法易实现对非线性系统的故障诊断。但BP算法是非鲁棒性的。重点研究在线学习算法，知识表达和鲁棒学习算法等。
(10)基于数学模型的故障诊断理论和方法该方法是以现代控制理论和现代优化方法为指导，以系统的数学模型为基础，利用观测器(组)、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计和辨识等方法产生残差，然后基于某种准则或阈值对该残差进行评价和决策。基于模
型的故障诊断方法能与控制系统紧密结合，是监控、容错控制、系统修复和重构的前提。目前该领域研究的重点是(线性和非线性)系统的故障诊断的鲁棒性，故障可检测和可分离性，利用非线性理论(突变、分叉、混沌分析方法)进行非线性系统的故障诊断。
三：相关应用及其未来展望
案例一：美国Pekrul电厂故障诊断效益分析
电厂情况装机容量：1000MW，电费：US$ 0.015元/千瓦时，年产值约：US$ 1亿元
事故损失按可靠性分析，事故停机14次/年，停产损失US$ 15万元/天
诊断效果能查出50％的事故，其中50％由诊断系统查出，内含虚警20％，修复时间：3天/每次事故
诊断效益
(节约费用)
B＝14*0.5*0.5*3*15*(1- 0.2) = US$126万元/年
投入经费投资：US$ 20万元，年监测费：US$ 1.5万元/年
诊断成本A＝(20万/10年折旧) + 1.5万/年=US$ 3.5万元/年
诊断经济效
益系数
C＝B/A = 36
案例二：变压器油色谱在线监测
多年来通过离线采样分析油中溶解气体组分含量的变化，结合电气试验诊断设备内部故障，是国内外公认不二的有效手段，为设备的安全运行作出了巨大贡献。然而，现行的监测技术存在一定的局限性。我国2001年修订的GB/T7252油中溶解气体分析和判断导则，肯定了这种趋势，将油中溶解气体的在线监测作为其他方法予以推荐，旨在引起重视和规范。
经过多年实践得出油中溶解气体在线监测的特点[4]：
⑴监测仪器可靠性要高，能长期稳定运行；
⑵监测仪必须尽可能检测流动油，保证结果的及时性和准确性；
⑶在线监测的诊断方法；
⑷在线监测要求有一定的自动化程度；
⑸在线监测仪的造价要低。
目前对气体进行的采样还多采用薄膜渗透法，而对气体的检测也有多种方法，比较先进的传感器是采用色谱柱载气分离法，结合相应的诊断方法，如三比值法、基于模糊理论、基于神经网络、基于灰色理论、基于专家系统的诊断方法，在实际应用中已取得较好效果。
目前国内外研究和制造油色谱设备的厂家不少，测试手段和取样侧重点各不相同，如
中能公司（加拿大公司中国代理）设计的简易在线色谱仪主要监测变压器的单氢和总烃；重庆海吉公司对气体组分进行神经网络分析及专家系统诊断；而河南中分及宁波理工两家在国内采用在线色谱柱分离油中溶解气体，能够定性和定量测出氢气、CH4、C2H2、C2H4、C2H6、CO2、CO七种气体组分，通过其现场MIS系统能迅速的把测量结果传输到工作站和管理者联网的计算机中，为准确得出变压器运行状态提供了比较可靠的数据分析。根据现场安装后的效果反馈，定量分析气体组分的设备更能够准确提供变压器的运行状态，是以后的重点发展方向，目前一些有实力的公司和研究室正在致力于研究光声传感器，使得在线色谱仪中不再携带载气装置，延长设备使用寿命和监测精确度。
虽然油色谱在线监测技术也存在一些缺陷，如安装位置受变压器自身条件限制，测量需要载气条件，不能完全代替现在的气相色谱分析等，但它毕竟代表一种方向，随着经济的发展，国内外对电力设备的安全运行给予了极大的重视，因此对在线监测提出了更高的期望。例如，监测系统必须有效地检测好几种形式的故障(热，机械，介质等)，该系统必须把误报警减到最少并能可靠和长期稳定运行，这涉及到了各个科研生产部门，如化工、冶金、材料、半导体、电讯、计算机等。但是迄今为止，现有系统的进展还远远不够完善和先进，还不能满足应用到多种目的的技术经济要求，有待于今后进一步研究和开发新型的、可靠的和多功能的监测装置。
3.2变压器故障的红外诊断
红外技术是随着近代光电子技术发展而产生的一门崭新的技术领域，它的主要原理是基于：任何高于绝对零度（－273.15℃）的物体都会因自身分子运动而辐射出红外线。红外线是一种电磁波，其波长在0.75～1000μm之间，按波长范围分近红外（0.75～3μm）、中红外（3～6μm）、远红外（6～15μm）、极远红外（15～1000μm）。由于物体表面由许许多多单元组成，所以物体表面都存在一个热辐射能量场，相应有一个温度分布常红外成像仪就是利用对物体表面红外辐射强弱进行探测而呈现出物体表面形状轮廓及温度分布情况，以便人眼观察的仪器。红外图像的亮暗反映出物体表面温度的高低，通过对物体表面温度及温度场的检测便可以判断设备是否存在缺陷[2]。
红外检测作为一种先进检测手段，是电力系统各单位近年来大力推广应用的新技术。对运行中电气设备热故障进行红外检测，具有不停电、远距离、安全可靠、准确高效地发现设备热故障地有点，是实现带电检测，进而实现设备状态检修的最有效手段之一。高压电气设备在正常运行情况下，将有部分电能以不同损耗形式转化为热能，使电气设备温度升高，这些电能损耗主要包括由于电阻的电流效应引起的发热；由于电压作用在绝缘介质上引起的发热；由于铁芯的磁滞、涡流等电磁效应引起的发热。高压电气设备存在外部和内部故障，外部故障可分为：电气接头连接不良；表面污秽或机械力作用造成外绝缘下降。而内部故障主要发生在导电回路和绝缘介质上，一般可概括为：导体连接或接触不良；介质损耗增大；电压分布不均或泄漏电流过大；绝缘老化、受潮、缺油等产生局部放电、磁回路不正常。
对于变压器而言，红外诊断主要能发现的故障有[3]：
⑴箱体涡流损耗发热。主要由于漏磁产生的涡流引起箱体或部分连接螺杆发热。
⑵变压器内部异常发热。这时的热谱图不具有环流形状，常常伴有变压器内部油的气化，可结合油色谱进行综合分析。
⑶冷却装置及油回路异常。常出现潜油泵过热；油路管道堵塞或阀门未能开启；油枕缺油或假油位；油枕内有积水。
⑷高压套管缺陷。介质损耗增大；套管缺油；导电回路连接件接触不良。
⑸铁芯绝缘不良。干式变压器的热谱图比较明显，而油浸式变压器需要在吊罩后施加一定试验电压才能观测到铁芯绝缘损坏情况。
目前红外诊断技术已在电力系统广泛应用，及时发现了较多的故障隐患，为电力系统安
全运行提供了可靠保证。据初步统计，2002年第三季度～2003年第二季度，广电集团所属各分公司共发现重大和紧急缺陷2222项，其中发热引起的缺陷约317项，占全部缺陷的14.3%，而这些发热缺陷大部分是采用红外成像技术诊断出来的。
人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力,故障诊断的专家系统不仅在理论上得到了相当大的发展,而且国外已经有许多成功的应用实例,国内也有许多单位积极从事这方面的研究,并取得了一定的进展。与此同时,人工智能的另一个重要分支—人神经网络的研究也逐步渗透到机械故障诊断领域,并己成为机械故障诊断领域的一个最新研究热点,但目前大多处于实验室阶段。最近又有人探索将人工神经网络与传统的专家系统结合起来,建造神经网络专家系统,综合二者的优势,克服二者的缺陷。就应用领域而言,机械故障诊断技术已在旋转机械、往复机械、机加工工程和各种基础零部件的故障诊断方面获得了应用,这其中以旋转机械故障应用最广、最为成熟。
近几年来,机械故障诊断学科在国内外都得到了前所未有的发展,在生产中的应用已深入到各个领域,诊断理论和方法已有多种。但尽管如此,无论在技术上还是在理论方法方面都有待于进一步发展和完善。故障机理和故障特性的研究不仅应适应学科发展,而且应领先一步;新理论和新方法的应用不仅要快,还应更深入;各种理论和技术的相互渗透应不断深化;应用范围不仅应更广,而且内容也应更丰富;监测诊断应与维修保养管理结合得更紧密。
将来的研究方向
目前和今后的主要研究可归纳为以下几个方面：
①在线实时故障检测算法；
②本质非线性动态系统的FD方法。主要研究获取其状态、参数的有效方法；
③对模型误差及不确定因素具有鲁棒性的FD算法；
④鲁棒残差发生器和鲁棒(最优、自适应)阈值的设计理论和方法；
⑤对无先验知识时被监控系统结构变化的检测及识别；
⑥实时FD专家系统的开发及与基于ANN方法、模型方法的FD方法的综合；
⑦智能故障检测和诊断系统理论和方法的研究。自学习检测系统；
⑧以FDIA为核心的容错控制、监控系统和可信性系统。
对故障检测、诊断来说，具体在以下方面需大力研究：
①反馈系统(闭环系统)中的故障诊断；
②小幅值故障、软性故障和早期故障的检测；
③执行器、过程和传感器中故障的诊断；
④除突变性故障外的故障的早期预报，即预报诊断；
⑤动态系统中的在线实时故障检测；
⑥系统过渡过程检测和过渡过程中的故障检测；
⑦动态系统启动和结束过程中的故障检测；
⑧(鲁棒、自适应)阈值选择和确定。
总之：随着微电子、计算机、智能技术和网络技术的发展，机械设备故障检测诊断技术的准确性会越来越高、操作使用越来越方便、在机械设备维修中会起越来越重要的作用，他可以直接提高企业设备管理和维护水平，提高企业效益和国际竞争力。
1.设备监测目的意义 保障设备安全，防止突发故障。 保障设备精度，提高产品质量和经济效益。 推进设计理念和维修制度的革新。 避免设备事故、人员伤亡、环境污染。维护社会稳定。 2.故障分类 按故障对机械工作能力的影响分类：完全性故障局部性故障 按故障发生速度及演变过程分类：突发性故障渐进性故障 按其发生的原因分类：磨损性故障错用性故障先天性故障 按造成的后果分类：危害性故障安全性故障 3.故障规律 浴盆曲线：磨合期，正常使用期，耗损期 4.故障发生的原因 宏观上分析1.设计错误2 原材料缺陷3 制造过程的缺陷4 运转缺陷 微观上分析：疲劳，磨损，断裂，腐蚀 5.零件磨损的一般规律 磨合阶段，正常磨损阶段，急剧磨损阶段 6.零件变形失效 塑性变形失效，弹性变形失效，蠕变变形失效，翘曲变形失效 7.断裂失效 塑性断裂，脆性断裂 8.状态监测与故障诊断的技术方法 1.振动、噪声诊断技术 2. 油液分析技术 3. 温度检测技术 4. 无损检测技术9.振动的危害 降低机器及仪表的精度,引起机械设备及土木结构的破坏 10.机械振动的分类 按振动系统本身的特点分类: 离散系统连续系统 按振动系统所受的激励类型分类: 自由振动强迫振动自激振动参数振动按系统的响应（振动规律）分类: 确定性振动随机振动 按描述系统运动的微分方程分类:线性振动非线性振动 11.机械振动要研究的内容和步骤 1. 建立物理力学模型 2.建立数学模型 3.方程的求解 4.结果的阐述
12. 随机振动 非确定而又具有统计规律，它们的规律不能用时间的确定性函数来描述，但又具有一定的统计规律性。平稳随机过程与各态历经过程 13. 自相关函数 ∑=∞ →+= +n k k k T x t x t x n t t R 1 1 1 11)()(1 ),(lim ττ 同一点不同的两个时间函数乘积 称为随机过程 X(t)于时刻 t 1与 t 1+ τ的自相关函数。它是时差 的函数，在一般情况下，它也依赖于采样时刻 t 1，反映这两个时刻的随机变量的X k （t 1）与X （t1+τ）统计联系。 非平稳随机过：统计特性依赖于采样时刻的过程 ： 平稳随机过程：统计特性不依赖于采样时刻的过程 正常运行状态：齿轮箱的振动（噪声）是大量的、无序的、 大小接近相等的随机冲击结果，具有较宽而均匀的频谱。 异常运行状态：随机振动（噪声）中将出现有规则、周期性的 脉冲，其大小比随机冲击大的多 14. 各态历经过程 对于各态历经过程，可以分别计算：均值、均方值、峭度方差 均值dt t x T T T x )(1 lim ?∞ →= μ 描述振动的稳定分量 均方值dt t x T T T x )(1 22 lim ?∞ →= ψ 描述振动的的能量 歪度dt t x T T T x )(1 3lim ?∞ →= α 峭度dt t x T T T x )(1 4lim ?∞ →= β 反映信号中大幅值成分的影响 方差2 220 2 ])([1 lim x x x T T x dt t x T μψμσ-=-=?∞ → 描述振动的波动 分量 15. 互相关函数 ?+= ∞ →T T y x dt t y t x T R 0 )()(1 )(lim ττ不同两个点不同时间函数乘积
六、诊断实例 例1：圆筒瓦油膜振荡故障的诊断 某气体压缩机运行期间，状态一直不稳定，大部分时间振值较小，但蒸汽透平时常有短时强振发生，有时透平前后两端测点在一周内发生了20余次振动报警现象，时间长者达半小时，短者仅1min左右。图1-7是透平1＃轴承的频谱趋势，图1-8、图1-9分别是该测点振值较小时和强振时的时域波形和频谱图。经现场测试、数据分析，发现透平振动具有如下特点。 图1-7 1*轴承的测点频谱变化趋势 图1-8 测点振值较小时的波形与频谱
图1-9 测点强振时的波形和频谱 (1)正常时，机组各测点振动均以工频成分）幅值最大，同时存在着丰富的低次谐波成分，并有幅值较小但不稳定的（相当于×）成分存在，时域波形存在单边削顶现象，呈现动静件碰磨的特征。 (2)振动异常时，工频及其他低次谐波的幅值基本保持不变，但透平前后两端测点出现很大的×成分，其幅度大大超过了工频幅值，其能量占到通频能量的75%左右。 (3)分频成分随转速的改变而改变，与转速频率保持×左右的比例关系。 (4)将同一轴承两个方向的振动进行合成，得到提纯轴心轨迹。正常时，轴心轨迹稳定，强振时，轴心轨迹的重复性明显变差，说明机组在某些随机干扰因素的激励下，运行开始失稳。 (5)随着强振的发生，机组声响明显异常，有时油温也明显升高。 诊断意见：根据现场了解到，压缩机第一临界转速为3362r/min，透平的第一临界转速为8243r/min，根据上述振动特点，判断故障原因为油膜涡动。根据机组运行情况，建议降低负荷和转速，在加强监测的情况下，维持运行等待检修机会处理。 生产验证：机组一直平稳运行至当年大检修。检修中将轴瓦形式由原先的圆筒瓦更改为椭圆瓦后，以后运行一直正常。 例2：催化气压机油膜振荡 某压缩机组配置为汽轮机十齿轮箱＋压缩机，压缩机技术参数如下： 工作转速：7500r/min出口压力：轴功率：1700kW 进口流量：220m3 /min 进口压力：转子第一临界转速：2960r/min 1986年7月，气压机在运行过程中轴振动突然报警，Bently 7200系列指示仪表打满量程，轴振动值和轴承座振动值明显增大，为确保安全，决定停机检查。
河海大学物联网工程学院 在线监测与故障诊断 学习报告 授课班号 专业 学号 学生姓名 指导教师
目录 一：在线监测 1.1 相关概念 (3) 1.2 在线监测系统的构成 (4) 1.3 在线监测系统的分类 (5) 二：故障诊断 2.1 相关概念 (5) 2.2 故障诊断系统的分类 (6) 2.3 故障诊断技术的发展历程 (7) 2.4 常用的故障诊断算法 (7) 三：相关应用及其未来展望 (10)
一：在线监测 1.1 相关概念 1.1.1 状态监测 对运转中的设备整体或其零部件的技术状态进行检查鉴定，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆，或对异常情况进行追踪，预测其劣化趋势，确定其劣化及磨损程度等，这种活动就称为状态监测（Condition Monitoring）。状态检测的目的在于掌握设备发生故障之前的异常征兆与劣化信息，以便事前采取针对性措施控制和防止故障地发生，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备有效利用率。 对于在使用状态下的设备进行不停机或在线监测，能够确切掌握设备的实际特性有助于判定需要修复或更换的零部件和元器件，充分利用设备和零件的潜力，避免过剩维修，节约维修费用，减少停机损失。特别是对自动线、程式、流水式生产线或复杂的关键设备来说，意义更为突出。 1.1.2 设备状态监测的分类 设备状态监测按其监测的对象和状态量划分，可分为两方面的监测： ①机器设备的状态监测。指监测设备的运行状态，如监测设备的振动、温度、油压、油 质劣化、泄漏等情况。 ②生产过程的状态监测。指监测由几个因素构成的生产过程的状态，如监测产品质量、 流量、成分、温度或工艺参数量等。 上述两方面的状态监测是相互关联的。例如生产过程发生异常，将会发现设备的异常或导致设备的故障；反之，往往由于设备运行状态发生异常，出现生产过程的异常。 设备状态监测按监测手段划分，可分为两类型的监测： ①主观型状态监测。即由设备维修或检测人员凭感官感觉和技术经验对设备的技术状态进行检查和判断。这是目前在设备状态监测中使用较为普及的一种监测方法。由于这种方法依靠的是人的主观感觉和经验、技能，要准确的做出判断难度较大，因此必须重视对检测维修人员进行技术培训，编制各种检查指导书，绘制不同状态比较图，以提高主观检测的可靠程度。
智能状态监测与故障诊断 测控一班 高青春 20091398
第一章 绪论 在现代化的机械设备的生产和发展中，滚动轴承占很大的地位，同时它的故障诊断与监测技术也随着不断地发展，国内外学者对轴承的故障诊断做了大量的研究工作，各种方法与技巧不断产生、发展和完善，应用领域不断扩大，诊断精度也不断提高。时至今日，故障诊断技术己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、信息论、控制论、系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，总的来说，轴承故障诊断的发展经历了以下几个阶段：第一段：利用通用的频谱分析仪诊断轴承故障。第二阶段：利用冲击脉冲技术诊断轴承故障。第三阶段：利用共振解调技术诊断轴承故障。第四阶段：以计算机为中心的故障诊断。 国外的滚动轴承的故障诊断与监测技术要先于中国，而且这项技术的发展趋势啊已经趋向智能化状态，因为它机械化迅速，技术和设备都比较先进些，目前的技术也比较完善。但是总体来看，这其中的距离在不断拉近，我们相信不久的将来，中国也会使机械完善大国，也会完善和提高技术的精密度和准确度。【2】【3】
1.1轴承监测与故障诊断的意义 滚动轴承是机械各类旋转机械中最常用的通用零件部件之一，也是旋转机械易损件之一，在机械生产中的作用不可取代，据统计旋转机械的故障有30%是由轴承故障引起的,它的好坏对机器的工作状态影响极大,轴承的缺陷会导致机器剧烈振动和产生噪音,甚至会引起设备的损坏,因此,对重要用途的轴承进行状态监测与故障诊断是非常必要的【3】而且，可以生产系统的安全稳定运行和提高产品质量的重要手段和关键技术，在连续生产系统中，如果某台设备因故障而不能继续工作，往往会影响全厂的生产系正常统运行，从而会造成巨大的经济损失，甚至可能导致机毁人亡的严重后果。未达到设计寿命而出现故障的轴承没有被及时的发现，直到定期维修时才被拆下来报废，使得机器在轴承出现故障后和报废前这段时间内工作精度降低，或者未到维修时间就出现严重故障，导致整部机器陷于瘫痪状态。因此，进行滚动轴承工作状态及故障的早期检测与故障诊断，对于设备安全平稳运行具有重要的实际意义。【14】 1.2滚动轴承故障的分类: 滚动轴承的故障多种多样，有生产过程中产生的也有使用过程中后天造成一系列故障，其失效形式有： 1.2.1疲劳剥落: 指滚动体或滚道表剥落或脱皮在表面上,形成不规则 凹坑等甚至会一定深度下形成能裂纹，继扩展到接触表面发生剥落坑，最后大面积剥落，造成失效。【12】
状态监测与故障诊断的基本图谱 一、常规图谱 常规图谱又称稳态图谱，是在转速相对稳定、没有大幅度变化情况下的有关图谱，因此其不含开停车信息。 1. 机组总貌图 机组总貌图显示了机组的总貌，可了解机型、转子支撑方式、轴承位置、运行转速等，主要是查看探头的位置及位号。 2. 单值棒图 较为形象、直观地显示实时振动值，并可知低报、高报报警值及转速。 3. 多值棒图 多值棒图显示实时通频值及各主要振动分量的振动值，可大致了解机组运行是否正常。 正常运转状态下的多值棒图通常是：一倍频最大、且与通频相差不大，二倍频小于一倍频的一半，0.5倍频微量或无，可选频段很小，残余量不大。 其中： （1）通频值～即总振动值，为各频率振动分量相互矢量迭加后的总和。 （2）一倍频～为转子实际运行转速n下的频率f，又称工频、基频、转频， f = n／60 [Hz]；转子动不平衡及轴弯曲、轴承不良（偏心）、热态对中不良、支承刚度异常、在临界转速区运行、电机气隙偏心等，都会引起一倍频振动分量的增大，发生概率依次降低。 （3）二倍频～二倍工频，转子热态不对中、裂纹、松动、水平方向上支承刚度过差等，都会引起二倍频振动分量增大，绝大多数是轴系不对中。 （4）0.5倍频～0.5倍工频，又称半频，油膜涡动会引起该频率段增大，轴承工作不良也会引起该段频率增大；旋转失速、摩擦也都有可能。 （5）可选频段～由用户根据机组常见故障自己定义的频段，一般可选择(0.4~0 .6)倍工频或(0.3~0 .8)倍工频，用来监测是否发生亚异步振动，如油膜涡动、旋转失速、密封流体激振、进汽（气）脉动、摩擦、松动等。主要是轴承因紧力、接触、摇摆、油档及油温等问题引起的油膜失稳、摩擦、旋转失速、进汽脉动。 （6）残余量～除上述频率成分外，剩余频率成分振动分量的总和，该部分振值高时，转子有可能发生摩擦、高频气流脉动等。 4. 波形图 波形图显示了振动位移与时间的关系，又称幅值时域图。 波形图显示了振幅、周期（即频率）、相位，特别是波形的形状和状态。 图中：① 振幅为正峰与负峰之间的位移量，比较各周期对应的峰高，即可知振幅值是否稳定；② 二个亮点之间为一个旋转周期，波形图的周期数可以选取，想了解波形重复性
滚动轴承故障诊断与分析Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing 学院：机械与汽车工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级：2010020101 姓名： 学号： 指导老师：王林鸿
摘要:滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一, 旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承的工作好坏对机器的工作状态有很大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声，甚至造成设备损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。 关键词：滚动轴承故障诊断振动 Abstract: Rolling bearing is the most widely used in rotating machinery of the machine parts, is also one of the most easily damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, its defect can produce equipment of vibration or noise, and even cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production. Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration 引言：滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％ 是因滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。如何准确判断出它的末期故障是非常重要的，可减少不必要的停机修理，延长设备的使用寿命，避免事故停机。滚动轴承在运转过程中可能会由于各种原因引起损坏，如装配不当、润滑不良、水分和异物侵入、腐蚀和过载等。即使在安装、润滑和使用维护都正常的情况下，经过一段时间运转，轴承也会出现疲劳剥落和磨损。总之，滚动轴承的故障原因是十分复杂的，因而对作为运转机械最重要件之一的轴承，进行状态检测和故障诊断具有重要的实际意义，这也是机械故障诊断领域的重点。 一滚动轴承故障诊断分析方法 1滚动轴承故障诊断传统的分析方法 1.1振动信号分析诊断 振动信号分析方法包括简易诊断法、冲击脉冲法（SPM法）、共振解调法（IFD 法）。振动诊断是检测诊断的重要工具之一。 （1）常用的简易诊断法有：振幅值诊断法，反应的是某时刻振幅的最大值，适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断；波峰因素诊断法，表示的
状态监测与故障诊断与飞设密不可分 刚刚接触这门课的时候，我只知道这是民航飞行学院开设的课程，但还不知道这门课到底讲什么东西，对我们飞设来说到底有什么借鉴之处。经过几周的学习，我初步了解了这门课。简单说，状态监测与故障诊断和飞设之间有着密切的联系。他们是一种表里关系，是一种感知和应用的关系，两者互为支撑，共同促进了航空工业的进步发展。 状态监测与故障诊断促进了设计行业的发展。 状态监测与故障诊断为设计飞机提供了大量的、可靠的数据。 这提供了一种实验。通过对飞行器飞行状态、各个零部件的工作状态、各个系统的运行情况进行检测，我们可以获得大量的实时数据，进而进行详细的分析，即故障诊断。一方面我们可以检测出飞行器的故障来源，对飞行器进行维修。同时，我们可以统计飞行器各部分发生故障的频率和原因等，进而分析得出设计上的缺陷。这也可以作为设计飞机的依据，比如发动机轴承要用什么材质，设计寿命多长时间最为合适。再者，分析得到的数据可以对目前的设计理论进行验证，这对飞行器设计来说更为至关重要。 状态监测与故障诊断也可以给设计提出新的问题与要求。比如国内大气污染严重，飞机的空调系统收到了巨大的影响。这就要求飞机设计时采取某些措施来防止这些问题发生。 设计行业也促进了状态监测与故障诊断的发展。 飞行器设计理论可以指导状态监测与故障诊断的实际应用。 应用已经提出验证的的理论，我们可以初步分析出各部件的特性，这样便可以某些易损坏或是极度危险的零部件进行重点监控，这样不但更具可行性，而且还大大节约了人力物力，降低航空公司的运营成本。比如发动机是飞行器的核心部分之一，构建复杂，极易出现故障，所以要重点监测。 同时已有的理论基础可以为状态监测提供必要的手段，使其具有可行性。最简单的就是发动机的涡轮叶片，我们可以通过测量转子的惯性矩来分析判断叶片是否有松动，这样方便可行。 在理论方面，飞行器设计理论也在指导状态监测与故障诊断的发展，经过传感器采集的数据杂乱无章而且数目极为庞大。如果没有现有理论的指导，我们很难得到数据处理的方向方法，这样就得不到有价值的数据，更不要说进行故障诊断了。而应用现有理论我们可以有方向，有目的的对数据进行处理，这样我们就可以判断出是哪一方面有问题，到底有什么样的问题。 总之，状态监测与故障诊断给了我一个新的视角去看待问题，从另一个角度认识飞设这个专业。打个比方，过去我们专业所关注的是从已知到要求的问题，我们知道各种数据，所做的是对数据的分析与应用。而状态监测与故障诊断则是从要求到已知的问题，是一个反问题，我们要做的是我们如何才能得到我们所需要的数据，如何才能保证所得导数据的可靠性等。 除此之外，还有就是这门课的感受吧。 这门课也进行大半了，但是自己并没有达到自己想要的水平。总感觉有些遗憾。很多东西还是一知半解，还不能应用。我想一方面与专业基础有关系，很多基础性东西我们不懂不会，这就对理解内容造成了困难，先是听不懂，然后就不想听了，紧接着更听不懂了，直至彻底放弃掉。当然这也和上课态度以及这门课是拓展课有关吧。有的人说这门课对我没用，但我想说大
《机械故障诊断技术》读书报告 MAO pei-gang 南阳理工机械与汽车工程学院 473004 动平衡诊断案例分析综述 Diagnosis of dynamic balance Case Analysis were Review 摘要 简要阐述组动平衡故障诊断中所使用的现代测试与分析技术。通过五个动不平衡故障的诊断与处理实例，指出了波德图、频谱图等现代分析技术对于组动平衡故障诊断的价值和意义；总结了基于现代测试与分析技术的动平衡故障的主要特征。；验证了影响系数法对于动平衡故障处理的准确性及实用性。对于提高动平衡故障诊断的准确性及其精度具有推广和借鉴意义。 关键词：动平衡故障诊断振动分析 Abstract The modern measuring and analyzing technologies applied in the dynamic balance fault diagnoses are described briefly。In view of five dynamic unbalance fault diagnoses and treatments。the significance and purpose of the modern analyzing technologies such as Bode Plot，Spectrum Plot for the dynamic balance fault diagnoses are put forward，and its characteristics based on testing and analyzing technologies are summarized．The accuracy and practicability of the influence coefficient method for its treatment are proved．The instructions and experiences of improving the
电气设备状态监测与故障诊断 1 前言 1.1 状态监测与故障诊断技术的含义 电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。 “监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。“诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。设备的“故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。简言之，“状态监测”是特征量的收集过程，而“故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。 广义而言，“诊断”的含义概括了“状态监测”和“故障诊断”：前者是“诊”；后者是“断”。 1.2 状态监测与故障诊断技术的意义 电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。但这样会导致制造成本增加。此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那“用过即丢”。因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。 早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。但是，如前所
设备状态监测与故障诊断综述 姓名： 摘要 从设备管理的角度，介绍了典型的设备状态监测与故障诊断的诊断理论、技术手段和具体方法。首先对设备状态监测与故障诊断的意义、发展，基础理论和现状进行了介绍，阐述了设备状态监测、故障诊断与设备管理的关系。进而对振动监测、温度检测、无损检测等基本监测手段的原理及诊断方法。 关键字：状态监测；故障诊断；振动；设备 1设备状态监测和故障诊断概述 1.1设备状态监测和故障诊断的意义和发展历史 1.1.1设备故障及故障诊断的意义 随着现代化工业的发展，设备能否安全可靠地以最佳状态运行，对于确保产品质量、提高企业生产能力、保障安全生产都具有十分重要的意义。 设备的故障就是指设备在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况，通常这种故障是从某一零部件的失效引起的。设备的故障诊断则是发现并确定故障的部位和性质。寻找故障的起因，预报故障的趋势并提出相应的对策。 1.1.2 设备故障诊断技术发展历史 设备故障诊断技术的发展是与设备的维修方式紧密相连的。可以将故障诊断技术按测试手段分为六个阶段，即感官诊断、简易诊断、综合诊断、在线监测、精密诊断和远程监测。。从时间考察，故障诊断技术大致可以分为20世纪60年代以前、60年代到80年代和80年代以后几个阶段。 1.2现代设备故障诊断技术 在故障诊断学建立之前，传统的故障诊断方法主要是依靠经验的积累。将反映设备故障的特殊信号，从信息论角度出发对其进行分析，是现代设备故障诊断
技术的特点。可以分为统计诊断、逻辑诊断、模糊诊断。其中有几种方法做简单的介绍。贝叶斯法,此方法是基于概率统计的推理方法，以概率密度函数为基础，综合设备的故障信息来描述设备的运行状态，进行故障分析。此外还有最大似然法、时间序列、法灰色系统法和故障树分析法。故障树分析法模型是一个基于被诊断对象结构、功能特性的行为模型，是一种定性的因果模型。 1.3基于知识的故障诊断方法 基于知识的故障诊断方法，不需要待测对象精确的数学模型，而且具有智能特性。目前，这种故障诊断方法主要有：专家系统故障诊断方法；模糊故障诊断方法，神经网络故障诊断方法，信息融合故障诊断方法；基于Agent的故障诊断方法等。 1.3.1专家系统故障诊断方法 专家系统故障诊断方法，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种专家经验，进行一系列的推理，以便快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。此种方法国内外已有不少应用实例。、 1.3.2 模糊故障诊断方法 所谓“模糊”，是指一种边界不清楚，在质上没有确切的含义，在量上又没有明确的界限的概念，磨损状态的转变，正是典型的、带有明显中介过渡性的模糊现象。对于这种事物是不能用经典数学的二值逻辑方法的，即以[0，1]区间的逻辑代替传统的二值0,1逻辑，而且要用能综合事物内涵与外延性态的合理数学模型——隶属度函数，来定量处理模糊现象。典型的模糊故障诊断方法是向量的识别法。 1.3.3人工神经网络故障诊断方法 人工神经网络源于1943年，是模仿人的大脑神经元结构特性建立起来的一种非线性动力学网络系统，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联、互联而成。由于故障诊断的核心技术是故障模式识别，而人工神经网络本身具有信息处理的特点，如并行性、自学习、自组织性、联想记忆功能等，所以能够解决传统模式识别方法不能解决的问题。
电气设备状态监测与故障诊断 1前言 1.1状态监测与故障诊断技术的含义 电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。 监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。设备的故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。简言之，状态监测”是特征量的收集过程，而故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。 广义而言，诊断”的含义概括了状态监测”和故障诊断”：前者是诊”；后者是断”。 1.2状态监测与故障诊断技术的意义 电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。但这样会导致制造成本增加。此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那用过即丢”。因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。 早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。但是，如前所
电气设备在线监测及故障诊断分析 1、电气设备故障及其危害性分析 为了保证系统供电的可靠性,电机、变压器、输电线路、电力电容器、避雷针、绝缘子构成电力系统的主要电气设备。电气设备一旦发生故障,将会出现大面积停电停产、造成巨大的经济损失。国内外的大量资料和统计结果表明,导致设备失效的主要原因是其绝缘性能的劣化。例如:2003年8月14日的北美电力系统大停电的分析报告就指出:造成停电的主要 原因是俄亥俄州的地区电力局计算机失效和几条关键的345千伏输电线对生长过速的树木放电而引起的对地短路事故。绝缘老化因子可分为热、电、环境和机械因子四种。 2、在线监测与状态维修的必要性及意义 为了保证电力设备质量,在设备投入运行前都要进行严 格的质量检查,基本消除了由于质量而引发的事故。而为了发挥电气设备的最大生产能力,常常需要进行日常的科学管理 和维护。 2.1 预防性维修阶段 早期阶段:对设备使用直到发生故障,然后维修。其后,发展成定期试验和维修,即预防性维修。现在,定期预防性试验和维修已在电力部门形成制度,对减少和防止事故的发生起
到了很好的作用。缺陷:离线进行试验带来一些不足。 (1)离线试验需停电进行,而不少重要电力设备轻易不能停止运行。 (2)停电后设备状态(如作用电压、温度等)和运行中不符,影响判断准确度。 (3)由于是周期性定期检查,而不是连续地随时监测,设备仍可能在试验间隔期间发生故障,即造成维修不足。 (4)由于是定期检查和维修,设备状态即使良好时,按计划仍需进行试验和维修,造成人力物力浪费,甚至可能因拆卸组装过多而造成损坏,即造成所谓维修过度。 例如某条高压电缆出厂计划寿命为10年,工作10年后必须更换。计划寿命是一个估算数字,并且留有一定的安全裕度,极少数可能工作作寿命不足10年。大多数运行寿命能超过10年,或在15年以上。实行计划寿命一刀切的方法是不合时宜的。 2.2 状态维修 目前正在发展以状态监测(通常是在线监测)和故障诊断为基础的状态维修。采用状态监测与故障诊断技术后,可以使预防性维修向预知性维修即状态维修过渡,从“到期必修”过渡到“该修则修”。 状态维修步骤: (1)在线监测:获得能反应故障的信号;
电气设备状态监测与故障诊断技术 1 前言 1.1 状态监测与故障诊断技术的含义 电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。 “监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。“诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。设备的“故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。简言之，“状态监测”是特征量的收集过程，而“故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。 广义而言，“诊断”的含义概括了“状态监测”和“故障诊断”：前者是“诊”；后者是“断”。 1.2 状态监测与故障诊断技术的意义 电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。但这样会导致制造成本增加。此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那“用过即丢”。因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。 早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。但是，如前所述，对于大型设备，突发性事故将造成巨大损失。 其后，发展成定期试验和维修，即预防性维修。现在，定期预防性试验和维修已在电力部门形成制度，对减少和防止事故的发生起到了很好的作用。但预防性试验是离线进行的，有很多不足之处： 1) 离线试验需停电进行，而不少重要电力设备轻易不能停止运行。 2) 停电后设备状态（如作用电压、温度等）和运行中不符，影响判断准确度。 3) 由于是周期性定期检查，而不是连续地随时监测，设备仍可能在试验间隔期间发生故障，即造成维修不足。 4) 由于是定期检查和维修，设备状态即使良好时，按计划仍需进行试验和维修，造成人力物力浪费，甚至可能因拆卸组装过多而造成损坏，即造成所谓维修过度。 因此，目前正在发展以状态监测（通常是在线监测）和故障诊断为基础的状态维修。其基本
汽修（合作）二班
沃尔沃780轿车故障诊断的分析 当今天成为昨天的那一刻，它也成为了历史。而历史越悠久，要讲述的内容就越多。1927年标志着沃尔沃汽车的起点。自那以后，各种沃尔沃车型源源不断地驶出各个沃尔沃工厂，构成了汽车历史的一部分。它们都有自己的故事。“品牌历史和文化传承”是专门献给这些汽车，献给我们公司的历史，及献给帮助我们使得沃尔沃传统弥久愈新的狂热的人们。 故障现象：一辆沃尔沃780轿车仪表板上的SRS故障指示灯一直发亮。 故障检修：沃尔沃780轿车SRS气囊系统由碰撞传感器、SRS电脑、SRS气囊、点火装置和SRS故障指示灯等组成。碰撞传感器采用压电晶体式传感器，安装在驾驶座椅下面，用来检测减速度产生的惯性的大小，惯性力与减速度成正比。当汽车遭受碰撞，减速度产生的惯性力大于传感器设定的惯性力阀值时，压电晶体就会向SRS电脑输入电压信号。SRS电脑由微处理器、水银开关式防护碰撞传感器和一套紧急备用电源装置等组成，与碰撞传感器并排安装在驾驶座椅下面。水银开关是同步触发SRS气囊组件点火器的控制部件，仅当水银开关式传感器触发接通SRS点火器电路时，压电晶体式传感器才能触发接通SRS点火器电路，从而引爆SRS气囊。
SRS电脑具有故障自诊断功能和故障记忆功能，可根据仪表板上的SRS故障指示灯的闪烁次数读取故障代码。SRS气囊引爆后，SRS 电脑能保持记忆引爆时的有关参数。 该车SRS气囊系统的控制线路如图一所示，其主要结构参数如下：SRS气囊系统驾驶席SRS气囊点火器电阻为200Ω；碰撞传感器电阻为1.8～2.5Ω；驾驶席与乘员席座椅安全带收紧器点火器电阻均为2.15±0.35Ω；SRS电脑至熔断器盒之间采用3端子或4端子黄色连接器连接，测量连接器插头端子3（黑色导线）与端子2 (黄色导线)之间的电阻为5.6kΩ，端子3（黑色导线）与端子4(红色导线)之间的电阻应为31kΩ，否则应更换碰撞传感器。拔下4端子插头，测量SRS电脑插座上搭铁端子4（接黑色导线）与电源端子6（接红色导线）之间的电阻应为 12.9kΩ，搭铁端子4与电源端子5（接黄色导线）之间的电阻应为5.6kΩ，搭铁端子4与端子3（接绿色导线）之间的电阻应为6.4kΩ，否则应更换SRS电脑。 首先利用随车故障自诊断系统取SRS气囊系统的故障代码。其故障代码的读取方法如下： ①将点火开关转到“ON”位置并等待15s，使SRS电脑进入自诊断状态。 ②拔出点烟器，以便利用其搭铁插座来跨接搭铁线。对于沃尔沃780型轿车，可使用一根20cm长的跨接线，跨接诊断插头第3端子（连接绿色导线）与点烟器搭铁插座。
机械设备状态监测与故障诊断技术讲座 一、机械设备状态监测与故障诊断技术发展的前景 1、是经济进一步发展的需要 现代化生产向着大型化、自动化、连续化、高精度、高效率等方向发展，生产率大幅度提高，产品的质量得到可靠的保证。但是，生产设备的突发性故障，造成的经济损失大。因而对于连续化、自动化生产设备必须随时对其运行状态实施监测，发现故障苗子或征兆，尽快采取措施，进行维修，以减少经济损失。 2、是安全和可持续发展的需要 科学技术的发展给人类带来发展和幸福，如核能的发现，提供全新的能源，化工产品的生产技术发现给人类带来很多新材料，给吃住行提供更多的诸如药物、衣料、装饰材料、各种特殊材料等，航空、航天、舰船的发展给人类带来交通方便是显而可见。但是，事物终有其反面。随着这些技术发展，也会给人类带来灾难。美国三里岛的核泄漏、俄罗斯梯尔偌贝利核电站的核泄漏，印度一农药厂的毒气泄漏，给当地和周围地区的人民带来很大的灾难。且可能延续数代人，这些灾难事故的发生更常见于航空、航海、各类交通运输企业。随工业的发展，环境污染也是新的问题，因此，设备设计尽可能减少环境污染，实施所谓的“绿色设计。然而，设备的老化，必然使得排放发生变化，因而增加气体、液体、振动、噪音的污染，故此，从可持续发展的战略高度看，实行状态监测与诊断技术势在必行。 3、是维修体制改革的需要 过去我国实施的维修体制是沿引原苏联维修体制，带有技术经济的色彩，称为计划预期维修，它是根据大量的统计规律而确定的。除出现故障实施事后维修外，根据统计规律和生产计划定时实施小修、中修、大修，这种计划预期维修体制随着机械设备设计、制造技术和材料可靠性提高，将会带来一系列问题。 1)存在剩余维修现象。而剩余维修所造成的费用是非常高的，而随机造成的经济损失也是很高的。 2)现代设备精度要求很高，在计划预期维修中往往解体检查，再重新装配，这样反复将会使机械设备的精度下降，影响产品的质量。 以上各种因素促使维修体制的改革，即变计划预期维修体制为状态维修，或称视情维修体制，即根据设备运行状态视情况决定修理。这就要求对机械运行状态实施周期性离线监测或在线连续监测。根据监测参数判断机械的运行状态，预报故障信息。这样就可避免过剩维修，避免重大事故的产生，因而出现设备状态监测和故障诊断技术。 4、机械设备故障诊断技术是多学科的综合与交叉。涉及机械状态的评价参数、涉及机件损 伤理论诸如磨损、疲劳累积损伤、断裂力学、腐蚀理论等，涉及参数监测，特别是非电量测技术、信号转换、传输处理及分析，涉及诊断理论与技术，如逻辑诊断技术、模糊诊断技术、神经网络技术等，也涉及预测技术等。因此，该课学习是让学生综合应用这些技术，实施学科交叉等。 二、机械设备状态监测与故障诊断的研究内容 (一）概述：从仿生学的角度来描述其含义最易让人们所理解，机械故障诊断就像人体看病
案例分析－某电业局网络故障诊断 一、故障描述 故障地点： 某电业局 故障现象： 网络严峻堵塞，内部主机上网甚至内部主机间的通讯均时断时续。 故障详细描述：
网络突然出现通讯中断，某些VLAN不能访问互联网，且与其它VLAN的访问也会出现中断，在机房中进行ping包测试，发觉中心交换机到该VLAN内主机的ping包响应时刻较长，且出现间歇性丢包，VLAN与VLAN间的丢包情况则更加严峻。 二、故障详细分析 1.前期分析 初步推断引起问题的缘故可能是： ●交换机ARP表更新问题 ●广播或路由环路故障 ●人为或病毒攻击 需要进一步猎取的信息： ●网络拓扑结构及正常工作时的情况 ●交换机ARP表信息及交换机负载情况 ●网络中传输的原始数据包 2.具体分析 首先，我们从网络治理员那儿，得知了网络中主机共450台左右，
同时得到了网络的简单拓扑图，如图1所示。 （图1 网络原始拓扑简图） 从图1能够明白，网络中划分了6个VLAN，分不是10.230.201.0/24、10.230.202.0/24、10.230.203.0/24、10.230.204.0/24、10.230.205.0/24、10.230.206.0/24、，其中201～205这5个VLAN分不用于一个部门，而206为服务器专用网段。各VLAN同时连接上中心交换机（Passport 8010），中心交换机再连接到防火墙，由防火墙连接到Internet以及省单位。大致了解了网络拓扑后，我们以超级终端方式登录中心交换机，发觉交换机的负载较大，立即清除交换机ARP表并重启，但故障仍然存在，因此我们决定对网络进行抓包分析。
一、单项选择题 见教材。 二、填空题 1、通常设备的状态可分为正常状态，异常状态和故障状态几种情况。 2、“状态监测与故障诊断”的概念来源于仿生学，一台机器设备像人一样，有其生老病死的过程。 3、故障按与时间的关系和有无发展过程分为突发性故障和渐发性故障。 4、故障按发生的时期分为早期故障、使用期故障、后期故障，其故障率变化关系可以用“浴盆”曲线来表示。 5、故障模式是故障现象的一种表征，相当于医学上的疾病症状。 6、设备故障诊断按诊断的目的和要求可分为在线诊断和离线诊断。 7、设备故障诊断按诊断方法的完善程度可分为简易诊断和精密诊断。 8、设备状态维修的最主要作用是既防止失修，又防止过修。 9、状态监测与故障诊断应紧紧围绕中心问题四个“Ｗ”，即“Where”──故障部位；“What”──什么故障；“Why”──故障原因；“When”──什么时候发生。 10、设备故障诊断的具体实施过程可以归纳为以下四个方面：信息采集、信号处理、状态识别、诊断决策。 11、设备故障信息的获取方法中量化管理包括参数测定法、磨损残渣测定法和设备性能指标的测定。 12、判断标准包括绝对判断标准、相对判断标准和类比判断标准。 13、评定机器振动状态的物理量可以是振动加速度、振动速度及振动位移。在航空工业上习惯用振动加速度来评定。 14、周期信号包括简谐信号和复杂周期信号。从某种意义上讲，设备振动诊断的过程，就是从信号中提取周期成分的过程。 15、同一简谐振动的位移、速度、加速度三者之间的相位关系：加速度领先速度90o，速度领先位移90o。 16、傅里叶变换是由时域变换成频域。 17、按照傅里叶变换的原理，任何一个平稳信号，都可以分解成若干个谐波分量之和。
设备状态检测与故障诊断答卷 ⒈ 列举滚动轴承故障特征频率分析的方法。 解法（1）滚动轴承的典型结构如下图所示，它由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。内圈、外圈分别与轴颈及轴承座装配在一起。在大多数情况下外圈不动，而内圈随轴回转。滚动体是滚动轴承的核心元件，它使相对运动表面间的华东摩擦变为滚动摩擦。滚动体的形式有球形、圆柱形、锥柱形和鼓形等等。滚动体可在内、外圈滚道上进行滚动。 滚动轴承的结构图 其中： D ——轴承滚动体中心所在的圆的直径； d ——滚动体的平均直径； 1r ——内圈滚道的平均直径； 2r ——外圈滚道的平均直径； α——滚动体受力方向与内外滚道垂直线的夹角； Z ——滚珠或滚针的数目。 为分析轴承各部分运动参数，先做如下假设： (l)滚道与滚动体之间无相对滑动; (2)承受径向、轴向载荷时各部分无变形; (3)内圈滚道回转频率为i f ; (4)外圈滚道回转频率为o f ; (5)保持架回转频率为(即滚动体公转频率为c f )。 参见图，则滚动轴承工作时各点的转动速度如下: 内滚道上一点的速度为: )cos (2αππd D f f r V i i i i -== 外滚道上一点的速度为: )cos (20000αππd D f f r V +==
保持架上一点的速度为: D f V V V c i c π=+=)(2 1 由此可得保持架的旋转频率(即滚动体的公转频率)为: ])cos 1()cos 1[(21200f D d f D d D V V f i i c ααπ++-=+= 单个滚动体在外滚道上的通过频率，即保持架相对外圈的回转频率为: )cos 1(21000αD d f f f f f c c c --=-= 单个滚动体在内滚道上的通过频率，即保持架相对内圈的回转频率为: )cos 1(210αD d f f f f f i c i ic +-=-= 从固定在保持架上的动坐标系来看，滚动体与内圈作无滑动滚动，它的回转频率之比与12r d 成反比。由此可得滚动体相对于保持架的回转频率(即滚动体的自转频率，滚动体通过内滚道或外滚道的频率)bc f : )1(cos 21ααsoc D d d D d d D d r f f ic bc -=-== 可得：)]cos )(1[21220αD d f f d D f i bc --?= 根据滚动轴承的实际工作情况，定义滚动轴承内、外圈的相对转频率为 0f f f i r -=。一般情况下，滚动轴承外圈固定，内圈转动: 00=f ，i i r f f f f =-=0。 同时考虑到滚动轴承有Z 个滚动体，滚动轴承的特征频率如下: 滚动体在外圈滚道上的通过频率c Zf 0（即当外圈有缺陷时滚动轴承的故障特征频率）为: r c f soc D d Z Zf )1(210α-== 滚动体在内圈滚道上的通过频率ic Zf （即当内圈有缺陷时滚动轴承的故障特征频率）为: r ic f soc D d Z Zf )1(21α+== 滚动体在保持架上的通过频率(即滚动体自转频率bc f —当滚动体有缺陷时滚动轴承的故障特征频率)为: r bc f D d d D f )]cos )(1[222α-=