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塔式起重机的故障诊断技术以及常见故障的分析【摘要】塔式起重机是建筑施工现场中主要的运输设备，它能在很大空间内作危险作业，如升降和搬运重物。
因此，一旦不能及时发现塔式起重机的故障，就可能会产生重大事故，造成人员伤亡。
设备故障诊断技术可以及时发现设备运行时产生的故障，减少事故的发生。
由于塔式起重机比较复杂，为了能过准确判断故障源，需要将不同的诊断技术融合在一起，而判定设备故障源的基础是掌握各种常见故障的基本特征。
【关键词】塔式起重机故障诊断分析1 引言随着建筑业的发展，塔式起重机（以下简称塔机）是现在高层建筑施工现场中必不可少的重要起重设备，在建筑业得到了广泛的应用。
随着塔机的广泛应用，重大事故频频发生，因此给人民生命财产造成了重大的损失，给社会带来了不良的影响。
为减少事故的发生，确保人身和塔机的安全，必须对塔机的故障进行研究。
当塔机发生故障时，为了能够及时地、正确地对各种异常状态或故障状态做出诊断，预防或消除故障，对设备的运行进行必要的指导，提高设备运行的可靠性、安全性和有效性，应该采用设备故障诊断技术以期把故障损失降低到最低水平。
同时通过检测监视、故障分析、性能评估等，为设备结构修改、优化设计、合理制造及生产过程提供数据和信息。
设备的故障诊断既能保证设备的可靠运行，又能获取更大的经济效益和社会效益。
20世纪60年代，由于军工、航天的需要，美国最先开始了设备故障诊断的研究。
我国是在20世纪80年代初开始的，已经取得了一定的研究成果。
但是建筑机械设备的故障诊断技术在实际应用中在存在问题。
因此积极开展建筑机械设备的故障研究技术是十分必要的。
2 塔机故障诊断技术2.1 机械设备故障诊断方法机械设备故障主要是由于某些零件的缺陷或者损坏而引起的，一方面在零件设计、制造和装配或者在给定条件下工作时，工作人员操作不当产生的，另一方面是由于使用中的零件磨损、变形、断裂、腐蚀、裂纹等产生的。
机械设备故障诊断是利用测取机械设备在运行中或相对静态条件下的信息，通过对测取信息的分析，结合设备的历史状态来判断设备以及零件的实时运行状态。
《基于混合智能的齿轮传动系统集成故障诊断方法研究》篇一一、引言齿轮传动系统作为机械设备的重要组成部分，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。
随着工业自动化和智能化的快速发展，对齿轮传动系统的故障诊断提出了更高的要求。
传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，难以实现快速、准确的诊断。
因此，研究基于混合智能的齿轮传动系统集成故障诊断方法，对于提高设备运行可靠性、减少维修成本具有重要意义。
二、混合智能技术概述混合智能技术是指将多种智能技术进行有机结合，以实现更高效、准确的智能诊断。
在齿轮传动系统故障诊断中，常用的混合智能技术包括人工智能、机器学习、深度学习等。
这些技术可以通过对齿轮传动系统的运行数据进行学习和分析，提取出有用的故障信息，从而实现对故障的快速诊断。
三、齿轮传动系统故障类型及特点齿轮传动系统的故障类型多种多样，主要包括齿轮磨损、断齿、点蚀等。
这些故障的发生往往与齿轮的材料、制造工艺、运行环境等因素有关。
齿轮传动系统故障的特点是具有隐蔽性、复杂性和多样性。
因此，需要采用一种高效的故障诊断方法，以实现对故障的快速、准确诊断。
四、基于混合智能的齿轮传动系统集成故障诊断方法针对齿轮传动系统的故障特点和诊断需求，本文提出了一种基于混合智能的集成故障诊断方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 数据采集与预处理：通过传感器等设备对齿轮传动系统的运行数据进行采集，并对数据进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高数据的可靠性。
2. 特征提取与选择：采用信号处理技术和机器学习算法，从采集的数据中提取出有用的故障特征，并选择出对故障诊断有重要影响的特征。
3. 故障识别与分类：利用人工智能和深度学习等技术，对提取的特征进行学习和分析，建立故障识别模型，实现对齿轮传动系统故障的自动识别和分类。
4. 故障诊断与预警：根据识别结果，结合专家知识和经验，对齿轮传动系统的故障进行诊断，并给出相应的维修建议。
同时，通过实时监测和预警系统，实现对齿轮传动系统故障的早期预警和预防。
复杂工业控制系统中的联合故障诊断技术随着工业自动化程度的增加，复杂工业控制系统不断涌现。
这些系统由大量的工控设备、传感器、执行器以及计算机等各种设备构成，实现工业生产自动化控制和管理。
然而，在实际应用中，这些设备和组件之间可能发生许多突发事件，如传感器故障、设备故障等，这些问题可能导致整个系统的故障和停工。
因此，如何迅速正确地诊断和解决故障成为控制系统运维人员面临的主要问题之一。
复杂工业控制系统中的联合故障诊断技术可以帮助运维人员在最短时间内快速找到故障的源头并进行解决。
联合故障诊断技术是指通过整合不同的故障诊断技术，利用多个数据源来对控制系统进行联合诊断，解决故障问题。
该技术通常包含四个主要步骤：数据采集，数据预处理，特征提取和诊断分类。
数据采集是联合故障诊断中的关键步骤，也是基于数据的故障诊断技术的前提。
数据采集要求从各种工控设备和传感器等多个数据源中提取各种关键参数和变量的数据，并将其转化为数字信号，存储在数据库中。
数据预处理是指预处理存储在数据库中的数据，以方便后续先验知识的提取和因果关系的分析。
在预处理过程中，需要进行去噪、补零、均值处理等，以使数据集平滑、完整、可解释。
特征提取是关键的一步，其目的是从原始数据中提取有用的特征，并将其转化为可用于分类器的向量表达。
特征提取方法通常包括时域特征、频域特征、时频域特征等，这些特征可以结合先验领域知识、专家知识和机器学习方法来提高特征提取的精度。
诊断分类是联合故障诊断的核心环节，其目的是将故障分为不同故障类别，并对每种故障进行诊断分类。
常见的诊断分类方法包括神经网络、模糊逻辑、支持向量机等，通过计算每个故障类别的置信度来选择最优的诊断分类。
综上所述，联合故障诊断技术在复杂工业控制系统中发挥了重要作用。
通过整合不同的故障诊断技术，充分利用数据资源，及时发现、判断和排除掉故障源，大大提高了生产效率和运维效率，也减少了设备维护成本。
在未来的应用中，联合故障诊断技术还将结合机器学习和人工智能等技术，为运维人员提供更专业和高效的故障诊断和维护服务，为工业控制系统的智能化发展提供支持。
基于人工智能的机床主轴故障诊断研究在制造业的心脏——机床中，主轴是其跳动的灵魂。
一旦这个灵魂出现故障，整个生产线就会陷入瘫痪，就像一场没有指挥的交响乐，乐手们各自为战，无法演奏出和谐美妙的旋律。
因此，对机床主轴的故障诊断显得尤为重要，它就像是医生对病人的诊断一样，准确而及时地发现问题并给出解决方案。
传统的故障诊断方法往往依赖于经验丰富的工程师，他们通过听、看、摸来判断机床的状态。
然而，这种方法就像是盲人摸象，只能了解局部情况，而且容易受到主观因素的影响。
随着科技的发展，人工智能技术如同一把锐利的钥匙，为我们打开了新世界的大门。
它能够从海量的数据中学习规律，像是一位拥有千里眼和顺风耳的超级侦探，能够迅速准确地定位问题所在。
人工智能在故障诊断中的应用，可以说是一场革命性的变革。
它不仅提高了诊断的准确性，还大大缩短了诊断时间。
例如，通过机器学习算法训练出的模型，可以在几分钟内完成原本需要数小时甚至数天才能完成的诊断工作。
这就像是用火箭代替了马车，将我们带入了一个高速高效的新时代。
然而，人工智能并非万能的。
它的应用也面临着一些挑战和问题。
首先，高质量的数据是人工智能发挥作用的基础。
如果输入的数据质量不高，那么输出的结果也难以令人满意。
这就像是用劣质食材做出的美食，无论厨师技艺多么高超，最终的味道也难以让人满意。
其次，人工智能的解释性问题也是一个重要的挑战。
很多时候，即使是专家也难以解释为什么模型会得出这样的结果。
这就像是黑箱操作，虽然能得到结果，但过程却充满了不确定性。
此外，人工智能的应用还可能带来一系列的社会影响。
例如，它可能会取代一部分传统的工作岗位，引发就业市场的动荡。
同时，过度依赖人工智能也可能让我们丧失一些基本的技能和判断力。
这就像是在自动驾驶汽车普及后，我们可能会忘记如何手动驾驶一样。
综上所述，基于人工智能的机床主轴故障诊断研究是一项充满前景和挑战的工作。
我们需要在享受其带来的便利的同时，也要警惕其可能带来的风险和问题。
190管理及其他M anagement and other数控机床电气传动部分故障诊断专家系统的设计与运用曹丕磊，籍剑锋（日照钢铁有限公司，山东 日照 276806）摘 要：随着目前我国经济的快速发展，数控行业也在不断快速发展。
在进行实际操作时，很容易引起电传动方面的故障发生，一旦导致数控机床出现故障，就需要及时予以解决，针对所出现的故障如果没有及时发现并采取有效的解决措施，那么会在很大程度上影响整个数控机床在运行过程中的效率和质量，同时，也会使得数控企业面临严重的经济损失，对作业人员的生命安全产生一定的影响。
因此，需要在数控机床传动系统中应用故障诊断专家系统。
基于此，本文主要针对故障诊断专家系统的设计和应用进行详细的分析，使得数控机床生产的高效性和可靠性在很大程度上得到提升。
关键词：数控机床；电气传动；故障诊断；专家系统中图分类号：TG659 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）12-0190-2收稿日期：2021-06作者简介：曹丕磊，男，生于1983年，汉，山东省菏泽市人，本科，中级工程师，研究方向：电气传动、自动化控制理论与控制技术研究及应用。
从数控机床的特点进行分析，具有一定的复杂性，主要有液压系统、机械装置、软件程度和电气控制等方面的内容。
在数控机床的传动系统中，存在有较多的故障，主要是由以下因素引起：①机械自身存在的故障，主要由于损坏、磨损、锈蚀等引起的；②由于长时间的使用电气元件，使得电气元件出现老化问题，引起失效问题发生；③插接元件和电气元件在使用中存在由接触不良的问题；④对整体的工作环境带来了温度、流量等方面的变化；（5）软件本身的程序遭到了破坏，出现丢失等问题。
1 专家系统的组成（1）人及界面：利用人机之间的西南西交流完成信息的录入。
（2）获得知识部分：在知识数据录入采集到的信息，并将新、旧知识结合在一起，并建立操作流程的专家系统。
（3）知识库：主要存储相关知识，当知识和专家经验运用到系统中时，系统调用该技术，并确保其具备较为顺畅的知识组织建构和检索维护功能。
机床厂故障诊断专家系统设计摘要基于WEB的机床故障诊断系统研究的主要目的是使得用户在机床设备发生故障后，能够借助本系统快速诊断出故障的原因，找到排除故障的方法，有效的缩短因设备故障而造成的设备停机时间。
同时对于机床制造商来说，可以通过故障诊断系统减少小故障、常见故障维修的问题，减少维修人员的出差次数，降低了售后技术支持费用，增强产品的市场竞争力。
本文设计并实现了一个基于WEB的故障诊断专家系统，该系统能够提升机床厂维修人员解决问题的效率。
对快速恢复生产有重要的作用。
系统编程采用java语言，适用性强，理论上能在许多终端机上运行。
该系统能够快速解决机床的故障问题，系统中分为普通用户系统和管理员用户系统，分别能进行不同类型的操作。
论文以无锡开源机床生产的机床为研究对象，首先介绍了故障诊断技术和专家系统的发展历史，列出了该机床厂常见机床信息和故障类型，其次研究了故障诊断专家系统的结构，组成专家系统的各个部分成分及其功能，然后设计解决方案，构建出系统的总体框架，最后完成数据库的设计，实现系统的各个功能模块。
关键词：专家系统故障诊断机床故障数据库 javaAbstractThe main purpose of the research of Machine tool fault diagnosis system based on WEB is to make the user of the machine tool equipment can quickly diagnose the fault reasons when machine tool goes wrong. And the user can find a way to solve the faults, through the system we can effective shorten equipment’s downtime due to equipment faults. For machine tool manufacturers, they can reduce many small and easy faults due to expert diagnosis system, also they can reduce the numberof maintenance people, reduce the after-sale technical support costs, the system can improve the competitiveness of products.This paper designed and realized a fault diagnosis expert system based on WEB services, the system can improve the efficiency of solving machine tools’problems. And has an important effect to quickly restore production. This system uses the Java language, so it can run on many terminals in theory. The system can quickly solve the problem of malfunction of the machine tools. The system is divided into ordinary users and administrator users, they can go for different types of operations.This paper is based on wuxi kaiyuan machine tool plant, at first it introduces the development history of fault diagnosis technology and expert system, lists the common machine tools’information and fault types, then we study the structure of fault diagnosis expert system , different parts of the expert system and their functions, at last we design the solutions of the system and build the system's framework, finally we completed the design of the database, and realizes each function of the module in the system.Key word: fault diagnosis; expert system; machine tool faults; database; java language;目录前言 (1)第一章绪论 (2)1.1故障诊断技术现状、发展及分类 (2)1.1.1故障诊断技术发展的过程 (2)1.1.2故障诊断技术发展现状 (3)1.1.3故障诊断方法按诊断方法的原理可以分为： (3)1.2专家系统的发展 (4)1.3国内外研究现状 (5)1.4课题的研究意义和研究内容 (5)1.4.1本课题研究意义 (5)1.4.3本课题研究的内容 (6)1.5本文结构 (6)第二章无锡开源机床厂机床的类型及常见故障 (8)2.1开源机床厂常见的机床 (8)2.2机床常见故障 (8)2.2．1按发生故障部位 (9)2.2．2按故障发生频率 (9)2.2.3按发生的故障性质分类 (10)2.2．4无锡开源机床厂机床故障 (10)第三章故障诊断专家系统总体设计架构 (16)3.1系统的总设计思想 (16)3.1.1专家系统的结构 (16)3．1.2故障诊断专家系统的优点 (17)3．1．3专家系统的建立步骤 (18)3.2系统的总体设计 (19)3．2.1系统的功能结构图和流程图 (19)第四章JAVA语言的简介 (22)4.1组成 (22)4.2优势 (22)4.3语言特点 (22)第五章数据库设计 (24)5.1数据库环境的建立 (24)5.1.1安装mySQL数据库 (24)5.1.2安装mySQL管理软件Navicat for mySQL (24)5.2数据库需求分析 (25)5.2.1本系统的用户分为管理员用户和普通用户 (25)5.2.2数据库概念结构设计 (26)第六章系统操作界面设计与实现 (30)6．1登录模块设计与实现 (30)6.2普通用户操作模块设计与实现 (31)6.3管理用户操作模块设计与实现 (32)第七章系统实现的若干问题解决 (34)7.1添加STRUTS包实现动态ACTION动作。
