大作业模板故障诊断

机械故障诊断大作业作业名称：滚动轴承故障诊断院系：机械工程系学号：姓名：指导教师：李奕璠分数：傅里叶分析滚动轴承的故障诊断摘要：傅里叶变换在故障诊断技术中是重要的工具，但傅里叶变换及其逆变换都不适合数字计算机计算，要进行数字计算机处理，必须将连续性信号离散化，无限长数据有限华，基要进行采样和截断。

这种算话称为有限离散傅里叶变换（DFT），为了提高效率，在DFT的基础上，运用快速傅里叶变换（FFT）对滚动轴承进行故障诊断。

关键词：故障诊断，快速傅立叶变换(FFT)，滚动轴承一、概述滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障越有30%是因为滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。

最初轴承故障诊断是利用听棒，靠听觉判断，继听棒、电子听诊器之后，又引入了各种测振仪；1966年，瑞典SKF公司发明了冲击脉冲仪检测轴承损伤，1976年，日本新日铁株式会社研制了MCV系列机器检测仪。

随着对滚动轴承的运动学、动力学的深入研究，加之快速傅里叶变换技术的发展，开创了用频域分析方法来检测和诊断轴承故障诊断的新领域。

离散傅立叶变换( Discrete Fourier Transform， DFT) 及其快速算法快速傅里叶变换( Fast Fourier Transform，FFT)算法很多，分别依照数据的组合方式和抽取方式可以分为时域法和频域法，基2和基4算法等。

其实现方法主要有两种，一种是用硬件实现, 用硬件实现时速度较快, 但系统的成本很高；另一种是用软件实现，用软件在PC 机或工作站上实现时虽然速度较慢, 但成本非常低。

本文中采用软件实现。

二、快速傅里叶变换（FFT）算法原理FFT是基于DFT的一种离散的傅里叶变化的快速算法。

FFT算法分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍DFT的基本原理，再介绍FFT。

DFT的运算为：X(n)=∑x(k)W N nkN−1k=0，(n=0,1,2,…,N−1)x(k)=1N∑X(n)W N−nkN−1k=0，(k=0,1,2,…,N−1)其中，W n=e−j2πN⁄由于序列x(k)和它的离散傅里叶变换X(n)都是复数,并且随着序列长度k的增大，运动量将急剧增加。

设备故障诊断内容模版一、设备故障描述1. 故障现象：对设备的故障现象进行准确的描述，包括设备的运行状态、异常表现、故障出现的频率、持续时间等。

2. 故障时间：记录故障发生的时间段，是否有规律性的出现。

3. 故障环境：描述设备故障发生时的环境条件，如温度、湿度、电压等。

4. 故障前的操作：详细描述在故障出现之前的操作，是否有任何不正常的操作、维护或修理记录。

二、故障现象分析1. 故障现象的影响：分析故障对设备运行的影响，包括设备功能降低、生产能力下降、安全隐患等。

2. 故障现象的变化：记录故障现象的变化情况，有没有逐渐加重或减轻的趋势。

3. 故障现象的规律性：分析故障现象是否有规律性出现，是否与其他因素有关联。

4. 相关故障信息：查阅设备的历史故障记录，对比是否有类似的问题出现。

三、故障可能原因分析1. 设备结构与原理：对设备的结构和工作原理进行分析，了解设备各部件的功能和相互关系。

2. 设备使用状况：分析设备的使用状况，包括设备的运行时间、工作负荷、维护保养情况等。

3. 设备部件检查：检查设备各部件是否存在异常情况，如松动、脱落、损坏等。

4. 设备参数检查：检查设备参数是否正常，如电压、电流、温度、压力等，与设备规格进行对比。

5. 相关设备对比：对比其他相同型号设备的使用情况，是否有类似问题出现。

6. 设备软件检查：检查设备软件是否存在故障，如程序错误、设置问题等。

四、故障排除与解决方案1. 解决方案的确定：根据故障原因分析结果，制定相应的解决方案，包括更换部件、调整参数、修复软件等。

2. 故障排除步骤：按照解决方案的步骤进行故障排除，记录每一步的操作和结果。

3. 故障排除过程中的注意事项：记录故障排除过程中需要特别注意的事项，如安全操作、避免二次损坏等。

4. 故障排除的结果评估：对故障排除后的设备进行测试和评估，确认故障是否已经解决。

五、故障修复和预防措施1. 故障修复记录：详细记录故障修复的过程和结果，包括更换的部件、修复的软件等。

2016-2017-I《设备远程故障断》期末大作业学院机械工程与应用电子技术学院专业机械工程及自动化姓名冯文超学号13010428指导教师张建宇2016年12月12日北京工业大学图1为某高线精轧机组的传动链简图，该机组的振动监测系统包含14个测点，每架精轧机各有一个测点。

2007年8月18日上午11点，25#轧机的振动指标超过报警限，峰值达到70m/s²，随后增至75m/s²，8月19日峰值达到80m/s²，系统持续出现黄色报警，如图2所示，图3为25#轧机的内部结构。

图1高线精轧机传动链图2H25报警显示图3H25轧机基本结构已知条件：✧系统采样频率为12kHz，采样点数为2048；✧增速箱齿轮参数：Z1=150，Z2=57(奇数侧)/46(偶数侧)；✧25#精轧机齿轮参数：Z3=77，Z4=53，Z5=31，Z6=27。

现提供三组监测信号，说明如下：序号信号采集时间文件名当日电机转速12007.06.308:00200706300800H6K.txt n=1166rpm22007.07.1720:00200707172000H6K.txt n=1173rpm32007.08.205:00200708200500H6K.txt n=1130rpm完成下列分析：(1)计算25#轧机的归一化轴频和啮合频率(即设定电机转速为1rpm)。

(2)每组数据文件均包含14列(对应14个通道)，其中第7列为25#精轧机监测数据，提取该列数据。

(3)计算三组数据的峰值、有效值、峰值指标、峭度指标，比较设备在不同时期的状态差异，根据数值差异你能得到什么结论？(4)画出2007年8月20日的波形、频谱及平方解调谱，给出你的诊断结论（即判断故障发生部位）。

(5)分别画出2007年6月30日和7月17日监测信号的波形、频谱以及概率密度曲线，判断信号中是否已存在故障特征。

(6)画出6月30日和7月17日两组信号的自相关曲线，并计算相关波形的的平方解调谱，从中能否找到故障特征？答：（1）电机转速为为1rpm 时，Z1的轴频为f1=1/60HZ ;奇数侧：Z2的轴频为f2=(Z1/Z2)*f1=5/114HZ ;Z3的轴频为f3=f2=5/114HZZ4的轴频为f4=(Z3/Z4）*f3=385/6042HZ ;Z5的轴频为f5=f4=385/6042HZ ;Z6的轴频为f6=(Z5/Z6）*f5=11935/163134HZ ;Z3与Z4的啮合频率为：(f3)*Z3=385/114HZ;Z5与Z6的啮合频率为：(f5)*Z5=11935/6042HZ(2）该列数据见Matlab 程序；（3）由以上指标可以看出2017年8月30日的振动明显增强，且偏离正态分布的程度在三组数据中最大！（4）2007年8月20日的波形、频谱及平方解调谱如下：信号采集时间峰值有效值峰值指标峭度指标2007.06.3023.9710 6.739 3.5570 2.99122007.07.1725.39437.7556 3.2743 3.10542007.08.2066.760117.6825 3.7758 2.8342波形图频谱平方解调谱由频谱可得故障发生部位的的啮合频率约为2039HZ，轴频约为76HZ；，此时电机转速为1130rmp；由（1）可知此时Z3与Z4齿轮对的啮合频率为3816HZ，Z5与Z6齿轮对的啮合频率为2232HZ，约为故障特征频率。

碟式分离机故障诊断综合报告——故障诊断大作业一、课题背景随着科学技术的不断发展，机械设备越来越复杂，自动化水平越来越高，设备的可靠运行对现代工业生产中影响越来越大。

机器运行中发生的故障或失效不仅会造成重大的经济损失，甚至还可能导致灾难性的人员伤亡。

碟式分离机是一种转速比较高的化工旋转机械，广泛应用于液-液，液-固和液-液-固的分离，其工作转速通常从4000r/min到10000r/min，复杂的机械结构使其比其它类型的分离机械，要求有更高的平衡特性。

因为，碟式分离机的进液和排液都是在工作转速下连续进行，特别是在进行液-液分离时，不仅要保证进料分配器同进料管之间，轻、重液出口管同轻、重液收集器之间有足够小的间隙，使进料和排料能顺利进行，而且从升速至工作状态乃至停机的全过程，尤其过临界和发生机座共振时，相互间都不能发生擦碰。

其次，与其它的旋转机械一样，过大的振动会导致机器的动负荷增加，机械效率降低，造成机器零件的过早磨损和疲劳，直接影响机器的正常运行和使用寿命，甚至于引发事故。

二、分离机基本参数及故障特征1. 主要结构特点图1 碟式分离机实物图图2 碟式分离机结构简图如图1所示，此机器为DRJ-395中型胶乳碟式分离机，该机的工作转速为7000r/min。

主要结构参数：针对DRJ-395中型胶乳碟式分离机，该机的工作转速为7000r/min。

主要结构参数:转鼓内径：395mm；碟片数：110-115张；碟片间隙：0.5mm;碟片锥度母线与水平夹角：α=50 度；横轴转速：1450r/min；立轴转速：7027r/min;分离因子：α=10750；生产率：320kg/h;电动机型号：JO3-132M-4 TH/T2 型；电机功率：11kw；电动机转速：1450r/min；外型尺寸（长×宽×高）1210×843×1665；重量：1040kg；碟式分离机主要包括机座、传动系统、横轴系统、立轴系统和转鼓组件等。

机械系统故障诊断综合大作业航空发动机的状态监测和故障诊断1.研究背景与意义航空发动机不但结构复杂，且工作在高温、大压力的苛刻条件下。

从发动机发展现状看，无论设计、材料和工艺水平，抑或使用、维护和管理水平，都不可能完全保证其使用中的可靠性。

而发动机故障在飞机飞行故障中往往是致命的，并且占有相当大的比例，因此常常因发动机的故障导致飞行中的灾难性事故。

随着航空科学技术的发展并总结航空发动机设计、研制和使用中的经验教训，航空发动机的可靠性和结构完整性已愈来愈受到关注。

自70年代初期即逐步明确航空发动机的发展应全面满足适用性、可靠性和经济性的要求，也就是在保证达到发动机性能要求的同时，必须满足发动机的可靠性和经济性（维修性和耐久性）的要求。

可靠性工作应贯穿在发动机设计-生产-使用-维护全过程的始终。

对新研制的发动机，应在设计阶段就同时进行可靠性设计、试验和预估；对在役的发动机，应经常进行可靠性评估、监视和维护。

军机和民用飞机的主管部门，设计、生产、使用和维护等各部门，应形成有机的、闭环式的可靠性管理体制，共同促进航空发动机可靠性的完善和提高。

2.国内外进展自70年代前期，国外一些先进的民用和军用航空公司即着手研究和装备发动机的状态监视和故障诊断系统。

电子技术与计算机技术的迅速发展，大大促进了航空发动机的状态监视与故障诊断技术的发展。

至今，监视与诊断技术作为一项综合技术，已发展成为一门独立的学科，其应用已日趋广泛和完善。

按民航适航条例规定航空发动机必须有15个以上的监视参数。

现今美国普•惠公司由有限监视到扩展监视，逐步完善了其TEAMIII等系统，美国通用电气公司也不断在发展其ADEPT系统。

从各国空军飞机发动机的资料来看，大都采用了发动机状态监视与故障诊断系统。

包括发动机监视系统EMS，发动机使用情况监视系统EUMS和低循环疲劳计数器LCFC等，同时为了帮助查找故障，近年来还发展了发动机故障诊断的专家系统，如XMAN和JET—X。

空间站的安全监测与自主维护装置构思机自24 王东岳 2120101087一、背景与意义在过去的几十年中,世界各国在发展航天技术的过程中,由于错综复杂的原因,发生了数以千计的事故,数以万计的故障。

特别在研制初期这种情况尤为明显,可以说世界各国的航天器是在不断出现事故和故障中发展起来的。

当前,发展载人航天技术已成为世界航天的发展热点,空间站更是其中的一位佼佼者。

它是一项投资巨大、技术复杂的综合性大型航天工程,因此加强空间站的安全保障,尤其是设计初期的安全计划则成了一项必不可少的关键工作,其中故障监测报警、诊断和恢复技术成为航天事业中保障航天器安全,提高可靠性,降低风险的有效对策。

空间站是机械、电子、材料、控制、推进、能源、通讯以及航天医学和生物学、计算机技术、遥感技术、天体物理等多学科最新的尖端成果的协同运用，造价极其昂贵的大型复杂系统，而且要在数以年计的任务时间内可靠运行。

因此，空间站的设计必须要求具备故障检测和诊断能力，这是提高空间站可靠性的极为重要的补充，也是空间站设计中的一个不容忽视的至关重要的环节。

二、国内外展综述故障检测、报警与诊断技术随着80年代初期以来人工智能和专家系统技术在各个民用行业的兴起和成功应用,在载人航天事业中占有越来越关键的地位。

故障诊断系统已与空间站的各分系统,各软、硬件配置集为一体。

以空间站站上火灾的预防和控制方法的具体应用也可看出故障检测、报警与诊断技术的渗透:故障检测系统实时监测站上环境中的温度、放射线、烟雾因子以及空气化学成分等的变化,或产生报警,或由诊断系统诊断后提出对策,由站上的多专家系统(站上二氧化碳,氮,Halan1301为灭火专家) 进行故障隔离。

故障检测诊断技术一直是载人航天器发展的一大特色,经历了60年代简单的状态监测(水星号),70年代初的基于算法的故障监测(阿波罗计划)和80年代基于知识的智能诊断(航天飞机),智能诊断进一步发展到目前的基于模型的自主诊断(空间站)。

附件江苏开放大学形成性考核作业学号*************姓名何剑秋课程代码110048课程名称机电设备故障诊断与维修评阅教师第 1 次任务共 1 次任务江苏开放大学说明：本次大作业主要检查学员学习了本门课程的知识实际运用能力及检验实验完成情况，重点检查3次线下实验任务完成情况和能力检验，共三大题，100分。

一、在课程第6学习单元中布置了实验一：普通车床主轴与导轨平行度测量要求：学员阅读实验指导，参考微课视频指导，学员线下现场自己练习，掌握普通车床主轴与导轨平行度测量方法和故障检修。

请完成以下任务：（本题40分）1、完成本实验的主要步骤？答：在a上母线测量平行度具体步骤如下1清理主轴锥孔表面釆用氏6号锥2)主轴圆周上分四等分并转到位置3在主轴锥孔中安装标准芯棒4安装百分表注意百分表安装应牢固5)纵向移动大拖板将百分表移至位置1记录该位置为零值注意百分表应与接触面保持垂直6横向移动中拖板,找寻芯棒外园面园弧最高点刀从左往右缓惶移动大拖板,百分表移动行程大约300mmn(每次测量百分表的行程相对致);8)记录百分表所测得的数据)在b侧母线测量平行度具体步骤如下：将百分表转到水平方向放在位置记录数值测量水平平行度2)旋转90°记录所测位置。

将主轴依次旋转90再同样沿两方向各测量一次2、现有四次测量数值，如下表，请整理数据，得出实际误差值填入下表中。

表1 车床导轨对主轴中心线的平行度2、总结本次实验的收获与体会？这次所遇到的是普通车床精度及检测,主要表现在用了时间长的普通车床因为拖板与导轨经常工作的关系摩擦时间较多所以导轨时间长了就会有磨埙。

车床导轨与主轴中心线的平行度不样有时会导致工件的直径有轻微大小头尺寸有误差，所以要用百分表去导轨与主轴平行度的误差。

步骤是1清理主轴锥孔表面采用莫氏6号锥2主轴圆周上分四等分,在主轴锥孔中安装标准芯棒。

安装百分表注意百分表安装应牢固。

纵向移动大拖板将百分表移至位置记录该位置为零值注意百分表应与接触面保持垂直。

故障分析报告模板一、故障描述。

在此部分，需要详细描述故障的具体情况。

包括故障出现的时间、地点，故障的表现和影响等。

例如，某设备在2021年10月1日上午10点左右出现了无法启动的故障，导致生产线停工2小时，给生产进度带来了严重影响。

二、故障原因分析。

针对故障进行分析，找出故障发生的原因。

可以从设备、人员、环境等方面进行分析。

例如，该设备故障可能是由于长时间运行导致的零部件老化，或者是由于操作人员未按照操作规程进行操作导致的。

三、故障处理过程。

描述故障处理的全过程，包括故障发现、故障排除、维修过程等。

例如，发现故障后立即通知维修人员进行检修，维修人员迅速到达现场，进行故障排除并更换了相关零部件，最终解决了故障。

四、故障处理结果。

说明故障处理后的效果和影响。

例如，设备维修后恢复正常运行，生产线恢复正常生产，没有造成进一步的损失。

五、故障预防措施。

针对此次故障，提出相应的预防措施，以避免类似故障再次发生。

例如，加强设备的定期维护保养，加强操作人员的培训和管理，提高设备的自动监控能力等。

六、总结。

对此次故障进行总结，包括故障的原因、处理过程、处理结果和预防措施的有效性等方面进行总结。

例如，此次故障是由于设备老化和操作不当导致的，通过及时维修和加强管理，成功解决了故障，并提出了有效的预防措施。

七、附录。

在此部分可以附上相关的数据、图片、图表等，以便更好地说明故障的情况和处理过程。

以上就是故障分析报告的模板，希望能对大家有所帮助。

如果有任何问题或建议，欢迎随时联系我们。

故障报告模板
一、故障描述。

1. 故障现象，详细描述故障出现的情况，包括故障发生的时间、地点、频率等
信息。

2. 故障表现，对故障的具体表现进行描述，包括出现的错误代码、系统提示信
息等内容。

3. 相关环境，描述故障发生时的相关环境情况，如操作系统版本、网络状态、
硬件设备等。

二、故障分析。

1. 可能原因，根据故障表现和相关环境，分析可能导致故障的原因，并进行排
查和验证。

2. 影响程度，对故障对系统正常运行的影响程度进行评估，包括数据丢失、系
统崩溃等影响。

3. 解决方案，提出解决故障的方案和建议，包括临时解决方案和长期解决方案。

三、故障处理。

1. 处理过程，记录故障处理的具体步骤和过程，包括操作系统、软件应用程序
的调试和修复过程。

2. 效果验证，对故障处理后的效果进行验证，确认故障是否得到解决。

3. 结果总结，总结故障处理的结果，包括处理所花费的时间、所消耗的资源等。

四、故障预防。

1. 预防措施，针对故障的原因提出相应的预防措施，防止类似故障再次发生。

2. 优化建议，对系统或软件进行优化建议，提高系统的稳定性和性能。

3. 经验总结，总结故障处理的经验，为今后类似故障的处理提供参考。

五、附录。

1. 相关文件，包括故障处理过程中产生的日志、截图等相关文件。

2. 参考资料，提供相关故障处理的参考资料，包括用户手册、技术文档等。

以上为故障报告模板的内容，希望能够对故障处理工作有所帮助。

在实际工作中，根据具体情况对模板进行适当调整，以便更好地记录和处理故障。

机械故障诊断大作业题目：基于小波分析的轴承故障诊断指导教师：李奕璠班级：学号：姓名：成绩：西南交通大学峨眉校区机械工程系基于小波分析的轴承故障诊断摘要滚动轴承在机械设备中使用非常广泛，其工作状态直接影响整个设备的运行效率。

对滚动轴承进行状态监测与故障诊断，能够避免重大事故的发生，获得较大的经济和社会效益。

在多样化的现代信号数据处理方法中，小波分析比较适合非稳定信号分析处理，小波变换不仅能够给出信号的时间和频率的二维关系，还能根据信号局部特征调整其窗口宽度。

采用Matlab编程快速地在计算机上实现基于小波分析的滚动轴承故障诊断。

对正常或故障轴承的振动信号进行小波分解与重构，基于小波分解系数对含有故障特征频率的第一层细节信号进行小波重构并提取其Hilbert包络谱，从中找到并测出特征频率,并和根据理论计算得到的故障特征频率对比判断故障类型。

关键词：故障诊断小波分析Matlab Hilbert包络谱特征频率第一章绪论滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障越30%是因为滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。

滚动轴承在机械设备中使用非常广泛，其工作状态直接影响整个设备的运行品质,对滚动轴承进行状态监测与故障诊断，能够避免重大事故的发生，获得较大的经济和社会效益。

随着生产的需要，对轴承故障的检测方法也越来越多，其中，运用比较广发的集中方法是FFT、功率谱、倒谱分析、小波分析、经验模态分解、形态滤波、双谱分析。

小波变换是一种时频分析方法,可进行多分辨率分析，对轴承振动信号进行小波变换, 小波变换可以把振动信号分解成多个具有不同时间和频率分辨率的小波信号，同时对振动信号进行处理时就能有效地克服信号的泄漏和混叠等，从而可以在一个变换中同时研究低频长时现象和高频短时现象。

使振动信号的检测和分析更符合于真实的情况。

提取其中具有故障特征的细节信号进行重构;对重构信号做Hilben包络谱分析，从中检测出轴承的故障特征频率,据此判断故障类型。

·化工设备·大机组故障诊断的具体方法及步骤侯孝义 樊京波 丁守军（陕西渭河煤化工集团有限责任公司， 陕西渭南， 714000）摘要阐述了运用科学的方法和步骤，分析诊断大型旋转机械汽轮机组和压缩机组故障，并提出应该按故障真伪、故障类型、故障程度、故障具体部位、故障发展趋势的步骤，正确决策处理故障。

关键词大型旋转机械 故障诊断 方法步骤在化工电力行业，汽轮机组和压缩机组使用越来越广泛，同时各种故障产生的机率也在同步增长。

面对大型旋转机械所发生的各种故障，是立即停机抢修、防止事态扩大，减小事故经济损失，还是维持运行、待机修理，或者是采取措施加以消除或减轻，诊断及处理的失误会给企业带来相当大的经济损失。

思路决定出路，正确的诊断及处理，不可能来自于盲目的主观臆断，而应该建立在获取与故障有关信息的基础上，依据机器的工作原理及具体结构，运用科学的分析图形，按照合理的步骤进行综合分析，去伪存真、舍次取主，排除无故障的设备部位，找出故障的原因，这才是提高故障诊断准确性的关键之所在。

为了便于分析，不至于被众多杂乱无章的信息弄乱自己的思路，需要逐步按故障真伪、故障类型、故障程度、故障具体部位、故障发展趋势的步骤，正确决策处理故障。

1故障真伪的诊断在某些状态监测参数（如振动值、轴位移值、瓦块温度等）发生较大变化、甚至报警、联锁停机时，机械设备本身是否真的发生了故障，是否为仪表失灵或生产工艺系统波动所造成的假象，是故障诊断首先应解决的问题。

由于仪表失灵在大机组所发生的各类故障诊断中所占的概率较大，以及因生产工艺系统波动或操作不当（特别是在开车或负荷调整的过程中）而产生的故障也常有发生，因此切忌仅限于1～2个因素就轻易判断发生了机械设备故障，而应该根据系统、仪表、运行、现场等多方面情况进行综合的判断。

1.1 首先应查询故障发生时生产工艺系统有无大的波动或调整生产工艺系统的异常变化会造成机组工质的组份、流量、压力、温度等发生异常的变化，从而引起机组振动、轴位移、出力等发生变化，但此时机组未必发生机械损伤故障。

新疆农业大学机械交通学院机械故障诊断课程论文题目：姓名与学号：指导教师：年级与专业：所在学院：课程评分：二零一一年月日棉花异性纤维检测技术的研究综述浙江大学－岑斌（生工052，3051315017）【摘要】本文介绍和分析了目前为止绝大多数对皮棉中异性纤维检测的研究。

这些研究从棉花杂质的几何、物理和成分官能团光谱特性入手，应用可见光机器视觉、红外波段光谱图像和断层X 光摄影等检测技术，采用数字图像处理和化学计量学分析方法，分类识别各种皮棉杂质。

关键词皮棉，异性纤维，检测【Absatract】This paper has described and analyzed the vast majority of lint so far in thedetection of the raw cotton foreign matters.Many researchers have applied different techniques to identify various contaminations of raw cotton based on their characteristics of geometry , physics and spect roscopy..These techniques are machine vision at visible light wave , infrared spect roscopy , X-ray micro-tomographic image , and so on.Keywords：Raw cotton, Foreign matters, Detection.前言我国采摘棉花大部分是人工摘拾。

这样对异性纤维的控制很不利。

由于棉农对异性纤维的危害认识不足，采摘交售棉花时习惯用编织袋装棉花、用有色的或非棉线绳绑扎棉袋口等。

在采摘、装棉、晒棉、运棉和售棉等过程中,难免混入叶子、铃壳、种皮和异性纤维等杂质。

故障分析报告模板一、故障描述。

在本次故障分析报告中，我们将针对产品/设备/系统在使用过程中出现的故障进行详细描述和分析。

首先，需要明确故障的具体表现，包括但不限于故障出现的时间、频率、影响范围等方面的描述。

同时，对于故障出现的环境条件、操作过程等也需要进行详细的描述，以便更好地进行故障分析和定位。

二、故障分析。

1. 故障原因分析。

针对故障的具体表现，我们需要进行深入的原因分析。

首先，可以从设备/产品的结构、工作原理、使用环境等方面入手，查找可能导致故障的因素。

其次，可以通过检查故障发生前的操作记录、维护记录等资料，寻找可能存在的操作失误、维护疏忽等原因。

最后，可以通过对故障部件/系统的检测和测试，找出具体的故障原因。

2. 故障影响分析。

故障的出现往往会对生产、工作、安全等方面造成一定的影响。

在故障分析中，需要对故障的影响进行全面的评估。

包括但不限于生产效率、产品质量、安全生产等方面的影响分析。

同时，还需要对故障的影响范围、持续时间等进行详细的描述和分析。

三、故障处理建议。

1. 故障处理方案。

在故障分析的基础上，我们需要提出针对性的故障处理方案。

首先，需要对故障的具体原因进行总结，明确需要采取哪些措施来排除故障。

其次，需要对故障处理的具体步骤、方法进行详细的描述，确保故障处理的准确性和有效性。

最后，需要对故障处理的时间节点、责任人、资源需求等进行详细的规划和安排。

2. 故障预防措施。

除了对故障进行及时处理外，我们还需要提出相应的故障预防措施。

通过对故障原因的分析，可以找出可能存在的隐患和风险，提出相应的预防措施。

同时，需要对预防措施的实施计划、效果评估等进行详细的规划和安排，以确保故障不再发生。

四、结论。

在故障分析报告的最后，需要对本次故障分析进行总结。

首先，需要对故障的原因、影响、处理方案等进行全面的概括和总结。

其次，需要对故障处理的效果进行评估，总结故障分析的经验教训。

最后，可以提出对今后工作的建议和展望，为避免类似故障的再次发生提供参考。

大作业基于PCA故障诊断PCA（Principal Component Analysis）是一项广泛应用于多变量数据分析中的方法，在许多领域中被用于控制质量、故障诊断等方面。

PCA方法能够进行数据降维，同时保留原始数据中的大部分特征，并且可以通过主成分分析来识别数据集中的主要成分。

因此，PCA方法在故障诊断方面有着广泛的应用。

故障诊断是指对设备、工厂生产过程等的异常作出判断和确认，并找出故障原因的过程。

为了进行故障诊断，需要先收集相关的数据，然后对数据进行分析处理，从中找出异常和故障点。

PCA方法作为数据处理的一种工具，可以在故障诊断中扮演重要的角色。

一个常见的故障诊断问题是如何识别设备始发故障的特征。

在这种情况下，PCA 可用于分析设备的传感器数据，并找出数据中存在的特征。

具体来说，PCA方法可以针对设备的生产参数进行分析，如温度、压力、振动等传感器数据。

通过PCA方法得到的主成分能够精确定位到设备的异常特征，从而来确定设备的故障点。

以机械设备为例，假设在机器运行过程中出现了故障，这时可以通过PCA方法对机器的生产数据进行分析。

首先，用PCA方法来处理机器运行时的所有数据，然后根据数据的主成分进行异常检测。

异常的数据可能表现为主成分中的异常变量，通过对故障数据和正常数据的比较，我们可以更加精确地定位到设备的故障点。

总之，在故障诊断方面，PCA方法可以帮助我们更加精确地定位到设备的故障点，有效提升故障诊断的准确性和效率。

同时，PCA还可以用于控制质量等生产方面的问题。

可以说，PCA方法是一种非常有效的数据处理方法，具有很强的实用性和广泛的应用前景。

火电机组故障诊断技术的现状分析与未来展望【摘要】本文简单介绍了火电厂设备故障诊断的目的，机械故障诊断概述，分析了目前火电厂热力系统故障诊断的研究状况，并提出有待进一步解决的问题，且分析了可能的解决方法。

【关键词】故障诊断火电厂设备1引言火力发电厂是一类典型的流程工业企业，它在国民经济发展中占有主导地位。

虽然目前火电厂的自动化程度已达到了一个较高水平，设备的可靠性也有显著提高，但是由于实际运行过程中各个方面的影响，造成破坏机组安全正常运行的故障时有发生，这就给火电厂带来了巨大的经济损失。

加之现代火电站是一个复杂的系统工程，控制系统往往包括上百个控制回路，传统的参数报警和连锁保护系统已经日益不能满足现代化生产过程的需要。

因此，我们要更好地提高电站运行的安全性水平和经济性水平，推行状态检修技术，实现电站运行的在线状态监测与故障诊断。

为确保系统安全可靠地运行就必须对电厂生产的故障诊断进行研究，以期能及早发现故障，及时处理，使得损失降低到最小。

2火电厂设备故障诊断的目的2.1减少损失通过各种检测，分析和判别手段，结合系统或设备的历史、现状、环境等因素，及时地对设备状态进行检测；对各种异常状态或故障状态作出正确诊断；对设备的运行进行必要的指导，预防或消除故障。

提高设备运行的安全性、可靠性和经济性，或者把故障引起的损失降到最低水平。

2.2保证设备发挥最大设计能力根据可能发生的故障预测，制订合理的检查维修制度，以便确保在不发生故障的允许条件下，充分挖掘设备潜力，延长机组使用寿命，降低设备全寿命的使用费用。

2.3为其他改进提供信息通过参数检测、故障分析、性能评估等，为设备的结构改进、优化设计与制造提供信息。

显然，火电厂设备故障诊断既能保证设备的安全、可靠运行，又能获得更大的经济效益与社会效益。

据美国Pekrul电站的资料，效益与投入比可以达到36：1。

日本资料报导，实施故障诊断后，事故率可减少75％，维修费用可降低25—50％。

作业名称：FFT滚动轴承故障诊断院系：机械工程系学号：20107150姓名：龚华德指导教师：李奕璠西南交通大学峨眉校区傅里叶分析滚动轴承的故障诊断龚华德西南交通大学峨眉校区，四川峨眉 614200摘要：傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者近似平稳信号犹可，在机械工程中有着重要的应用。

对于故障诊断中的非平稳信号，应用时频分析方法进行故障特征提取是完全可行的，也是故障诊断发展的必然趋势。

提出了一种固定结构的快速傅立叶变换(FFT)改进算法，通过改变蝶形结构使运算过程中的每一级结构保持相同，从而减少中间结果的存取寻址时间，达到简化运算步骤、提高运算效率的目的。

用此算法对一数控磨床的机械故障信号进行分析，顺利诊断出故障原因和所在位置，为排除故障提供了依据。

与经典FFT算法相比，效率提高大约7.23%，表明该算法具有一定的实用性和有效性。

Abstract：Fourier transform is used to analyze piecewise stationary signal or approximate stationary signal still can, in mechanical engineering has important applications. For the diagnosis of non-stationary signals, the application of time-frequency analysis method for fault feature extraction is entirely feasible, and it is an inevitable trend in the development of fault diagnosis.Fixing structure presents a Fast Fourier Transform (FFT) algorithm, by changing the butterfly structure of the operational structure of each stage of the process remains the same, thereby reducing the seek time access to the intermediate results, to simplify the operation step, to improve operation efficiency. With this algorithm a CNC grinding mechanical failure signal analysis, successfully diagnose the cause and location of the fault, provided the basis for the troubleshooting. Compared with the classical FFT algorithm, efficiency improved by approximately 7.23%, indicating that the algorithm has a certain practicality and effectiveness.关键词：快速傅立叶变换(FFT)，滚动轴承，故障诊断一、概述随着机械行业的蓬勃发展，对机械设备的性能的状态监测和故障诊断技术要求越来越高。

设备故障诊断内容范本一、问题描述用户报告设备故障，具体故障现象如下：设备无法启动，按下电源后没有任何反应，屏幕没有显示任何内容。

二、问题分析根据用户提供的信息，我们可以初步判断设备出现了电源供电问题。

我们需要进行以下考虑和排除：1. 检查电源线是否连接正确。

有时候电源线可能松动或者连接不正确，导致设备无法正常供电。

请确保电源线连接牢固且正确插入设备和插座。

2. 检查电源插座是否工作正常。

有时候电源插座本身有问题，导致设备无法得到稳定的电源供应。

可以尝试在其他插座中插入电源线进行测试。

3. 检查电源开关是否打开。

有些设备在电源开关关闭的情况下无法启动，因此请确保电源开关打开。

4. 检查电源适配器是否正常工作。

电源适配器可能存在故障，导致设备无法获得正确的电源供应。

可以使用其他适配器进行测试，或者使用万用表测试适配器的输出电压是否正常。

三、解决方案根据问题分析，我们可以采取以下行动来解决设备故障：1. 确保电源线连接牢固且正确插入设备和插座。

2. 尝试在其他插座中插入电源线进行测试，确认电源插座是否工作正常。

3. 检查电源开关是否打开，如果关闭请打开。

4. 使用其他适配器进行测试，或者使用万用表测试适配器的输出电压是否正常。

如果以上解决方案无效，我们需要进一步深入分析和排查设备故障。

四、深入诊断如果问题仍然存在，我们应该进一步深入诊断设备故障。

下面是一些可能的原因和解决方案：1. 设备主板故障。

如果设备主板故障，很可能会导致无法正常启动。

这种情况下，我们可能需要更换或修理设备主板。

2. 电源模块故障。

设备的电源模块可能存在故障，导致设备无法正常供电。

我们可以尝试更换电源模块来解决这个问题。

3. CPU故障。

如果设备的CPU出现故障，也会导致设备无法启动。

这种情况下，我们可能需要更换CPU来解决问题。

五、解决方案总结设备故障诊断的关键是根据用户提供的信息进行问题分析，然后采取相应的解决方案。

在我们的案例中，通过初步分析发现设备可能存在电源供电问题，因此我们首先检查了电源线、电源插座和电源开关的情况。

故障分析报告模板及范文1. 引言在项目开发或日常运维过程中，故障是难以避免的。

故障分析报告是对故障原因、解决方案和预防措施的详细记录和分析。

本文档提供了一个故障分析报告的模板及范文，以帮助团队成员快速撰写和归档故障分析报告，提高问题解决效率和团队学习能力。

2. 故障概述在这一节，需要简要描述所遇到的故障和影响。

概述应该包括故障发生的时间、故障所在环境或系统、故障对业务或用户的影响等信息。

请尽量客观、清晰地叙述，不要附加个人观点或臆断。

3. 问题详述在这一节，需要对故障的具体情况进行详细描述。

可以按照时间顺序或逻辑顺序来叙述故障的发生、排查和分析过程。

具体的描述可以包括但不限于以下几个方面：3.1 故障现象详细描述故障的现象，包括但不限于错误提示、系统崩溃、资源耗尽等。

如果可以提供截图、日志片段等支持材料，将有助于更好地理解故障。

3.2 环境信息描述故障发生的环境信息，如操作系统类型和版本、硬件配置、网络环境等。

这些信息对故障复现和排查非常重要。

3.3 故障排查过程描述故障排查的具体过程，包括采取的排查方法、使用的工具以及结果。

请提供足够的细节，以便读者理解和复现排查过程。

3.4 故障分析在此部分进行对故障原因的分析。

可以根据排查过程中的发现、日志、报错信息等推测和查找故障的根本原因。

请尽量客观、准确地进行分析，避免主观臆断。

4. 解决方案和措施在此部分，需要描述针对故障所提出的解决方案和预防措施。

解决方案应具体、明确，能够解决实际问题并防止故障再次发生。

预防措施应该从根本上避免故障的发生，可以包括技术改进、流程优化、培训提升等方面。

5. 总结总结部分对故障分析报告进行一个简要的回顾，并提供一些对未来工作的思考和建议。

总结部分可以包括以下几个方面：•故障分析的收获和教训•对团队技术和工作方式的建议•对相关流程和文档的改进建议•对未来故障预防和处理能力的展望以上是故障分析报告的模板及范文。

在实际撰写过程中，请根据故障的具体情况和要求，进行适当的调整和补充。

机械故障诊断大作业题目：基于小波分析的轴承故障诊断指导教师：***班级：学号：姓名：成绩：西南交通大学峨眉校区机械工程系基于小波分析的轴承故障诊断摘要滚动轴承在机械设备中使用非常广泛，其工作状态直接影响整个设备的运行效率。

对滚动轴承进行状态监测与故障诊断，能够避免重大事故的发生，获得较大的经济和社会效益。

在多样化的现代信号数据处理方法中，小波分析比较适合非稳定信号分析处理，小波变换不仅能够给出信号的时间和频率的二维关系，还能根据信号局部特征调整其窗口宽度。

采用Matlab编程快速地在计算机上实现基于小波分析的滚动轴承故障诊断。

对正常或故障轴承的振动信号进行小波分解与重构，基于小波分解系数对含有故障特征频率的第一层细节信号进行小波重构并提取其Hilbert包络谱，从中找到并测出特征频率,并和根据理论计算得到的故障特征频率对比判断故障类型。

关键词：故障诊断小波分析Matlab Hilbert包络谱特征频率第一章绪论滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障越30%是因为滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。

滚动轴承在机械设备中使用非常广泛，其工作状态直接影响整个设备的运行品质,对滚动轴承进行状态监测与故障诊断，能够避免重大事故的发生，获得较大的经济和社会效益。

随着生产的需要，对轴承故障的检测方法也越来越多，其中，运用比较广发的集中方法是FFT、功率谱、倒谱分析、小波分析、经验模态分解、形态滤波、双谱分析。

小波变换是一种时频分析方法,可进行多分辨率分析，对轴承振动信号进行小波变换, 小波变换可以把振动信号分解成多个具有不同时间和频率分辨率的小波信号，同时对振动信号进行处理时就能有效地克服信号的泄漏和混叠等，从而可以在一个变换中同时研究低频长时现象和高频短时现象。

使振动信号的检测和分析更符合于真实的情况。

提取其中具有故障特征的细节信号进行重构;对重构信号做Hilben包络谱分析，从中检测出轴承的故障特征频率,据此判断故障类型。