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电机的寿命预测与可靠性分析引言电机作为现代工业生产中不可或缺的设备之一，其寿命预测与可靠性分析对于保障生产线稳定运行、降低维护成本具有重要意义。
寿命预测可以帮助企业更好地制定预防性维护计划和更换策略，从而最大程度地延长电机的使用寿命；而可靠性分析则可以帮助企业识别潜在的故障因素，并提前采取措施，以提高电机的可靠性和生产线的稳定性。
电机寿命预测方法统计方法统计方法是最常用的电机寿命预测方法之一。
通过对大量电机运行数据进行统计分析，包括寿命数据、故障数据和维修数据等，可以建立电机的寿命分布模型，并利用该模型进行寿命预测。
常用的统计方法包括：•Weibull分布分析法：Weibull分布是一种常用的寿命分布模型，它可以描述电机的失效概率随时间的变化规律。
通过对Weibull分布参数的估计，可以得到电机的寿命分布，并进行寿命预测。
•逻辑回归分析法：逻辑回归分析可以通过建立寿命预测模型，预测在不同条件下电机失效的概率。
通过对电机运行条件和失效情况的数据进行回归分析，可以得到预测模型，并利用该模型进行寿命预测。
物理模型方法物理模型方法是一种基于电机的结构和工作原理进行寿命预测的方法。
通过对电机的结构和工作原理进行建模，可以分析电机在不同工作条件下的寿命特性，并进行寿命预测。
常用的物理模型方法包括：•基于热平衡的寿命预测法：电机工作时会产生热量，而热量是导致电机失效的主要因素之一。
基于热平衡的寿命预测法通过分析电机内部的温度分布和热平衡状况，预测电机的寿命。
•基于可靠性理论的寿命预测法：可靠性理论是一种描述系统故障和修复过程的数学模型。
基于可靠性理论的寿命预测法可以通过建立电机的可靠性模型，预测电机在不同工作条件下的寿命。
电机可靠性分析方法故障模式与影响分析（FMEA）故障模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis，简称FMEA）是一种常用的电机可靠性分析方法。
FMEA方法通过识别电机的故障模式和故障对系统性能的影响，分析故障发生的概率和重要性，从而为制定预防性维护和提高电机可靠性提供依据。
电气设备寿命仿真与可靠性评估电气设备的寿命和可靠性评估是工程领域中重要的研究方向之一。
在电力系统、工业自动化、交通运输等领域，电气设备的正常运行对于保障生产和生活的持续性至关重要。
本文将探讨电气设备寿命仿真与可靠性评估的方法与应用。
一、电气设备寿命仿真技术电气设备寿命仿真是通过建立设备的数学模型，结合实际工况和环境因素，预测设备的寿命和故障概率。
这项技术的发展使得电气设备的寿命评估更加精确，有助于制定科学的维护计划和设备更新策略。
1.1 数学模型建立电气设备寿命仿真的第一步是建立设备的数学模型。
模型的建立需要考虑设备的结构、工作原理、运行状态和故障模式等因素。
常用的模型包括物理模型、统计模型和可靠性模型等，可以基于概率论、统计学和模拟技术等方法来构建。
1.2 工况与环境因素考虑在电气设备寿命仿真中，工况和环境因素的考虑是非常重要的。
电气设备的工作条件和环境因素会直接影响设备的寿命和可靠性。
例如，温度、湿度、电压波动等因素都会对设备的寿命产生影响。
因此，合理地考虑这些因素对设备寿命的影响是进行仿真评估的关键。
二、电气设备可靠性评估方法电气设备可靠性评估是对设备在规定时间内正常运行的能力进行评估。
可靠性评估可以帮助工程师预测设备的故障概率，制定维护计划，提高工作效率和降低成本。
2.1 可靠性指标可靠性评估的第一步是确定可靠性指标。
常见的可靠性指标包括失效率、平均无故障时间（MTTF）、平均故障间隔时间（MTBF）等。
这些指标可以 quantitatively 衡量设备的可靠性和故障概率，是进行可靠性评估的基础。
2.2 数据分析与统计可靠性评估需要进行大量的数据分析与统计工作。
通过采集设备的运行数据和故障数据，对数据进行分析，可以获取设备的寿命分布、故障模式和故障概率等信息。
常用的统计方法包括可靠性增长模型、故障模式分析、生存分析等。
2.3 可靠性增长与维护策略可靠性增长是通过定期维护和改进设备，提高设备的可靠性和延长设备的寿命。
电气设备的质量检测与评估方法引言：电气设备在现代社会中的作用不可忽视，无论是工业生产还是日常生活，电气设备都扮演着重要角色。
然而，由于电气设备的特殊性，其质量问题一直是历史的难题。
因此，为确保电气设备的质量和安全性，质量检测与评估方法显得尤为重要。
一、质量检测方法1.物理测试物理测试是电气设备质量检测的基础。
该测试方法主要通过对电气设备的外观、尺寸、重量等进行检测，确定设备是否符合规定的要求。
同时，还会测试电气设备的机械可靠性和结构稳定性，以保证其正常运转和使用安全。
2.电器测试电器测试是电气设备质量检测的重要环节。
通过对电气设备的电流、电压、功率等性能进行测量，可以检测设备的电气特性是否符合标准要求。
此外，还可以利用特殊仪器检测设备的电磁辐射、绝缘电阻、接地电阻等指标，以确保设备在使用过程中不会产生电磁干扰和安全隐患。
3.可靠性试验可靠性试验是对电气设备进行长时间、重复的工作状态模拟，以评估设备的寿命和可靠性。
常用的可靠性试验方法包括温度循环试验、振动试验和湿热试验等。
通过这些试验，可以模拟设备在不同环境下的工作状态，检测设备是否能够正常运转，并判断其寿命和可靠性。
二、质量评估方法1.统计分析统计分析是电气设备质量评估的常用方法之一。
将大量的测试数据进行统计、分析和处理，可以得到设备的平均值、标准差、偏度、峰度等指标，从而评估设备的性能和稳定性。
此外，还可以借助统计方法对设备进行故障分析和故障率预测，为设备的维修和更新提供依据。
2.专家评估专家评估是一种主观的质量评估方法。
通过邀请相关领域的专家进行设备的评估和判断，可以得到他们宝贵的经验和意见。
专家评估可以综合考虑多个因素，如设备的技术性能、制造工艺、质量管理等，从而得到更加全面和准确的评估结果。
3.使用意见调查使用意见调查是一种考察用户满意度的质量评估方法。
通过向用户发放调查问卷或进行深入访谈，了解用户对电气设备的使用体验和意见建议。
根据用户的反馈，可以评估设备的可用性、易用性、安全性等，为电气设备的改进和升级提供实质性的参考意见。
电力系统中的电力设备状态评估随着信息技术的快速发展，电力系统监测和管理的工作正在逐渐实现自动化和智能化。
电力设备作为电力系统的基础设施，其安全运行和状态评估至关重要。
本文将探讨电力系统中的电力设备状态评估的相关理论和方法。
一、电力设备状态评估的背景在电力系统中，电力设备的状态评估是指对设备的运行状况、电气性能和寿命进行判定和评估的过程。
电力设备的状态评估对于保证电力系统的可靠运行、提高设备利用率、延长设备寿命具有重要意义。
而传统的人工巡检方式存在效率低下、判断主观、成本高昂等问题。
因此，利用现代化的信息技术对电力设备进行智能化的状态评估成为了必然的趋势。
二、电力设备状态评估的方法1. 统计分析法这种方法主要依赖于历史运行数据的统计分析，通过对设备故障发生率、故障类型、故障模式等进行分析，来评估设备的状态。
利用统计分析法可以发现设备故障的规律性，识别潜在的故障风险，并采取相应的预防和保护措施。
同时，统计分析法还可以对设备寿命进行预测，为设备的维护和更新提供可靠的依据。
2. 物理模型法物理模型法是基于设备的物理特性和机理进行状态评估的方法。
通过对设备进行建模和仿真，可以模拟设备在不同工况下的运行状态，并对可能发生的故障和异常进行预测和评估。
物理模型法可以更准确地描述设备的运行情况，帮助工程师们了解设备在不同负载下的性能变化，并进行相应的改进和优化。
3. 数据挖掘和人工智能方法随着大数据技术和人工智能的迅猛发展，数据挖掘和人工智能方法在电力设备状态评估中得到了广泛应用。
通过对大量的设备数据进行分析和挖掘，可以建立设备的数据模型，预测设备的工况和性能，并即时反馈设备的状态信息。
同时，结合机器学习和人工智能技术，可以对设备进行智能化的监测和管理，实现设备的自动化运维和故障诊断。
三、电力设备状态评估的挑战与展望电力设备状态评估在实践中还面临着一些挑战。
首先是数据采集和处理的问题，在大规模的电力系统中，如何实时高效地采集和处理大量的设备数据是一个难题。
电气设备的可靠性测试和验证关键方法和最佳实践在电气设备的设计、制造和使用过程中，可靠性是一个非常重要的指标。
为了确保电气设备的稳定运行和安全性，可靠性测试和验证是必不可少的环节。
本文将介绍电气设备的可靠性测试和验证的关键方法和最佳实践，以帮助读者更好地了解和应用于实际工作中。
一、可靠性测试方法1.1 加速寿命测试加速寿命测试是一种通过模拟电气设备在正常使用条件下可能遇到的各种应力环境，以加速设备老化过程的测试方法。
该方法通过提高温度、湿度、振动等环境因素，使设备在相对较短的时间内出现故障，以评估设备在长时间使用条件下的可靠性。
加速寿命测试能够有效缩短测试周期，并提前发现潜在的故障点，从而指导后续的设计改进和生产工艺控制。
1.2 可靠性示范测试可靠性示范测试是通过实际运行电气设备来评估设备在特定使用环境下的可靠性。
该方法通常需要抽取一定数量的样本进行测试，并开展一系列正常使用条件下的实际操作和试验。
通过长时间的运行和观察，可评估设备的故障率、平均无故障时间（MTBF）、可靠性水平等指标，为设备的可靠性设计提供依据。
1.3 退化测试退化测试是一种通过有限时间内对电气设备正常使用条件下的退化过程进行模拟，以评估设备在退化过程中的可靠性表现。
该测试方法通常通过设备的退化模型和实际数据来进行设计，并综合考虑各种环境因素、使用方式和时间等因素的影响。
通过退化测试，可以了解设备在不同阶段的可靠性变化规律，为设备寿命评估和维护计划提供依据。
二、可靠性验证最佳实践2.1 设计验证设计验证是在电气设备研发过程中的一个重要环节，旨在验证设备设计是否符合性能要求和可靠性目标。
设计验证通常包括理论分析、仿真计算和实验验证三个方面。
通过设计验证，可以评估设备在不同工作条件下的可靠性指标，识别潜在的故障点，指导设计改进和优化。
2.2 批量生产验证批量生产验证是在电气设备批量生产前的一个重要环节，旨在验证设备的生产过程是否满足设计要求和可靠性目标。
变电所电气设备寿命评估与管理一、引言随着电力事业的发展，变电所电气设备的日益重要，而电气设备寿命问题一直是电力行业的热点话题。
如何准确评估电气设备寿命，并进行有效管理，是电力企业必须面临的重要问题。
本文将从变电所电气设备寿命评估的基础原理、寿命评估方法、寿命管理措施等方面进行探讨。
二、基础原理电气设备的寿命是指设备使用期限到达后，仍能满足其设计规定功能的时间。
电气设备的寿命影响因素包括质量、环境及运行条件等，其中环境因素是影响电气设备寿命最主要的因素。
环境因素包括温度、湿度、气候等，对于变电所电气设备来说，还包括供电电压、电流等。
不同的电气设备有着不同的寿命，而常用的寿命表述方式有平均故障间隔时间MTBF（Mean Time Between Failures）、平均故障率MTTR （Mean Time To Repair）、设备可靠性R（Reliability）等。
三、寿命评估方法1.基于理论模型的寿命评估方法这种方法是将电气设备的故障率建立数学模型，通过模型分析来预测电气设备的寿命。
常用的模型包括可靠性分析法、似然估计法、贝叶斯估计法等。
2.基于运行数据的寿命评估方法这种方法是通过对电气设备的运行数据进行分析，从而估计其寿命。
这种方法具有可靠性高、数据精度好等优点。
四、寿命管理措施1.加强设备日常检查和维护设备检查和维护是设备寿命管理的重要环节，可以有效延长设备寿命，降低维修成本。
2.定期进行电气设备状态评估通过电气设备状态评估，发现设备运行中存在的问题，并及时进行维修，保证设备出现问题时的快速响应能力。
3.实施设备升级改造针对老化的、存在安全隐患和低效率的设备，应考虑进行升级改造。
升级改造后设备的安全性、可靠性以及效率将得到显著提高。
五、结语变电所电气设备寿命评估与管理是一个综合性的问题，需要从环境、质量、运行状态等方面进行综合考虑。
加强设备管理，科学评估寿命，优化设备运行，对于保证电力系统的正常运行和发展起着重要的作用。
电气自动化设备的性能评估与性能提升方法随着科技的不断进步，电气自动化设备在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
电气自动化设备的性能评估和性能提升是确保设备正常运行和提高生产效率的关键。
本文将探讨电气自动化设备的性能评估方法以及一些常用的性能提升技术。
一、性能评估方法1. 功能性能评估在评估电气自动化设备的性能时，首先需要考虑其功能性能。
功能性能评估主要包括以下几个方面：（1）设备的可靠性：评估设备在规定的工作条件下能够连续工作的时间。
可靠性高的设备能够减少停机时间，提高生产效率。
（2）设备的精度：评估设备在工作过程中的测量精度。
精度高的设备能够提供准确的数据，保证产品质量。
（3）设备的稳定性：评估设备在工作过程中的稳定性。
稳定性高的设备能够减少故障发生的可能性，提高工作效率。
2. 能效评估能效评估是评估电气自动化设备的能源利用效率。
能源的高效利用不仅可以减少能源消耗，还可以降低生产成本。
能效评估主要包括以下几个方面：（1）设备的能耗：评估设备在工作过程中的能源消耗情况。
能耗低的设备能够降低生产成本，提高经济效益。
（2）设备的能源回收利用：评估设备是否能够将废热、废气等能源进行回收利用。
能源回收利用可以进一步降低能源消耗。
（3）设备的能源管理：评估设备的能源管理措施是否得当。
合理的能源管理可以提高能源利用效率。
二、性能提升方法1. 技术升级技术升级是提升电气自动化设备性能的一种常用方法。
通过引入先进的技术和设备，可以提高设备的工作效率和精度。
例如，可以将传统的控制系统升级为PLC控制系统，提高设备的自动化水平和控制精度。
2. 故障预测与预防故障预测与预防是提高设备可靠性的关键。
通过对设备的运行数据进行监测和分析，可以提前发现潜在的故障，并采取相应的预防措施。
例如，可以利用故障预测软件对设备的运行状态进行实时监测，及时发现异常情况并进行处理，避免故障的发生。
3. 节能措施节能措施是提高设备能效的重要手段。
电力电容器寿命预测与状态监测技术研究电力电容器是电力系统中常见的重要设备，广泛应用于输配电设备中。
电容器的寿命预测和状态监测技术对确保电力系统的安全运行和降低设备维护成本具有重要意义。
本文将围绕电力电容器寿命预测和状态监测技术展开研究，探讨当前的研究现状、方法和挑战，并提出未来的发展方向。
一、电力电容器的寿命预测技术电力电容器的寿命预测是对其寿命进行评估和预测的过程。
寿命预测的准确性对电力系统运行具有重要影响。
目前，电力电容器寿命预测主要采用基于统计分析的方法和模型。
通过对大量的历史数据进行分析，建立数学模型来预测电容器的剩余寿命。
其中，最常用的方法是基于可靠性统计分析的模型，如Weibull分布模型和加速寿命试验模型等。
然而，传统的寿命预测方法在进行预测时存在一定的局限性，包括对电容器内部状态难以准确测量、缺乏全面的寿命指标和无法考虑外部环境等因素。
因此，如何提高寿命预测的准确性和可靠性是目前的研究热点和难点。
二、电力电容器的状态监测技术电力电容器的状态监测是对其电气状态和物理特性进行连续监测和评估的过程，旨在及时发现电容器的故障和隐患。
目前，电力电容器的状态监测主要采用传感器和监测装置相结合的方法，通过在线监测电容器的电压、电流、温度等参数，判断电容器的状态和健康状况。
常用的电力电容器状态监测技术包括电容器微弱信号处理技术、电容器电气特性在线监测技术和电容器故障诊断技术等。
其中，电容器微弱信号处理技术是一种通过对电容器微弱信号的采集和处理，提高故障诊断的准确性和可靠性的方法。
电容器电气特性在线监测技术以连续在线监测电容器的电压、电流和功率因数等参数为基础，通过分析这些参数的变化和趋势来判断电容器的状态。
电容器故障诊断技术则是通过对电容器故障特征的提取和分析，判断电容器是否存在故障，并给出相应的故障类型和位置。
然而，目前的电力电容器状态监测技术仍然存在一些问题，如监测参数有限、故障诊断准确性不高等。
电气设备寿命评估的方法研究（陆梦龙 04081434 陆振04081496 肖可04081504）（电气自动化08-4）摘要：本文综述了电气设备寿命评估的各种方法的研究，具体介绍了几种应用比较多的方法,主要针对电机、电力变压器以及电缆。
Abstract ：This paper reviews the life of electrical equipment, various methods of assessment, the specific application presented several more methods,maily for motors,power transformers and cables.关键词： 电气设备寿命 评估方法 S-N 曲线 应变——寿命法前言：电气设备寿命即电气安全寿命，指电气设备保持或基本保持原有性能而不影响其工作特性满足要求的时间。
在整个社会对电力供应的依赖性日益强烈的今天，当发生因电气设备故障而引起的损失是无法估量的，除了人为的操作不当及自然条件的突变所引起的电气损坏而无法预知外，正常情况下，通过对电气设备寿命的正常评估，适时的进行检修及维护，可以提高系统的可靠性，降低故障几率，实现设备利用率最大化。
因此设备寿命的评估方法就应运而生。
正文：以下主要介绍了当代常用的几种电气设备寿命评估方法，包括断裂力学方程、人工神经网络方法、应变——寿命预测的方法、应力——寿命预测法等的理论基础和具体评价方法。
1. 断裂力学方程1963年，Paris 在Irwin 的线弹性断裂力学的基础上，提出了以裂纹尖端场控制参量应力强度因子幅ΔK 为参数的疲劳裂纹扩展方程，从而奠定了疲劳裂纹扩展寿命研究的基础。
()mK A dNda ∆= (1.1)该方程在长裂纹扩展寿命研究方面取得了很大成功，在工程实际上也得到了广泛的应用。
众多学者对该方程进行了更细致的研究工作，并考虑其他各种因素对其不断进行修正。
Forman 考虑了应力比的影响，提出了著名的Forman 公式：()()KK R K A dN da C m∆--∆=1 (1.2)Elber 和McEvily 针对短裂纹的扩展情况，引入了塑性裂纹闭合的概念，对线弹性断裂力学考虑塑性闭合的影响，提出了有效强度因子幅作为参数的修正Paris 公式：式中，ΔK eff 为有效应力强度因子幅。
2．人工神经网络人工神经网络的模型种类有：Hopfield 网络模型、BP 网络模型、ART 模型及Bertymen 模型等等。
目前应用最广泛的人工神经网络模型是BP(Back Propagation)模型，即误差反向传播模型。
BP 网络属于多层型人工神经网络，由输入层、输出层和一个或多个隐层组成。
输入层接受外界的输入信息，输出层给出输入信息的判别或决策，中间层用来表示或储存知识，相当于一个复杂的非线性函数。
假设三层B P 网络的输入层有个M 节点，隐层有N 个节点，输出层有L 个节点。
共有P 个训练集，X i 表示输入层节点的输入；Y k 表示输出层节点的输出，是连接权，每一个节点的输入为前一层所有节点输出值的加权和，每一个节点的输出值由节点输入、激励函数f 及阈值θ决定：()()⎪⎩⎪⎨⎧-=-=∑∑j j kj jj i ji j X W f Y X W f X θθ (2.1)式中，f 为神经网络的隐含层和输出层的作用函数sigmoid 的函数。
)exp(11)(cx x f -+=(2.2)网络的实际输出Y k 与期望输出t k 之间存在误差，各层的误差为：⎩⎨⎧-=--=∑kj k j j jk k k k k W X X Y t Y Y δδδ)1())(1( (2.3)网络的总方差目标为：2)(21∑∑-=k k Y t E(2.4)基于神经网络的模拟预测包括两个过程，即学习建模和外推预测。
利用BP 神经网络来预测电气设备结构部件的损耗情况与使用寿命，就是在各种损耗因素测定结果构成的样本集的基础上，通过神经网络的自主学习获得知识，便可知道电气设备结构部件的使用寿命。
3. 应变——寿命预测法应变——寿命法是建立在材料承受的应变幅与疲劳寿命的关系上的。
1954年Coffin 和Manson 在研究热疲劳问题的过程中提出了以应变幅作为参量的疲劳寿命描述方法，即著名的Mnason-Coffin 公式：c f f b f f p e fN EN )2()2(222,,εσεεε+=∆+∆=∆(3.1)通过测量和分析得到应变集中处的应变幅，就可以通过式(3.1)得到相应的疲劳寿命。
Mansno-offin 公式应用的关键在于确定构件的局部应变。
在工程上，通常采用Neuber 方法来求解构件局部应变。
和S-N 曲线一样，Manson-offni 公式也是建立在恒应变幅的作用上的，对于变幅的循环应变，同()meff K A dNda ∆= (1.3)样可以采用Miner 线性损伤累积法则。
4．应力——寿命预测法应力法是一种传统的安全寿命估算方法。
所谓应力，就是指缺口试样或要计算的结构元件的载荷，被试样的静面积所除得到的应力值，也就是该面积上的平均应力值。
随着施加在结构上的载荷随着时间变化，结构上的名义应力值也将随着时间发生变化，得到应力历程，再利用雨流法将应力历程整理为不同应力幅σai 和与σai 相应的循环次数n i ，由S-N 曲线得到应力幅σai 对应的使用极限N i ，然后利用线性累积损伤准则计算总损伤D ，最后得出疲劳寿命。
材料的基本S-N 曲线是指光滑材料在恒幅对称循环应力作用下应力幅与疲劳寿命的关系曲线。
通过式(4.1)作为疲劳设计的判据。
f S S <(4.1)式中，应力幅小于某一极限值时，材料将不会发生疲劳破坏。
这个极限值就是疲劳的“耐久极限”，也称为“持久极限”记为S f ；S 为应力水平。
基本S-N 曲线是在对称应力幅（应力比R =-1，平均应力S m =0）作用下测量的。
应力比或平均应力对其有一定影响。
一般情况，当S m >0，即拉伸平均应力作用时，S-N 曲线将下移，表示同样应力幅作用下的疲劳寿命将降低，对疲劳有不利的影响；当S m <0，即压缩平均应力作用时，S-N 曲线将上移，表示同样应力幅作用下的疲劳寿命将增大，对疲劳的影响是有利的。
因此，通过喷丸、冷挤压、预应变等方法在高应力集中处引入残余压应力，将提高疲劳寿命。
S-N 曲线是通过恒幅试验测量的，对于变应力幅的情况，则采用Miner 的累积损伤法则作为疲劳寿命的判据。
将变化的应力幅分解成多个恒应力幅，然后通过式(4.2)来预测其寿命。
1<==∑∑pii N n D D (4.2)要研究某一零件的疲劳强度，必须建立该零件或材料的S-N 曲线。
S-N 曲线是通过一组标准试样，在控制应力或应变的条件下，用疲劳试验机做试验得到的。
它是将试样在不同应力幅与循环载荷的破坏循环数的对应关系拟和得到的曲线，由于“应力”和“应变”在英文中的字首都是“S ”，所以它们统称为S-N 曲线。
典型的对数S-N 曲线如图4.1示，它在107处有一条截止线，这是实验时设置的极限，认为零件承受超过107次循环是无限循环，与此对应的应力或应变称为疲劳极限，以S f 表示。
图4.1 S-N曲线由于试验条件不同、工艺的差异、以及金属内部结构等原因，试验结果具有离散性，因此用一条S-N曲线不能完全表述其疲劳信息。
此时需要对实验数据概率统计处理，找出这些数据的分布函数。
疲劳实验结果证明，有两种分布函数最能描述疲劳试验数据：正态分布函数和威布尔分布函数。
由于威布尔分布函数参数比较多，经常用的是正态分布函数。
一般疲劳设计所用到的S-N 曲线都是95%的疲劳曲线。
S-N曲线只是在某一种循环应力比R=R min/R max的载荷循环下得到的寿命曲线，当应力比变化时，S-N曲线的位置也改变。
它不能表示出各种应力循环情况下的寿命曲线关系，因此，需要在规定的破坏寿命下按应力比不同做疲劳试验，得到的曲线称为疲劳极限图，也就是通常所说的Goodman 图。
有两种表示疲劳极限图的方法：一种以平均应力为横坐标，应力幅为纵坐标；另一种以平均应力为横坐标，最大应力及最小应力为纵坐标。
典型的疲劳极限图如图4.2所图4.2疲劳极限图从Goodman图上可以得到各种应力比R下的疲劳极限，它对疲劳设计非常有用，无论无限寿命设计或有限寿命设计都必不可少的曲线。
如图4.2所示，疲劳极限以内的应力循环下不发生疲劳破坏。
在这条曲线以外的点，表示经一定的应力循环数后发生疲劳破坏。
图中A点表示对称循环，即应力比R=-1时的疲劳极限，B点表示静强度破坏点，C表示脉动循环破坏，即应力比R=0的疲劳极限。
总结：电气设备结构部件寿命出现问题，主要是机械结构的损坏或是应力以及物理性质的变化，针对不同的变化形式，人们采用不同的寿命预测方法。
本文深入研究了电气设备结构部件在等幅载荷作用下的疲劳寿命预测方法，具体的介绍了目前国内外常用的寿命预测方法，包括断裂力学方程、人工神经网络方法、应变——寿命预测的方法、应力——寿命预测法等的理论基础和具体评价方法。
并且着重研究了应力——寿命预测法。
S t S e logS参考文献：[1]刘开敏.国外电力设备寿命管理技术动态［J］.中国电力，1997，30（5）[2]王玲玲，王静等.电动机平均寿命的零失效验收方案［J］.应用概率统计，1995，11（4）[3]张卫正，刘金祥，魏春源等. 基于发动机受热件热疲劳试验损伤的寿命预测研究.内燃机学报，2002,1(20):92-94.[4] 李竞，幕晓冬，尹宗润. 基于灰色理论的电子设备寿命预测研究. 仿真技术，2009,25(4):243-245.[5]邱立鹏. 设备剩余寿命的预测与分析：[硕士学位论文]. 大连: 大连理工大学,2000.。
