故障诊断技术精选(九篇)

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第1篇：故障诊断技术范文

【关键词】变压器；故障；诊断

一、电力变压器的构成和分类

电力变压器是用来改变电压和电流、传输电能的一种静止电器，是电力系统中输变电、配电设备中最重要和最昂贵的设备之一，也是电力设备中容量较大、故障率较高的环节，其运行状态的安全与否直接关系到整个电力系统的安全性和经济性，是电网安全运行的基础。变压器的结构由变压器本体和变压器附件这两大部分构成。变压器本体的主要部件包括以下几个部分：线圈、铁心及其夹紧装置等构成的变压器器身；用于变压器器身冷却、绝缘和防腐作用的变压器油；容纳变压器器身和变压器油的油箱。变压器附件是指：变压器套管、变压器油枕、有载分接开关、变压器冷却系统、变压器本体保护装置及其测示仪表等。

按照电力变压器冷却和绝缘介质的不同，可归纳为三大类：一是油浸式电力变压器，采用矿物油作为冷却和绝缘介质；二是气体绝缘电力变压器，采用人工合成的气体作为冷却和绝缘介质；三是干式电力变压器，采用空气作为冷却和绝缘介质。目前，绝大多数的电力变压器仍是油浸式变压器。油浸式变压器主要由器身、油箱、冷却装置、保护装置、出线装置等构成，由于变压器结构复杂，各个部分均有出现异常或故障的可能性，这些异常或故障可以通过各种现象如声音、振动、气味、颜色、温度，或者通过检测试验数据反映出来。

二、电力变压器的故障分类和规律

减少电力变压器故障率，增加电气设备的可靠性，一方面取决于设备的制造和安装质量，另一方面在于设备的检修维护和必要的预防监测。因此，随时检测变压器状态，及早发现并排除变压器可能潜在的故障，已成为保障供电可靠性的重要手段之一，是电力系统中一项具有重大理论和实用价值的课题。

大型油浸式电力变压器的故障涉及面广而且复杂多样，特别是在运行过程中发生的故障，很难以某一判断标准诊断出故障的类型及性质。变压器常见故障类型划分方法有很多种，通常有：按变压器主体结构可分为绕组故障、铁芯故障、油质故障、附件故障；按回路可分为电路故障、磁路故障、油路故障；按一般常见故障易发区可分为铁芯故障、分接开关故障、绕组故障、绝缘故障等；按变压器本体可分为内部故障和外部故障。变压器内部故障，按形成的原因和发展的过程，可分为由电气回路缺陷构成的突发性故障和由铁芯、开关、并联导线绝缘损伤等局部过热构成的缓慢发展的潜伏性故障两大类。而对变压器本身影响最严重、故障率最高的是变压器出口短路故障，同时还存在变压器油渗漏故障、油流带电故障、保护误动故障等等。

长期故障统计表明，变压器的故障率随时间的变化可以线性化为三个阶段：早期故障期、偶然故障期和耗损故障期。早期故障期是指变压器的早期故障起出现在设备使用的1～3年，其特点是故障率较高，且故障率随着时间的增加而迅速下降。变压器的早期故障通常是由于设计、制造上的缺陷等原因引起的，例如设计不合理，使用材料不合格，装配不当，焊接不良，质量检验不认真等造成的。偶然故障期是在早期故障期之后是变压器的有用寿命期，称之为偶然故障期。其特点是故障率低且稳定，故障的产生是随机的。偶然故障是由偶然因素引起的，如技术参数突然超过极限值，工艺缺陷、材料弱点在偶然因素的激发下，维护不良、操作失误，运行环境的突变等因素造成的。耗损故障期出现在变压器的有用寿命期的末期，其特点是故障率随时间的增加而加大。损耗故障是由于变压器内部的物理变化、化学变化或生物变化所引起的磨损、疲劳、腐蚀、老化、极化、损耗、阻抗增大、振动位移等原因所造成的。

三、变压器的故障诊断技术

电力变压器的故障诊断是指在设备吊罩、不解体的情况下，根据经验和数据，采用一定的技术手段对变压器所处状态进行判断、对变压器已有的故障及其发展变化进行跟踪诊断和估计的技术。如果能够准确诊断和估计设备的故障及其发展变化，就可以制定最佳维修策略。

1．变压器油中溶解气体分析（DGA）研究。对油绝缘电力变压器进行早期故障诊断显得尤为重要。油中溶解气体分析（DGA）就是一种全世界公认的而又被广泛使用的对油绝缘电力变压器进行早期故障诊断的技术。DGA即通过对变压器油中溶解气体的分析来判断变压器存在的故障，国内外电力研究者对变压器油色谱绝缘故障诊断开展了大量的研究工作。常用判断方法有：特征气体方法、比例法TCG方法、模糊诊断法。在DGA中，长期以来采用特征气体法和IEC三比值法。这些方法只是实践经验的总结，不能对所有故障提供完全客观、准确的诊断。其中IEC三比值法存在编码不全问题，当发生多重故障，故障气体比值编码可能找不到相对应的比值组合，则诊断不成功。

2．变压器红外诊断技术。红外诊断技术是对运行中的电力变压器进行非接触无损检测和故障诊断技术，能进行大面积温度分布场的扫描和局部缺陷的定点测温，能够准确的分辨出设备表面0.1～05℃的温差变化，同时红外仪器和计算机技术结合，对设备的红外热像进行处理，从而实现数据的统计、分析、显示、存储等技术功能。红外测温不受现场高压强电场的干扰，不影响电力变压器的正常运行，同时对带电部位可保持足够的安全距离，因此安全、经济性好，可靠性高。常用诊断方法有：温度判断法、相对温差法、同类比较法、历史数据分析法。

3．变压器绕组变形故障的测试与诊断。电力变压器是电力网的核心设备之一，因此，其运行可靠性将对电力系统的安全起到非常重要的作用。然而，由于设计制造技术、工艺以及运行维护水平的限制，变压器的故障还时有发生，尤其是近年来逐渐引起人们重视的变压器近区（或出口）短路故障，这大大影响了电力系统的安全运行。变压器绕组发生局部的机械变形后，其内部的电感、电容等分布参数必然发生相应变化。利用一定的测试技术，测量变压器各个绕组的某些特定参数，并对测试结果进行纵向或横向（三相之间）比较，就有可能诊断出绕组的扭曲、倾斜、鼓包、移位等变形现象。根据测试手段的不同，常用的测试方法有阻抗法、低压脉冲法和频率响应分析法。

故障诊断分为故障性质诊断和故障部位诊断。其中故障性质诊断的方法很多，并在实际应用中获得了验证和推广，取得了可喜的成绩。而故障部位诊断的研究和应用仍处于探索阶段。如果能在变压器发生故障后，能够准确地分析出故障性质，以及快速判断出故障部位，就能及时排除变压器的故障，提高供电可靠性，对实际工作具有较大的指导意义。鉴于电力变压器在长时间的运行中，受到电磁振动、机械磨损、化学作用、大气腐蚀、电腐蚀等内外影响，其健康状态在逐渐变坏，有时间因素也有其他因素，在不同程度上影响了该设备的安全可靠性。电力变压器在经过一定时间运行以后，必须进行检修，修复缺陷，更换不合格部件，使其恢复到健康状态。

参 考 文 献

[1]刘娜，高文胜．基于组合神经网络模型的电力变压器故障诊断方法[J]．电工技术学报．2003（2）

[2]付超，安国庆．变压器的故障诊断与分析[J]．科协论坛（下半月）．2010（10）

第2篇：故障诊断技术范文

【关键词】液压系统；现状；发展趋势；故障诊断技术

一、液压系统故障诊断技术发展现状

液压系统故障诊断技术是随着液压设备不断高度自动化和复杂化以及对液压系统工作可靠性要求越来越高而发展起来的，是针对现代液压设备需要及时排除液压故障而提出来的，是将医疗诊断中的基本思想推广到液压工程技术而形成的，是建立在液压控制理论，信息理论和电子技术、传感器技术、人工智能技术等基础上的一门综合性新技术。液压传动是三大传动技术之一，与机械传动、电力传动相比，液压传动系统具有其独特的优点，即广泛的工艺适应性、优良的控制性能和较低廉的成本，并且功率大、响应快、精度高，已经广泛应用于冶金、制造等领域。

二、液压系统的故障原因分析

（1）主观诊断法。主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器，凭借个人的实践经验，判别故障发生的部位及其原因。这种方法要求诊断人员掌握丰富的故障机理知识和诊断经验，需利用系统或元件的结构、模型和功能等方面的知识，综合分析才能了解。（2）基于模型诊断法。基于模型的诊断法是先运用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量，这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间存在着联系，然后通过测量、分析、处理这些特征量信号，来判断故障源所在。这种方法实质上是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。（3）智能诊断技术。液压系统故障智能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用，它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能，又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息，成功地识别和预测诊断对象的状态。因此，智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。目前的智能诊断研究主要从两个方面开展：基于专家系统的故障智能诊断技术和基于神经网络的液压系统故障智能诊断技术。

三、液压故障诊断技术发展趋势

（1）多种知识表示方法的结合。近几年来，在面向对象程序设计技术的基础上，发展起来了一种称为面向对象的知识表示方法，为这一问题提供了一条很有价值的途径。在面向对象的知识表示方法中，传统的知识表示方法如规则、框架、语义网络等可以被集中在统一的对象库中，而且这种表示方法可以对诊断对象的结构模型进行比较好的描述，在不强求知识分解成特定知识表示结构的前提下，以对象作为知识分割实体，明显要比按一定结构强求知识的分割来得自然、贴切。（2）经验知识与原理知识的紧密结合。关于深浅知识的结合问题，可以各自使用不同的表示方法，从而构成两种不同类型的知识库，每个知识库有各自的推理机，它们在各自的权利范围内构成子系统，两个子系统再通过一个执行器综合起来构成一个特定诊断问题的专家系统。这个执行器记录诊断过程的中间结果和数据，并且还负责经验与原理知识之间的“切换”。这样在诊断过程中，通过两种类型知识的相互作用，使得整个系统更加完善，功能更强。（3）多种智能故障诊断方法的混合。混合智能故障诊断系统的发展有如下趋势：由基于规则的系统到基于混合模型的系统、由领域专家提供知识到机器学习、由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制策略到混合推理控制策略等。（4）虚拟现实技术将得到重视和应用。虚拟现实技术是继多媒体技术以后另一个在计算机界引起广泛关注的研究热点，它有四个重要的特征，即多感知性、对存在感、交互性和自主性。从表面上看，它与多媒体技术有许多相似之处。（5）数据库技术与人工智能技术相互渗透。人工智能技术多年来曲折发展，虽然硕果累累，但比起数据库系统的发展却相形见绌。其主要原因在于缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。人工智能技术的进一步应用和发展表明，结合数据库技术可以克服人工智能不可跨越的障碍，这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说，知识库一般比较庞大，因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术，改善诊断系统性能。

第3篇：故障诊断技术范文

关键词：油液分析；主动维修；油液监测

1 引言

随着科技的发展，各项先进的生产技术应用到煤矿生产中，提升了煤矿生产的效率。在各种机械设备运行的过程中，如何保障其能够安全稳定的运行，是煤矿生产面临的重要问题。油液监测体系对于综采设备的运行可以进行有效的监测，对于潜在的安全隐患进行诊断，为煤矿的安全生产提供了有利的条件。

2 油液监测的主要技术手段

2.1 油液理化性质指标监测。机械设备在运行的过程中，油的作用非常重要，是保证机械能够正常运行的基础。油液监测技术通过对油的物理化学性能进行检测，可以了解到油的使用状态，从而判断机械设备的运行状况。在监测的过程中，主要的指标包括运动粘度、水分、酸值、闪点、凝点（或倾点）、机械杂质、抗乳化性、抗泡沫特性、抗磨性和极压性等。

2.2 油液铁谱检测。铁谱检测是目前煤矿企业中使用最为广泛的一种油液检测方法，主要应用到的设备是铁谱仪。在机械高速运转的过程中，会产生一定的磨损，通过对磨损颗粒进行监测，就可以充分的了解到机械的磨损状况，从而进行有针对性的维修。在高梯度磁场的作用下，将摩擦副中产生的颗粒从油中分离出来，按照一定的方法制成谱片，然后通过铁谱显微镜和相关软件对其进行定性和定量的分析。这种监测方法的效率比较高，所以在煤炭行业中应用的比较广泛，通常使用旋转式铁谱仪。

2.3 油液光谱检测。光谱检测技术应用的比较早，并且检测的效果较好，主要是对油中的磨损颗粒的元素种类和含量进行检测，还可以对油的污染程度以及衰变过程进行监测。在目前使用较为广泛的光谱技术为电感耦合等离子体发射光谱法。

2.4 颗粒计数。颗粒计数主要是对液压油中的固体颗粒进行统计，其中包括了在机械运转时产生的磨损颗粒。将这些颗粒以粒径为标准进行分类，然后根据规定的标准进行计数，从而可以获得颗粒的分布信息，与规范标准进行对比分析，可以了解到油液中的污染程度，从而做出相关的评价。

3 油液监测在设备故障诊断技术中的应用

任何机械设备的运转都需要油来，而机械设备出现故障大部分都是源于油的失效，虽然在设备运转的费用消耗中，油所占的比例非常微小，但是由于油的质量不合格或者是在使用的过程中性能发生改变，对于设备造成的故障率却占据了很大的比例。所以说必须对设备的在用油状况进行监测，提高油的质量，减少换油的周期，节省维修的费用，提高设备的使用寿命。所以对于油的使用状况要加强监测，及时发现问题，提早采取有效的措施预防和处理。

通过分析油性能参数的变化可以间接了解机械主要部位的工作状态，及时准确地监测设备的工作情况。就油液监测与诊断，其主要内容包括油物理化学性能指标变化、油运转参数如油压的变化、油摩擦学性能的变化。首先，油液监测是摩擦学系统监测过程，监测内容主要包括油品自身劣化、油品污染、金属磨损颗粒和摩擦学等四个方面。监测手段主要包括油品红外光谱分析、颗粒计数、油品性能指标和摩擦学性能测试分析等。由于大量机械设备的故障起因于不良，因此通过对油品自身劣化和污染进行监测，有利于及时消除设备的故障隐患，延长设备的大修周期。其次，早期油液监测以监测诊断设备的磨损故障为目的，其技术方法以铁谱技术为代表。目前油液分析技术已从早期的油样分析和磨屑逐步过渡到现代在线油液监测。现代在线油液监测技术将油和机械设备视作统一的整体，强调从摩擦学角度出发考察失效和设备故障。而通过分析油的理化指标和摩擦学性能指标可以准确预测设备发生磨损故障的发展趋势。

4 油液监测与诊断技术在煤矿的应用

作为煤矿企业，机械设备所处的工矿条件恶劣，机械设备损坏严重，影响到正常生产与安全，有必要建立完善的监测体系以提高设备完好率，减少不必要的投入。特别有时监测不到位，小事故酿成大事故，损失巨大。煤矿企业建立健全油液监测体系应做好以下三项工作。

4.1 配备品质精良、功能齐全的各类油品检查仪器设备，具备检测项目多、数量大、速度快等特点，为快速判断故障提供准确及时的数据。硬件设施除需配备发射光谱、红外光谱、铁谱、颗粒计数等磨损污染颗粒监测仪器外，还需配备黏度、闪点、水分、总酸值、总碱值、倾点、泡沫、不溶物、机械杂质等10种常规油品检测手段。软件方面：第一，建立实验室及监测数据局域网，将主要设备如采煤机、运输机、主通风机、空压机等监测数据及油品检测数据传输给机电科及主要矿领导，以便相应采取措施；第二，建立功能齐全的数据库管理系统和报告生成系统，生成各种格式的油液监测报告；第三，建立基于专家知识的计算机智能诊断系统，提高判断问题的准确性和科学性。

4.2 应当具有符合规范标准要求，保证测试结果足够准确的检测能力，考虑到经济性，以最少的检测项目达到最佳监测效果；对于具有国家标准以及ISO和ASTM等国际标准的检测方法，应严格按照标准方法进行检测，以保证监测诊断结论的科学性和合理性。

4.3 应当建立具有丰富经验积累的高素质、高水平的专家型油品监测技术队伍。通过与高等院校和科研院所合作，培养具有扎实理论基础，同时具有在油液监测和诊断实际经验的监测人员，并在解决实际问题的过程中不断发挥专业人员的技术价值。

5 案例

神东煤炭集团+补连塔煤矿转载机减速器事故

事故经过：2013年3月30日，设备管理中心油液监测人员在对补连塔矿综采工作面设备油样的例行化验中，发现煤机左摇臂行星头油样严重乳化、且存在超过80μm的滚滑复合颗粒，视场浓度超过80%，且存在红色氧化物颗粒，摩擦聚合物、严重滑动颗粒和切削颗粒。立即通知矿方机电人员对该设备进行检查。矿方机电人员检查发现左摇臂行星头漏油，而且有异响，矿方立即向设备管理中心调剂部申请更换减速器。但矿里因客观原因未能及时更换，致使事故扩大化，导致减速器Ⅰ轴损坏。

事故原因分析：在油液监测报告显示异常的情况下，因客观原因，矿方未能及时更换减速器，导致减速器Ⅰ轴损坏。

点评：油液分析能够报告和预测的反映齿轮箱内部的异常磨损和可能出现的故障。严格按照油液分析报告进行换油或采取其他措施能够有效较低设备故障率，提高生产效率，延长设备寿命。

6 结束语

在煤矿生产中，机械设备的应用可以有效的提高生产效率，促进煤矿企业的发展。为了保证生产能够安全稳定的进行，对于机械设备的运行应该加强安全监测。现阶段油液监测体系在煤矿综采设备的运行中广泛的应用，对设备的运行状况进行监测，可以及时的发现问题，提早制定出预防对策。在油液监测体系中，应该掌握科学的监测方法，利用先进的设备和技术，对设备的运行状态进行监测。通过油液监测体系的运用，可以有效的减少设备故障的发生几率，减少维修成本，提高运行效率，提高设备的安全性，延长设备的使用寿命。随着科技的不断发展，各项新技术和新设备会逐渐的用到煤矿生产中，为煤矿生产创造更大的经济效益，所以为了保证机械设备的安全运行，在监测技术方面还要不断的提升，为设备的安全稳定运行提供有利的基础，从而确保煤矿的安全生产。

参考文献

[1]张培林，李兵，徐超，等.齿轮箱故障诊断的油液、振动信息融合方法[M].北京：机械工业出版社，2011.

[2]杨其明，严新平，贺石中，等.油液监测分析现场实用技术[M].北京：机械工业出版社，2006.

[3]尚慧岭，张新城，孟繁华.采掘设备液压系统污染控制研究与实践[J].煤炭科学技术，2009（11）：54-48.

[4]徐启圣.智能化多规则油液综合故障诊断理论及方法的研究[D].上海：上海交通大学，2007.

第4篇：故障诊断技术范文

关键词：汽轮机；电力；故障；诊断；传感器

前言

汽轮机作为电力生产中最为核心的设备，在我国电力工业现代化进程中发挥着不可替代的作用，在功能越来越先进的同时，其运行的安全性和可靠性同样不容忽视，为此，加强汽轮机故障诊断工作，不断提升诊断技术水平成为当前电力企业工作中的重中之重。随着科技的发展，汽轮机故障诊断技术得到不断完善，但目前还存在着很多亟待解决的问题，使得故障诊断还无法满足工业生产中汽轮机维护和保养的需求，即无法为汽轮机的安全、稳定运行提供技术保障，因此必须不断提升汽轮机诊断技术的水平。

1 汽轮机故障诊断技术简介

1.1 信息的采集和分析

对汽轮机运行故障进行在线诊断最主要的就是对信息的采集和分析，信息采集主要借助传感器来完成，这就带来两个方面的问题，一方面由于汽轮机本身的运行环境比较特殊，要求传感器必须能适应其工作环境，以防传感器损坏、失效或系统误差过大；另一方面传感器本身的性能也成为故障诊断成功率的关键所在。为此，当前人们的关注重点主要在于如何提高传感器的可靠性上，并针对汽轮机故障诊断工作开发专门的传感器，从而提高传感器对于信息的采集能力；另外，为降低信息采集导致的故障诊断实务和高漏诊率等因素，一些学者开始致力于开发传感器信息采集与诊断融合的技术，然而这种基于传感器的诊断技术由于其硬件本身原因使得在实际应用中不常采用。实际工作中，传感器将汽轮机组件的振动情况转换为信号输出以用作分析，通过分析结果得出汽轮机的运行状态是否正常，如带故障运行则需要采取进一步的措施。当前最常采用的振动信号处理方法是利用快速傅里叶变换，这种处理方法主要适用于信号较为平稳、信号的线性特征较好的情况，而实际工作中大多数的信号都是非平稳状态，采用快速傅里叶变换就显得很局限，为提高信号分析的准确度，可采用将信号转化为图形进行辨识的方法，随着人们对汽轮机故障诊断重视程度的不断增加，这种信息分析方法的应用也越来越广泛。

1.2 汽轮机故障机理与诊断

对汽轮机故障发生的机理进行诊断有助于揭开故障发生的原因，通过对故障发生的一般规律和征兆等的分析，从而通过日常的维护来尽量避免发生故障，并能在发生故障后通过全面的分析后确定故障的类型，从而有的放矢地采取针对性较强的措施来消除故障。实际工作中，对于汽轮机故障机理的诊断采用的方法主要有对比法、统计法、逻辑诊断等，常用的诊断策略包括模式识别、模糊诊断、专家系统以及人工神经网络等等。

2 当前汽轮机故障诊断技术尚存在的问题

虽然汽轮机故障诊断已经受到了足够的重视，并得到了较为快速的发展，但由于多方面的原因，使得当前汽轮机故障诊断技术还存在诸多问题，只有切实解决这些问题才能使故障诊断在电力企业生产中发挥出应有的作用。

2.1 检测手段相对落后

目前汽轮机故障诊断技术主要基于推理算法，而推理算法的关键在于对故障征兆的获取，这也成为汽轮机故障诊断系统功能实现的瓶颈所在，其主要原因就在于当前的检测手段相对落后，在诸多情况下无法准确获取故障的征兆，因此无法满足实际故障诊断工作的需要。

2.2 故障诊断对象相对局限

与其他设备相同的是，汽轮机也是由不同材质的若干部分组成的，因此组成汽轮机的材料材质也是影响故障率的一个重要方面，通过对材料的性能进行诊断可以大概分析出汽轮机每个零部件的使用寿命，从而避免由于零部件的过度磨损导致的故障。而当前对汽轮机故障的诊断主要是针对其工作状态的诊断，即通过采集工作过程中的振动信号加以分析，虽然在很大程度上可以诊断出汽轮机运行的故障隐患，但仍然不够全面。

2.3 故障机理难以准确识别

对汽轮机故障发生的机理进行准确的识别是故障诊断后续工作得以顺利开展的前提，但由于汽轮机的结构和运行环境都具有复杂性的特点，在实际工作中很难对故障机理进行准确的识别，大多数时候都是在机理并不十分明确的情况下结合积累的经验进行判断，有一定的参考价值，但对故障分析和诊断来说还是显得捉襟见肘，使得实际诊断结果往往不够准确。

2.4 智能化水平不高

目前汽轮机故障诊断系统的运行主要还是依靠设备与人员的配合来完成，在很大程度上诊断结果还取决于相关人员的技术水平和经验积累程度，智能化水平不高，因此工作效率较低，且故障诊断精度有待提高。

3 汽轮机故障诊断技术的发展趋势

3.1 故障机理研究力度的加大

故障机理是故障诊断的首要工作，随着时代的发展，人们越来越认识到故障机理分析对于汽轮机故障诊断的意义，在可预见的未来，各种科技手段的不断应用以及本行业专家和技术人员经验的积累都会促进故障机理研究水平的提高，将为汽轮机故障诊断技术突破瓶颈带来实质性的进展。

3.2 人工智能技术的不断应用

将人工智能系统与汽轮机故障诊断有机地结合起来，可提升汽轮机故障诊断的智能化水平，从而提高工作效率和精度。当前人工智能技术的应用已经取得了可喜的进展，虽然在实际应用中目前还不能完全实现人工智能化，但随着科学技术的不断发展，技术上的问题将迎刃而解，人工智能技术用于汽轮机故障诊断将成为大势所趋。

3.3 全方位的综合性故障诊断

为实现汽轮机工作的安全性，就应当对汽轮机故障进行全方位的诊断，包括对汽轮机各个零部件寿命的初步诊断、汽轮机运行状态的诊断等，同时对其进行综合性的诊断，包括抽液诊断、逻辑诊断、性能诊断等等，通过全方位的综合性的诊断有效排查汽轮机可能存在的所有故障，以确保汽轮机的运行稳定。

4 结束语

综上所述，在电力工业生产中，故障诊断技术对于汽轮机的安全、稳定运行具有不可忽视的作用，因此应当针对当前工作中存在的问题，对症下药，加强汽轮机故障诊断技术的研发力度，为电力企业的安全生产保驾护航，从而为电力企业带来更大的经济和社会效益。

参考文献

第5篇：故障诊断技术范文

随着我国科学技术的飞速发展,能源消耗越来越多,煤矿企业效益随之增加,因此故障诊断技术在煤矿企业迅速发展起来。为了使煤矿企业能够很好的进行生产,要引进先进的科学技术保证煤矿机电设备能够安全可靠运行。目前,我国大型矿用机电设备的维修还处于计划经济体制的模式,已经不能够适应市场经济的要求,因此结合故障诊断技术对机电设备故障进行预测与检修,不仅提高矿井的管理技术水平,还能够改变现有的维修体制,适应市场经济的发展。

1矿山机电设备故障诊断技术

1.1 故障诊断技术概述

(1)故障诊断技术。矿山的机电设备在运行时均会产生物理变化或者化学性能的转化,这样势必会造成设备的外在形态的改变,如温度升高、电压电流以及功率的变化等,检测人员可以通过对设备的这些参数变化的分析来了解设备的运行状况。故障诊断技术就是依照不同参数的不同变化规律,而预判断设备是否出现故障及出现故障的具置,以便及时采取科学有效的措施,防止出现不必要的损失,提高了设备运行效率和安全性。

(2)故障的信息采集。设备的故障信息可以通过对设备的运行状态进行观察,通过看、听、触摸的方式判断其是否出现故障;还可以利用传感器等仪器对设备多种状态数据进行采集,如振动信号、温度变化信号、加速度及位移信号等,然后分析采集到的信号,判断设备运行状态。①现场观察:就是依据设备的运行状态进行分析判断,如可以通过电机或者发动机运转的响声,轴承温度的变化进行故障的预测;或者通过观察螺栓、螺帽等是否松动,油液是否有泄漏,或者设备运转动作是否失灵等状况来判断机械零部件是否有损坏。②性能检测:可以通过对机电设备的使用投入与产出比进行统计检测,如果相同的投入时产出下降,则说明设备运行效率下降,有时电机效率、轴承转速也可以通过运用出矿量以及运矿量进行判别。

1.2 故障诊断技术分类

机械设备故障诊断技术有很多种,对于矿山机电设备来说,不仅要振动、冲击矿物粉尘等地下工作环境以外,还要考虑到设备工作范围小以及维修难度大等特点,选择合适的检测仪器。因此,对于机电设备的故障诊断要根据设备运行的具体情况确定有针对性的处理方案,采取切实有效的技术措施。常用的诊断方法分为以下几类。

(1)温度诊断。矿山机电设备在发生故障时,温度常常变化异常,一些有损伤的零件,其温度往往是在发生故障之前就会有明显的升高。技术人员收集到各种不同机件的温度然后做成图表,操作人员根据温度图表的变化判断出现故障的零件,并及时发出警报。

(2)振动监测:振动监测可以划分为简易诊断仪和精密诊断系统,主要适用于预防性监测。简易诊断仪通常是采用便于携带的振动仪,通过将设备运行振动信号放大判断其是否运行正常。精密诊断系统,可以定期对某些设备进行检测,通过将机电设备振动信号通过显示装置或者控制器,经过计算机对数据进行分析,然后查找故障发生原因以及故障发生部位。

(3)铁谱分析:铁谱检测仪器主要有颗粒定量仪。就是让带有磨屑的油经过具有高强度的磁场,然后将磨屑从中吸出,最后支撑谱片,根据谱片来判断设备的运行状态。

2矿山机电设备中故障检测技术应用

2.1 用于矿井提升机的故障检测

矿井提升机主要负责人员以及设备材料的运送,其运行状况不仅能够影响矿山的生产情况,还与工作人员的人身安全密切相关。双筒矿井提升机经常出现松绳状况,根据这种情况可以自制松绳监测装置避免故障的发生。就是在双筒提升机天轮一侧安装小磁钢,然后将霍尔传感器测量天轮转速,正常情况时,传感器测量的脉冲数量相同,当松绳时,检测装置可以检测出相应的行程差距,当检测到的差距到达一定程度时检测装置会发生报警信号,当检测到的差距超过保护值时,提升机自动刹车。

2.2 用于采煤机的故障检测

近年来,为了提高采煤机检测水平,我国将“电牵引采煤机工况检测及故障诊断系统”纳入到了科技攻关计划。包括:(1)变频器通信单元,有独立的显示屏可以显示采煤机速度、变频器电压以及电流等工况参数,该单元可以将检测信号传输到检测中心,然后进行处理,以图文形式显示处理。(2)工况检测及故障诊断单元,将其嵌入到计算机内,然后与控制中心相连,当系统检测到有故障信息时电脑屏幕显示故障情况,然后向控制中心发出信号,最后控制中心进行相应的操作。(3)检测显示单元,包括显示屏和电路,不仅可以显示采煤机工况参数和状态,还可以显示采煤机故障诊断情况。

2.3 用于通风机的故障检测

我国关于通风机的故障检测装置很少,比较典型的检测装置是煤炭科学总院的重庆分院的FJZ型矿井主风机在线监测和故障诊断仪以及由江西煤炭工业制造研究所研制的KF―CA型号的通风机集中检测仪。故障检测的主要过程是:首先发出指令,然后诊断仪进行诊断,第三步处理器进行分析检测,第四步定时器进行时限规定,最后将诊断结果高速输入、输出。以此完成通风机的故障检测。

2.4 用于电动机的故障检测

随着科学技术的发展,现代信号处理技术以及人工智能技术的应用,矿井高压异步电动机故障诊断技术也随之得到进一步的发展。其诊断方法有:(1)局部放电检测。高压异步电动机的定子出现故障时,常常会伴随放电现象,因此可以利用检测定子电流中的电流互感器以及高频检测仪检测放电强度诊断出定子故障。(2)电流高次谐波检测。定子绕组故障会造成定子电流高次谐波不断增加,从而造成定子绕组匝之间短路,因此可以通过检测定子电流高次谐波的变化情况进行故障诊断。(3)磁通检测。通常情况下,电机发生故障会造成内部磁通的径向与横向分量发生变化,可以通过检测两个方向磁通量的变化情况进行定子的故障诊断。

3结语

煤矿机电设备的故障诊断对设备的维护与检修具有非常重要的意义,维修人员可以在短期内找到故障源头,并及时作出故障排除,防止事故的发生。不仅能够延长设备的使用寿命、减少设备运行与维修成本还能够大大提高设备的使用效率,提高煤矿企业整体效益。

参考文献

[1] 王勇.故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用[J].企业技术开发,2011(6):113～114.

[2] 楼应候,蒋亚南.机械设备故障诊断与监测技术的发展趋势[J].机床与液压,2002(4).

第6篇：故障诊断技术范文

关键词：矿山机电 设备 故障 诊断

中图分类号：TD4 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）11（c）-0101-01

随着我国科学技术的飞速发展，能源消耗越来越多，煤矿企业效益随之增加，因此故障诊断技术在煤矿企业迅速发展起来。为了使煤矿企业能够很好的进行生产，要引进先进的科学技术保证煤矿机电设备能够安全可靠运行。目前，我国大型矿用机电设备的维修还处于计划经济体制的模式，已经不能够适应市场经济的要求，因此结合故障诊断技术对机电设备故障进行预测与检修，不仅提高矿井的管理技术水平，还能够改变现有的维修体制，适应市场经济的发展。

1 矿山机电设备故障诊断技术

1.1 故障诊断技术概述

（1）故障诊断技术。矿山的机电设备在运行时均会产生物理变化或者化学性能的转化，这样势必会造成设备的外在形态的改变，如温度升高、电压电流以及功率的变化等，检测人员可以通过对设备的这些参数变化的分析来了解设备的运行状况。故障诊断技术就是依照不同参数的不同变化规律，而预判断设备是否出现故障及出现故障的具置，以便及时采取科学有效的措施，防止出现不必要的损失，提高了设备运行效率和安全性。

（2）故障的信息采集。设备的故障信息可以通过对设备的运行状态进行观察，通过看、听、触摸的方式判断其是否出现故障；还可以利用传感器等仪器对设备多种状态数据进行采集，如振动信号、温度变化信号、加速度及位移信号等，然后分析采集到的信号，判断设备运行状态。①现场观察：就是依据设备的运行状态进行分析判断，如可以通过电机或者发动机运转的响声，轴承温度的变化进行故障的预测；或者通过观察螺栓、螺帽等是否松动，油液是否有泄漏，或者设备运转动作是否失灵等状况来判断机械零部件是否有损坏。②性能检测：可以通过对机电设备的使用投入与产出比进行统计检测，如果相同的投入时产出下降，则说明设备运行效率下降，有时电机效率、轴承转速也可以通过运用出矿量以及运矿量进行判别。

1.2 故障诊断技术分类

机械设备故障诊断技术有很多种，对于矿山机电设备来说，不仅要振动、冲击矿物粉尘等地下工作环境以外，还要考虑到设备工作范围小以及维修难度大等特点，选择合适的检测仪器。因此，对于机电设备的故障诊断要根据设备运行的具体情况确定有针对性的处理方案，采取切实有效的技术措施。常用的诊断方法分为以下几类（如图1）。

（1）温度诊断。矿山机电设备在发生故障时，温度常常变化异常，一些有损伤的零件，其温度往往是在发生故障之前就会有明显的升高。技术人员收集到各种不同机件的温度然后做成图表，操作人员根据温度图表的变化判断出现故障的零件，并及时发出警报。

（2）振动监测：振动监测可以划分为简易诊断仪和精密诊断系统，主要适用于预防性监测。简易诊断仪通常是采用便于携带的振动仪，通过将设备运行振动信号放大判断其是否运行正常。精密诊断系统，可以定期对某些设备进行检测，通过将机电设备振动信号通过显示装置或者控制器，经过计算机对数据进行分析，然后查找故障发生原因以及故障发生部位。

（3）铁谱分析：铁谱检测仪器主要有颗粒定量仪。就是让带有磨屑的油经过具有高强度的磁场，然后将磨屑从中吸出，最后支撑谱片，根据谱片来判断设备的运行状态。

2 矿山机电设备中故障检测技术应用

2.1 用于矿井提升机的故障检测

矿井提升机主要负责人员以及设备材料的运送，其运行状况不仅能够影响矿山的生产情况，还与工作人员的人身安全密切相关。双筒矿井提升机经常出现松绳状况，根据这种情况可以自制松绳监测装置避免故障的发生。就是在双筒提升机天轮一侧安装小磁钢，然后将霍尔传感器测量天轮转速，正常情况时，传感器测量的脉冲数量相同，当松绳时，检测装置可以检测出相应的行程差距，当检测到的差距到达一定程度时检测装置会发生报警信号，当检测到的差距超过保护值时，提升机自动刹车。

2.2 用于采煤机的故障检测

近年来，为了提高采煤机检测水平，我国将“电牵引采煤机工况检测及故障诊断系统”纳入到了科技攻关计划。包括：（1）变频器通信单元，有独立的显示屏可以显示采煤机速度、变频器电压以及电流等工况参数，该单元可以将检测信号传输到检测中心，然后进行处理，以图文形式显示处理。（2）工况检测及故障诊断单元，将其嵌入到计算机内，然后与控制中心相连，当系统检测到有故障信息时电脑屏幕显示故障情况，然后向控制中心发出信号，最后控制中心进行相应的操作。（3）检测显示单元，包括显示屏和电路，不仅可以显示采煤机工况参数和状态，还可以显示采煤机故障诊断情况。

科学技术的发展，现代信号处理技术以及人工智能技术的应用，矿井高压异步电动机故障诊断技术也随之得到进一步的发展。其诊断方法有：（1）局部放电检测。高压异步电动机的定子出现故障时，常常会伴随放电现象，因此可以利用检测定子电流中的电流互感器以及高频检测仪检测放电强度诊断出定子故障。（2）电流高次谐波检测。定子绕组故障会造成定子电流高次谐波不断增加，从而造成定子绕组匝之间短路，因此可以通过检测定子电流高次谐波的变化情况进行故障诊断。（3）磁通检测。通常情况下，电机发生故障会造成内部磁通的径向与横向分量发生变化，可以通过检测两个方向磁通量的变化情况进行定子的故障诊断。

3 结语

煤矿机电设备的故障诊断对设备的维护与检修具有非常重要的意义，维修人员可以在短期内找到故障源头，并及时做出故障排除，防止事故的发生。不仅能够延长设备的使用寿命、减少设备运行与维修成本还能够大大提高设备的使用效率，提高煤矿企业整体效益。

参考文献

第7篇：故障诊断技术范文

关键词：汽车机械 故障 诊断

中图分类号：U472 文献标识码：A 文章编号：1007—3973（2012）009—063—02

汽车机械故障在汽车总体故障中占有很大比例。汽车机械故障对汽车的性能造成的影响也比较大，包括影响汽车的安全性、稳定性、操纵性及动力性等，严重会造成安全事故的发生，给驾驶人造成人身伤害。

1 传统的汽车机械故障诊断技术

传统的诊断方法有经验诊断法、通过仪器测量诊断法、利用大型检测诊断设备诊断法、车载自诊断法、诊断仪诊断法及计算机诊断等。

经验诊断法是最早而且最常用的一种机械故障诊断方法。它主要是依靠维修人员通过积累的维修经验对车的异常情况进行诊断。这种方法的缺点是费时费力而且准确度差。

利用仪器和大型诊断设备诊断技术提高了故障诊断的准确度的诊断速度，而且利用诊断设备可以记录存储故障情况，便于故障诊断经验的积累，但是这种方法投资比较大，尤其是大型诊断设备。

车载自诊断是汽车机械故障诊断智能化的标志。它是利用智能化的控制装置时刻监测汽车的相关数据是否偏离正常的设定值来判断汽车的故障情况。维修人员可以通过车载监测装置的提示迅速确定故障位置并将其排除。这种方法的缺点在于监测传感器的检测范围有限造成只能诊断部分故障。

诊断仪诊断法和计算机诊断法是目前比较先进的诊断技术，具有高智能化和准确度高的特点。随着技术逐渐成熟，这两种方法的应用越来越广泛。

2 汽车机械故障的诊断原理

汽车零部件的磨损、变形、断裂、腐蚀及老化的因素是造成汽车机械故障的主要原因。汽车机械故障的主要特征表现在振动异常、响声异常、温度异常、及运动副轨迹异常等。根据汽车的不同部位，故障表现的特征也有差别。车轮轴承及转向操纵机构的机械故障表现为其几何特性的改变；发动机气缸活塞组、冷却系统、系统及轮胎气压的故障变现为部件的密闭性改变；汽车点火系统、发电机转速系统、电系统及灯光系统的故障表现为电光热的状态参数的改变；传统系统和发电机的故障表现为车体振动或者声频的改变；发电机供给系统、润呼系统及配合副磨损等的故障表现为机油成分和排气成分的改变。

根据机械故障的特征信号的检测可以确定机械故障的类型及故障部位。主要的机械故障特征信号包括几何信号，压力信号、电信号及物质含量信号。几何信号包括角度间歇、自由行程、工作行程及侧滑量等；压力信号包括气缸压缩压力、机油压力、进气管真空度及轮胎气压等；电信号包括电压、电流、频率、相位、时域特性及频域特性等；物质含量信号包括机油粘度、金属杂质含量、机油中清洁剂含量及排气殊气体的含量等。

机械故障特征信号的获取是机械故障诊断的基础。振动传感器是获取振动信号的主要部件，其原理是将机械振动信号转换成电信号来表示振动参数（包括位移、速度及加速度等）。振动传感器包括电涡流式位移传感器、磁电式速度传感器及压电式加速度传感器等。电磁传感器是获取磨粒信号的主要部件，其原理是利用金属颗粒对磁场的扰动转换为对应的电压值，从而确定金属颗粒的尺寸，还可以利用相位的变化确定颗粒是否带电。热电阻传感器和热电偶传感器是温度信号获取的主要部件，热电偶的原理是不同材料的导体或者半导体构成闭合回路，两导体的温差会使其产生电压，从而将温度信号转换为电信号；热电阻是利用金属导体的电阻值随温度变化而变化的特征。

机械故障特征信号的分析是机械故障诊断的关键。特征信号的分析包括信号的预处理，时域分析及频域分析等方法。信号的预处理包括模拟信号的滤波、A/D转换及直流分量分离和数字信号的异常值处理。模拟信号滤波的目的是滤去噪声，消除干扰信号。时域分析法包括统计分析法、无量纲指标分析法、相关累积分析法及模型分析法等。频域分析法包括傅里叶分析、倒谱分析及小波分析等。经过特征信号的分析后，最终对故障做出诊断。常用的诊断方法包括残差分析法、距离分类法及逻辑判别法等。这几种故障诊断的方法的原理是根据不同故障特征确定一个对应的数学模型，然后通过观测模型本身参数的变化来判定系统的工作状态。

3 现代机械故障诊断仪

本文经过故障诊断原理的阐述，结合现代通信技术、检测技术及计算机处理技术等，提出了一种现代机械故障诊断仪的设计。

3.1 硬件设计

诊断仪硬件部分包括计算机、微机控制系统、通讯模块、按键显示及检测接口等。诊断仪处理系统采用嵌入式的设计方法。诊断仪和汽车ECU之间的通信采用OBD—II通信模块，其设计原理为通过电压比较器来完成各总线协议与计算机之间的电平转换。总线通信采用CAN协议通信，其特点主要体现在成本低、极高的总线利用率、具有可靠的错误处理和检错机制及传输距离长等。

3.2 软件设计

根据检测诊断任务的需要，软件系统完成的任务包括基本的操作功能（键盘及显示等）、故障诊断功能及数据传输。软件系统主要包括主函数模块、通信模块及诊断模块等。

主函数模块是软件的核心，主要负责各子函数之间的调用和任务分配。通信模块的主要任务是接收、识别及发送信号，包括收发函数和协议识别函数。收发函数由接收字节函数、发送字节函数、接收命令函数及发送命令函数四部分组成。协议识别函数的方法是发送特定的校验码与读取到的信息进行比较，若相同，则认为找到该协议，若不同，则认为找不到该协议。诊断模块包括传统的诊断模块和智能模块。诊断模块由读取故障码函数、清楚故障码函数、及读取数据流函数组成。

4 汽车机械故障诊断技术的发展趋势

随着汽车功能和结构的复杂程度加大，自动化程度的提高，针对汽车机械故障诊断技术的要求也越来越高。诊断技术的发展主要体现在以下几个方面：

（1）多功能化和人性化

车载自诊断系统和车外诊断仪的配合使用将越来越广泛。车载自诊断可以及时地监视汽车的行驶情况并记录故障数据，为汽车维修中心或安全部门提供汽车的实况数据，就像飞机的黑匣子一样。车外诊断仪将日趋人性化，例如易于操作、携带方便及价格便宜等。

（2）诊断智能化

诊断的智能化的主要体现为现代人工智能与诊断理论的结合。现代人工智能包括神经网络和专家系统等。神经网络可以有效的组织和运用积累的经验知识进行故障的诊断。目前神经网络应用于故障诊断的研究范例是BP神经网络在汽车故障中的应用。相对于神经网络，专家系统适合用于解决需要大量准也知识的问题。其实两者的结合是未来人工智能在故障诊断应用的发展方向。

（3）诊断信息的网络化

诊断信息的网络化可以实现各种车型故障资料的共享，维修人员不仅可以通过网络获得这些信息，而且可以网络平台传递诊断信息和维修经验，提高维修效率。随着无线通讯技术和电子技术的发展，远程故障诊断将成为可能。

参考文献：

[1] 肖云魁.汽车故障诊断学[M].北京：北京理工大学出版社，2006.

第8篇：故障诊断技术范文

关键词:矿山机电设备;故障诊断技术;应用

对于矿山机电设备而言，故障诊断技术可以对其运行的状态进行了解和掌握，并判断整体设备或者局部部件是否存在异常，找出故障与产生故障的原因，而且可以对故障发展的趋势进行预测。随着经济的发展，矿山开采活动日益频繁，大量的机电设备投入运行。在开采作业中，这些机电设备有很大机率发生故障，为了能够及时地诊断并进行维修矿山机电设备的故障，应用故障诊断技术已成为大势所趋。

1矿山机电设备维护与维修的要点

矿山机电设备在运行过程中会发生各种各样的故障，为了确保机电设备能够正常运行，应当做好预防为主的计划检修工作，时刻保持对机电设备的观察检测，若在机电设备的使用过程中发现潜在的安全隐患，则需要进行及时的排除与维护。同时，对矿山机电设备要定期进行检查，也就是计划检修，如果在检修过程中发现有安全问题或者设备磨损等情况，则需要进行及时维修。其次，在生产的同时兼顾设备检修，正确处理好二者之间的关系。对于煤矿生产安全工作而言，设备检修也是其重要的一部分，同样需要投入一定的财力、人力以及物力。而有些煤矿为了确保年产量完成任务，忽视了设备的维护检修工作，从而使得有些机电设备带病工作，不但对日常的生产工作造成影响，而且容易引起煤矿安全事故。最后，日常保养与定期专业维修相结合。应由专人负责机电设备的日常维护和保养，同时，专业的修理单位也要对机电设备进行定期检查和维修。

2矿山机电设备故障诊断技术的应用分析

2．1主观诊断技术的应用

所谓主观诊断技术，主要是通过运用简单的维修仪器，或者以以往的实践维修经验为依据来诊断设备的故障。主观诊断技术具有快速便捷的优势，其不足在于可靠性不高。主观诊断技术又可以进行多种划分，一般有以下五种:直觉经验法、故障树分析法、逻辑分析法、堵截法、参数测量法［1］。直觉经验法主要是指以感官和经验为依据，辅之以看、听、摸、闻和问等，对故障产生的原因进行诊断。直觉经验法能够及时解决故障，但可靠性不高。故障树分析法主要是先以系统为依据，将故障树逻辑结构图做出来，在故障树的顶部画出系统故障事件。作为顶事件，在故障树下画出引起系统故障的基本事件。作为底事件，再以各个元件的故障率为依据，最后找出系统故障。这一方法适用于比较复杂、大型的系统故障。逻辑分析法主要是经过逻辑分析故障的常见现象与逻辑关系，以此对故障产生的原因与位置进行确定，进而解决故障问题。堵截法主要是通过分析液压系统的构成，并结合故障现象，以此为依据对堵截点进行选择，再通过对系统压力和流量的变化进行堵截观察，以此确定故障点。参数测量法主要是在系统回路中测出所需点的工作参数，然后和系统正常工作参数进行比较，从而发现参数正常与否，进而判断出故障和故障点的位置，适用于定量预报和在线监测。

2．2仪器诊断技术的应用

仪器诊断技术就是通过控制设备系统的主要参数，既包括振动、温度、压力和力矩，也包括执行部件的速度、泄漏等，使用计算机进行运算，或者使用相关仪器进行显示，进而得出诊断结果［2］。在仪器诊断技术中使用到的诊断仪器包括综合型、专用型和通用型三种。仪器诊断技术在发展过程中，逐渐呈现出了多样化，不但包括便携式和非接触式，还包括了智能化和多功能化。

2．3数学模型诊断技术的应用

数学模型诊断技术使用的就是数学方法，通过对一些特征值进行测量，进而对这些信号进行相关性的分析和处理，以此确定故障的源头。从本质上说，数学模型诊断的基础是信号和建模处理，其手段是传感器技术与动态测试技术。

2．4智能诊断技术的应用

智能诊断技术主要是由系统进行控制，对人脑特征进行模拟，对故障信息进行有效的获取、传输和处理，同时进行再生和利用，对系统中事先存储的专家诊断经验进行再次使用，从而诊断设备故障。智能诊断技术又可以划分为多种类型，其中既包括神经网络系统诊断法和灰色系统诊断法，还包括了专家系统诊断法和模糊诊断法［3］。而这四种方法中又以神经网络与专家系统研究的最为广泛，实现了智能化故障诊断。这两种智能诊断技术多用于煤矿机电设备，其潜力巨大。以人工智能为技术基础的专家诊断系统，主要是通过计算机技术的使用，对某些领域有巨大贡献的专家进行模拟，将他们的经验方法用于设备故障的解决，这种诊断方法较为先进。

3故障诊断步骤

3．1建立数学模型

矿山机电设备在正常运行时会产生许多数据和参数，这些数据、参数能够准确反映矿山机电设备运行的状况，为机电设备的故障诊断提供了十分重要的依据。建立数学模型就是为了更好地收集这些参数数据。从本质上来说，故障诊断数学模型可以简单划分为两个层次，即定性和定量。所以，矿山机电设备应当遵循这一原则来建立故障诊断数学模型。

3．2采集、处理和分析

信息进行信息数据的采集时，将传感器针安装在矿山机电设备上，在运行过程中，机电设备发出的各种信号通过传感器针进行采集和测量，然后对这些收集的信息进行传送并储存在数据贮存器中，实现对参数数据的了解和掌握。这些数据还不可以直接作为故障诊断的依据，还必须进行相关的处理，删除没有价值的信息，对有价值得信息进行转换，使其成为能够被直接理解的数据，再进行分析和比较，将设备正常运行的参数标准当作参考的对象和依据，对矿山机电设备的运行状态进行判断，最终确定设备故障，并找出故障原因。

3．3故障的预测

对信息进行科学有效的分析后，将其作为重要的基础数据，以此来预测和评估机电设备的故障情况。对于机电设备各元件的使用情况或使用寿命，也可以用基础数据来进行预测和评估。经过预测评估，机电设备的日常保养和维修便有了科学有效的数据依据。

4结语

综上所述，矿山机电设备故障诊断技术的应用具有重要的意义，其有助于机电设备的维护与维修，确保机电设备的正常运行，保证了矿山生产的有序进行。对设备的诊断维修，能够使设备的使用寿命得到延长，减少设备的运行维修成本，从而节约企业生产成本。

参考文献:

［1］杨晨光．浅析如何有效加强矿井机电设备的安全与维护工作［J］．科技经济导刊，2017(19):46．

［2］王晓英．探讨矿山机电设备中电气断路故障检测［J］．黑龙江科技信息，2012(33):70．

第9篇：故障诊断技术范文

关键词：矿山机械；故障诊断技术；设备维修

1 故障诊断技术在矿山机械设备工作中的重要性

1.1 保障正常生产

对矿山机械设备进行定期检修，可以将矿山机械设备分为两种。一种是出现故障的矿山机械设备，另一种是正常状态的矿山机械设备。当矿山机械设备按照状态情况分组后，工作人员可以对出现故障的矿山机械设备，采取相应维修工作，使矿山机械设备能够满足矿产资源开采的需求，保障矿业工作正常生产[1]。

1.2 降低安全事故

我国矿产资源开采力度不断加大，矿业单位对矿山机械设备的需求逐渐提升。由于矿山机械设备价格较高，不少矿业单位为提升产量，使矿山机械设备长期处于超负荷的状态下运行。这种情况不仅影响矿山机械设备的工作效率，机械设备还会因过热导致某些故障问题，甚至引发安全事故，威胁矿业工作人员的生命安全。对矿山机械设备应用故障诊断技术，能够及时发现矿山机械设备的内部问题[2]。同时，停止出现故障问题的矿山机械设备生产，进行专业维修工作。在矿山机械设备检修过程中应用故障诊断技术，极大程度降低矿产资源开采过程中的风险，保障矿业工作人员的生命安全。

1.3 减少生产成本

矿山机械设备长时间处于超负荷状态运行，极易出现各种故障问题。如果不停止设备，使矿山机械设备处于超负荷状态。会加剧矿山机械设备的故障，大幅增加后期维修费用。利用故障诊断技术，能够在矿山机械设备故障初期，及时发现问题。将矿山机械设备的故障消除在萌芽之中，极大程度降低维修费用[3]。在矿产资源开采过程中利用故障诊断技术，还能够迅速发现矿山机械设备的故障问题，节约检修工作时间成本。使得矿山机械设备尽早恢复正常，投入到矿产资源开采工作。

1.4 降低噪声污染

当矿山机械设备出现故障时，通常会产生强烈的振动和巨大的机械噪声。不仅缩短矿山机械设备的使用年限，还会对矿业工作人员造成噪声污染，严重影响矿业工作人员身体健康。利用故障诊断技术，能够通过信息采集与分析等方法，去除掉机械设备内部的故障问题[4]，降低矿产开采过程中的噪声污染，保障矿业工作人员身体健康，促进矿业开采工作顺利进行。

2 矿山机械设备故障诊断技术的工作步骤

2.1 机械设备信息采集

对矿山机械设备的各项数据进行信息采集，是故障诊断技术的首个环节，也是矿业开采工作正常有序进行的重要因素。矿山机械设备进行信息采集的原理，主要是通过各种传感器采集矿山机械设备各部位的温度、振动幅度和压力等数据。这项工作能够为后续的维修工作提供数据参考，使工作人员更加清晰直观分析出矿山机械设备的故障种类，从而降低矿山机械设备检修工作的整体难度[5]。

2.2 机械设备特征提取

尽管利用传感器，能够采集到矿山机械设备运转时各部位的数据信息。但仍无法通过这些数据信息，直接判定矿山机械设备内部的故障问题。矿山机械设备信息采集工作结束后，工作人员需要整合汇总所有采集到的数据信息，并进行专业的数据分析。从而缩小矿山机械设备故障问题的范围，为下一步工作打下良好基础。

2.3 机械设备状态识别

虽然经过上述工作，检修人员已经缩小了矿山机械设备的故障问题范围。但是矿山机械设备中的许多故障问题都会出现同一症状，阻碍故障辨别工作。在这种情况下，检修人员可以结合数据分析结果与矿山机械设备的运行状况。与矿山机械设备故障数据库进行对比，使用排除法确定矿山机械设备具体故障，提高辨别故障问题的准确度[6]。

3 矿山机械设备维修中的常见故障诊断技术

3.1 油液参数实时监测技术

油液的正常输送对矿山机械设备的有序运行，起着至关重要的作用。矿山机械设备日常运行中，通常会使用到油、液压油和动力油。每种油液用途各不相同，油液使用位置也有所差别。在矿山机械设备中使用油，通常是为降低矿山机械设备运转时的摩擦力，提升矿山机械设备运转效率，延长矿山机械设备使用年限。液压油主要用在矿山机械设备的液压支架中，也能够起到降低摩擦和提升运转效率的作用[7]。相对于油，液压油能够起到防腐和防锈的作用，极大程度避免矿山机械设备生锈。动力油能够为矿山机械设备的正常运转，提供强大动力支持，保障矿产资源开采工作顺利进行。油液参数实时监测技术，主要利用传感器采集油液的各项参数，保障油液质量满足矿山机械设备运行需求。采集分析油液各项参数，也能够发现矿山机械设备运转过程中的故障问题[8]。然后通过更换油液的品牌和种类，使矿山机械设备恢复正常，保障矿产资源有序开采。使用油液参数实时监测技术时，应注意根据油液种类，使用不同的传感器采集信息。采集油液参数时，应尽量保证数据采集的实时性和完整性。通过传感器的优势，对不同种类油液的含水量、黏度和金属含量等参数，进行全面完整的数据采集，为后续维修工作提供真实有效的数据参考。

3.2 机械设备损伤检测技术

在常年的矿产资源开采过程中，矿山机械设备的杆件内部通常出现不同程度的磨损。这种情况不仅影响矿产资源的正常开采，甚至会引发安全事故，严重阻碍我国矿业发展。为确保矿山机械设备正常运行，应对矿山机械设备杆件内部进行定期检查，及时发现并处理杆件内部的故障问题。矿山机械设备内部杆件出现焊接裂缝和轴承问题时，无法直接通过肉眼辨别，利用传统的仪器设备也无法检测到焊接裂缝情况。无损探伤技术成功解决了故障诊断的难题。通过超声波的特点及优势，能够及时发现轴承断裂和杆件断裂的情况，为矿山机械设备维修工作提供良好帮助。

3.3 机械振动幅度监测技术

矿山机械设备正常运转过程中会出现小幅度振动现象。矿山机械设备内部出现故障时，往往振动幅度会明显增大，振动频率也会有所改变。因此，在矿山机械设备检修工作中，通过传感器对振动幅度的监测，能够及时发现矿山机械设备的异常情况。在矿山机械设备中使用振动传感器，还能够对故障问题起到良好的预防工作。工作人员可以第一时间发现矿山机械设备出现问题，并采取相应措施，最大程度减少经济损失。使得矿业资源开采工作尽快恢复正常。

3.4 维修人员主观诊断技术

对矿山机械设备进行故障诊断，最常用的是维修人员的主观诊断技术。这种故障诊断技术比较原始，优点是速度快、成本低，在矿山机械设备检修工作中占据重要地位。维修人员的主观诊断技术，主要通过维修人员处理矿山机械设备故障问题的经验和自身的知识储备，辨别矿山机械设备运行时的异常情况，为故障问题的处理提供参考。在矿山机械设备检修工作中，使用主观诊断技术，需要维修人员对故障现象拥有多年丰富经验，并且保持终身学习的习惯。在日常工作和生活中，不断提升自身的实践能力和理论知识，确保准确有效辨别矿山机械设备故障问题。

3.5 数字化模型系统检测技术

数字化模型系统检测技术主要利用传感器与数字建模相结合，通过传感器采集各项数据，建立矿山机械设备模型。从而能够更加直观找出故障问题，使矿山机械设备维修工作更加便捷。虽然这项技术能够精准确定故障问题的种类，但运用该技术对工作人员的专业性要求较高。而且整体检测时间较长，影响矿产资源开采工作。

4 结语

故障诊断技术是矿山机械设备维修的前提，更是矿业开采工作的安全保障。使用故障诊断技术，能够通过信息采集和分析等步骤，明确分析出矿山机械设备内部故障问题。然后通过专业人员的维修工作，使矿山机械恢复正常使用，避免矿产资源开采过程中的安全事故。虽然故障诊断和维修的流程看似简单，但在实际工作中，仍有许多细节需要注意。在矿山机械设备故障诊断过程中稍有不慎，就可能导致故障诊断错误，严重影响后续维修工作。利用故障诊断技术，应结合矿山机械设备的运行状况，分析每种故障诊断技术的优缺点。从而进行科学合理的选择，使矿产资源开采工作能够顺利有序进行。

参考文献

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［5 ］王进科.矿山机械设备的养护与维修技术初探［J］.决策探索（中），2019 （8 ）：22-23.

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