故障检测与诊断范文
时间：2023-05-16 14:51:43
导语：如何才能写好一篇故障检测与诊断，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
一、暖通空调系统故障类型
暖通空调系统的故障大体可分成两大类：硬故障和软故障，既有局部性也有全面性，对整个HVAC系统的影响大小也不尽相同。硬故障是指机械设备和运转部件完全丧失功能所产生的故障，例如皮带断裂、传感器失效、阀门不受控制和风机停止运行等故障。从故障产生时间的角度分析，这些故障应当归为突发故障，且故障影响效果比较严重，所以检测和诊断的难度系数不大。软故障的实质是说设备和部件的机械功能降低或局部失效等，比如部件或管道结垢、堵塞，局部泄露、仪表稳定性降低等等。软故障基本都是循序渐进的，在产生的最初时期所表现的特征不太明显，因此在初级阶段很难被发现，实际上，这类故障的产生是因为系统参数渐渐恶化，从某方面或者某种角度来讲，软故障的危害性要远远大于硬故障的危害性，所以，软故障的监测力度要适当加强，并且要做好预防工作，其对空调系统的意义和作用是不言而喻的。
暖通空调在运行一段时间之后，系统故障的产生一般都是偶然且不确定的，所以，故障的属性具有任意性，且发展情况与平衡过程具有随机性。从HVAC系统整个结构入手分析，所涉及的设备都是由子设备和基础构件按照一系列的标准组合而成的，层次性和系统性极强，所以故障产生时就会因为层次深度的不一样而造成不一样的影响。除此之外，考虑到系统是由多个相关的子设备综合而成的，一些子设备发生故障也可能是因为其相关环节或者设备产生故障而引发的，这种现象称为故障的传导性。根据系统故障产生的位置不一样，既可以说是设备故障也可以说是传感器故障，既可以说是硬故障也可以说是软故障，因为这些故障参杂在一起很难分辨，所以空调系统的诊断和检测就十分的复杂。
二、暖通空调系统故障检测与诊断分析
1、暖通空调系统诊断方法
暖通空调故障诊断方式主要有两种：一种是在线方式，即故障诊断系统实时地监测设备的工作状态，基于适时的在线故障检测与诊断算法，给出系统的故障信息，包括故障程度、故障所属模块、故障位置、故障报警等。另一种是离线方式，即构建计算机辅助决策支持系统，帮助系统迅速发现故障，制定合理有效的系统维修方案。
（1）基于知识的专家系统
建立专家系统诊断模块，包括专家系统知识故障诊断库，并可根据经验和知识的积累以及在获得了新的、可靠的故障诊断规则时或发现原有某条规则不足甚至错误时，能自动进行添加、修改和更新。 专家系统诊断模块由知识获取系统、知识库、推理机和输人、输出系统构成。
（2）基于规则的故障树
利用专家知识、工程师的经验和知识库建立基本故障诊断树，并可生成新的故障诊断树，用户则选择相适应的故障诊断树来执行故障诊断。
故障树分析是在复杂系统中作故障诊断的一种有力工具。用这种方法诊断的效率较高且不容易漏检，例如该模块能根据系统故障现象，逐次向下展开，查询有关的节点和树枝，直到找出故障的发生原因及处理对策。
（3）基于人工神经网 B P改进算法的模式识别
该模块由 B P改进算法的网络、网络结构参数及推理诊断等组成，主要用于完成模式识别和故障诊断。专家系统诊断与故障树诊断两种方法的相互结合，可以有效地解决过去已发生过的各种故障的诊断；但对于以前没有发生过的故障，不具备处理能力，因为知识库中缺乏相应的诊断知识。采用人工神经网络（ A N N） 模式识别技术是一种较好的方案。它根据新的样本进行自动学习和训练以更新故障诊断知识，并可添加到专家系统知识库中。A N N的故障初始样本来自已有的故障实例，这些实例可通过故障机理分析或专家经验获得，此外还可在应用中逐步添加、删除和更新。
2、故障检测与诊断的应用
随着科技的进步，现在的故障检测和诊断手段嵌入了动态的控制系统体系，完善了检测和诊断的技术。制定一些模型数值或者一些经验数据，当传感器测量得到的实际运行过程中的参数和由模型得到的计算值在诊断软件中进行对比和评估，它们之间的差值作为传送的数据，送到故障诊断分析其中的问题，如果这个差值逐渐的增大时，就说明了这个系统发生故障的可能性就会增加。根据检测系统的分析，就会将故障的诊断结果及时传送出去进行显示。这些故障诊断由输入的数据类型、复杂程度、性质等进行分区，较难的诊断就会需要长时间来完成，或者由更高层次的诊断设备来完成。
暖通空调系统故障的检测方法。在以前，我们所用的方法就是用直接、解析和时序三种冗余法来进行检测。基于定量模型法在相同的情况下可以通过比较实际系统或者仿真的模型运行状态来进行检测和诊断系统故障，但是在执行的时候需要具体的、精确的数据模型来进行检测。还有一些基于定型模型法、基于统计学法、人工神经网络法和模式识别法等可以对暖通空调系统的故障来进行检测。
按照故障的级别和故障的优先级不同，不同故障在不同的诊断层次上来诊断。在分布式控体系（DCS）中，驻留在不同层级上的故障诊断工主要由输入数据的类型、性质、复杂程度和诊断具使用的频率来区分，复杂的、需要更多知识和能的故障诊断（如诊断周期需要一天或一个月的将由更高层次的诊断工具（或计算机）来完成，由现在传感器性能的提高，大量的、低端的故障诊倾向于在传感器中就地解决。
三、结束语
综上所述，通过故障预测与诊断，使暖通空调设备按优化程序运行，是降低建筑能耗和提高经济的途径之一。因此，加强对故障的预测与监控，能够减少故障的发生，延长设备的使用寿命，同时也能够给业主提供持续的、舒适的室内环境，这对提高用户的舒适性、提高建筑的能源效率、增加HVAC系统的可靠性、减少经济损失将有重要的意义。
参考文献：
[1] 李志生，张国强，刘建龙. 故障检测与诊断技术在暖通空调领域的应用和展望[J]. 流体机械. 2006（06
篇2
由于机械设备电气系统大多数都在比较恶劣的环境中工作，如受潮受热或者是震动等，因此经常出现各类故障。随着机电技术的进一步发展，机械设备的电气化程度越来越高，电气系统在整个机械设备的运行中占据更加重要的位置，如何采用科学手段对电气系统的故障进行检测与诊断是我们必须要思考的问题。
1. 机械设备电气系统概述
机械设备电气系统主要由两部分组成，其一是电气设备，主要包括启动系统、蓄电池、发电机以及用电设备等。总结来说电气设备具有以下特征：电器设备上的电路都是模拟电路，因此诊断起来具有多样性的特征。故障诊断过程中会受到很多因素的影响，包括信号的传播和接收能力、噪声以及容差等，因此诊断过程中容易出现失误，一方面是重要故障不容易被诊断出来，另一方面是即使诊断出来，结果的精度也比较低，不能明确故障原因。因此，目前对模拟电路的诊断并没有形成一个标准的体系，仍旧需要将技术人员的经验作为重要依据。
其二是电子系统，包括电子检测系统、电子控制系统、功率控制系统以及传感系统等。电子系统最大的特征就是使用低压直流单线制，采用数字电路对系统整体进行控制。数字电路的状态有两个，分别是0和1，只要将真值表列出来，就能够将原因与结果一一对应。因此，数字电路的诊断具有较强的规范性，且可以实现对检测过程的实时监控，人们对诊断原理的研究也越来越深入，诊断技术之间成熟，一些诊断程序以及先进的诊断设备已经投入使用，并取得了不错的效果[1]。
2. 机械设备电气系统的故障检测与诊断
2.1依靠技术人员的感官进行诊断
电气系统发生故障时，经常出现资冒烟、震动以及火花等易于观察的现象，因此感官诊断是一种重要的故障诊断方法。首先是眼观，主要是“烟”的颜色进行判断，如果看到设备中冒出白烟，可以判断出电气设备过渡受热，是水分蒸发产生大量水蒸气导致的，可以说其并不属于真正的“烟”，只要对其进行烘干处理就可以解决。如果看到设备中冒出黄烟，可以判断出电源过电流导致设备过热，设备上的胶布以及油漆在高温的烘烤下冒出黄烟，需要进一步检测过电流产生的原因并及时处理，防止设备被烧坏。如果看到设备中冒出黑烟，可以判断出系统中的某个电气设备已经被损坏，绝缘系统失去作用，需要马上断开设备，对受损设备以及损坏原因进行检查，并及时更换。
其次是耳听，如果设备铁芯中含有线圈，通电后就会发出声音。如果发出嗡嗡声，声音比较柔和均匀，就可以判断出设备处于正常工作状态下；声音比较急躁，大小不均匀，可以判断出设备通电电流发生急剧变化，有可能是机械故障，也有可能是电气故障。如果发出滋滋声，可以判断出设备出现不正常放电问题，有可能是设备发生短路，也有可能是导体连接处发生电弧。如果发出“啪啪”声，声音比较响亮，类似放枪，可以判断出设备中的元件可能已经被烧熔。如果声音比较沉闷，可以判断出故障点不在外侧，而是在深处。
最后是触摸，技术人员将手放在设备外壳上，如果感觉非常烫，说明表明温度达到了50度，而电器设备的内部温度一般比外壳要高出10度到20度，说明设备内部温度很有可能已经超过了电动机的工作的极限温度。如果不采取降温措施，电动机就会加速老化，降低使用寿命。
2.2短路与断路检测法
首先是试灯检测法，就是将发动机用夹子夹住，接通开关以后，用测试棒逐段检测，如果试灯亮了，说明电路正常接通。如果试灯不亮，说明发生断路故障，故障点就处于亮灯和不亮灯之间。
其次是利用电压表对断路情况进行检测，需要在发动机上连接直流电压表的一个接线柱，将测试棒从另一个接线柱上引出，之后接通开关，对设备进行逐段检查。如果电压表存在指示电压，说明电路正常接通。如果电压表中没有指示电压，说明发生断路故障，故障点位置就处于有无指示电压的两点之间。
最后是电源短接检测法，这种方法主要用来判断设备是否发生短路故障。按照检测要求连接好电路后通电，如果保险丝熔断，说明存在短路故障，检测短路具体部位时，可以采用电源短接法。将火线从蓄电池上引出，从用电设备向着开关方向逐段接触检测，根据设备反应判断出故障位置。
2.3综合诊断法
电气系统的检测有很多种方法，这些方法虽然在维护机械设备稳定运行中发挥重要作用，但是仍旧不能满足实际需要。首先，检测功能比较单一，每次检测大多数都是针对一种或者是几种电气设备，综合性不强；其次，检测过程中的自动化程度不高，检测效率还有待提升；最后，故障诊断结束以后，经常出现误报或者是漏报问题，为后续维修工作带来麻烦。为了解决上述问题，人们提出了综合诊断方法，就是在计算机系统的支持下，将各种诊断方式综合起来使用，取长补短。该种诊断方式的应用范围较广，自动化程度高，可以对输出电压以及激磁电流等重要设备信息进行时时采集，系统自动将收集到的数据进行处理，根据处理结果判断出故障位置，并在系统中直接显示出来。技术人员可以根据系统显示的故障位置以及故障类型直接对设备进行检查，针对性较强，用最短的时间修复故障，保证机械设备的正常运行。
2.4红外线诊断法
篇3
关键词：工业自动控制系统；故障检测；诊断方法
中图分类号：TP277 文献标识码：A
1 故障检测与诊断领域研究现状
1.1 模型误差和系统不确定度的研究。基于数学模型的FDD系统的研究已日趋完善，但其诊断性能（如灵敏度，鲁棒性，实时）仍有待提高。
在该方法中，模型的不确定性的鲁棒性差，系统模型的准确性是高的，特别是对非结构化的不确定性。系统的鲁棒故障诊断是急需解决的问题。
1.2 目前，对于时滞系统故障检测与诊断研究成果还很少，还有许多问题有待进一步研究系统故障检测与故障诊断的研究成果未见报道。
1.3 对线性参数变化系统故障检测与诊断问题的研究刚刚起步，还有许多问题有待于深入研究。
1.4 混合动态系统的故障检测与诊断。混合动态系统（HDS）是指从共存的物品的新连续特性协助一个复杂系统的相互作用，由于混合动力系统的研究是一个刚刚起步的新领域。因此，对该类系统的故障检测与诊断有许多研究。
1.5 非线性系统的故障检测与诊断问题非常有限。线性模型不能用于非线性系统，它是基于小偏差理论进行局部线性化得到的线性化模型不能用于PDD，由于系统的工作点在实践中发生了变化，利用人工神经网络有效地融合了动态趋势的信息，并在一定程度上避免了传统故障诊断方法的不足，减少了故障检测与诊断的延迟。
2 车道设备及工作原理
2.1 线圈检测器及车道线圈
车道环形线圈由专用电缆绕几匝及其馈线构成，它通过一个变压器接到被恒流源支持的调谐回路，有源环形线圈构成LC调谐回路的电感部分，并在线圈周围的空间产生电磁场。当含有乌铁金属的车体进入线圈磁场范围，车辆铁构件内产生自成闭合回路的感应电涡流；此涡流又产生与原有磁场方向相反的新磁场，导致线圈的总电感变小，引起调谐频率偏离原有数值；偏离的频率被送到相位比较器，与压控振荡器频率相比较，确认其偏离值，从而发出车辆通过或存在的信号。常用的线圈检测器如图1所示。
车道地感线圈布设有两组：一组安装在收费亭窗口下方的路面上，其功能是车辆驶入车道后，触发地感线圈的电感变化，使车道计算机得到车辆驶入信号，对车辆进行计数；通过计算机的多媒体抓拍采集驶入车道的车辆图像，上传到监控室图像管理机。另一组安装在栏杆下方，其功能是车辆驶离车道后，触发地感线圈的电感变化，车道线圈检测器发出车辆离开信号，收费系统自动发出落杆指令。车道线圈的埋设布置如图2所示。
2.2 ETC入口车道工作流程
车辆进入通讯范围，首先压到路侧天线的前触发线圈，启动读写天线。判断车辆是否携带OBU，若携带，则读写天线与OBU进行通讯，判断其是否为浙江省内发行的OBU，编号和使用期限是否有效，若有效，则读取OBU内包含的车辆参数信息。接下来，判断OBU携带的CPU卡的发行方、卡编号、卡类型、卡的使用期限是否有效，卡是否与OBU对应，若有效，入口信息写入CPU卡中，自动栏杆打开，通行信号灯变绿。车辆压到路侧天线的后触发线圈，天线关闭。车辆向前行驶，触发到抓拍线圈，系统进行图像抓拍，字符叠加器将过车信息叠加到抓拍图像中。车辆通过落杆线圈后，栏杆自动回落，通行信号灯变红。系统保存交易记录，并将其上传至收费站服务器中，等待下一辆车进入。如果上述有效性判断未通过，则系统报警提示工作人员将该车辆引入附近的人工收费车道处理。
2.3 ETC出口车道工作流程
车辆进入通讯范围，首先压到路侧天线的前触发线圈，启动读写天线。判断车辆是否携带OBU，若携带，则读写天线与OBU进行通讯，判断其是否为浙江境内发行的OBU，编号和使用期限是否有效，若有效，则读取OBU内包含的车辆参数信息。接下来，判断OBU携带的CPU卡的发行方、卡编号、卡类型、卡的使用期限是否有效，卡是否与OBU对应，若有效，读取CPU卡中携带的入口信息，判断入口站编码是否有效、入口时间是否超时，若信息有效，系统自动计算收费额，并将出口信息回写入CPU卡中，自动栏杆打开，通行信号灯变绿，车辆压到路侧天线的后触发线圈，天线关闭。车辆向前行驶，触发到抓拍线圈，系统进行图像抓拍，字符叠加器将过车信息叠加到抓拍图像中。车辆通过落杆线圈后，栏杆自动回落，通行信号灯变红。系统保存交易记录，并将其上传至收费站服务器中，等待下一辆车进入。与入口ETC车道相同，以上任意有效性判断未通过，则系统报警提示工作人员将该车辆引入附近的人工收费车道处理。
3 收费系统安全管理
3.1 数据库安全管理
（1）及时升级数据库系统安全补丁，堵塞系统安全漏洞。
（2）设置必要的帐户密码，特别是超级用户的密码。
（3）制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。
（4）制定数据库备份策略，定期备份数据库数据。
（5）外来数据输入收费系统或收费数据向外，均严格按规定流程操作，并保证这一过程不使收费系统感染病毒或与公网建立直接的连接。
3.2 系统登录控制和安全策略
（1）制定恰当的操作系统登陆策略，收费系统除管理员外禁止无关人员登陆。系统登陆口令定期更换。
（2）对系统补丁更新、软件安装等操作前进行系统备份，确保操作系统能及时恢复。
（3）防止收费网络被非法侵入，通过防火墙、路由器的设置使收费网只允许已授权的IP地址或地址段进行访问。
（4）安装必要的检测软件或硬件设施，检查和报告网络流量异常。
（5）建立机房管理制度，对进出机房人员及其操作进行详细登记。防止强磁、强电、危险性液体等危及系统安全运行的物体带入机房。
3.3 系统应急预案制定和实施
（1）针对本地实际，制定雷击、电源损坏、洪水地震等突发灾害的应急预案。应急预案应包括应急人员组成、临时措施实施步骤、设备恢复次序、设施调配方式等内容。
（2）收费系统在特殊情况下，可降低服务水平，提供基本通行收费服务，如车道系统暂时停用自动栏杆、信号灯；计重系统临时改为按车型收费或标准质量收费；ETC车道暂时改为人工车道等。待系统设备恢复后再逐步启用原有服务。
（3）应急预案应定期演练，使各级参与人员都熟练掌握处理过程，防止在紧急情况出现时惊慌失措。通常一年应演练1～2次。
结语
本文所述了工业自动控制系统的故障检测与诊断方法，但由于现代传感器技术和专家系统技术的结合，该系统的故障检测与诊断已成为一种非常强大的生命力，将为企业提高生产效率和稳定性提供越来越有力的支持。
参考文献
[1]吴吉平.吴运新.隆志力.基于模糊数学的故障诊断专家系统的设计和实现[J].包装工程，2003（02）.
篇4
Abstract: The monitoring and fault diagnosis of the conditions of electrical and mechanical equipments of coal mine can effectively alleviate the frequency, extent, and failure rate of equipments, and increase the safety production of coal enterprises, reduce the mechanical and electrical accident. This article describes the characteristics and maintenance of the electrical and mechanical equipments of coal mine as well as significance of early prevention to equipment failure, particularly emphasize the application, development and inadequacies of monitoring and fault diagnosis of the conditions of electrical and mechanical equipments in safety production of coal mine.
关键词： 煤矿机电设备；状态监测与故障诊断；应用
Key words: electrical and mechanical equipments of coal mine；monitoring and fault diagnosis of the conditions；application
中图分类号：TD4文献标识码：A文章编号：1006-4311（2012）15-0039-01
1煤矿机电设备作业的特点
众所周知，煤炭储备位于地下深处，这就制约了煤炭机电设备的作业环境，使得其工作环境恶劣、苛刻。并且煤炭开采多是日夜兼程，要求煤炭机电设备也是马不停蹄的运转生产。具体说来，煤矿采集环境潮湿阴暗，且空池中充斥着大量有害液体、气体、固体颗粒、粉尘，再加上煤炭设备长年累月的高压重载、震动、冲击的力量，导致了煤矿设备故障和事故的频繁发生，增加了维修成本，也耽误了作业进度。
2机械设备维修或维护的种类
事后维修、预防性维修和预知性维修是机械设备主要的维修方式。此是那种方式各有利弊，可互相交叉使用。
顾名思义，事后维修指设备发生故障或者损坏后实施的应急维修。此类维修具有无准备性、盲目性、维修时间长、经济耗损大的特点。预防性维修是针对故障发生频率高的部件采取的一种有计划、有时间准备的维修方法。此类方法注重部件保养过程，定期对指定部位和零件采取不同程度的保养维修方式，避免了蝼蚁溃堤似的大型故障及事故。
预知性维修就是在设备工作时，检测设备的工作状态信息，判断设备的工作是否正常，其监测对象一般为材料磨损和性能下降的早期失效征兆，如振动、噪声等。若设备工作出现异常，则判断设备的故障点所在，并指导维护人员进行及时的维修，以减少不必要的停机时间，降低维修费用。预知性维修的形式多种多样，状态监测与故障诊断就是常见的两种形式，被广泛应用到了煤炭开采行业中。
3对煤炭机电设备进行状态监测及故障诊断的意义
对煤炭机电设备进行状态监测及故障诊断可以防患于未然，意义非凡。设备工作状态执行跟踪、记录、监测，第一时间发现故障的早期征兆，将事故的恶式发展状态埋没在摇篮中，从而以减缓、减少、避免、大型事故的发生。如果故障无可避免的发生了，那么设备监测仪器可以自动记录故障生成过程中的全部数据、信息，这就为揭示事故产生的原因、程度、部位，及后期的维修、同类错误的产生提供了最直接依据基础。此外，对设备状态监测及故障诊断还可充分的了解设备性能，为改进设计、制造与维修水平提供有力证据，也为设备的在线调理、停机检修提供科学依据，可延长运行周期，降低维修费用。
4故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用
4.1 矿井提升机检测与故障诊断提升机是矿井中不可缺少的设备工具之一，参与了煤矿的生产及运输材料、设备、原煤的环节。因此，提升机工装状态及效率的高低，可以影响到整个矿井的工作进度及安全。但是，提升机故障也是在所难免的，一般而言，可分为硬故障和软故障两类。当设备的一些特定参数超出其正常范围之内时引起的重大故障，我们称之为硬故障。软故障则指设备许多工况参数的故障。提升机硬故障可以通过保护装置解决，而软故障的解决由于牵涉到众多的工况参数的测量、数据的分析，其解决办法变数大、难度高，同时软故障还是硬故障发生的基础，因此通过安装传感器、采集振动值等参数并经仪器分析，对提升机软故障的及时监测、诊断及预报很有必要。
4.2 采煤机工况检测和故障诊断目前，交流电牵引采煤机是采煤机中最常见的一种类型，其应用历史已有几十年。但是与西方发达国家相比，其设备配置低，基本上无故障诊断功能，且故障检测局限、参数少，严重制约了采煤机的工作效率。而通过工况监测及故障诊断单元，左右摇臂检测、机身、、高压控制箱检测单元，检测显示单元等途径可以检测采煤机工况以及监测其故障，来增强机械故障预警的能力。
4.3 通风机的检测诊断技术通风机的检测诊断技术已日渐成熟，只需简单的操作便可诊断出其祸害所在。具体流程为先安装传感器采集信号，处理信号后则通过传感器内的类专家系统来对通风机进行故障诊断。故障诊断需借助灰色理论来快速定位其故障所在。而灰色理论的工作原理是利用高精度加速度传感器测出通风机敏感部位的振动加速度，并计算其烈度值和功率谱；再根据功率谱的分布和存入类专家系统中的设备标准故障模式灰色关联度分析，依据关联度的大小，诊断通风机的机械故障类型。
4.4 矿用高压异步电动机的检测及诊断技术像人类的心脏一样，高压异步电动机是矿井的动力所在，其高达6千伏的高压可以带动水泵、提升机等多个设备的运转。同样，高压异步电动机也存在众多故障，比如绝缘老化、机械损伤、电机烧损等。对高压异步电动机故障检测及诊断的作用不言而喻。现如今，高科技含量的信号处理技术、人工智能技术都大大提高了检测机诊断技术的深度、广度及精确度。其流程为，通过信号处理、参数识别等途径来提取故障，再通过局部放电测试、磁通测试、电流高次谐波测试等办法来诊断其故障所在。
5结语
设备故障诊断是一门综合技术，一方面要求技术人员要有一定的技术技能还要求其具备一定的实战经验；另一方面要求故障诊断设备装置不仅要在原理上可行，还要有高强度的可靠性，能够经得起时间及困难的考验。经过几十年的发展，煤矿机电设备检测与故障监测得到了很大的发展，其前景也是光明广阔。我们也有理由相信，煤矿机电设备状态监测与故障诊断技术，也会越来越成熟，其带来的成就也会越来越辉煌。
参考文献：
[1]吴撰梅.刍议煤矿机电设备管理与维护的应对措施[J].科技信息，2010，（36）.
篇5
关键词：机电系统；状态监测；故障诊断；现代技术
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.06.142
0 前言
我国机电系统状态监测与故障诊断系统是依托电子计算机技术、人工自动化智能技术以及电子测试系统，将这些技术有机的结合在一起，是现代化冶金技术与其他制造业技术发展的结晶，也是促进生产设备高效安全生产的重要因素。利用面向机电状态监测与故障诊断等现代化技术，能够及时有效的排查机电系统中的隐患，减少由于故障造成的设备损坏和人员伤亡，从而有效的保障企业的机电生产安全，实现社会效益和经济效益的最大化。
1 机电系统中状态监测与故障诊断技术的发展
1.1 定期离线的监测与诊断系统
监测人员定期到机电运行的现场利用传感器，对各个监测点进行测试，并利用记录仪器对信号进行检测，在专用的计算机或是内置微机对数据进行处理。因为这类的系统成本相对较低，方便使用，在机电系统早期的监测中频繁使用，但是这类系统的监测工作相对繁琐，一旦监测人员一时疏忽，容易造成严重的安全事故，对监测人员的素质要求也相对较高，以此定期离线的监测与诊断系统难以得到全面的应用。
1.2 在线、离线分析监测与诊断系统
在线、离线分析监测与诊断系统又称为主机监测与诊断系统，具体是指在机电设备均匀安装传感器，利用微型处理器对现场中的各个测试点数据进行整合与计算，由技术人员在主机系统上进行故障分析和排查，与定期离线系统相比，该系统虽然省去了更换测试点的环节，并能够及时在线进行警报和预测，但是对于数据的分析依然需要检测人员进行离线判断，增加了检测人员的工作难度，浪费人力资源。
1.3 在线自动检测与诊断系统
在线自动检测系统能够基本对设备上的故障进行自动的监测，而且能够自动分析数据，对事故的类型和规模进行判断。这类监测与诊断系统不要求专业过硬的技术人员，普通的技术人员就能进行茶操作，同时也不需要人为地更换操作点，省去了一定的人力资源，但是其软件的开发及研制的工作量过大，也过于繁琐，使用的成本过高，不适于广泛发的在机电系统中应用。
2 机电系统状态监测与故障技术诊断技术的研究
2.1 信号采集系统
为了能够促进机电系统数据采集的完整性，需要采集到机电系统中实际运行的各类信号，因此需要突出传感技术的重要性，我国的传感技术大多分为以下几类，振动传感器、声发射传感器以及温度传感器等等，以前对于传感器的技术要求，是需要其具备优质的灵敏性和动态特征，能够抵抗住外界信号的干扰，从而促进传感技术的稳定性。但是随着监测系统的逐渐完善，诊断技术也日趋复杂化，传感器的数量和质量也随之上升。因此，不同组合的传感器和监测设备，也能为不同类型的数据和信号进行统一的整理，从而促进整个机电系统的信息资源整合。
2.2 分析和处理信号
机电系统只一个关键的监测和故障诊断技术就是对于信号的处理，因此在实际的系统中，能够放大原始信号，许多连接点不能够直接引用，需要对点上的大量信号进行数据处理，分析其中是否存在大型故障，才能让机电系统运行得更加稳定和敏捷。在机电系统中对于信号的处理和检测，利用空间域滤波进行预处理，利用VoldKalman滤波进行多阶信号处理，采用Wigner Ville分布数据对非平稳的信号进行处理，除此之外，利用混沌分析的方法、智能传感技术、小波变幻的方法以及检测技术，也能够对信号进行分析和处理，并与传感系统相互连接，促进整个机电系统的运作。
2.3 机电系统故障的诊断方法
诊断机电系统中的故障时机电监测系统中的中心技术环节，其主要的监测内容是识别机电系统能否实现正常的运行状态。我国现有的故障诊断系统具有不同的技术类型，其中主要有温度诊断技术、光谱分析技术以及振声诊断技术等等。在初期阶段，由于就技术条件的限制，经过仪器处理之后的信号还需要经过大量的人工处理，因此可能会造成数据的误差，从而出现大的失误以造成重大的安全隐患。但是随着科技的逐渐进步，机电系统的故障诊断技术以及朝着技术化、自动化以及智能化的方向转变，通过这些技术，能够使信息进一步融合，使小波、分形以及非线性的技术理论得到广泛的应用，从而扩大了技术诊断的范围和规模。
3 机电系统状态趋势预测技术分析
3.1 远程网络技术的应用
随着电子计算机技术的发展，对于机电系统的状态和故障检测，可以利用网络计算机技术，对设备的状态和故障的情况进行实时、远程的监测，其中主要是对生产设备中的重要参数、开关的状态、轴承的温度以及设备的振动量进行检测，并通过IP 协议等技术类型，向服务器设备中输入需要的数值，一旦数据出现异常情况，计算机能够及时发出警报，向专家发出呼救信号，对故障进行及时并快速的排除，促进机电系统的安全性和稳定性。
3.2 利用虚拟仪器等技术
虚拟仪器设备主要是依托现代计算机技术和深层次的仪器设备，促使其紧密结合，由于我国技术开发的环境和谐友善，并具有一定的开放性，专家通过不断增加设备的新功能，使用户能够自己改变软件和设备的规格，无需受到语言和技术的困扰。同时以虚拟仪器为主要标志的智能化、网络化设备得到有力的开发，使数据采集系y和检测仪器能够紧密的结合在一起，综合运用数据信号处理技术、软件工程技术、标准总线技术以及计算机计算技术等等，为监测仪器的未来发展奠定坚实的基础。
4 总结
综上所述可知，机电产业是我国国民经济重要的组成部分，随着经济的发展和技术的人们生活水平的提升，对于机电技术的要求也就越来越高。面向机电系统的监测以及故障管理技术，需要相关部门组织专家及时开发新技术，依托电子信息理论，发展全自动、高效的系统监测体系，节省不必要的人力和成本资源，从而促进机电系统的安全性和稳定性，提升机电系统的运行能力。
参考文献：
[1]刘英英.探讨面向机电系统状态监测的现代技术[J].山东工业技术，2015（06）：247.
篇6
【关键词】机械设备故障诊断与监测常用方法 发展趋势
中图分类号： U673.38 文献标识码： A 文章编号：
随着科学技术的不断发展，近代机械工业逐渐地向着机电一体化的方向发展 机械设备的自动化、智能化、大型化、集成化、复杂化程度不断提高。因此，在生产过程中，为了避免产生巨大的经济损失，必须确保设备安全、可靠地运行。对机械设备的工作状态进行实时监视与诊断，并利用诊断结论采取相应的对策，杜绝生产事故的发生，无疑是一种行之有效的方法。故障检测与诊断技术就是在此基础上产生的一门新兴的学科，随着它在机械工程中作用的不断加强，故障检测与诊断技术越来越受到人们的关注，得到了迅速的发展。
机械故障诊断和监测技术的发展及现状
早在二次世界大战期间，由于大量军事装备缺乏诊断技术和维修手段，而造成非战斗性的损坏，使人们意识到故障诊断和监测技术的重要性。6o年代以来，由于半导体的发展，集成电路的出现，电子技术、计算机技术的更新换代，特别是l 965年FFT方法获得突破性进展后出现了数字信号处理和分析技术的新分支，为机械设备诊断和监测技术的发展奠定了重要的技术基础。
美国最早开展机械故障诊断技术的研究。英国、瑞典、挪威、丹麦、日本等国紧随其后。早在1 967年，美国就成立了机械故障预防小组(MFPG)，开始有组织有计划地对机械诊断技术进行专题研究，并成功的运用于航天、航空、军事等行业的机械设备中；日本在钢铁、化工、铁路等民用工业部门的诊断技术方面发展很快，并具有较高水平；丹麦在机械振动监测诊断和声发射监测仪器方面具有较高水平。
我国在机械故障诊断技术方面的研究和应用相对较晚，二十世纪八十年代才开始着手组建故障诊断的研究机构。其发展也经历了从简易诊断到精密诊断，从一般诊断到智能诊断，从单机诊断到网络诊断的过程，发展速度愈来愈快。与国外发达国家相比，我国虽然在理论上跟踪较紧，但总体而言，在机械设备诊断的可靠性等方面仍有一定差距。
经过30多年的发展，作为新兴的综合性的边缘学科，机械故障诊断技术已初步形成了比较完整的学科体系。就其技术手段而言，已逐步形成以振动诊断、抽样分析、温度监测和无损检测探伤为主，一些新技术或方法不断兴起和发展的局面。计算机硬件的突飞猛进、软件技术的日新月异，极大地促进了信号分析与处理技术的发展，从而更进一步推动机械故障诊断和监测技术向着科学化和实用化的方向发展。
故障诊断和状态监测的常用方法
状态监测和故障诊断是两种具有不同目的和方法的技术。设备状态检测的目的是判断机器运行的状态是否正常，包括采用各种测量、分析和判别方法。为进一步的故障诊断提供必要的数据和信息。而设备故障诊断的目的是判断设备运行内部隐含故障，识别故障的性质、程度、类别、部位、原因等，并能说明故障发展的趋势及影响，即作出中长期预报。
设备的故障有多种，不同的故障对应着状态信号中的一系列特征信息，这是设备状态或故障能被识别的客观基础。设备故障诊断的研究实质即为状态的模式识别问题。
常用的机械设备的诊断技术有振动诊断方法、无损检测技术、温度诊断方法、铁谱分析方法等。振动检测技术是通过对机械信号的拾取、放大、显示振动的峰值，以了解机械的振动状态，广泛地应用于设备诊断领域，常用于诊断旋转机械。振动信号是设备状态信息的载体，包含了丰富的设备故障信息，而振动特征是设备运行状态好坏的重要标志。振动诊断技术已经历了一个较长的发展阶段，其理论基础已比较雄厚，分析测试设备也已比较完善，诊断结果比较可靠，因而在故障诊断的整个领域中处于主导地位。但振动诊断技术也有不足之处：因为这一技术涉及信息传感、振动测试、信号处理等领域，对设备诊断技术人员的要求比较高。
无损检测法，有射线探伤，超声波探伤，磁粉探伤、声发射等。主要用于探测设备的内部立体缺陷，判断缺陷的存在、位置、性质及大小，常用于矿山、石化等行业中。如各种形态的钢铁机件中的裂纹、气孔、夹杂等隐患，长期交变应力作用下产生疲劳裂纹等，这些缺陷均可用无损检测技术及早地加以诊断和监控。无损检测技术可改进产品制造工艺、降低制造成本、提高设备的运行可靠性。
温度与机械设备的运行状态密切相关。对于温度特别敏感的机械设备，可用温度诊断技术，查找机件缺陷和诊断各种由热应力引起的故障。随着现代热传感器和检测技术的发展，温度诊断技术已成为故障检测技术的一个重要发展方向。
铁谱技术常用于机械磨损检测，其核心是利用铁谱仪，将油内铁磁性磨损颗粒与油液及杂质分离开来，并根据各种磨粒的数量、形状、尺寸、成分及分布规律等情况，对磨屑进行定性和定量分析，及时、准确地判断出系统中元件的磨损部位、形式、程度等。油液污染度和气体污染度的检测技术。在各种油箱、油缸、管路中固体颗粒状污染物是造成机件磨损、刮伤、卡死、堵塞的主要原因。据统计，70％ 以上的液压设备故障是由于固体颗粒物的污染造成的。所以，油液污染物的测定是预防机件破坏的有效途径。而气体污染是在故障形成过程中或故障形成后产生的故障，这种检测方法主要用于电气故障、发动机故障及空压机故障的监测。
故障诊断与监测技术的发展趋势
近十几年来，模糊诊断、故障树分析、专家系统、人工神经网络等新的诊断技术不断出现，从而产生了模式识别、故障树分析和小渡分析等分析方法。故障树分析法是对系统故障形成的原因采用从整体至局部按树枝状逐渐细化分析的方法。它通过分析系统的薄弱环节和完成系统的最优化来实现对机械设备故障的预测和诊断。模糊诊断法是建立在模糊数学基础上的，它利用症状向量隶属度和模糊关系矩阵求故障原因向量隶属度，故障原因隶属度就反映了造成机器故障原因的多重性和它们的主次关系程度，从而可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。专家系统是人工智能的一个重要分支，是一种以知识为基础的智能化的计算机程序系统，为计算机辅助诊断的高级阶段，研制专家系统是故障诊断技术的必然发展趋势。人工神经网络基于神经学研究的最新成果，是对人脑某些基本特征的简单数学模拟，它具有对故障的联想记忆，模式匹配和相似归纳能力，以实现故障和征兆之间复杂的非线性映射关系 这些方法在机械故障诊断领域的应用研究正蓬勃兴起，但尚处于发展和不断完善的过程中，将使机械设备状态监测朝系统化和智能化方向发展。
随着计算机网络化的飞速发展，人们共享资源和远程交换数据成为可能 利用光纤光缆、微波、无线通信及计算机网络等通信方式，将故障诊断系统与数字信号系统结合起来组成网络，从而实现对多台机组的有效管理，减少监测设备的投资，提高系统的利用率，因而网络化将是发展趋势之一。
总结
随着知识经济的来临，世界经济的全球化和一体化，人类对环境的要求越来越高 这对机械设备状态监测和故障诊断技术的要求也越来越高，不仅要满足实现诊断性能的要求，还要满足有利于保护环境、节约能源、节省资源、使用简单可靠的要求。这使得机械设备状态监测和故障诊断技术将朝着与环境相协饵的方向发展。
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【关键词】真空断路器;状态检测;在线监测;行程一时间特性;行程一时间曲线
引言
有关统计表明，一半以上的变电站维护费用是花在开关上，而其中60%又是用于断路器的小修和例行检修上;另外据统计，10%的断路器故障是由于不正确的检修所致。断路器的大修完全解体，既费时，费用也很高，可达整个断路器费用的1/3一1/2，而且解体和重新装配会引起很多缺陷，在对断路器事故的责任分类调查中，检修维护不当占很大比重。对于断路器的哪些部件运行多长时间需要更换，仍是一个存在争议的问题[1]。事实上在目前比较保守的计划检修中，时常发生许多部件运行很多年后更新时仍性能良好，而由于没有及时发现，某一部件出现缺陷而导致电网事故的情况也时有发生。因此能够了解断路器的状态，减少过早或不必要的停电试验和检修，做到应修则修，就可显著提高电力系统可靠性和经济性。随着科学发展，电力设备检修技术从开始的事故检修发展到定期检修，再到目前正大力开展的状态检修，经历了一个由不科学到科学的过程。可以说，目前的状态检修还处于初级阶段，远未成熟，而在线监测技术的开发是状态检修的基础，在线监测技术为状态检修的进行提供了必要的条件和经验[2]。
1.断路器在线监测技术的主要难点
由于断路器本身所具有的特性，造成了断路器状态监测工作的困难，这些特性可概括的表述如下：
（l）工作状态的多样性：断路器应用于各种不同的场合和电压等级。有些断路器需要频繁开合，而有些则在投入后很少动作;有些在寿命期限内要多次开断短路电流，而有些则很少开断。这种工作状态上的差异给断路器的在线监测与故障诊断工作带来了困难。在通过断路器开合过程中的信号来获取断路器机械状态信息的应用中，如果断路器投入运行后长期不执行分断关合操作，则无法获取想要得到的信号。这样，在两次检修周期之间若因外力等造成了断路器的机械损伤是无法判别的，只有等到下一次检修时通过检测才能知道。
（2）故障发生的随机性：电气设备的故障不仅决定于设备的当前状态，还跟它的历史状态有关系：同一种故障可能是由于不相关的多种原因造成的，而同一种原因也可能造成不同的故障。对于同样的状态参数，故障的严重程度不会完全一样，甚至可能发生故障也可能不发生故障[3]。也就是说断路器的状态变量与故障特征变量之间存在复杂的时变非线性映射关系，这种映射关系表现在了断路器故障发生的随机性上。
2.目前真空断路器的主要特征参数
目前真空断路器的机械特性参数主要有以下的几点，具体见以下表述：
合闸时间：从接到合闹指令瞬间起到所有极触头都接触瞬间的时间间隔。
分闸时间：从接到分闸指令瞬间起到所有极触头都分离瞬间的时间间隔。
合闸同期：从首相合闸开始到所有相都合闸为止的时间差
分闸同期：从首相分闸开始到所有相都分闹为止的时间差
开距：处于分位置的真空断路器的一极的动触头与静触头间或任何与其相的导电部件间的总间距。
行程：指真空断路器在分阐操作过程中动触头所移动的距离。
超程：指真空断路器触头完全闭合后，动或静触头所能移动的距离。
刚合速度：合闹辅助接点接通后10ms内的平均速度。
刚分速度：分闹辅助接点接通后10ms内的平均速度。
3.真空断路器在线监测系统的状态监测
3.1 行程―时间特性的在线监测
高压断路器的行程一时间特性是表征高压断路器机械特性的重要参数，也是计算高压断路器分、合闸速度的依据。高压断路器分、合闸速度，尤其是断路器合闸前、分闸后的动触头速度，对断路器的开断性能有至关重要的影响。高压断路器动触头速度的测量，主要是通过测量动触头的行程―时间关系，然后经过计算得到动触头的速度等参数。因此，高压断路器的行程―时间特性监测，是高压断路器在线监测的重要内容。
目前对高压断路器行程一时间特性的测量，多采用光电式位移传感器与相应的测量电路配合进行，常用的有增量式旋转光电编码器或直线光电编码器。直线光电编码器可安装在断路器直线运动部件上，通过传感器测量分（合）闸操作时动触头的运动信号波形。
而旋转光电编码器作为输入轴角位置传感器，通常安装在断路器操动机构的主轴上。旋转光电编码器采用圆光栅，通过光电转换，将轴旋转角位移转换成电脉冲信号[4]。
旋转光电编码器是输入轴角位移传感器，采用圆光栅，通过光电转换，将轴旋转角位移转换成电脉冲信号。当输入轴转动时，编码器输出A相、B相两路相位差90°的正交脉冲串，正转时，B脉冲超前A脉冲90°，反转时，A脉冲超前B脉冲90°，如图1所示。
图1 正交逻辑处理波形
系统用FPGA采集A相、B相两路脉冲，再对两相脉冲整形得到四路方波信号，这四路方波信号经过处理得到上升沿窄脉冲信号。对窄脉冲信号进行运算处理，输出两路加减脉冲P+和P-信号（P+表示正转时的脉冲数，P-表示反转时的脉冲数），两路加减脉冲信号经加减计数器计数，输出12位二进制编码，其值与断路器操作过程中动触头的运动过程相对应。
3.2 行程一时间特性曲线分析
利用合（分）闸操作过程中动触头的行程一时间波形，可算出动触头合（分）闸操作的运动时间、动触头行程、动触头运动的平均速度和最大速度与时间一速度曲线等参数，并且通过对两相信号的计数，能得到转轴转动的角位移的正负，从而可以测得断路器触头运动的反弹情况[5]。
断路器在合闸过程中，动触头刚开始行程是0，随着时间的增加，尺（正向脉冲数）相应增加，根据脉冲个数与行程的应关系，则可知断路器触头的行程也在增加。在某个时间P+取得最大值。时间继续增加，P-开始出现，说明触头出现了反弹。当P+和P-交替出现，则表明合闸快结束时触头出现了反弹。当时间继续增加，P+和P-不在变化，说明合闸过程结束。因此，从P+开始出现，到只和只都不再变化这段时间，即为合闸时间。将两个相邻的时间值相减，就可得到采样间隔;再根据脉冲数与行程的关系，则得到采样间隔所对应的行程，用这段行程除以采样间隔，则得到该段行程对应的触头运动速度。当反弹开始出现时，计算方法与没有反弹出现时的情况一样。计算完所有采样间隔对应的触头运动速度，则可得到触头运动的时间一速度曲线，如图2所示。
图2 合闸特性图
4.合分闸线圈电流的在线监测
电磁铁线圈的电流波形中含有很多信息，反映电磁铁本身以及所控制的锁门或阀门以及连锁触头在操动过程中的工作情况，如铁心运动机构有无卡滞，脱扣、释能机械负载变动的情况，线圈的状态（如电阻是否正常），与铁心顶杆连接的锁门和阀门的状态。因此，合分闸线圈的电流也是断路器状态监测的一个重要内容。通过霍尔传感器可以很方便地采集合分闸线圈的电流。线圈电流波形分析方法主要有如下两种：跳合闸线圈电流轮廓法（TCP）和分散包络统计法（DES）。现在以分散包统计法作主要介绍。
所谓分散包统计法，即先采用低通滤波器滤除信号的高频干扰;再求信号的分散包络统计（DES）;然后求取包络的导数，根据导数的极大值提取事件发生时刻;最后根据提取的时间参数判断断路器状态[6]。处理过程如下：
（1）首先采用3阶巴特沃斯低通滤波器对信号滤波。
（2）求取离散电流信号的DBS（分散包络统计），然后根据导数的极大值选取特征点。
（3）判断断路器状态。
断路器每动作一次，分别采集三相操作线圈电流信号，提取各事件的发生时刻，可按照以下几个步骤来判断断路器的状态：
a）越限检查
断路器技术参数中，规定了固有动作时间的最大允许值tmax，当实测动作时间t超过此值时，说明动作时间不合格，反映有故障存在，即t>tmax时有故障。
b）同期性判断
比较三相起始动作时间，当相间不同期数据超过允许值时，说明存在故障。断路器相间分、合闸不同期允许值，在其技术参数中有规定。以tb表示相间不同期允许值，ta0，tbo，tc0表示三相动作的起始时间，如果式max{|ta0-tbo|，|ta0-tc0|，|tb0-tc0|}>tb成立，则表明三相动作不同期。
c）与历史数据比较
对应断路器动作过程中各特征事件时间点t（i），并根据正常状态下三次各事件时间间隔平均值t0（i），与待测状态t（i）=t（i）-t（i-1）比较，根据其偏离来判断断路器的状态。仿真实验表明：一般偏离10ms以上时，则可认定断路器发生故障，实际应用时其具体阀值大小要根据不同型号断路器通过实验具体测定。
5.展望
对真空断路器进行在线监测对提高真空断路器运行的可靠性、实现真空断路器状态检修和提高电力企业的经济效益都有重大意义，利用断路器的振动信号特征值进行故障诊断;对分（合）闸线圈电流波形做更深入的研究;大容量真空断路器、低过电压真空断路器、智能化真空断路器、频繁操作真空断路器技术的研究;断路器行程特性研究，断路器机械寿命、绝缘寿命、电寿命状态监测的实现等，这些都还有待于作进一步的理论研究和实践探索。
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篇8
论文关键词：轧钢机械,设备故障,监测,诊断
1 轧钢机械监测流程
滚动机械工件是非连续轧制，速度不恒定，功率是从空载到满负荷周期波动的。为了保证测得的数据的可比性，应遵循以下原则对数据进行测定。首先，对于每一个测量点的测量，或由于激励源对测量点的传递函数和测量结果有很大的不同。其次，机器的工作条件是相同的，逐个测量，然后，保持相同的参数作为测量参数。最后，相同的仪器使用测量的方法是相同的。
一般情况下，智能轴承试验机或检测仪，检测关键部位的轧钢机，首先选择合适的监测点，监测前必须进行清洗；定期检测和记录测量数据；绘制测得的数据振动曲线，跟踪各点的振动变化；当振动值发生突变或连续上升时，操作点可能发生变化。轧钢机械监测流程如图1所示。
2 轧钢机械震动监测
为了更好地维护和维护轧机机械设备，需要对关键零部件的轧机动态振动监测，记录每天的振动值，在设备故障的情况下，使维护更具针对性。设备的关键部位是由智能轴承试验机或检测仪器检测，如图2所示。首先，选择合适的测量点，擦拭干净后再测试。测量点应固定。电机与减速器轴承振动测量要点。其次，定期检测并记录测量数据。再次，绘制振动曲线图，包括机械零件的名称、编号和位置，并显示简单的原理图、注释、测量值和测量点位置和日期的日期。最后，当振动的突变或继续上升，点的情况变化的操作，有可能是失败。
3 轧钢机械设备故障诊断
不同振动故障的比较，主要从以下几个方面。首先，分析了数据的时域、峰值和平均值。其次，从数据频率域的角度，主要分析了频率域特征，包括2个方面：第一，轴的故障齿轮的变化和咬合数据的频率，以及其他都是均方频率、中心频率特性。在处理这些数据时常被用来计算FFT算法。第二，振动机械故障，以确定需要从这些数据的分析，不利的数据将导致判断的准确性，分析结果也失去了指导意义。因此，它是可能的，以获得相对准确的数据，只有通过使用的检测器的经验和判断尽可能地消除噪声的影响。
通过在轧钢机上记录机械针，实现对故障的远程监控和分析。韩剧热的反思常用的传感器有位移传感器、速度传感器和加速度传感器。所提供的频率带具有不同的振动，并且在试验段安装了相应的传感器。例如，为了获得轴承零件的机械振动特性，应在轴承上安装加速度传感器。但其在实际的数据采集工作中不尽如人意，主要原因是加速度传感器的频率范围广，难以识别和记录频率范围更全面，特别是在连续低速旋转时，低频振动信息更难以被传感器记录。位移传感器可以克服这个问题，它可以更准确地获得低频振动的信息，因此位移传感器得到了广泛的应用，测量结果更加准确。
科学分析轧钢机械振动特性，以便更好地收集和分析数据，并对具体的故障进行诊断。滚动机械的故障往往是由动态控制的工作能力和耐磨性造成的，对轴承的速度动态观测，振动特性的输出频率等方面使用这些特性，可以实现一个良好的协调和互补的作用，加速度传感器和位移传感器，并不断扩大频率范围，使振动故障发现更及时以便更准确、更迅速地解决问题。
4 结语
对于轧钢机械来说，机械振动是轧钢机械的常见故障，轧钢机械振动故障是影响轧钢生产的重要因素之一，同时对轧钢机械生产过程中的安全问题也有着重要的影响。在轧钢机械运行中一般采用在线检测和在线诊断的系统确定轧钢机械振动故障的发生，分析轧钢机械振动故障的原因，给出轧钢机械振动故障排除的方法。
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关键词：电力设备；状态监测；故障诊断
中图分类号：F407文献标识码： A
电力设备诊断技术当前在开展过程中，主要是实现了状态监测和故障诊断两个方面的技术实施，在诊断监测过程中，通过提取故障信号，进一步开展检查维修工作，或者是通过对收集到的信号进行分析和处理，从而能够获取有效的状态信息，进一步做好故障机理分析、在线监测、监测信息传递、处理和存储等工作，从而不断的推动我国电力设备状态监测和故障诊断技术的提高，促进我国电力系统的良好行业，改善我国电力行业的发展现状，实现可持续、安全发展。
1.在线状态监测系统
1.1信号采集
电力设备在系统状态监测运行过程中，其在线状态监测系统主要就是在设备运行过程中，能够持续的开展检查工作，准确的判断设备运行状态，预测设备在未来的运行发展状态，通过设备运行状态量能够有效的反映设备运行情况，获取诊断对象的状态信息，通过采集电力设备的电压、电流和频率等信号，进一步依据所获取的信号来开展信号采集工作。通常情况情况下，在获取信号的过程中，有多种采样方式，第一，一次性采样方式，每次获取一个足够数据处理所需长度的信号样本；第二，定时采样，按照事前制定的周期进行采样分析；第三，在设备运行过程中发生故障后对其输出信号进行采样；第四，在设备故障诊断过程中，针对其有关的监测和跟踪信号，采取特殊的采样方式。
不同的采样方式目的就是为了能够获取电力设备运行状态，能够做出准确的判断，提高设备运行效率，对于断路器状态的好坏监测能够利用跳闸轮廓法和振动监测方法获得断路器的状态信息。
1.2数据传送
信号处理系统和监测设备的距离通常情况下都比较远，在传输过程中很容易受到外界的干扰，那么就可能造成对系统运行的影响，因此在信号传输过程中，需要先将信号进行模数转换，预处理和压缩打包后，再利用通信路径传输到处理控制中心，这样就可以将信号进行无阻断传输，保证信号传输的准确性。
1.3数据处理
在数据处理过程中，当接收中心收到通信线路传输来的状态量数据包以后，就可以利用不同的数学方式来对数据包进行很好的解析处理，在使用过程中，通过信号之间的数字化转换能够保证在时域中实现两个不同信号之间的相关分析搜索，进一步对另一个信号进行处理分析，在整个数据处理过程中，可以通过利用数字信息技术、智能控制技术等进行数据处理，提高了电力设备在线监测效率。
2.故障诊断
2.1故障信号特征量的选取
信号处理技术就是在很多的信号中能够准确的获取有用的信息，通过对这些信息进行进一步的传输和转换，从而能够提高电力系统的运行效率。在系统设备运行过程中，一种故障通常是通过若干的故障特征量来显示的，但是一个故障特征量也可能是不同的故障原因所致，因此在故障和故障特征量两者之间的关系并不明确，故障特征量的选取和提取是故障诊断中的难点问题。在对电力设备运行状态进行状态监测和故障诊断过程中，通常会由于故障特征量选取不当，而造成错误的故障诊断，当然也可能是由于故障的错误判断，选错了故障特征量，从而使得其运行状态存在很大的不合理。在选取过程中，存在错误诊断的原因就是由于故障特征量之间存在交叉区域，这就使得在交叉区域的故障特征量存在很大的模糊性，因此在选取故障信号特征量时，一定要选择具有代表性的特征量。
2.2故障诊断
在故障诊断过程中，其诊断方式不是单一的，下面我简单对常见的几种故障诊断方式加以分析探讨。
第一，利用多种传感技术和信息融合处理技术进行诊断。多种传感技术就是通过多个传感器来对同一个监测对象进行不同角度的诊断和观察，对同一个故障采用多个故障特征量进行分析，实现了多层次、多领域角度的特征量采集，在故障运行过程中，可以选择反映灵敏度较高的状态信息量，从而能够实现全面的故障诊断。
信息融合处理技术就是将传感器获取的信息数据进行处理，在设备故障诊断过程中，针对不同特征空间的反映进行相互联系，然后在信息融合处理技术实施过程中，能够求同去异，这样就可以提高电力设备监测和诊断的准确性，在信息融合技术实施过程中，不断的提高诊断准确率。
第二，基于特征空间矢量的诊断方式，这是一种通过对故障误差来进行故障特征量修正处理的方式，在故障诊断过程中，这种诊断方式具有较高的适应能力，能够针对不确定性和改变性的复杂对象进行故障诊断，在诊断过程中，在每次发生故障后，选择之前的故障征兆矢量作为监测对象，之后再选择一个新的先验征兆矢量，通过对误差进行计算和修正后，从而获取准确的征兆矢量，提高故障诊断效率。
第三，针对电力设备固有特性和在线监测状态信息量中的不确定因素进行综合考虑，能够按照最大隶属度原则进行故障分析和诊断。将信号采用模糊数学方式进行故障诊断，对故障的随机性和模糊性问题进行分析，建立相应的随机性方程和模糊性方程，能够以故障原因为方程变量，故障征兆为方程参数进行分析探讨，建立关系矩阵，做出正确的故障变量分析，提高故障诊断的准确性。
在上述三种不同的故障诊断方式进行诊断过程中，可以通过结合现代化技术，比如专家系统、人工智能等方法进行诊断，通过改进模糊神经网络在故障诊断中的应用效果，能够在建立的故障模型中进行故障的准确识别，提高故障诊断效率。
2.3故障诊断分析技术
故障诊断分析主要是对系统设备运行过程中发生故障的物理、化学过程等进行故障因果分析，在设备运行发生故障后，需要寻找故障特征量，对大量复制的设备状态特征量进行分析和整理，能够利用基于特征空间矢量的诊断方式，从而能够进行模糊识别，通过寻找适合的故障特征参数，从而判断故障种类和原因，能够进行很好的维修工作开展，提高设备运行效率，降低设备运行过程中的故障发生率。
电力设备故障诊断技术逐渐向着数字化、智能化等方向发展，在设备运行过程中，利用局域网传输的诊断信息，实现远程信息传输和故障诊断，在电力系统运行过程中，逐渐实现了设备状态监测和故障诊断信息的传输，在技术装备上进行很好的状态监测和故障诊断分析，从而保证信息传输的准确性和系统设备的良好运行。
3.结束语
随着我国电力监测技术的快速发展，传感器技术和信息技术也不断取得发展进步，在电力设备状态监测和故障诊断分析过程中，通过融合传感器监测技术和信息处理技术能够有效的提高设备监测的准确率，做好相应的设备运行故障监测和诊断，实现对故障设备的预测和准确诊断，进一步提高我国电力系统的运行效率。
参考文献：
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如在电控燃油喷射技术的基础上，采用三元催化器，就可以获得更高净化率的排放控制。但是为了能最有效地使用三元催化器，必须精确地控制空燃比，使它始终接近理论空燃比。因此，在排气管上增加一个氧传感器，经常性地检测排气的质量，并将其转换成电信号传给ECU。ECU根据氧传感器提供的信号，不断检测和调整发动机喷油器的喷油量，使发动机在多数情况下都工作在理论空燃比附近，实现了喷油的闭环控制，也有效地提高了发动机性能及整车的经济性。可以说，氧传感器起着至关重要的
作用。
一、氧传感器概述
氧传感器是排气氧传感器EGO（Exhaust Oxygen Sensor）的简称，其功能是通过检测排气中氧离子的含量来获得混合气的空燃比信号，并将该信号转变为电信号输入ECU。ECU根据（入）控制在0.98～1.02之间的范围内，使发动机得到最佳浓度的混合气，从而达到降低有害气体排放量和节约燃油之目的。
自1976年德国博世公司率先在瑞典沃尔沃（VOLVO）轿车上装用氧传感器之后，通用、福特、丰田、日产等汽车公司相继完成了氧传感器的开发与应用工作。汽车发动机燃油喷射系统采用的氧传感器分为氧化锆（Zr02）式和氧化钛（Ti02）式两种类型。氧化锆式氧传感器又分为加热型和非加热型两种，氧化钛式一般都为加热型传感器。在实际的维修作业中，通常将氧传感器分为1线、2线、3线及4线四种类型，主要由钢质壳体、锆管（或二氧化钛传感器元件）、加热元件、电极引线、防水护套和线束插头等组成。其中1线和2线没有加热元件，只有3线和4线才有。加热元件是受电控单元ECU控制的，它的作用是当空气进气量小（排气温度低）的时候，ECU控制加热元件通电加热氧传感器，使其工作在正常的工作温度，从而能够精确地检测排气中氧离子浓度的变化。
氧传感器安装在汽车的排气管上，头部装进排气管内，尾部暴露在空气中。空气可以从尾部流入传感器内部（氧化锆式），传感器外部跟废气直接接触，这样当氧离子在锆管中扩散时，锆管内外表面之间的电位差将随可燃混合气浓度变化而变化，即锆管相当于一个氧浓差电池，传感器的信号源相当于一个可变电源。当可燃混合气浓度低时，排气中氧离子含量多，因此传感器内、外氧离子浓度没有多大差别，两个铂电极间的电位差较低，约为0.1V；相反，如果可燃混合气浓度高，排气中的氧离子含量很少，传感器内、外氧离子浓度差别很大，两个铂电极间的电位差也大，约为0.9V。发动机ECU根据来自氧传感器的电动势信号判别可燃混合气的浓度，并相应地修正喷油时间，控制喷油量，使混合气浓度接近理论空燃比。通过闭环控制，再利用三元催化器，从而可以最大限度地减少尾气排放，使发动机性能处于最佳状态，提高燃烧效率，使汽车更节能、更环保。
二、氧传感器故障诊断与检测实例
1.案例一
（1）故障现象。一辆捷达GTX电喷发动机轿车，在使用过程中出现排气管冒黑烟、油耗高、怠速不稳等故障。
（2）故障排除过程。用专用仪器VAG1552检查发动机电控系统，显示空气流量计有故障，但测量空气流量计的线路及电阻都正常，进一步检查“08读取测量数据块”中的显示组033的第二区，检查氧传感器的电压值在0.1～0.2V之间变动（正常情况应该在0.1～0.9V间变动）电压变动范围很小说明氧传感器未起作用。拆卸后发现氧传感器顶尖部位的颜色为棕色。
（3）故障原因分析。这种现象是氧传感器中毒，经常使用含铅汽油的汽车更容易出现这种情况，所以即使更换了新的氧传感器，汽车行驶几千公里后还需要再次更换氧传感器。根本原因是：由于过高的排气温度，使铅侵入氧传感器内部，阻碍了氧离子的扩散，使氧传感器失效，失效后的氧传感器不能把真实的混合气浓度信号传给发动机控制单元，造成喷油量不准确，就会导致上述故障现象。
2.案例二
（1）故障现象。一辆宝来1.6AWB的发动机在无负荷踩下加速踏板时无反应，车主称因加速无力更换了三元催化转换器。
（2）故障排除过程。以VAG1552进行故障检查发现，故障代码18030油门踏板1-G79（1号油门踏板传感器）信号过低、18041油门踏板传感器2-G185（2号油门踏板传感器）不可靠信号、17510氧传感器加热线路对正极短路和17511氧传感器加热电路功率太低。由于是加速问题，先检查油门踏板传感器，以仪器进行发动机数据流08-062检查时发现，踩下油门踏板时1～4区都没任何反应，又根据线路图进行油门踏板传感器1-G79和2-G285的元件和线路检测，并没有发现问题，此时，判断故障可能在氧传感器上。
拔下氧传器的4线插头，根据线路图显示，氧传感器上1号线是来自燃油继电器的87号的电源线，2号线是氧传感器加热电阻到ECU121／4的接地回路。用万用表量取氧传感器1和2号的电阻为无穷大，可以判断氧传感器的加热电阻已断路，必须更换氧传感器。在拔下氧传感器的情况下启动发动机，不能加速的故障依然存在，为了尽可能把故障一次排除，又对加热线路进行了仔细检查。量取传感器1号线，来自87的电源线与车辆接地有12V电压，但与2号线跨接时并没有电压值，再进行氧传感器2号线与ECU（220）的T121／4号线线路检查，测到电阻为0.5Ω连接线路正常，现可判断除氧传感器故障外，发动机电脑也出现故障，不能正常给氧传感器接地，因此对ECU和氧传感器进行了更换，故障排除。
（3）故障原因分析。三元催化转换器堵塞后，维修人员更换了三元催化转换器，而拆卸氧传感器时，氧传感器的线束与传感器没有一起转（拆卸时只旋转传感器外体，并没有注意需要与连接线一起转动），氧传感器外壳用于固定线束的固定环已松动，传感器加热电阻的连接线束被人为损坏造成传感器内短路，但并未被当时的维修人员发现。而更换三元催化转换器时装回了已损坏的氧传感器，由于线路短路使ECU的线路板在传感器回路处严重损坏（形成短路情况时已使熔丝熔断，因发现S243／10A熔丝已被更换成25A），而刚好ECU损坏的线路板处焊接位置与油门踏板传感器的回路线路焊接位置很接近，使油门踏板回路导线也严重烧毁，数据检测不连通，以致检测故障时误认为是油门故障，而真正原因是氧传感器线路故障。
三、结束语
