设备故障诊断与维修范文
时间：2023-04-02 03:43:30
导语：如何才能写好一篇设备故障诊断与维修，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
根据以往矿山机电设备维修的经验看，造成矿山机电设备出现故障的原因有三个，即配合关系发生变化、设备超负荷运转、设备工作能力损耗，这三个原因既是外部作用的结果，也与设备内部运转离不开关系。配合关系发生变化是指相互配合工作的零件其中一方发生损伤，从而导致零件之间无法像没有发生损伤之前那样合作，致使设备无法正常运转。零件损伤大多数是因为零件老化或者意外，当零件受到这些作用力之后，形态和尺寸就会发生变化，无法保持原本设计的性能。设备的超负荷运转是指设备所进行的工作量超出了其原本的承受能力，通常表现为设备运转的时间过长和设备的承载力过重，从而让设备的正常运行状态遭到破坏。设备工作能力损耗是设备随着使用次数的积累不可避免会发生的变化，是内外因共同作用的结果，常常伴随着部件老化和磨损、承载力增大、热量变高、零件变形等现象出现，针对工作能力损耗问题，只有加强对设备的维护与升级。
2矿山机电设备的故障诊断方法
2.1小波神经网络应用
由于神经网络自身具备独特的信息处理方式与结构，因此神经网络在人工智能、自动控制、信号处理以及模式识别等相关领域中的应用范围十分宽广。选用某种网络拓扑结构对活性网络进行构建，通过学习能够将全部任意的非线性系统描述出来；另外，神经网络还具备自适应、自学习等功能。诊断矿山机电设备故障的过程中，对于故障源的寻找应当从故障初始征兆入手，初始故障征兆至故障源的映射一般存在非线性映射关系，所以在采煤机等系统诊断中应用人工神经网络具有十分显著的效果。
2.2模糊数学
根据此类非线性复杂映射关系，在确保诊断合理的基础上，在诊断采煤机故障的过程中引入模糊数学，建立一个完整的模糊诊断数学模型，将定性分析、专家经验以及定量分析有机结合在一起，在计算机上进行实践，以此在诊断采煤机故障的时候为相关工作人员提供一定的参考。建立数学模型的时候，首先应当考虑采煤机在故障知识方面具备的特性，选取相应的知识表示方式，建立一个将各种征兆与故障原因之间的模糊因果关系相对应的矩阵，在确定矩阵中的隶属度值的时候，必须对实验测试结果与故障诊断经验进行参考，根据诊断过程中出现的概率数据可以对隶属度值进行实时的刷新，为了进一步提升诊断精确性，诊断时可以根据经验积累修改权矩阵。
3矿山机电设备维修故障诊断与维护策略
3.1加强岗位培训
就目前情况来看，全面落实设备电子化与自动化是提高劳动效率与降低运营成本的关键所在。因此在进行设备的采购与管理时，首先需要将技术培训工作放在首要位置，因为无论是从事管理工作还是机械设备的操作与维修工作，都需要具备良好的技术操作能力与相应的理论知识基础。尤其是在机工、电工培训时，需要确保二者培训工作的相互渗透，才能够从根本上保证机电共同维修基础专业课程教学质量。另外在现场工作教学中需要做好继续教育工作，机工不仅需要了解机械部分的工作要求及相应的功能，还需要掌握基本的故障诊断与辨别技术。
3.2技术改造工作
为了切实保证机械设备的使用寿命，降低设备检修与更换成本，技术改造工作的重要性无疑日益凸显。一般来说，在对设备进行技术改造的时候有两个方面的工作的需要技术人员去完成，第一方面是设备技术改造部门需要联合机电部门联合作业，从宏观上对机械设备的运行状态进行实时监测以及保护，另外还要考虑电气部分运营的可行性，综合多种因素，从实际情况出发，保证电气运行的安全、可靠，完成技术改造工作。
3.3健全机电设备维修管理体制
对于设备维修部门而言，在日常技术管理的过程中需要从宏观出发，建立健全机电设备维修管理体制，以体制规范维修工作质量，严禁出现操作人员未经岗前培训便上岗的情况，规范工作人员的操作行为，定期组织部门内部人员参加公司的业务培训，提高部门员工的专业素质。别外，机械技术与电气技术管理的对立与统一矛盾需要得到有效解决，从某种意义上来说，健全机电设备维修管理体制是保证设备运行稳定性、延长使用寿命的关键所在。
3.4重视矿山机电设备的维护工作
对设备进行维护工作是在设备没有发生故障之前进行的，设备维护是一种规避发生故障风险的工作，可以在设备没有出现故障之前排除可能促使设备发生故障的因素，降低设备发生故障的概率。当设备发生故障以后，更应该重视设备的维护工作，可以有效减少下次再出现同类故障的次数。同时也应注意到，设备维护工作对于保障员工的人身安全具有非常特别的意义，企业可以减少因员工负伤或死亡而带来的经济赔偿，提高企业经济效益。
4结束语
篇2
关键词:煤矿机械;故障;诊断;维修
1我国煤矿机械设备的现状
现阶段，我国煤矿生产中恶劣的井下作业环境，导致煤矿机械设备较之于其他设备存在的故障问题较多:①井下作业环境较为恶劣，空间小而且环境潮湿，粉尘与有害气体长期存在;②很多设备长期处于超负荷的运行状态;③井下机械设备一旦出现问题无法进行及时的故障诊断与维修，设备的更换频率也较低，导致设备的安全性与工作效能降低。从我国煤矿机械设备现状来看，主要存在以下三个问题:①机械设备质量的整体水平不高，创新性不足，发展良莠不齐。部分企业的生产观念较为保守，不愿及时进行设备更新;部分企业在生产作业中，一半采用先进设备，而一半仍停留在手工作业层面;还有一部分企业受先进生产理念影响较大，设备均采用国外先进设备，现代化水平较高;②我国煤矿机械设备缺乏系统性研发体系，很多企业在科研投入上积极性不高，甚至部分机械企业从中撤出;③机械设备研究工作人员分处不同机构，无法进行统一的设备研究工作，致使研究人员短缺，不利于设备的更新发展。
2我国煤矿机械的故障诊断技术
2．1振动检测诊断技术
振动检测诊断技术是以机械设备运行中振动的变化与特征为依据，分析与检查设备的运行状态是否存在故障，是机械维修人员在进行故障诊断中的最主要的方式。它的优势一方面在于振动参数具有广泛性与多维性的特点，另一方面在于这种通过设备振动情况进行诊断的方式可免于对设备本身造成不利影响，并无需将设备关停。另外，这种方式在判断的准确性上也较高，可以通过收稿日期:2017－01－11作者简介:段云峰(1975－)，男，山东淄博市人，助理工程师，现在兖州煤业股份有限公司济三矿用材料厂从事机电、机械制造管理工作。较为直观的方式，对设备存在的问题进行精准、实时判断。
2．2无损检测技术
无损检测技术又叫非破坏性检测技术，可以进行设备的内部和外部故障检测而不损于待测设备，这种技术方式因其非破损性优势在煤矿机械维修领域得到了广泛的应用。但是在应用无损检测技术过程中，要针对检测设备可能存在的问题与设备本身的材质加以分析，以便选择出最佳的检测方式。
2．3油液磨屑分析检测诊断技术
油液磨屑分析检测技术在煤矿企业的设备检测中也有较为广泛的应用。该技术主要通过从机械中所含的油液中提出一定样本，对油液样本进行光谱与铁谱分析，由此对检测设备的运行情况、磨损部位以及磨损的程度进行分析和判断。
2．4红外测温诊断技术
温度是进行设备检测的一个重要评判标准。设备若在某个部分出现磨损与烧坏，就会造成设备材料温度的升高，以致无法正常发挥设备的功能。红外测温诊断技术便是通过设备故障导致升温的原理，通过对设备不同位置的温度变化来分析设备当前的运行状态，并采取相应的手段维修与改善设备故障部分，以便确保设备的正常运行。
3提升煤矿机械设备维修技术的措施
3．1提升机械设备的设计水平
“设计决定产品”，这是20世纪60年代西方发达国家在大量市场调研基础上所得出的结论。设计不仅仅关系产品的外观，它更代表着产品的质量，甚至决定产品成本。因此，我国应加大对设计理念的重视，并以相关设计学理论为基础，不断研究与更新设计方法，以此加快设备质量的提升，推动其不断更新换代。
3．2提升机械设备的可靠性
煤矿企业的安全生产往往脱离不了机械设备的可靠性，而机械设备的可靠性如何是由其材料决定的。通常情况下，导致设备失效的原因一般有两种:①设计不合理造成设备强度不够而失效;②长期磨损、疲劳、腐蚀与生锈导致设备失效。其中，导致设备失效的最主要的原因是设备的长期磨损。因此，应将设备材料质量的提升作为提高其可靠性的重点。随着当前科技的不断发展，在设备的制造中，大量新材料因其独有的优越性，获得了广泛的应用。新材料可以应用于机械设备的关键部位，可以大大减轻设备的重量，同时还可提升设备的可靠性，弥补存在的不足。
3．3提升技术人员的业务能力
随着各行各业分工的不断精细，专业性逐渐加强，在煤矿企业中通常一个工作仅由一人负责，而其他人则对该工作不过问。为推动企业的不断发展，应该对技术人员的业务能力进行培训和提升，确保员工积极性的发挥，实现一专多能，在分配技术人员一种专职工作以外，再进行几个相关简单工作的分派，以不断发挥员工的潜在才能，推动企业各个部分的协调性与设备维修的及时性。
4结论
煤矿机械设备在煤矿固定资产中占据重要位置，做好设备故障的分析、诊断和维修对于保障设备的正常运行，提高企业的经济效率，保证生产的安全性具有重要意义。
参考文献:
［1］徐进．煤矿机械工程系统最佳维修周期的可靠性确定［J］．煤矿机械，2013，(8):31－32．
篇3
关键词：机电设备管理；维修；故障诊断
生产力的发展，离不开机电设备，它大大提高生产效率与生产质量，为企业带来丰厚的经济效益。但是，如果在生产运营当中，机电设备经常出现故障，得不到及时诊断解决，也将给企业带来不可估量的损失，如果是航空、地铁等行业，还可能发生人员伤亡事故。正由于机电设备故障的产生充满了各种不确定的因素，因此，在机电设备初期故障查找、降低故障成本、做好设备计划检修、避免故障停机等方面的故障诊断技术显得尤为重要。
1机电设备故障诊断技术概述
机电设备故障诊断技术是对机电设备运行情况进行检测，根据运行时得到的相关测量参数，查看并判断其是否正常、满足安全运行，科学的故障诊断技术能够提前发现机电设备的故障隐患，通过预防性的计划检修安排，有效的保障机电设备安全运行。
2机电设备产生故障的主要原因
所谓设备故障，一般是指设备失去或降低其规定功能的事件或现象，表现为设备的某些零件失去原有的精度或性能，使设备不能正常运行、技术性能降低，致使设备中断生产或效率降低而影响生产。设备在使用过程中，由于磨擦、外力、应力及化学反应的作用，零部件总会逐渐磨损和腐蚀、断裂导致故障而停机。其故障产生的主要原因如下。（1）机电设备的超负荷工作。在生产运营过程中，如果机电设备出现的实际工作参数超出设备设计生产时设置的最大工作值，会出现振动加剧、温度过热、压力过大等异常，造成零部件损坏，导致机电设备故障的产生。（2）机电设备的磨损。机电设备随着运行时间的增加，在长时间受到内部与外部因素的共同作用下，零部件发生磨损变形、老化失能，导致故障发生。（3）违章操作、维护不当。不严格执行操作规程，违章操作，以及不按时维护、使用错误的工具和方法，维护不当，都会造成零部件损坏，导致的故障发生。
3机电设备管理的必要性
机电设备是因现展的需要而出现的产物,它替代了人的体力劳动，大大提高了企业的生产运营效率和质量。机电设备管理工作以企业的运营发展为基点，通过对设备的科学管理，提高企业的生产效率和质量，并结合相关的管理理论及技术，使设备状况能够得到实时监控、反馈、处理，是企业内部管理的一个不可缺少的组成部分。随着人工智能的发展，在未来的企业生产运营中，将有更多智能机电设备取代人，从事普通操作工作，机电设备在企业的比重将大大提高，对企业未来的生存和发展有着深远的影响，机电设备的有效管理越发必要。
4故障诊断技术在机电设备管理中的应用
（1）故障诊断技术的简介。故障诊断技术的种类包括了主观诊断、数字模型的故障诊断、信息处理识别等，我们在诊断机电设备故障的过程中，需要对机电设备进行全面的技术了解，依据设备技术图纸资料，并与日常维修记录等信息相结合，针对设备故障的机械、电气、液压等不同类型特点，采取科学、合理的诊断方法，准确检测出故障情况，做好维修、维护，防止此类设备故障的再次发生。在整个机电设备的主观诊断过程中，经验丰富的工作人员往往能利用以往的诊断经验，进行充分的前期故障勘察，更容易找出故障出现的位置。
（2）常用的故障诊断技术。①振动诊断技术：机电设备出现故障时，如内部裂纹、破损、变形时，设备相关零部件的振动特性将发生显著的变化，借助这一原理，在机电设备合适位置上安装振动传感器，收集振幅、频率、频域等振动信号数据，通过分析软件，得到图表报告，以此来诊断、评估设备零部件的损坏程度，如轴承的损伤、齿轮磨损与零部件的松动程度等。但是，根据振动信号识别设备故障是件难度很大的工作，这主要是因为，同一故障可以表现出多种症候,同一症候可由不同故障引起,不同类型的机器,其故障与症候的对应关系可能不完全一样,这种对应关系又与运行条件、环境条件、故障历史及维修情况密切联系。顾在故障振动技术诊断中,熟悉和掌握设备的结构、特性、使用和维修情况，具有丰富的诊断实际经验都是非常重要。②无损检测诊断技术：无损检测诊断技术，是在不损坏零部件工作状态的前提下，对被检验零部件的表面和内部质量进行检测，通过无损检测的方法，对设备故障进行科学诊断的技术。可以检测出设备零部件的表面及其材料内部、零部件之间的结合部是否产生损坏，如裂纹、缺失及腐蚀等。常规无损检测方法有超声波检测、射线检测、磁粉检测、渗透检测、涡流检测等。在我国由于无损检测诊断技术的起步相对较晚，无损检测诊断的专业技术人员相对较少，但是相对于其它的故障诊断技术来说，这种技术能够在不损伤机电设备的情况下，检测出设备故障，因此无损检测诊断技术在我国具有很大的发展空间。③红外诊断技术：传统故障诊断方法往往需要停电检测，并且有些项目对设备具有一定的破坏性，降低了设备的使用寿命，为此产生了在设备不停电的情况下检测设备的方法——红外诊断技术。运用先进的红外线对机电设备进行扫描，通过测得机电设备的温度来判断机电设备是否发生故障。红外诊断器是由红外测温仪与红外热像仪组成，通过其独特的检测手段——非接触式的在线红外检测及热成像技术来监测设备的运行状态，可以及时了解设备现状，有效查找故障原因，并能预测设备未来情况，把设备故障消灭在萌芽状态。红外诊断技术以非接触、远距离、不停电为显著特点，在电力系统的设备安全运行中发挥着重要的作用。
5故障诊断技术的应用
机电设备管理制度能不能够具体的实现，我们能够在机电设备操作上直观的反映出来，所以我们需要时刻保持注意机电设备的管理情况。机电设备由于长时间运行在恶劣的工作环境下，并不能保证每次的保养和维护能够按时进行，从而导致机电设备零件磨损、老化严重，这样发生的故障原因是不同的，故障的原因也出现明显的区别，传统的机电设备维修，是将机电设备进行拆卸然后在发送到维修人员进行维修，这必然会将造成二次损害设备，还浪费大量的生产时间，增加企业的生产成本。而当故障诊断技术的出现以后，作为一种新的诊断技术，为现代生产企业带来了非常大的改变，产生的影响也更加深远。例如：地铁电客车的牵引电机是整个电客车的动力源，轴承作为牵引电机的关键部件，承载运行中的振动和冲击，其质量和寿命对地铁安全运营有十分重要的作用，对轴承的维护有极高要求。目前，部分地铁公司已开始采用SPM（ShockPulseMethod）冲击脉冲技术，对电客车牵引电机轴承故障进行诊断，通过滚动轴承滚道和滚动体之间接触面，在滚动时产生的冲击脉冲信号，通过分析频域、振动有效值及幅值来找出故障部位。对西门子牵引电机轴承进行振动检测，在驱动端和非驱动端轴承所在位置选取检测点，在保持指定电机转速时，测量获得轴承冲击脉冲值HDm，它以分贝表示测量结果，用以判断轴承损坏严重程度。当HDm＜20dB时，可认为轴承状态良好；当20dB≤HDm≤35dB时，轴承逐渐劣化，可通过轴承添加油脂方式降低HDm值；当HDm＞35dB时，轴承的某部位极大概率已出现裂纹等损伤，若继续工作，有较高的安全隐患和运营风险，通过更换轴承解决。通过故障诊断技术，及时发现初期故障，提前制定维护策略、确定维护计划，对故障原因分析及解决起到关键作用。
6设备故障诊断技术的发展和趋势
设备状态监测与故障诊断技术以复杂、关键系统和设备为研究对象，以高新技术为依托，融会贯通了多种工程技术系统设备及领域，已形成了一门理论与方法相结合，且工程应用性很强的跨学科、综合性的应用技术。随着现代数学、信息科学、计算机技术、电子技术、人工智能技术、网络技术的更加广泛和深入的应用，设备故障诊断技术与当前前沿科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化、诊断理论诊断模型的多元化，诊断技术的智能化。
7结语
目前，先进的故障诊断技术在机电设备管理和维护中得到广泛应用，除了能够大量减少机电设备的停机维修时间，还能在不增加维修人员数量和人力成本、在避免对设备进行拆卸的情况下，完成故障诊断，有效地避免拆卸对设备的损坏。随着机电设备故障诊断技术的快速发展，故障诊断理论的进一步完善，将使机电设备管理维护更加简便，通过量化的数据显示、参数对比,快速查找出故障部位、隐患、趋势，为企业进行有序的生产运营，提高企业经济效益提供有力支撑。
参考文献：
[1]梁旭彤.广州地铁二号线牵引电机驱动端轴承故障分析[J].机电工程技术，2015,44（4）：100-104.
[2]朱谊勇.故障诊断技术在煤矿机电设备管理与维修中的应用[J].科技风,2015,(10):177..
篇4
关键词：煤矿；机电设备；故障；诊断；维修
一、煤矿机电设备使用常见故障
①损坏型故障：如断裂、开裂、点蚀、烧蚀、变形、拉伤、龟裂、压痕等。
②退化型故障：老化、变质、剥落、异常磨损等。
③松脱型故障：松动、脱落等。
④失调型故障：压力过高或过低、行程失调、间隙过大或过小、干涉等。
⑤堵塞与渗漏型故障：堵塞、漏水、漏气、渗油等。
⑥性能衰退或功能失效型故障模式：功能失效、性能衰退、过热等。
二、故障原因分析
2．1故障分析的目的不仅在于判别故障的性质、查找故障原因，更重要的在于将故障机理识别清楚，提出有效的改进措施，以预防故障重复发生。通过故障分析，找到造成故障的真正原因，从设计、材料选择、加工制造、装配调整、使用与保养等方面采取措施，提高机械产品的可靠性。
2．2在分析故障时，一般是从故障的现象入手，通过故障现象找出原因和故障机理。由于受现场条件的限制，观察到或测量到的故障现象可能是系统的，如离心泵不吸水；也可能是某一部件的，如离心泵的填料过热；也可能是某一零件的，如轴或轴套表面损坏等。因此，针对产品结构的不同层次，其故障模式有互为因果的关系。
2．3故障原因分析是一门综合性学科，涉及系统分析、结构分析、测试分析，以及有关疲劳、断裂、磨损、腐蚀等各种学科的知识。
三、煤矿设备诊断技术
（一）矿井提升机
提升机是矿井生产、运输的主要设备之一，它担负着提升原煤、矸石、下放材料、升降人员和运送设备的任务。提升机运行的安全可靠性状况不仅直接影响煤矿的生产，还影响到煤矿生产人员的生命、财产安全。
由于矿井下恶劣的工作环境和防爆的要求，提高矿井提升机系统的可靠性就显得十分重要，而完善的故障预测技术是提高提升机系统可靠性的重要措施。目前普遍采用单一传感器对提升机控制系统进行检测，并对其频谱进行分析，达到对故障诊断的目的。但由于矿井提升机主要工作机构如制动系统、机械传动系统、系统等，它们在工作过程中，都有可能出现故障，这就给准确判断故障类型造成很大困难。
多传感器信息融合技术对提升机的故障进行诊断，从而导出新的、有意义的信息，而这种新信息是任何单一传感器所无法获得的，它表示了被检测目标对象的行为。通过多传感器信息融合，可以扩大时空覆盖范围，增加置信度，改善检测系统的可靠性。
（二）采煤机检测和故障诊断
采煤机是机械化采煤的主要设备，其工作可靠性直接影响煤矿的高产高效。据资料统计，采煤机械故障的70%～80%是液压系统的故障造成的，液压系统工作的可靠性对于降低采煤机的故障率，提高采煤机的可靠性和开机率，具有重要的意义。
采煤机液压系统分高压和低压两部分，高压随负载的增加而升高，低压是恒定的，负载的增加或降低对低压无影响。低压正常，高压降低，当负载增加时，高压反而降低，这说明液压系统有漏损，泄漏处在主油路的高压侧，应停机处理。高压正常，低压下降时说明低压系统或补油系统有泄漏，应检查主油路的低压侧和辅助泵及补油系统。高压下降，低压上升，说明液压系统中高、低压窜通，应检查高压安全阀、旁通阀、梭形阀是否有窜液。
当油温升高，液压油混入水后，油液乳化，油的黏度降低，系统泄漏增加，油温迅速上升。观察牵引部油箱油位是否上升，抽油样观察油是否有沉淀现象。油进水后将分解，上部是油，下部是水，这种情况应立即换油。当牵引部有异常声响，液压油混入空气后可使液压系统产生气穴，声响，如不及时处理将损坏油泵。油泵将发出异常。检查过滤器是否堵塞，吸油管是否漏气，牵引部油箱液面是否太低。这都是造成系统吸空的主要原因，发现后及时处理。
监测方法监测系统由传感器、分站及传输接口和主机三部分组成。采煤机工作时传感器将检测的各物理量转换成200～1000Hz的方波信号送给分站，分站将信号简单处理后分时发送给传输接口，再由传输接口传递给主计算机，由计算机对信号进行全面处理，实现数据的存贮、显示和打印及故障报警。
对采煤机液压系统进行故障分析，实施主动维护，是提高采煤机使用可靠性，延长其使用寿命的有效方法。液压元件试验检测和系统的工况监测措施可提高采煤机的开机率，降低液压系统故障的产生，延长采煤机液压系统及元部件的使用寿命。
四、煤矿机电设备的维修方法
4．1设备维护与维修的要点
①正确处理预防为主计划检修关系。预防为主就是通过机电设备使用中的观察检测，掌握设备运转磨损情况，注意日常维护保养和维修．及时消除机电设备的故障隐患。当磨损达到一定程度就要定期或及时检修，不能拖延，因此要把预防与计划检修结合起来。
②正确处理生产与检修的关系。设备检修需要一定的人力、物力和时间，一些煤矿在生产任务重的情况下，常常忽视检修工作，出现机电设备带病作业，致使事故发生．严重影响生产、安全和进度。
③正确处理日常保养和定期专业维修的关系。日常保养工作一般由机电设备使用中一位的职工进行，要通过岗位责任制落实到人头，专业维修由专业修理矾构负责，有计划地检查和维修，要把一者有效地结合起来，避免“断层’砚象发生。
4．2关注机电设备维修的具体工作要根据设备的结构、性能和特点从制定出日检内容、要求和注意事项．对机电设备的检查可分为日检和定期检查。检查的方法可分为感觉、经验性检查和用仪器等科学手段进行检测，机电设备的大修、中修、小修要根据机电设备的具体情况分步骤进行。
五、煤矿机电设备维修技术更新
5．1机电设备的技术改造
技术改造是对机电设备的结构的局部改变，从而创新设备的性能，提高生产效率。技术改造是生产发展和科技进步的客观要求，根据当前我国煤炭企业机电设备普遍老化、科技含量低，进行技术改造要对项目进行全而技术、安全、经济、环境等方而的比较和论证，进行可能性调研，从中选择最佳方案。
5．2机电设备的技术更新
机电设备的技术更新是用新的机电设备代替旧的机电设备，机电设备的更新不仅仅是指同一型号、同～类型机电设备的更换．而主要的是用性能更高、更先进的新型设备取代旧设备，从而使使生产建立在先进技术和基础上。因此，技术更新不一定等到机电设备磨损到完全丧失其使用价值时才能更新，而是当出现新的性能更好、效率更高的新设备时，继续使用旧机电设备在经济上考虑已经不合算了，在条件具备的情况下，及时进行设备更新、实现技术彻底创新。
篇5
关键词： 故障诊断； 数据库； 远程专家支持； 中央维护系统； 信息化
中图分类号： TN711?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）23?0009?04
Research on fault diagnosis and maintenance system for new aircraft
YU Kai1， XU Zhi?bing1， HAO Shun?yi2
（1. Jiangsu Jinling Machinery Manufacturing Plant， Nanjing 211106， China； 2. Air Force Engineering University， Xi’an 710038， China）
Abstract： In view of the problems such as complex structure and difficult maintenance of the aircraft avionic system， a highly informationalized fault diagnosis and maintenance system was established. The fault data and maintenance database sharing information is transmitted through network. The maintenance of aircraft， aircraft fault diagnosis and troubleshooting are realized by using fast fault diagnosis， enhanced fault diagnosis and remote expert support diagnosis. According to the working modes， the cost of maintenance was reduced and the flight efficiency was improved.
Keywords： fault diagnosis； database； remote expert support； CMS； informatization
随着飞机机载电子技术的发展，设备复杂度、集成度不断提高，机载中央维护系统（OCMS）逐渐成为飞机航空电子系统的重要组成部分之一。然而，在飞行中出现的空中故障、偶发故障、故障虚警等情况给地面维修工作带来很大困难。如何更好发挥中央维护系统的功能，如何有效提高地面维修人员故障排除效率，都是值得思考的问题。因此，与新型飞机相配套的故障诊断维修体系研究是十分有意义的。
1 故障诊断维修体系架构设计
1.1 整体架构
故障诊断维修体系构建以故障诊断应用平台为中枢，机载中央维护系统（OCMS）作为激励源，综合化数据支持库存储维修信息，利用分布式网络支撑平接便携辅助维修装置、中央维护系统地面站、远程专家支持终端协同工作的故障诊断架构，如图1所示。它具有故障诊断与隔离、维修方案制定与下发、故障案例形成与存储、信息交换与共享等功能，实现更加快速精确的故障诊断，帮助维修人员以最佳途径完成排故工作。
图1 故障诊断维修体系的架构图
维修人员使用便携式维修辅助设备（PMA）、中央维护系统地面站（CGS）等前端硬件支撑设备，实时掌握当前飞机的技术状态、放飞与维修记录、飞机故障信息等重要数据。当飞机有故障时，该诊断体系将结合维修信息数据库的资源，采用先进的诊断、预测、决策技术，生成故障诊断信息和排故方案，故障排除后形成故障案例并对案例记录、存储。综合化数据支持库还包括了完整的技术资料信息，与维修活动相关联的构型数据，设备的履历信息，飞机整机、部件的测试策略库，以及支持维修过程中操作使用的视频教程等资料。在网络支撑平台上，采用了客户端/服务器（C/S）和浏览器/服务器（B/S）融合的多层运行方式，为联接入网络上的设备建立物理链接；通过客户端、浏览器、服务器上的应用软件以灵活多样的形式开展维修信息的共享与融合，实现不同诊断维修工作模式下对数据库的操作需求。同时，远程专家支持平台中的专家终端可以通过远程支持服务器实现远程故障诊断与排故指导、数据库信息确认与更新、故障诊断规则与算法优化。
1.2 硬件组成及其功能
故障诊断维修体系的硬件载体主要由故障诊断维修服务器、维修信息数据库、远程专家支持终端、便携式辅助维修装置和中央维护系统地面站五部分组成，如图2所示。
图2 硬件组成图
1.2.1 故障诊断维修服务器
诊断维修服务器作为体系的核心部分，通过对飞机故障、状态信息提取出的特征数据进行分析，选择合适的诊断规则并建立诊断模型，获取飞机故障的最佳一致性诊断结果，然后为维修人员制定出维修方案。服务器中包含了诊断规则表及相应的诊断算法程序（如神经网络、卡尔曼滤波器、ARMA模型、D矩阵等）。该服务器还能够管理PMA和CGS设备，对这些设备上的软件程序进行安装、参数配置与升级；对设备大容量存储器与维修数据库上的信息进行同步。
1.2.2 数据库服务器
维修信息数据库存储着飞机技术资料、飞机使用维修技术数据、故障诊断案例等信息。在飞机使用和维修过程中，数据库将不断更新和完善，是故障诊断体系的关键要素。
数据库服务器是提供访问和管理维修信息数据库操作的软、硬件集合。它将对数据库进行统一的管理和控制，实现不同用户根据其访问权限对数据库进行相应操作，以保证数据库的安全性和完整性。通过网络联接上服务器后，维修人员可以访问数据库中的数据，远程专家终端和数据库管理人员也可以进行数据库的更新、维护工作。
1.2.3 远程专家支持终端
远程专家支持终端实现了维修人员与飞机研制专家之间的诊断维修资源共享。研制单位的技术专家对飞机故障提供远程诊断服务，加强了状态信息诊断的准确性，为维修人员提供了准确的技术指导和决策支持。利用网络支撑平台，专家终端还可以对维修信息数据库的更新内容进行确认；对诊断维修服务器上的诊断策略与算法进行优化。
远程故障诊断服务是由维修人员提出申请，远程支持服务器建立网络通道为专家终端提供远程支持服务。远程支持服务器完成以下任务：实现维修人员和后方专家进行视屏会议、电子白板、在线讨论，实时交流解决问题；实现将现场测试数据、判定数据、BIT数据等发送给专家终端，专家对故障信息进行会诊。专家完成诊断分析后及时将诊断维修方案反馈给维修人员；实现远程在线检测飞机故障，采集飞机运行时的状态信息，专家可以对飞机进行交互式、可视化诊断。
维修人员定期对飞机保障过程中采集的故障信息、状态数据进行统计分析，并形成反馈数据包（包括故障数据、飞机技术状态数据、产品问题、故障诊断模型及算法修订建议、维修预测模型及算法修订建议等内容）。这些数据包将反馈至专家终端，经过专家分析、确认后再将数据库内容和服务器算法进行同步更新。
1.2.4 CGS中央维护系统地面站
中央维护系统地面站作为诊断维修体系的前端设备之一，协助PMA对飞行后的飞机维护信息进行分析、判断与筛选处理。CGS对OCMS与PMA诊断的结论做进一步的汇合，为诊断维修服务器开展增强故障诊断提供准确的预处理数据。同时，CGS还实现飞机技术状态管理、飞机使用时间管理、电子履历信息管理、飞机技术资料交互阅读和PMA数据更新管理、飞机故障案例编制管理等功能。随着飞机各系统信息化、数字化、集成度的提高，CGS能够有效管理飞机保障信息和维修数据，方便了故障诊断和维修工作的开展。
1.2.5 PMA便携式维修辅助装置
便携式维修辅助装置（PMA）是一种配合飞机现场维修使用的可移动计算机设备，如掌上电脑PDA、平板电脑或者笔记本计算机。维修人员将PMA与位于机轮舱和座舱的飞机数据检测口相连，完成OCMS数据的下载和上传，对简单故障进行诊断与排故指导；还可以根据检测需要执行特定设备的自检测，验证飞机是否存在故障。
1.3 软件设计
软件部分采用了人机交互界面层、诊断维修应用层、维修信息数据层的三层逻辑结构。人机交互界面层运行在客户端上，以Web浏览页面与Windows应用程序形式实现；应用层运行在作为维修体系中枢的诊断维修服务器上，以Web Server组件服务器与Win Form服务器端软件形式实现；维修信息数据层运行于数据库服务器上。
人机交互界面层提供了良好的交互界面服务，通过可视化界面显示信息和搜集数据。诊断维修应用层运用计算机、数据库技术将复杂的诊断规则和算法以组件的形式封装起来，实现诊断维修的关键操作。维修信息数据层存放了大量诊断、维修数据，基于关系型数据库，实现数据的存储、访问和集中管理，通过数据访问组件为应用层提供接口，保证其完整性、安全性和可维护性。
1.4 数据库构成
数据库的架构是以S1000D、S2000M标准作为数据结构的参考依据，由交互式电子手册（IETM）数据、故障案例库、测试/诊断策略数据和飞机产品数据组成。各组成数据的内容如下：
IETM数据包括了描述类信息、操作类信息、维修计划类信息、维护程序类信息、故障类信息和故障隔离类信息数据。这些数据主要来源机的设计数据、保障性分析记录及用户使用需求数据。
故障案例库主要为研制、生产和试飞过程中形成的故障信息库。这些故障信息经数据确认、特征提取、统计分析后形成了故障案例库。故障案例库主要由故障特征表、故障描述文本和故障排除方案组成。故障特征表包括了故障征兆、故障发现时间、故障发生环境特征等。每一个特征维护有置信度和权重，用于在案列匹配中计算相似度。故障案例文本支持进行全文检索，当用特征表无法查找类似案例时可以通过全文检索进行查询。故障排除方案包括故障件、故障位置、故障原因、隔离方法等内容，用于形成故障诊断维修报告。
测试策略库描述了产品测试项目的具体实现，并建立测试程序。它包括了信号建模和测试程序控制建模。信号建模是测试实现的基础，定义被测信号和测试所需的激励信号，包括信号类型、IO方向、幅值范围、频率等参数。对于总线信号来说还要对总线的协议进行建模。测试程序控制建模用于控制测试程序的执行流程，如测试程序的启动、停止、顺序、循环、延时等。诊断策略库描述了故障检测和隔离的判断标准和诊断结果。故障的检测和隔离可以采用阀值判断法，即根据测试结果是否超差进行判断。由此可见，诊断策略库中的故障模型可以是一个数值区间，也可以是一个计算公式。诊断结果主要包括了故障模式、故障位置、故障原因、故障影响等信息。
产品数据是飞机技术文件所规定产品在使用特征和性能差别上的信息集合，是飞机技术状态标识的重要手段。在维修过程中，产品数据将记录飞机不断更换故障件、不断改进设计的情况，还包括了主要机载设备的安装结构、安装位置、安装数量、工作的执行间隔和累积时间等信息。数据库通过对维护产品数据可以实现对飞机使用阶段技术状态的掌握。
篇6
关键词：地铁车辆；电气系统；故障诊断系统
一、地铁车辆故障诊断的特点分析
地铁车辆属于电力机车的一种，它拥有非常复杂的动力系统，该系统是由诸多零部件组合而言。地铁车辆的运行过程具有一定的复杂性、随机性和动态性，几乎所有时刻观察所得的数据都具有不可重复性。从系统论的角度上讲，地铁车辆的故障诊断具有以下几个方面的特点：
其一，零部件多、结构复杂，但却具有非常明显的层次性。地铁车辆虽然由若干个零部件组合而成，但是仍然可将其具体分为几大系统，即电气系统、机械系统、空气管路等等，这些系统中又包含了多个子系统，每个子系统都是由诸多零部件组成，由此形成了一个具有分层结构的树形网路结构。
其二，故障诊断时需要检测的参数较多，车载检测设备有限。由于地铁车辆本身属于一个复杂的动态系统，为了能够准确地对各个子系统的故障进行诊断，需要检测大量的参数。以电气系统故障诊断为例，需要检测的参数包括各个电气设备的高低电平信号、电气参数信号等等。在具体诊断时，需要采集相关的信号进行分析处理，从而获得车辆的故障信息。然而，地铁车辆在设计时，仅仅考虑了一些常规故障的检测，车辆上自带的检测设备比较有限，无法对所有故障问题进行准确有效的诊断。
其三，车辆故障具有突发性及缓变性的特点。在对大量的地铁车辆故障进行分析后发现，很多故障都存在突发性的特点，故障出现的比较突然，几乎没有任何明显的征兆，很难进行准确的预测。同时，还有一些故障具有缓变性的特点，即故障为渐进性的，故障发生后会导致局部功能失效，此类故障一般都可以通过相关的检测设备进行预测。
其四，故障诊断的实时性要求较高。通常情况下，地铁车辆的运行环境较为恶劣，这在一定程度上增大了设备故障的发生几率，一旦运行中的车辆出现故障，其后果十分严重。为此，在车辆运行过程中需要及时发现故障征兆，并在故障初期提醒司机采取有效的措施加以解决处理，从而使故障得以快速排除，确保车辆运行安全。
二、地铁车辆电气系统故障诊断系统设计研究
近年来，随着我国城市轨道交通的不断发展，其系统变得越来越庞大，为了确保该系统的正常、有序运行，需要诸多的车辆予以支撑。地铁车辆作为一种复杂的系统，一旦其出现故障，后果非常严重。目前，对地铁车辆的故障处理方法一般都是将车辆开至车辆段进行维修，虽然这样能够解决故障问题，但是确无法保证运营效率。尤其是地铁车辆的设备技术含量越来越高，从而使得设备的维护难度进一步增大，加之维修技术人员比较有线，部分设备的维护与维修都需要制造厂商提供相关的技术支持，由此导致了车辆维修成本过高，不利于地铁车辆的经济运行。电气系统是地铁车辆中最为重要的子系统之一，对该系统进行快速、准确的故障诊断尤为重要。鉴于此，本文结合当前先进的信息技术，提出一种地铁车辆电气系统故障诊断系统。下面对此展开详细论述。
（一）故障诊断专家系统总体设计
设计该系统的最终目的是为了进一步提高地铁车辆的运行安全性，当车辆的电气系统在运行过程中发生故障问题时，该系统可以在相对较短的时间内对故障进行准确诊断。为使地铁车辆维修中心能够在车辆出现故障时获取诊断信息，决定采用目前较为流行的分层式结构体系进行系统设计，整个体系结构共分为四层，即车载设备层、网络传输层、维修中心层以及监控中心层。该系统由以下三个子系统构成：
（1）车载级。该子系统主要负责实现各个车厢所要监控的关键设备的状态监测、智能控制及故障报警等任务，由设置在车厢内的设备控制器及监控程序完成相关设备信息的采集，然后借助车辆总线以列车总线进行信息传输。
（2）车辆段。该子系统主要负责对本车辆段内的维修车辆上的关键性设备的实时监控、故障诊断以及维修等任务。它利用无线通讯网络与互联网相连接，在此基础上将车辆的实时故障信息传送给车辆段进行诊断。
（3）监控中心级。该子系统主要负责实现与当前现有监控设备的集成，可对全局车辆进行故障诊断，并分析引起故障问题的原因，为故障处理提供决策支持。
（二）系统主要功能设计
（1）车载级子系统功能。故障诊断系统所针对的主要对象为地铁车辆，所有的故障诊断信息全部都是从车辆中获得。为此，车载级子系统应当具备如下功能：故障信息采集、传输、预处理、简单诊断以及应急对策等等。
①设备监测功能。在对地铁车辆基本信息了解的基础上，对其关键设备的实时运行状态进行监测，主要包括以下内容：制动系统、牵引系统以及信号系统的实时状态信息和幅值监测等等。②故障报警功能。由于地铁车辆上的设备种类较多，从而使得故障报警类型也相对比较繁多。车载级子系统可以支持各种类型的报警，如偏差报警、限制报警、控制失效报警等等，同时，对每种报警均可自定义条件与级别，若是在同一时间段内出现若干个报警信息时，系统则可根据报警的紧急程度选择优先处理。③其它功能。实时故障诊断与故障识别、故障数据实时存取、故障应急预案管理、故障信息远程发送、维修申请、司机命令接收、关键设备定期报表等等。
（2）车辆段子系统功能。在地铁线路中，车辆段时地铁列车维护维修的主要场所，拥有功能强大的故障诊断系统能够提高维修技术人员的工作效率，有利于降低维修成本。该子系统具备如下功能：远程故障信息接收与诊断、故障仿真推演、专家知识库管维、故障集管理、故障统计分析、报表等等。
（3）监控中心子系统功能。目前，国内各大城市的轨道交通系统采用的一般都是“两调三控”模式，其中两调具体是指中心级调度和车站级调度，而三控则是指中心、车站以及就地三级控制。该子系统的主要功能如下：运营车辆故障数据信息远程接收与发送、区域级车辆故障诊断等等。
三、结论
综上所述，本文针对地铁车辆电气系统提出了一种故障诊断系统，并对其功能设计进行了详细论述。该系统已经在某城市的地铁线路中获得了应用，自系统投入运行后，地铁车辆的故障率显著降低，确保了线路的正常运营，不但降低了维护维修成本，而且还提高了车辆的运行安全性。系统使用至今运行稳定，并未出现任何异常，具有一定的推广应用价值。
参考文献：
[1]唐德尧.共振解调技术与机车车辆传动装置故障诊断[J].电力机车技术.2012（5）.
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故障诊断技术是指利用科学的方法对机电设备进行测试分析和诊断，在实际工作中，故障诊断技术属于机电设备的一种防护工作，因为故障诊断技术是在机电设备运行中通过检测仪器检测出各种参数信息，与标准参数进行对比后，如发现异常，则证明设备存有故障，经调节后，使检测出的各种参数恢复标准状态。
1.1故障诊断技术的类别故障诊断技术可以分为五大类别:①数字模型技术。通过事先构建出的数字模型，将设备中数据信息的变化直观地反映出来。通过对正常数据信息的对比，能够掌握设备的运行状态。②信息采集技术。信息采集技术主要是针对各种信息进行采集，通过采集后的信息对比，能够发现设备的故障问题，并通过信息针对故障部位进行维修。③信息处理技术。对采集到的信息进行筛选与处理，对参数正常的信息进行过滤，保留故障信息。④识别技术。在信息采集完成后，通过信息的识别和分析对采集到的信息进行处理。⑤诊断与测算技术。在信息识别后，对设备的故障、使用及寿命等进行诊断和测算，防止再次发生设备故障问题。
1.2故障诊断技术矿山机电设备的故障诊断技术分为两种:测试分析和理论诊断。对机电设备故障出现的原因、位置和故障程度进行诊断，根据诊断结果制定维修方案，维修方案中也包括日后的维护与防范措施。这种方式能够将机电设备的参数确定，并且预测出机电设备安全范围内的工作时间和稳定性，对出现的异常现象进行评价，既能分辨出故障类型、程度，也可以预测出故障隐患问题。由于矿山机电设备的工作环境比较特殊，所发生的故障信息也有一定的特殊性。
1.3故障诊断的步骤机电设备故障诊断的步骤为:对机电设备建立模拟模型，通过传感器对其进行数据采集，然后对数据进行分析和处理，判别出故障类型和运行状态，最后制定故障诊断方案。
2故障诊断技术在矿山机电设备维护中的应用
2.1主观诊断在机电设备中均配备相应的故障诊断仪器，通过具有多年工作经验的工作人员使用故障诊断仪器对故障进行诊断，通过对机电设备的检查、设备参数的调整、对故障的分析以及维修等工作，使机电设备的故障能够快速解决。但是，这种方法对故障诊断人员的要求过高，虽然简单，但是可靠性低，对诊断的结果难免存在主观意识，如果出现误判，则对机电设备的运行与维修都产生影响。
2.2仪器诊断法机电设备中故障检测的监测仪器有很多种，如示波器、频谱仪等，监测仪器能够对机电设备的震动幅度、频率、位置、转速以及温度、压力等参数进行检测，并显示出结果。通过软件对结果进行分析检测，来判断机电设备是否出现故障。判定方法可以将当前数据和历史数据进行对比，数值多或少都代表机电设备存在故障问题。这种诊断方法，需要大量记录采集到的信息、机电设备的历史参数、对比参数等，面对复杂多变的矿山机电故障问题，此方法略显复杂。
2.3无损坏检测技术无损检测诊断技术在监测过程中不会对机电设备造成影响，虽然监测的部位属于机电设备的主体或金属材料内部、零件之间的结合等复杂且隐蔽的部位，此种检测诊断技术应用超声波技术、射线照相技术、表面缺陷等技术，不会对机电设备造成影响。在实际操作过程中，技术性较强，结合了计算机技术、传感器技术以及分析技术等，同时此技术的费用相较于其他检测技术费用较高，目前我国所使用的故障检测技术中鲜有人使用此种技术，但这是故障诊断技术的一个发展方向。
2.4智能诊断技术矿山企业中，对机电设备的信息采集、分析、处理等技术均属于智能化。智能化故障诊断技术是自动采集数据技术和处理数据技术的结合，将人工的理论和方法输入到计算机中，通过计算机对机电设备的故障进行诊断，整个诊断过程中无需工作人员在场，完全实现智能化。目前此种诊断技术已经是现代煤矿企业中机电设备最为普遍的检测技术。
2.5故障诊断专家系统矿山机电设备的故障十分复杂，并且不易发现，针对这种特点，单纯依靠一种诊断技术达不到系统、全面的检测和维修。通过故障诊断专家系统这一先进诊断技术，可以将机电设备中的故障检测方法综合，通过经验总结、建立模型、故障分析、故障处理等方面的结合，得到最为完整的诊断结果。
3结语
篇8
【关键词】Andriod 维修与保障系统 武器装备
1 引言
武器装备是军队提升战斗力的重要保证，随着目前军队信息化装备的发展以及新式武器装备的大量应用，部队对武器装备的维修保障能力提出了更高的要求。针对武器装备的各种故障进行有效、准确的诊断与维修是打赢信息化条件下局部战争的重要支撑。因此，武器装备维修与保障已经成为武器装备研究领域的重要方向。
当前，新型武器装备呈现出集成程度高、结构复杂和信息化设备种类繁多等特点，这就决定了新型装备维修保障的工作量大，对维护人员的技术水平要求较高。涉及到各类装备维护使用信息的管理，备件与工具等各类硬件器材的管理、装备日常故障诊断信息管理等。因此，武器装备故障信息支持系统需要满足维修保障需求多类信息，可以根据需求进行系统维护与管理，并能提供故障诊断分析能力，以满足信息化装备快速维修保障的需求。目前，国内对武器装备维修保障的研究，主要集中于军事装备维修保障相关技术与理论研究，虽然国内外科研单位已建立了基于大型服务器的系统化维修保障系统，但目前缺少针对一线维修人员需求的现场故障分析与记录设备。本文设计的便携式武器装备故障诊断系统，具备对装备信息现场记录和快速故障诊断查询等功能，对武器装备维修保障系统设计提供重要借鉴价值。
2 系统总体设计
2.1 系统的需求与功能分析
武器装备故障信息支持系统主要包括装备信息维护与管理、装备故障数据记录功能、装备故障诊断与处理功能、装备故障信息反馈等功能。具体功能结构如图1所示。
装备基础信息管理模块完成装备基础信息的维护，包括对装备的出场信息、使用信息进行记录维护、实现基础数据的增加、更新、删除等功能；装备故障信息管理模块可以对各类武器装备故障信息进行分类，每一类装备分别定义了故障现象信息、故障原因信息和故障处理的流程和方法几个功能模块，并具有对上述信息的添加、修改和删除功能；备品信息管理能实现对装备备用器件的基本信息、出入库信息、储存数量信息和基本备品订货信息进行数据维护与管理；装备故障查处管理模块实现了故障现象分析、故障原因判断、建议故障处理措施等相关功能；装备技术资料管理模块实现了对各类装备维修手册、操作说明等文本及音视频资料的管理与维护；统计查询管理模块实现了对装备的各种信息进行相关查询、按装备的基础数据统计故障，对故障频率进行分级处理等功能。
2.2 系统总体架构设计
武器装备故障信息支持系统主要由基于Android的便携式故障诊断平台与故障信息数据库管理与维护平台构成。采用分层架构思想，软硬件结合组成一个完整的系统。总体架构如图2所示。
系统由武器装备、Android智能终端、远程服务器三部分组成。该系统首先对武器装备的故障现象与特征进行分析与判断，然后提供针对特定故障的初步解决方案及设备研制单位、相关维护人员的重要信息，同时可以提供故障设备相关维修影像资料，并能自动记录故障状态及解决方法等内容。最后，维护人员将整个维修过程数据统一同步到远程服务器，为将来对同类装备的故障分析与诊断充实数据信息，构成网络化诊断系统。
3 系统存储方案设计
本系统针对便携式故障诊断终端的数据信息，包括音频、文本、图片、视频等，采用系统的SQLite数据库统一存储管理。SQLite 数据库是一种轻量级的、关系型的数据库，使用系统自带函数集SQLiteOpenHelper即可以创建系统需要的数据库、数据表。便携式故障诊断终端数据信息，主要包括：装备基础信息、装备使用信息、装备故障诊断信息、维修设施设备信息和维修设备信息等。便携式故障诊断终端实体关系，如图3所示。
具体的数据字典主要信息如下：
3.1 装备基础信息（basic information）
装备基础信息主要包括武器装备基本信息和使用信息。主要包括Equip ID、Equip Name、Equip type、Department、Load Date以及maintenance cycle等。
3.2 装备使用信息（use information）
装备使用信息包括ID、department Name、depository name、start time、work time、Equip status、fail frequency和Use environment。
3.3 装备故障诊断信息（FaultState）
包括装备故障现象数据与辅助分析信息。主要包括FaultDeviceID、fault types、fault parts、fault cause、fault time、fault mode、resOrganization以及corrective action等。
3.4 S修设施信息 （RepairInformation）
主要用于提供装备维修保障所需固定的建筑物及其配套设备，包括RFName、RLState、RFPepName、test placeName与SaveLocation等。
3.5 维修设备信息（MEquipment information）
包括检测TEName、TENum、TESaveLocation、TEPeopleName、TEPartment、MeasureName、MeasureNum以及MeasureSaveLocation等。
4 系统具体方案设计
系统硬件主要包括数据库服务器、磁盘阵列、数据处理工作站和便携式数据终端。系统软件环境：Android操作系统，SQLLite数据库管理系统，Java程序编译语言。装备维护基础数据保存在数据库服务器中，软件驻留在便携式数据终端上。工作站与数据库服务器之间通过高速以太网连接，通信协议采用TCP/IP 协议。
便携式故障诊断终端采用触摸屏方式，主界面包括：用户登录、装备管理、故障诊断、淦酚肫骷管理、技术资料管理、维修设备管理等七个图形按钮，方便用户操作使用。
用户登录主要实现按照授予用户权限进入对应系统菜单；技术资料管理实现对文档资料、音视频信息的添加、修改、删除和查询等管理功能，对装备资料进行统一管理，便于查询检索；装备管理实现对装备的基本信息的添加、修改、删除等管理功能，实现对装备故障情况和维修情况的综合查询，统计设备使用状态、故障信息和维修信息；故障诊断实现了利用装备故障现象查询故障原因，智能分析给出故障解决方案列表；备品与器件管理实现对备品与器件信息的添加、修改、删除和查询等管理功能、维修设备管理实现对维修设备信息的添加、修改、删除和查询等管理功能。
5 结论
在传统的维修保障过程中，由于武器装备的多样性与多变性，存在着人力维护成本高和资源分配不合理的现象，同时维修过程各种相关数据得不到有效的管理。针对上述问题，本系统采用嵌入式数据库技术，研究武器装备故障信息支持系统结构，实现了基于Android的便携式武器装备故障诊断终端，不仅能够及时、有效的排除武器装备中可能存在的故障，使武器装备可以保持良好的性能，满足时效性需求，而且通过将整个维修过程中的信息数据传递到远程服务器中进行存贮，实现了各个工作节点的装备维修信息共享。同时通过数据关联实现了维修资源合理化调度与分配，极大提高在信息化战争条件下基层单位对武器装备维修与保障方面的能力。
参考文献
[1]张N，张燕军，张永强.装备维修保障决策支持信息需求及其组织方法[J].中国科技信息， 2012（12）：117-118，131.
[2]洪德军.装备保障信息系统的设计实现[D]. 吉林大学， 2014，35（19）：128-235.
[3]殷昊.基于Android平台的消息推送能力的研究与实现[D].北京：北京邮电大学网络技术研究院计算机科学与技术专业，2013.
作者简介
韩博，男，河南省新乡市人。主要研究领域为现代数字信号处理技术。
作者单位
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【关键词】 机械设备；状态检测；故障诊断；
1、引言
机械设备状态监测及故障诊断技术，是从上世纪六七十年代的应用发展来的管理理念。随着机械设备的现代化、复杂化和自动化程度的不断升级，机械设备状态监测及故障诊断技术在国外得到了迅猛的普及和广泛使用，成为当今先进设备管理及维修的新思维。上世纪九十年代以来，机械设备状态监测及故障诊断技术开始在我国得带推广，并且取得了一定的效果。作为一种新颖的设备管理思想，与传统的设备管理与维修观念相比，它具有更好的有效性和科学性，显著的提高了设备运行的可靠性、生产效率以及设备的使用寿命，同时降低了设备的维修成本。
2、机械设备状态监测及故障诊断技术的意义
机械设备状态监测与故障诊断技术主要包含着以下两项技术：一是对及其状态进行实时监测，即状态监测技术；二是故障诊断方法，即高效的故障诊断技术，设备的状态监测技术是指对故障设备的某些特征参数进行监测，并且将所得测定值与规定的正常值进行比对，判断该部件是否运行正常。机械设备故障诊断技术则不仅要判断机械设备是否运转正常，而且还需要对故障原因、故障位置、以及故障的严重程度作出判断。
1、经济快速发展的需要
现代化生产向着大型化、自动化、连续化、高精度、高效率等方向发展，生产率大幅度提高，产品的质量也相应的得到可靠的保证。但是，生产设备的突发性故障是不可避免的，极易造成的重大的经济损失。因而对于连续化、自动化生产设备必须实时监视其运行状态，及时发现故障预兆，并且及时采取有效处置措施，对设备进行维修，以减少由于设备故障引起的经济损失。
2、生产安全和可持续发展战略的需要
科技的发展改变了人类的生活，如核能的发现，在给人类提供能源的同时，也会给人类带来灾难，就像发生在美国三里岛的核泄漏事故。科技有其两面性，在其造福人类的同时，若不加约束就会造成严重的灾难事故。并且随着工业化进程的发展，环境污染问题也越来越严重，因此，设备设计尽可能减少环境污染，实施所谓的“绿色设计。然而，设备的老化，势必加剧机械设备引起的污染。因此，从可持续发展的战略高度看，机械设备的状态监测与诊断技术势在必行。
3、是维修体制改革的需要
过去我国沿引的前苏联维修体制，带有技术经济的色彩，称为计划预期维修，它的确定源于大量的统计规律。除了在故障出现时进行维修外，根据统计规律和生产计划定时实施小修、中修、大修，但是这种预期修理技术在技术含量越来越高的设备面前显得越来越吃力，主要表现在以下两个方面：
（1）剩余维修现象严重。剩余维修成本巨大，需要高昂的人力物力，而随机造成的经济损失也是很高的。
（2）现代设备精度要求很高，在计划预期维修中往往拆解，再重新进行组合，这样反复进行将使机械设备的精度受到影响。
上述因素加速了维修体制的改革，由原先的计划预期维修体制为状态维修体制，也就是修理取决于设备的运行状态。这就需要对设备的运行状态进行实时的监测。根据所得到的的设备状态参数对机械的运行状态做出判断，并且分析故障信息。这样就可以避免过剩维修，减少重大事故的发生，设备状态监测和故障诊断技术也因而出现。
3、状态监测及故障诊断技术的应用
状态监测及故障诊断技术是一个系统工程，需要有先进的监测设备，专业的技术人员，还有系统完善的额管理体制。状态监测及故障诊断技术是一门综合性极强、涉及面非常广泛、学科交叉渗透十分严重的技术，可以采用振动分析方法、油液分析、红外热像、超声探伤以及温度、压力分析等多种不同的技术。
机械设备故障的状态监测及故障诊断的一般过程主要包括以下四个部分：
1、设备状态的采集
设备在运行过程中，必然会产生力、热、振动、噪声、能量等各种参数的变化，因此会产生各种不同的信息。根据不同的诊断需要，采用相应的传感器来拾取得到的能表征设备工作状态的不同信息，这就是设备状态的采集。
2、信号处理
信号处理技术是进行故障诊断的基础，是特征提取必不可少的工具。信号处理技术主要包括传统和现代两大类：传统信号处理技术是指以FET为核心的信号分析技术，在实际运用中发挥着重要作用；近来来的现代信号处理技术在故障特征提取方面正在崭露头角。为了保证获取的故障特征信息的准确性和有效性，目前的主要研究点是基于非高斯、飞平稳及非线性故障信号的分析理论及方法。
3、状态识别
将经过信号处理后获得的设备特征参量，采用一定的判别模式、判别准则和诊断策略，对设备的状态作出判、判断，确定是否存在故障以及故障的类型和性质、程度等。
4、诊断决策
根据状态识别的结果，决定采取的对策、措施，同时根据当前的检测信息预测机械设备运行状态的可能发展趋势，进行趋势分析
建立监测与诊断系统之前需要考虑几个方面的问题：经济性，即能够尽可能的节省投资；可靠性，即自身应具有更高的可靠性；实用性，即实用的功能，操作方便；有效性，即分析诊断结果有效；扩展性，即有较好的可扩展性和自开发性能。一般情况下，根据经验，企业用于设备状态监测及故障诊断的投资应占其固定资产的1%-5%。并且，随着设备的复杂程度和技术先进性的增加，投资额度还会有所增加。
4、状态监测及故障诊断技术发展前景
设备故障诊断技术与科技前沿的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今状态监测及故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具休来说表现在如下方面：
1、与最新传感器技术尤其是激光测试技术的融合。近年来，激光技术己从军事、医疗、机械加工等领域深入发展到振动测量和设备故障诊断中，并且已经成功应用于测振和旋转机械对中等方面。
2、与新型的信号处理算法相融合。新的信号处理方法不断优化故障诊断技术的精度，同时传统的基于快速傅里叶变换的机械设备信号分析技术也有了新的突破性进展。
3、与非线性原理和方法的融合。机械设备在发生故障时，行为主要表现为非线性的。如旋转机械的转子在不平衡外力的作用下表现出的非线性特征。随着混沌与分形几何方法的日趋完善，这一类诊断问题必将得到进一步解决。
4、与多元传感器信息的融合。快速的生产对设备监测与维护提出了全方位、多角度的高要求，由此可以对设备的运行状态做出整体的、全面的判断。因此，在进行设备故障诊断时，可采用多个传感器同时对设备的各个位置进行监测，然后按照一定的方法对这些信息进行处理，如人工神经网络方法。
5、与现代智能方法的融合。现代智能方法包括专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算等。现代智能方法在设备故障诊断技术中己得到广泛的应用。随着智能技术的不断发展，设备状态的智能监测和设备故障的智能诊断，将是故障诊断技术的最终目标。
4、结束语
随着科技的发展以及各个学科相互融合的加深，先进的技术被广泛的应用于机械设备的状态监测及故障诊断技术，这对于加强状态监测和故障诊断分析的效率和精度有很大的改善，在以后的实践中要更加注重将其他学科的知识加入到状态监测和故障诊断技术应用中，更好的做好设备的管理工作。
参考文献
[1] 李建华.设备状态监测与故障诊断技术综述.广东化工，2009
[2] 王春焱.设备状态监测与故障诊断技术应用研究.昆明理工大学，2009
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关键词：故障诊断矿山机电设备维修
引言
改革开放以来，随着我国经济的腾飞，能源消耗也越来越多，所以煤矿企业的效益也是越来越好，在这样的大好形势下，故障诊断技术在煤矿企业也迅速发展起来，而且发展的速度令人吃惊，故障诊断技术在矿山机械得到了更好的发展。为了使得煤矿能够很好的生产就一定得采用先进科学技术，从而可以保证机电设备能够安全可靠的运行。由于我国生产的煤矿设备还不能满足其要求，所以必须从国外进口，而煤矿能够高产高效的运转，就必须要保证生产设备的正常运转的效率，所以，矿山机电设备的维修和保养工作就显得更加重要，不然的话，再先进的设备也不能发挥它的功能，为煤矿企业创造好的效益。当前形势下，我国大型矿用设备的维修方法和设施基本上是实施计划经济体制的模式，与国外相比有较大差异，其中很多己不适应市场经济发展的需要。而用于故障诊断技术进行矿山机电设备的维修，则是既结合了我国国情，又吸收先进的技术、经验，这样就可以很好的提高矿井的管理水平，改变现有的维修体制，使其适应市场经济的运行规则。
1、加强煤矿机电设备技术的基础工作
1.1建立健全煤矿机电设备管理制度
在煤矿企业生产过程中，机电设备关系到矿井的每一个方面，而且对机电设备的管理工作量也很大，所以在煤炭企业要建立一套健全的机电管理制度。这样对于机电设备的检查人员来说，就可以做到有章可循、有法可依，能够保证煤矿生产安全有序的进行。
1.2加强煤矿机电设备的监管力度
加强煤矿机电设备的监管力度主要是为了调动个生产单位和基层管理人员的积极性，从而保证设备的完好率、待修率、事故率，达到有关规定的目标，主要是通过将各项技术指标分配到各个生产单位和基层单位，实行评比制度。为保证各项制度的落实，各单位要设置专职设备管理人员，他们主要是对井下设备进行管理，实行分片管理制度和分级管理制度，上级领导随机对井下设备进行检查，若发现机电设备存在故障或者安全隐患，但专职管理员没有发现，这样就对专职管理员进行处罚，并责令整改。若专职管理人员发现了问题，并向上级汇报了相关问题，但管理部门没有及时处理解决，则对相关领导部门进行处罚并责令整改，这样使大家从中吸取教训，可以使得事故发生率降到最低。
2、诊断技术的运用
2.1主观诊断技术
主观诊断技术是指维修人员借助简单的维修仪器或者根据在维修方面的实践经验对故障进行判断和诊断的技术。这种技术方便快速，但是它的可靠性低。主观诊断技术有以下几种方法，如直觉经验法、参数测量法、逻辑分析法、堵截法、故障树分析法等。直觉经验法指维修人员凭感官和经验，通过看、听、摸、闻、问等方法判断故障原因：这种方法即时可以使故障得到解决。但是它的可靠性比较低。参数测量法通过测得系统回路中所需点处工作参数，将其与系统工作正常值比较，即可判断出参数是否正常、是否有故障及故障所在部位，它主要适用于在线监测、定量预报。逻辑分析法通过逻辑关系和故障的显性现象进行逻辑分析，从而找到发生故障的原因和部位，从而得到解决。堵截法指根据液压系统的组成及故障现象选择堵截点，堵截观察系统压力和流量的变化，从而找出故障点的方法。故障树分析法指对系统做出故障树逻辑结构图，系统故障事件画在故障树的顶端为顶事件，形成系统故障的基本事件画在故障树下为底事件，根据各元件部件的故障率数据，最终确定系统故障。适合较大型、较复杂系统故障的判定和预测。
2.2温度、压力监测诊断法
利用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等部位的温度、压力传感器,可以定点在线监测矿山机电设备相关部位的温度和压力参数。连续地对这些部位进行监测并记录历史变化数据,能够快速、直观地反应采煤机的工况状态,还能及时发现故障和预测故障的状态和发展趋势。温度、压力的在线监测诊断法是一种普遍的监测诊断手段,它的优点是能正确、快速和灵敏的反应设备的工况状态。
2.3小波神经网络的应用
神经网络独特的结构和信息处理方法,使其在模式识别、信号处理、自动控制与人工智能等许多领域得到了实际的应用。采用某种网络拓扑结构构成的活性网络,通过学习可以描述几乎所有任意的非线性系统。此外,神经网络还具有自学习、自适应等能力。矿山机电设备的故障诊断中从故障初始征兆到故障源的映射通常具有复杂的非线性映射关系,因此将人工神经网络(ANN)应用于采煤机某些系统的诊断是当前故障检测的前沿技术。
2.4模糊数学的应用
矿山机电设备的故障现象与故障原因之间通常具有多种对应关系,既有确定性的因素,又有随机的因素,使得故障具有渐变性与隐蔽性等特点。针对这种非线性复杂映射关系,在保证诊断精度的要求下,将模糊数学引入采煤机的故障诊断中,建立模糊诊断数学模型,使得定量分析与专家经验、定性分析相结合,并在计算机上实现,为采煤机故障诊断决策者提供辅助作用。数学模型的建立首先需要参考到采煤机领域的故障知识特性,选取适合的知识表示方式,建立表示故障原因和各种征兆之间模糊因果关系对应矩阵。矩阵中的隶属度值的确定需要参考大量故障诊断经验和实验测试的结果,隶属度值可由实际诊断过程中产生的概率数据进行实时刷新。为了提高诊断的精度,可以在诊断的过程中根据经验积累对权矩阵进行修改。
3、结束语
诊断技术是以计算机技术、传感器技术、信号处理技术等多学科为基础的综合技术，其在工业发达国家起步最早，发展最为迅速。随着煤炭科学技术的发展，故障诊断技术在煤矿也得到了较为广泛的应用。归纳总结了国内外故障诊断技术的发展，重点介绍了故障检测诊断技术在矿井提升机、大中型采煤机、通风机和矿用高压异步电动机等主要煤矿机电设备中的应用。
参考文献：
[1]王琳.机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势[J].武汉工业大学学报,2000,(3).
