甘肃石油故障诊断案例

振动状态检测与故障诊断系统测量点的选择，在进行测量点选择的过程中，需要保证测量点满足以下几方面的需求：（1）测量点需要尽可能地靠近轴承的承载区，且不能够在保护罩、外壳、设备结构间隙等地选择监测点。（2）从现阶段研究实际情况来看，造成风力发电机产生故障的原因多种多样，而产生振动的方向也存在较大的不同，因而在进行检测点选择的过程中，需要尽可能地选择能够对水平垂直走向三个方向进行检测的点。（3）在进行检测点选择过程中，需要选择设备表面较为平滑地区，减少设备表面污渍等情况对振动信号的影响。故障诊断系统所有监测数据实现自动化采集，软件平台采用分布式C/S或B/S构架进行远程汇总。甘肃石油故障诊断案例

基于复杂设备系统而言，无论单独使用浅知识或深知识，都难以妥善地完成诊断任务，只有将两者结合起来，才能使诊断系统的性能得到优化。因此，为了使故障智能型诊断系统具备与人类**能力相近的知识，研发者在建造智能型诊断系统时，越来越强调不只要重视领域**的经验知识，更要注重诊断对象的结构、功能、原理等知识，研究主要的地方是浅知识与深知识的整合表示方法和使用方法。事实上，一个高水平的领域**在进行诊断问题求解时，总是将他具有的深知识和浅知识结合起来，完成诊断任务。一般优先使用浅知识，找到诊断问题的解或者是近似解，必要时用深知识获得诊断问题的精确解。吉林工业设备故障诊断汽车故障诊断系统结合了算计自动化检测和人工经验检测，有效进行诊断。

状态监测和故障诊断的三个阶段：状态监测、分析诊断、决策行动。1.状态监测：是对设备运行过程中，对设备故障有重大影响的特定参数实时监测，这是故障诊断的基础;2.分析诊断：即对采集来的信号做分析和处理，提取特征值，并对设备状态做诊断;3.决策行动：在得出了设备诊断的结果后，就可以决策采取相应的维护方案了。设备状态监测和故障诊断对于生产企业的意义非常重大，对于重要的生产设备，可以很好地减少设备的意外停机时间，避免不必要的经济损失;也可以降低设备的维护成本;为领导层对设备的评估和后期的决策提供重要的依据。

故障诊断的简易方法：对一台机组振动特性的完整分析，需要具有频谱分析和相位测量的分析仪表。掌握这样的仪表也需要相当的培训和实践，对于一般电厂来说达到这样的要求比较困难。机组的振动监测装置测量的都是通频值。计算机系统可以存储振动数据和其他运行参数，并整理成所需的趋势图，包括长期趋势（数天甚至更长）、短期趋势（数小时甚至更短）。由于趋势图可以从机组的计算机系统直接调出而不需要另外的测试，并且可以将所需要的参数都显示在同一张趋势图上，因而使其优越性更加突出。通频振动是各种谐波分量的合成，任何一种分量的变化都会在通频振幅上反映出来。例如：若1X的振动增大20μm，通频振幅也会增大20μm左右；若½X振动发生突变，通频振动也会突变。振动的变化一般是由某一种分量的变化引起的，但是这种变化在通频振幅会得到同样的反映。也就是说，通频振动的趋势与其中一种分量的趋势是一致的。只要对这种趋势特征和相关特征进行分析，就可以对许多故障作出大体的判断。故障诊断分析软件可以快速解决故障、降低故障率、不断提高系统可用性。

根据钢铁行业现状，针对电机、减速箱、增速箱、叶丝机等旋转机械设备管理推出在线监测故障诊断系统，该系统由公司自主研发的组态软件、无线传感器、无线网关，以及数据应用管理器和服务器组成，无需公网支持。系统采用面向SOA服务的多层架构，所有监测数据实现自动化采集，软件平台采用分布式C/S或B/S构架进行远程汇总。用户界面层依照不同用户提供不同应用界面，实现对旋转机械设备中振动、温度等信息的采集与显示，并根据预设阈值，对旋转机械故障进行提前报警，保障设备的安全运行。智能故障诊断技术是基于建模处理和信号处理技术发展起来的基于知识处理的新型处理技术。贵州石化故障诊断哪个公司比较好

基于信号处理的故障诊断技术具有可靠性与经济性。甘肃石油故障诊断案例

对于冶金机电装置设备的故障，只依靠维修人员的人工检测是无法有效地排查故障的，而且在传统的检修工作中，检修人员只是利用老式的检查设备的方式进行故障排查，这些情况都会严重影响机电设备的稳定工作。然而，在冶金机电设备中合理的运用振动监测和故障诊断技术后，就可以精确而又及时地的发现冶金机电设备的潜在故障，极大地帮助了检修人员完成工作。振动监测技术实现对机电设备故障的有效监测是有效地利用了计算机系统中时域信号和频域信号峰值的规律。无论是多么复杂的震荡情况，都能在计算机系统中分解成不同频率的谐波，而对于每种频率的谐波来说，都在其震荡周期中有一个较大值，即幅值，将这所有的幅值按照频率的顺利合理的排列，从而生成一个频谱图像。专业检测技术人员根据频谱图像相关内容就可以先对设备故障的准确判断。该频谱图像的振动幅度越大，机电设备的故障相应的也就越严重。甘肃石油故障诊断案例

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