现代设备管理

1、南京理工大学泰州科技学院现代设备管理课程论文学 生 姓 名：刘小帅学 号：1101020140专 业：工业工程论文题目:基于机械设备故障诊断技术的研究及实例分析指导教师:周建中教师评价：论文选题符合工业工程专业课程考核要求，具有一定的理论意义和实用价值,作者阅读较广泛,参考文献较充足。很好 较好 一般 尚可 差论文观点正确，结构较合理，层次较清晰，逻辑性强，论述较全面，工作量较充实，结论具有一定的现实指导意义。很好 较好 一般 尚可 差该生平时学习较认真，善于思考，到课率高，不迟到早退。文章语言表达较好，格式符合规范要求，体现了较好的学风。很好 较好 一般 尚可 差 签名： 2014年6月 目

2、 录1 引言 11.1 机械设备故障诊断技术的发展历史 11.2 机械设备故障诊断技术的概念 11.3 机械设备故障诊断技术的内容 21.4 机械设备故障诊断技术的工作原理和工作手段 31.5 机械设备故障诊断技术的知识构成 51.6 机械设备故障诊断技术的组成和功能 51.7 机械设备故障诊断技术的判定标准及其制定方法 62 机械设备故障振动诊断实例分析 72.1 普通机床皮带振动的简易诊断 72.2 普通机床皮带振动测量 82.3 普通机床皮带振动测量数据分析 93 机械设备故障诊断技术发展趋势 10结束语 11参考文献 121 引言随着现代科学技术水平的日益提高，尤其是计算机科学和控制科

3、学的飞速发展，一方面一些装备系统的规模和复杂程度迅速增加；另一方面系统中出现的某些微小故障不能及时检测并排除，就可能造成整个系统的失效、瘫痪。因此，如何提高系统的安全性和可靠性，防止或杜绝影响系统正常运行的故障的发生和发展就成为一个重要的有待解决的问题，也使得故障诊断技术成为一个十分活跃的研究领域。本文将结合普通车床皮带振动的简易诊断，对设备故障的诊断加以论证和分析。1.1 机械设备故障诊断技术的发展历史设备状态监测和诊断技术最早起源于美国，1967年，在美国国家宇航局（NASA）的倡导下，由美国海军研究室（ONR）主持成立了美国“机械故障预防小组”（MEPG）。在英国，60年代末70年代初，

4、以科拉科特（R.A）为首的“英国及其保健中心”率先开展设备故障诊断技术研究工作，在宣传、培训、咨询、制订计划、故障分析以及诊断技术开发等多方面取得了很好的成效。欧洲其他国家的设备诊断技术研究也有不同程度的进展，在某些方面占据领先地位，如瑞典的SPM轴承检测技术，挪威的船舶诊断技术，丹麦的振动、噪声分析和声发射技术等。在日本，设备诊断技术在民用工业（如钢铁、化工和铁路等）部门发展迅速，并占有一定的优势。新日铁于1971年率先开展了设备故障诊断技术的开发研究工作，1976年基本上进入实用阶段，开发完成了商品化的专用诊断仪器。中国自20世纪80年代中期开始设备故障诊断技术的研究，从整体上看，尚属于跟

5、随性发展研究阶段，但在一些领域也取得了丰硕的成果，并已形成高校、研究所及工厂的梯队式研究、开发和应用模式。设备诊断技术在以后的发展过程中，中国需要投入更多的人力、物力、财力，才能缩小与欧美发达国家之间的差距，才能提高本国生产制造能力。1.2 机械设备故障诊断技术的概念 设备故障诊断技术是指测取设备在运行中或相对静止条件下的状态信息，对所测信号进行处理和分析，并结合设备的历史状况，定量识别设备及其零、部件的实时技术状态，预知有关异常、故障和预测未来技术状态，从而确定必要对策的技术。 设备故障诊断技术的实施过程分为状态监测、分析诊断和治理预防三个阶段。 状态监测指通过传感器采集设备在运行中的各种信

6、息，将其变为电信号，再将获取的信号输入到信号处理系统进行处理，以便得到能反映设备运行状态的参数。如何将征兆信号提取出来，获得诊断决策的可靠依据是信号处理系统完成的一项重要工作。 分析诊断包括状态识别和诊断决策，即根据状态监测得到的能反映设备运行状态的征兆（或特征参数）的变化情况，或将征兆（或特征参数）与某故障状态参数（模式）进行比较，来识别设备是否存在故障，判断故障的性质和程度及产生的原因、发生的部位，并预测设备的性能和故障发展趋势。治理预防是指根据分析诊断得出的结论来确定治理修正和预防的办法，包括调度、改变操作、更换、停机检修等。如果认定设备尚可继续运行一段时间，那么需对故障的发展情况作重点

7、监视或巡回监视，以保证设备运行的可靠性。1.3 机械设备故障诊断技术的内容设备故障诊断技术的实质是解决工程系统、运行设备的状态识别问题。故障诊断技术主要包含三方面的内容：故障检测、故障隔离、故障辨识。所谓故障检测是判断系统中是否发生了故障及检测出故障发生的时刻；故障隔离就是在检测出故障后确定故障的位置和类型；故障辨识是指在分理处故障后确定故障的大小和时代特性。如果把设备的运行状态分为正常和异常两类，二异常的信号样本究竟又属于哪种故障，这是一个模式识别的问题。因此，故障诊断利用被诊断设备运行中的各种状态信息和已有的各种知识进行信息的综合处理，最终得出关于设备运行状态和故障状况的综合评价过程。从本

8、质上讲，故障诊断是一个模式分类与识别的问题。设备诊断技术的内容可见图1.2。图1.3 设备诊断技术的内容1.4 机械设备故障诊断技术的工作原理和工作手段设备诊断技术的基本原理及工作程序包括在前期建立信息库和知识库以及信号检测、特征提取、状态识别和预报决策等四个工作程序。其基本原理及工作程序如图1.3。图1.4 设备诊断技术的基本原理及工作程序 信号检测：按照不同的诊断目的和对象，选择最便于诊断的状态信号，使用传感器、数据采集器等技术手段，加以检测与采集。由此建立起来的是状态信号的数据库，属于初始模式。 特征提取：将初始模式的状态信号通过信号处理，进行放大或压缩、形式变换、去除噪声干扰，以提取故

9、障特征，形成待检模式。 状态识别：根据理论分析结合故障案例，并采用数据库技术所建立起来的故障档案库为基准模式。把待检模式与基准模式进行比较和分类，即可区别设备的正常与异常。 预报决策：经过判别，对属于正常状态的可继续监视，重复以上程序；对属于异常状态的，则要查明故障情况，做出趋势分析，估计今后发展和可继续运行的时间，以及根据问题所在提出控制措施和维修决策。 按照状态信号的物理特征，设备诊断技术的主要手段分为10种，如表1.3所示。表1.4 设备诊断技术的主要工作手段序号物理特征检测目标适用范围1振动稳态振动、瞬态振动模态参数等旋转机械、往复机械、流体机械、转轴、轴承、齿轮等2温度温度、温差、温

10、度场及热图像等热工设备、工业炉窑、电机电器、电子设备等3油液油品的理化性能、磨粒的铁谱分析及油液的光谱分析设备润滑系统、有摩擦副的传动系统、电力变压器等4声学噪声、声阻、超声波、声发射等压力容器及管道、流体机械、工业阀门、短路开关等5强度载荷、扭矩、应力、应变等起重运输设备、锻压设备、各种工程结构等6压力压力、压差、压力联动等液压系统、流体机械、内燃机、液力耦合器等7电气参数电流、电压、电阻、功率、电磁特性、绝缘性能等电机、电器、输变电设备、微电子设备、电工仪表等8表面状态裂纹、变形、点蚀、剥落腐蚀、变色等设备及零件的表面损伤、交换器及管道内孔的照相检查等9无损检测射线、超声、磁粉场、渗透、涡

11、旋探伤指标等压延、铸锻件及焊缝缺陷检查，表面镀层及管壁厚度测定等10工况指标设备运行中的工况和各项主要性能指标等流程工业或生产线上的生产设备等1.5 机械设备故障诊断技术的知识构成在设备故障的智能诊断方法中，知识的构成起着非常重要的作用。所谓设备故障诊断的知识，也就是人们对该类设备及其长期运行中行为的认识，以及在故障诊断实践活动中所积累的认识和经验，是与当前设备故障所呈现的信息关联在一起的理性的信息结构。按照专家系统中一般知识的分类方法，结合设备故障诊断领域知识的特点，可以将诊断知识划分成如图1.4所示几类。图1.5 设备故障诊断的知识构成1.6 机械设备故障诊断技术的组成和功能设备诊断技术由

12、简易诊断技术和精密诊断技术两种组成。简单诊断技术是指使用简单的方法，对设备技术状态快速做出概括性评价的技术。它能够迅速而概括地检查了解设备状态，由现场维修人员实施，普遍应用于各种设备。简易诊断技术一般有以下几个特点：(1) 使用各种较简单、易于携带和便于在现场使用的诊断仪器及检测仪表；(2) 由设备维护检修人员在生产现场进行；(3) 仅对设备有无故障、严重程度及其发展趋势做出定性初判；(4) 涉及的技术知识和经验比较简单，易于学习和掌握；(5) 需要把采集的故障信号储存建档。设备的状态监测包括定期的或在线的，都属于简易诊断技术的范围。它对能反映设备技术状态的一些参数做出正常与否的判断，当存在异

13、常或超过限值时，应能报警或自动停机，但状态监测并不同于故障的识别和判断。 精密诊断技术是指使用精密的仪器和方法，对简易诊断中难以确认的设故障进行精确的定量检测与分析，找出故障位置、原因和数据，据以确定应采取的相应措施的技术。它一般有以下几个特点：（1）用各种比较复杂的诊断分析仪器或专用诊断设备；(2)由具有一定经验的工程技术人员及专家在生产现场或诊断中心进行；（3）需对设备故障的存在部位、发生原因及故障类型进行识别和定量；（4）设计的技术知识和经验比较复杂，需要较多的学科配合；（5）进行深入的信号处理，以及根据需要预测设备寿命。1.7 机械设备故障诊断技术的判定标准及其制定方法设备诊断的判定标

14、准是用以评价设备技术状态的一种标准。据此可以判定设备的正常、异常和故障，已实施超限报警或自动停机。常用的判定标准有以下三种：（1） 绝对判定标准。根据对某类设备长期使用、维修与测试所积累的经验并由企业、行业或国家归纳而制订的一种可供工程应用的标准。（2） 类比判定标准。数台同样型号、规格的设备在相同条件下运行时，通过对各台设备的同一部位进行测定和相互比较来掌握异常程度。（3） 相对判定标准。对同一台设备，在同一部位定期测定参数，并按时间先后进行比较，以正常情况下的值为原始值，用实测值与该值的倍数作为判定标准。目前，国内外比较普遍使用的判定标准的制定方法有两种：（1） 株洲冶炼厂建立标准的四个步

15、骤：1） 根据以往多次测试、检修的数据，大致确定判定标准，即确定故障的上限控制值。2） 根据某一周期测试数据找出变化规律并做出浴盆曲线，见图1.7。3） 由步骤2）确定设备下一运行周期故障的类型并重点研究后两种。利用一元回归直线方程，判断能否按正态分布规律作曲线，如可能即求出上限值。4） 将此上限值与步骤1）由实际经验得出的大致值相比较，看是否有较大出入。图1.7 浴盆曲线（2） 日本丰田利夫教授制定判定标准的四个步骤：1） 在设备运行正常时，进行20次以上的非连续测量。2） 计算其数学平均值： 式中X1,X2, ···,Xn第1n的测量值。3） 计算标准偏差：4

16、） 按照以下公式计算判定标准：异常（注意）值：Xe=危险（报警）值：Xe=2 机械设备故障振动诊断实例分析通过以上对设备故障诊断技术的分析，可以看出，在对机械设备的诊断过程中，可以通过不同的技术对机械设备故障进行检测。本文通过对普通车床皮带振动的简易诊断，对机械设备故障诊断技术进行更深层次的分析。对普通机床皮带振动的诊断过程，是根据表1.3以及日本丰田利夫教授制定的判定标准。通过对以下数据的分析，可以很好的可以看出皮带振动对机械设备故障的影响，要想机床长时间的保持正常工作状态，离不开对机床的日常诊断检测，做到早发现机械故障，早解决问题。在对普通机床CA6140皮带振动的检测诊断过程中，充分应用

17、了机械设备故障诊断技术，从而充分证明了机械设备故障诊断技术在日常生产生活中的应用是十分重要的，也是比较常用的机械生产以及维修技术。2.1 普通机床皮带振动的简易诊断 对某台CA6140普通机床用911数据采集器进行状态监测和故障分诊断。通过对机床重点部位进行分析，确定监测点为机床主轴和电动机。普通机床的主要技术参数见表2.1。表2.1 某台CA6140普通机床的主要技术参数设备型号：CA6140设备编号：016-18主轴转数：710r/min主轴轴承：D3182121电机型号：Y-132-M-4电机功率：7.5kW电机转数：1440r/minCA6140普通机床的组成及功能：（1）主轴箱。它固

18、定在机床身的左端，装在主轴箱中的主轴（主轴为中空，不仅可以用于更长的棒料的加工及机床线路的铺设还可以增加主轴的刚性），通过夹盘等夹具装夹工件。主轴箱的功用是支撑并传动主轴，使主轴带动工件按照规定的转速旋转。（2）床鞍和刀架部件。它位于床身的中部，并可沿床身上的刀架轨道做纵向移动。刀架部件位于床鞍上，其功能是装夹车刀，并使车刀做纵向、横向或斜向运动。（3）尾座。它位于床身的尾座轨道上，并可沿导轨纵向调整位置。尾座的功能是用后顶尖支撑工件。在尾座上还可以安装钻头等加工刀具，以进行孔加工。（4）进给箱。它固定在床身的左前侧、主轴箱的底部。其功能是改变被加工螺纹的螺距或机动进给的进给量。（5）溜板箱。

19、它固定在刀架部件的底部，可带动刀架一起做纵向、横向进给、快速移动或螺纹加工。在溜板箱上装有各种操作手柄及按钮，工作时工人可以方便地操作机床。（6）床身。床身固定在左床腿和右床腿上。床身是机床的基本支撑件。在床身上安装着机床的各个主要部件，工作时床身使它们保持准确的相对位置。2.2 普通机床皮带振动测量在普通机床CA6140运行正常的情况下，尽量确保通过科学合理的检测方法，运用机械设备故障诊断技术，结合株洲冶炼厂建立标准的四个步骤和日本丰田利夫教授制定判定标准的四个步骤，对其监测点振动情况进行检测，可以得到一系列数据，然后把得到的数据带到上文公式中进行初步计算，具体分析过程见表2.2.1和表2.

20、2.2。表2.2.1 普通机床CA6140振动标准值表参数位置V（mm/s）A（m/s2）D(m)正常注意危险正常注意危险正常注意危险电机主轴0.70.52.01.84.54.51.54.04.06.06.010.517.05.048.010.075.025.5表2.2.2 普通机床CA6140的实测数据表参数日期V(mm/s)A（mm/s2）D(m)93.01.0493.01.0593.01.0693.01.1393.01.2993.02.0593.02.1293.02.190.530.350.380.390.340.340.440.370.420.340.390.450.210.240.2

21、20.190.210.193.783.621.702.082.202.032.452.556.315.786.195.786.315.635.124.346.535.164.915.881.271.201.121.151.121.163.204.092.203.383.452.333.913.274.13.74.13.53.34.30.81.50.81.10.80.81.21.81.21.61.21.478.064.018.127.930.520.822.717.52.3 普通机床皮带振动测量数据分析通过对测点所得数据进行分析，发现电动机处测点的位移数据比其他各点的数据大出几十倍，起初怀疑是电

22、机出现了故障。为防止机床其他部件的运转对电机产生影响，将传动皮带卸掉，让电机单独运转，测量到的振动数值下降很多。经仔细观察发现，原来所用的四根传动皮带由于更换时间不统一，造成磨损程度不一样，导致皮带的松紧程度不一样，其中一根较短，造成转动力矩不平衡，从而使电动机的振值增大。决定先去掉其中较短的一根皮带。经过处理后，再次测得的数值明显减小。因为当时没有现成的新皮带，暂时维持三根皮带使用，后来全部更换为新皮带。由于对故障判断和及时处理，使故障局限在小范围内，避免了振动进一步发展造成电动机损坏。通过对以上数据的分析，可以很好的可以看出皮带振动对机械设备故障的影响，要想机床长时间的保持正常工作状态，离

23、不开对机床的日常诊断检测，做到早发现机械故障，早解决问题。在对普通机床CA6140皮带振动的检测诊断过程中，充分应用了机械设备故障诊断技术。3 机械设备故障诊断技术发展趋势设备故障诊断技术与当代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，具体来说表现在如下方面：(1)与当代最新传感技术尤其是激光测试技术的融合。近年来，激光技术已从军事、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，并且己经成功应用于旋转机械对中等方面。(2)与最新信号处理方法相融合。随着新的信号处理方法在设各故障诊断领域

24、中的应用，传统的基于快速弗利叶变换的信号分析技术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，其行为往往表现为非线性特征。如旋转机械的转于在不平衡外力的作用下表现出的非线性振动。随着混沌与分型几何方法的日趋完善，这类问题毕将得到进一步解决。(4)与多元传感技术的融合。现代化大生产要求对设备进行全方位、多角度的监测与维护，以便对设备的运行状态有整体的、全方面的了解。因此，在进行设备故障诊断时，可采川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。现代智能技术包括专家系统、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了广泛的应用，随着智能科技的不断发展，设备状态的智能监测和故障诊断将是故障诊断技术的最终目标。 结 束 语从今后的发展看