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  • 正在执行有效
  • 2020-06-11 颁布
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【正版授权】 ISO 13373-5:2020 EN Condition monitoring and diagnostics of machines - Vibration condition monitoring - Part 5: Diagnostic techniques for fans and blowers_第1页
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基本信息：

  • 标准号：ISO 13373-5:2020 EN
  • 标准名称：机器状态监测和诊断 振动状态监测 第5部分：风机和鼓风机诊断技术
  • 英文名称：Condition monitoring and diagnostics of machines — Vibration condition monitoring — Part 5: Diagnostic techniques for fans and blowers
  • 标准状态：现行
  • 发布日期：2020-06-11

文档简介

1.振动信号分析：通过测量风扇或鼓风机产生的振动信号，可以获取其运行状态的信息。振动信号包含了许多关于设备运行状态的重要信息，如轴承磨损、叶片故障、气动性能变化等。通过分析这些信号，可以识别出潜在的故障模式。

2.时域分析：这是最基本的分析方法，通过测量和可视化振动信号的时域波形，可以观察到信号的变化趋势。例如，可以通过观察振动速度峰值（RMS值）的变化来判断设备的振动水平。

3.频域分析：频域分析是通过分析振动信号的频率成分来识别故障的模式。通过傅里叶变换等数学方法，可以将时域信号转换为频域信号，从而更容易识别出潜在的故障源。

4.特征提取：通过识别和分析振动信号的特征，可以提取出与故障相关的信息。这些特征可以是信号的幅值、相位、频率等。通过比较正常和异常工况下的特征，可以进行故障诊断和预测。

5.模式识别：模式识别是一种基于机器学习的方法，用于从传感器数据中识别出故障模式。这种方法可以通过训练数据集来学习故障模式，并将其应用于新的数据上。常用的模式识别方法包括人工神经网络、支持向量机等。

6.综合诊断：综合诊断是将多种诊断技术结合起来的方法，以提高诊断的准确性和可靠性。例如，可以将振动信号分析、频域分析、特征提取和模式识别等方法结合起来，形成一个完整的诊断系统。

ISO13373-5:2020EN标准提供了风扇和鼓风机诊断技术的详细指南，包括振动信号分析、时域和频域分析、特征提取和模式识别等方法。这些技术可以

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