• 现行
  • 正在执行有效
  • 2017-10-09 颁布
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【正版授权-英语版】 ISO 13373-9:2017 EN Condition monitoring and diagnostics of machines - Vibration condition monitoring - Part 9: Diagnostic techniques for electric motors_第1页
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基本信息：

  • 标准号：ISO 13373-9:2017 EN
  • 标准名称：机器状态监测和诊断 振动状态监测 第9部分：电机诊断技术
  • 英文名称：Condition monitoring and diagnostics of machines — Vibration condition monitoring — Part 9: Diagnostic techniques for electric motors
  • 标准状态：现行
  • 发布日期：2017-10-09

文档简介

ISO13373-9:2017EN是一个关于机械设备故障监测与诊断的标准，具体到电动马达的振动监测部分。

以下是该标准中关于电动马达振动监测的诊断技术的详细解释：

1.信号分析法：通过分析电动马达振动信号的频率、振幅、相位等参数，判断其运行状态。常用的信号分析方法包括频谱分析、包络解调分析等。

2.模式识别法：基于机器学习或人工智能技术，对电动马达的振动信号进行模式识别，以识别出不同故障模式。常用的模式识别算法包括支持向量机、神经网络等。

3.信号融合法：将多种传感器采集的电动马达振动信号进行融合，以提高故障诊断的准确性和可靠性。常见的信号融合方法包括加权融合、卡尔曼滤波等。

4.噪声抑制法：通过去除电动马达运行过程中的噪声干扰，提高故障诊断的准确性。常用的噪声抑制方法包括滤波器、自适应噪声抑制等。

5.基于模型的诊断法：通过建立电动马达的数学模型，结合振动信号进行分析，以诊断其运行状态。这种方法需要具备一定的数学和工程知识，但诊断准确性和可靠性较高。

以上方法并不是孤立的，而是相互补充、综合应用的。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的诊断技术，并结合其他监测手段如温度、压力等参数进行综合评估。同时，

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