故障诊断流程分析.doc

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1、自主创新实践报告设 计 题 目 机床故障检测流程分析 学 生 姓 名 卢朦 专 业 机电一体化 班 级 机电1101 指 导 教 师 赵曾贻 摘要机电设备故障诊断技术已发展为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，本文介绍了目前机电设备故障诊断所使用的几种常用的传统技术和方法，分析了目前存在的突出问题，通过分析指出，引入跨学科的理论和技术，把先进的理论与实践应用相结合，进一步完善目前的技术，将是今后主要的发展方向。关键词：机电设备，故障诊断，发展目录摘要2第一章.故障诊断技术的发展历程及我现状31.1故障诊断的发展历程31.2故障诊断的现状5第二章. 常用的检测技术方法及问题62.1常用的检测方法

2、62.2存在的问题7第三章. 基于检测树的铣床故障检测方案93.1VFP6.0软件介绍93.2VFP关系数据库103.3故障表合并整理，知识挖掘10第四章.设计实验过程114.1IDEF系列一级IDEF3过程图114.2故障树建构(图4.2.1-4.2.5)11第五章.实现结果及使用说明14第六章.展望未来15第一章.故障诊断技术的发展历程及我现状1.1故障诊断的发展历程机电设备故障诊断技术是目前国内外一项发展迅速、备受欢迎的重要技术，是一门了解和掌握设备在使用过程中的工作状态，检测设备故障隐患，确定其整体和局部是否正常，早期发现设备的故障及其产生原因，并对故障发生部位、性质做出估计，能够预报

3、故障发展趋势的技术。由于它可及时发现机器故障和预防设备恶性事故发生，从而避免人员伤亡、环境污染和造成巨大经济损失，还可为设备维修管理提供依据，具有保障生产正常运行、防止突发事故、节约维修成本等显著特点，在确保设备安全运行，提高产品质量和产量，节约维修费用，降低成本，在现代化大生产中发挥着重要作用，越来越受到人们普遍重视。现代化生产中机械设备的故障诊断技术越来越受到重视，人们投人大量精力进行研究，机电设备故障诊断技术取得了很大的进展：探索出一系列新的理论方法与技术应用于实际，增加了对设备故障判断的效率，奠定了对设备实施故障诊断分析与修复的坚实基础，产生了明显的经济效益和社会效益。机电设备诊断技术

4、最初来自军事上的需要，在第二次世界大战初期问世。当时能用仪表进行设备状态参数测定，相继又开发了快速、多功能自动监测仪器；20世纪60年代以来，随着航天工业的发展，可靠性理论的应用，使设备诊断技术迅速发展；70年代，随着微电子技术的发展，计算机技术、传感器技术的应用，机械设备故障诊断技术更加完善，主要用于航天、核电等部门；20世纪末已经在冶金矿山、交通运输、化工、发电、农业和机械制造等部门的机械设备上开始应用设备诊断技术，其发展日新月异，经济效益日益明显；进入新世纪，这一技术迅速渗透到国民经济各部门，应用已相当普及，设备故障诊断技术水平的提高，开始向智能化方向发展。回顾历史，不难看出机械故障诊断

5、技术的发展经历了3个阶段：诊断结果取决于领域专家的感官及专业知识和经验对诊断信息判断的初级阶段；以传感器、动态监测技术为手段，基于计算机信号处理的现代诊断技术；实现诊断系统智能化，向监测、诊断、管理和调度的集成化发展。美国从1967年在美宇航局和海军研究所的倡导下，由企业和大学参加成立了机械故障诊断技术的研究组织，开展机械设备的故障机理，检测、诊断和预测等方面的研究。另外俄亥俄州立大学开展了根据振动的解析对轴承、齿轮、发动机及一般回转机械的诊断技术研究。相继锅炉、压力容器等静止机械的检测诊断中心，根据美国机械工程学会（ASME）的规定开展静止机械的故障诊断技术研究，制定了一系列规程标准。同时一

6、些监测仪器设备公司也研制并生产各类型检测诊断仪器，如Atlanta公司开发的M600旋转机械在线监测装置在实际应用取得良好效果。日本、英国、德国、瑞典等国的机械设备故障诊断技术的研究工作也起步较早，并在某些方面处于领先地位。1.2故障诊断的现状我国机械设备故障诊断技术的研究工作起步较晚，但发展较快。西安交通大学在旋转机械故障诊断进行了研究。天津大学开展了轴承和齿轮的状态监测研究。华中理工大学和哈尔滨工业大学开展了汽车发动机和汽轮机状态监测和诊断系统。石化系统研究和应用红外诊断和声发射定位系统。机械部门继一汽、二汽之后洛阳轴承厂开发了轴承故障诊断系统；冶金部门继太钢、宝钢之后武钢进行离心鼓风机和

7、透平压缩机的状态监测和故障诊断；中国矿业大学开发了KTD型旋转铁谱仪及计算机磨屑图像分析系统。北京科技大学对矿用汽车故障诊断有较深的研究探讨。此外，设备诊断仪器的开发取得较大进展，为设备诊断提供各类仪器。这些发展为我国设备状态监测和故障诊断技术的推广应用奠定了稳固的基础。我国机械设备的维修制度正在经历由以运转时间为基础的定期维修制度向以机械技术状况为基础按需维修制度发展。正常运转设备可不停车，在发现故障征兆后及时停车，按诊断故障性质和部位有目的地进行检修。实现按需维修的前提，必须应用先进的设备故障诊断技术与手段，提高对设备运行的状态检测和故障诊断的准确性，以保证设备安全、稳定运行，增加机械设备

8、正常运转时间，大幅度提高劳动生产率，产生巨大经济效益。第二章. 常用的检测技术方法及问题2.1常用的检测方法机电设备故障诊断技术发展到今天，已形成了一门集数学、物理、化学、电子技术、计算机技术、通讯技术、信息处理、模式识别、基础与信息科学、系统科学和人工智能等多学科交叉的综合性技术。但传统的诊断技术仍然在大量地使用，主要包括：振动监测技术、噪声监测技术、红外测温技术以及，射线扫描技术等。1.振动监测诊断技术振动监测诊断技术是通过检测设备的振动参数及其特征来分析设备的状态和故障的方法。由于振动的广泛性、参数多维性、测振方法的无损性、在线性，决定了人们将机械设备振动监测诊断作为机械设备故障诊断的首

9、选方法。机械运行过程中要产生振动，机械状态特征凝结在振动信息中。机械振动的测量参数有速度、加速度和位移，可根据机械设备频率来选择测量的参数和传感器。为了检测到足够数量，又能真实地反映机械状态的信号，要恰当地选择振动测量点。通常选择能够对机械振动状态作全面反映的机械振动敏感点，离机械诊断的核心部位最近的关键点和容易发生劣化现象的易损点，以保证机械振动信号测量的有效性。通过各种振动传感器检测的设备状态信号经放大滤波处理后，送入A/D转换器，把模拟信号转换为数字信号，送入数据处理分析诊断装置进行时域分析、频域分析、时序模型分析、倒谱分析、共轭解调分析以及三维全息谱分析等分析处理后以振动位移随时间变化

10、的曲线和频谱图形式输出，作为诊断的依据，以判定设备运行状态，并采取相应的措施。由于振动监测诊断技术能实时地、直观地、精确地表征机械动态特征及其变化过程，监测诊断方法简单实用，而被广泛应用。2.油液磨屑分析检测诊断技术通过对油液磨屑粒形状态识别或观察油液介质的物理、化学成分的变化来判断机械运行状况。主要用于机械设备润滑系统和液压系统。油液中磨屑微粒来自磨损和污染，机械摩擦幅的金属表面间不同磨损方式和磨损速度造成油液中微粒总量、尺寸分布和形态的差异，可以根据金属微粒的总量判断磨损所处阶段；根据尺寸分布判断磨损的程度；根据微粒形态判断磨损类型；根据化学成分判断磨损部位。油液分析方法如下所述。利用各种

11、元素受到一定能量激发时具有发射或吸收特定波长光的特性，当各类型光谱仪对油液发射光谱化学分析时就可检测到油液中各种物质在特定条件下发出具有特定波长的光确定其化学成分和含量，就可准确地判断设备的磨损部位和程度。其特点分析速度快，诊断方便、准确，适用于磨屑粒径小于10的磨损状态分析。3.红外测温诊断技术通过对机械设备各部位的不同温度或温度变化来分析判断机械设备运行状态的方法。机械磨损、发动机排烟管堵塞、液压系统油液性能优劣、电器接点烧坏等常见故障都会造成相应部位温度升高，另外材料机械性能也与温度有关，机械故障的温度检测占有重要地位，占工业检测%左右。对高速旋转机件采用一般传感器测温不能获得准确测量值

12、，而红外测温仪具有显著优越性；可以远距离，非接触式测温，具有信息处理、运算和判断功能，可精确地确定仪器工作环境温度状态与变化情况，如农业机械经常处于暴晒或风雨雪的露天作业，环境温度影响监测系统温度。因而可对测量数据进行修正与补偿，减少温度误差，提高测量准确度。测量数据存取使用方便，具有通用接口可与计算机通信，便于实现全系统监控，易于实现有关常数设定与更换如报警装置的设定于更换。通过测温判断机械状态的薄弱环节如磨损加剧、油液劣化及材料缺陷，以便采取相应措施，改善性能，保证机械正常运转以提高使用寿命。2.2存在的问题虽然机电设备故障诊断技术得到很大发展，但是至今为止尚未形成一套完整的理论体系和有效

13、的诊断技术。绝大多数技术都是针对特定的故障、特定的设备来研究，目前设备故障诊断的研究都是根据故障的种类、特定的设备、特定的层次建立自己的机电设备故障诊断技术。这些理论和方法在实际中广泛应用的较少，即使在实际中得到应用，也没有一个完善的评价体系对其效果做出合理的评价。此外，故障诊断准确性也是一个急于解决的问题。提高故障诊断准确性的关键在于确定故障与特征（信号）间的因果关系，但这是一个比较复杂的问题。因为故障与特征间的关系可能是多元的，往往不能认为是一一对应关系。如机械制造、材质和安装运行维护上的差异可导致振动特征相差很大。振动响应的非线性，在多因素产生特征的叠加时，有用和无用信号混在一起，要用信

14、号提纯、分解、融合等方法加以处理难免产生误差。有时故障可能是间歇性的，不一定连续出现，监测仪表的功能、质量和可靠性也影响诊断的准确性。故障诊断是依赖于人们认识和经验的学科，诊断从分析机械状态特征入手，但人们认识局限性以及对事物认识永无止境，机械及其组成零件的个体差异，使得通过特征来判断设备状态带有某些不确定性，特别是机械设备状态的正常与异常中间无明确界限，多为渐变性过渡的，一些设备状态处于边缘状态也使诊断人员做出定性的结论是困难的。目前，机电设备故障诊断技术是一个开放性课题，有必要建立一套完整的理论方法体系来指导机电设备故障诊断技术的研究。目前存在的具体问题有：模糊理论、神经网络、小波分析、智

15、能方法等研究热点主要停留在理论研究上，实际应用较少；搭建的故障诊断操作平台繁琐且可操作性差，应用在实际生产中既不便操作，也不便管理；许多机电设备故障诊断技术主要注重故障的诊断而没有考虑设备故障的修复，为后面的修复工作带来不便；企业对设备故障诊断的重视不够，追求短期效益，成熟的诊断技术应用于生产实际的较少。第三章. 基于检测树的铣床故障检测方案根据铣床故障点，用电压发一一检测个故障点，并做好相应的记录，应用关系数据库收集整理先验的检测方法与流程，进行根据属性的只是挖掘抽取整理，应用通用企业建模软件过程图表示检测树，检验修改检测树，完成应用说明。3.1VFP6.0软件介绍vfp6.0，是在 xBA

16、SE（dBASE,Clipper,FoxBASE,FoxPro）的基础上发展而来的32位数据库管理系统。对项目及数据库控制的增强在VisualFoxPro6.0中可以借助“项目管理器”创建和集中管理应用程序中的任何元素；可以访问所有向导、生成器、工具栏和其他易于使用的工具。提高应用程序开发的效率VisualFoxPro6.0增加了面向对象的语言和方式。借助VisualFoxPro6.0的对象模型，可以充分使用面向对象程序设计的所有功能。互操作性和支持InternetVisualFoxPro6.0支持具有对象的链接与嵌入（OLE）拖放，可以在VisualFoxPro6.0和其他应用程序之间，或在

17、VisualFoxPro6.0应用程序内部移动数据。充分利用已有数据VisualFoxPro6.0为升级数据库提供了一个方便实用的转换器工具，可以将早期版本中的数据移植过来使用；对于电子表格或文本文件中的数据，VisualFoxPro6.0也可以方便的实现数据共享。3.2VFP关系数据库利用已有的记录数据建立数据库。(表3.1.1-3.1.2)表3.2.1表3.2.23.3故障表合并整理，知识挖掘用电压发进行测量，对各个故障点进行测量，查看各连接处是否通断，进而排除故障。第四章.设计实验过程4.1IDEF系列一级IDEF3过程图用已有的数据库，建立检测树图，从而进行故障检测。 4.2故障树建构

18、(图4.2.1-4.2.5)图4.2.1主电路故障图4.2.2主轴控制电路故障图4.2.3工作台进给故障图4.2.4工作台冲动，右前下故障图4.2.5工作台右后上及快速故障第五章.实现结果及使用说明通过检测树进行分析，能快速的检测出机床的故障。这给我们检测故障带来了便捷，先通过检测各个故障点，然后记录分析，再进行录入，最后建模。通过这次学习使用我熟练使用VFP软件及GEM企业建模软件，通过这些让我能深层次了解如何排除机床故障，为以后的日常维修和保养带来更多的利益。第六章.展望未来 随着传感器技术、数据处理技术、人工智能技术、无线通信技术等相关技术的发展，机电设备故障诊断技术的发展趋势是传感器的

19、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。成熟的技术将大量运用到国民经济建设和国防建设中，促进国家和军队的现代化建设。从目前的研究资料来看，今后机电设备故障诊断技术的发展方向可归纳如下：1. 基于Internet的远程协作诊断技术。2. 人工智能专家系统。3. 小波分析。4. 研究和改进传感器与监测仪器。总之，机电设备故障诊断技术无论如何发展，人们越来越重视实际中的应用及效果。好的理论方法并不能保证应用的成功，只有对理论和实际及其相互联系有深刻的理解，并能将理论准确地、充分地运用到实际中解决问题，才能说是真正的成功。随着机械设备故障诊断技术及微电子、计算机、智能技术的发展，机械设备故障诊断的准确性越来越高、操作使用越来越方便、在机械设备维修中将会起越来越重要的作用。