• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的常用方法及新技術(shù)的應(yīng)用研究

      2019-05-30 11:27:18馬志德
      山東工業(yè)技術(shù) 2019年13期
      關(guān)鍵詞:常用方法故障診斷技術(shù)新技術(shù)

      摘 要:在機(jī)械設(shè)備領(lǐng)域上,分析了以往設(shè)備故障診斷技術(shù)的特點(diǎn),總結(jié)了目前診斷技術(shù)的發(fā)展前沿。本文首先對(duì)傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)進(jìn)行了介紹,隨后詳細(xì)分析了應(yīng)用現(xiàn)代智能控制核心算法的故障診斷技術(shù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),最后表明了未來故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向,即是在采用智能容錯(cuò)控制技術(shù)的同時(shí)利用局域網(wǎng)技術(shù)將設(shè)備、傳感器和計(jì)算機(jī)聯(lián)系在一起,通過人工智能算法優(yōu)化信號(hào)的處理和分析,從而得到正確的決策診斷。

      關(guān)鍵詞:機(jī)械設(shè)備;故障診斷技術(shù);常用方法;新技術(shù)

      DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.13.064

      1 機(jī)械設(shè)備診斷故障技術(shù)的傳統(tǒng)檢測方案

      (1)直接觀察檢測。以往現(xiàn)場技術(shù)人員在機(jī)械設(shè)備發(fā)生問題時(shí),往往通過眼睛和耳朵直接觀察設(shè)備情況并且結(jié)合設(shè)備材料和自身工作經(jīng)驗(yàn)來檢查解決設(shè)備故障。但是這種通過眼睛和耳朵的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)故障診斷技術(shù)已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)如今大型化和精密化機(jī)械設(shè)備的故障檢測需求了。

      (2)設(shè)備內(nèi)部溫度監(jiān)測?,F(xiàn)代設(shè)備發(fā)生故障的原因很大一部分是摩擦不良,利用現(xiàn)代熱敏材料和紅外線技術(shù),對(duì)設(shè)備關(guān)鍵部位進(jìn)行溫度檢測,觀察關(guān)鍵零件的溫度變化趨勢(shì),能夠有效快速的了解設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài),從而當(dāng)故障發(fā)生時(shí)能快速知道設(shè)備發(fā)生故障的所在地。

      (3)振動(dòng)噪音頻譜分析。在一般設(shè)備的材料說明書中都寫有當(dāng)設(shè)備發(fā)生異響振動(dòng)時(shí)需要停機(jī)檢查。這說明噪音和振動(dòng)是判斷設(shè)備故障的重要依據(jù)。因此可以通過聲波采集裝置和振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測裝置來采集和分析設(shè)備內(nèi)部零件的噪音和振動(dòng)信號(hào),隨后對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換得到噪音和振動(dòng)信號(hào)頻譜,最后分析噪聲信號(hào)的頻譜可以了解設(shè)備的運(yùn)行情況。但是噪聲和振動(dòng)信號(hào)容易受到外部環(huán)境的影響,因此對(duì)設(shè)備的頻譜分析存在局限性。

      (4)油液光譜分析。設(shè)備發(fā)生故障的另一個(gè)誘因就是潤滑不良,因此對(duì)于存在有液壓和潤滑系統(tǒng)的設(shè)備,可以通過光譜分析其潤滑油中的細(xì)微顆粒來發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障發(fā)生的原因。

      2 機(jī)械設(shè)備故障診斷新技術(shù)的應(yīng)用

      (1)信息融合技術(shù)。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,信號(hào)獲取的方式越來越多,越來越先進(jìn),但是如何得到可靠的故障特征信號(hào)應(yīng)該是未來人們研究的重點(diǎn)和趨勢(shì)。對(duì)于如何獲得有效的故障信號(hào),這就首先需要大量多種的信號(hào)傳遞裝置來保證監(jiān)測對(duì)象的相同,隨后采用正確的信息融合分析技術(shù)來處理這些信號(hào),從而得到我們想要的結(jié)果。

      目前,在信號(hào)頻譜分析的領(lǐng)域內(nèi),傅里葉變換和小波變換是兩種重要的信號(hào)處理方式。對(duì)于傅里葉變換而言,其能夠有效地在整個(gè)頻域內(nèi)分析信號(hào)的成分,但是它不能同時(shí)地進(jìn)行頻域和時(shí)域的分析。而與傅里葉變換相比,小波變換能夠同時(shí)地進(jìn)行頻域和時(shí)域的分析,尤其擅長故障信號(hào)在頻率和時(shí)間上的細(xì)節(jié)分析,能夠突出信號(hào)的局部特點(diǎn)。小波變換還能夠簡單有效地分析非定常瞬態(tài)變化信號(hào)的特性,甚至在實(shí)際操作中,可以不借助數(shù)學(xué)模型都能夠穩(wěn)定迅速的分析信號(hào)。此外,在小波變換的基礎(chǔ)上加入神經(jīng)網(wǎng)格和分形理論,能夠進(jìn)一步得到更加可靠的故障信號(hào)。

      (2)智能決策算法。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,可以將人工智能控制的核心算法如模糊控制、遺傳算法等應(yīng)用到故障判斷的決策上。并且隨著深入研究智能控制以及充分考慮智能控制與機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的關(guān)聯(lián),模糊控制、遺傳算法等智能決策算法在故障診斷決策應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)將逐步放大。在查閱相關(guān)文獻(xiàn)和了解現(xiàn)場應(yīng)用情況的基礎(chǔ)上,可以發(fā)現(xiàn)智能控制應(yīng)用在診斷決策的優(yōu)勢(shì)如下:

      ①在故障診斷中應(yīng)用模糊理論,只需建立合適的隸屬函數(shù)和模糊矩陣,就能得到較為準(zhǔn)確的問題來源,無需為建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型而浪費(fèi)大量的時(shí)間;②采用神經(jīng)網(wǎng)格的故障判斷決策能夠采用聯(lián)想、分類和自我組織的辦法準(zhǔn)確的處理繁雜的信息;③對(duì)于應(yīng)用了遺傳算法的故障診斷技術(shù),能夠同時(shí)處理多個(gè)問題并且能夠處理判斷各個(gè)領(lǐng)域的問題。此外遺傳算法在處理非線性問題以及寬泛查找問題上具有顯著的優(yōu)勢(shì);④在信息部分缺少和精度不夠的故障診斷決策上,粗糙集理論能夠自我分析,發(fā)現(xiàn)信號(hào)之間的相對(duì)關(guān)系,然后將自我分析出的聯(lián)系綜合成簡單的信息特征,從而能夠解決數(shù)據(jù)缺失的故障診斷問題。

      (3)網(wǎng)絡(luò)集成資源。近些年來,隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,在工業(yè)控制技術(shù)領(lǐng)域上,局域網(wǎng)技術(shù)占據(jù)著絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的地位。并且在信息收集和分析的領(lǐng)域上,局域網(wǎng)技術(shù)具有重要的戰(zhàn)略地位。在機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)上能夠借助局域網(wǎng)將信號(hào)檢測設(shè)備與計(jì)算機(jī)連接起來,通過數(shù)據(jù)完成對(duì)原始信息的接受,歸納以及分析決策。并且能夠利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力,使用以上介紹的方法,更加快速準(zhǔn)確的完成故障診斷分析,進(jìn)而保證機(jī)械設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)穩(wěn)定。

      (4)容錯(cuò)控制。容錯(cuò)控制的定義為在故障發(fā)生時(shí),系統(tǒng)能夠自動(dòng)剔除故障并且能夠重新構(gòu)建系統(tǒng)或者是即使系統(tǒng)發(fā)生了故障,系統(tǒng)仍能穩(wěn)定運(yùn)行并且運(yùn)行性能雖有下降但仍能滿足需要,即是系統(tǒng)能夠允許故障的存在。系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)容錯(cuò)控制的前提是較為富裕的設(shè)計(jì)方法,如設(shè)備裝置設(shè)計(jì)時(shí)系統(tǒng)中存在自我補(bǔ)償結(jié)構(gòu),即設(shè)備構(gòu)件能夠自我重建;或者是設(shè)備運(yùn)行參數(shù)能夠自我調(diào)節(jié),以維持設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行。在智能控制快速發(fā)展的時(shí)代背景下,智能容錯(cuò)控制是工業(yè)自動(dòng)控制未來的發(fā)展趨勢(shì),即是將不斷改進(jìn)和提高機(jī)械設(shè)備自動(dòng)控制系統(tǒng)中自我故障處理的能力。

      3 結(jié)語

      隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步發(fā)展,機(jī)械設(shè)備愈發(fā)大型化和精密化,因此設(shè)備系統(tǒng)發(fā)生故障的概率和收集故障發(fā)生信號(hào)的困難性大大增加。所以為了開發(fā)和驗(yàn)證適應(yīng)現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備的故障診斷技術(shù),需要在故障診斷技術(shù)的原理和措施上進(jìn)行更深入的研究。借助人工智能控制的核心算法原理,改進(jìn)故障信號(hào)的收集和分析方式,從而得到有效的故障特征信號(hào)和正確的故障診斷決策,此外還采用智能容錯(cuò)控制,從而最終能夠保證現(xiàn)代大型精密化設(shè)備的安全高效運(yùn)行。

      參考文獻(xiàn):

      [1]代寬.故障診斷技術(shù)在機(jī)械設(shè)備中的應(yīng)用[J].內(nèi)燃機(jī)與配件,2018

      (24):123-124.

      [2]李少見.故障診斷技術(shù)在機(jī)械設(shè)備中的應(yīng)用[J].南方農(nóng)機(jī),2018

      (20):57.

      [3]姜小艷,李貴紅.基于Labview的機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用[J].科技視界,2018(25):87-88.

      作者簡介:馬志德(1988-),男,湖北黃岡人,碩士研究生,助教,主要從事機(jī)電成套裝備系統(tǒng)方向研究。

      猜你喜歡
      常用方法故障診斷技術(shù)新技術(shù)
      建筑工程施工評(píng)標(biāo)常用方法存在問題探析
      探討故障診斷技術(shù)在礦山機(jī)電設(shè)備的應(yīng)用
      分析林業(yè)造林常用方法及營林生產(chǎn)管理的有效途徑
      淺談初中生物課堂教學(xué)中問題情境的創(chuàng)設(shè)
      當(dāng)傳播遇上新技術(shù),媒體人需怎樣的新聞堅(jiān)守?
      聲屏世界(2016年9期)2016-11-10 22:25:43
      無損檢測技術(shù)的原理及應(yīng)用
      高速鐵路動(dòng)車組CRH2新技術(shù)淺析
      淺論暖通供熱系統(tǒng)節(jié)能新技術(shù)
      煤礦機(jī)械設(shè)備的故障和維修探究
      談直接積分法之常用方法
      考試周刊(2016年78期)2016-10-12 13:12:06
      怀柔区| 岳阳市| 通化县| 乌鲁木齐市| 朝阳县| 资源县| 姚安县| 汉源县| 丰镇市| 崇仁县| 潞城市| 桑植县| 镇坪县| 定南县| 綦江县| 岐山县| 鲜城| 策勒县| 黎城县| 衢州市| 武宣县| 双桥区| 旬阳县| 长兴县| 青田县| 沛县| 凤城市| 葫芦岛市| 白城市| 林周县| 三穗县| 十堰市| 东宁县| 辽阳市| 丰县| 铅山县| 磴口县| 静安区| 嘉义县| 醴陵市| 通化市|