压缩机故障诊断与预知维修

故障诊断就目前来分，可分为在线诊断和离线诊断。前者是对运行状态下的机组振动故障原因作出出线条的诊断，以便运行人员作出纠正性操作，防止事故扩大。因此，在线诊断在诊断时间上要求相对比较紧迫，目前采用计算机实现，故又称为自动**诊断系统。系统的重要的是**经验，但是如何将分撒的**经验进行系统化和条理化，变成计算机的语言，是目前国内外许多**正在研究的一个技术问题，因此不能将这种诊断系统误解为能完全替代振动**。即使到来，也是诊断**设计和制造诊断系统，为缺乏振动知识和经验的运行人员服务，而不是诊断系统替代振动**。目前，齿轮的故障诊断主要是通过对运行中的动态信号的分析处理来实现的，一般有时域、频域和幅值域三种。压缩机故障诊断与预知维修

设备故障诊断是一种给设备“看病”的技术，是了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。随着科学技术与生产的发展，设备工作强度不断增大，生产效率、自动化程度越来越高，同时设备更加复杂，各部分的关联更加密切，从而往往某处微小故障就引发连锁反应，导致整个设备乃至与设备有关的环境遭受灾难性的毁坏，这不只会造成巨大的经济损失，而且会危及人身安全，后果极为严重。因此，设备诊断技术日益发挥重要作用，它可使设备无故障、工作可靠，发挥较大效益；保证设备在将有故障或已有故障时能及时诊断出来，正确地加以维修，以减少维修时间，提高维修质量，节约维修费用。压缩机故障诊断与预知维修智能故障诊断主要有故障检测与诊断和故障容错控制两个部分。

在汽车故障诊断过程中，智能化诊断技术属于新型技术，其特点及就是稳定性及准确性均比较高，可更好诊断汽车机械故障。在利用智能诊断技术进行汽车故障的诊断过程中，需要先获取汽车零件多方面信息，通过对专业测试系统进行利用，将数据项计算机系统中进行传送，在此基础上通过系统分析数据，计算机便能够进行判断，将汽车机械故障基本类型及主要原因确定，同时，为能够避免人工检测中出现误差，依据诊断结论对相关解决方案进行合理制定，从而将汽车机械故障及时检测出来 。

水电机组振动故障诊断的主要内容。水电机组的振动问题与一般动力机械的振动有所不同。水电机组振动除需考虑机组本身的转动或固定部分的振动外，尚需考虑作用于发电机部分的电磁力及作用于水轮机过流部分的流体动压力对系统及其部件振动的影响。在机组运转的情况中，流体－机械－电磁三部分是相互影响的。因此，水电机组的振动是电气、机械、流体耦合振动。根据水电站所积累的典型经验，可将引起机组振动的原因划分为机械、水力、电气和噪声等方面因素。利用故障诊断系统，维修人员可以监控汽车的实际状态确定车辆的具体情况。

状态监测和故障诊断的三个阶段：状态监测、分析诊断、决策行动。1.状态监测：是对设备运行过程中，对设备故障有重大影响的特定参数实时监测，这是故障诊断的基础;2.分析诊断：即对采集来的信号做分析和处理，提取特征值，并对设备状态做诊断;3.决策行动：在得出了设备诊断的结果后，就可以决策采取相应的维护方案了。故障诊断的内容和环节：机理研究、信号处理和分析、信号特征提取、诊断方法、决策输出。设备状态监测和故障诊断对于生产企业的意义非常重大，对于重要的生产设备，可以很好地减少设备的意外停机时间，避免不必要的经济损失;也可以降低设备的维护成本;为领导层对设备的评估和后期的决策提供重要的依据。高质量的数据是机械设备振动监测和故障诊断成功的基础。压缩机故障诊断与预知维修

故障诊断系统可以对收集到的数据信息的分析得到相应的结果。压缩机故障诊断与预知维修

许多诊断对象的故障状态是模糊的，诊断这类故障的一个有效的方法是应用模糊数学的理论。基于模糊数学的诊断方法，不需要建立精确的数学模型，适当的运用局部函数和模糊规则，进行模糊推理就可以实现模糊诊断的智能化。故障树方法是由电脑依据故障与原因的先验知识和故障率知识自动辅助生成故障树，并自动生成故障树的搜索过程。诊断过程从系统的某一故障“为什么出现这种显现”开始，沿着故障树不断提问而逐级构成一个梯阶故障树，透过对此故障树的启发式搜索，较终查出故障的根本原因。在提问过程中，有效合理地使用系统的及时动态数据，将有助于诊断过程的进行。于故障树的诊断方法，类似于人类的思维方式，易于理解，在实际情况应用较多，但大多与其他方法结合使用。压缩机故障诊断与预知维修

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