泵故障诊断产品

知识获取上，神经网络的知识不需要由知识工程师进行整理、总结以及消化领域**的知识，只需要用领域**解决问题的实例或范例来训练神经网络；在知识表示方面，神经网络采取隐式表示，并将某一问题的若干知识表示在同一网络中，通用性高、便于实现知识的总动获取和并行联想推理。在知识推理方面，神经网络通过神经元之间的相互作用来实现推理。前在许多领域的故障诊断系统中已开始应用，如在化工设备、核反应器、汽轮机、旋转机械和电动机等领域都取得了较好的效果。由于神经网络从故障事例中学到的知识只是一些分布权重，而不是类似领域**逻辑思维的产生式规则，因此诊断推理过程不能够解释，缺乏透明度。在汽车故障诊断过程中，智能化诊断技术的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。泵故障诊断产品

振动故障诊断系统是专门为机械设备预测维护设计的振动数据管理系统。它用于机械振动分析。它允许用户快速获取感兴趣的机器数据，并在熟悉的三轴或单轴视图中显示该数据。它允许用户快速地与来自同一台机械的其它数据进行比较，快速地导航回该机械的历史数据，并快速地将其它数据与该数据进行比较。该软件支持为机械构造平均(即基线)数据，并允许与这些数据进行简单的比较。当用户与数据交互时，他们将访问专门为PdM分析设计的完整的游标套件。黑龙江石油故障诊断模型故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。

智能故障诊断技术是基于建模处理和信号处理技术发展起来的基于知识处理的新型处理技术。故障诊断:利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测;而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障诊断的主要任务有:故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。故障诊断的性能指标:（1）故障检测的及时性。（2）早期检测的灵敏度。（3）故障的误报率和漏报率。（4）故障分离能力。（5）故障辨识能力。（6）鲁棒性。（7）自适应能力。

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。智能故障诊断技术是基于建模处理和信号处理技术发展起来的基于知识处理的新型处理技术。

传统机械设备状态监测和故障诊断主要依靠人的分析，常用的振动监测分为离线监测和在线监测。离线监测：是为了消除振动故障而进行的诊断，这种诊断在时间要求上不那么紧迫，设备检维修人员和现场生产操作人员只需要定期测量、记录和跟踪设备状态，或当设备出现异常时，临时测量，较后对设备故障进行仔细的分析、讨论。在线监测：是对运行状态下的机组振动故障原因作出及时准确的诊断，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，主要以**诊断为主、计算机辅助的方式，故又称为**诊断系统。系统的重要的是**经验，主要用于大型旋转机器和关键设备，如汽轮发电机组、水轮发电机组、大型风机、压缩机、泵类等轴承或轴振动的连续监测、超限报警、故障诊断、事故追忆等。故障诊断分析软件可以快速解决故障、降低故障率、不断提高系统可用性。福建石化故障诊断频谱分析

故障诊断是排除故障的关键环节，而对故障判断的准确性，又是经济、快捷处理的必要条件。泵故障诊断产品

故障诊断的简易方法：对一台机组振动特性的完整分析，需要具有频谱分析和相位测量的分析仪表。掌握这样的仪表也需要相当的培训和实践，对于一般电厂来说达到这样的要求比较困难。机组的振动监测装置测量的都是通频值。计算机系统可以存储振动数据和其他运行参数，并整理成所需的趋势图，包括长期趋势（数天甚至更长）、短期趋势（数小时甚至更短）。由于趋势图可以从机组的计算机系统直接调出而不需要另外的测试，并且可以将所需要的参数都显示在同一张趋势图上，因而使其优越性更加突出。通频振动是各种谐波分量的合成，任何一种分量的变化都会在通频振幅上反映出来。例如：若1X的振动增大20μm，通频振幅也会增大20μm左右；若½X振动发生突变，通频振动也会突变。振动的变化一般是由某一种分量的变化引起的，但是这种变化在通频振幅会得到同样的反映。也就是说，通频振动的趋势与其中一种分量的趋势是一致的。只要对这种趋势特征和相关特征进行分析，就可以对许多故障作出大体的判断。泵故障诊断产品

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