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(點(diǎn)擊查看產(chǎn)品報(bào)價(jià))
機(jī)械運(yùn)行設(shè)備機(jī)械材質(zhì)質(zhì)量檢測(cè)工業(yè)
顯微鏡
設(shè)備機(jī)械的故障有多種,不同種類的故障將會(huì)在相應(yīng)的狀態(tài)信號(hào)中
反映出一系列特征信息(通常稱為故障先兆),這些特征信息是設(shè)備
狀態(tài)或故障能被認(rèn)識(shí)、預(yù)測(cè)和診斷的客觀基礎(chǔ)。
設(shè)備機(jī)械故障預(yù)測(cè)的實(shí)質(zhì)就是故障先兆的判別,這個(gè)過(guò)程主要
有四個(gè)步驟:
第一步,檢測(cè)設(shè)備機(jī)械運(yùn)行的狀態(tài)信號(hào)(如振動(dòng)、噪聲、溫度
、形變、位移、磨損等);
第二步,從所檢測(cè)到的信號(hào)中提取特征信息(故障先兆);
第三步,故障的模式識(shí)別;
第四步,提出處理意見(jiàn)。
對(duì)設(shè)備故障預(yù)測(cè)技術(shù)的基本要求就是能根據(jù)設(shè)備機(jī)械運(yùn)行過(guò)程
中產(chǎn)生的各種信息,隨時(shí)全面、準(zhǔn)確、自動(dòng)地判別設(shè)備機(jī)械是否正
常運(yùn)行,或設(shè)備機(jī)械已經(jīng)出現(xiàn)了異常的先兆,并準(zhǔn)確判定可能產(chǎn)生
故障的原因和部位,及時(shí)預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)提供設(shè)備運(yùn)行的技術(shù)狀況和技
術(shù)參數(shù)指標(biāo)。
設(shè)備故障預(yù)測(cè)的方法很多,常用的有以下幾種:
(1)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)法。根據(jù)模式判別理論,對(duì)故障先兆與正常狀態(tài)
進(jìn)行統(tǒng)計(jì),根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果做出故障先兆預(yù)測(cè)。
(2)智能預(yù)測(cè)法。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加電腦智能控制處理系統(tǒng)
對(duì)故障先兆進(jìn)行人工智能分析,并進(jìn)行推理、理解、學(xué)習(xí)、抽象、
決策等處理,直至提出專家處理意見(jiàn)。
(3)模糊預(yù)測(cè)法。模仿人,用模糊邏輯判別事物的方法,利用
模糊數(shù)學(xué)的方法,根據(jù)計(jì)算出向量元素的特點(diǎn)確定故障的先兆因素
。
(4)邏輯預(yù)測(cè)法。通過(guò)對(duì)故障先兆與故障之間,故障先兆與正
常之間邏輯關(guān)系的推理,分析判別設(shè)備狀態(tài)。
(5)對(duì)比預(yù)測(cè)法。這是一種較容易推廣的方法,事先通過(guò)各種
方法確定正常的狀態(tài),然后采集故障先兆與之對(duì)比,來(lái)判別設(shè)備的
狀態(tài)。
(6)函數(shù)預(yù)測(cè)法。在故障先兆與正常之間存在函數(shù)關(guān)系時(shí),就
可以用此法進(jìn)行數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系計(jì)算,得出設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)情況。
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