故障检测与诊断范文

前言：我们精心挑选了数篇优质故障检测与诊断文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

【关键词】暖通空调系统；故障检测；故障诊断；类型

一、暖通空调系统故障类型

暖通空调系统的故障大体可分成两大类：硬故障和软故障，既有局部性也有全面性，对整个HVAC系统的影响大小也不尽相同。硬故障是指机械设备和运转部件完全丧失功能所产生的故障，例如皮带断裂、传感器失效、阀门不受控制和风机停止运行等故障。从故障产生时间的角度分析，这些故障应当归为突发故障，且故障影响效果比较严重，所以检测和诊断的难度系数不大。软故障的实质是说设备和部件的机械功能降低或局部失效等，比如部件或管道结垢、堵塞，局部泄露、仪表稳定性降低等等。软故障基本都是循序渐进的，在产生的最初时期所表现的特征不太明显，因此在初级阶段很难被发现，实际上，这类故障的产生是因为系统参数渐渐恶化，从某方面或者某种角度来讲，软故障的危害性要远远大于硬故障的危害性，所以，软故障的监测力度要适当加强，并且要做好预防工作，其对空调系统的意义和作用是不言而喻的。

暖通空调在运行一段时间之后，系统故障的产生一般都是偶然且不确定的，所以，故障的属性具有任意性，且发展情况与平衡过程具有随机性。从HVAC系统整个结构入手分析，所涉及的设备都是由子设备和基础构件按照一系列的标准组合而成的，层次性和系统性极强，所以故障产生时就会因为层次深度的不一样而造成不一样的影响。除此之外，考虑到系统是由多个相关的子设备综合而成的，一些子设备发生故障也可能是因为其相关环节或者设备产生故障而引发的，这种现象称为故障的传导性。根据系统故障产生的位置不一样，既可以说是设备故障也可以说是传感器故障，既可以说是硬故障也可以说是软故障，因为这些故障参杂在一起很难分辨，所以空调系统的诊断和检测就十分的复杂。

二、暖通空调系统故障检测与诊断分析

1、暖通空调系统诊断方法

暖通空调故障诊断方式主要有两种：一种是在线方式，即故障诊断系统实时地监测设备的工作状态，基于适时的在线故障检测与诊断算法，给出系统的故障信息，包括故障程度、故障所属模块、故障位置、故障报警等。另一种是离线方式，即构建计算机辅助决策支持系统，帮助系统迅速发现故障，制定合理有效的系统维修方案。

（1）基于知识的专家系统

建立专家系统诊断模块，包括专家系统知识故障诊断库，并可根据经验和知识的积累以及在获得了新的、可靠的故障诊断规则时或发现原有某条规则不足甚至错误时，能自动进行添加、修改和更新。 专家系统诊断模块由知识获取系统、知识库、推理机和输人、输出系统构成。

（2）基于规则的故障树

利用专家知识、工程师的经验和知识库建立基本故障诊断树，并可生成新的故障诊断树，用户则选择相适应的故障诊断树来执行故障诊断。

故障树分析是在复杂系统中作故障诊断的一种有力工具。用这种方法诊断的效率较高且不容易漏检，例如该模块能根据系统故障现象，逐次向下展开，查询有关的节点和树枝，直到找出故障的发生原因及处理对策。

（3）基于人工神经网 B P改进算法的模式识别

该模块由 B P改进算法的网络、网络结构参数及推理诊断等组成，主要用于完成模式识别和故障诊断。专家系统诊断与故障树诊断两种方法的相互结合，可以有效地解决过去已发生过的各种故障的诊断；但对于以前没有发生过的故障，不具备处理能力，因为知识库中缺乏相应的诊断知识。采用人工神经网络（ A N N） 模式识别技术是一种较好的方案。它根据新的样本进行自动学习和训练以更新故障诊断知识，并可添加到专家系统知识库中。A N N的故障初始样本来自已有的故障实例，这些实例可通过故障机理分析或专家经验获得，此外还可在应用中逐步添加、删除和更新。

2、故障检测与诊断的应用

随着科技的进步，现在的故障检测和诊断手段嵌入了动态的控制系统体系，完善了检测和诊断的技术。制定一些模型数值或者一些经验数据，当传感器测量得到的实际运行过程中的参数和由模型得到的计算值在诊断软件中进行对比和评估，它们之间的差值作为传送的数据，送到故障诊断分析其中的问题，如果这个差值逐渐的增大时，就说明了这个系统发生故障的可能性就会增加。根据检测系统的分析，就会将故障的诊断结果及时传送出去进行显示。这些故障诊断由输入的数据类型、复杂程度、性质等进行分区，较难的诊断就会需要长时间来完成，或者由更高层次的诊断设备来完成。

暖通空调系统故障的检测方法。在以前，我们所用的方法就是用直接、解析和时序三种冗余法来进行检测。基于定量模型法在相同的情况下可以通过比较实际系统或者仿真的模型运行状态来进行检测和诊断系统故障，但是在执行的时候需要具体的、精确的数据模型来进行检测。还有一些基于定型模型法、基于统计学法、人工神经网络法和模式识别法等可以对暖通空调系统的故障来进行检测。

按照故障的级别和故障的优先级不同，不同故障在不同的诊断层次上来诊断。在分布式控体系（DCS）中，驻留在不同层级上的故障诊断工主要由输入数据的类型、性质、复杂程度和诊断具使用的频率来区分，复杂的、需要更多知识和能的故障诊断（如诊断周期需要一天或一个月的将由更高层次的诊断工具（或计算机）来完成，由现在传感器性能的提高，大量的、低端的故障诊倾向于在传感器中就地解决。

三、结束语

综上所述，通过故障预测与诊断，使暖通空调设备按优化程序运行，是降低建筑能耗和提高经济的途径之一。因此，加强对故障的预测与监控，能够减少故障的发生，延长设备的使用寿命，同时也能够给业主提供持续的、舒适的室内环境，这对提高用户的舒适性、提高建筑的能源效率、增加HVAC系统的可靠性、减少经济损失将有重要的意义。

参考文献：

[1] 李志生，张国强，刘建龙. 故障检测与诊断技术在暖通空调领域的应用和展望[J]. 流体机械. 2006（06

第2篇

【关键词】数字电路;故障;排查与诊断;分析

1.数字电路出现故障的常见的原因

数字电路是处理和变化这些离散信号的电路，工作原理主要是应用两个元器件来表示离散信号，其中的每一个元器件的参数值都有很大的差异，所以在实际的应用的时候，数字电路虽然能够发挥很强大的功能，但是数字电路出现故障的状况是一件十分常见的事情，下文详细的介绍数字电路出新故障的原因。

1.1 数字电路元件出现老化造成故障

任何东西在长时间的使用之后都会出现或多或少的损坏，其中数字电路中使用的材料都是金属材质，在长期的使用过程中，电路元件变得老化，电路材料参数性能也逐渐的下降，使得数字电路受到天气以及温度等状况影响变大，非常容易造成数字电路出现故障。

1.2 数字电路元器件出现接触不良的状况造成故障

数字电路由于接触不良而出现故障是最常见的问题，造成数字电路接触不良的原因是多种多样的，数字电路在日常生活中的使用经常会出现非专业人士保管不善，或者是电器的外壳损坏导致数字电路的元件长时间的暴露在空气之中，造成数字电路出现进水或者是电器内部的焊点被氧化的状况，这些问题的出现都会导致数字电路出现故障。

1.3 数字电路设备所处的工作环节不稳定造成了故障

数字电路的安全使用是需要一定的环节条件的，但是在实际的应用中，电路设备的使用环境并不是十分的完美，数字电路所处的工作环境时常达不到设备工作的状态，例如实际的温度、磁场的改变等等，这些因素都会导致数字电路发生故障，导致数字电路不能正常的工作。

1.4 数字电路内的元件过了使用期造成故障

数字电路内部的电路元器件都存在着保质期的，关于保质期的常识并不是所有的数字电路的使用者都了解的，所以造成故障也比较常见。数字电路内的元器件只有在规定的年限内才能发挥出最佳的效果，倘若元器件过了使用期限，数字电路内部会出现超负荷的状况，元器件也会出现老化、性能降低等现象，导致数字电路故障的发生率增加。

2.数字电路故障检测与诊断的方法

2.1 采取有效的方法将故障检测的过程与诊断这两个过程分开

在对数字电路进行故障检测之前，应当先对数字电路常见的故障的特征进行了解，在对其中一些基本特征进行对比之后，可以尽可能的缩小数字电路故障排查的范围，当然在初步对比故障的基本特征之后并不能武断的确认数字电路的故障，而是要进一步的进行诊断，使得这两个过程能够有效的隔离。使用逻辑检测与诊断对数字电路中出现的故障进行初步的确认。例如：当数字电路的信号消失之后，可以借助检测探头在电路的连接点上进行检测与诊断，也可以在发现数字信号之后能够使用脉冲存储器进行存储，可以有效的缩小数字电路的护长范围。

2.2 使用分块测试法对数字电路进行诊断

目前对于数字电路中出现的故障检测方法中最常使用的方法就是直接观察法，使用直接观察法进行故障检测，故障检测的准确率有所下降，对于故障的排查以及处理的效率很低，所以采用分块检测法是代替直接观测法最有效的方法。使用分块测试诊断法的时候，应当对数字电路的设计结构有一个初步的了解，并根据电路的实际情况，将电路分为若干个独立的电路，分别进行通电测试，通过观测结果对数字电路的故障状况进行分析，之后便可以提出具有针对性的数字电路的故障的解决方法，能够有效地提高数字电路故障检测与诊断的效率，在复杂的数字电路的故障检测与诊断中应用也十分的广泛。

2.3 使用电阻检测诊断的方法进行诊断

在日常的使用中，数字电路一旦出现任何的异状的时候，首先需要做的就是要切断电源，之后进行短路与否的检验，这时候最常使用的方法就是使用电阻检测诊断法。电阻检测法能够有效的检测出数字电路底板内部和电路连接之间是否有接触不良或短路的状况，在使用此方法的时候操作过程非常的简单，即便不是专业的电路维修人员也能够轻松的完成数字电路故障检测的事情。使用电阻检测法的时候，一定要注意的就是用电安全，在切断电源的基础上进行检测装置的设计安装，之后再一一进行故障检测。

2.4 使用波形检测方法进行故障检测

波形检测诊断方法对数字电路进行故障的检测以及诊断对于检测人员的专业素养要求很高，要求维修人员能够熟练的掌握电路维修的相关的理论知识和拥有一定的实际操作经验，熟练地使用示波器观察电路故障检测过程中所反映出的波形，也就是数字电路故障检测过程中在示波器上显示的数字电路板的各级输出波形的状况，观察示波器上所出现的波形是否表现正常，在这样的过程中得到的数字电路故障检测的结果更加的具有科学性以及具有说服力，在使用波形检测诊断法进行数字电路故障检测的时候，数字电路内多数是脉冲电路，由于脉冲电路的复杂程度，其他的检测方法并不是十分的准确与科学，所以波形检测诊断法形成的检测结果更加的准确，在进行故障检测的过程中对于维修人员的安全保障性能也是最强的，不仅提高了数字电路故障检测与诊断的效率，也有助于制定数字电路维修策略，制定的策略也更加的具有针对性。

3.总结

当今时代科学技术飞速的发展，对于数字电路的研究的投入也变得更大，数字电路在生活中的使用也变得更加的普遍，但是数字电路的使用出现的问题也困扰着现代人，所以为了更好地使用数字电路，提高使用效率，就一定要选择有效的方法对于数字电路中出现的故障进行检测与诊断，因此应当针对数字电路产生的原因进行研究，并且积极地进行故障检测的技术，使得数字电路的使用能够更加顺时代的发展，使得数字电路能够为现代人们的生活提供更多的便捷服务。

参考文献

[1]郭希维，苏群星，谷宏强.数字电视测试中的关键技术研究[J].科学技术与工程，2008.

第3篇

关键词：数字电路 故障检测与诊断 原因 现状 对策

中图分类号：TN79 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）11-0214-02

21世纪的今天，随着全球经济一体化格局的形成，经济技术迅速发展，以数字技术为主导的高科技产品层出不穷，并且已渗透到我们生活的各个方面，遍布于每一个角落。然而，在我们的生活如此数字技术的当下，电子工程技术人员在设计、安装、维修、调试数字电路的过程中或多或少都会遇到各种事故。因此，掌握正确的数字电路故障检测与诊断方法对于保障数字电路的有效开发与生产是极为重要的。

1 数字电路故障产生的原因

1.1 电路元器件的老化

无论什么东西在使用的过程中因为摩擦等一些原因，在一定程度上都说到了损坏，对于电路元器件来说尤其如此。因为电路元器件大都是金属材质，在长期不断使用的过程中，就会导致部分元器件老化和参数性能下降，除此之外，有的电路元器件也会在遇到高温或极冷的天气状况下改变参数值。

1.2 电路元器件接触不良

由电路元器件接触不良导致的数字电路故障是最常见的原因。在日常生活中，可能会因为使用不当或者保管不善，破坏电器外壳使得电路元件暴露在空气中或者一不下心使电器进水等情况发生，那么电器内部的焊点就会被氧化，以至于导致电路板故障的发生。

1.3 电路设备工作环境不健全

每一样设备的顺利使用都是有一定的条件的，但是并不是所有设备都能够在健全的工作环境中，所以，一旦工作环境达不到电路设备的要求时，例如，温度、适度、电子磁场等改变，数字电路就会发生故障，那么设备也就无法实现正常工作了。

1.4 电路元件过了使用期

电路元器件都是有保质期的，只有在规定的年限内使用才能发挥它功效。如果过了使用期限，电路元器件就会负荷不了，就会出现元器件老化、性能指标降低等现象。所以说电器元件使用过程超出期限，设备的故障发生率就会增加。

2 数字电路及其故障的特点

所谓的数字信号是在时间上和数值上都离散的信号，而数字电路就是用来处理和变化这些离散信号的电路。它的工作原理主要就是利用两个状态的元器件来表示离散信号，看似很复杂，其实它的基本电路单元十分的简单。在数字电路中的每一个元器件的参数值都有较大的差异性，所以绝对不会出现电压不高不低的电平，除了三态门之外，输出的要么是高电平要么就是低电平。所有对高电平和对低电平的区分了解能够我们更好的了解数字电路的特征。

如果把数字电路按照逻辑功能来划分，可以分为时序逻辑电路和组合逻辑电路两种。从功能上来说，时序逻辑电路它是由具有储存功能的触发器所组成的电路来进行记忆和表达功能，但是关键得是储存电路的输出状态必须反映到输出端上，并且要与输出端共同作用才能决定时序电路的输出。另一个组合逻辑电路顾名思义就是由各种电路组合而成。不过组合逻辑电路在输出时，都是有那个时刻输入的信号来决定的，它与原电路的输出状态并没有直接的关系。

在数字电路的检测和诊断过程中一定要按照它所规定的顺序来想电路施加测试，并挨个观察数字电路的反应状态，看其是否正常。之所以要这样一步步仔细的检测那是因为数字电路的测试对象实在是多了，电路的输入、输出变量甚者有时候可以达到上百个，而且每一个都有可能出现偏差，如不逐一检测很难找到问题所在。此外，数字电路它还存在一定得物理缺陷，构成集成电路的门和记忆元件是封存在芯片里面的，以至于无法直接观察电路输入、输出的波形以及很难检测它们的逻辑电平，所以也就没办法快速查出数字电路的故障之所在。因此，研究出简单可行的测试电路故障的方法迫在眉睫，需要大家的共同努力。当然，也只有当数字电路故障检测方法解决之后，数字电路才能得到更好的应用。

3 数字电路故障检测与诊断方法的现状

3.1 直接观察检测诊断法

直接检查法就是通过直接的观察来推断电路大致在那个部分出现了问题。这种方法相对于比较适合有一定经验的电路维修员，他们通过询问顾客电路故障发生时出现了哪些现象来判断发生电路故障的大致原因，这样既方便有简洁，省去了中间的很多过程，为客户和自己都节省了时间，是一举两得的好事。例如，电视机突然不亮了，我们在检测之前应该首先观察一下外观是否破损，用手感觉一下外壳温度是否过高，其次看插头是否断开或与插班接触不良，然后用鼻子问一下电视机有没有异味等等，通过用这些直观的方法来判断电视机大概是哪一个部位出了问题啊，最后着手检测。虽然这种方法比较快速，但对于经验不足的电路维修员来说，还是不要贸然使用，否则可能是既浪费了时间也还是没有找到电路故障发生的原因，得不偿失。

3.2 顺序检测诊断法

现在应用于数字电路故障检测的数字检测法一般分为两种。一种是在输入端加上信号，从输入级开始向输出级检测，当信号中断或者是出现异常时也就找到了数字电路的故障所在地。第二种方法是在输入级到输出级的过程中加上信号，一旦出现信号不对的情况，就立马停下，然后以此为据点想下一级进行电路故障检测。虽然这种数字电路检测方法准确性比较高，但是需要花很长时间。在现在全球经济高速运转的是时刻，这种低效率的工作方法已经逐渐不适应时代的发展要求了，在某种程度上是可以被淘汰的，但是，前提条件就是我们必须尽快找到一种更好的电路故障检测方法来代替它。否则，还是得用顺序检测法。

3.3 比较检测诊断法

在检查数字电路故障时，比较法其实也是一种比较常用的检测方法。一般要想快速的检测出数字电路哪里出现问题，经常就会对电路的各个关键点进行测试，得出具体的参数值，然后找来同样的完好无损、能够正常运转的电器，也测出每一个关键点的参数值，最后将两组数值进行比较，参数值不一样的那个地方就是数字电路出现故障的地方。不过，能够这样很快就检查出问题所在的情况并不多，大多数电路故障地方都在比较细小的地方。因为，在数字电路器材生产过程中，厂商一般都会针对电路板比较薄弱的地方多做几道加工程序，确保质量安全，而那些人们认为不会发生故障的地方就没有多注意，所以往往电路发生的故障并不在电路板的关键点上。因此，比较检查法还算不上市完美的检测方法，依然有它的缺陷存在。

3.4 替代检测诊断法

有时候电路比较复杂，可能当我们试了各种方法还没有找到故障时，我们就应该想到用替代法来检查数字电路故障。所谓的替代检测法就是将数字电路中的电子元件用同等型号的电路元件来替换掉，不过质量一定要比元件好一些，否则质量太差的话还是无法检测出电路故障在哪里。当高质量的电路元件安装到元电路板中，合上电源，看电路板是否能够正常运转。若能正常运转则证明是元电路元件有问题，若不能，则证明原电路元件没有问题。若是前者，数字电路故障检测就能很快完成，但若是后者的话，就还需要再次进行检查与诊断。总之，替代检测在某种程度上也是比较麻烦和费时的。

4 提高数字电路故障检测与诊断效率的对策

4.1 分块测试诊断法

当我们无法通过直接观察检测法检测出数字电路故障时，用分块检测法是最好的检测办法之一。当我们对某种电路板进行检查时 ，对其电路结构、功能等要有一个事先的了解，根据实际情况，看怎样组合比较简单，然后就将电路分成若干个独立的电路，分别进行通电进行测试，观察测试结果找出有故障的那一部分电路，最后采取相应的措施准确找到数字电路故障点，诊断其原因，“对症下药”，解决问题。像这种分块测试方法过程比较简单，针对性也强，它能够有效的提高数字电路故障检测与诊断效率，更适合于比较复杂的数字电路故障检测与诊断中。

4.2 电阻检测诊断法

在日常生活中，当我们看到某种电器冒烟儿或者散发异味时，首先要做的就是切断电源，避免事故范围扩大。然后就是要检查电路是否有短路现象，那么这个时候就需要用到电阻检测诊断法。电阻检测诊断法它的作用就是能够检测诊断出数字电路底板内部和电路连接线之间是否是接触不良或短路等情况，操作过程简单，就算不是专业电路维修员也能够很好的掌握与应用。在碰到类似的事情时不至于惊慌失措，即使不花钱找专业维修人员自己就能够轻松搞定。所以电阻检测诊断法实用性比较强，适用人群比较广，在数字电路故障检测与诊断上效果比较明显与突出，是提高数字电路故障检测与诊断效率的好方法。

4.3 波形检测诊断法

波形检测诊断法对电路故障检测与诊断人员的专业素质要求比较高，要具备较高的电路维修理论知识，同时还要会使用示波器，这两个条件缺一不可。其实，我们所说的波形检测诊断法就是通过使用示波器对电路板的各级输出波形进行检查，观察它所输出的波形是否是正常的，以此来检测诊断出电路故障。目前，这种波形检测诊断法被广泛的应用于脉冲电路中，准确性高、安全系数高、效率也很高，是提高数字电路检测与诊断效率的完美对策。

5 结语

在当今科学技术腾飞的年代，数字电路已经取得了飞速发展，为了能够更好的将数字电路应用到现代电路中，提高数字电路检测与诊断技能、效率尤为重要。对于可能出现或者是已经出现的电路故障要能够及时预防与解决。因此，我们要不断完善数字电路检测与诊断技术，使之能够更好的适应时代的发展要求，为我们的生活提供更加便捷的服务。总之，本文主要是希望通过论述数字电路故障产生的原因、分析数字电路及其故障的特点、介绍目前我国对数字电路检测与诊断所采取的方法以及建议来给现在正身处数字电路的工作者一些帮助。

参考文献

[1]张兰，徐红兵.一种新的数字电路故障定位算法研究[J].电子科技大学学报，2009.

[2]郭希维，苏群星，谷宏强.数字电视测试中的关键技术研究[J].科学技术与工程，2008.

[3]朱大奇，电子设备故障诊断原理与实践[M].电子工业出版社，2008年9月.

[4]孙春辉，浅谈数字电路故障检测方法与技巧[M].技术开发，2010年5月第3期.

第4篇

由于机械设备电气系统大多数都在比较恶劣的环境中工作，如受潮受热或者是震动等，因此经常出现各类故障。随着机电技术的进一步发展，机械设备的电气化程度越来越高，电气系统在整个机械设备的运行中占据更加重要的位置，如何采用科学手段对电气系统的故障进行检测与诊断是我们必须要思考的问题。

1. 机械设备电气系统概述

机械设备电气系统主要由两部分组成，其一是电气设备，主要包括启动系统、蓄电池、发电机以及用电设备等。总结来说电气设备具有以下特征：电器设备上的电路都是模拟电路，因此诊断起来具有多样性的特征。故障诊断过程中会受到很多因素的影响，包括信号的传播和接收能力、噪声以及容差等，因此诊断过程中容易出现失误，一方面是重要故障不容易被诊断出来，另一方面是即使诊断出来，结果的精度也比较低，不能明确故障原因。因此，目前对模拟电路的诊断并没有形成一个标准的体系，仍旧需要将技术人员的经验作为重要依据。

其二是电子系统，包括电子检测系统、电子控制系统、功率控制系统以及传感系统等。电子系统最大的特征就是使用低压直流单线制，采用数字电路对系统整体进行控制。数字电路的状态有两个，分别是0和1，只要将真值表列出来，就能够将原因与结果一一对应。因此，数字电路的诊断具有较强的规范性，且可以实现对检测过程的实时监控，人们对诊断原理的研究也越来越深入，诊断技术之间成熟，一些诊断程序以及先进的诊断设备已经投入使用，并取得了不错的效果[1]。

2. 机械设备电气系统的故障检测与诊断

2.1依靠技术人员的感官进行诊断

电气系统发生故障时，经常出现资冒烟、震动以及火花等易于观察的现象，因此感官诊断是一种重要的故障诊断方法。首先是眼观，主要是“烟”的颜色进行判断，如果看到设备中冒出白烟，可以判断出电气设备过渡受热，是水分蒸发产生大量水蒸气导致的，可以说其并不属于真正的“烟”，只要对其进行烘干处理就可以解决。如果看到设备中冒出黄烟，可以判断出电源过电流导致设备过热，设备上的胶布以及油漆在高温的烘烤下冒出黄烟，需要进一步检测过电流产生的原因并及时处理，防止设备被烧坏。如果看到设备中冒出黑烟，可以判断出系统中的某个电气设备已经被损坏，绝缘系统失去作用，需要马上断开设备，对受损设备以及损坏原因进行检查，并及时更换。

其次是耳听，如果设备铁芯中含有线圈，通电后就会发出声音。如果发出嗡嗡声，声音比较柔和均匀，就可以判断出设备处于正常工作状态下；声音比较急躁，大小不均匀，可以判断出设备通电电流发生急剧变化，有可能是机械故障，也有可能是电气故障。如果发出滋滋声，可以判断出设备出现不正常放电问题，有可能是设备发生短路，也有可能是导体连接处发生电弧。如果发出“啪啪”声，声音比较响亮，类似放枪，可以判断出设备中的元件可能已经被烧熔。如果声音比较沉闷，可以判断出故障点不在外侧，而是在深处。

最后是触摸，技术人员将手放在设备外壳上，如果感觉非常烫，说明表明温度达到了50度，而电器设备的内部温度一般比外壳要高出10度到20度，说明设备内部温度很有可能已经超过了电动机的工作的极限温度。如果不采取降温措施，电动机就会加速老化，降低使用寿命。

2.2短路与断路检测法

首先是试灯检测法，就是将发动机用夹子夹住，接通开关以后，用测试棒逐段检测，如果试灯亮了，说明电路正常接通。如果试灯不亮，说明发生断路故障，故障点就处于亮灯和不亮灯之间。

其次是利用电压表对断路情况进行检测，需要在发动机上连接直流电压表的一个接线柱，将测试棒从另一个接线柱上引出，之后接通开关，对设备进行逐段检查。如果电压表存在指示电压，说明电路正常接通。如果电压表中没有指示电压，说明发生断路故障，故障点位置就处于有无指示电压的两点之间。

最后是电源短接检测法，这种方法主要用来判断设备是否发生短路故障。按照检测要求连接好电路后通电，如果保险丝熔断，说明存在短路故障，检测短路具体部位时，可以采用电源短接法。将火线从蓄电池上引出，从用电设备向着开关方向逐段接触检测，根据设备反应判断出故障位置。

2.3综合诊断法

电气系统的检测有很多种方法，这些方法虽然在维护机械设备稳定运行中发挥重要作用，但是仍旧不能满足实际需要。首先，检测功能比较单一，每次检测大多数都是针对一种或者是几种电气设备，综合性不强；其次，检测过程中的自动化程度不高，检测效率还有待提升；最后，故障诊断结束以后，经常出现误报或者是漏报问题，为后续维修工作带来麻烦。为了解决上述问题，人们提出了综合诊断方法，就是在计算机系统的支持下，将各种诊断方式综合起来使用，取长补短。该种诊断方式的应用范围较广，自动化程度高，可以对输出电压以及激磁电流等重要设备信息进行时时采集，系统自动将收集到的数据进行处理，根据处理结果判断出故障位置，并在系统中直接显示出来。技术人员可以根据系统显示的故障位置以及故障类型直接对设备进行检查，针对性较强，用最短的时间修复故障，保证机械设备的正常运行。

2.4红外线诊断法

第5篇

关键词：故障诊断；特征结构配置；鲁棒性；观测器

中图分类号：TP277

文献标识码：B

文章编号：1004―373X(2008)04―115―03

1　引　言

随着对控制系统可靠性要求的提高，FDI已成为一个活跃的研究领域。在控制系统FDI技术的研究中主要有基于模型和基于知识2种途径，其中基于模型的方法是利用控制系统模型内在的解析冗余度构造某种残差，通过对残差的分析与评价实现故障的检测与隔离。由于在绝大多数实际的控制系统中，总是存在或多或少诸如建模误差、噪声干扰等不确定性因素，因此基于模型的故障检测与诊断技术(FDI)对这些不确定性因素的鲁棒性是一个至关重要的问题，并日益引起了人们的重视。鲁棒故障诊断指的就是在建模不确定的情况下，故障诊断系统能在一定程度上区分扰动和故障，仍然以较好的性能诊断出故障。本文针对具有未知扰动输入的飞行控制系统，运用特征值配置设计了一种用于故障检测和诊断的观测器，他通过对观测器进行左特征向量的配置使得残差与干扰分布方向正交。通过这种方法，残差信号得以对干扰具有鲁棒性。最后通过实例在Matlab下进行仿真，仿真结果验证了该方法的有效性。

2　基于特征向量配置故障诊断方法

3　算法步骤

用左特征结构配置方法对干扰进行解耦进而产生残差的具体设计算法如下：

(1)计算残差加权矩阵Q，使得QcE＝0；

(2)确定观测器的特征结构：按照希望动态残差性质选取合适的特征值，并保证QC的行均为观测器的p个左特征向量，其余的(n－p)左特征矢量的选择则可以产生好的诊断效果为准。以上阐述运用左特征向量配置对干扰直接解耦的理论和设计方法，若左特征矢量的配置条件不易满足，还可以考虑进行观测器的右特征矢量的配置。

这样做的优点在于Q取值的改变不会影响K的取值。

根据计算结果，建立系统simulink仿真模型，在传感器发生卡死和恒偏差故障时，输出残差波形如图2，图3所示。

第6篇

关键词：暖通空调；故障检测；故障诊断

引言：随着暖通空调技术的发展，暖通空调系统的故障检测与诊断也得到了广泛研究，其起源可追溯到上世纪90年代。关于暖通空调系统的故障检测与诊断，其关键就在于对暖通空调系统故障的研究，建立起故障发生的特征与故障本身之间的联系形成故障诊断模型。利用成立的模型来对暖通空调的故障进行辨识就是暖通空调系统的故障检测与诊断。现如今，相较于国外对暖通空调故障的研究，我国还处于起步阶段，由于研究时间较晚，科技手段也较落后，对于暖通空调系统故障的研究大多只局限于传感器故障研究，远不如国外故障研究的类目众多。

一、暖通空调系统的故障研究

关于暖通空调系统的故障，其故障形式多种多样，由于暖通空调系统中含有许多的设备和零配件，系统之间互相关联，极为复杂，而暖通空调系统中的每一个部件都可能发生故障，根据统计，其中大部分故障为电气故障，还有少数机械故障和管道阀门配件类的故障。关于暖通空调系统的故障成因，由于系统复杂性难以确定，但是暖通空调系统的故障并不会产生危险，只是会使暖通空调系统的性能受损，影响用户的使用效果，还有就是增加设备系统的能源消耗。关于暖通空调系统的故障检测与诊断，其困难就在于暖通空调系统的复杂性。暖通空调系统是一个整体，它将系统之中的配件和设备，利用管道相互连接，可以说，暖通空调系统中的配件是有着联系的，配件之间是连结共生，相互影响的。

二、暖通空调系统的故障类型

暖通空调系统的故障除了自然老化而引起的故障还有因设计问题引起的故障，故障类型复杂且多，但大致分类可以分以下几点：首先，按系统故障的性质分类可分为自然故障和人为故障。自然故障是指因自身问题而导致的系统运行故障，而人为故障自然是指因人为损坏产生的系统故障。其次可以按照故障的严重程度来分，分为软故障和硬故障，软故障就是系统配件因为使用而积累损伤，表现为老化受损，从未导致配件的部分性失效或者使用效果降低的故障。而硬故障就是指设备，配件等彻底损坏，完全失去功效的情况。软故障的发生不像硬故障一般发生得迅速突然，且破坏性较大，软故障的故障发生是循序渐进的，隐蔽性较强，所以相较于软故障，硬故障的检测与诊断较为容易。最后按故障发生的配件分，暖通空调系统的故障又可细分为组件故障和传感器故障。组件故障是指暖通空调系统的组成设备发生故障，冷水泵或新风机发生故障就可以归于组件故障。传感器故障就是暖通空调系统中的各类传感器出现的故障，可能是数据采集的精度下降，也可能是完全没发挥作用。

三、暖通空调系统的故障辨识

（1）基于规则的专家系统故障辨识。这种故障检测与诊断的方法的应用较为广泛，涉及领域也较广，主要原理就是依靠对故障研究的历史信息，利用IF-THEN的规则能，表现故障表征与故障信息的特征之间的联系，通过电脑程序来进行检测与诊断。（2）基于模型的故障辨识。这一诊断方法是采用数字逻辑电路结构以及传输方式来对系统的各个层次进行故障检测，虽然故障诊断较为精准，但是由于计算复杂，所以故障辨识的效率并不高。（3）基于故障树的故障辨识。（4）基于案例推理的故障辨识。案例推理是通过同类型故障案例进行推理诊断的方法。缺点就是需要一定数量的案例，适用于变因不多的故障。（5）基于模糊逻辑的故障辨识。模糊逻辑是根据经验值和模糊数据构成模糊矩阵，再以模糊逻辑结合算法进行全面判断。（6）基于模式识别的故障辨识。模式识别主要是对正常运行模式与故障模式进行区分，通过两者的不同变量进行故障诊断。（7）基于小波分析的故障辨识。小波分析依靠对异常的工作信号所发回的信息进行分析，小波分析的故障检测适合做信号处理。（8）基于神经网络的故障辨识。这一方法通过大量相互关联的神经组成的网络来进行故障检测与诊断。（9）基于遗传算法的故障辨识。遗传算法的理念是根据自然界适者生存的法则，采用模糊区间的推理方法，运用遗传算法进行故障检测。

结语：随着暖通空调的快速发展，暖通空调的应用可以说渗透在社会的方方面面，暖通空调系统的故障检测与诊断有着不可估量的发展前景，其未来的发展必然向着高精度，高科技和高效率的方向。通过暖通空调系统故障检测与诊断实现暖通空调系统更好，更节能的优化发展，减少暖通空调设备的能耗，带来经济与节能的双重收益。

第7篇

关键词：工业自动控制系统；故障检测；诊断方法

中图分类号：TP277 文献标识码：A

1 故障检测与诊断领域研究现状

1.1 模型误差和系统不确定度的研究。基于数学模型的FDD系统的研究已日趋完善，但其诊断性能（如灵敏度，鲁棒性，实时）仍有待提高。

在该方法中，模型的不确定性的鲁棒性差，系统模型的准确性是高的，特别是对非结构化的不确定性。系统的鲁棒故障诊断是急需解决的问题。

1.2 目前，对于时滞系统故障检测与诊断研究成果还很少，还有许多问题有待进一步研究系统故障检测与故障诊断的研究成果未见报道。

1.3 对线性参数变化系统故障检测与诊断问题的研究刚刚起步，还有许多问题有待于深入研究。

1.4 混合动态系统的故障检测与诊断。混合动态系统（HDS）是指从共存的物品的新连续特性协助一个复杂系统的相互作用，由于混合动力系统的研究是一个刚刚起步的新领域。因此，对该类系统的故障检测与诊断有许多研究。

1.5 非线性系统的故障检测与诊断问题非常有限。线性模型不能用于非线性系统，它是基于小偏差理论进行局部线性化得到的线性化模型不能用于PDD，由于系统的工作点在实践中发生了变化，利用人工神经网络有效地融合了动态趋势的信息，并在一定程度上避免了传统故障诊断方法的不足，减少了故障检测与诊断的延迟。

2 车道设备及工作原理

2.1 线圈检测器及车道线圈

车道环形线圈由专用电缆绕几匝及其馈线构成，它通过一个变压器接到被恒流源支持的调谐回路，有源环形线圈构成LC调谐回路的电感部分，并在线圈周围的空间产生电磁场。当含有乌铁金属的车体进入线圈磁场范围，车辆铁构件内产生自成闭合回路的感应电涡流；此涡流又产生与原有磁场方向相反的新磁场，导致线圈的总电感变小，引起调谐频率偏离原有数值；偏离的频率被送到相位比较器，与压控振荡器频率相比较，确认其偏离值，从而发出车辆通过或存在的信号。常用的线圈检测器如图1所示。

车道地感线圈布设有两组：一组安装在收费亭窗口下方的路面上，其功能是车辆驶入车道后，触发地感线圈的电感变化，使车道计算机得到车辆驶入信号，对车辆进行计数；通过计算机的多媒体抓拍采集驶入车道的车辆图像，上传到监控室图像管理机。另一组安装在栏杆下方，其功能是车辆驶离车道后，触发地感线圈的电感变化，车道线圈检测器发出车辆离开信号，收费系统自动发出落杆指令。车道线圈的埋设布置如图2所示。

2.2 ETC入口车道工作流程

车辆进入通讯范围，首先压到路侧天线的前触发线圈，启动读写天线。判断车辆是否携带OBU，若携带，则读写天线与OBU进行通讯，判断其是否为浙江省内发行的OBU，编号和使用期限是否有效，若有效，则读取OBU内包含的车辆参数信息。接下来，判断OBU携带的CPU卡的发行方、卡编号、卡类型、卡的使用期限是否有效，卡是否与OBU对应，若有效，入口信息写入CPU卡中，自动栏杆打开，通行信号灯变绿。车辆压到路侧天线的后触发线圈，天线关闭。车辆向前行驶，触发到抓拍线圈，系统进行图像抓拍，字符叠加器将过车信息叠加到抓拍图像中。车辆通过落杆线圈后，栏杆自动回落，通行信号灯变红。系统保存交易记录，并将其上传至收费站服务器中，等待下一辆车进入。如果上述有效性判断未通过，则系统报警提示工作人员将该车辆引入附近的人工收费车道处理。

2.3 ETC出口车道工作流程

车辆进入通讯范围，首先压到路侧天线的前触发线圈，启动读写天线。判断车辆是否携带OBU，若携带，则读写天线与OBU进行通讯，判断其是否为浙江境内发行的OBU，编号和使用期限是否有效，若有效，则读取OBU内包含的车辆参数信息。接下来，判断OBU携带的CPU卡的发行方、卡编号、卡类型、卡的使用期限是否有效，卡是否与OBU对应，若有效，读取CPU卡中携带的入口信息，判断入口站编码是否有效、入口时间是否超时，若信息有效，系统自动计算收费额，并将出口信息回写入CPU卡中，自动栏杆打开，通行信号灯变绿，车辆压到路侧天线的后触发线圈，天线关闭。车辆向前行驶，触发到抓拍线圈，系统进行图像抓拍，字符叠加器将过车信息叠加到抓拍图像中。车辆通过落杆线圈后，栏杆自动回落，通行信号灯变红。系统保存交易记录，并将其上传至收费站服务器中，等待下一辆车进入。与入口ETC车道相同，以上任意有效性判断未通过，则系统报警提示工作人员将该车辆引入附近的人工收费车道处理。

3 收费系统安全管理

3.1 数据库安全管理

（1）及时升级数据库系统安全补丁，堵塞系统安全漏洞。

（2）设置必要的帐户密码，特别是超级用户的密码。

（3）制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。

（4）制定数据库备份策略，定期备份数据库数据。

（5）外来数据输入收费系统或收费数据向外，均严格按规定流程操作，并保证这一过程不使收费系统感染病毒或与公网建立直接的连接。

3.2 系统登录控制和安全策略

（1）制定恰当的操作系统登陆策略，收费系统除管理员外禁止无关人员登陆。系统登陆口令定期更换。

（2）对系统补丁更新、软件安装等操作前进行系统备份，确保操作系统能及时恢复。

（3）防止收费网络被非法侵入，通过防火墙、路由器的设置使收费网只允许已授权的IP地址或地址段进行访问。

（4）安装必要的检测软件或硬件设施，检查和报告网络流量异常。

（5）建立机房管理制度，对进出机房人员及其操作进行详细登记。防止强磁、强电、危险性液体等危及系统安全运行的物体带入机房。

3.3 系统应急预案制定和实施

（1）针对本地实际，制定雷击、电源损坏、洪水地震等突发灾害的应急预案。应急预案应包括应急人员组成、临时措施实施步骤、设备恢复次序、设施调配方式等内容。

（2）收费系统在特殊情况下，可降低服务水平，提供基本通行收费服务，如车道系统暂时停用自动栏杆、信号灯；计重系统临时改为按车型收费或标准质量收费；ETC车道暂时改为人工车道等。待系统设备恢复后再逐步启用原有服务。

（3）应急预案应定期演练，使各级参与人员都熟练掌握处理过程，防止在紧急情况出现时惊慌失措。通常一年应演练1～2次。

结语

本文所述了工业自动控制系统的故障检测与诊断方法，但由于现代传感器技术和专家系统技术的结合，该系统的故障检测与诊断已成为一种非常强大的生命力，将为企业提高生产效率和稳定性提供越来越有力的支持。

参考文献

[1]吴吉平.吴运新.隆志力.基于模糊数学的故障诊断专家系统的设计和实现[J].包装工程，2003（02）.

第8篇

[关键词]：暖通空调 故障检测 故障诊断 进展

中图分类号：TB657文献标识码： A

在与商务行业有关的建筑物中，因为设备的维护方式不当、功能受损、以及控制操作方法错误等情况而引发严重耗能，大约在15%～30%左右，HVAC系统发生故障或者传感器性能出现问题都会使室内舒适度降低，同时使建筑物能耗增大，所以，严谨而精准的检测和操作是系统正常工作的基础，也是数字化和最佳化操作得以实施的首要前提，当系统因出现故障而不能正常运行时，检测人员应能及时精准地查找出故障发生的原因和位置，并在检测工作和处理工作完成后还要采取一些预防措施和手段，目的就是避免该类问题的再次发生，进而降低故障发展率并且提高故障处理的时效性和稳定性。

1 暖通空调系统故障原因及常见故障

1.1 故障原因

HVAC系统包含了很多设备和参数，并且大部分参数都是互相关联的，这样就使整个系统变得十分复杂，增加了故障之间的连接性和影响性。多个种类的空调设备通过管道连接而形成关联性和影响性极强的HVAC系统，倘若这个系统中有任何一个位置出现问题、发生故障，都会对其他设备的运行情况产生影响，进而牵连到整个系统的稳定运行和控制性能。比如说在蒸汽压缩制冷过程中，假如冷水泵正常运行受到干扰，流量降低，使制冷机蒸发器的进水量减少，进而降低蒸发压力和温度，使系统的整体功能受到影响，甚至会损坏压缩机等设备。因为HVAC系统系统出现故障时会产生连锁反应，某个设备发生故障时会干扰和阻碍其他设备的运行，涉及的参数变化范围非常广，因此，当故障产生时极不容易判断和查找出故障的具置，也不容易分析出参数和数据的因果性，加大了故障诊断的难度系数。另外，一般的HVAC系统中所包含的传感器数量极少，因此缺少传感器带来的数据和信息，降低系统的监测性，而且，HVAC系统所整合数据比较多也比较复杂，通常都会给系统的控制者增大管理难度，由于系统所产生的数据和信息不能通过图案和文字直观的表现出来，其多变性较强，而这些数据信息最终都是由人工来进行处理和分析的，对故障的检测和诊断器械和软件也必须通过人来判断，还有就是系统的控制者比较容易忽视的故障和隐患，尽管这些故障不能干扰系统的稳定运行，但也许会有带来一些不确定问题。

1.2 常见故障及其后果

空调系统故障产生的原因有很多种， 任何部件都有发生故障的可能，19世纪末期曾有人指出对于全封闭式蒸汽压缩空调系统来讲，超过一半的故障都是由电气故障而引发的，而接近20%故障都属于机械类故障，很少的一部分故障由管路和开关部分引发的，而电气故障中85%左右是因为电动机损坏引发的。

暖通空调系统故障大都不会引发大型的安全事故，最主要的影响就是使室内舒适度降低和增加系统耗能，美国有大量关于HVAC系统的报道，指出在美国地区有很多建筑因HVAC系统运行不当而使建筑耗能剧增。

2 故障特征及分类

暖通空调系统的故障大体可分成两大类：硬故障和软故障，既有局部性也有全面性，对整个HVAC系统的影响大小也不尽相同。硬故障是指机械设备和运转部件完全丧失功能所产生的故障，例如皮带断裂、传感器失效、阀门不受控制和风机停止运行等故障。从故障产生时间的角度分析，这些故障应当归为突发故障，且故障影响效果比较严重，所以检测和诊断的难度系数不大。软故障的实质是说设备和部件的机械功能降低或局部失效等，比如部件或管道结垢、堵塞，局部泄露、仪表稳定性降低等等。软故障基本都是循序渐进的，在产生的最初时期所表现的特征不太明显，因此在初级阶段很难被发现，实际上，这类故障的产生是因为系统参数渐渐恶化，从某方面或者某种角度来讲，软故障的危害性要远远大于硬故障的危害性，所以，软故障的监测力度要适当加强，并且要做好预防工作，这对空调系统的正常运行的重要性是不言而喻的。

暖通空调在运行一段时间之后，系统故障的产生一般都是偶然且不确定的，所以，故障的属性具有任意性，且发展情况与平衡过程具有随机性。从HVAC系统整个结构入手分析，所涉及的设备都是由子设备和基础构件按照一系列的标准组合而成的，层次性和系统性极强，所以故障产生时就会因为层次深度的不一样而造成不一样的影响。除此之外，考虑到系统是由多个相关的子设备综合而成的，一些子设备发生故障也可能是因为其相关环节或者设备产生故障而引发的，这种现象称为故障的传导性。根据系统故障产生的位置不一样，既可以说是设备故障也可以说是传感器故障，既可以说是硬故障也可以说是软故障，因为这些故障参杂在一起很难分辨，所以空调系统的诊断和检测就十分的复杂。

3 常用的故障检测与诊断方法

3.1 基于案例的故障诊断方法

通过查找知识库和相关资料找到空调问题的解决办法，通常包含故障案例的检索、表达和学习等一系列过程，这类故障的检测和诊断要结合很多相似案例，但是因为故障的产生的确定性极低，所以案例的应用的局限性也较强。

3.2 基于模糊推理的故障诊断方法

利用大量的经验和模糊性较强的数据而构成的信息库，再依照模糊性较强的逻辑整合成综合性评判标准，整体思路也比较不清晰，因此，对数据的判断和整理也比较模糊化。

3.3 基于故障树的诊断方法

检测和诊断过程要从系统最终故障入手，采用倒查的方法依次排查故障，这种故障检索比较全面和完整，但是假如系统过于庞大，所以故障树的建造规模也比较大，其整个系统也比较复杂。

3.4 基于模式识别的故障诊断方法

应当将故障的检测和诊断看作是稳定状态和非稳定状态的分辨和区分，通过故障产生的具体特征和属性进行系统的分析和探究，同时进行相应的计算和总结，此方式的长处就是不需要建立模型且计算量不大。

3.5 基于小波分析的故障诊断方法

20世纪80年代末渐渐有小波分析诊断故障工具对不稳定的信号和波动较大的信号分析极有帮助。设备运行异常时所产生的突变信号包含故障信息，因此通过对突变信号的小波分析就能够分析出故障的具置和影响大小，非常适合信号的处理工作。

3.6 基于神经网络的故障诊断方法

通过很多相互关联神经网络来诊断和分析故障。输入信号在神经网络中来回传递，在网络建成以后，大量的信息样本来构建网络。不断修复和完善整个网络，最后通过数据的校对实现神经网络的有效运行。神经网络的优势较为突出，不需要创建物理模型。

3.7 基于规则的故障诊断专家系统

规则故障诊断方式的应用就目前故障诊断现状而言较为广泛，主要通过IF-THEN的规则形式来表示相关故障与预测之间的种种联系，也就是表示各个部件之间的必然关系。该诊断方式融合多方面的知识到一个特定程序中来解决相关问题，在规则的故障诊断系统的基础上，发展出智能化的故障检测系统，在医疗、化学等行业中的应用也比较广泛。

总而言之，未来的故障诊断工具和方法将更为标准化和现代化，甚至是将成为能源管理和控制系统的一个模块，这些诊断工具既可以由开发商提供也可以由第三方供应商来提供。暖通空调系统故障检测在未来的发展和应用前景将是不可限量的，其实用性和便利性等优点更为显著和突出。

参考文献

[1] 鲍士雄，赵鹏.制冷系统故障诊断中模糊模式识别技术的应用[J].制冷学报，2011，19（2）：20-27.

第9篇

关键词：自动故障检测；故障诊断；暖通空调

一、自动故障检测与诊断的流程和故障

暖通空调系统内的装置数量比较多，人工故障检测会浪费大量的时间，并且检测结果准确度也得不到保障。自动化技术应用在故障检修阶段后，在基层中形成了规范的检测流程，暖通空调使用阶段所产生的参数变化会第一时间反馈到控制系统中，并自动对故障问题做进行报警，使技术人员能够第一时间了解到现场出现的问题。暖通系统故障诊断也是十分复杂的工作任务，涉及到所用技术以及故障的引发原因，借助自动检修系统来完成控制任务，可以在短时间内了解到故障所发生的位置，以及对系统的影响。实现这一目标需要探测器与传感器的参与，将系统的运行参数调节到合理的范围内。

二、自动故障检测与诊断的研究进展

1、国外自动故障检测和诊断技术的发展

自动检测技术最初是由国外提出的，在暖通系统中应用是通过程序控制来是实现数据反馈的。初期只是用于建设诊断时间，仍然需要人工对数据进行记录管理。随着技术的发展，逐渐产生一些故障诊断软件，应用在暖通的控制系统中，从数据监测到搜集整理都能系统化的完成，节省了大量时间，此时技术已经十分成熟，在建筑物的暖通空调总控制模块也应用了计算机设备，运行与存储能力都有明显的提升。国外研究技术时注重对故障问题的优化解决，提升运行效率将故障影响降至最低。

（1）对自动故障检测与诊断技术的调查研究进展。国外重点调查过检测的统计方法，解决了残差的问题；运用多种状态检测定位部件故障；总结某些基本故障中的检测方法等研究。

（2）故障的检测及其性能能够影响到研究的进展。以前的自动故障检测和诊断技术都需要使用人工方法来研究性能。比如使用阀门的开度来研究管路的阻力，有少数的研究涉及到故障对系统的性能影响。

（3）故障修复频率及其成本的研究。关于暖通空调系统分析故障原因的文献很少，因此对此有过最广泛的研究。

（4）暖通空调设备中自动故障检测与诊断技术的研究。自动故障检测与诊断技术一开始只是应用于制冷设备，但由于考虑到微处理器和设备成本，大量的科研。

2、国内自动故障检测与诊断技术的发展

国内技术研究中将应用环境风险隐患放在重点部分，所设计的控制方案中大部分也是针对参数误差进行调节的。信号传播形式上也有很大的变化，采用模拟信号的方法来传送，这样可以避免受到电磁波干扰的影响，并且在系统中也能够减少中间环节，更高效的完成检测维护任务。

（1）对性能的控制、优化和故障诊断的研究。总结制冷系统中常见的故障机器，并通过常规知识来进行验证；依据现有知识建立故障标准模式；提出方程组封闭性、稳定状态检测等问题的解决方法；采用人工神经网络方法来进行故障检测与诊断；采用神经网络智能方法来解决问题；暖通空调系统的性能优化，并进行实验解决一些问题。

（2）对传感器故障诊断的研究。传感器的自动故障检测与诊断的内容很少，因此陈友明教授对此进行实验，分析了其研究现状和应用情况，并且采用PCA方法进行建模，对四类传感器进行了检测与诊断。

三、自动故障检测与诊断的研究现状

对暖通空调的自动故障检测与诊断开始于1980年，很多学家对其进行了大量的研究。在元件和子系统方面的故障检测进行了更加深入的研究。目前在传感器故障诊断上进行了一些研究：利用精神网络法检测和诊断AHU的传感器故障，并且采用回归模型恢复其送风温度；利用制冷机系统来停止诊断故障；利用神经网络诊断恢复送风流量传感器和新风流量传感器，实现容错控制；采用直接求解方法来实现恢复传感器故障；利用读数进行故障检测。

四、故障诊断的方法

检测常用的形式有两种，直接与间接。将探测装置检测得到的数据传入到总控制系统中，系统会在短时间内完成运算，确保所得到的诊断结果与实际情况一致。这样检测任务才能够高效的开展。建筑工程的暖通项目设计到投入使用经过了复杂的安装城程序，自动化检测是基于运行原理来进行的，不会对功能实现带来影响。间接方法需要在正常条件的系统情况、和已知的故障来进行建立系统模型，利用建立的系统模型来进行实时预测，将预测到的参数同实际测量到的参数的偏差，来进行故障分类。间接方法包括回归法、物理原理法、神经网络和模糊逻辑法。它的分类方法和直接方法相同，唯一不同之处就是建立模型的方法不同。因此要减少模型误差，以此来提高诊断故障的准确性和可靠性。

五、自动故障检测与诊断在暖通空调中的应用

如今故障检测与诊断在暖通空调中和制冷系统中有了很好的发展，且收到广泛的应用。早期的故障诊断工具一般都是手提式诊断器，当维修人员要进行设备维修的时候，用手提式诊断器来检查系统故障。手提式诊断器的优点在于一台机器可以诊断检测多种系统，所以手提式诊断器需要配置的传感器的精度需要很高。它的缺点在于不能在线进行检测和诊断，诊断出来的结果是一种静态检测结果，而不能反映动态检测的结果。因此出于可靠性和安全性考虑，在此基础上嵌入故障诊断和保护系统，设备的开启和停止能够起到保护的作用。

比如制冷系统的压力超过上限的时候，保护系统认为有故障了便会自动停止运行。因此需要保证设备的使用寿命，还能够保护到设备和工作人员的安全。但是保护系统智能对较大的故障问题进行检测和诊断，如果系统的运行状态出现恶化的情况就无法进行检测了。而且在初期故障发生的时候，并不能及时检测到，会造成能源上的巨大消耗。

然后使用暖通空调的人员开始从节约能源和舒适度进行开率，开发适用于系统故障诊断方法。比如将故障诊断供热系统的系统应用到城市供暖方面，此类诊断系统能够及时诊断出设备运行情况，对其进行实时监控和故障诊断，能够更好的保证室内舒适度，但是，在时间和方法上，系统还是不太完善，它只能够适用于特定系统内。

六、故障诊断的发展方向

（1）理论研究和方法研究需要加强。寻找的故障诊断方法要具有以下的特性，使用性广、简单性和理解性；因此要加强对暖通空调系统的故障检测和诊断的研究。

（2）加强系统的可靠性研究。加强对故障诊断系统的可靠性，还要减少其错误，因为如果经常出现错误问题，操作员会认为该技术没用，而关掉系统。因此系统根本起不到任何作用，因此要加强可靠性。

（3）加强系统的经济性研究。加强自动故障检测和诊断系统的经济效益分析，清楚的了解到该系统的好处；降低对该系统的成本费用，诊断方法要利用系统本身的器件，而不要增加更多的元件。

参考文献：

第10篇

Abstract: The monitoring and fault diagnosis of the conditions of electrical and mechanical equipments of coal mine can effectively alleviate the frequency, extent, and failure rate of equipments, and increase the safety production of coal enterprises, reduce the mechanical and electrical accident. This article describes the characteristics and maintenance of the electrical and mechanical equipments of coal mine as well as significance of early prevention to equipment failure, particularly emphasize the application, development and inadequacies of monitoring and fault diagnosis of the conditions of electrical and mechanical equipments in safety production of coal mine.

关键词： 煤矿机电设备；状态监测与故障诊断；应用

Key words: electrical and mechanical equipments of coal mine；monitoring and fault diagnosis of the conditions；application

中图分类号：TD4文献标识码：A文章编号：1006-4311（2012）15-0039-01

1煤矿机电设备作业的特点

众所周知，煤炭储备位于地下深处，这就制约了煤炭机电设备的作业环境，使得其工作环境恶劣、苛刻。并且煤炭开采多是日夜兼程，要求煤炭机电设备也是马不停蹄的运转生产。具体说来，煤矿采集环境潮湿阴暗，且空池中充斥着大量有害液体、气体、固体颗粒、粉尘，再加上煤炭设备长年累月的高压重载、震动、冲击的力量，导致了煤矿设备故障和事故的频繁发生，增加了维修成本，也耽误了作业进度。

2机械设备维修或维护的种类

事后维修、预防性维修和预知性维修是机械设备主要的维修方式。此是那种方式各有利弊，可互相交叉使用。

顾名思义，事后维修指设备发生故障或者损坏后实施的应急维修。此类维修具有无准备性、盲目性、维修时间长、经济耗损大的特点。预防性维修是针对故障发生频率高的部件采取的一种有计划、有时间准备的维修方法。此类方法注重部件保养过程，定期对指定部位和零件采取不同程度的保养维修方式，避免了蝼蚁溃堤似的大型故障及事故。

预知性维修就是在设备工作时，检测设备的工作状态信息，判断设备的工作是否正常，其监测对象一般为材料磨损和性能下降的早期失效征兆，如振动、噪声等。若设备工作出现异常，则判断设备的故障点所在，并指导维护人员进行及时的维修，以减少不必要的停机时间，降低维修费用。预知性维修的形式多种多样，状态监测与故障诊断就是常见的两种形式，被广泛应用到了煤炭开采行业中。

3对煤炭机电设备进行状态监测及故障诊断的意义

对煤炭机电设备进行状态监测及故障诊断可以防患于未然，意义非凡。设备工作状态执行跟踪、记录、监测，第一时间发现故障的早期征兆，将事故的恶式发展状态埋没在摇篮中，从而以减缓、减少、避免、大型事故的发生。如果故障无可避免的发生了，那么设备监测仪器可以自动记录故障生成过程中的全部数据、信息，这就为揭示事故产生的原因、程度、部位，及后期的维修、同类错误的产生提供了最直接依据基础。此外，对设备状态监测及故障诊断还可充分的了解设备性能，为改进设计、制造与维修水平提供有力证据，也为设备的在线调理、停机检修提供科学依据，可延长运行周期，降低维修费用。

4故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用

4.1 矿井提升机检测与故障诊断提升机是矿井中不可缺少的设备工具之一，参与了煤矿的生产及运输材料、设备、原煤的环节。因此，提升机工装状态及效率的高低，可以影响到整个矿井的工作进度及安全。但是，提升机故障也是在所难免的，一般而言，可分为硬故障和软故障两类。当设备的一些特定参数超出其正常范围之内时引起的重大故障，我们称之为硬故障。软故障则指设备许多工况参数的故障。提升机硬故障可以通过保护装置解决，而软故障的解决由于牵涉到众多的工况参数的测量、数据的分析，其解决办法变数大、难度高，同时软故障还是硬故障发生的基础，因此通过安装传感器、采集振动值等参数并经仪器分析，对提升机软故障的及时监测、诊断及预报很有必要。

4.2 采煤机工况检测和故障诊断目前，交流电牵引采煤机是采煤机中最常见的一种类型，其应用历史已有几十年。但是与西方发达国家相比，其设备配置低，基本上无故障诊断功能，且故障检测局限、参数少，严重制约了采煤机的工作效率。而通过工况监测及故障诊断单元，左右摇臂检测、机身、、高压控制箱检测单元，检测显示单元等途径可以检测采煤机工况以及监测其故障，来增强机械故障预警的能力。

4.3 通风机的检测诊断技术通风机的检测诊断技术已日渐成熟，只需简单的操作便可诊断出其祸害所在。具体流程为先安装传感器采集信号，处理信号后则通过传感器内的类专家系统来对通风机进行故障诊断。故障诊断需借助灰色理论来快速定位其故障所在。而灰色理论的工作原理是利用高精度加速度传感器测出通风机敏感部位的振动加速度，并计算其烈度值和功率谱；再根据功率谱的分布和存入类专家系统中的设备标准故障模式灰色关联度分析，依据关联度的大小，诊断通风机的机械故障类型。

4.4 矿用高压异步电动机的检测及诊断技术像人类的心脏一样，高压异步电动机是矿井的动力所在，其高达6千伏的高压可以带动水泵、提升机等多个设备的运转。同样，高压异步电动机也存在众多故障，比如绝缘老化、机械损伤、电机烧损等。对高压异步电动机故障检测及诊断的作用不言而喻。现如今，高科技含量的信号处理技术、人工智能技术都大大提高了检测机诊断技术的深度、广度及精确度。其流程为，通过信号处理、参数识别等途径来提取故障，再通过局部放电测试、磁通测试、电流高次谐波测试等办法来诊断其故障所在。

5结语

设备故障诊断是一门综合技术，一方面要求技术人员要有一定的技术技能还要求其具备一定的实战经验；另一方面要求故障诊断设备装置不仅要在原理上可行，还要有高强度的可靠性，能够经得起时间及困难的考验。经过几十年的发展，煤矿机电设备检测与故障监测得到了很大的发展，其前景也是光明广阔。我们也有理由相信，煤矿机电设备状态监测与故障诊断技术，也会越来越成熟，其带来的成就也会越来越辉煌。

参考文献：

[1]吴撰梅.刍议煤矿机电设备管理与维护的应对措施[J].科技信息，2010，（36）.

第11篇

【关键词】旋转机械；状态监测；故障诊断；风机

上个世界七十年代是计算机飞速发展的年代，随着计算机技术及其相关技术的快速发展，通过计算机来进行风机状态监测以及故障诊断技术开始得到了发展。国外发达国家在这方面的水平要比我们先进很多，像是美国Bendy Nevada公司的ADRE系统，Scientific—Atlanta公司的 M6000系统等；我国最近几年在这方面也开始引起了重视，像是和一些高校以及研究所联合开展一些科研性的项目，自己开始研发监测和诊断系统，这些技术虽然和国际先进技术有差距，但是也没有以前那么大了。本文以D350煤气排送机为例，进行风机状态监测和故障诊断系统的讲解，介绍其工作机制和一些技术方面的问题。

1、系统总体结构

此系统是集合了许多功能的系统，例如数据收集、状态监测、振动分析、故障检查等等。信号采集的时效性和准确性事确保监测和诊断系统是否精准的一个重要指标。系统的结构是多个层次构成的，分为不同的子系统，状态监测子系统和故障诊断子系统并行工作。为了提高系统可靠性，设计了仪表监测子系统和以计算机为中心的监测诊断子系统并行工作的系统。其结构如图1所示。

2、传感器的选择与测点布置

传感器负责收集和传递系统的往来信息。因此传感器是否精确，决定着系统所收集到的信息以及对这些信息利用的可靠性。相对于本系统而言，壳体振动选用压电式速度传感器。这类传感器灵敏度高，安装方便，使用寿命长。轴位移信号和键相信号采用电涡流传感器。测量壳体振动一般测量3个方向的振动，即2个径向信号和1个轴向信号。2个径向测点互相垂直安装。系统中测点的布置根据机组具体情况以能够捕捉机组故障为前提进行优化，每个机组布置了10个压电式速度传感器、1个轴位移测点和1个键相信号测点。工艺参数直接从机组原控制系统中获取。

3、仪表监测及报蕾保护子系统

本系统处于安全性和可靠性考虑，不仅采用了仪表监测，还使用了微机监测、诊断系统，两者共同进行，确保系统的安全稳定。传感器信号经放大后直接进入振动监测仪表，每路信号对应仪表中的一个模块。二次仪表由双通道速度监测模块、单通道轴位移监测模块、转速监测模块组成，可实时显示机组转数和各个测点的振动幅值。幅值超过设定的报警值，可经继电器输出危险报警信号和连锁跳车信号，通过外部电路可实现声光报警和设备的连锁保护。报警保护子系统电路图如图2所示，其中，危险报警继电器输出触点为ZD—IC，连锁跳车信号输出触点为ZWY—9C。图中，1ZJ—3ZJ为中间继电器，YJ为时间继电器，其功能是实现声光报警；ZJ—TC为断路保护继电器线圈，其内触点为二次仪表的输出触点，CA为消音按钮。当壳体振动值达到危险警示值时，ZD—TC触点闭合，黄灯亮，同时声音报警，按CA按钮可消除声音，危险解除后黄灯灭；当主轴位移达到危险值时，ZWY—TC触点闭合，红灯亮，声音报警，同时2J—TC线圈接通，发生跳车保护。

4、数据采集与状态监测子系统

机组的运行状态都是通过数据来进行反应的，因此数据采集仪的作用就是从机组采集各种数据，像是振动、轴位移和转速等等，这些信号接收到之后经过处理再传输给监测系统，系统就可以通过这些数据了解机组的运行状态，从而进行对机组的控制。

状态监测系统可以和其上下层进行通信，借助不同的传输途径和设备技术可以实现数据的传输，让监测者可以随时随地的了解系统的运行状态。机组的运行状态如果不借助各种仪器设备是很难窥其全貌的，因此通过状态实时监测系统，可以利用其工控机来进行数据的收集功能，将这些监测到的信号，经过处理后以图表的形式直接的显示出来，通过时域分析、幅值分析、频谱分析，能够获得各种数据，通过计算去掌握机组的运行状态是否良好，这样给现场工作人员直接监测机组运行起到了很大的便利，而且通过这些实时数据也能很快的发现机组的一些异常状况。

5、故障诊断子系统

机器故障的因素是很多方面造成的。因此在对机组进行故障检测的时候，我们以在线监测为主，通过系统对机组各项运行数据的收集，我们从中进行分析和研究，去寻找故障的原因，机组稳定运行和异常运行两者之间的数据是存在差异的，因此才能够通过故障检测系统来进行数据的收集，从而发现机组异常的原因。

5.1人工对话诊断

通过界面的方式来让检测人员进行特定部位或特定数据的检测，这样能够有的放矢，而且检测时候的数据是否保存都需要人工进行操作，当不进行选择的时候则可以采取默认的检测，像是最大振幅、在线数据等等，这样便于人机交互，让检测系统更加的直观和人性化。

5.2自动诊断

在系统中还需要设定自动检测的功能，当从机组获取的数据信息发生异常的时候，则可以自动的采取相应的措施，这些措施都是事先经过研究后采取的应对措施，这样提高了可靠性。

6、结束语

本文通过对D350煤气排送机来进行了风机状态监测和故障诊断系统的介绍，通过对原理和系统运行机制的讲解，我们可以了解到，此系统的作用是符合现代高速发展需要的，其安全性和可靠性也比较高，尽管我国在这方面的技术水平和国际先进水平有差距，但是不断的将其发展，向世界先进水平看齐是我们的努力方向，而且这也是保证生产安全可靠的重要技术。

参考文献

[1]夏松波.旋转机械故障诊断技术的现状与展望[J]振动与冲击，1997，16（2）：1—5，

第12篇

关键词：汽轮机；故障诊断；监测

中图分类号：02 文献标识码：A

1 国内汽轮机故障监测诊断技术概况

我国的设备诊断技术自1983年起步，初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业。大型汽轮发电机组的在线监测与故障诊断技术作为国家“七五”、“八五”重大科技攻关项目，并在“九五”期间仍继续受到支持，其重要意义是显而易见的。西安交通大学、哈尔滨工业大学、清华大学等一些高校及西安热工研究院等一些研究单位在大型汽轮发电机组故障机理及其诊断技术研究方面总体上处于国内领先水平。

30多年来，我国在汽轮机故障诊断技术方面有了长足进步，不断吸收各门科学技术发展的新成果，诊断的理论与应用有了很大的发展和进步，它涉及系统论、控制论、信息论、检测与估计理论、计算机科学等多方面的内容，成为集数学、物理、力学、化学、电子技术、信息处理、人工智能等基础学科以及各相关专业学科于一体的新兴交叉学科。故障诊断技术研究的主要内容包括以下4个方面：故障机理；故障信息处理技术；故障源分离与定位技术；人工智能技术的应用研究。但是，由于近年来大型汽轮发电机组单机装机容量的不断增大，而对大型机组许多常见故障的机理、故障特征及现场诊断方法的研究还有待进一步的深入。

2 汽轮机故障诊断技术的发展

2.1 信号采集与分析

2.1.1 故障信息采集

由于汽轮机工作环境具有特殊的工作环境，因此在进行故障信息采集时，我们必须借助传感器进行信息采集，所以传感原件的性能对于故障信息的采集就起到了关键的作用。目前技术部门已经开发研制了感应灵敏、自动化程度高的新型传感器，这些新型传感器的应用，大大减少了误诊率和漏诊率；硬件方面的研究开发也需要软件的支撑，国外专家将高性能传感器应用与动态观测器，应用人工神经网络理论，开发出故障诊断系统软件，软硬件的结合使用大大提高了故障信息的采集与分析效率。在国内西安交通大学、上海交通大学、华中理工大学对传感器故障检测和传感器信号的可靠性方面也进行了研究，取得了突破性的进展。

2.1.2 信号分析与处理

目前对于采集信息的处理分析，比较成功的还是在对汽轮机振动信号的分析处理上。汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换，的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。正是由于傅立叶变换法对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。但是，对于很多的检测信号并非都是线性、平稳的信号；因此对于实际的信号分析处理成为一个重要问题。在国内外很多专家将小波分析法用于汽轮机动静碰摩故障诊断和汽轮机轴心轨迹的识别，已经取得了一些进展。西安交通大学引入Kolmogorov复杂性测度定量评估大机组运行状态，吸收全息谱的优点，进行轴心轨迹的瞬态提纯。

2.2 故障机理与诊断策略

2.2.1 故障机理

故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究，是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来，因此，对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。在综合振动与噪声特性的基础上，东北电力学院还开发了可对旋转机械和摩擦进行在线监测的仪器，该仪器用四个通道进行声信号检测，另外四个通道用于振动监测，可以大致确定摩擦的部位。调节系统的可靠与否，对汽轮机组的安全运行具有非常重要的意义。

2.2.2 诊断策略和诊断方法

在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种，其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点。

小波分析是近年来发展非常迅猛的时频分析方法。由于其对信号去噪、还原性都较好，特别适用于对含有大量背景噪音的信噪比非常低的信号分析和调理；基于小波分析方法和神经网络建立的智能分析技术，是下一代故障检测与判定（FDI）的重要内核。国内外在这方面进行了很多的研究，目前应用最多的是前向神经网络、BP神经网络以及把神经网络与模糊诊断相结合的模糊神经网络等。诊断策略的研究还有：模糊诊断用于振动故障诊断、用于转子碰磨诊断、用于通流部分热参数诊断的研究；模糊关联度用于多参数诊断等；诊断方法上的研究一直是故障诊断的一个重点。振动法是应用最普遍也比较成熟的一种方法。在汽轮机故障诊断中，应用热力学分析诊断汽轮机性能故障也是一个重要手段，另外还有油分析、声发射法、无损检测技术等。

3 故障诊断中存在的问题

3.1 检测手段还需改进

汽轮机故障诊断技术中的应用到了很多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而监测数据的的获取成为了一个重要影响因素，也就是说我们的检测手段跟不上诊断的需要；例如转子表面温度的检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。

3.2 复杂故障的机理了解不够

对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚，比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。

3.3 诊断技术应用推广面临的问题

我国汽轮机诊断技术在现有基础上，进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在：研究机构分散，不能形成规模化效应；重复性研究过多，造成人力、物力的浪费；技术研究转化为应用产品的少；系统研究连贯性差，因而系统升级困难；应用系统的维护与服务得不到保证等。诊断技术与生产管理结合不好，表现在各种技术的相互集成性不好，与生产管理相孤立，不能创造预期的效益，使电厂失去信心。

4 汽轮机故障诊断的发展前景

汽轮机故障诊断技术的研究已经得到广大电力企业和专业技术人员重视，针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向，在诸多研究实力强大的高校和专业机构的带动下，必然会会出现许多科技成果，任何时候，故障机理的研究势必推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究逐渐深入，将集中在对渐发故障定量表征的研究上，研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。而对于汽轮机故障诊断，将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展，更符合汽轮机的特点和实际。诊断与仿真技术的结合将主要表现在，通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。

参考文献

[1]周爱红.汽轮机状态监测与故障智能诊断系统[D]，重庆大学，2003.

[2]王正红，赵林度，盛昭瀚.软件重用在故障诊断专家系统设计中的应用[J].东南大学学报（自然科学版），2002.

[3]章真，曹云娟.电厂热力设备过程型故障模糊诊断系统[A].1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C].1995.

第13篇

关键词：机电系统；状态监测；故障诊断；现代技术

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.06.142

0 前言

我国机电系统状态监测与故障诊断系统是依托电子计算机技术、人工自动化智能技术以及电子测试系统，将这些技术有机的结合在一起，是现代化冶金技术与其他制造业技术发展的结晶，也是促进生产设备高效安全生产的重要因素。利用面向机电状态监测与故障诊断等现代化技术，能够及时有效的排查机电系统中的隐患，减少由于故障造成的设备损坏和人员伤亡，从而有效的保障企业的机电生产安全，实现社会效益和经济效益的最大化。

1 机电系统中状态监测与故障诊断技术的发展

1.1 定期离线的监测与诊断系统

监测人员定期到机电运行的现场利用传感器，对各个监测点进行测试，并利用记录仪器对信号进行检测，在专用的计算机或是内置微机对数据进行处理。因为这类的系统成本相对较低，方便使用，在机电系统早期的监测中频繁使用，但是这类系统的监测工作相对繁琐，一旦监测人员一时疏忽，容易造成严重的安全事故，对监测人员的素质要求也相对较高，以此定期离线的监测与诊断系统难以得到全面的应用。

1.2 在线、离线分析监测与诊断系统

在线、离线分析监测与诊断系统又称为主机监测与诊断系统，具体是指在机电设备均匀安装传感器，利用微型处理器对现场中的各个测试点数据进行整合与计算，由技术人员在主机系统上进行故障分析和排查，与定期离线系统相比，该系统虽然省去了更换测试点的环节，并能够及时在线进行警报和预测，但是对于数据的分析依然需要检测人员进行离线判断，增加了检测人员的工作难度，浪费人力资源。

1.3 在线自动检测与诊断系统

在线自动检测系统能够基本对设备上的故障进行自动的监测，而且能够自动分析数据，对事故的类型和规模进行判断。这类监测与诊断系统不要求专业过硬的技术人员，普通的技术人员就能进行茶操作，同时也不需要人为地更换操作点，省去了一定的人力资源，但是其软件的开发及研制的工作量过大，也过于繁琐，使用的成本过高，不适于广泛发的在机电系统中应用。

2 机电系统状态监测与故障技术诊断技术的研究

2.1 信号采集系统

为了能够促进机电系统数据采集的完整性，需要采集到机电系统中实际运行的各类信号，因此需要突出传感技术的重要性，我国的传感技术大多分为以下几类，振动传感器、声发射传感器以及温度传感器等等，以前对于传感器的技术要求，是需要其具备优质的灵敏性和动态特征，能够抵抗住外界信号的干扰，从而促进传感技术的稳定性。但是随着监测系统的逐渐完善，诊断技术也日趋复杂化，传感器的数量和质量也随之上升。因此，不同组合的传感器和监测设备，也能为不同类型的数据和信号进行统一的整理，从而促进整个机电系统的信息资源整合。

2.2 分析和处理信号

机电系统只一个关键的监测和故障诊断技术就是对于信号的处理，因此在实际的系统中，能够放大原始信号，许多连接点不能够直接引用，需要对点上的大量信号进行数据处理，分析其中是否存在大型故障，才能让机电系统运行得更加稳定和敏捷。在机电系统中对于信号的处理和检测，利用空间域滤波进行预处理，利用VoldKalman滤波进行多阶信号处理，采用Wigner Ville分布数据对非平稳的信号进行处理，除此之外，利用混沌分析的方法、智能传感技术、小波变幻的方法以及检测技术，也能够对信号进行分析和处理，并与传感系统相互连接，促进整个机电系统的运作。

2.3 机电系统故障的诊断方法

诊断机电系统中的故障时机电监测系统中的中心技术环节，其主要的监测内容是识别机电系统能否实现正常的运行状态。我国现有的故障诊断系统具有不同的技术类型，其中主要有温度诊断技术、光谱分析技术以及振声诊断技术等等。在初期阶段，由于就技术条件的限制，经过仪器处理之后的信号还需要经过大量的人工处理，因此可能会造成数据的误差，从而出现大的失误以造成重大的安全隐患。但是随着科技的逐渐进步，机电系统的故障诊断技术以及朝着技术化、自动化以及智能化的方向转变，通过这些技术，能够使信息进一步融合，使小波、分形以及非线性的技术理论得到广泛的应用，从而扩大了技术诊断的范围和规模。

3 机电系统状态趋势预测技术分析

3.1 远程网络技术的应用

随着电子计算机技术的发展，对于机电系统的状态和故障检测，可以利用网络计算机技术，对设备的状态和故障的情况进行实时、远程的监测，其中主要是对生产设备中的重要参数、开关的状态、轴承的温度以及设备的振动量进行检测，并通过IP 协议等技术类型，向服务器设备中输入需要的数值，一旦数据出现异常情况，计算机能够及时发出警报，向专家发出呼救信号，对故障进行及时并快速的排除，促进机电系统的安全性和稳定性。

3.2 利用虚拟仪器等技术

虚拟仪器设备主要是依托现代计算机技术和深层次的仪器设备，促使其紧密结合，由于我国技术开发的环境和谐友善，并具有一定的开放性，专家通过不断增加设备的新功能，使用户能够自己改变软件和设备的规格，无需受到语言和技术的困扰。同时以虚拟仪器为主要标志的智能化、网络化设备得到有力的开发，使数据采集系y和检测仪器能够紧密的结合在一起，综合运用数据信号处理技术、软件工程技术、标准总线技术以及计算机计算技术等等，为监测仪器的未来发展奠定坚实的基础。

4 总结

综上所述可知，机电产业是我国国民经济重要的组成部分，随着经济的发展和技术的人们生活水平的提升，对于机电技术的要求也就越来越高。面向机电系统的监测以及故障管理技术，需要相关部门组织专家及时开发新技术，依托电子信息理论，发展全自动、高效的系统监测体系，节省不必要的人力和成本资源，从而促进机电系统的安全性和稳定性，提升机电系统的运行能力。

参考文献：

[1]刘英英.探讨面向机电系统状态监测的现代技术[J].山东工业技术，2015（06）：247.

第14篇

【关键字】工程机械；现场检测；诊断分析

随着科技的不断进步，生产力的不断发展，在建筑行业中越来越多的大型机械设备的使用，很大程度上提高了工作效率。然而，在大型设备使用期间，不可避免的会出现故障，因此，为了在出现故障的早期尽可能的消除引起故障的因素，从而提高设备的使用寿命，在工程机械使用期间，应该注重设备的检测和维修，通过检测和维修，可以降低设备成本以及提高了工作效率，从而可以获取更大的经济效益。工程机械液压系统故障的现场检测与诊断分析技术的不断进步，将会对我国建筑行业的发展起到重要的促进作用。

1 工程机械液压系统故障具有的特征

工程液压系统故障一般分为两个方面，而引起这两种系统故障具有的共同特点为：系统压力不足。一方面为工作装置液压系统故障，工作装置液压系统主要由控制阀、液压泵、液压缸以及液压马达组成，其故障主要表现为回转无力或马达的行走、缩回迟缓和液压缸活塞的伸出。另一方面为液力机械传动系统故障，液力机械传动系统主要由液压泵、动力换挡变速阀变矩器、控制阀和变速器等组成、其故障通常表现为液压离合器接合不良或行走无力。

2 国内外机械液压系统故障监测与诊断前景

从1960年起，主要是对于参数的直接测量判断故障。是液压系统故障诊断刚刚起步阶段。随后二十年期间，以人工智能的诊断方法为基础的液压系统故障诊断得到了快速发展。英国相关技术人员利用多层感知机来进行故障诊断；加拿大科学家开发了驱动卫星天线跟踪进行液压系统故障的诊断；在1997年法国科学家则研发了未知输入观测器；bath大学在1998年开发了动态专家系统并开发了相应的软件；在2003年哥伦比亚学者则通过神经网络非线性识别方法对液压系统建模，开发了故障诊断程序，加拿大科学家实现了液压系统电气环节故障诊断。在这短短的五十几年期间，液压系统故障的诊断技术得到了飞速的发展，为全世界的科技与经济的发展做出了重要的贡献。

我国的液压故障技术在上世纪末才刚刚起步，但是得到了快速的发展。目前工程机械液压传动系统的研究主要集中于北京大学、浙江大学、北京航空航天大学与燕山大学，逐步实现了故障机理和诊断技术，通过深入研究并利用振动信号来进行诊断，再发展利用神经网络、小波分析、专家系统等实现智能诊断。在工程机械液压传动系统故障诊断中常用的方法是基于人工智能与传递函数的故障诊断方法，由于故障与表征原因存在复杂的非线性映衬关系，不能直观地表现出来，给经典的故障诊断带来了极大的困难。

工程机械最重要组成部分是液压系统、行走、承担驱动、作业和控制等功能，由于液压系统的结构相对比较复杂，大部分的工程机械故障都是由于液压系统故障引起的，因此，工程机 械液压系统故障的现场检测与诊断分析技术的探究就显的尤为重要。

工程机械液压系统是由动力装置、辅助装置、控制调节装置以及执行装置组成。行走和执行结构迟缓或无力，液压离合器接触不良的故障表现是由元件或者系统失效而导致的，引起这种故障表现又是通过液压系统的温度、流量以及液压系统压力而发生变动。

随着科技与知识工程的不断发展，同时，神经网络、虚拟现实以及数据库等技术的发展，实现了故障隔离，远程诊断。液压系统故障诊断技术的发展趋势是液压系统故障诊断智能诊断技术。综合利用人工神经网络方法、故障树分析法、模糊数学方法、原理推测推理法相结合，实现诊断已有故障，同时将可以实现在线监测、预报未知故障。基于此，对于液压系统的智能诊断具有原则简单性、概率性以及效益性。

3 故障的现场检测与诊断

3.1 现场的初步检查与诊断

对照液压系统图分析产生故障初步原因以及部位，根据故障现象查清有关情况，为了避免造成不必要的损失，对于看起来很简单的原因不能忽视，更不能擅自对工程机械进行盲目乱拆。在故障的现场检测和诊断中，可以按照以下步骤进行具体检查。

（1）检查各种滤芯。液压系统的清洁工具是滤油器，在故障诊断时，检查滤油器（滤芯上各种杂质的性状、台滤油器的脏污程度等）可为进一步分析故障提供依据。如一台加腾HD820型挖掘机，在运转了4000h左右后发现整机无力，拆检其液压系统滤油器时，发现滤芯损坏，堵住了回油口，更换滤芯后故障得以排除。

（2）有时，驾驶员对机器故障的因果关系陈述不清，致使故障诊断困难，这时进行必要的现场操作将会显得尤为重要。

（3）首先要做的就是要向驾驶员了解具体情况，为了避免化易为难以及小题大做，要详尽了解故障产生时机器的声音以及状态。对于一台966D装载机变矩器油温过高，在给变速器换完油后发现机器行走无力。通过检查发现，所加传动油号发生了错误而导致的，在弄清楚了引发故障的原因之后，迅速排除了故障，解决了问题 。

（4）对于油量和油质的检查。该项工作看起来简单，但是却经常会被忽视。例如一台其行走机构为液压力传动系统的966D装载机，在修理完液压缸后发现液压油不足，而现场采购的液压油为土法提炼的再生油，续加到油箱后造成了油质的污染，变质起泡，致使机器动作无力，更换液压油后故障得以排除；一台日立EX220-2挖掘机，驾驶员在停工期间已经将变速器油放完。当工地搬迁后其助手开车时，发现机器无法运转，认为出现了大的故障，但是维修人员在现场通过检查油尺和听声音就解决了问题。

如果通过以上的初步检查后仍不能排除故障，则应借助仪器做更为详细的检测。

3.2 液压系统的仪器诊断

（1）电脑诊断

随着机电液一体化在工程机械上的广泛应用，单一的压力测试已不能满足现场检测的需要，现在越来越多的进口工程机械，其故障诊断要借助专门的检测电脑来完成，检测电脑所测数据丰富、体积小且携带方便。

（2）系统压力诊断

在一般的现场检测中，由于流量的检测比较困难，加之液压系统的故障往往又都表现为压力不足，因此在现场检测中，更多地是采用检测系统压力的方法。如，一台EX220-5挖掘机，运转3000h后发现行走跑偏，检测行走系统压力发现，左边为32MPa，右边只有26MPa，后调整右行走安全阀压力，故障得以排除。

（3）其它诊断方法

现场维修中常采用不用仪器的对换诊断方法，这种方法常在不同型号机器进行整体测试时使用，即若现场无检测仪器或被查元件比较精必而不宜拆开时，可换上其它同型号机器上元件在进行检查，即能快速地诊断出有否故障。

4 总结

通过本文对工程机械液压系统故障的现场检测与诊断分析进行了深入的探析，显示了故障检测和诊断对工程机械正常工作的重要性，对工作效率的提高，成本的降低都起得了很大的作用；同时，对建筑行业的发展也起到了促进作用。

参考文献：

第15篇

doi:10.11772/j.issn.10019081.2013.07.2063

摘 要:

针对流程工业中多仪表微小故障难以检测的问题，利用独立元分析(ICA)提取仪表变量的独立元信息，根据独立元贡献度矩阵构建独立元子空间，并分别在每个独立元子空间上根据不同的贡献率选择独立元个数，得出三个统计量及其控制限，建立故障检测模型。再综合所有子空间故障检测模型的检测结果，根据实际需求制定集成故障检测策略，最后通过贡献度算法对故障源进行识别和分离。对Tennessee Eastman过程数据的仿真实验结果表明独立子空间算法提高了微小故障的检测精度，在流程工业中多仪表故障诊断中配合不同的集成故障检测策略在应用中更具有灵活性。

关键词：仪表故障检测；独立元子空间；独立元贡献度；集成策略

中图分类号：TP277文献标志码:A

英文标题

Small fault detection method of instruments based on independent component subspace algorithm and ensemble strategy

英文作者名

HU Jichen1, HUANG Guoyong1*, SHAO Zongkai1,2, WANG Xiaodong1,2, ZOU Jinhui1,2

英文地址(

1. Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming Yunnan 650500, China;

2. Yunnan Engineering Research Center for Mineral Pipeline Transportation, Kunming Yunnan 650500, China英文摘要)

Abstract:

To solve the problem of small fault detection of instruments in process industry, independent components were extracted by Independent Component Analysis (ICA) from instruments recorded data. And independent component subspaces were established according to the contribution matrix. Fault detection model was constructed in each independent component subspace with statistical variables. A proper ensemble strategy was chosen by combining all the fault detection results. Finally, the instrument with fault was located by contribution algorithm. The simulation results with TE (Tennessee Eastman) process show that this method has higher precision on small fault detection and more flexibility with proper ensemble strategy.

To solve the problem of small fault detection of instruments in process industry, independent components are extracted by Independent Component Analysis (ICA) from instruments recorded data. And independent component subspaces are established according to the contribution matrix. Fault detection model is constructed in each independent component subspace with statistical variables. A proper ensemble strategy is chosen by combining all the fault detection results. Finally, the instrument which has fault is located by contribution algorithm. Simulation result with TE (Tennessee Eastman) process data is shown as that this method has more precision on small fault detection and more flexibility with proper ensemble strategy.

英文关键词Key words:

instrument fault detection; independent component subspace; independent component contribution; ensemble strategy



0 引言

在流程工业中，为了保证产品质量以及提高生产过程的安全性，流程工业中的仪表是否正常工作显得格外重要。当前仪表故障诊断方法可分为三类，即基于定量模型的方法、基于知识经验的方法和基于过程历史数据驱动的方法。其中通过仪表数据处理分析的数据驱动方法是目前仪表故障诊断的研究重点，但大部分研究成果基本上都是基于单个仪表的故障检测，无法对流程中的所有仪表状态进行同步实时监控。