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理论与实践证明,借助一定的测量技巧和规律,通过对便携式测振仪采集的数据进行分析,基本可以满足现场对设备故障点进行粗略估计的要求。运用便携式测振仪进行故障分析,对于普及设备状态监测与故障诊断工作、量化设备管理及维修具有重要的意义。结合两个典型的现场案例,对应用数据分析法开展简易的设备故障诊断工作进行探讨。 相似文献
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为保证机械设备在一定的工作环境中以及在一定的连续的工作期间内可靠有效地实现其功能,近年来,单纯的监测诊断已经难以满足工业设备正常工作的要求,变定期维护为预知维护,故障预测技术是该技术领域今后的主要研究方向。而人工智能方法的发展以及在许多案例中的成功应用,为机械设备故障预测技术开拓了新的途径,其中人工神经网络就是其中重要的新兴技术,随着人工神经元网络(ANN)研究的进展,神经网络越来越多地应用于机械控制领域的各个方面,从过程控制、生产控制、模式识别、故障诊断直到决策支持都有应用神经元网络的例子,而且取得了很好的效果。首先介绍机械设备故障诊断的发展过程和人工神经网络的特点,然后着重介绍人工神经网络在机械设备故障诊断中的应用方法的提出及其应用现状。 相似文献
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本文针对旋转设备第三类机械松动故障的特点,与之频谱特征等相似的转子摩擦故障进行全方位的区分。根据本人的状态监测工作经验,从设备运行环境、设备振动值、频谱图、检修状况等方面总结出相对应的故障诊断判别方法,并结合相关的典型案例进行充分说明,将故障分析的理论依据与设备实际运行状况等相结合提高故障诊断的准确性。 相似文献
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当前建筑工程对混凝土的需求量越来越大,同时对其质量也有了更高要求。研究重点为混凝土拌合站机械设备日常维护与故障诊断,以降低设备故障率、提高拌合站经济效益。 相似文献
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利用振动信号和频谱分析,对设备检修中遇到的旋转设备的振动进行分析,判断出设备故障状态,并利用动平衡技术,解决、处理旋转机械振动故障。以长钢轧钢厂高线吐丝机振动故障为例,介绍用振动测试及故障诊断方法对设备状态监控、判断,实施动平衡技术处理旋转机械设备振动故障,提高设备使用效率。 相似文献
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基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统及应用 总被引:4,自引:0,他引:4
在机械故障诊断中,故障与征兆间并非都是一一对应或线性关系。机械设备的故障诊断实质上是一种模式识别,诊断结果的准确度往往取决于模式识别的精度。传统的故障诊断方法基于统计模式识别,在识别速度、可靠性等方面有一定的局限性。目前,基于智能模式识别的故障诊断技术(如诊断专家系统)有了很大的发展,但在知识获取、自学习等方面有待继续发 相似文献
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机械设备的故障与其零部件材质、制造精度、装配精度有关,也就是与构成机械设备的摩擦副状态有关.在机械设备运行中加强对摩擦副进行状态监测诊断,就可以预先发现设备的异常,及时采取技术措施,从而避免或推迟故障发生,确保设备的正常运行.所以研究机械设备摩擦副的监测诊断不仅为企业解决现场问题,而且可以为企业带来可观的经济效益. 相似文献
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为提升设备应用安全性,精准识别矿井提升机故障发生点和故障原因,提出一种基于多源信息融合的故障诊断方法。借助多类型传感器实现系统数据的实时获取与传输,利用多元信息融合技术对设备的差异化数据信息进行融合处理,通过贝叶斯网络完成对数据的深层次分析,确定影响提升机的故障类型和故障点位,从而有效提升设备故障诊断效率,保障生产正常运行。 相似文献
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煤炭一直是重要能源。煤炭资源的安全利用是经济发展和科技进步的重要支撑。随着科学技术的持续改善,投入开采工程的煤矿机械设备持续增加。综采机械设备在实际开采过程中因多种原因发生故障,原有的维修和诊断措施不能有效排除设备故障,对煤炭开采有一定影响。在煤炭开采过程中,综采机械设备的应用范围逐渐扩大。在煤矿综采机械设备应用过程中,需要进一步改进。本文总结煤矿综采机械设备使用中存在的问题,探讨综采机械设备的改进措施。 相似文献
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设备状态监测及故障诊断技术是借助于现代电子技术、传感器技术和计算机科学对运行设备的噪声、振动、温度等典型特征进行测量,并根据一定的判据,判断运行设备是否存在故障及故障类型的一种先进技术.它正在改变着传统的设备管理和维修方式,使由定 相似文献