安徽电机电气故障诊断优点

振动状态检测与故障诊断系统测量点的选择，在进行测量点选择的过程中，需要保证测量点满足以下几方面的需求：（1）测量点需要尽可能地靠近轴承的承载区，且不能够在保护罩、外壳、设备结构间隙等地选择监测点。（2）从现阶段研究实际情况来看，造成风力发电机产生故障的原因多种多样，而产生振动的方向也存在较大的不同，因而在进行检测点选择的过程中，需要尽可能地选择能够对水平垂直走向三个方向进行检测的点。（3）在进行检测点选择过程中，需要选择设备表面较为平滑地区，减少设备表面污渍等情况对振动信号的影响。没有监测就没有诊断;诊断是目的，监测是收到。安徽电机电气故障诊断优点

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。因此，在排除电动机故障时，一般应遵守：故障现象观察与描述→分析诊断→拆检核实→判定→相应处理对策等步骤，同时应注意下列各点：1、电机当班或修理人员应熟悉产品结构、性能参数、各零部件及其相关功能。2、要应用经验及综合知识和技术技能做出判断，才能做到对症下药。3、对使用单位的在用或新安装电机的故障诊断应遵循：查清故障现状及原始真实情况（核实运行记录、值班日记、当事者介绍情况等），并依据故障状态有针对性进行必要的动态观察与核实。对投产时间较长、运行良好的电机的突发性故障，应对故障当时情况的描述，做出正确的判定。4、在排除故障的全过程中，应尽力避免故障点的扩大或延伸而造成额外损失。5、对防爆电机而言，在排除故障达到可工作状态后，应符合防爆规程标准要求。6、电机在运行中会发生各种各样的故障。不但要仔细检查电机本身可能产生的故障（设计、制造、检验），还要检查电机所带负载（主机状态及工艺流程参数变化）、辅助设备（保护检测装置等）以及供电系统因素。7、电动机的故障虽然很多，但归纳起来有两大类，即电气故障与机械故障。安徽电机电气故障诊断优点故障诊断方法已由传统的故障树、对比分析、逻辑判断等传统方法发展到神经网络、信息融合等智能化诊断方法。

机械故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。机械故障诊断：1.振动诊断技术：对机器主要部位的振动值如位移、速度、加速度、转速及相位值等进行测定，并对测得的上述振动量在时域、频域、时-频域进行特征分析，判断机器故障的性质和原因。2.噪声诊断技术：对机器噪声的测量可以了解机器运行请鲁昂并寻找故障源。 3.温度、压力等常规参数诊断技术：机器设备系统的某些故障往往反映在一些工艺参数，入温度、压力、流量的变化中。例如火车轴温在线监控系统，就是利用车轴轴承的温度来监控轴承的运行状态的。常规参数检测的特点是价格便宜，形式多样。4.无损诊断技术：包括超声波探伤法、X射线探伤法、渗透探伤法和磁粉探伤法等，这些方法多用于材料表面或内部的缺陷检测，应用很广。5.油液分析技术：油液分析技术可分为两大类：一类是油液本身的物理、化学性能分析；另一类是对油液污染程度的分析。具体的方法有光谱分析法和铁谱分析法。

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。故障检测就是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。

振动信号反应设备的常见故障，通过振动分析进行故障诊断。故障诊断分为人工诊断和智能诊断。智能诊断为系统内置的针对某一类设备的常见故障而设计的故障模型和推理规则，当设备故障发生时，系统自动触发诊断，给出故障诊断结论，指导设备维修；智能故障诊断是人工智能和故障诊断相结合的产物，主要体现在诊断过程中领域**知识和人工智能技术的运用。它是一个由人(尤其是领域**)、能模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统；人为诊断，则需要诊断分析师或诊断**，通过看振动图谱数据，从图谱中判断设备存在的故障类型，进而给出检修建议。在线故障诊断的及时性要求较高,这意味着在在线振动监测,一定要特别注意时间的跨度。福建松动故障诊断

故障诊断系统可以为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，节约设备维修费用。安徽电机电气故障诊断优点

评价故障诊断系统的综合性能指标：1、鲁棒性。是指故障诊断系统在存在噪声、干扰、建模误差的情况下正确完成故障诊断任务，同时保持满意的误报率和漏报率的能力。一个故障诊断系统的鲁棒性越强，表明它受噪声、干扰、建模误差的影响越小，其可靠性也就越高。2、自适应能力。是指故障诊断系统对于变化的被诊断对象具有自适应能力，并且能够充分利用由于变化产生的新信息来改善自身。引起这些变化的原因可以是被诊断对象的外部输入的变化、结构的变化或由诸如生产数量、原材料质量等问题引起的工作条件的变化。安徽电机电气故障诊断优点

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