故障預(yù)警資料

1、故障預(yù)警資料故障等級(jí)及預(yù)警等級(jí)劃分和故障等級(jí)預(yù)警模式的建立，對(duì)同一種設(shè)備故障按照故障部件和影響程度對(duì)故障進(jìn)行分級(jí)管理，建立相同設(shè)備不同故障等級(jí)下的應(yīng)急處置機(jī)制，并按照不同故障等級(jí)啟動(dòng)相應(yīng)等級(jí)的應(yīng)急處置預(yù)案，避免了不論什么故障都采取千篇一律的應(yīng)急處置預(yù)案而造成的被動(dòng)工作局面從而及時(shí)為維修提供準(zhǔn)確、豐富的故障信息故障診斷、故障預(yù)判、故障預(yù)判預(yù)報(bào)系統(tǒng)、故障預(yù)警。故障早期預(yù)警、故障智能化預(yù)警裝置一故障診斷預(yù)警系統(tǒng)、可視化預(yù)警、故障預(yù)警機(jī)制與健康狀態(tài)管理故障預(yù)警機(jī)制與狀態(tài)管理主要解決如何將維修方式從事后維修、定期維修轉(zhuǎn)變?yōu)橐暻榫S修、預(yù)防性維修，重要作用重要降低維修保障費(fèi)用、縮短維修時(shí)間、提高設(shè)備的完好率

2、，加快設(shè)備維修方式向基于狀態(tài)維修轉(zhuǎn)變的進(jìn)程，提高設(shè)備的狀態(tài)檢測(cè)、壽命預(yù)測(cè)、健康評(píng)估等方法，故障預(yù)警機(jī)制與狀態(tài)管理包括數(shù)據(jù)處理方法（數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征處理等）、狀態(tài)檢測(cè)方法、健康評(píng)估方法（）、預(yù)測(cè)評(píng)估方法（基于數(shù)據(jù)和基于模型的預(yù)測(cè)、剩余壽命預(yù)測(cè)）、建議生成方法（健康狀態(tài)綜合評(píng)估、輔助決策），用于解決指導(dǎo)在故障發(fā)生前決策以阻止更大的連續(xù)性故障的發(fā)生，提高故障處理的準(zhǔn)確性、全面性和自動(dòng)化程度。保證系統(tǒng)安全工作和正常運(yùn)行，為維修決策提供支持。故障預(yù)警使維修從被動(dòng)反應(yīng)到主動(dòng)預(yù)防，再到事先預(yù)測(cè)和規(guī)劃管理。故障預(yù)警技術(shù)在一定程度上代表了設(shè)備故障診斷方法和維修體系的發(fā)展方向故障診斷、故障預(yù)警、故障記錄框架結(jié)構(gòu)、

3、功能及工作原理對(duì)旋軸流式主通風(fēng)機(jī)的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)礦用通風(fēng)機(jī)在線監(jiān)控與故障診斷預(yù)警系統(tǒng)出并定義了故障預(yù)警的一系列相關(guān)概念，設(shè)計(jì)了預(yù)警單元的工作結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上提出了一種新的基于故障預(yù)警單元的分層故障診斷專家系統(tǒng)，詳細(xì)闡述了故障預(yù)警單元的實(shí)現(xiàn)以及診斷系統(tǒng)的工作原理。通過原理分析及仿真結(jié)果可以看出，提出的方法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)在故障診斷中的有效應(yīng)用具有很好的推動(dòng)作用和一定的指導(dǎo)意義當(dāng)前的基于軸重秤的計(jì)重系統(tǒng)無法對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行早期故障診斷及預(yù)警,只能進(jìn)行事后維修，極大地增加了運(yùn)維成本，延長(zhǎng)了設(shè)備故障服務(wù)的相應(yīng)時(shí)間提升機(jī)是煤礦安全生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備，它的故障會(huì)給企業(yè)生產(chǎn)甚至人員安全造成嚴(yán)重的影響。

4、目前提升機(jī)系統(tǒng)的故障檢測(cè)手段,主要采用實(shí)時(shí)信號(hào)處理的手段,以突發(fā)性的信號(hào)變化表征事故。本論文用累積的大量監(jiān)控信號(hào)的緩慢變化來表征提升機(jī)各部分的損耗情況，為設(shè)備的檢修提供指導(dǎo)。目前所應(yīng)用的電容型設(shè)備故障診斷系統(tǒng),對(duì)于當(dāng)前沒有出現(xiàn)故障或故障癥狀不明顯的設(shè)備，難以預(yù)測(cè)故障的發(fā)展途徑及發(fā)展速度，因此研究電容型設(shè)備故障預(yù)警具有理論意義和實(shí)用價(jià)值。，實(shí)現(xiàn)了對(duì)空壓機(jī)的遠(yuǎn)程集中控制、故障報(bào)警和設(shè)備故障診斷功能,提高了礦山生產(chǎn)的安全性和可靠性，降低了能源和成本消耗。軸流式通風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警方法的研究怎么解釋你們還是在線監(jiān)測(cè)，只是換了一個(gè)提法？基于LabVIEW的礦井主通風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷預(yù)警軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)謝特列宋

5、建成吝伶艷坐等故障,還是主動(dòng)預(yù)警故障預(yù)警技術(shù)的要點(diǎn)是，監(jiān)控硬盤驅(qū)動(dòng)器的讀出誤差和尋道誤差，在硬盤微處理器中運(yùn)行故障預(yù)警算法，以檢驗(yàn)這些誤差是否超出規(guī)定的閾值，一旦超過，就產(chǎn)生預(yù)警信號(hào)，通過接口送到主機(jī)的CPU。現(xiàn)在幾乎所有的硬盤都有嵌入式故障預(yù)警系統(tǒng)基于智能預(yù)警管理技術(shù)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用在石油化工、風(fēng)電等企業(yè)中,設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)是其進(jìn)行安全生產(chǎn)的保證。但是目前的狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)都是基于事后分析的，不能夠很好的預(yù)測(cè)一些突發(fā)故障或者漸變性故障的發(fā)生，并且不能針對(duì)性對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行預(yù)測(cè)。針對(duì)設(shè)備早期故障比較難預(yù)測(cè)的問題，本文將智能預(yù)警技術(shù)引入到設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)之中，提出了基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的預(yù)警技術(shù)，并以預(yù)警技術(shù)

6、為理論依據(jù)開發(fā)完成了預(yù)警管理系統(tǒng)。本文主要研究了下幾個(gè)方面的內(nèi)容。預(yù)警技術(shù)是進(jìn)行故障分析診斷的基礎(chǔ)，首先對(duì)基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的預(yù)警技術(shù)進(jìn)行了深入的分析，主要研究了快變報(bào)警、緩變報(bào)警、軸心軌跡報(bào)警、軸心位置報(bào)警、以及趨勢(shì)報(bào)警，解決了設(shè)備早期一些突發(fā)故障、漸變性故障、以及機(jī)械轉(zhuǎn)子運(yùn)行不正常的問題。其次研究了自定義參數(shù)預(yù)警技術(shù),主要包括時(shí)域和頻域兩部分內(nèi)容，自定義參數(shù)預(yù)警解決了傳統(tǒng)預(yù)警不夠靈活，對(duì)故障針對(duì)性不強(qiáng)的問題。最后研究基于規(guī)則的預(yù)警技術(shù),它是針對(duì)特定設(shè)備的特定故障進(jìn)行預(yù)警，對(duì)一些早期故障有顯著的意義。預(yù)警技術(shù)與專家系統(tǒng)的融合使得對(duì)設(shè)備的預(yù)警達(dá)到了另一個(gè)高度，首先對(duì)故障診斷專家系統(tǒng)及其原理進(jìn)行了分析

7、介紹。然后對(duì)基于規(guī)則的專家系統(tǒng)進(jìn)行了細(xì)致的分析，其是本文中預(yù)警管理系統(tǒng)的一個(gè)重要模塊。最后對(duì)預(yù)警技術(shù)與專家系統(tǒng)的原理及其應(yīng)用做了細(xì)致的分析，解決了正確預(yù)警后不能有效的進(jìn)行故障分析的問題。在深入研究預(yù)警技術(shù)和專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，開發(fā)了預(yù)警管理系統(tǒng)。預(yù)警管理系統(tǒng)不僅能夠?qū)υO(shè)備的早期故障進(jìn)行準(zhǔn)確及時(shí)的預(yù)警，還可以對(duì)報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)和分析，并且結(jié)合專家診斷系統(tǒng),可以對(duì)設(shè)備早期故障原因以及故障位置進(jìn)行準(zhǔn)確的分析定位。通風(fēng)機(jī)常見的故障有：轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、基礎(chǔ)松動(dòng)、轉(zhuǎn)子磨碰現(xiàn)有的通風(fēng)機(jī)故障預(yù)警主要是通過振動(dòng)信號(hào)，你怎么通過電壓、電流來解決預(yù)警問題？故障趨勢(shì)分析、評(píng)估、預(yù)測(cè)、預(yù)警和信息共享，變事后彌

8、補(bǔ)為事先預(yù)防故障預(yù)警系統(tǒng)在發(fā)電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估和故障診斷工作中的運(yùn)用振動(dòng)的監(jiān)測(cè)、分析和診斷技術(shù)以及各種離線的檢測(cè)技術(shù)都屬于設(shè)備級(jí)的故障診斷技術(shù)，他們?cè)诠收习l(fā)生后或馬上要發(fā)生故障的時(shí)候，對(duì)于分析判斷發(fā)揮了主要作用，但是如果能在設(shè)備故障發(fā)展的早期就能夠發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常的征兆，并且能夠在故障發(fā)展的早期就能夠及時(shí)的將這些檢測(cè)和診斷工作有的放矢的運(yùn)用到實(shí)際工作中，會(huì)為狀態(tài)檢修工作提供非常有價(jià)值的決策支持，也為煤礦爭(zhēng)取了更多的時(shí)間將故障消滅在萌芽之中，使煤礦提前采取措施避免故障的發(fā)生，變被動(dòng)檢修為主動(dòng)檢修，變非計(jì)劃停機(jī)為計(jì)劃停機(jī)。故障報(bào)警需要的技術(shù)創(chuàng)新：主通風(fēng)機(jī)基本故障類型包括轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、油膜渦動(dòng)、基

9、礎(chǔ)松動(dòng)、轉(zhuǎn)子摩擦、推力軸承損壞、軸承座松動(dòng)和不等軸承剛度8種，這種故障類型對(duì)應(yīng)于種不同的特征頻礦用主通風(fēng)機(jī)故障預(yù)警技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了基于幅值超限的傳統(tǒng)預(yù)警與基于模式識(shí)別技術(shù)的智能預(yù)警個(gè)階段目前，我國在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的監(jiān)測(cè)診斷方面已有研究，如西安交通大學(xué)的“大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械計(jì)算機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)”、哈爾濱工業(yè)大學(xué)的“機(jī)組振動(dòng)微機(jī)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)”和東北大學(xué)的“風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)但是，上述方法的故障診斷僅局限于單一信號(hào)的分析，并且無法實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警風(fēng)機(jī)的3號(hào)、4號(hào)軸瓦上共安裝4臺(tái)振動(dòng)傳感器為了準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)礦用主通風(fēng)機(jī)的故津診斷，分別選擇4路振動(dòng)信號(hào)按照上述的原理進(jìn)行分析一,由于測(cè)點(diǎn)的位置不同，頻譜會(huì)有所不同,得到的故障概率也不同最后利用仆證據(jù)理論對(duì)各組分析結(jié)果進(jìn)行融合一融合運(yùn)算的實(shí)質(zhì)是根據(jù)各組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果計(jì)算相應(yīng)的確定性概率和不確定性概率，然后對(duì)該結(jié)果進(jìn)行正交和運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)多組信號(hào)的融合最終結(jié)論的給出要滿足證據(jù)理論的決策規(guī)則，即決定于2個(gè)給定的參數(shù)最小確定性概率和最大不確定性概率只有最終結(jié)論性故障的確定性概率大于最小確定性概率、不確定性概率小于最大不確定性概率，結(jié)論才是可靠的匯“與單一傳感器分析相比，一融合預(yù)警結(jié)果具有容錯(cuò)性、互補(bǔ)性等優(yōu)點(diǎn)融合技術(shù)的應(yīng)用極大地提高了礦用主通風(fēng)機(jī)故障