机械故障诊断学钟秉林第9章专家系统诊断原理
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机械故障的全息诊断原理嘿,朋友们!今天咱来聊聊机械故障的全息诊断原理,这可真是个有意思的事儿呢!你想啊,那些庞大的机械设备,就好像是一个个有着自己脾气和性格的大家伙。
有时候它们会闹点小别扭,出点小故障,这时候就得靠全息诊断原理来给它们瞧瞧病啦!全息诊断原理就像是一个超级侦探,能从各个方面、各个角度去搜集线索。
它能通过各种传感器,像眼睛一样敏锐地捕捉到机械设备的一举一动。
这些传感器就像是无数双小眼睛,把看到的、听到的、感觉到的都告诉给全息诊断原理这个大侦探。
比如说吧,设备运行时发出的一点点异常声音,在我们普通人耳朵里可能没啥特别的,但在全息诊断原理眼里,那可就是重要的线索呢!它能从这一点点声音的变化里,推测出设备是不是哪里出了问题。
这就好像我们听人说话,能从语气里听出这个人的心情一样。
还有设备的温度、振动等等,这些都是全息诊断原理要关注的。
温度高了,是不是哪里过热啦?振动异常了,是不是零件松了呀?这不就跟我们人一样嘛,如果我们发烧了,那肯定是身体哪里不对劲了呀。
全息诊断原理还特别厉害的一点是,它能把这些看似杂乱无章的信息都整合起来,形成一个全面的“画像”。
就像是拼图一样,把一块一块的小碎片拼成一幅完整的图画。
这样就能更准确地判断出故障在哪里,是什么原因导致的。
你说这神奇不神奇?想想看,如果没有这个全息诊断原理,那我们面对那些复杂的机械设备出故障时,不就像无头苍蝇一样乱撞吗?那得浪费多少时间和精力呀!而且哦,全息诊断原理还在不断发展和进步呢!就像我们人一样,要不断学习才能变得更厉害。
随着技术的不断更新,它能诊断的故障种类越来越多,诊断的准确性也越来越高。
那我们普通人能为全息诊断原理做点啥呢?嘿嘿,我们可以多留意设备的运行情况呀,发现有什么不对劲的及时告诉专业人员。
我们也可以多了解一些这方面的知识,这样在和专业人员交流的时候也能更明白他们在说什么。
总之呢,机械故障的全息诊断原理真的是个超级棒的东西!它让我们能更好地照顾那些大家伙,让它们能更健康地为我们工作。
机械工程——《机械故障诊断学》课程教学大纲课程名称(中文):机械故障诊断学学分数: 2学分课程名称(英文):Mechanical failure diagnosis 课内学时数:32(最低要求)上机(实验)时数:4小时课外学时数:4 (最低要求)教学方式:课堂授课教学要求:掌握机械设备状态监测与诊断技术的一般原理和方法,了解转轴组件、齿轮和滚动轴承的失效形式,掌握机械设备状态监测的测点布置、信号获取和监测系统构建方法,能够运用信号处理方法分析设备状态及提取特征信号,学习和掌握各种故障诊断方法以及监测手段。
课程内容简介( 500字以内):本课程内容分为机械系统动态信息处理和状态识别、典型机械零部件的故障诊断以及其它常用的状态监测技术三部分。
具体内容包括:故障诊断技术的发展前沿;机械图象时域、频域及时频分析方法及其建模与识别;转轴组件、滚动轴承和齿轮的失效形式及其诊断方法;转子动平衡理论与方法;声学监测诊断技术;润滑油样分析等。
通过课程的学习,旨在使学生理解和掌握机械监测诊断领域的基础理论和方法及系统深入的专门知识,提高独立解决工程实际中设备运行维护与维修问题的能力,培养学生的科研创新能力。
课程大纲:第1章概论1.1 机械故障诊断学的内容和方法1.1.1状态监测与故障诊断技术的重要性1.1.2故障分类与故障诊断学的内涵1.1.3机械故障诊断过程1.1.4状态监测和故障诊断主要研究领域1.2 故障诊断信息的来源和获取1.2.1直接观察1.2.2振动噪声测量1.2.3磨损残余物测定1.2.4整机和零件性能测定1.2.5监测诊断系统1.3 机械故障诊断的类型1.3.1功能诊断和运行诊断1.3.2定期诊断和连续监控1.3.3直接诊断和间接诊断1.3.4常规工况和特殊工况诊断1.4 机械故障诊断技术的现状和发展1.4.1事后维修1.4.2定期维修1.4.3预知维修1.4.4智能维护第2章机械图像分析基础2.1 时域分析方法2.1.1机械图象分类2.1.2机械图象的随机性2.1.3机械图象的分布密度函数2.1.4机械图象的统计特征参数2.1.5随机机械图象中的平稳性2.1.6各态历经性(遍历性)2.1.7相关函数2.2 频域分析方法2.2.1傅立叶展开(傅立叶级数)2.2.2傅立叶变换(傅氏变换)2.2.3自功率谱密度函数2.2.4互功率谱密度函数2.3 脉冲响应与传递函数2.3.1基本概念2.3.2传递函数计算2.4 时域与频域的转换2.4.1采样定理2.4.2离散傅立叶变换与快速傅立叶变换第3章机械图像的建模与识别3.1 时序模型的概念3.1.1时间序列(Time series)的定义3.1.2时间序列的模型3.1.3 Z变换3.1.4 ARMA ,AR,MA三模型的关系3.2 自回归模型的性质、系数和阶数3.2.1自回归模型性质3.2.2自回归模型系数3.2.3自回归模型阶次3.2.4自回归模型的预报3.3 自回归谱的概念和应用3.3.1自回归谱的概念3.3.2自回归谱的优点3.3.3自回归谱的应用第4章机械信号处理的特殊方法及新进展4.1 时域平均方法4.1.1基本原理4.1.2应用实例4.2 倒频谱分析方法4.2.1基本原理4.2.2应用实例4.3 信号时频分析方法4.3.1短时傅立叶变换4.3.2 Wigner-Ville分布4.3.3小波变换4.4 信号解调分析方法4.4.1平方解调法4.4.2 Hilbert 解调法第5章转轴组件的振动监测技术5.1 转轴组件的振动剖析和限值5.1.1转轴组件基本概念5.1.2导致亚同步振动的原因5.1.3转轴组件的振动监测方式5.1.4转轴组件的振动限值5.2 转轴组件振动原因识别5.2.1常态频域分析(稳态分析)5.2.2暂态频域分析(瞬态分析)5.2.3汽轮机组高压缸转子径向碰磨故障分析5.3 现场动平衡技术5.3.1动平衡基本概念5.3.2现场动平衡基本原理第6章滚动轴承的振动监测技术6.1 滚动轴承失效的基本形式6.1.1磨损失效6.1.2疲劳失效6.1.3腐蚀失效6.1.4断裂失效6.1.5压痕失效6.1.6胶合失效6.2 滚动轴承的故障监测方法6.2.1振动监测诊断6.2.2温度监测诊断6.2.3声学监测诊断6.2.4磨屑分析6.2.5油膜电阻法6.2.6光纤监测技术6.3 滚动轴承的振动监测分析方法6.3.1振动测点位置选择及要求6.3.2振动信号测试与分析诊断方法6.3.3滚动轴承振动标准6.3.4轴承故障特征频率计算公式6.4 机车轮对滚动轴承监测诊断应用6.4.1 机车故障诊断现有方法的不足6.4.2 第二代小波解调分析6.4.3混合智能诊断6.4.4诊断案例介绍第7章齿轮箱的振动监测技术7.1 齿轮和齿轮箱的失效原因分析7.1.1常见齿轮的失效形式7.1.2疲劳裂纹的产生原因分析7.2 齿轮和齿轮箱的振动剖析7.2.1齿轮振动的力学模型7.2.2齿轮载荷的周期性7.2.3齿轮传递误差的测量7.2.4振动、噪声产生机理7.3 齿轮箱振动信号分析方法7.3.1频域诊断7.3.2时域诊断7.3.3时频诊断7.4 齿轮箱的故障诊断案例7.4.1大型矿山电铲提升系统振动分析7.4.2齿轮箱止推夹板端面摩擦故障分析第8章其它故障诊断技术简述8.1 声学监测诊断技术8.1.1声学基础8.1.2噪声诊断方法8.1.3超声波诊断方法8.1.4声发射诊断方法8.2 润滑油样分析8.2.1润滑油的常规分析及监测8.2.2润滑油光谱分析技术8.2.3润滑油铁谱分析技术参考教材名称:屈粱生、何正嘉编著:《机械故障诊断学》,上海:上海科技出版社,1986年。
研究生课程教学大纲课程编号:S292011课程名称:机械故障诊断学开课院系:机电工程学院任课教师:刘文艺先修课程:机械工程测试技术,信号处理适用学科范围:机械工程学时:36 学分:2开课学期:2 开课形式:讲授课程目的和基本要求:本课程的授课对象是机械设计制造及其自动化专业硕士研究生,属机械类专业的专业选修课。
开设本课程的目的是研究以振动、噪声测量为基础、以信号处理和分析为手段的机械设备状态监测、故障诊断和故障预测的理论、方法以及技术。
该课程研究的内容为机械系统动态信号处理与分析及以上内容在典型机械零部件运行过程中的状态分析与识别。
在本课程中,培养学生利用所学知识正确分析与判断典型机械零部件运行过程中的状态的技能,并了解掌握故障诊断知识的更新及发展动向。
课程主要内容:本课程主要介绍机械故障诊断的基础理论和工程应用,阐述机械动态信号数学变换的本质、物理意义和工程背景。
内容包括信号的时域分析、频域分析、时频域分析,基于小波变换和第二代小波变换、模型以及动力学机理的故障诊断方法,故障微弱信号的随机共振、循环平稳理论以及盲源分离诊断技术,智能诊断与状态评估、典型故障诊断系统、远程监测诊断系统以及故障诊断标准(振动与噪声)等。
通过课程的学习,旨在使学生理解和掌握机械监测诊断领域的基础理论和方法及系统深入的专门知识,提高独立解决工程实际中设备运行维护与维修问题的能力,培养学生的科研创新能力。
课程主要内容如下:第1章绪论机械故障诊断的课程概述、机械故障诊断的意义、机械故障诊断的国内外研究现状、基础和关键科学问题及发展趋势分析。
第2章特征信号检测信号分析基础、数据采集与数字信号处理、工程信号分析基础、信号处理方法。
第3章动态系统特性的时域分析随机过程的基本概念及其数字特征,线性时间序列模型分析及其应用,工况状态变化趋势性模型分析,时间序列的预报信号的典型时域分析方法如时域统计分析、相关分析知识介绍。
第4章动态系统特性的频谱分析周期信号的傅里叶级数及频谱,非周期信号的傅里叶变换原理,傅里叶变换的周期性与离散性,频谱分析和FFT算法、相干分析、频谱细化分析、倒频谱分析、信号调制与解调分析、全息谱理论和方法介绍。