故障診斷是排除故障的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而對故障判斷的準確性，又是經(jīng)濟、快捷處理的必要條件。因此，在排除電動機故障時，一般應(yīng)遵守：故障現(xiàn)象觀察與描述→分析診斷→拆檢核實→判定→相應(yīng)處理對策等步驟，同時應(yīng)注意下列各點：1、電機當班或修理人員應(yīng)熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、性能參數(shù)、各零部件及其相關(guān)功能。2、要應(yīng)用經(jīng)驗及綜合知識和技術(shù)技能做出判斷，才能做到對癥下藥。3、對使用單位的在用或新安裝電機的故障診斷應(yīng)遵循：查清故障現(xiàn)狀及原始真實情況（核實運行記錄、值班日記、當事者介紹情況等），并依據(jù)故障狀態(tài)有針對性進行必要的動態(tài)觀察與核實。對投產(chǎn)時間較長、運行良好的電機的突發(fā)性故障，應(yīng)對故障當時情況的描述，做出正確的判定。4、在排除故障的全過程中，應(yīng)盡力避免故障點的擴大或延伸而造成額外損失。5、對防爆電機而言，在排除故障達到可工作狀態(tài)后，應(yīng)符合防爆規(guī)程標準要求。6、電機在運行中會發(fā)生各種各樣的故障。不但要仔細檢查電機本身可能產(chǎn)生的故障（設(shè)計、制造、檢驗），還要檢查電機所帶負載（主機狀態(tài)及工藝流程參數(shù)變化）、輔助設(shè)備（保護檢測裝置等）以及供電系統(tǒng)因素。智能故障診斷主要體現(xiàn)在診斷過程中領(lǐng)域**知識和人工智能技術(shù)的運用。江西齒輪故障診斷模型

根據(jù)鋼鐵行業(yè)現(xiàn)狀，針對電機、減速箱、增速箱、葉絲機等旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備管理推出在線監(jiān)測故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)由公司自主研發(fā)的組態(tài)軟件、無線傳感器、無線網(wǎng)關(guān)，以及數(shù)據(jù)應(yīng)用管理器和服務(wù)器組成，無需公網(wǎng)支持。系統(tǒng)采用面向SOA服務(wù)的多層架構(gòu)，所有監(jiān)測數(shù)據(jù)實現(xiàn)自動化采集，軟件平臺采用分布式C/S或B/S構(gòu)架進行遠程匯總。用戶界面層依照不同用戶提供不同應(yīng)用界面，實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備中振動、溫度等信息的采集與顯示，并根據(jù)預設(shè)閾值，對旋轉(zhuǎn)機械故障進行提前報警，保障設(shè)備的安全運行。四川不對中故障診斷培訓故障辨識能力越高說明智能故障診斷系統(tǒng)對故障的辨識越準確，也就越有利于對故障的評價和維修。

故障診斷的主要任務(wù)有：故障檢測、故障類型判斷、故障定位及故障恢復等。其中：故障檢測是指與系統(tǒng)建立連接后，周期性地向下位機發(fā)送檢測信號，通過接收的響應(yīng)數(shù)據(jù)幀，判斷系統(tǒng)是否產(chǎn)生故障；故障類型判斷就是系統(tǒng)在檢測出故障之后，通過分析原因，判斷出系統(tǒng)故障的類型；故障定位是在前兩部的基礎(chǔ)之上，細化故障種類，診斷出系統(tǒng)具體故障部位和故障原因，為故障恢復做準備；故障恢復是整個故障診斷過程中較后也是較重要的一個環(huán)節(jié)，需要根據(jù)故障原因，采取不同的措施，對系統(tǒng)故障進行恢復。

振動狀態(tài)檢測與故障診斷系統(tǒng)測量點的選擇，在進行測量點選擇的過程中，需要保證測量點滿足以下幾方面的需求：（1）測量點需要盡可能地靠近軸承的承載區(qū)，且不能夠在保護罩、外殼、設(shè)備結(jié)構(gòu)間隙等地選擇監(jiān)測點。（2）從現(xiàn)階段研究實際情況來看，造成風力發(fā)電機產(chǎn)生故障的原因多種多樣，而產(chǎn)生振動的方向也存在較大的不同，因而在進行檢測點選擇的過程中，需要盡可能地選擇能夠?qū)λ酱怪弊呦蛉齻€方向進行檢測的點。（3）在進行檢測點選擇過程中，需要選擇設(shè)備表面較為平滑地區(qū)，減少設(shè)備表面污漬等情況對振動信號的影響。機械故障診斷系統(tǒng)實現(xiàn)了對機械運行情況遠程實時監(jiān)測、故障診斷、微振測試等。

振動信號分析診斷滾動軸承故障的檢測診斷技術(shù)有很多種，如振動信號檢測、潤滑油液分析檢測、溫度檢測、聲發(fā)射檢測等。在各種診斷方法中，基于振動信號的診斷技術(shù)應(yīng)用比較廣，該技術(shù)分為簡易診斷法和精密診斷法兩種。簡易診斷利用振動信號波形的各種參數(shù)，如幅值、波形因數(shù)、波峰因數(shù)、概率密度、峭度系數(shù)等，以及各種解調(diào)技術(shù)對軸承進行初步判斷以確認是否出現(xiàn)故障;精密診斷則利用各種現(xiàn)代信號處理方法判斷在簡易診斷中被認為是出現(xiàn)了故障的軸承的故障類別及原因。故障診斷系統(tǒng)通過實時采集設(shè)備運行過程中的狀態(tài)信息參數(shù)，能夠智能診斷出設(shè)備可能存在的問題。黑龍江動設(shè)備故障診斷頻譜分析

頻域分析方法的多樣性和諸多優(yōu)點，使其成為故障診斷中應(yīng)用較多的方法。江西齒輪故障診斷模型

汽車的故障診斷與故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢：①利用了車載計算機，使隨車故障診斷技術(shù)不斷的發(fā)展和完善，從對電控發(fā)動機的故障自診斷逐步擴展為包括傳動、制動、轉(zhuǎn)向等系統(tǒng)在內(nèi)的全車故障自診斷；②由于傳感器技術(shù)、測控技術(shù)、故障分析和識別技術(shù)、人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使車外的診斷設(shè)備向多功能、自動化、智能化車載診斷設(shè)備方向發(fā)展，除了監(jiān)控和診斷故障，代替人類**處理汽車的故障之外，預測汽車的技術(shù)狀況也是必然的發(fā)展方向。江西齒輪故障診斷模型

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