Die Forschung zur Fehlerdiagnosetec

Die Forschung zur Fehlerdiagnosetechnologie besteht aus drei Hauptteilen. Der erste Teil ist die Untersuchung des Versagensmechanismus. Der zweite Teil befasst sich mit der Fehlerdiagnose-Informatik, wobei hauptsächlich der Prozess der Erfassung, Auswahl, Verarbeitung und Analyse von Fehlersignalen untersucht wird. Der dritte Teil befasst sich mit der Erforschung der diagnostischen Logik und der mathematischen Prinzipien. Die nächste Erkennungsstelle wird anhand der Fehlereigenschaften des beobachtbaren Geräts bestimmt, hauptsächlich mithilfe von Logikmethoden, Modellmethoden, Inferenzmethoden und Methoden der künstlichen Intelligenz Ort und Ursache des Fehlers.Da das derzeitige Verständnis der Fehlerdiagnose unterschiedlich ist, wird es nach dem Prinzip der Diagnosemethode wie folgt klassifiziert.(1) Frequenzbereichsdiagnosemethode Wenden Sie die Spektrumanalysetechnologie an, um den Betriebsstatus von Geräten und die Fehlerursache aufgrund von Änderungen der spektralen Eigenschaften zu bestimmen.(2) Das Zeitbereichsanalyseverfahren wendet eine charakteristische Funktion an, die extrem mit dem Zeitreihenmodell korreliert ist, um die Zustandsänderung der Maschine zu unterscheiden.(3) Die statistische Analysemethode wendet charakteristische Funktionen an, die in engem Zusammenhang mit dem stochastischen statistischen Modell stehen, um eine Zustandsüberwachung und eine Fehlerdiagnose zu realisieren.(4) Informationstheorie-Analyse Die Zustandsanalyse und die Fehlerdiagnose werden durchgeführt, indem die in der Informationstheorie festgelegten charakteristischen Funktionen wie die Anzahl der Krubakes und die Änderungen während des Betriebs der Maschine wie die j-Varianz angewendet werden.(5) Die Mustererkennung ist eine der Technologien für künstliche Intelligenz, die Erkennungssignale verwendet, um Merkmale zu extrahieren, die für Zustandszustände empfindlich sind, Mustervektoren zu konstruieren, geeignete Klassifizierer zu entwerfen und Zustände zu bestimmen.(6) Andere Methoden der künstlichen Intelligenz wie künstliche neuronale Netze und Expertensysteme sind neue Bereiche, die entstehen. Die wichtigsten ausgereiften Diagnosetechniken:(1) Diagnosemethode basierend auf dem AusfallmechanismusDiese Methode konzentriert sich auf die dynamische Untersuchung des Mechanismus des Auftretens und der Entwicklung von Fehlern und der entsprechenden Bedingungen. Dies ist die Basis für verschiedene andere Diagnosemethoden.(1) Diagnosemethode durch FehlerbaumanalyseDer Zweck dieser Methode besteht darin, die Korrelation zwischen dem Auftreten von Fehlern in jedem Teil von Maschinen und Geräten und ihren Ursachen logisch darzustellen und die grundlegende Fehlerbeurteilung, Ursachen, Auswirkungen und Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Fehlern zu identifizieren. Dies ist ein früher Fehler Diagnosemethode. Die Genauigkeit der Diagnose ist nicht hoch, kann jedoch intuitiv ausgedrückt werden, sodass sie vor Ort leicht zu analysieren und zu verarbeiten ist.(2) Diagnosemethode basierend auf Signalanalyse und -verarbeitungSignalanalyse und -verarbeitung Diagnosemethoden installieren hauptsächlich Sensoren in Maschinen und Geräten, sammeln Statusinformationen von Maschinen und Geräten, führen Analyseverarbeitungen durch und extrahieren den Betriebsstatus von Maschinen und Geräten, den Status ohne Fehler, den Status des Auftretens und den Status von Entwicklung. Zu tun. Die Schlüsseltechnologie ist das Signalanalyse-Verarbeitungsverfahren, und derzeit sind der Zeitbereich, der Frequenzbereich, die Cepstrum-Analyse usw. der Mainstream.(3) Diagnosetheorie basierend auf MustererkennungDie auf der Mustererkennung basierende Diagnosetheorie ist eine Diagnosetheorie, die die grundlegenden Inhalte der Mustererkennung entwickelt. (4) Diagnosemethode zur Analyse der ÖllösungDie Öl-Flüssigkeits-Analyse (Schmieröl zur Verwendung) ist eine Grundlage für die Entnahme einer kleinen Menge Verschleißpulver von Schmieröl für Betriebsmittel und die Verwendung chemischer Logik zur Bestimmung des Versagens der Analyse. Die "harten Maßnahmen", die ergriffen wurden, sind Detektoren. Das wichtigste Mittel der Gerätediagnosetechnologie ist die Analyse des Nachweises mechanischer Verschleißprodukte mit derselben Farbe wie die Schmierölverunreinigung, die dieselbe Farbe wie die Verschlechterung aufweist, und die Hauptmethode zur Analyse des Ölspektrums. Einschließlich Verwendung und Diagnose des Eisenwerts wirklich(5) Infrarot-WärmebilddiagnostikDas Infrarot-Wärmebilddiagnoseverfahren misst Änderungen im zweidimensionalen Temperaturfeld eines Geräts und erfasst, ob das Gerät überhitzt oder thermisch ungleichmäßig ist. Die "Hardwaremaßnahme" besteht darin, die vom Gerät in die Umgebung abgestrahlten Infrarotstrahlen zu messen, eine Infrarot-Wärmefeldkarte zu erhalten und den Zustand des Geräts zu beurteilen.(6) Diagnosemethode zur Erkennung intakter FehlerBei der Diagnose wird ein zerstörungsfreies Fehlererkennungsdia