机械故障检测实例论文百度文库

维修是恢复工程机械技术性能，排除故障及消除故障隐患，延长机械使用寿命的有效手段。下面是我整理了机械维修技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!

论机械设备维修技术与 方法

摘要：经济的发展离不开机械设备的强大作用，可以说机械设备是创造巨大财富的重要工具。然而机械设备的零件是有周期性的，它须要及时进行管理和维修。机械设备维修技术是管理学的一个重要组成部分，更是技术科学的一个重要分支。维修技术是否精湛直接关系到机械的使用寿命、机械施工工作的进展速度。精良的技术在提高劳动效率的同时还能增收效益，甚至关系到市场竞争势态的优劣。为了发挥机械设备在国民经济中的重要作用，必须对机械设备维修方法有个系统了解和掌握了，才能真正发挥机械设备的重要价值。

关键词： 机械设备 周期性 维修 劳动效率

前言

当下，无论是工业还是农业的发展都离不开机械设备的作用。大量机械设备的引进和使用难免造成机械使用状态不良，从而影响工程进展速度，继而制约到经济的效益的增收。目前在机械设备使用方面，大多是只重视机械的使用，忽视机械的管理，轻视机械的维修现象。“工欲善其事，必先利其器”，让机械发挥最大的梁性能工作是时下机械行业探索的最大课题。因为生产的维度将会有机械功能决定。所以提高机械维修技术，是顺应机械行业发展的需要。

1.导致机械设备进入维修状态的因素分析

1.1.作业时间长

机械设备的使用者为了追求生产的速度，提高生产效率，达到经济效益的增加，通常情况下，机械设备的操控者在对机械工作的操控中时忽视了机械本身性能，认为机械是个无血无肉的生命体，可以昼夜兼程的工作。岂不知超负荷的作业会给机械设备造成严重疲劳，机械性能受到严重损害，零件磨损严重，机械故障增多，如果不及时管理，盲目的继续作业，则会欲速则不达，会导致伤痕累累的机械面对沉重的负荷瘫痪不语。所以，掌握机械性能，注重机械保养和管理，才能让机械发挥最大的创收经济效益作用。

1.2.作业环境恶劣

机械作业的环境大多是露天的，无封闭状态下的长时间劳作。机械本身的颠簸运动也会因为地面的不平整给机械带来严重危害。再者，在我国机械的使用遍及各地，气候的差异，地域的不同，环境的恶劣，都会给机械带来或轻或重的磨损。譬如机械在回转和振动的频率因为天气情况受到阻碍，而强行作业会是机械无可奈何的回转，振动，期间必然受到不合时宜的振动。从机械维 修理 论上来讲，气温的过高使机械工作的油压值难以达到标准，润滑油失去粘合性，机械在工作时候液压系统由于温度过高而温度超标，使工作效率下降。反之，润滑油粘性大，只是机械无法正常发动而工作。可见，机械破坏因素除了正常工作磨损外，还有外界环境因素导致的，所以机械的使用管理也不容忽视。

1.3 .作业对象不符合机械工作规格

工业机械工作的对象大多是沙土，石头，这些带有一定硬度的建筑材料，会因为不合乎机械工作规格突然间导致机械瘫痪、破损、颓废。此外，施工现场的烟尘弥漫使机械设备严重蒙垢，会导致机械设备的寿命受损，再者，机械设备去体内承载的泥浆沙石，因为清理不净或过多的负载也会给机械维修带来可能。

2.机械设备维修现状洞析

2.1. 机械设备基础管理不当

全新的机械设备引进和使用都没有进行基础设施备案和管理性能备案。导致机械在维修时缺乏历史材料的参考资料。如果从机械最初的购置到生产时间、工作效率进行备案，就可以在维修时候免去许多周折性质的病症估测和病位怀疑审视，可以提高维修效率，提前使机械重新运转起来。

2.2. 机械设备维修资金不到位

机械设备使用商希望机械设备生产项目应接不暇，只考虑到自身的长远利益，所谓的重视机械设备使用是从利益角度出发而言的。一旦机械发生了性能损坏，零件更换，整体维修则不愿意投资关注，认为机械设备失去了创造价值的可能，因而不愿意在破损之身处投资维修，导致机械设备维修资金迟迟不到位。或者是应付性的少许投资，放弃最佳的维修方法，节省下“没必要的”费用资源浪费。长此以往，必然导致恶性循环，机械的反复入院手术，使商家的经济效益直接受损。终于达到庞大的机械设备因为缺乏关注呵护，而到了无人问津的而地步。

2.3.缺乏专业的维修人才

所有机械设备在使用过程中出现需要维修时候大多是从小毛病到大弊端的演绎。从最初的不经意和不在意，发现毛病随意找个粗通机械的人简单维修以维持机械的正常运转。而当机械真正的痛苦呻吟无法工作时候，再找那些技术粗浅的维修则难以达到运转目的了。所以各种机械设备的生产和维修都需要专业人士来操作的。尤其是机械的维修等同于机械的二次生命再现，更不能忽视。所以，机械时代要求一支具有专业技术的高素质维修队伍。只有机械维修人员不出现缺位，才能保证机械工作不断档，不滞缓，不会给生产效益带来损失。

2.4.机械设备维修技术难以同机械换代同步

机械设备的改朝换代速度之快，日新月异，所以对机械设备维修技术的要求也越来越高。定期维护、及时检测、酌情处理这些程序是现阶段机械维修的重要组成部分，这些基本维修程序完全可以由机械使用厂家本身小职工来完成，不需要精密的仪器和高标准的技术要求。如果忽略了平时的这些基本维修程序，达到大病不可不治的时候，自身的维修的技术很难达到要求。况且，机械换代速度之快，零件改造升级也是速度超乎想象。而从事机械操作的工人很难具备与时俱进的维修技术。可见，不留隐患是机械设备使用者的必备维修常识。

2.5. 机械维修所需的基础设备品质低下

机械设备的正常运行需要精良的基础设施，譬如高性能耐温的润滑油和机械运转配套的配件等都有一定的质量要求。而目前维修厂家经常引进低性能的零件，低品质的液压油和润滑油等，用于机械的维修，严重的影响了维修后机械的正常操作运转。所以，在机械维修中应该保障维修的必备基础设施充足高质。

3. 机械维修的方法探析

机械设备高效率的应用不是一成不变的，而机械维修也不是潜意识里的简单更滑部件，检查油液的缺乏。深层次的维修方法是有体系的，他可以通过一定的技术 措施 使机械恢复健康，并且提升性能。高效的维修不会以为内机械设备新材质、新部件、新结构、新功能的改变而退化或是难以得心应手的。 3.1. 培养专业维修人才，提高维修队伍素质

时下，机械设施装备愈加精良化，在机械设备系统中已经完全实现了机、液、电完全的统一化。传统的对机械疾病的望闻问切已经不合时宜了。只凭感官无法诊断需要维修机械的疾患所在。要想排除机械的故障，应该配以检查仪器，才可以转确定位机械的弊端，从而才能对症下药，有的放矢，因病制宜，是机械恢复性能。所以，检查仪器的使用，高科技仪器的使用，精湛技术发挥都离不开高素质维修人才。故而，机械声场制造行业在生产制造机械的同时，应该与使用厂家大城联盟和共识，培养一批针对新机械维修的专业人才。已被机械的使用。受培训的人才要掌握机械的管理维修等全方面知识。再者，高素质的维修人员为了减轻自身负荷和加强机械的耐用性应该对使用者进行维修 管理知识 普及 教育 ，确保维修的基础知识人人必备。

3.2. 确保维修资金的有效支出

机械设备被宣告进入颓废期难以使用时，机械设备的零件必然有所更新，所以应该预算机械维修的所需要的全部资金，预支出这部分资金为机械维修解决经济底蕴问题。核算中力求按照机械原有的零件比例配比，最佳的修复技术，最低的维修资金恢复机械的最佳性能，从而增减设备的公益性和耐用性质。如果维修的过程中需要改造方法甚至功能，也要本着机械的功能性和实用价值加以改革创新维修。只有慎重的考虑和精密的维修才可以使使用者损失降到最低。

3.3. 形成维修管理系统

机械设备的维修是管理学的分支，也是科学技术的一部分。所以，在机械维修之前就应该形成一套适合维修管路系统。全程监控机械设备的使用事宜。应该把机械设备的维修按照系别、性能、部位等分纲列目，达到维修和使用有的放矢。延长使用周期、缩短维修周期，达到责任岗位职，人机合一、机械和技术合一，在管理系统的涵盖下责任分明，以免停机造成损失。

3.4.实施维修监控提高维修质量

为了确保维修质量，机械使用者可以对维修者基本设施的购入采用进行全程跟踪和监督，使用者有权利提出使用和源机械设备配套的高品质零部件，也有权利选择高素质人员，避免学员和技能一般维修人员对机械设备的简单表面维修，没有从根本生解决问题的维修难以称之为维修。

结语

在对机械设备维修技术和方法进行周密的分析和研究后，可以发现机械设备的使用随着生活提高和经济时代的转轨使用率会越来越高。因为机械设备的创造价值往往会超出预测，会让企业从低谷走向巅峰。所以机械时代控制经济命运的是机械的使用。那么机械维修就很难跳出市场经济效益的境界外，设备的耐用度、完好度、使用度都和经济效益有直接关系。采用先进维修技术，高科技检测仪器，以及周密的管理方法使机械设备得以维修。让机械设备在与市场经济接轨的经济浪潮中充分发挥自身潜在功能，为使用商家创收更大的经济效益，为跻身于世界经济奠定经济基础。机械维修行业在市场经济促动下将会日趋合理化、完美化、也将会成为新的市场经济派系。

参考文献：

[1]陈玉重.关于机械设备维修与检测的研究[J].科技致富向导，2012(27).

[2]潘成佳.论机械设备维修存在的问题及改进措施[J].现代企业教育，2012(21).

[3]潘成佳.浅谈机械设备维修的方法[J].科技创新与应用，2012(12).

作者简介：

陆乔存(1968.3) 男 云南工业技师学院 云南省曲靖市麒麟西路392号 机械设备维修方向

点击下页还有更多>>>机械维修技术论文

发动机无法启动的故障原因有很多，但经整理，无非可以归纳为以下几个方面:(1)启动系统方面。发动机无法启动，启动系统首当其冲应遭怀疑，主要是判断起动机是否能正常转动。有两种情况，第一是起动机不转，那可能是启动电路造成的，也可能是起动机自身故障;第二是起动机能转，但可能起动机转得无力，此时应将起动机拆卸下来，检查起动机的转速和转矩是否符合要求，若符合要求，则故障可能不在启动系统。(2)点火系统方面。可能是点火正时不正确，火花塞点火能量弱或不能点火，都会导致起动机无法启动。点火正时不正确可能是设置不当引起的，也可能是转速传感器故障引起。火花塞火花弱或缺火，可能是火花塞本身故障，或点火电路漏电、接触不良等。(3)燃油供给方面。燃油压力过低或是喷油器故障，都有可能引起发动机无法启动。燃油压力过低，可能是燃油滤清器堵塞，油管泄漏，或油压调节器故障引起。喷油器故障可能是喷油孔堵塞、电磁阀线圈烧坏引起的。(4)其他方面。空气滤清器堵塞严重、气缸压缩压力过低，都会引发动机无法启动。2发动机无法启动故障排除思路分析(1)先进行常规检查。主要检查蓄电池电压是否足够，保险丝盒、继电器盒有无烧蚀，各主要电路电线是否松动、接触不良、搭铁不良，空气滤清器堵塞情况，机油量是否足够，燃油量是否足够，油管、水管等是否泄漏。(2)检查启动系统。①从保险丝盒内拆卸燃油泵继电器;②变速杆在N或P位置(A/T)或踩下离合器踏板(M/T)时，将点火开关置于STATR位置。若起动机带动发动机正常转动，说明启动系统正常。若起动机根本没有带动发动机转动，转至下一步排查。若在钥匙回位时，它不能分开飞轮齿圈，则检查铁芯和开关故障、驱动齿轮受污染或单向离合器损坏。③检查蓄电池状态。检查蓄电池电气部件的连接部位、连接车身的蓄电池负极线束、发动机搭铁线束和起动机是否有松动和腐蚀的连接线束，并在此进行测试。若起动机带动发动机正常转动，说明启动系统正常，若起动机仍没有带动发动机转动，转至下一步排查。④分离电磁开关S端子连接器。用跨接线把电磁开关B端子和S端子短路。若起动机带动发动机转动，转至下一步排查。若起动机仍没有带动发动机转动，拆卸起动机按需要维修或更换。⑤按顺序检查下列项目，直至找到断路的电路为止。检查驾驶席下部保险丝/继电器盒和点火开关之间，以及保险丝/继电器和起动机之间的线束和连接器。检查点火开关。检查变速器挡位开关连接器或点火锁止开关连接器。检查起动机继电器。(3)检查点火系统。首先，检查和调整点火正时，再将火花塞拆卸下来，进行跳火测试，若跳火不正常，则检查火花塞的电极间隙，应在1.0~1. 1 mm之间，间隙正常，则检查分缸高压线电阻和点火线圈电阻:测量端子(+)(-)之间的初级线圈电阻0. 62Ω±10%，若电阻都没问题，就检查点火器、转速传感器等是否有烧蚀现象，若有，更换新件。(4)燃油供给系。检测油路油压，油压若正常，则检查喷油器有无故障，油压若不正常，则检查燃油滤清器、油压调节器等有无故障。(5)若启动、点火、油路方面皆没问题，那就要考滤是否机械方面存在故障，可检测一下各气缸压力。望采纳，谢谢！

引言机械零部件的磨损是机械设备发生的故障中最常见、最主要的故障形式，是影响机械设备正常运行的主要障碍之一。据统计，磨损故障占机械设备故障的80%〔1〕，而且磨损还可诱发其它形式的故障。随着现代工业的发展，对生产的连续性和运转机械设备的可靠性要求不断提高，因而对机械设备进行磨损工况监测和故障诊断具有重要意义。 机械零部件发生磨损时，磨损颗粒便进入润滑系统并悬浮在润滑油中。这些微小的磨损颗粒携带有机械设备发生磨损故障的重要信息。为了从润滑油里的磨损颗粒中获取有关机械设备磨损故障的特征信息，常采用“油液监测技术”，其中包括磁塞法、光谱法、铁谱法、放射性示踪法、过滤法、颗粒计数法[2,3]。实践证明，在上述这些方法中，铁谱分析技术是监测磨损工况和诊断磨损故障最为有效的方法，在设备日常管理、预测性维修、可靠性分析和寿命预测方面起到了重要作用。然而，在铁谱诊断技术应用的近20年中，诊断过程中的磨粒识别和故障诊断这两个关键步骤主要凭借人的经验。由于磨损现象的复杂性、研究的对象不同以及铁谱分析者间缺乏充分交流，导致使用磨粒术语和描述磨损故障的混乱，尽管在磨粒分类与磨粒术语标准化方面还有一些基础工作要做，但经过一些研究者的努力，已有比较一致的观点。相比之下，对磨损故障分类与磨损故障描述规范化的研究则较少。在人工诊断时，重点在磨粒识别，磨损故障描述方面的混乱对故障诊断的影响并不突出。随着现场监测对智能化诊断的迫切要求以及计算机图像处理技术和智能(人工智能和神经网络)技术在铁谱诊断中的应用，对磨损故障的分类与铁谱诊断方法提出了新的要求。本文系统分板到几械设备磨损故障和铁谱诊断过程，舞在综合分析铁谱诊断方法的基础上，提出了一个智能化铁请诊断模型。1机械设备磨损故障分析1.1机械设备磨损故障的原因机械设备磨损故障(以下简称磨损故障)是指由于相对运动的两个表面之间的摩擦磨损致使设备的功能低于规定水平的状态。概括地讲，引起磨损故障有两种情况：①由设备设计时预计之中的常规磨损引起的故障。在一般机械零件摩擦副中，正常的零件磨损过程大致分为磨合磨损、稳定磨损和剧烈磨损三个阶段川。在稳定磨损达到一定时期时，设备的磨损率随时间而迅速增大，超出设备设计时规定的磨损量水平，使工作条件急剧恶化，进而使设备出现故障甚至完全失效；②设备安装与使用过程中的异常磨损导致的故障。机械零件在安装过程中由于安装不良或(和)清洗不干净会导致设备在运转过程中的异常磨损，或者在使用过程中由于偶然的外来因素(磨料进入、载荷条件变化、a划伤：由于犁沟作用，在滑动方向上产生宽而深的划痕。b点蚀：在接触应力反复作用下使金属咬死等)和内部因素(润滑不良、摩擦发热等)影响而出现异常磨损。异常磨损弓!发的故障具有偶然性和突发性，对此类故障的诊断具有重要意义。1.2磨损故障的分类分类的目的是为了将人们常用而又实际存在的各式各样的磨损故障按一定的标准归纳为几个基本类型。合理的分类能够使诊断工作简化，有利于故障诊断的状态识别过程的进行，提高故障诊断的有效性。由于铁谱技术在诊断磨损类故障方面具有独特的优越性，因而本文的分类主要是针对铁谱诊断方法的。根据不同的应用目的，磨损故障从以下几个方面进行分类比较合适。 1.2.1按磨损机理划分不同的磨损机理产生的磨粒各异，因而可通过磨粒分析来识别引起磨损故障的磨损机理，以便为设备的设计、制造服务。与润滑油分析有关的磨损机理可分为以下几类：a粘着磨损：接触表面作相对运动时，由于固相焊涪作用使材料从一个表面转移到另一个表面而造成的一种磨损。 b 磨料磨损：由于硬颗粒或硬突起物使材料产生迁移而造成的一种磨损。 c疲劳磨损：由于循环交变应力引起疲劳而使材料脱落的一种磨损。微动磨损应归入此类。d腐蚀磨损：由于与周围介质发生化学反应而产生的一种磨损。其中包括氧化磨损、氢致磨拐、介质腐蚀磨损。 1.1.2按磨损形式划分磨粒的产生与磨损表面有着密切的联系，因而可从磨损表面的破坏形式来分类。按磨损形式来分，磨损故障可分为：疲劳破坏而形成的表面凹坑。c剥落：金属表面由于变形强化而变脆，在载荷作用下产生微裂纹随后剥落。 d胶合：由粘着效应形成的表面结点具有较高的连接强度，使剪切破坏发生在表面层内一定深度，因而导致严重磨损。 e腐蚀：由于润滑油中含水和润滑油膜破裂而使金属与周围介质发生化学反应而产生的表面损伤。上述的划伤、点蚀、剥落和胶合有宏观与微观之分，对于铁谱诊断而言，主要是针对微观形式的。 1.2.3按磨损类型划分对于磨损故障的描述，铁谱分析者针对铁谱分析的特点采用一套适用的分类方法，归纳起来可以说是按磨损类型来分： a正常磨损和磨合期磨损：滑动表面经常发生的正常磨损。b切削磨损：由于滑动表面的相互穿入引起的非正常磨料磨损。c滚动疲劳磨损：滚动接触表面的疲劳磨损。了滚滑复合磨损：与齿轮系相关的疲劳磨损和粘着磨损。e严重滑动磨损：滑动表面的过载和高速造成的磨损。 1.2.4按磨损原因划分按磨损原因来分，磨损故障可分为由磨料进入、润滑不良、油中含水、安装不良或有裂纹、过载、高速、过热和疲劳等引起的故障。这可为设备设计、保养和维修提供有用信息。1.2.5按磨损程度划分按磨损程度来分，磨损故障可分为正常磨损和严重磨损。正常磨损与严重磨损间并无明确的定量界限。根据设备的重要性和诊断的灵敏性，磨损程度可分为3级：正常、b从谱片上的磨损颗粒中提取设备磨损状态的有用信息(征兆)：磨粒识别与统计，注意、极高(报警)；也可分成4级：正常、较正常、异常、严重异常磨损。 1.2.6‘按磨损材料划分按磨损材料来分，磨损故障可分为黑色金属磨损故障、有色金属磨损故障和非金属磨损故障。1.2.7按诊断对象划分有的磨损故障在实际应用中采用俗称，比如在柴油机中有“拉缸”、“拉瓦”、“烧瓦”和“抱轴”等叫法。因而磨损故障也可按诊断的特定设备来分类，并制定出相应的诊断标准。在故障诊断时，根据不同的诊断目的和任务要求，尽量采用某一分类方法并逐层推进，不要出现交叉使用的现象。2铁谱诊断过程铁谱诊断技术是一种以磨损颗粒分析为基础的诊断技术。采用该技术监测机械零部件的磨损状态，无需将正在运转的机械设备打开或关闭，就可确定其磨损状态。.由机械零部件产生的磨损颗粒作为分离相存在于润滑油中，通过铁谱仪磁场的作用将它们从润滑油中分离出来，特定的工况条件和冤同的金属零件产生的磨粒具有不同的特性。通过观察磨粒的颜色、形态、数量、尺寸及尺寸分布，可以推断机械设备的磨损程度、磨损原因和磨损部位。根据机械设备诊断学的观点[4]，故障诊断过程有3个主要步骤：信号测取(检测设备状态的特征信号)，征兆提取(从所检测的特征信号中提取征兆)和状态识别(根据这些征兆和其它诊断信息来识别设备状态)。 具体来讲，铁谱诊断过程可分为以下几个步骤：a取油样，制谱片，得到设备磨损状态的特征信纂一磨损颗粒；磨损参数测量；c根据上述征兆，识别设备的磨损状态(状态诊断)，包括识别设备的磨损状态将有无异常(故障早期诊断)与是否已有异常(故障诊断)；d根据设备的征兆与状态，进一步分析设备的磨损状态及其发展趋势(状态分析)，包括当设备有故障时，分析故障位置、类型、性质、原因与趋势等；e根据设备的状态与趋势，作出决策，干预设备及其运行过程。3磨损故障铁谱诊断方法与智能化铁谱诊断模型3.1铁谱诊断方法自铁谱技术问世以来，其发展重点主要是在诊断过程的前两步，对磨损故障识别理论与方法的研究较少，这可从众多有关铁谱技术用于磨损工况监测与故障诊断的资料中看出。目前铁谱技术用于故障诊断所采用的方法归纳起来有3种：定性铁谱诊断法、定量铁谱诊断法(严格地说是准定量铁谱诊断法)、定性与定量相结合的铁谱诊断法。定性铁谱诊断能够在铁谱片上获取大量有关磨损状态的信息，但在很大程度上受操作者的经验和其它主观因素的影响，状态识别过程由领域专家或分析者来完成。诊断是依据谱片上磨粒的形态、数量、颜色、尺寸及尺寸分布等信息来推断机器的磨损状态。目前普遍得到应用的铁谱分析报告单就是定性铁谱诊断的总结。将模糊数学方法应用到定性铁谱诊断，可让计算机模拟专家的识别方法进行磨损状态诊断，这种方法具有一定的智能性，但这并不是铁谱诊断技术发展的关键所在。目前的定量铁谱诊断是根据铁谱片上磨粒的浓度和磨粒的尺寸分布来对设备的磨损状态作出诊断。诊断主要采用函数分析法、趋势分析法和灰色理论等方法，有些方法已能在一定程度上反映出智能性。定量铁谱诊断具有较大的客观性，但所提供的数据只反映出少量的磨损状态信息，而且不能应用在脂样分析中。定量与定性相结合铁谱诊断是目前实际应用的最多的一种方法，一般是先用定量参数进行故障可能性和趋势判断，再辅之以铁谱片上磨粒特征分析来确诊。为了提高铁谱诊断技术的准确性和智能性，必须进一步发展定量铁谱诊断方法。该方法应能综合定量分析磨粒的形态、尺寸、数量、颜色和尺寸分布等特征并应角人工智能和神经网络的方法加以诊断。随着计算机图像分析技术以波人工智能特别是神经网络技术不断发展，为实现综合定量铁谱诊断及其智能化创造了有力的条件。将智能化技术应用到铁谱诊断，其诊断过程的第三步不仅变得同前二步一样重要，而且将会成为智能诊断技术的关键，因而对磨损故障识别理论与方法的研究很有必要。由于磨损现象的复杂性和磨粒分析的困难性，铁谱诊断智能化的发展一直较缓慢。1989年美国的Carborundum公司开发出一套被称之为FAST的铁谱分析专家系统[5]，并在最近将其发展成FASTPLUS系统。据报道，利用这一专家系统可以对铁谱片进行分析并以人机对话的方式进行决策。但从原理上看，该系统主要是将谱片上的特征磨粒与存储在系统的光盘中的磨粒图谱的照片进行比较而得出结论，因而具有较大的局限性。在国内，文献[6]困将计算机图像分析技术和人工智能理论与方法引人到铁谱分析技术中，建立了基于黑板的铁谱图像解释系统的模型，并进行了部分研究，取得一些很有意义的研究成果。由于追求铁谱诊断的完全智能化使得该技术离实用还有较远的距离。3.2磨损故障铁谱诊断水平根据铁谱诊断的目的和实际应用的需要，将磨损故障铁谱诊断水平划分成3个级别：第一级诊断水平三对设备状态进行监测、确定磨损状态是否正常；第二级诊断水平：在第一级诊断的基础上，判别引起磨损状态异常的磨损原因、类型、形式乃至趋势分析，以便采取维修措施或改进设计。不同原因导致的故障具有不同的表现形式，从而反映出不同的故障状态。通过磨粒的形态、尺寸、数量、分布等特征可对磨损原因进行识别；第三级诊断水平：用以判断发生故障的部位或部件，同时也为第二级诊断提供补充信息。不同的材料产生的磨粒经谱片加热或湿化学处理在铁谱显微镜下可以区分出来，从而将故障隔离到不同零件上。由于设备结构的复杂性、同台设备使用摩擦副材料相同性以及鉴别材料手段的局限性，使得故障隔离与定位并不能总是有效。但为了提高磨损故障诊断的有效性和全面性，此级诊断无疑是必要的。在人工诊断时，上述3级诊断常常是同步完成的，但随着现场监测对智能化诊断的需要，在人工智能或神经网络技术引入到铁谱诊断后，就需要对磨损故障诊断水平进行分级。3.3智能化铁谱诊断模型本文从实际应用的需要出发，提出一种智能化铁谱诊断系统模型，如图1所示。其中的些主要工作已经完成。该系统包括3大模块：磨粒分析模块、磨粒识别与统计模块和机械磨损故障铁谱诊断模块：在磨粒分析模块中可以采用计算机图像分析和模拟人工分析两种方式。铁谱图像分析子系统 [7]能够提取定量的磨粒特征参数。这包括形态数字特征和光密度特征，提取的信息中的一部分输入磨粒识别与统计模块，并采用神经网络技术识别磨粒[8]，经统计后，将结果送入磨粒信息库；一部分直接送入磨粒信息库。模拟人工分析子系统，采用人一机协作的方法，人工提取定性的磨粒特征参数，应用神经网络专家系统进行磨粒识别[9]，识别结果经统计后送入磨粒信息库；定量钳普参数采用光密度计测量，测量结果直接送入磨粒信息库。根据不同的需要，磨粒信息库中的数据可按不同的方式组织，形成不同的数据文件，以备故障诊断与监测取用。机械磨损故障铁谱诊断模块根据用户需要可实现磨损状态诊断、磨损故障类型诊断和磨损原因诊断，三者的实现均采用神经网络模型[l0转自深圳培训吧www.szpxb.com]。在铁谱诊断时，除了利用磨粒信息库的数据文件作为输入向量外，还应充分利用被监测设备知识库的知识。该系统还可以直接从磨粒信息库中提取数据，采用神经网络技术进行磨损趋势预测