学文网设备故障诊断篇1
Abstract: The rapid development of modern industry and science and technology lead to large-scale，integrated，high-speed，automatic and intelligent production equipment，the status of equipment becomes more and more important in the production. The loss will be huge once the modern industrial production breaks down due to fault. Therefore， equipment diagnosis technology has attracted much attention. In the paper，mechanical fault diagnosis is discussed.
关键词：机械设备；故障；诊断
Key words: mechanical equipment；failure；diagnosis
中***分类号：TH17 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）33-0136-01
0引言
随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行直接关系到一个行业发展的各个层面。现代化工业生产一旦因故障停机损失将是十分巨大。
因此，设备诊断这一技术，日益引起人们的重视，并在理论和实践应用方面得到了迅猛发展。
1机械设备故障诊断的发展过程
设备的故障诊断是指在一定的工作环境下，根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象，并判定产生故障的原因和部位，以及预测、预报设备状态的技术。故障诊断的实质就是状态的识别，诊断过程主要有三个步骤：第一步是检测设备状态的特征信号，如振动、噪声、温度等；第二步就是从所检测到的特征信号中提取征兆；第三步是故障的模式识别。
机械设备故障诊断技术的发展可以分为以下几个阶段：
①基于故障事件的故障诊断阶段。当出现故障后才检查故障原因和发生部位，故障诊断的手段是通过对设备的解体分析并借助以往的经验以及一些简单的仪器。
②基于故障预防的故障诊断阶段。该阶段故障诊断的目的在于为合理的维修周期的制定提供依据，并在定期维修前检查突发性故障，保证在故障出现之前就能排除故障。这一阶段的诊断手段主要是一些简单的状态检测仪，多设有一定运行参数的报警值，能够对突发故障进行预测。
③基于故障预测的故障诊断阶段。该阶段故障诊断是以信号采集与处理为中心，多层次、多角度地利用各种信息对设备的状态进行评估，针对不同的设备采取不同的措施。属于正常运行状态的设备，可依据原先的检测计划进行检测；属于故障进行性发展的设备，重点检测；而个别故障较严重发展的设备，应及时停机进行故障诊断。
2开展故障诊断技术研究的意义
当前，我国的工矿企业中大型设备的数目越来越多，其在生产中的重要性不言而喻，关键设备的检测和诊断技术所带来的社会效益和经济效益，也不断为人们所认识，具体包括：
①预防事故，保证人身和设备安全。
②推动设备维修制度的改革。维修制度由预防维修向预知维修的转化是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备诊断技术的发展和成熟。
③提高经济效益。设备诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分的发挥，延长检修周期，提高维修的精度和速度，降低维修费用，获得最佳经济效益。
3设备故障诊断技术的现状及发展趋势
20年以来，随着科学技术的不断进步和发展，尤其是计算机技术的迅速发展和普及，设备故障诊断技术已逐步形成了一门较为完整的新兴边缘综合工程学科。该学科以设备的管理、状态监测和故障诊断为内容，以建立新的维修体制为目标，成为国际上一大热门学科。我国对机械设备故障诊断工作的开展始于1983年。设备诊断技术在我国的化工、冶金、电力、铁路等行业得到应用，取得了较好的效果。随着诊断技术的发展，出现了与之有关的厂家。部分传感器、数据采集器已接近国际水平，同时研制开发了一些诊断仪器和设备。
设备故障诊断技术发展到今天，已成为一门***的跨学科的综合信息处理技术，它以可靠性理论为、控制论、信息论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为手段，结合各种诊断对象的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。它大体上有三部分组成：第一部分为故障诊断物理、化学过程的研究；第二部分为故障诊断信息学的研究，它主要研究故障信号的采集、选择、处理和分析过程；第三部分为诊断逻辑与数学原理方面的研究，主要是通过逻辑方法、模型方法、推论方法和人工智能方法，根据可观测的设备故障表征来确定下一步的检测部位，最终分析判断故障发生的部位和产生故障的原因。
故障的诊断方法可简单地划分为传统的诊断方法、数学诊断方法以及智能诊断方法。传统的诊断方法包括：振动监测技术、油液分析技术、噪声监测技术、红外测温技术、声发射技术以及无损检测技术等；数学诊断方法包括：基于贝叶斯决策判据以及基于线性和非线性判别函数的模式识别方法、基于概率统计的时序模型诊断方法、基于距离判据的故障诊断方法、、模糊诊断原理、灰色系统诊断方法、故障树分析法、小波分析法以及混沌分析法与分形几何法等；智能诊断方法包括：模糊逻辑、专家系统、神经网络、进化计算方法（如遗传算法）等。
设备故障诊断技术与当代前言科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具体说来表现在：
①与当代最新传感器技术尤其是激光测试技术的融和。
②与最新信号处理方法的融和。
③与非线性原理和方法的融合。
④与多传感器技术的融和。
设备故障诊断篇2
1.1理论依据利用相对温差法，经推导得出相对温差为。由式(1)可知，电气设备两对应测点的相对温差可近似地看作是两侧的交流电阻的相对偏差，也就是说两对应测点的相对温差与两测点的交流电阻的相对偏差有较好的相关性。在一般情况下，正常相接触电阻R2与厂家的规定值是比较接近的，用式(2)表示。式中：R1，R2———两测点的交流电阻值。由式(2)可看出，测出了发热点的相对温差，就等于测出了它的接触电阻偏差的大概值。这为解决小负荷电流设备故障的判断问题开辟了一条捷径。
1.2系统的功能系统采用红外热像仪进行电气设备的***测量，采集温度场的分布状况,并对温度场的分布进行均匀性和连续性分析，依据有关热特性参数对可疑点进行热传导数值计算，同时编制相应的计算机专用程序进行分析，并根据有关标准对可疑点进行危险性分类，如***1所示。
1.3系统硬件的组成本电气设备故障诊断系统主要由测温的红外热像仪部分和计算机故障诊断软件分析系统、后台数据库、诊断结果输出部分组成。红外热像仪测温部分主要是一台红外热像仪，具有自动变焦、远程操控，测温速度快、灵敏度高、测温范围广、***像直观、非直接接触、不干扰被测设备运行等优点。如***2所示。
1.4红外热像诊断系统的特点1)操作安全。由于检测是不与设备直接接触，操作安全，对带电设备、高空设备等具有重要意义。2)灵敏度高。红外热像仪测温具有很高的灵敏度，能够诊断出设备微小的热状态变化，为设备监测提供关键数据。3)检测效率高。红外热像仪具有很高的监测效率，数据采集速度快。一台先进的红外热像仪每秒可采集和存储数百万点温度信息。4)可实现自动分析。计算机可以自动对设备热状态和变化进行各种计算、分析处理和***检测，以及建立设备热故障数据库。
1.5系统的软件实现电气设备都处于绝对零度，处于一定的热状态之中。设备在运行过程中所处的热状态，直接反映了设备是否处于正常运行状态。正常运行的电气设备，也会发热。根据引起原因的不同，可分为电流致热和电压致热两种，前者主要反映在载流电气设备中，而后者主要反映电气设备内部损耗的变化。当电气设备发生缺陷或故障时，在缺陷部位的温升将发生明显的变化，也就是异常温升。特别是电流致热更为明显，将可能导致运行设备的温度分布异常，也就是热隐患。这些温度或热状态的变化为红外热像技术在电气设备中的应用提供了充分的特征参数。电气设备的连接点是比较容易发生故障的地方，红外热成像仪能够准确的确定可见连接点的热隐患。对于那些由于遮挡而不直接可见的部分，一般除了解体检查和清洁接头外，没有更好的办法。而使用红外热成像仪可以根据其热量传导到外面的部件上的情况，来发现其热隐患，可以直接检测，由此可见使用红外热成像产品检查的优越性。
2应用实例
用焦平面红外热像仪采集某电站接线端子的红外热像***。检测是在无风的晚上进行，环境温度为15℃。***3是应用本软件对接线端子进行诊断的主要窗体界面，红外***的右上角给出的三个温度数值是电器设备有故障的温度范围，这是由二值温度阈值化功能实现的，红外***片上有故障的部位用紫色特别标出。***4为第一主变压器的红外热像***。由***可以看出，主变压器表面没有大面积超温区，处于正常的工作状态。
3结论
设备故障诊断篇3
论文关键词：故障树,大型设备机组,故障诊断
在某工业中，大型设备机组的运行具有长时间、连续性的特点，因此大型设备机组在某工业领域具有无可替代的作用。其中，机组等关键设备具有造价高昂、结构复杂、安全要求高等特点，一旦发生故障将会影响整体机组的正常运行，甚至带来重大的安全隐患。因此，需要对大型设备故障进行及时诊断，使其在发生故障时在最短的时间内投入正常使用。
随着故障诊断理论体系的不断完善和智能故障检测技术的不断发展，越来越多的领域已经开始通过各种先进的检测手段对设备故障进行检测。现阶段大型设备机组故障诊断的方法主要有基于粗糙集的诊断方法、基于神经网络的诊断方法和基于小波变换的诊断方法。其中最常用的是基于小波变换的大型设备机组故障诊断方法。由于故障诊断方法是大型设备机组安全运行的重要保障，因此该课题拥有广阔的发展前景，并成为很多学者研究的重点课题。
传统的故障诊断方法仍然存在着一些不足：基于粗糙集的诊断方法需要处理的运算量巨大，诊断效率降低；基于神经网络的诊断方法容易陷入局部最优解，收敛速度较慢；基于小波变换的诊断方法会造成原始故障的时频信号失真。为了避免传统诊断方法的不足，提出一种基于故障树的大型设备机组故障诊断方法。
1 利用故障树对大型设备机组进行故障检测
故障树诊断法（简记为FTA）又被称为“因果树诊断法”，利用此方法能够对诸多领域中的设备故障进行简单、准确的诊断。在利用故障树诊断法进行大型设备机组故障诊断的过程中，首先需要大型设备机组在满足正常的运行条件下，构建一个系统安全运行的目标，并将此目标定义为故障诊断的分析目标，然后再根据大型设备机组的结构或者功能的关系，从上到下，逐层分析引起故障的全部直接因素，并通过逻辑门的方式将故障与故障因素相连接，这样可以构建大型设备机组的故障树模型，从而可以直观的表示出大型设备机组中各子单元与系统故障之间的逻辑联系。利用FTA进行大型设备机组的故障诊断，不仅可以对由硬件引起的故障原因进行分析，杂志网同样可以对引起故障的环境因素和软件因素进行分析，因此可以对故障原因进行定性分析。
通过FTA的分析，可以找到引起大型设备机组发生故障的因素，并由此确定最小割集和最小路集，然后根据大型设备机组运行的有关参数进行定量计算，获得已知故障的分布情况、故障发生概率等重要参数。将FTA应用于大型设备机组的故障诊断中，将系统的故障作为故障树分析的目标，通过逻辑分析可以直接寻找到引起故障的因素，从而为故障的排除提供了准确的依据。
在大型设备机组运行的过程中，通过设备运行***监测系统，对设备的运行数据进行实时采集，并与给定的参数值域相比较，若超过规定的值域范围，则对该数据进行故障判断，并作为FTA的顶事件，根据FTA分析的有关原理，构建对应的故障树分析模型。大型机组可以采用下行法和不交最小割集法构建故障树模型，通过模型的分析可以得到系统中全部最小割集合顶事件发生的概率。对引起故障的因素进行分析可以，此时所有低事件均为可测的分析单元，也就是引起故障的主要因素。因此，最小割集是隐去故障的最小组合，也是故障诊断的关键。顶事件发生的概率即为故障发生的可能性，为了对大型设备机组的故障进行及时诊断，需要尽快找到故障发生的原因，可以通过对系统中各个功能单元的重要程度进行排序来实现。此处的重要程度的定义为：单元故障概率的变化率导致系统故障概率的变化率，其公式如下所述：
2 结束语
本文介绍了故障树诊断方法在某工业领域中大型设备机组中的应用方法，详细阐述了构建大型设备机组故障诊断的故障树的方法和最优诊断路径实现的方法。该课题具有重要的应用价值，可以实现大型设备机组故障及时诊断与维修，从而保证了大型设备机组的安全运行。
【参考文献】
[1]孙福安，郭亚坤，戴兵.基于模糊故障树的基带设备故障诊断方法[J].兵工自动化，2013（3）：76-79.
设备故障诊断篇4
关键词：矿山；机电设备；故障诊断技术
在社会经济的推动下，我国的采矿事业得到了较大发展，各类采矿设备不断涌现，给采矿作业的顺利进行带来了便利。虽然我国的矿山机电设备有了较大进步，但是在实际操作中，基于采矿作业的特性，其容易出现一些故障，因此，加强对机电设备的故障诊断以及检修有着重要作用。工作人员必须掌握一定的故障诊断技术，能够根据实际情况解决机电设备各种故障问题，并明确各种诊断标准，以确保电机性能和运作效率，这样才能更好地保障采矿作业顺利进行。
一、矿山机电设备故障诊断技术分析
基于采矿作业的自身特性，在采矿过程中，受人为因素及外部客观因素的影响，各类机电设备极易出现故障情况，如果不及时进行处理，将会对采矿作业的正常进行造成重大影响。因此，对故障诊断技术加以应用有着重要作用。在对故障诊断技术应用的过程中，技术人员必须对故障情况进行合理分析，采取适宜的故障诊断技术进行操作，这样才能更好解决故障问题。一般情况下，技术人员可以详细记录机电设备正常作业时的各项参数，建立相应故障模型，在对出现故障的机电设备进行处理时，技术人员可以根据相关参数分析故障点及故障原因，从而采取有效措施进行解决。由于机电设备的故障类型较多，所以技术人员可以通过计算机对机电设备各项性能进行测试，获取相关信息，并以此作为故障诊断依据。在实际情况中，故障诊断技术的内容较多，有多种应用方法，包括模型诊断、仪器诊断、主观诊断等。模型诊断主要通过相应的数据模型对矿山机电设备进行诊断，在机电设备相关参数的基础上，技术人员可以通过传感器等技术对机电设备故障类型、故障点以及故障原因进行分析，从而对机电设备进行有效诊断。仪器诊断主要通过相应检测仪器对机电设备的运行故障进行诊断，一般具有较高的诊断效率以及诊断质量，但是对相关信息数据准确度的要求较高。在不同的采矿环境下，检测仪器的诊断性能也会存在一定差异，所以技术人员在通过检测仪器对机电设备进行检测时，必须对检测仪器进行检修和养护，并根据实际情况进行适当调节，从而更好确保故障诊断的效果。主观诊断主要以技术人员的诊断经验为依据，通过经验判断对机电设备进行诊断，虽然有着较快的诊断效率，但是诊断质量不高，适用于一些经常性故障的诊断。在主观诊断中，技术人员通过听觉、视觉来判断故障点，并根据以往经验分析故障原因，所以对技术人员的专业素质提出了较高要求，如果技术人员实践经验及专业能力不足，将会导致诊断结果出现多种偏差。因此，在对故障诊断技术进行应用时，技术人员必须根据实际情况选择合适的故障诊断方法，有效解决矿山机电设备的出现的各种故障，这样才能更好保障采矿作业顺利进行。
二、矿山机电设备应用故障诊断技术分析
在实际采矿作业中，矿山机电设备的种类较多，包括采煤机、电动机、矿井提升机等，每种设备对采矿作业的顺利进行都有着较大影响，因此，保障各机电设备的质量有着重要作用。在利用故障诊断技术对机电设备进行检修时，技术人员必须对设备特性、诊断技术特性等内容进行准确分析，从而促进检修工作顺利进行，保障采矿质量。矿山机电设备应用故障诊断技术的方法如下：
1、矿山采煤机故障诊断
在实际生活中，我国采矿事业虽然有了较大发展，但是在采煤机故障检测方面依然存在较多问题，随着科学技术不断进步，很多企业引进了采煤机故障诊断系统，起到了较好效果。采煤机故障诊断系统具有变频器通信模块，能够对采煤机多种运作参数进行准确检测；在变频器通信模块的显示屏中，技术人员可以了解到采煤机运作电流、变频器电压、运作速率等参数，所以能够及时了解采煤及运作情况；变频器通信模块具有多种功能，包括过载保护、过压保护、过流保护等。诊断系统还具有故障诊断模块，能进行联网操作，在发现采煤机出现故障时，其能够将故障情况传送至显示屏中，帮助技术人员对故障原因、故障点进行分析，从而更好解决采煤机故障问题。
2、矿山电动机故障诊断
矿山电动机在采矿作业中容易出现多种故障，包括定子绕组故障、放电故障等。在对放电故障进行诊断时，基于故障特性，一般可以采用电流互感机、高频检测仪等仪器进行检测，在明确电动机各项运作参数后，与正常运作时相关参数进行对比，从而采取相应措施进行解决。在对电动机短路等故障进行检测时，由于这种故障会出现电流增大的情况，所以技术人员可以依据电流参数值进行诊断；对断相等故障进行诊断时，技术人员可以使用零序电流以及负序电流进行诊断，从而解决电动机故障问题。
3、矿井提升机故障诊断
提升机主要用来输送人员、材料等，所以提升机质量对采矿作业的顺利进行以及人员的生命安全有着重大影响。一般情况下，提升机会出现松绳故障，所以技术人员可以通过相关设备对松绳情况进行实时监测，以避免出现重大事故。监测设备需要具备一定的报警功能，能够根据相关参数的变化调整自身运作状态，从而对故障问题进行解决。
三、结束语
在采矿作业中，受人为因素及外部客观因素的影响，机电设备极易出现故障问题，不仅降低设备的整体性能及运作效率，而且给采矿作业的正常进行带来不利，因此，加强对机电设备的检修有着重要作用。故障诊断技术的内容较多，技术人员在利用其对机电设备进行诊断时，必须对实际情况进行了解，选择合适的诊断方法，清除各类故障问题，并进行定期检修，从而保障机电设备的运行水平，保障采矿作业的顺利进行。
作者:倪江强 王崇智 单位:陕西南梁矿业有限公司机电运输部
参考文献:
[1]仇金刚.故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用探讨[J].机电信息,2015,(6):97-98.
设备故障诊断篇5
【关键词】电力设备 故障诊断 问题 措施
前言
我国经济社会发展到今天，离不开电力行业的支撑。在人们日常的生活以及各类经济生产活动中，电力设施的使用随处可见，大大提升了人们的生活水平和经济生产能力。从目前的趋势来看，我国社会对电力的使用仍然会是一个不断上升的趋势。我国目前城市化水平仍然处于一个低水准的状态，未来城市化将持续跟进发展，并在这个过程中需要消耗大量的电力能源。维持未来高水平的社会状态，也需要高产出的电力水平，因此，加强电力行业的保障措施不可或缺。从电力行业当中不稳定的因素来看，其中电力设备的故障问题无疑是一种一个重要的安全隐患，为保障电力网络的安全运行，维护经济社会发展，必须促进电力设备故障诊断措施的改进。
一、电力设备故障诊断难题
在越来越大的电力需求之下，电力设备出现故障的情况越来越多，对电力系统造成了很大威胁。通过对电力设备故障诊断分析，发现其中仍然存在诸多棘手的问题，致使电力设备的故障诊断无法达到预定目标。在以往的电力设备故障诊断当中，主要的几个诊断难题如下：
（一）诊断体系与实际需求不相适应
我国的电力设备故障诊断体系在以往不够完善，基本没有专门的诊断部门或者组织，电力设备的故障诊断主要是由电力维修人员进行的，除了技术和设备缺乏专业化之外，在故障针对的职能和责任方面也比较混淆，得不到明确。随着我国对电力行业的不断重视，当前出台了新的诊断体系，并不断得到推广开来。但是新的诊断体系并没有迅速与各相关电力部门完美融合，仍然存在一些漏洞。也可以说，各级电网部门尚未充分准备接纳新的诊断体系，老板诊断模式仍然本质存在。另外一方面，新的诊断体系的推广也存在诸多障碍，主要原因之一就是新的诊断体系与一些地区电力系统的实际情况不相适应，没有对特殊性或者复杂性情况进行特定的研究，导致当前的电力设备诊断体系与实际的需求还存在一定差距。因此，电力设备故障诊断体系还需要得到进一步的改进和完善。
（二）诊断技术设备落后
我国电力行业的发展十分迅速，各种电力设备的更新速度比较快，因此也需要不断更新和先进的故障诊断技术以及相关设备。但是就目前的情况来看，诊断技术和相关设备并没有及时跟上更新速度。众所周知，诊断技术和设备对于电力设备的检修、诊断，以及日常的运行状态监测都具有重要作用，但是由于诊断技术和设备的落后，导致这些系统性的环节得不到落实，严重影响了电力设备性能的发挥，给电力设备的运行带来很大的安全隐患。由于技术措施的缺乏，极有可能导致诊断的结果与实际问题出现偏差，诊断数据的精度不够，导致后续的维修手段不对口，增加了维修的成本，甚至会导致其他更多问题的出现。以上这些情况都很大程度上影响到了故障诊断的有效性，给我国电力设备的运行带来了新的难题。
（三）故障诊断管理不完善
在电力设备故障诊断当中，缺乏系统化的管理手段，没有对诊断技术、诊断设备以及诊断工作人员进行统一的协调，与各部门关系配合不力，导致电力设备的故障诊断无法顺利开展。在故障诊断管理中，设备的日常维护管理不到位，导致许多诊断设备存在老化，未能及时的更新，增加了诊断的成本。另外，计算机数据网络体系没有真正建立起来，存在诸多不稳定因素。在诊断工作人员的管理上，一些电力故障诊断的工作人员专业素质参差不齐，在诊断过程中技术处理不当，缺乏严肃的责任性，导致出现一些不该出现的失误。
二、改善电力设备故障诊断问题的措施
（一）应用神经网络方法
神经网络方法主要建立在认知科学以及神经心理学的基础之上，利用先进的计算能力和自学能力，将故障处理的失误降到最低。这种故障诊断处理措施，操作简便，容错率高，并且具有很强的适应性，能够在实际诊断工作中得到广泛的推广以及应用。另外，神经网络法能够对电力故障进行一个确定性额的结果，以便制定具有针对性的维修方案，如果故障的不确定性额，也具有一套有效的处理方法。这种诊断方法的应用，大大提高了电力设备故障诊断的效率，提升了诊断的精度。
（二）应用专家系统
在所有诊断系统当中，专家系统的应用最为广泛，在专家系统进行应用的实践当中，其效果也不由分说，诊断效率高。从理论上分析，专家系统其实是计算机技术与人工智能的一种结合，是技术新领域的一种全新的探索。这种故障诊断体系通过利用人工智能模拟人类专家决策过程，效果显著，操作方便，节省了许多人力物力。在较为复杂的电力设备故障当中，该诊断系统也能有效地应用。
（三）综合使用专业知识进行故障诊断
在实际的电力设备诊断工作中，虽然能够进行运用的诊断系统和技术手段多种多样，但是每一种诊断系统都有其本身的弊端。因此，在电力设备故障诊断工作中，为了使诊断效果最大化，通常会应用综合的相关技术和设备进行故障的诊断，以加强全面诊断，降低误差，提升诊断结果的精度。
结束语：本文分析了电力设备故障诊断的相关难题，以及几种效果好的诊断方式。值得注意的是，社会是不断发展的，电力行业也在不断发展，电力设备故障诊断措施只有进行不断的创新，不断引入新技术、新手段、新设备，才能够取得稳定性的胜利。
【参考文献】
[1]王海峰，陆***.复杂电力设备突发故障诊断方法研究与仿真[J].计算机仿真，2013，03：127-129+284.
设备故障诊断篇6
1 故障诊断技术的发展[1]
故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断,其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容:一是对设备的运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。故障诊断技术是一门交叉学科,融合了现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等,为解决复杂系统的故障诊断问题提供了强有力的理论基础,同时实现了故障诊断技术的实用化;近二十年来,由于技术进步与市场需求的双重驱动,故障诊断技术得到了快速发展,已在航空航天、核反应堆、电厂、钢铁、化工等行业得到了成功应用,取得了显着的经济效益;从故障诊断技术诞生起,国际自动控制界就给予了高度重视。
以运动机械的振动检测为中心,辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集,从而对钢铁冶炼中的各种大型传动设备的状态进行分析和判断,从而达到故障诊断的目的。
2 故障诊断的主要理论和方法[2-3]
1971年Beard 发表的博士论文以及Mehra和Peschon发表的论文标志着故障诊断这门交叉学科的诞生。发展至今已有30多年的发展历史,但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法,这些方法各有特点,但从学科整体可归纳以下几类方法。
1) 基于系统数学模型的诊断方法:该方法以系统的数学模型为基础,以现代控制理论和现代优化方法为指导,利用Luenberger观测器 、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差,然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价,实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合,是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视,但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性,对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统,实现起来较困难。如状态估计诊断法、参数估计诊断法、一致性检查诊断法等。
2) 基于系统输入输出信号处理的诊断方法:通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断,应用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。这种方法不需要对象的准备模型,因此适应性强。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。基于信息融合的诊断方法等。
3) 基于人工智能的诊断方法:基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能最为控制领域最前沿的学科,在故障诊断中已得到成功的应用。对于那些没有精确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统,人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法,有很高的研究价值和应用前景。这类智能诊断方法有基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术、基于模糊逻辑的诊断方法、基于故障树分析的诊断方法等。
4) 其它诊断方法:其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。
3 钢铁行业中故障诊断技术的应用[4-6]
钢铁行业中的主要机械设备是各种传动设备和液压设备,如轧机、传送带、各种风机等。它们的工作状况决定了生产效率和钢铁冶炼的质量,对这些设备状态的***检测,能够及时、准确的检测出生产设备的运行状况,并给出相应的操作和建议。因此建立相应的故障诊断系统对整个系统的正常运行特别重要。于是针对钢铁行业特殊的机械环境(多传动设备和液压设备),相应的故障诊断系统也必须以这些设备的特点而建立。主要原理是以运动机械的振动参量检测为中心,辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集,从而对这些大型传动设备的状态进行分析和判断,再进行相应的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。此系统既可单独工作,又可和DCS或PLC组成分散式故障诊断系统对所遇生产设备进行监控和故障诊断。整个系统的工作流程***如***1所示。
机械振动是普遍存在工程实际中,这种振动往往会影响其工作精度,加剧及其的磨损,加速疲劳损坏;同时由于磨损的增加和疲劳损坏的产生又会加剧机械设备的振动,形成一个恶性循环,直至设备发生故障,导致系统瘫痪、损坏。同时机械设备的工作环境也是造成机械设备发生故障主要原因之一,因此,根据对机械振动信号和工作环境温度、湿度的测量和分析,不用停机和解体方式,就可以对机械的恶劣程度和故障性质有所了解。同时根据以往经验建立相应的处理机制库,从而针对不同的故障做出相应的诊断和处理。整个处理过程如下:
1)传感器采集设备工作状态信号。如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等。
2)特征信号提取。将各种传感器采集信号进行信号分类,刷选出相应的传感器信号,如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。
3)对特征信号处理。对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理,提取出相应的特征信号。
4)对采集信号进行故障诊断。将提取的特征信号进行判断处理,选择相应的故障方法(如小波变换法),分析故障类型和设备状态,然后查询故障类型库,做出相应的决策。
4 结束语
建立在现代故障诊断技术上的钢铁冶炼设备故障诊断系统,可对设备的运行状态进行实时***检测、通过对其监测信号的处理与分析,可真实地反映出设备的运行状态和松动磨损等情况的发展程度及趋势,为预防事故、科学合理安排检修提供依据,可以提高设备的利用效率,产生了很大的经济价值,对此类故障诊断系统的研究有很深远的意义。
参考文献:
[1] 沈庆根,郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社,2006.
[2] 王仲生.智能故障诊断与容错控制[M].西安:西北工业大学出版社,2005.
[3] 李民中.状态监测与故障诊断技术在煤矿大型机械设备上的应用[J].煤矿机械,2006(03).
[4] 傅其凤,葛杏卫.基于BP神经网络的旋转机械故障诊断[J].煤矿机械,2006(04).
设备故障诊断篇7
【关键词】 电子设备 故障诊断 专家系统
随着科技的发展，越来越多的电子产品给人们的生活带来了巨大变化。不同行业的生产制造中也因为引进了大型的电子设备，创造了更大的经济价值。大型电子设备长期处于运行状态会增多技术故障的发生几率。人们迫切希望能够提高设备的故障诊断能力使其保持可靠性。故障诊断的目的在于确保电子设备在工作环境下出现的不明功能失调被迅速查明，确定诱因及性质状态，为下一步的维修处理提供技术预测。一般而言，电子设备的故障诊断技术分为传统技术和智能技术。
一、传统电子设备故障诊断技术
传统的故障诊断技术，以特定领域的理论知识作为技术支撑，需要操作人员保持清醒的认识，能够通过逻辑判断来确定故障的位置、种类及可修复程度等。传统故障诊断技术经历了阈值诊断和算法诊断两个阶段。较为常用的主要有：
1.1单信号处理
由于早期电子设备的集成度不高，一个机组内往往同时存在着大量的集成和分散元件。当操作人员人工使用各种仪表检测时，若检测仪表的输入和输出值不在理论范围内，则被认定故障将会出现或已经出现。
1.2多信号模型
考虑到元件之间的信号耦合问题，借助信息理论中的定量或定性的方法综合分析电子设备出现的故障，实现诊断。
1.3单信号滤波
滤波诊断改进了传统单信号处理方法中未考虑动态数据的问题，通过校对时间序列信号传输的数据，在滤波变换作用下记录信号的特征变量，对采集到的特征量赋予阈值实施诊断。
在多信号模型和单信号滤波中，还积极应用计算机进行仿真实验来辅助诊断。通过一定的仿真建模，能实时采集动态数据，监控整个系统的运行。
二、智能电子设备故障诊断技术
面对结构更加复杂的电子设备，其故障诊断的难度在不断增加，所提出的诊断技术要求在不断提高。传统故障诊断技术在应用过程中逐渐出其不足之处。技术操作本身需要的知识储备较多，且针对更加深层次的故障发力不足。相比之下，智能故障诊断技术的发展，迅速成为了电子设备故障诊断的首选。
2.1分类
智能故障诊断技术根据理论技术的不同可以分为模糊技术、灰色理论、专家系统、模式识别和失效树分析等。其中，以模糊技术、灰色理论、模式识别和失效树分析为代表的技术都着重于借助逻辑判断推理的相关知识，能够将电子设备诊断中故障模糊定位及定性分类等问题部分解决。而专家系统技术，则重点以自身作为技术开发平台，融合多种诊断技术，构建完善的智能故障诊断系统。本文探讨的电子设备智能故障诊断技术着重以专家系统作为研究对象。
2.2专家系统
一个成熟的职能故障诊断专家系统，应该在结构中包含系统知识库、集合数据库、推理机、解释机构、知识获取和人机交互系统、故障预兆分析和识别系统等。专家系统的不同种类具有不同的区别方式，如按照理论运用方式的不同，可将专家系统分为借助符号处理和借助数值处理两类；按照理论描述的不同，可以将专家系统的符号处理类再分为框架式、产生式、语义拓扑、面向对象的系统、基于案例分析的推理等，而借助数值处理的专家系统可分为模糊技术、灰色理论、人工神经网络等。专家系统一般需要考虑以下技术内核：
2.2.1知识库
故障诊断需要建立在一定的知识储备基础上，因此建立专家系统的知识库并积极规划其中的内容十分必要。规划后的知识库更有利于技术理论的搜索和整合维护。具体的规划方法有：①不同的设备故障具有不同的预兆。根据各类预兆情况整合***的知识模块存入知识库中供诊断使用。②可以针对电子设备的不同部位常见故障分别做知识储备。③搭建数学模型，通过不同的表示方法确定不同的知识模块，用来描述不同的知识运用。④对各领域的专业意见进行收集整理，包括设备理论、标准故障知识、专家的历史经验、操作要领等信息。建立不同模块的知识库，能够在故障诊断推理中更便捷的调动知识信息，由各模块交流诊断对象的内容并自由调度提供服务。
2.2.2 推理机
推理机是专家系统的重要部分，充分调动知识来进行逻辑判断。在借助符号处理的专家系统中，推理机采用符号匹配的形式进行逻辑分析和状态搜索。而在数值处理的专家系统中，推理机运用数值进行计算来获得工作进程。推理机使用的推理机制主要是正向、反向和混合推理。一般而言，逻辑推理中的假设由正向推理提出，而反向则用来验证逻辑的真伪。
2.2.3 不确定性
故障诊断存在一定的不确定性。引发不确定性的原因可能来自于故障预兆模糊、实施传递的信号数据不精确、系统在读取知识规则时出现失效等情况。一旦出现不确定性的问题，需要借助包括整理理论、模糊判断、灰色理论在内的确定性理论来解决。
三、智能电子设备故障诊断技术的发展前景
智能故障诊断技术因其技术先进，操作便捷必然成为未来电子设备故障诊断的主要手段。智能诊断技术具有良好的发展前景。首先可以继续扩大当前其在远程故障诊断的优势，拓展使用领域，提高异地的诊断反应能力。其次，可以加深其在分布式多层次的大型电子设备中的应用。同时，与智能故障诊断技术相匹配的微型便携式专用仪器的开发，必然提高智能诊断技术的普及率。
四、结语
智能故障诊断技术和传统故障诊断技术在使用操作中是可以相互补充的。这样能够快速获取被诊断对象的故障信息，分析故障并准确定位，同时测试判断具体的故障部件，及时恢复设备。相信，利用智能故障诊断技术，能够为大型电子设备的维护管理保驾护航。
参 考 文 献
[1] 谢小轩，张浩，曾斌.制造企业远程故障诊断服务系统的研究[J].组合机床与自动化加工技术，2000（12）.
设备故障诊断篇8
一、电力设备状态监测和故障诊断技术的趋势
电力设备状态监测和故障诊断技术最早出现在美国，1967年美国成立了“机械故障预防小组”正是标志着设备状态监测和故障诊断技术的出现，而英国在上世纪六七十年代初期，“英国机器保健中心”率先开展研究工作，并且取得了引人瞩目的成绩。此外，欧洲不同国家纷纷在设备技术上进行设备诊断，并且基于某些方面而言，占有领先地位。基于国内而言，华中理工大学机械学院在互联网上建立了设备故障远程诊断中心，详细地介绍了国内远程诊断进行，并且采用技术示范方式向用户积极提供远程诊断和处理中心。该设备远程诊断中心目的是可以在互联网上实现远程监测、分析及诊断，并且在网上提供人员培训和技术支持等。上海交通大学远程故障诊断中心的建立，对设备故障检测和诊断理论研究进行了研发。
二、电力设备状态监测和故障诊断技术的发展阶段
电力设备状态监测和故障诊断技术在国内发展至今一共经历了四个阶段，电力设备状态监测和故障诊断主要依靠现场获取设备运行时的感观状态，这一感观状态是对异常的噪音、温度、震动进行观看，并凭借自身所具有的经验对有可能存在故障和隐患进行分析，以上是第一阶段。第二阶段中，在不断的发展中，状态监测已经开始依靠测量仪进行设备关键部位的数据采集，并且将获取的参数、速度、频率对记录进行保存。通过对固有参数的计算值和测量参数的数值进行比对，确定故障种类或故障隐患，此外，通过对某些参数值进行比较，依据劣化趋势确定设备是否出现故障或故障隐患。第三阶段中，计算机技术在进一步的发展下，计算机技术管理已经渗透在设备管理中，此外，状态监测和故障诊断技术也逐渐被发展到计算机时代。针对专用的状态监测仪器而言，不仅需要被测量，还可对现场的参数进行记录，并可以对数据进行分析处理。计算机的应用方便了数据的分析处理技术，在具体的处理过程中仅需要将数据采集上的参数传入到计算机，计算机就能够对数据进行了综合分析，依据分析结果制定相关***谱。第四个阶段中，计算机技术的不断发展下，电气设备的状态监测和故障诊断技术的研究已进入深入的发展阶段。
三、开展电力设备状态监测和故障诊断技术的重大意义
当今，电力设备中设备出现故障事件频率较高，因此采取何种有效地措施监测设备运行，确保设备的正常运行，能够在一定限度上发挥潜能。故障诊断本是一门边缘学科，建立在信息技术、计算机应用、信号处理、模式识别理论等现代科学技术成就基础上的综合性科学。借助设备诊断技术，可掌握设备应用过程中的状态，确认整体或局部是否正常，还有助于早期发现相应地故障和原因，并能够预先知道故障的发展趋势。总而言之，故障诊断是早期诊断，防范于未然，故障诊断采用相应地完善措施。电力设备状态监测和故障诊断的经济效益较为客观，均拥有多种类型的大型机组，倘若设备出现故障，将会造成不可估量的损失。可以说，开展电力设备状态监测和故障诊断技术分析具有重大意义。
四、电力设备状态监测和故障诊断技术的长足进步和发展趋势
(一)电力设备状态监测和故障诊断技术的进步
近年来，科学技术的飞速发展下，在信号分析和处理上出现了新情况，如：小波分析、分形维数、全息谱等等较为先进的分析手段都被广泛地应用在具体的分析中。在智能诊断中出现了非精确描述的故障诊断。这一诊断方式已经被广泛地应用在具体的诊断分析技术中。当今，神经网络法具有非线性、联想记忆等特性，也逐渐被投入道路实际的应用中，并且取得较好的效果。基于数据而言，数据库中保存了各种数据，这些数据包括历史数据和实时数据，能够提供相应地借鉴。硬件技术中采用的是嵌入式的CPU和DSP技术，它在一定程度上可实现TCP/IP协议，它在一定程度上能够对网络接口进行组建。
(二)电力设备状态监测和故障诊断技术的未来发展趋势
1.共享诊断知识对于同一类型的企业而言可能分布在不同的城市、不同的地域、甚至是不同的国家，但是它们可能具有相似的设备，因此，电力设备状态监测和故障诊断技术在发展的过程中已经实现了知识共享，知识共享能够避免知识重复获取，不同地域的企业完全可以采用相同的知识诊断系统。2.远程监测诊断和网络化跟踪的实现当今，远程监测诊断和网络化跟踪的实现在极大的程度上实现了知识和数据共享，并且，这一远程监测诊断不仅对员工经验的不足进行了弥补，还在一定程度上大大提高了故障诊断的精准性。此外，状态监测能够实现网络化根据，及时察觉出变化，进而促进监测系统得到进一步的发展。
五、结语
设备故障诊断篇9
关键词：机械设备；故障检测诊断技术；前景
随着科学技术的发展，如今机械设备的精密程度和造价都越来越高，因此，一旦出现故障就会导致严重的后果，首先是机械设备损坏带来的修理费用、停工等直接经济损失，其次在机械出现故障时可能会导致工作人员的伤亡，除此之外还会导致环境的污染等，因此，要对机械设备在运行过程中的状态进行检测、诊断，并根据诊断结果及时采取相关措施，力求将损失降为最小的同时，保证机械设备的运行安全、防止突发事故的产生，机械设备故障检测诊断技术就是基于这样的需要而迅速发展起来的。
1.机械设备故障检测诊断技术现状
1.1.振动监测诊断
振动监测诊断技术是目前机械设备故障检测诊断技术领域应用最广泛的技术，是根据机械设备的振动状态和振动特征来判断设备运行是否正常、是否存在潜在故障。一般来讲，振动监测诊断技术在监测过程中对设备无任何干扰，因此在实际工作中具有简便易行的优点。在实践中，要根据机械设备本身的振动特点来选择合适的传感器对其振动速度、加速度、位移等参数进行采集，然后通过A/D转换器将采集到的模拟信号转化为数字信号，并传输给数据诊断系统，诊断系统对所传过来的数据进行分析，将分析结果以曲线***的形式输出在显示屏上，供工作人员参考，工作人员凭借这些谱***来判断机械设备运转是否正常，是否存在异常部位。
1.2.噪声监测诊断技术
在机械设备运行过程中，机械的振动总是不可避免的，尤其是在某些部位异常的情况下，通常会产生异常的噪声，这就给机械设备故障检测诊断提供了一个出路。通过噪声来对机械设备进行检测诊断的技术方法主要有人工方法和频谱分析方法等。其中，人工方法就是利用人耳的听觉来判断设备运行的声音是否正常，是否存在非正常的噪音，并判断噪音声源的大概位置，如噪音不明显，还可借助于声音放大器、声级计等寻找噪声源。频谱分析法就是利用声探头来对声源进行识别，然后将声音数据生成频谱***，用以判断是否存在异常声源和异常声源的位置。
1.3.红外测温检测诊断技术
红外测温检测诊断技术的工作原理就是利用机械设备在运行过程中，零部件的表面会由于摩擦作用产生一定的热量（表现为零部件表面的温升），而如果某零部件发生异常则其摩擦力越大，表面温度上升程度就越高，因此可以通过红外测温仪器采集到的温度数据来判断机械设备的运行状况是否正常，如有异常就会及时发现，以便采取措施，防止进一步恶化成为故障甚至导致事故，有利于提高设备的使用寿命。
2.当前机械设备故障检测诊断技术的不足之处
2.1.没有一套完整的检测诊断技术理论体系
当前的机械设备故障检测诊断的各种技术缺乏一套完整的理论体系，因此在实践中往往是特定的设备可能发生的特定故障，采用相应特定的检测诊断技术，并且该项技术的应用是否合理有效也缺乏相应的评价标准，因此当前的各种检测诊断技术都不能做到普遍的应用。
2.2.故障检测诊断的准确性有待提高
当前的机械设备故障检测诊断技术抗干扰能力较差，以噪声监测诊断法为例，由于故障产生的振动噪声与机械设备特征噪声之间的关系较为复杂，即便是同种设备由于制造、安装等偶然因素也会导致差异性很大，同时在监测过程中可能会产生噪声的叠加，如不对信号进行过滤、提纯等处理就会导致数据不准确，或者即便对信号进行了相应的处理也会产生误差，造成结果与实际情况的偏离。除此之外，传统的故障检测诊断技术对检测仪器、仪表的质量、精密度以及工作人员的工作经验等均有较大程度的依赖性，这些都成为检测数据不准确的潜在因素。
3. 机械设备故障检测诊断技术的发展趋势
3.1.多学科多技术相结合
随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及遥感技术的快速发展，促使机械设备故障检测诊断技术也向着多学科、多技术相结合的方向发展。例如，为解决当前技术浪费资源以及缺乏技术理论体系的问题，可以结合计算机、数据库和信息技术为一体建立远程协作诊断系统，其工作原理是：以具备丰富经验和高超技术水平的大型科研单位为检测诊断中心，通过网络与各大生产企业的大型机械设备建立联系，一方面可以为这些大型企业提供专业的故障检测诊断服务，另一方面通过建立数据库，可以将各种机械设备的日常故障检测、诊断数据、经验等录入数据库，为日后的工作提供参考，实现资源的有效整合。可以预见，这种建立在计算机网络和数据库技术之上的机械设备故障检测诊断系统在未来企业的设备管理和维护中会发挥越来越重要的作用。
3.2.人工智能专家系统的应用
在传统故障检测诊断技术中，专家的经验处于非常重要的地位，然而专家的数量毕竟有限，并且由于地理位置等客观原因存在，专家不可能及时来到现场，这就使专家的作用不能充分发挥出来。而将专家的经验录入数据库，建立人工智能专家系统可以很好解决这一问题，人工智能系统结合了计算机、数据库、仿生学等知识，使系统可以模拟专家的思维对机械设备的故障进行预判，有利于提高机械设备故障检测诊断的准确性和效率。
3.3.传感器与检测仪器的功能集成化
传统的传感器与检测仪器的功能一般较为单一，只检测一种特定的数据。在可预见的未来，机械设备故障检测用传感器将实现振动、噪声、温度等等参数检测功能的集成化，通过一种传感器和检测仪器就可以实现多种参数的检测，因此在判断机械设备的运行状态以及故障检查时就可以多方参考，提高检测和诊断的准确性。
4.结语：
机械设备的故障检测诊断技术正处在传统技术向智能化技术、多功能化转变的阶段，但先进的检测诊断技术一定要配套相应的快速维护维修技术，才能使机械设备更好地为企业生产服务。
参考文献：
设备故障诊断篇10
【关键词】煤矿设备；故障诊断；维修
煤炭资源作为国家发展的主要能源，煤炭生产过程也逐渐走向机械化，进而煤矿设备的种类不断增加，而煤矿设备在正常运行的过程中，很容易受到内部或外部因素的影响而出现设备故障，给煤炭开采效率带来极大的影响，对此，本文主要对煤矿设备的故障诊断和维修进行分析。
1煤矿设备的故障诊断技术分析
1.1振动检测诊断技术
众所周知，煤矿设备在运行的过程中，极易受到内部或外部因素的影响而出现故障，而煤矿设备的故障将会给煤矿生产造成极大的安全威胁，因此，需要做好平时的故障诊断工作，及时发现设备的故障并对其采取相应的维修[1]。一般情况下，煤矿设备在正常运行中都会发出振动信号，可以对发出的振动信号进行诊断，来分析煤矿设备运行时的各项参数，这样不仅可以实现对煤矿设备运行的监测，同时也便于发现煤矿设备的故障现象，以便于及时对其采取有效的维修措施。通过大量的实践证明，煤矿设备的振动检测诊断技术在应用的过程中具有方便、快捷、准确等特点，尤其适合应用于发出振动频率较高的煤矿设备诊断中，而且，该技术也被广泛的应用到煤矿设备的检测中，及时规避煤矿设备故障风险，能够显著的提高煤矿设备的运行效率。
1.2油液磨屑检测诊断技术
油液磨屑检测诊断技术是煤矿设备故障诊断的重要技术之一，并被广泛的应用到煤矿设备的故障检测工作中[2]。在正常情况下，煤矿设备在运行的过程中，会应用到各种油，与此同时，煤矿开采的过程中也会产生一定的废水、废气、废渣，而油液磨屑检测诊断技术主要就是提取设备使用的油、液压系统用油等相应的油样样品，再利用现代化油液分析技术来对油液成分进行全面的分析，将得出的物理参数、化学参数等进行综合性的对比，以此来判断煤矿设备的故障原因，从而有效的提升煤矿设备的故障诊断效率。
1.3无损状态检测诊断技术
在进行煤炭开采的过程中，会应用到大量的煤矿设备，而各类煤矿设备在运行的过程中极有可能发生故障，对于一些外在的故障来说，采用一般的故障诊断方法即可确定其故障原因[3]。然而，在这些煤矿设备中还存在着一些故障并不会在设备的外观表现出来，而受到影响的主要是设备的运行性质、状态等，不仅会降低煤矿设备的生产效率，同时也会给煤矿设备的安全运行埋下安全隐患。而通过无损状态检测诊断技术，可以有效的探测到煤矿设备内部的运行情况，及时发现煤矿设备内的缺陷，并及时对其采取有效的处理措施，避免故障继续发展对煤矿设备的运行效率造成影响。现阶段对煤矿设备采取的无损状态检测诊断技术主要有声全息检测、渗透检测、中子检测、超声波检测、射线检测等相关技术，每项检测技术都有着它的优势，当然，由于检测特征的不同，因此在对煤矿设备进行无损状态检测诊断的过程中，应根据实际的环境以及煤矿设备的实际情况来采用相应的检测技术，这样才能将其作用充分的发挥出来，当然，为了确保检测的安全性、全面性等，可以对其采取两种或两种以上的无损状态检测诊断技术。该检测诊断技术主要对煤矿设备的缺陷以及缺陷位置、材质等进行全面的分析，可以很准确的对煤矿设备运行故障进行定位，同时，可以有效的提升煤矿设备的运行性能，不仅确保设备在最佳状态下运行，同时对延长煤矿设备的使用寿命也有着一定的作用。
2煤矿设备的维修方式分析
2.1周期性维修
所谓周期性维修方式，主要就是结合煤矿设备的运行特点，对其进行定期的维修，确保煤矿设备运行的安全性、可靠性[4]。在周期性维修的过程中需要注意的是，由于各类煤矿设备的运行特点不同、所处的运行环境不同，对不同煤矿设备的维修周期也不同，因此，应结合这些运行因素进行全面的分析，再结合设备的实际情况制定合理的维修周期，并且，为了确保每次维修工作的质量，相关管理人员应对周期性维修时间以及维修的程度等进行相应的管理，同时，管理制度也应根据实际情况进行相应的调整，从而确保煤矿设备安全运行。从某种意义上来讲，周期性维修方式主要是以预防设备故障发生为主，也可以将其称之为预防性维修方式，可以有效的减少煤矿设备故障的发生率，而且，在每次对设备进行维修的过程中，可以对其进行风险评估，通过每次的评估数据来对下一次的维修时间以及维修周期进行调整，将煤矿设备运行故障的潜在安全隐患消除，全面提高煤矿设备的运行性能，从而有效的提升煤矿开采效率。
2.2设备故障事后维修
在煤矿开采过程中会应用到大量的机械设备，而且，每种设备的运行特点以及运行环境也有着一定的差异，虽然周期性维修方式是为了防止煤矿设备故障的发生，然而，在煤矿设备实际的运行中，受到内部或外部因素的影响，会导致设备出现突发性故障，而对这些故障的处理称之为设备故障事后维修[5]。相对来说事后维修的目标更加明确，也比较容易进行维修，当然，事后故障维修也存在一些特殊性的故障，会给故障维修工作造成较大的困难，尤其是在利用检测设备无法准确判断故障发生的情况下，可能会延长故障维修时间，对煤矿的开采效率造成极大的影响。在科学技术快速发展的过程中，对设备故障事后的维修虽然无法更好的满足当前煤矿设备的运行要求，但是，在设备故障发生的情况下则必须应用这种故障处理方式。
3结语
综上所述，在社会经济快速发展的过程中，煤矿企业的发展也极为迅速，而煤矿企业的生产效率与煤矿设备运行的安全性、可靠性有着密不可分的关系，也就是说，一旦煤矿设备运行过程中出现故障，也将会给煤矿企业的生产造成一定的影响，甚至会引发安全事故，因此，必须做好煤矿设备的故障诊断和维修工作。作者结合自身多年的工作经验，主要对煤矿设备的振动检测诊断技术、油液磨屑检测诊断技术、无损状态检测诊断技术以及周期性维修方式、设备故障事后维修等方面内容进行分析，希望可以引起相关部门的重视，同时也希望能够进一步提高煤矿设备的故障诊断和维修效率，确保煤矿企业的稳定发展。
参考文献：
[1]黄伟力,黄伟建.机械设备故障诊断技术及其发展趋势[J].矿山机械,2012,14(01):130-131.
[2]王智萍.煤矿机械设备的故障诊断及维修技术探析[J].煤炭技术,2013,03(08):125-126.