工程机械设备故障与检测

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时间:2019-06-10

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1、1.简述设备故障诊断的意义目的和任务。答:设备故障诊断的意义:提高现代设备的安全性和可靠性,减少灾难性事故的发生;目的是:能及时地正确的对各种异常状态或故障状态或故障状态做出诊断预防或消除故障对设备的运行进行必要的指导提高设备的运行可靠性安全性和有效性以期把故障损失降低到最低水平2保证设备发挥最大的设计能力3通过检测监视故障分析性能评估等为设备结构优化设计改造优化设计各理论制造及生产过程提供数据和信息。任务:监视设备的状态,判断其是否正常,预测和诊断设备并消除故障指导设备的管理和维修。2.简述设备故障诊断技术的定义,内容,类型和基本方法。答:技术就是在设备运行中或基本

2、不拆卸设备的情况下掌握设备运行状况,判定产生故障的部位和原因以及预测设备状态的技术,内容:状态监测分析诊断和故障预测三个方面分类:1按诊断对象分,旋转机械诊断技术,往复机械诊断技术,工程结构诊断技术,运载器和装置的诊断技术,通信系统诊断技术,工艺流程诊断技术2按诊断目的和要求分:功能诊断和运行诊断,定期诊断和连续诊断,直接诊断和间接诊断,常规工程和特殊工况诊断,在线诊断和离线诊断3按诊断方法的完善程度分类:简易诊断,精密诊断技术。诊断的基本方法有:传统的故障诊断方法,故障的智能诊断方法,故障诊断的数学方法。3.机械设备故障的信息获取和检测方法有那些。答:方法:直接观测

3、法,参数测定法,磨损残渣测定法,设备性能指标的测定。检测方法:振动和测噪声的故障检测,振动法,特征分析法,模态分析法与基本参数识别法,冲击能量与冲击脉冲测定法,声学法,磁粉探伤法,涡流探伤法,激光全息检测法,微波检测技术发射技术,设备零部件材料的磨损及腐蚀故障检测,光纤内窥技术,油液分析技术,温度压力,流量变化引起的故障检测,使用仪器测量。4.简述振动检测和诊断系统的组成和原理,说明其区别。答:振动检测系统由传感器,信号调理器,指示仪表和信号记录仪组成,振动诊断系统由激振器,传感器,一次仪表,磁带记录仪,分析仪,数据采集记录和存储器等组成,振动检测系统利用系统上某些对

4、故障敏感点振动信号的变化规律来检测系统的状态或寻找判断故障源,振动诊断系统利用激振系统使诊断对象产生某种振动进行系统的动态实验,区别:振动控制系统可以实现对设备的在线检测和诊断,可直接检测系统的动态响应,信号作为原始信息,振动诊断系统可与检测系统联机在线使用,被检测的信号可直接接到不同类型的检测仪上或分析仪上进行实时状态监测和诊断,也可录到磁带记录仪上或联结于数据采集记录和存储器以备进行深入的故障诊断分析。5.测振传感器有哪些类别简述其工作原理。答:分类,磁电式速度传感器,压电式加速度传感器,电涡流式位移传感器。原理:磁电式,磁路里有圆环形空气间隙,而线圈处于气隙内并

5、在振动时相对于气隙运动,基于电磁感应原理,当运动的导体在固定的磁场里切割运动导体两端,就感应出电动势,其感应电动势与线圈相对于磁力线的运动速度成正比。压电式,是利用某些晶体材料能将机械能转化成电能的压电效应而制成的传感器,当其承受机械振动时在它的输出端能产生与所受的加速度成比例的电荷或电压量。电涡流:在传感器的端部有一线圈,线圈中有频率较高的交变电压通过,当线圈平面靠近某一导体面时由于线圈磁通穿过导体,使导体的表面层感应出现涡流i,而i所形成的磁通o又穿过原线圈,这样原线圈与涡流线圈形成了有一定耦合的互感,耦合系数的大小与三者之间的距离及导体的材料有关,在传感器的线圈

6、结构与被测导体材料确定之后,传感器的等效阻抗以及谐振频率都与间隙的大小有关,此即非接触式的涡流传感器测量振动位移的依据,它将位移的变化线性地转化成相应的电压信号以便进行测量。6.简述振动检测技术的应用。答:选定测量和分析方法,确定测量系数,确定测量位置,确定测量周期,确定测量条件,记录测量结果,选定判断标准,分析劣化趋势。7.什么是故障树,简述故障树分析法的基本原理和步骤。答:故障树分析是一种针对某个特定的不希望事件的演绎推理分析,是一种将系统故障将故障形成的原因进行有总体至部件按树枝状逐步细化的分析方法。故障树分析原理:一般是把所研究系统最不希望发生的故障状态作为辨

7、别和估计的目标,即为顶事件,然后再一定的环境与工作条件下首先导致事件发生的必要和充分的直接原因,把他们作为第二级,依次再找出导致第二级事件发生的直接原因因素作为第三级,如此,逐级展开一直追溯到最基本的故障事件为止。故障树分析步骤:选择顶事件,建立故障树,求故障树的结构函数,定性分析,定量分析。定量分析是为了找出导致顶事件发生的所有可能的故障模式,弄清系统出现某种最不希望的故障事件有多少种可能性。定量分析是求顶事件的特征量和底事件的重要度。8.什么是故障树的割集,最小割集,路集,最小路集,简述最小割集的计算方法。答:割集如果有子集Cj所对应的状态向量为

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