① 振動監測和故障診斷行業的前景怎麼樣啊，小弟剛剛從事此行業，請大俠們指點
機械故障診斷 需要進一步確定故障的性質，程度，類別，部位，原因，發展趨勢等，為預報，控制，調整，維護提供依據。主要包括信號檢測，特徵提取，狀態識別，診斷決策。診斷技術發展幾十年來，產生了巨大的經濟效益，成為各國研究的熱點。從診斷技術的各分支技術來看，美國佔有領先地位。美國的一些公司，如Bently，HP等，他們的監測產品基本上代表了當今診斷技術的最高水平，不僅具有完善的監測功能，而且具有較強的診斷功能，在宇宙、軍事、化工等方面具有廣泛的應用。美國西屋公司的三套人工智慧診斷軟體（汽輪機TurbinAID，發電機GenAID，水化學ChemAID）對其所產機組的安全運行發揮了巨大的作用。還有美國通用電器公司研究的用於內燃電力機車故障排除的專家系統DELTA；美國NASA研製的用於動力系統診斷的專家系統；Delio Procts公司研製的用於汽車發動機冷卻系統雜訊原因診斷的專家系統ENGING COOLING ADCISOR等。近年來，由於微機特別是便攜機的迅速發展，基於便攜機的在線、離線監測與診斷系統日益普及，如美國生產的M6000系列產品，得到了廣泛的應用。英國於70年代初成立了機器保健與狀態監測協會，到了80年代初在發展和推廣設備診斷技術方面作了大量的工作，起到了積極的促進作用。英國曼徹斯特大學創立的沃森工業維修公司和斯旺西大學的摩擦磨損研究中心在診斷技術研究方面都有很高的聲譽。英國原子能研究機構在核發電方面，利用雜訊分析對爐體進行監測，以及對鍋爐、壓力容器、管道得無損檢測等，起到了英國故障數據中心的作用。目前英國在摩擦磨損、汽車、飛機發動機監測和診斷方面仍具有領先的地位。歐洲一些國家的診斷技術發展各具特色。如瑞典SPM公司的軸承監測技術，AGEMA公司的紅外熱像技術；挪威的船舶診斷技術；丹麥的B&K公司的振動、雜訊監測技術等都是各有千秋。日本在鋼鐵、化工等民用工業中診斷技術佔有優勢。東京大學、東京工業大學、京都大學、早稻田大學等高等學校著重基礎性理論研究；而機械技術研究所、船舶技術研究所等國立研究機構重點研究機械基礎件的診斷研究；三菱重工等民辦企業在旋轉機械故障診斷方面開展了系統的工作，所研製的「機械保健系統」在汽輪發電機組故障監測和診斷方面已經起到了有效的作用。我國診斷技術的發展始於70年代末，而真正的起步應該從1983年南京首屆設備診斷技術專題座談會開始。雖起步較晚，但經過近幾年的努力，加上政府有關部門多次組織外國診斷技術專家來華講學，已基本跟上了國外在此方面的步伐，在某些理論研究方面已和國外不相上下。目前我國在一些特定設備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監測診斷產品。全國各行業都很重視在關鍵設備上裝備故障診斷系統，特別是智能化的故障診斷專家系統，在電力系統、石化系統、冶金系統、以及高科技產業中的核動力電站、航空部門和載人航天工程等。工作比較集中的是大型旋轉機械故障診斷系統，已經開發了20種以上的機組故障診斷系統和十餘種可用來做現場故障診斷的攜帶型現場數據採集器。透平發電機、壓縮機的診斷技術已列入國家重點攻關項目並受到高度重視；而西安交通大學的「大型選轉機械計算機狀態監測與故障診斷系統」，哈爾濱工業大學的「機組振動微機監測和故障診斷系統」。東北大學設備診斷工程中心經過多年研究，研製成功了「軋鋼機狀態監測診斷系統」，「風機工作狀態監測診斷系統」，均取得了可喜的成果。可用於機械狀態監測與故障診斷的信號有振動診斷、油樣分析、溫度監測和無損檢測探傷為主，其他技術或方法為輔的局面。這其中又以振動診斷涉及的領域最廣、理論基礎最為雄厚、研究得最為充分。目前，在振動信號的分析處理方面，除了經典的統計分析、時頻域分析、時序模型分析、參數辨識外，近來又發展了頻率細化技術、倒頻譜分析、共振解調分析、三維全息譜分析、軸心軌跡分析以及基於非平穩信號假設的短時傅里葉變換、Winger分布和小波變換等。而當代人工智慧的研究成果為機械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的專家系統不僅在理論上得到了相當的發展，且己有成功的應用實例，作為人工智慧的一個重要分支，人工神經網路的研究己成為機械故障診斷領域的一個最新研究熱點。隨著計算機技術、嵌入式技術以及新興的虛擬儀器技術的發展，故障診斷裝置和儀器己經由最初的模擬式監測儀表發展到現在的基於計算機的實時在線監測一與故障診斷系統和基於微機的攜帶型監測分析系統。這類系統一般具有強大的信號分析與數據管理功能，能全面記錄反映機器運行狀態變化的各種信息，實現故障的精確診斷。隨著網路技術的發展，遠程分布式監測診斷系統成為目前的一個研究開發熱點。
② 煤礦機械設備故障診斷方法有哪些
我國煤礦機械設備故障診斷技術主要包括下面幾個：
1、油品分析的故障診斷方法
提取煤礦機械設備的潤滑體系中的油樣，使用油品分析技術例如鐵譜分析儀等，辨別或是觀測油液中磨屑顆粒的形態，對其化學物理成分發生的改變做出判別，最終對機械設備的運轉情況做出分析判斷。
2、工業內窺鏡故障檢測方法
當前應用最為廣泛的檢測技術就是不損害機械設備的故障檢測方法，最大的優點就是檢測的機械設備在不會受到損害的情況下進行表面和內部的問題檢查。最常見的就是利用工業內窺鏡對煤礦機械設備進行檢測，能初步分析被檢測機械設備的材質、加工程序以及存在的問題，從而排查會出現的故障。
3、振動分析檢測的故障診斷方法
這種技術主要依據了機械設備運轉時振動產生的信號頻率的區域性特性，以及特性數值發生的改變情況，對機械設備運轉情況進行分析研究從而診斷出故障。利用振動分析儀對機械設備的運轉特性和變化情況進行分析檢測，能過准確的，直接的，及時的表現出來，這種技術方法既簡單又具有實際應用效果，使用非常廣泛。
4、紅外測溫的故障診斷方法
因為機械設備的摩擦損害、燒壞的電器之間的節點等原因，設備材料的部分溫度會提高，進而對設備材料的其他功能造成損害。依據這些因素，使用紅外測溫儀，對機械設備不同部分進行溫度監測，根據溫度的變化對機械設備運轉情況做出科學診斷。
③ 機械設備故障診斷技術有哪些應用_什麼是機械故障診斷技術
1、故障診斷的發展現狀
目前,國內檢測診斷技術的研究主要集中在以下幾個方面:
(1)感測技術研究:感測技術是反映設備狀態參數的儀表技術。國內先後開發了各種類型的感測器,如屯渦流感測器、速度感測器、加速度感測器和溫度感測器等;最近開發的感測技術有光導纖維、激光、聲發射等。
（2）關於信號分析與處理技術的研究:從傳統的譜分析、時序分析和時域分析,開始引入了一些先進的信號分析手段,如快速傅立葉變換,Wigner譜分析和小波變換等。這類新方法的引入彌補了傳統分析法的不足。
（3）關於人工智慧和專家系統的研究:這方面的研究已成為診斷技術的發展主流,目前已有日程機械故障診斷專家系統，但這一技術在工程方面的研究尚未達到人們所期望的水平。
（4）關於神經網路的研究:比如旋轉機械神經網路分類系統等的研究已經取得了應用,取得了滿意的效果。
（5）關於診斷系統的開發與研究:從單機巡檢與診斷到上下位機式主從機結構,直至以網路為基礎的布式系統的結構越來越復雜,實時性越來越高。
（6）專門化與攜帶型診斷儀器和設備的研製與開發。目前,我國的冶金、電力、化伏神工等行業的故障診斷技術己經很成熟,得到了廣泛的應用。
2現代故障診斷方法
工程機械運行的狀態千差萬別，出現的故障也是多種多樣，採用的診斷方法也各不相同。在眾多的診斷方法中，比較常用的診斷方法有振動監測診斷方法、無損檢測技術、溫度診斷方法和鐵譜分析方法等。近十幾年來，模糊診斷、故障樹分析、專家系統、人工神經網路等新的診斷技術不斷出現，故障診斷技術逐步向智能化方向發展。
（1）故障樹診斷方法
故障樹診斷方法是從研究系統中最不希望發生的故障狀態(結果)出發，按照一定的邏輯關系從總體到部件一層層的逐級細化，推理分析故障形成的原因，最終確定故障發生的最初基
本原因、影響程度和發生概率。它是一種圖形演繹法，把系統故障與導致該故障的各種因素形象地繪成故障圖表，能較直觀地舉賀反映故障、元部件、系統及因素、原因之間的相互關系，也能定量計算故障程度、概率、原因等。該方法直觀、快速診斷、知識庫很容易動態修改，但其缺點是受主觀因素影響較大，診斷結果嚴重依賴於故障樹信息的正確性和完整性，不能診斷不可預知的故障。
（2）故障診斷專家系統
專家系統是一種基於知識的人工診斷系統，是利用大量人類專家的知識和推理方法求解復雜的實際問題的人工智慧程序。故障診斷專家系統是研究最多、應用最廣的一類智能診斷技術，主要用於沒有精確數學模型或很難建立數學模型的復雜系統。專家系統存在的主要問題是知識獲取困難、運行速度慢。在採用先進感測技術與信號處理技術的基礎上研製開發正廳派的故障診斷專家系統，將現代科學的優勢同領域專家豐富經驗與思維方式的優勢結合起來，已成為故障診斷技術發展的主要方向。
（3）基於模糊數學的故障診斷方法
工程機械的狀態信號傳播途徑復雜，故障與特徵參數間的映射關系模糊，再加上邊界條件的不確定性、運行工況的多變性，使故障徵兆和故障原因之間難以建立准確的對應關系，用傳統的二值邏輯顯然不合理，因此選用隸屬度函數，用相應的隸屬度來描述這些症狀存在的傾向性。基於模糊數學的故障診斷方法就是通過某些症狀的隸屬度和模糊關系矩陣來求出各種故障原因的隸屬度，以表徵各種故障的傾向性，從而可以減少許多不確定因素給診斷工作帶來的困難。但是對於復雜的診斷系統，要建立正確的模糊規則和隸屬度函數非常困難，而且需要消耗大量的時間。
（4）基於神經網路的故障診斷方法
神經網路是一種信息處理系統，是為模仿人腦工作方式而設計的，它帶有大量按一定方式連接的和並行分布的處理器。由工程機械各個系統的信息提取故障特徵，通過學習訓練樣本來確定故障判決規則，從而進行故障診斷。用於故障診斷的神經網路能夠在出現新故障時通過自學習不斷調整權值，可以提高故障的正確檢測率，降低漏報率和誤報率。神經網路具有對故障的聯想記憶、模式匹配和相似歸納能力，以實現故障和徵兆之間復雜的非線性映射關系。對於多故障、多過程的復雜工程機械以及突發性故障或其他異常現象，其故障形成的原因與徵兆的因果關系錯綜復雜，藉助神經網路系統來解決是行之有效的。
（5）支持向量機的故障診斷方法
典型故障數據樣本的嚴重不足是制約故障智能診斷技術發展的主要原因之一。支持向量機(SVM)是一種基於統計學習理論的新型機器學習方法，其目標是得到現有信息下的最優解而不僅僅是樣本數趨於無窮大時的最優解。這一點特別適合於故障診斷這種小樣本情況的實際問題解決
④ 振動測量與設備故障診斷
;一、 概述;機械故障診斷學是一門近二十年內發展起來的新學科，是現代化設備維修技術的重要組成部分，並且正在日益成為設備維修管理工作現代化的一個重要標志。此項技術的應用主要是對確保機械設備的安全，提高產品質量，節約維修費用以及防止環境污染起著很重要的作用。在機械故障設備的的狀態監測和故障診斷技術中有多種方法可使用。例如振動監測技術、油液分析技術、紅外測溫技術、聲發射技術、無損檢測技術等。其中振動監測技術是普遍採用的基本方法，因為振動的理論和測量方法都比較成熟，且簡單易行。另外，據統計，機械故障90%可以從振動測量中檢測出來。振動測量和信號分析一直是作為預知維修的主要手段，各行業設備部門缺逗要開展這項工作一般都是從這二方面起家的。振動監測技術就是「對設備的振動信號進行檢測、分析處理，故障識別和預報的一種技術」。二、簡易診斷與精密診斷設備的狀態監測技術是指對設備（部件、零件）的某些特徵參數進行測試，並根據所得測定值與規定的正常值來作比較以判斷設備的工作狀態是否正常或異常（存在故障），也稱為簡易診斷。設備故障診斷技術則不僅要對機器設備的狀態是否正常作出判斷，更重要的是對機器故障的原因、部位及嚴重程度作出估計。故稱為精密診斷。目前比較普及的還是簡易診斷（狀態監測），而精密診斷真正用於生產還是少數，而且主要用於高精尖設備上。這一狀況歐美和日本都一樣，具有普遍性。這表明簡易診斷比較成熟，簡便易行，而精密診斷還屬於一種開發性技術，尚不夠成熟。另外精密診斷的費用也比較高，需要精密的儀器，要由經過專門訓練的工程師來進行，所以只在重要的設備上進行。這一點對我國開發推廣診斷技術時值得注意。當前應該把重點放在普及簡易診斷或狀態監測上。同時積極開發精密診斷技術，使它盡快達到使用水平。據有關資料統計，利用簡易診斷儀器可以解決設備運行中50%的故障。由此可見，簡易診斷在設備管理與維修中的重要作用。以日本新日鐵公御手司為例，看設備診斷技術在設備管理與維修中的應用：（圖1）新日鐵認為：在大型鋼鐵聯合企業中，為確保全系統設備的正常運行，有兩項技術必須實行。一是有效地監視機器狀況，即「設備監測技術」。二是精確的診斷方法。即：「精密診斷技術」。1.「設備監測技術」。這類技術應滿足如下要求a、能迅速地對各種類型的機械進行測量a能進行現場結論b、經濟,使用方便;c、目前，新日鐵在這方面已開發出了一系列的硬體，專門用於鋼鐵聯合企業中的各類設備，新日鐵把用於設備監測技術的硬體分為三類：（1） 第一類是供日常檢查人員隨身攜帶使用的，能定量顯示結果的各種小型儀器。譬如：機器檢測器，油膜檢測器，小型測振儀、馬達檢測器，聲發射裂紋檢測器等。（2） 第二類是監視儀表，通常是安裝在現場的，可進行自動數據采樣，自動數據記錄與作為傾向管理的圖譜相對照，異常情況判別圖譜顯示等等，譬如：旋轉機械監視儀，壓縮機監測儀，熱軋機監視儀等。（3） 第三類是數據<這需要第一類儀器測量得到的數據作為輸入才能進行工作。可自動處理大量測量數據，並記錄，儲存與控制圖譜相對照，發出控制信號等2.「精密診斷技術」當通過使用設備監測技術進行測量，與作為傾向管理的圖譜或數值相比較之後，當指出已存在故障或者是預測可能發生故障時，有必要進行精密診斷，通過精密診斷，不僅要確定故障是否的確存在，並且，當存在故障時，還需診斷出它的位置，原因及程度，新日鐵認為：這類技術必須由專門的、稱為精密診斷檢查的技術人員來進行，在這方面，新日鐵近幾年來也開發出了二類儀器：（1） 一類是專門用的儀器，主要是用於旋轉機械的，這類儀器通常必須配合各種軟體技術（譬如：參照診斷手冊，振動嚴重性判據等）進行使用，同時，結合設備狀況進行分析、判斷，譬如：旋轉機械自動診斷系統，自動平衡儀，聲發射裂紋分析儀等。（2） 另一類是通用儀器，用於狀態診斷的測量及分析的儀器。譬如：信號;記錄儀信號分析儀，傳遞函數分析儀等;由「設備監測技術」和「精密診斷技術」這大類技術就構成了新日鐵的「設備狀態診斷系統」如圖2所示。;三、振動測量在機器狀態監測中的應用;1. 測量方法的進步一台設計得很好伏拆賣的機器，它的固有振級也很低。但當機器磨損、基礎下沉、部件變形時，機器的動態性能開始出現各種細微的變化：軸變得不對中，部件開始磨損，轉子變得不平衡，間隙增大。所有這些因素都在振動能量的增加上反映出來。因此，振動加劇常常是機器要出毛病的一種標志，而振動是可以從機器的外表面測到的。過去，設備工程師根據經驗靠手摸、耳聽來判斷機器是否正常或其故障是否在發展。但今天機器的轉速很高，許多起警告性的振動出現在高頻段，因此，只有用儀器才能檢測出來。做法是：在機器運行良好的狀況下，具有一個典型的振級和頻譜特徵。而當機器的故障在發展的時候，機器的動態過程以及機器零件上的一些作用力也隨著變化，從而影響機器的振動能級和頻譜的圖形。通過這樣的振動的測量和分析，我們可以知道機器的工作狀態的變化以及是否需要維修。把振動測量用於機器狀態監測值得注意的是：成功未必取決於初期大量投資去配備帶高級計算機的分析儀器。許多成功的例子開始是在具有代表性的機組中採用不太昂貴的模擬式振動表和分析儀。當取得經驗並計劃擴充時，就自然地發展為採用更快更強有力的儀器。明智的做法是一開始就購買高質量的儀器。如果許多新方案由振動測量方面經驗有限的工程師來承擔，加上測量結果不準確而且前後矛盾就會大大限制視情維修的可信度。上海星晟檢測儀器有限公司就是遵循這一思路開發出一系列攜帶型測量儀器。像：VIB-5、VIB-10、VIB-15、VIB-20、BT2000、BA2010等產品。2. 測量儀器及測量系統對振動進行周期監測的儀器系統按其復雜程度可分成三檔：（1） 簡單系統最簡單的系統是用一種直讀式的袖珍振動表在一定的頻率范圍內去測量振動級別。把測量結果與通用標准或每台機器的專用參考值相比較。對那些用振動測量進行狀態監測以取得經驗的人員來說，一個高質量的手持振動計是需要的。這種振動計在10~1000HZ或10~10000HZ的頻率范圍內能讀出單一的振動加速度或速度的均方根值（RMS）或峰值。速度的RMS值可直接與標準的振動嚴重性評定值相比較，從而知道需要維修的程度。雖然寬頻帶振動計在早期故障檢測、診斷及損壞預測方面的作用是有限的，但也是必須的。（2） 振動狀態監測的系統（a） 頻率分析的基本系統用於機器狀態監測的頻率分析系統有若干種配置方式。如果想從有限的投資開始而且只有幾十個測量點時（不是幾百和幾千個測量點），電池供電的振動分析儀和振動能級;是優越的。這種配套裝置能對各監測點依次畫出其窄帶頻譜圖。每次測量和分析約需要幾分鍾，每個測量點的數據用手工登記在記錄卡上。把每個測量點的參考頻譜記錄下來並復制在透明的卡片上。以後取得的頻譜放在參考頻譜下面，兩張卡片一對照立即可以找到差別所在。如果某一頻率的振級增加就畫出其振級——時間曲線，從而可預測其發展趨勢。有些用戶平時只進行有規律的簡單寬頻監視，當振級有明顯變化時才應用頻率分析。這種方式有助於故障發展的診斷而不能用於早期警告和趨勢發展的規律分析。（b） 先進的機器狀態監測系統當有大量的機器測點需要監測時，採用更完善的系統是合理的。操作人員可用加速度計與數據採集器）把每一個測試點的振動信號直接記錄下來。回設備科後，再送到計算機里，用軟體進行分析，這樣做的優點是：速度快、擴大了儀器功能，改善了檢測能力並降低了測量成本。（3） 永久性的機器振動監測上面提到的機器振動監測系統都是基於周期性的測量與校對。而永久性監測首先應用於那些對生產過程起重要作用的單台設備，當機器出現突然變化時，能立即或在幾分鍾之內向控制室提出警告，以便在災難性故障出現之前即採取有效措施。這種系統在發電、石油化工工業中用得很多，用來監視汽輪機、進料泵和壓氣機等設備。永久性狀態監測系統的首要條件是要有高可靠性、長期的穩定性及抗惡劣環境及抗誤報警的能力，堅固的機器設計、能在潮濕與有灰塵的條件下工作再加上例行環境試驗才能滿足上述的嚴格要求。加速度計、電纜、接線盒等特別堅固的前線設備也需能在高溫下工作。這種系統還包括一個自動測試系統，以便在事故報警時，操作人員立即核對哪些儀器的功能是正常的。（資料來源：西域科技）
⑤ 機械故障診斷的基本內容有哪些
《機械故障診斷技術》分為兩大部分，第1部分介紹機械設備故障診斷技術的基礎理論專和基礎知屬識，內容包括:第1章緒論、第2章機械振動及信號、第3章振動信號測取技術、第4章信號特徵提取--信號分析技術、第5章設備狀態的判定與趨勢分析。第2部分介紹機械故障診斷技術在工程實踐中的應用，內容包括:第6章旋轉機械故障診斷、第7章滾動軸承故障診斷、第8章齒輪箱故障診斷、第9章電動機故障診斷、第10章設備狀態調整。