① 振动监测和故障诊断行业的前景怎么样啊，小弟刚刚从事此行业，请大侠们指点
机械故障诊断 需要进一步确定故障的性质，程度，类别，部位，原因，发展趋势等，为预报，控制，调整，维护提供依据。主要包括信号检测，特征提取，状态识别，诊断决策。诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。美国西屋公司的三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChemAID）对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA；美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统；Delio Procts公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING COOLING ADCISOR等。近年来，由于微机特别是便携机的迅速发展，基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及，如美国生产的M6000系列产品，得到了广泛的应用。英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会，到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作，起到了积极的促进作用。英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。英国原子能研究机构在核发电方面，利用噪声分析对炉体进行监测，以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等，起到了英国故障数据中心的作用。目前英国在摩擦磨损、汽车、飞机发动机监测和诊断方面仍具有领先的地位。欧洲一些国家的诊断技术发展各具特色。如瑞典SPM公司的轴承监测技术，AGEMA公司的红外热像技术；挪威的船舶诊断技术；丹麦的B&K公司的振动、噪声监测技术等都是各有千秋。日本在钢铁、化工等民用工业中诊断技术占有优势。东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学等高等学校着重基础性理论研究；而机械技术研究所、船舶技术研究所等国立研究机构重点研究机械基础件的诊断研究；三菱重工等民办企业在旋转机械故障诊断方面开展了系统的工作，所研制的“机械保健系统”在汽轮发电机组故障监测和诊断方面已经起到了有效的作用。我国诊断技术的发展始于70年代末，而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。虽起步较晚，但经过近几年的努力，加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学，已基本跟上了国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统，已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视；而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年研究，研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”，“风机工作状态监测诊断系统”，均取得了可喜的成果。可用于机械状态监测与故障诊断的信号有振动诊断、油样分析、温度监测和无损检测探伤为主，其他技术或方法为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最为充分。目前，在振动信号的分析处理方面，除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外，近来又发展了频率细化技术、倒频谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅里叶变换、Winger分布和小波变换等。而当代人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力，故障诊断的专家系统不仅在理论上得到了相当的发展，且己有成功的应用实例，作为人工智能的一个重要分支，人工神经网络的研究己成为机械故障诊断领域的一个最新研究热点。随着计算机技术、嵌入式技术以及新兴的虚拟仪器技术的发展，故障诊断装置和仪器己经由最初的模拟式监测仪表发展到现在的基于计算机的实时在线监测一与故障诊断系统和基于微机的便携式监测分析系统。这类系统一般具有强大的信号分析与数据管理功能，能全面记录反映机器运行状态变化的各种信息，实现故障的精确诊断。随着网络技术的发展，远程分布式监测诊断系统成为目前的一个研究开发热点。
② 煤矿机械设备故障诊断方法有哪些
我国煤矿机械设备故障诊断技术主要包括下面几个：
1、油品分析的故障诊断方法
提取煤矿机械设备的润滑体系中的油样，使用油品分析技术例如铁谱分析仪等，辨别或是观测油液中磨屑颗粒的形态，对其化学物理成分发生的改变做出判别，最终对机械设备的运转情况做出分析判断。
2、工业内窥镜故障检测方法
当前应用最为广泛的检测技术就是不损害机械设备的故障检测方法，最大的优点就是检测的机械设备在不会受到损害的情况下进行表面和内部的问题检查。最常见的就是利用工业内窥镜对煤矿机械设备进行检测，能初步分析被检测机械设备的材质、加工程序以及存在的问题，从而排查会出现的故障。
3、振动分析检测的故障诊断方法
这种技术主要依据了机械设备运转时振动产生的信号频率的区域性特性，以及特性数值发生的改变情况，对机械设备运转情况进行分析研究从而诊断出故障。利用振动分析仪对机械设备的运转特性和变化情况进行分析检测，能过准确的，直接的，及时的表现出来，这种技术方法既简单又具有实际应用效果，使用非常广泛。
4、红外测温的故障诊断方法
因为机械设备的摩擦损害、烧坏的电器之间的节点等原因，设备材料的部分温度会提高，进而对设备材料的其他功能造成损害。依据这些因素，使用红外测温仪，对机械设备不同部分进行温度监测，根据温度的变化对机械设备运转情况做出科学诊断。
③ 机械设备故障诊断技术有哪些应用_什么是机械故障诊断技术
1、故障诊断的发展现状
目前,国内检测诊断技术的研究主要集中在以下几个方面:
(1)传感技术研究:传感技术是反映设备状态参数的仪表技术。国内先后开发了各种类型的传感器,如屯涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等;最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。
（2）关于信号分析与处理技术的研究:从传统的谱分析、时序分析和时域分析,开始引入了一些先进的信号分析手段,如快速傅立叶变换,Wigner谱分析和小波变换等。这类新方法的引入弥补了传统分析法的不足。
（3）关于人工智能和专家系统的研究:这方面的研究已成为诊断技术的发展主流,目前已有日程机械故障诊断专家系统，但这一技术在工程方面的研究尚未达到人们所期望的水平。
（4）关于神经网络的研究:比如旋转机械神经网络分类系统等的研究已经取得了应用,取得了满意的效果。
（5）关于诊断系统的开发与研究:从单机巡检与诊断到上下位机式主从机结构,直至以网络为基础的布式系统的结构越来越复杂,实时性越来越高。
（6）专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与开发。目前,我国的冶金、电力、化伏神工等行业的故障诊断技术己经很成熟,得到了广泛的应用。
2现代故障诊断方法
工程机械运行的状态千差万别，出现的故障也是多种多样，采用的诊断方法也各不相同。在众多的诊断方法中，比较常用的诊断方法有振动监测诊断方法、无损检测技术、温度诊断方法和铁谱分析方法等。近十几年来，模糊诊断、故障树分析、专家系统、人工神经网络等新的诊断技术不断出现，故障诊断技术逐步向智能化方向发展。
（1）故障树诊断方法
故障树诊断方法是从研究系统中最不希望发生的故障状态(结果)出发，按照一定的逻辑关系从总体到部件一层层的逐级细化，推理分析故障形成的原因，最终确定故障发生的最初基
本原因、影响程度和发生概率。它是一种图形演绎法，把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表，能较直观地举贺反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系，也能定量计算故障程度、概率、原因等。该方法直观、快速诊断、知识库很容易动态修改，但其缺点是受主观因素影响较大，诊断结果严重依赖于故障树信息的正确性和完整性，不能诊断不可预知的故障。
（2）故障诊断专家系统
专家系统是一种基于知识的人工诊断系统，是利用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂的实际问题的人工智能程序。故障诊断专家系统是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术，主要用于没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。专家系统存在的主要问题是知识获取困难、运行速度慢。在采用先进传感技术与信号处理技术的基础上研制开发正厅派的故障诊断专家系统，将现代科学的优势同领域专家丰富经验与思维方式的优势结合起来，已成为故障诊断技术发展的主要方向。
（3）基于模糊数学的故障诊断方法
工程机械的状态信号传播途径复杂，故障与特征参数间的映射关系模糊，再加上边界条件的不确定性、运行工况的多变性，使故障征兆和故障原因之间难以建立准确的对应关系，用传统的二值逻辑显然不合理，因此选用隶属度函数，用相应的隶属度来描述这些症状存在的倾向性。基于模糊数学的故障诊断方法就是通过某些症状的隶属度和模糊关系矩阵来求出各种故障原因的隶属度，以表征各种故障的倾向性，从而可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。但是对于复杂的诊断系统，要建立正确的模糊规则和隶属度函数非常困难，而且需要消耗大量的时间。
（4）基于神经网络的故障诊断方法
神经网络是一种信息处理系统，是为模仿人脑工作方式而设计的，它带有大量按一定方式连接的和并行分布的处理器。由工程机械各个系统的信息提取故障特征，通过学习训练样本来确定故障判决规则，从而进行故障诊断。用于故障诊断的神经网络能够在出现新故障时通过自学习不断调整权值，可以提高故障的正确检测率，降低漏报率和误报率。神经网络具有对故障的联想记忆、模式匹配和相似归纳能力，以实现故障和征兆之间复杂的非线性映射关系。对于多故障、多过程的复杂工程机械以及突发性故障或其他异常现象，其故障形成的原因与征兆的因果关系错综复杂，借助神经网络系统来解决是行之有效的。
（5）支持向量机的故障诊断方法
典型故障数据样本的严重不足是制约故障智能诊断技术发展的主要原因之一。支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解。这一点特别适合于故障诊断这种小样本情况的实际问题解决
④ 振动测量与设备故障诊断
;一、 概述;机械故障诊断学是一门近二十年内发展起来的新学科，是现代化设备维修技术的重要组成部分，并且正在日益成为设备维修管理工作现代化的一个重要标志。此项技术的应用主要是对确保机械设备的安全，提高产品质量，节约维修费用以及防止环境污染起着很重要的作用。在机械故障设备的的状态监测和故障诊断技术中有多种方法可使用。例如振动监测技术、油液分析技术、红外测温技术、声发射技术、无损检测技术等。其中振动监测技术是普遍采用的基本方法，因为振动的理论和测量方法都比较成熟，且简单易行。另外，据统计，机械故障90%可以从振动测量中检测出来。振动测量和信号分析一直是作为预知维修的主要手段，各行业设备部门缺逗要开展这项工作一般都是从这二方面起家的。振动监测技术就是“对设备的振动信号进行检测、分析处理，故障识别和预报的一种技术”。二、简易诊断与精密诊断设备的状态监测技术是指对设备（部件、零件）的某些特征参数进行测试，并根据所得测定值与规定的正常值来作比较以判断设备的工作状态是否正常或异常（存在故障），也称为简易诊断。设备故障诊断技术则不仅要对机器设备的状态是否正常作出判断，更重要的是对机器故障的原因、部位及严重程度作出估计。故称为精密诊断。目前比较普及的还是简易诊断（状态监测），而精密诊断真正用于生产还是少数，而且主要用于高精尖设备上。这一状况欧美和日本都一样，具有普遍性。这表明简易诊断比较成熟，简便易行，而精密诊断还属于一种开发性技术，尚不够成熟。另外精密诊断的费用也比较高，需要精密的仪器，要由经过专门训练的工程师来进行，所以只在重要的设备上进行。这一点对我国开发推广诊断技术时值得注意。当前应该把重点放在普及简易诊断或状态监测上。同时积极开发精密诊断技术，使它尽快达到使用水平。据有关资料统计，利用简易诊断仪器可以解决设备运行中50%的故障。由此可见，简易诊断在设备管理与维修中的重要作用。以日本新日铁公御手司为例，看设备诊断技术在设备管理与维修中的应用：（图1）新日铁认为：在大型钢铁联合企业中，为确保全系统设备的正常运行，有两项技术必须实行。一是有效地监视机器状况，即“设备监测技术”。二是精确的诊断方法。即：“精密诊断技术”。1.“设备监测技术”。这类技术应满足如下要求a、能迅速地对各种类型的机械进行测量a能进行现场结论b、经济,使用方便;c、目前，新日铁在这方面已开发出了一系列的硬件，专门用于钢铁联合企业中的各类设备，新日铁把用于设备监测技术的硬件分为三类：（1） 第一类是供日常检查人员随身携带使用的，能定量显示结果的各种小型仪器。譬如：机器检测器，油膜检测器，小型测振仪、马达检测器，声发射裂纹检测器等。（2） 第二类是监视仪表，通常是安装在现场的，可进行自动数据采样，自动数据记录与作为倾向管理的图谱相对照，异常情况判别图谱显示等等，譬如：旋转机械监视仪，压缩机监测仪，热轧机监视仪等。（3） 第三类是数据<这需要第一类仪器测量得到的数据作为输入才能进行工作。可自动处理大量测量数据，并记录，储存与控制图谱相对照，发出控制信号等2.“精密诊断技术”当通过使用设备监测技术进行测量，与作为倾向管理的图谱或数值相比较之后，当指出已存在故障或者是预测可能发生故障时，有必要进行精密诊断，通过精密诊断，不仅要确定故障是否的确存在，并且，当存在故障时，还需诊断出它的位置，原因及程度，新日铁认为：这类技术必须由专门的、称为精密诊断检查的技术人员来进行，在这方面，新日铁近几年来也开发出了二类仪器：（1） 一类是专门用的仪器，主要是用于旋转机械的，这类仪器通常必须配合各种软件技术（譬如：参照诊断手册，振动严重性判据等）进行使用，同时，结合设备状况进行分析、判断，譬如：旋转机械自动诊断系统，自动平衡仪，声发射裂纹分析仪等。（2） 另一类是通用仪器，用于状态诊断的测量及分析的仪器。譬如：信号;记录仪信号分析仪，传递函数分析仪等;由“设备监测技术”和“精密诊断技术”这大类技术就构成了新日铁的“设备状态诊断系统”如图2所示。;三、振动测量在机器状态监测中的应用;1. 测量方法的进步一台设计得很好伏拆卖的机器，它的固有振级也很低。但当机器磨损、基础下沉、部件变形时，机器的动态性能开始出现各种细微的变化：轴变得不对中，部件开始磨损，转子变得不平衡，间隙增大。所有这些因素都在振动能量的增加上反映出来。因此，振动加剧常常是机器要出毛病的一种标志，而振动是可以从机器的外表面测到的。过去，设备工程师根据经验靠手摸、耳听来判断机器是否正常或其故障是否在发展。但今天机器的转速很高，许多起警告性的振动出现在高频段，因此，只有用仪器才能检测出来。做法是：在机器运行良好的状况下，具有一个典型的振级和频谱特征。而当机器的故障在发展的时候，机器的动态过程以及机器零件上的一些作用力也随着变化，从而影响机器的振动能级和频谱的图形。通过这样的振动的测量和分析，我们可以知道机器的工作状态的变化以及是否需要维修。把振动测量用于机器状态监测值得注意的是：成功未必取决于初期大量投资去配备带高级计算机的分析仪器。许多成功的例子开始是在具有代表性的机组中采用不太昂贵的模拟式振动表和分析仪。当取得经验并计划扩充时，就自然地发展为采用更快更强有力的仪器。明智的做法是一开始就购买高质量的仪器。如果许多新方案由振动测量方面经验有限的工程师来承担，加上测量结果不准确而且前后矛盾就会大大限制视情维修的可信度。上海星晟检测仪器有限公司就是遵循这一思路开发出一系列便携式测量仪器。像：VIB-5、VIB-10、VIB-15、VIB-20、BT2000、BA2010等产品。2. 测量仪器及测量系统对振动进行周期监测的仪器系统按其复杂程度可分成三档：（1） 简单系统最简单的系统是用一种直读式的袖珍振动表在一定的频率范围内去测量振动级别。把测量结果与通用标准或每台机器的专用参考值相比较。对那些用振动测量进行状态监测以取得经验的人员来说，一个高质量的手持振动计是需要的。这种振动计在10~1000HZ或10~10000HZ的频率范围内能读出单一的振动加速度或速度的均方根值（RMS）或峰值。速度的RMS值可直接与标准的振动严重性评定值相比较，从而知道需要维修的程度。虽然宽频带振动计在早期故障检测、诊断及损坏预测方面的作用是有限的，但也是必须的。（2） 振动状态监测的系统（a） 频率分析的基本系统用于机器状态监测的频率分析系统有若干种配置方式。如果想从有限的投资开始而且只有几十个测量点时（不是几百和几千个测量点），电池供电的振动分析仪和振动能级;是优越的。这种配套装置能对各监测点依次画出其窄带频谱图。每次测量和分析约需要几分钟，每个测量点的数据用手工登记在记录卡上。把每个测量点的参考频谱记录下来并复制在透明的卡片上。以后取得的频谱放在参考频谱下面，两张卡片一对照立即可以找到差别所在。如果某一频率的振级增加就画出其振级——时间曲线，从而可预测其发展趋势。有些用户平时只进行有规律的简单宽带监视，当振级有明显变化时才应用频率分析。这种方式有助于故障发展的诊断而不能用于早期警告和趋势发展的规律分析。（b） 先进的机器状态监测系统当有大量的机器测点需要监测时，采用更完善的系统是合理的。操作人员可用加速度计与数据采集器）把每一个测试点的振动信号直接记录下来。回设备科后，再送到计算机里，用软件进行分析，这样做的优点是：速度快、扩大了仪器功能，改善了检测能力并降低了测量成本。（3） 永久性的机器振动监测上面提到的机器振动监测系统都是基于周期性的测量与校对。而永久性监测首先应用于那些对生产过程起重要作用的单台设备，当机器出现突然变化时，能立即或在几分钟之内向控制室提出警告，以便在灾难性故障出现之前即采取有效措施。这种系统在发电、石油化工工业中用得很多，用来监视汽轮机、进料泵和压气机等设备。永久性状态监测系统的首要条件是要有高可靠性、长期的稳定性及抗恶劣环境及抗误报警的能力，坚固的机器设计、能在潮湿与有灰尘的条件下工作再加上例行环境试验才能满足上述的严格要求。加速度计、电缆、接线盒等特别坚固的前线设备也需能在高温下工作。这种系统还包括一个自动测试系统，以便在事故报警时，操作人员立即核对哪些仪器的功能是正常的。（资料来源：西域科技）
⑤ 机械故障诊断的基本内容有哪些
《机械故障诊断技术》分为两大部分，第1部分介绍机械设备故障诊断技术的基础理论专和基础知属识，内容包括:第1章绪论、第2章机械振动及信号、第3章振动信号测取技术、第4章信号特征提取--信号分析技术、第5章设备状态的判定与趋势分析。第2部分介绍机械故障诊断技术在工程实践中的应用，内容包括:第6章旋转机械故障诊断、第7章滚动轴承故障诊断、第8章齿轮箱故障诊断、第9章电动机故障诊断、第10章设备状态调整。