故障诊断技术
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故障诊断技术范文第1篇
1.汽车的常见故障分析
故障是指汽车组成中的各部件随着行驶里程上升，部分机械零件、电器元件、导线等因过度磨损、过热、变形、不良、维修保养不到位、不正常操作等原因，使它们在结构上发生异常变化，超出了本身正常的技术要求范围，现代汽车工业随着科学技术的飞速发展而日新月异，新工艺、新材料、新技术广泛运用，特别是电子技术、液压技术在汽车上应用，使当今的汽车是集各种先进技术的大成，新颖别致的汽车时时翻新。而现代汽车的故障诊断不再是眼看、耳听、手摸，汽车维修也不再是师傅带徒弟的一门手艺，而是利用各种新技术的过程，在不解体的条件下直接测量结构参数十分困难，因此必须通过状态参数进行描述。此时用来描述系统、零件和过程性质的状态参数称为诊断参数。一个结构参数的变化可能引起很多状态参数的变化。究竟选择哪些状态参数作为诊断参数，应从技术上和经济上综合分析来确定，汽车从发明到今天已经一个多世纪了。在现代社会，汽车已成为人们工作、生活中不可缺少的一种交通工具。汽车在为人们造福的同时，也带来大气污染、噪声和交通安全等一系列问题。汽车本身又是一个复杂的系统，随着行驶里程的增加和使用时间的延续，其技术状况将不断恶化。因此，一方面要不断研制性能优良的汽车；另一方面要借助维护和修理，恢复其技术状况。汽车检测技术是伴随着汽车技术的发展而发展的。在汽车发展的早期，人们主要是通过有经验的维修人员发现汽车的故障并作有针对性的修理。即过去人们常讲的“望（眼看）”、“闻（耳听）”、“切（手摸）”方式。随着现代科学技术的进步，特别是计算机技术的进步，汽车检测技术也飞速发展。目前人们能依靠各种先进的仪器设备，对汽车进行不解体检测，而且安全、迅速、可靠。汽车综合性能检测就是在汽车使用、维护和修理中对汽车的技术状况进行测试和检验的一门技术，电子控制部分主要由电控单元ECU、传感器和执行器等组成，而这些零件又是由各种电子元件和电子电路组成。一般电子元件对过电压、温度十分敏感，一旦这些电子元件或电路损坏，则会使电控部分某一零部件不工作或工作异常，那么在电控发动机上则表现出某些特定的故障现象，在对电控发动机故障诊断中，经常会碰到发动机有故障但没有明显故障症状的现象，这为我们诊断工作带来较大困难。在这种情况下，我们运用上述介绍的各种检查方法，尽可能的缩小故障范围。然后模拟出现故障时相同或相似的条件和环境来找出故障原因，有针对性的维修排除故障。
2.汽车的故障诊断技术
故障自诊断模块检测的对象是电控汽车上的各科-传感器。故障自诊断模块共用汽车电子控制系统的信号输入电路，在汽车运行过程中检测上述三种对象的输入信息，当某一信号超出了预设的范围值，并且这一现象在一定的时间内不会消失，故障自渗断模块便判断为这一信号对应的电路或元件出现故障。并把这一故障以代码的形式存入内部存储器，同时点亮仪表盘上的故障指示灯，现代汽车已不是简单的机械产品，也不是最初的交通工具，而是由原始汽车进化到一个高科技的结晶体。特别是电子技术、电脑技术的飞速发展，使汽车的科技化程度不断得到提高。电子燃油喷射系统发动机（EFIE）、ABS防抱死制动系统、SRS安全气囊系统、电子控制自动变速箱系统（AT）、加速滑动调整系统（ASR）、自动空调系统（A/C）、电子悬挂系统（ECS）、动力转向系统、自动巡航系统、中控门锁及防盗系统、TCS动力牵引系统及自我诊断系统等，这些总成均由电控单元件（ECU）全面控制，电控单元具有自诊断功能，能记录出现的故障，并以代码形式存储在电控单元存储器中，运用数据流进行电控发动机故障的诊断，首先要打好理论基础，有了这些理论基础，在查找故障时就会找出问题的主要根源进行电控系统故障诊断的体会，诊断不仅可以读取故障码，还能实现下线配置及检测、程序下载两项重要功能。自动化的下线配置及检测功能可以快速和全面地配置和检测控制器的功能（例如车窗零位配置和防夹检测），从而确保汽车出厂质量，加快生产线节拍。通过程序下载功能，整车厂可以在4S店刷新控制器的软件，从而减少因软件缺陷造成的召回成本。
3.汽车的维修措施
对于轻微漏电的分火头，可用砂纸或锉刀将漏电处打磨干净的凹内垫入约1mm厚的绝缘胶布并将其压平。如果分火头有裂纹，可用沥清溶化后滴于裂缝内，尔后装复即可使用。分火头严重损坏时，可取下分电器盖旁插孔上的一只橡胶防尘套，在其小端绑上一金属丝或金属片（长度与原分火头长度一致），套用放一橡胶垫或塞垫绝缘胶布以防漏电。再将防尘套大端套在分电器凸轮上即可代用，“故障树”分析法，是根据汽车的工作特征和技术状况之间的逻辑关系构成的树枝状图形，来对故障的发生原因进行定性分析，并能用逻辑代数运算对故障出现的条件和概率进行定量估计。这是一种可靠性分析技术，它普遍应用于汽车等复杂动态系统的分析。树枝图分析法用于汽车诊断，不仅可以分析由单一缺欠所导致的系统故障，而且还可以分析两个以上零件同时发生故障时才发生的系统故障，还能分析系统组成中除硬件以外的其它成份，例如可以考虑汽车维修质量或人员因素的影响。
4.汽车技术的发展趋势
汽车总线系统的研究与发展可以分为三个阶段：第一阶段是研究汽车的基本控制系统（也称舒适总线系统），如照明、电动车窗、中央集控锁等。第二阶段是研究汽车的主要控制系统（也称动力总线系统）如电喷ECU控制系统、ABS系统、自动变速箱等。第三阶段是研究汽车各电子控制系统之间的综合、实时控制和信息反馈。伴随着汽车的发展，汽车的地位也在慢慢地变化，如今汽车在人们心目中成为一种符号、一种财富的象征和一种地位的体现，然而汽车作为一种道路交通方式的本质却被人们忽略。概念车设计正是基于汽车本质的一种具有预见性的创新设计。在概念车的设计中通过对人类日常生活方式、人类于道路交通中的使用方式、行为方式和生活方式等各方面的预测和分析，设想解决未来道路交通方式中的人与物之间的不和谐因素。当今科技强劲而高速的发展使得交通工具具备了极为广泛的发展空间，越来越多的高新技术不断地在新车中应用。当前世界许多大的汽车公司已经意识到今后汽车发展最大的障碍已经不再是技术上的限制了，而是设计师思维的限制了；未来汽车设计的发展必然随着汽车技术的进步而日新月异，众多设计师的艺术风格也会更广泛更强烈地体现在汽车设计之中，而给予人们更加广泛的选择。高科技下，个性鲜明、更加人性化的汽车将是21世纪汽车产业发展的必然，因为它符合人类对文化、个性的追求和需要。因此，加大对概念汽车的设计的重视和投入，将对我国汽车产业的发展起到极大的推进作用。
5.总结
我国汽车综合性能检测经历了从无到有，从小到大；从引进技术、引进检测设备，到自主研究开发推广应用；从单一性能检测到综合检测，取得了很大的进步。尤其是检测设备的研制生产得到了快速发展，缩小了与先进国家的差距。但与世界先进水平相比，还有一定距离。
故障诊断技术范文第2篇
关键词：汽车；故障诊断；专利
1 概述
汽车故障诊断技术是在不拆卸或仅拆卸下极少的零件的情况下，探究汽车状况、找出故障部位、故障原因的技术。随着现代汽车工业的发展，汽车故障诊断技术的发展日新月异，成为当代科技研究的焦点之一。
2 汽车故障诊断的发展概况
2.1 传统故障诊断技术[1-3]
（1）人工经验法。最初汽车诊断的依据主要是人工实践经验。这种诊断方法耗费很多工时人力，准确率不高，不能确保准确地命中故障原因和部位。（2）仪表检测法。把测试仪表应用于汽车诊断工作中，虽然技术性能先进的检测仪器和设备得到广泛应用，但其应用却通常是单项的、分散的。（3）专业综合法。其将单项、分散的检测设备连接成一个整体，通过仪表和设备得到较为精确的信息，和标准参数进行比对后，确定汽车零部件的状态。
2.2 现代汽车故障诊断技术
（1）ECU故障自诊断。当汽车出现故障时，仪表板上的相关指示灯会自动点亮，以此向车主提示汽车的某个部件可能出现问题，ECU的自诊断模块将数字代码形式的故障信息存储在专门区域中，车辆维修时读取故障信息对应的数字代码即可对症下药地解决汽车故障。（2）故障诊断的专家系统。故障诊断专家系统模型分为以下几类：规则诊断专家系统、实例诊断专家系统和模糊逻辑诊断专家系统。
上述几类诊断专家系统的特点如下：规则诊断专家系统：以专家诊断经验为依据，将其进行总结形成规则，利用启发式经验知识进行故障诊断，由领域专家获取经验知识，具有依赖性。
实例诊断专家系统：对于难以用规则表示定理的领域非常有效，在进行实例匹配时，表面特征的相似性、结构相似性、深层特征都是很关键的影响因素。而诊断实例如果不能覆盖所有解空间，诊断结果会漏掉最优解，造成误诊或漏诊。
模糊理论诊断专家系统：模糊诊断引入隶属函数、模糊逻辑，对具有不确定信息和不完整信息的诊断系统尤其适用。但模糊诊断技术存在模糊诊断知识获取困难，故障、征兆模糊关系难确定、学习能力差的缺陷。
3 汽车故障诊断技术的发展趋势与特点
基于故障诊断对数据、经验等信息资源的依赖性以及其任务复杂且精细的特点，能彻底打破信息传递时空上的限制、实现资源共享的网络化技术成为了汽车故障诊断技术的发展趋势，其可通过汽车检测维修专业网络传递诊断信息，系统构架如图1所示，具有远程支持、远程控制的特点。
4 国内外专利申请情况分析
随着汽车事业的蓬勃发展，国内关于汽车故障诊断的专利申请量也在逐年增加，从图2可以看出，有关汽车故障诊断技术的专利申请量呈现逐年递增的趋势，并且增长速度越来越快，由此看出该技术受到了广泛的关注和重视。我国的汽车故障诊断技术起步较晚，近些年来得到了迅速发展。外国一些发达国家的汽车故障诊断技术发展很早，国外汽车故障诊断设备发展的主要特点是采用“智能化、自动化”的诊断方式，在日新月异的汽车诊断专家系统和复杂的诊断项目中，综合利用各种自动化诊断技术，大大增强了诊断能力和预测能力。在诊断技术发展的过程中，诞生了许多里程碑式的故障诊断设备，如美国SNAP-ON公司的VANTAGEMT2400（红盒子）、奔驰公司的“STAR2000”等。图3示出了国外几个主要国家的专利申请量的比例图。
表1列出了在华申请的关于汽车故障诊断技术方面专利的主要申请人，通过分析在华主要申请人的分布，可以看出在华专利的申请人包括通用、丰田、本田等国外企业以及与国内企业合作的合资企业，同时，国内企业和高校在汽车诊断领域作为后起之秀也取得了迅速发展，在世界汽车诊断技术之列占据一定的优势和地位。
5 结束语
我国存在巨大的汽车消费市场，国内外企业在汽车故障诊断领域在我国的申请量每年均以较大的增幅增加，以专利为先导，抢占其在国内的市场。顺应网络化的发展趋势，实现高集成化、智能化和信息共享的通用型专家诊断系统，将是汽车故障诊断技术发展的新方向。而更优化的汽车故障诊断算法、对车辆信息进行综合管理的信息融合技术以及产品的可移植性，也正逐步成为汽车诊断技术的研究热点。值得关注的是，我国企业需在车辆故障领域进行更深入的技术研究和市场应用，才能在国内车辆故障诊断领域把握住发展的机会，同时企业还应与院校进行更加密切和广泛的合作，将高等院校的研究成果和专利技术应用于市场，使我国的汽车故障诊断技术水平得到较快的发展和提高。
参考文献
[1]卢士亮，等.汽车故障诊断技术的探讨[J].中国科技信息，2005（12）：44-45.
[2]，等.汽车故障诊断技术初探[J].科技传播，2011（3）：181.
故障诊断技术范文第3篇
关键词: SF气体分解物; 故障诊断。
中图分类号：O659 文献标识码：A 文章编号：
一、引言
随着社会的不断发展, 特高压输电电压、超高压等级不断提高, 电力传输和变换容量迅速增大, 对电气设备也提出越来越高的要求。在我国SF 电气设备已有近40 年的历史, 由于具有优异的绝缘及灭弧性能, SF 电气设备被广泛地应用于电力系统中, 通过分析SF 气体分解物的生成机理及生成物特点, 可以诊断电气设备故障, 并推测出可能存在的缺陷。
二、SF 气体分解物的生成机理及其特点
2.1 SF气体分解物生成机理
根据大量研究发现, 纯净的SF 气体具有稳定的化学性质, 分解物在设备正常运行时较少, 而且分解后的低氟化合物复合率非常高。但是, 一旦设备出现故障, SF气体将发生较为复杂的化学反应。SF气体分解的主要原因除了异常过热外就是放电故障, 放电故障分为以下几类: 1）电弧放电。电弧会在正常操作断路器开断电流时产生, 在电弧的作用下, 发生反应SF SF+ F , 此外, 还有其他气体和固体生成物, 经过一段时间, 气体生成物大部分被吸附剂吸收, 而容器底部则有固体生成物出现。2）火花放电。放电能量较低, SF 气体分解物生成率低是火花放电与电弧放电的主要区别。3）电晕放电。电晕放电可能是由于局部电场强度的升高产生的, 分解物的多少与放电时间成正比, 在电晕放电中, 将产生较高浓度的SOF气体。4）过热分解。即使没有发生放电, 在导体接触不良造成局部过热的情况下, SF气体仍发生分解。
2.2 SF气体分解物的特点
SF 气体分解物在运行的电气设备中具有下面几个特点:1）较为复杂的分解物成分和杂质, 国内外研究机构对生成物进行分解研究, 最终得出的种类有二三十种之多; 2）SF气体分解物虽然种类较多, 但是含量大部分都特别低, 在μL/L 级就有很多; 3) 一般在SF 电气设备内部放置吸附剂, SF 的气体分解物有效地被吸附剂吸附, 但是也加大了通过检测分解物来诊断设备运行状况的难度; 4) SF气体分解物相当一部分含有毒性。
三、影响SF 气体分解物生成的因素
影响SF气体分解物生成的因素有以下几种: 1）电弧放电的能量。影响SF 气体分解物的主要因素是电弧能量, 气体分解物的生成率随着电弧能量增大、弧区温度升高而增大。2）电极材料。SF气体分解物在电弧作用下生成与电极材料有关, 铝电极是SF 气体分解物数量最高的, 而银氧化镉是最低的。3）绝缘材料。SF 气体分解物的组分和生成量会受绝缘材料的影响, 在高温过热情况下, SF 电气设备中的线圈绕组常用的固体材料会炭化, 随着温度的升高CO、CO 气体含量也会增大。4）水分和氧气。水分和氧气极大影响着SF 气体分解物的组分和生成量, 在水分和氧气的影响下, SF气体在燃弧期间的主要分解物SF和金属氧化物发生下列反应: 2 SF + O 2SOF , SF +HO SOF+ 2HF,2 SOF + HO 3SO F+ 2HF, SO F+ HO S O +2HF。
四、应用SF 气体分解物进行电气设备故障诊断的情况
只分析SF 气体的部分分解物就能诊断出电气设备故障的位置或内部缺陷, 为了快速找出电气设备内部故障点, 可以根据SF气室的检测环境, 分析具有代表性的分解物。应用SF6气体分解物进行电气设备故障诊断的情况有以下几种。
4.1 检测SF 气体分解物中CF 、可水解氟化物含量及诊断设备内部放电故障
在送电时, 某变电站的GIS(气体绝缘金属封闭开关) 设备发生短路, 断路器C 相由于短路发生跳闸事故, 为了对故障情况进行确定, 在故障发生6 个小时后, 分析相关气室的SF 气体分解物, 发现可水解氟化物及CF 在SF 气体分解物中的含量增加明显。利用气相色谱法对发生故障前的该气室进行分析检查, CF 的含量为零, 发生故障之后再进行检查, 发现气室中的CF含量为50 μg/g, 经过初步检查认为气室存在固体绝缘故障问题, 后经解体检查证实气室中动触头的绝缘子表面有30cm面积的电弧灼伤痕迹。另外, 要随时注意可水解氟化物及CF 在SF气体分解物中的含量的变化情况, 若含量持续增加, 很可能会发生电气设备故障, 随时监测, 有利于早期、迅速地发现设备故障。
4.2 检测SF 气体分解物中SO、HS 和HF 含量发现设备放电及过热故障
在水分的影响下, SF 在放电和热分解时产生的气体主要有SO 、HF、SOF2 和SOF2。但是, 当固体绝缘材料发生故障时,将会产生CF 和HS 等气体。在电晕和裸金属低能量放电时,如果故障电流较小, 则检测不出HS 气体的存在, 只有当电流较小时, HS 气体才能被检测出, 所以, 裸金属放电能量大小与HS 含量多少密切相关。HF、HS 和S O 这3 种气体在现场检测时是属于内部故障的特征组分。某单位利用HF、HS 和S O含量检测SF6电气设备故障, 通过对500 多台SF 电气设备进行试验检测, 9 次确认了故障部位, 此方法在该单位已成为SF6电气设备预防性试验检测方法。
4.3 检测SF 电气设备中CO、C O 含量发现设备过热故障
CO 和CO会在SF 气体中的固体绝缘过热后产生, 它们的含量与过热时间和过热点温度密切相关。绝缘纸在模拟实验中温度达到150℃ 时出现炭化迹象, 固体绝缘物产生的CO 含量随着温度的升高而快速增加, 而CO 气体增加较慢。因此,利用监测CO 和CO气体含量增加的速度, 可以检测出SF 线圈类、气体绝缘变压器以及互感器的绝缘过热等电气设备故障问题。
4.4 通过检测SF 气体分解物中SOF2、S O 总含量增加发现设备故障
SOF是SF 电气设备内气体分解物中极具代表性的气体生成物, 在设备内水分增加的情况下, SO F 会继续反应生成HF和SO , HF 是一种极易溶解于水的气体, 在水中溶解后生成氢氟酸, 氢氟酸与设备内部金属和杂质反应生成Cu F、S iF 等固体物质。由于这些原因, 设备发生故障后一般都检测不到HF的含量或者检测到的量值非常小。SF 气体的分解物数量虽然非常多, 但只有SOF 和SO 能容易检测出来, SO F 随着水分的持续增加继续分解生成SO 。在设备故障诊断中单独检测SO F 或SO 都不能达到目的, 检查两者的总量才能查找到故障部位和性质。
五、结语
SF 气体在一些作用下能分解产生特征气体, 电气设备故障状态可以通过特征气体的体积分数来进行判断, 但是, SF 气体由于设备发热而造成在分解时温度较高, 存在一定的滞后性, 所以故障和缺陷仅靠检测SF 气体的分解物是不够的。目前在分析判据上还没有统一的结论, 这就需要工作人员进行更加细致和深入的研究。
参考文献:
[ 1] 连鸿松. 根据SF 气体分解产物诊断电气设备故障[ J] .福建电力与电工, 2005, 25( 3)
[ 2] 毕玉修, 卞超. 应用SF 气体分解物进行电气设备故障诊断的探讨[ J] . 江苏电机工程, 2007 , 26( 5)
故障诊断技术范文第4篇
关键词 汽轮机；振动故障；诊断技术
中图分类号：TK268 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）15-0033-02
长久以来，能源化工行业对汽轮机投入了较为广泛的使用，并且取得了显著的成果[1]。例如：在热能发电装置当中，汽轮机利用锅炉燃煤产生高压过热蒸汽，进而驱动发电机进行发电，此举措能够取得良好的经济效益。但是由于汽轮机的组成结构极具复杂性，导致在运作过程中出现故障的频率较高。鉴于此，本课题对“汽轮机振动故障诊断技术”进行研究具有尤为深远的重要意义。
1 汽轮机故障分析方法
对于汽轮机而言，其故障普遍表现为机组振动过大。在现场故障诊断中，常用到的故障分析方法便是振动分析法。
1.1 波形分析法
时间波形是最初的振动信息源。由传感器进行输出的振动信息在普遍情况下均为时间波形。对一些有着明显特征的波形，可以直接用于设备故障的判断。波形分析简易直观，这也是波形分析法的优势之所在。
1.2 轨迹分析法
对于轴承座的运动轨迹而言，转子轴心直接性地对转子瞬时的运动状态反应出来，并且涵盖了很多关于机械运作情况的信息[2]。由此可见，对于设备故障的诊断，轨迹分析法的作用是非常明显的。基于正常状态，轴心轨迹具有稳定性，每一次转动循环一般情况下均保持在相同的位置上，且轨迹普遍上是相互重合的。在轴心轨迹的形状与大小呈现不断变化的势态时，便表现转子运行状态不具稳定性。面对此种情况，需进行及时有效的调整工序，不然极易致使机组失去稳定性，进而造成停车事故的发生。
1.3 频谱分析法
对于设备故障的分析，频谱分析法在应用方面极具广泛性。普遍应用到的频谱有两种：其一是功率谱；其二是幅值谱。其中，功率谱代表在振动功率随振动频率的分布状况，其物理含义较为清晰。幅值谱代表相对应的各个频率的谐波振动分量所具备的振幅，在应用过程中，幅值谱具有直观的特点。并且，幅值谱的谱线高度便是此频率分量的振幅大小。总之，对于频谱分析法而言，其目的便是把形成信号的每一种频率成分均进行分解，以此为振源的识别提供方便。
2 汽轮机振动故障诊断技术探究
汽轮机存在多方面的振动故障，笔者主要对启动过程中暖机或胀差过大等原因引起的振动、造成故障诊断准确率低的原因以及振动故障诊断步骤三大方面进行探究。
2.1 启动过程中暖机时间不够或胀差过大而引起的振动分析
启动过程中暖机或胀差过大而引起的振动极具明显性。汽轮机在启动及停止过程中，转子和气缸的热交换条件是有所区别的。所以，两者之间在轴向形成的膨胀也有所区别，即为出现相对膨胀现象。所谓的相对膨胀又可称之为长差。通过胀差的大小，能够反映出汽轮机轴向动静间隙的改变状况。为了让由轴向间隙改变进而引起的动静摩擦得到有效规避，不但需要对胀差进行严密监视，还需要充分认识到胀差对汽轮机运行所造成的严重影响。我们知道，机组从升速至定速过程中，时间短，蒸汽温度及流量基本上没有发生改变，因此对胀差造成的影响只能在定速之后才能够很好地反映出来。定速之后，胀差所增加的幅度比较大的，并且持续时间长。另外，基于低负荷暖机阶段，蒸汽对转子及气缸的加热程度较为激烈。大致上分析，造成机组暖机或者胀差的原因主要有：凝汽器真空的改变、暖机时间的长短、轴封供汽温度的高低以及供汽时长等。因此，在机组启动过程中，需要从三方面做好：1）在低速阶段进行听音；2）在高速阶段对机组的振动引起足够重视，尤为重要的是在过临界的状况下，如果振动超标，是不能够硬闯的；3）当机组并网之后，因为汽缸温度较低，额转子膨胀又比气缸要打，所以要以差胀的状况为基础，进而对进汽温度进行有效控制，并使低负荷暖机得到有效保证。
另外，对于在机组启动过程中，如果造成胀差大的现象，那么主要的处理方法有：1）对主蒸汽温度进行检查，看看是否过高，在必要的情况下与锅炉操作人员联系，对主蒸汽温度适当地降低；2）让机组能够在稳压转速与稳压负荷的情况下进行暖机；3）对凝汽器真空进行适当地提升，并对蒸汽流量适当减小；4）提升汽缸与法兰加热进气量，让汽缸能够快速胀出。
2.2 造成故障诊断准确率低的原因分析
在汽轮机中，振动诊断技术当前已经得到广泛的应用。造成故障诊断准确率低的原因表现在三个方面：1）对振动特征的掌握程度不够；2）在认识上对故障机理存在偏差；3）只重视直观的故障，对内部故障不深入了解。并且，在实际应用中，如果遇到振动故障，作业人员只是凭借自身的经验进行处理。然而振动诊断的实际价值之所在便是对振动状况进行有效规避。如果故障诊断的准确率大于50%，便说明消除振动的指导作用极具明显性。如果准确率只在20%至30%之间，那么说明消除振动的效果不具良好性，甚至可能是一种误导。对于汽轮机的振动故障诊断，常用的两种方法便是正向推理法与反向推理法。在对机组振动故障正确的认识之下，适宜采用正向推理法。但从实践情况上分析，对于振动故障诊断并不经常使用正向推理法。因此，便经常性采用反向推理法。该方法是根据振动的特征进行分析，并对故障的特点进行反推，以此获取多种结论，让振动故障在引导之下得到处理。此种方法会使故障诊断的准确率大大降低。
2.3 振动故障诊断步骤分析
对传统故障诊断的方法进行改善是使诊断故障诊断准确率得到提升的有效策略。若想要使诊断故障准确率大大提升，还需要进行充分做好以下步骤：1）首先对振动的种类进行确认。主要是对振动频谱及外在特征进行观察，进而将各类振动进行有序的分类。将所存在的故障的原因充分确认之后，再实施判断措施；2）先对轴承座刚度进行检查，看是不是正常，然后对激振力故障原因进行分析；3）对转子进行检查，检查是不是存在不平衡力、不平衡电磁力以及平直度偏差等故障，进而对基于稳定的普通强迫振动是否存在进行确认，最终使故障类型能够得到有效诊断。
3 汽轮机振动故障诊断实例分析
1）实例概况：以某热电厂4#汽轮发电机组为实例，它是由上海汽轮机厂所生产的50 MW汽轮发电机，其型号为C50-90/1.2-1，并且是单缸冲动一级调整抽汽凝汽式机组，在配装方面，配置了由上海电机厂生产的发电机，其型号为QFs-60-2。
2）振动情况：此机组在运作过程当中有3#瓦轴向振动偏大的现象存在，高达20 mm/s，经过反复检查后依旧没有找出其中的原因[3]。2003年经过现场动平衡方法往联轴节位置配置重块，进而把振动压至7 mm/s，但是所存在的故障依旧没有解决。如下图便能很好地看出瓦轴承座外特性振动的数据，其中左图为汽轮机侧，右图为发电机侧。
图1 瓦轴承座外特性振动数据
3）诊断：3#瓦轴向振动的主频率为50 Hz，据分析可知为普通强迫振动。造成普通强迫振动存在两方面的原因：其一，轴承座动刚度偏低；其二，激振力偏大。
4）处理因素：通过对3#瓦轴承座检查发现轴承座存在多方面的问题，主要有球面垫铁接触性能不良、轴承紧力不够、地脚螺栓较为松动以及轴承座垫片不具合理性等。其中，在对压轴承紧力进行检修时发现，轴承体球面和球面座两者间有0.02毫米的间隙，轴承盖和轴承体两者间有0.15毫米的间隙。此机的检修标准在轴承体球面和球面座两者间为0.02毫米到0.04毫米时呈过盈状态；轴承盖和轴承体两者间在0.02毫米到0.05毫米时呈过盈状态。由此可见，整个轴瓦的紧力明显不够，且垂直方向没有办法对振动进行控制。
5）故障诊断结论：通过数据分析可知，在垂直振动的差异达到两倍的情况下，轴向振动可达到9 mm/s；在垂直振动的差异振动比较小的情况，轴向振动便偏小。振动故障出现后，不能仅靠现场动平衡进行解决，应该对问题的根源进行严谨分析，然后对问题进行有效解决。
4 结束语
通过本文的探究，充分认识到造成故障诊断准确率低的现象存在三方面的原因，分别为：对振动特征的掌握程度不够、在认识上对故障机理存在偏差、只重视直观的故障，对内部故障不深入了解。因此充分掌握汽轮机振动故障诊断技术便显得尤为重要。最后笔者通过实例进行深入分析，希望以此为今后关于汽轮机振动故障诊断技术的研究提供一些具有建设性的参考依据。
参考文献
[1]谢亮.汽轮机振动故障诊断技术探讨[J].科技传播，2011（07）.
故障诊断技术范文第5篇
关键词：汽车发动机 故障诊断 振动诊断技术 声信号诊断技术
随着我国汽车制造技术的发展，汽车发动机的结构也越来越复杂，如何利用科学有效的技术及时的发现汽车发动机存在的问题，保证汽车运行的安全，成为了研究重点。发动机的故障诊断就是根据发动机运行的状态分析发动机是否产生了故障。故障诊断技术是通过先进的技术在不解体发动机的情况下对发动机的工作状态进行诊断，保证汽车运行的安全性，避免汽车发动机出现故障对人们的生命财产安全造成威胁。
一、汽车发动机故障诊断技术的概况
汽车发动机是一种机械设备，发动机在长期工作的情况下，会受到高温和高应力状态的影响，使发动机的技术参数发生变化，最终导致发动机出现了故障。汽车发动机的故障主要有响动异常、运行温度过高、动力性能下降、油耗大、发动机振动等等。汽车发动机故障诊断技术是在发动机不解体的情况下，对发动机的运行特征进行采集，并分析其运行状况，确认其是否产生了故障，如果存在故障问题，找到发动机的故障点，查明故障发生原因，以便可以有效的对故障进行处理。保证汽车发动机运行的安全性和稳定性，避免对人们的生命财产安全造成威胁。
二、汽车发动机故障诊断技术的发展以及现状
传统的发动机故障诊断技术主要是依靠诊断人员的工作经验，通过眼观、耳听、手摸等方法发现发动机存在的故障，必要时还要对发动机进行解体处理，所以传统发动机故障身段技术比较落后，经常出现错误判断的现象，在发动机故障维修方面浪费了很多的时间。我国是在上世纪六十年代开始研究汽车发动机诊断技术，并逐渐研发了汽车发动机故障诊断仪器，随着我国科学技术的发展，汽车发动机故障诊断技术也在不断的提升。我国未来的汽车发动机故障诊断技术应该向着计算机化的方向发展，逐渐提高故障诊断人员的综合诊断水平；加强对故障诊断软硬件的研发，促进故障诊断技术的发展；国家加大资金的投入，建立故障诊断实验室，促进我国自主汽车品牌的发展。
三、汽车发动机故障诊断技术
（一）声音诊断技术
声音诊断技术主要用于诊断汽车发动机以及与发动机相连的其它动力系统，能够有效的确定发动机噪声与发动机运行状态之间的关系，并通过图表的方式将发动机的声音信号表达出来，准确的发现发动机中零部件的磨损以及工作状态的异常。汽车发动机在运行的过程中会产生独特的声音频率，通过对声音频率的诊断发现发动机存在的故障。声音诊断技术一般都是利用单一的声音信息确定发动机的故障源，但是将小波神经网络技术融合到发动机故障诊断中，对汽车发动机的气缸进行声源的辨别，有效的发现汽车发动机存在的故障。汽车发动机在运行时，其声音包含了发动机运行的状态，当发动机出现故障时，其声音便会出现异常；发动机运行的声音诊断技术，不需要利用价格较高的振动测量设备，诊断费用比较低；声音诊断技术不需要对发动机进行拆卸就可以发现发动机存在的故障。
（二）振动诊断技术
振动诊断技术是指通过提取发动机运行过程中缸体振动的信号，来分析发动机是否存在故障特征。通过发动机缸体传播出的振动信号，辨别发动机是否出现了磨损现象。通过故障诊断模型可以将发动机的故障特征进行分离，直观的体现出发动机的缸内燃烧状况。振动诊断技术需要应用耐高温振动测量设备，但是诊断结果比较精确，并且诊断速度快，可以对发动机的故障进行实时诊断。发动机故障的振动诊断结果会受到震动传感器安装位置的影响，所以要注意传感器的安装和控制。
（三）油液分析故障诊断技术
油液分析故障诊断技术是将发动机中的油液提取出来，并制作分析谱片，通过分析仪器，分析谱片上油液运行质量状况，从而判断出发动机的故障状况。因为油液会在发动机内部全面的运行，只要是油液经过的地方都可以有效的检测出发动机存在的故障，所以油液分析诊断技术的全面性比较高，但是利用油液分析故障诊断技术需要利用专门的诊断仪器，而且诊断的时间也比较长，所以该技术不能得到普及。
（四）计算机诊断技术
计算机诊断技术也叫做故障诊断仪，它可以把汽车发动机运行时的各种状态信息存储起来，在诊断过程中可以将发动机运行的状态信息提取出来，并以曲线和图表的方式将发动机的运行状态显示在屏幕上，例如发动机冷却液的温度、发动机的振动频率、发动机气门的运行状况等等。通过传递出的信息，人们可以对发动机初始的运行状况做对比，准确的发现发动机的故障范围，并确定故障的具置，这种方法智能性比较高，是最具发展前景的诊断技术。
四、发动机故障诊断技术的要点
在对发动机进行故障诊断时要增加发动机的运行时间，尽量让发动机在多种工况下运行，保证故障诊断的全面性以及准确性。在对发动机进行故障诊断时，避免水直接接触到发动机，避免对发动机造成永久性破坏。在对发动机进行故障诊断时，尽量保证传感器位置的准确性，避免因为传感器问题造成的故障诊断结果不准确。尽量结合多种诊断技术对发动机故障进行诊断，保证各类故障诊断技术的互补性，使发动机故障的诊断更加全面。
五、结论
我国的发动机故障诊断技术发展的比较晚，所以某些故障诊断技术研究的还不算深入，与其它的发达国家存在着一定的差距，但是随着我国经济和科学技术的发展，我国的发动机故障诊断技术也在不断的提升。通过对各项发动机故障诊断技术的研究，提出了不同故障诊断技术存在的优点和缺点，可以使发动机故障的诊断更加全面，避免故障诊断存在缺陷对人们的生命财产安全造成威胁。参考文献：
[1]王钰.基于数据流分析的汽车电控发动机故障诊断方法研究[D].东北林业大学，2014.
[2]陈艳娜.基于神经网络的汽车故障诊断系统及其应用[D].重庆理工大学，2014.
[3]邓吉文.基于ARM9的汽车发动机故障诊断及预报系统设计[D].哈尔滨理工大学，2011.
