設備故障診斷系統
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設備故障診斷系統范文第1篇
中圖分類號：TP202 文獻標識碼：A
0引言
煙草物流系統作為一種復雜的綜合性生產物流系統，涉及打葉復烤、制絲、卷接包生產過程以及物料處理、搬運作業、倉庫管理、信息系統等方面，擔負著卷煙原輔材料的入庫、存儲、供應及卷煙成品的入庫、存儲、分揀發貨、廢料回收等多項工作，是連接企業生產、營銷、采購供應及回收的樞紐。煙草物流系統自動化已成為提高煙草企業自動化水平和管理水平的重要手段。
伴隨煙草工業朝著大規?；?、連續化和自動化方向發展的進程，一些技術含量高的物流設備如穿梭車、立體高架倉庫、工業機器人、自動導引車（AGV）等在煙草物流系統中得到了廣泛應用。生產技術的飛速發展，使得設備工作強度不斷增大，生產效率、自動化程度越來越高，同時設備更加復雜、各部分的關聯愈加密切，從而往往某處微小故障便可引發鏈鎖反應，導致整個設備乃至與設備有關的環境遭受災難性的毀壞，這不僅會造成巨大的經濟損失，而且會危及人身安全，后果極為嚴重。目前許多中小型卷煙廠設備構成復雜：一方面是老、舊設備大量存在并要繼續使用，另一方面是新技術、新設備不斷引進，而且型號繁雜，技術等級高低不一。煙草物流系統自動化程度的提高，迫使卷煙生產制造更加依賴于物流設備的正常運行，然而國內物流設備進口居多，價格昂貴，更新維護難度大。為進一步推進設備管理現代化，保證設備安全可靠運行，減少設備故障時間，提高企業生產效率，實現煙草物流設備維護診斷智能化勢在必行。
本文分析了設備維護管理及故障診斷技術在煙草行業的發展與應用，以綿陽卷煙廠成品物流系統為研究對象，設計開發了一套集設備監控管理、故障診斷分析于一體的物流系統設備維護管理及故障診斷系統。
1面向煙草行業的設備維護與診斷
目前應用于煙草行業的現代物流控制系統更多的偏重于對所管理的物品進行跟蹤、統計和分析，對設備運行情況卻缺乏卓有成效的故障監控、及預警功能，缺乏對設備可靠的運行統計，無法提供完善的運行分析數據；并且無法為維護人員提供必要的故障診斷輔助功能，從而導致維護人員在進行設備維護保養時常處于被動，維修及保養效率低下。隨著計算機技術的普遍應用，以及現代測量技術和信號處理技術的迅速發展，設備維護與診斷技術不斷發展完善，并在采礦、冶金、航空、航天、軍事裝備等領域得到了廣泛應用。先進的物流設備需要先進的管理方法和先進的維修技術，近年來先進設備的不斷引用，也使得設備維護與診斷技術在煙草行業得到了充分應用與發展。
高強等人針對煙草流企業設備管理的特點，通過將以往分散的設備管理部分集合在一起，在Visual Studio 2008 環境下運用C#語言采用.NET技術開發了一款設備管理系統。該系統的應用實現了對設備管理過程的信息化，通過將設備相關的運行數據記錄到設備管理系統中，使得對設備運行狀況的管理從原來的人工記錄，依靠經驗維護，上升到計算機集成信息化的預防性維護管理，切實提高了設備管理實際應用水平。
山東大學何印洲等人以卷煙設備為背景，通過對現有設備維護管理的業務流程進行分析總結、并在此基礎上進行優化設計，使用VisualC++6.0和C/C++語言以及SQL Sever數據庫，開發了一套卷煙設備維護管理系統，研究實現了設備分類、編碼、點檢周期和手冊電子化等關鍵技術，針對設備的故障檢測提出了一種基于曲線擬合的故障檢測方法，但該方法的實用性缺乏進一步的實際應用驗證。
于康康等人針對有軌巷道堆垛機，運用傳感器對其進行實時監控，然后利用OPC-XML技術和web技術實現采集所得信息的遠程傳輸，最后運用故障診斷專家系統對信息進行分析、研究，測試結果表明上述方法有利于遠程技術支持人員及早發現問題，解決問題，及時排除故障，可為用戶提高了工作效率，減少了維護時間和成本，具有一定的參考價值。章品等人通過分析堆垛機故障發生的機理，建立了系統的堆垛機故障樹，結合故障樹分析法，進一步建立了堆垛機工作中可能發生的各種異常狀態的知識庫，為堆垛機故障診斷專家系統的實現奠定了基礎。
湖南大學汪祥等人根據卷接機組故障特點，設計開發了高速香煙卷接機組故障診斷專家系統。在獲取了大量故障知識的基礎上，分析了卷接機組故障的特點，提出了利用數據結構中樹的概念來對故障進行分類的觀點，并對卷接機組的故障進行了分類。結合各推理方法的特點，提出了 RBR、CBR 和ANN 相結合的集成故障診斷策略，設計了集成故障診斷專家系統的結構和推理方案，研究了系統綜合知識庫和集成推理機制的設計和實現技術。用 VB6.0 和Microsoft Access 數據庫管理工具完成了卷接機組集成故障診斷專家系統的開發，并通過故障實例對系統進行了驗證。
2煙草物流系統設備維護管理及故障診斷系統
物流設備是煙草企業進行生產的重要物質基礎，在很大程度上決定了企業的生產力，因此建立設備維護管理系統，輔助管理決策，才能適應企業設備維護管理的發展要求，推進企業信息化建設的進程。目前企業對設備的維護管理往往停留在靜態信息的管理上，無法做到對設備的整個生命周期的動態管理，因此開發一套功能完善的設備維護管理及故障診斷系統是十分必要的。
2.1系統總體概述
整個系統通過現場PLC實時收集、匯總設備運行數據；以Intouch組態軟件為平臺，實現對現場設備的維護管理任務，包括設備臺帳管理、設備運行管理、設備維護管理、設備點檢管理、設備管理等任務；引入Petri網實現對成品庫物流系統進行建模分析，并通過仿真驗證所建模型的可行性與可靠性；采用C#語言與SQL數據庫開發一款故障診斷軟件，基于故障樹規則匹配與專家系統實現設備故障診斷的智能化，并以GSM無線模塊為輔助實現遠程故障報警功能；運用基于Petri網的系統模型仿真實現故障重構功能；采用基于多方法融合的故障預測技術實現物流設備的故障預測功能。系統整體結構如圖1所示：
2.2基于OPC技術的數據采集子系統
成品物流控制系統以PLC為核心，采用集中―分散控制，主PLC通過工業以太網連接現場控制設備。由于主PLC選用羅克韋爾（AB）ControlLogix系統，運用件煙輸送鏈路的控制；堆垛機、碼垛機器人、穿梭車、升降機等單臺智能設備分別采用不同系列的西門子PLC進行控制。因此，采用OPC技術確立統一規范的數據接口，可以靈活、快捷地以現有PLC控制器為基礎，通過工業以太網采集得到底層不同設備的狀態信息，以供Intouch組態軟件及C#編寫的故障診斷軟件使用，實現不同軟件模塊間的信息交互。
2.3設備狀態遠程監控優化
以Intouch組態軟件為平臺，組態實現現場物流設備狀態的遠程實時監控。針對Intouch組態軟件在可視化程度方面的不足之處，在普通組態監控界面基礎上進行了優化設計，采用將三維制圖軟件（3DMax、Solidworks）繪制渲染的位圖導入組態軟件的方法，以增強 Intouch組態可視化效果，同時利用腳本語音設計實現組態元件任意曲線的運動控制，彌補組態軟件中不能進行曲線運動的不足，增強組態動畫的實效性，從而更加真實地反映設備的運行狀態。
2.4設備維護管理子系統
采用C#開發實現煙草物流系統的設備維護管理，完成設備管理過程信息化和智能化，實現常規設備維護管理的各項功能。設備管理系統具體功能設計及電子記錄表格樣式如圖：2、3所示。
2.5故障診斷專家系統
綜合故障樹便于對事件分析、規則匹配推理的直觀性和速度快的優點，建立一種以故障樹來獲取和分析知識，以規則匹配來進行推理的故障診斷專家系統結構。采用C#語音與SQL server編寫故障診斷軟件，利用人工智能技術及專家系統對電氣設備運行中出現的故障進行推理分析，第一時間報警故障節點、故障類型及故障原因等信息，同時給出故障處理意見與操作流程。圖4所示為故障診斷流程示意圖，圖5所示為專家系統設計示意圖。
利用Petri網圖形演繹方法，通過將系統所不希望發生的事件作為頂庫所，逐步找出導致這一事件的所有可能因素作為中間庫所和底庫所，分析系統故障，建立Petri 網故障模型，仿真計算各類潛在故障發生的概率，以達到故障預測作用和故障重構功能?；谙到y大量的歷史運行數據與仿真實驗數據，利用數理統計與數據驅動技術，融合多種故障預測方法，形成科學完善的故障預測機制。通過分類分機型對設備故障時間、故障頻率的進行統計分析和機理分析，確定設備故障發生周期，在故障預測基礎上重點維護保養，盡可能減少生產過程中突發的設備事故。
2.6基于GSM的遠程故障報警
煙草物流系統中堆垛機、穿梭車、碼垛機機器人屬于全自動化運行設備，大部分時間都工作在無人值守狀態，當設備出現故障時如何讓維護人員及時察覺，第一時間掌握故障信息，并能對設備實施遠程重啟故障恢復等控制手段非常重要。目前借助Internet 網絡進行遠程故障維護是解決上述問題的手段之一，但是用這種方法解決問題，仍然需要有人員在網絡終端職守，實現多點分布式報警技術方案復雜、成本高，并且受到網絡覆蓋范圍上網手段等條件的限制，很難做到隨時隨地無縫地監控遠程設備。GSM移動通信網是目前覆蓋范圍最廣泛的網絡，組網簡單容易，利用GSM網絡通過短信的方式對遠程設備進行故障檢測和監控經濟實用。
3結論
搞好設備管理和運行維護是煙草企業提高投資效益的重要保障，是固定資產保值、增值的有效途徑，是提高生產效率，提升經濟效益，降低設備使用費用的重要途徑，也是增強煙草企業競爭能力的迫切需要。應用故障診斷技術對煙草物流設備進行監測和診斷，能及時地、正確地對各種異常狀態或故障狀態做出診斷，預防或消除故障，對物流設備的運行進行必要的指導，提高設備運行的可靠性、安全性和有效性，以期把故障損失降低到最低水平。
參考文獻
[1] 伍金成.煙草工業設備管理工作探析[J].科技風，2013（13）：225.
設備故障診斷系統范文第2篇
【關鍵詞】大型水電廠設備;遠程狀態監測;遠程故障診斷
我國電力企業改革的不斷深入，導致了發電企業將設備可靠性的提高與維修成本的降低作為了其經濟效益的考核指標之一。當前，水電廠對于設備的檢修采用的是定期制度，這種檢修的制度一方面盲目性較強，另一方面對設備的故障只能夠事后檢測，不能夠提前防范。因此，本文提出了遠程狀態監測與故障診斷系統，實現設備可靠性的提高與維修成本的降低，提高發電企業的經濟效益。
一、水電廠設備狀態監測和診斷現狀
當前，我國常規的水電裝機容量已經位居世界第一位，而且狀態檢修也受到了越來越多人的重視，對設備監測與檢修工作進行了探索。國內外當前的設備監測與診斷系統大都是包含多個在線監測系統，但是各個系統之間只是單純的疊加，并不能夠形成集成化設備監測與診斷平臺。當前，國外已經開發出了可集成化的系統平臺，如美國本特利內華達的3500系統+System1系統，瑞士的VM600 系統，芬蘭Rovsing公司的Dynamics系統等。
二、系統構建
（一）規劃目標
對大型水電廠來說，實現設備的狀態檢修，需要通過檢測和診斷系統來實現，在各個監測點都會安裝子檢測系統，這些檢測系統共同構成了一個完整的檢測診斷網絡，并且以中心診斷層向外散發，逐漸擴散到各個子監測點，再由子監測點向外散發到用戶的訪問層，這不僅構成了一個完整的大型變電站監測與診斷體系，同時也在水電站布下了全覆蓋的動態檢測網。
在構建系統時，應該充分考慮電站選址的實際情況，綜合其他機組的參數、引進設備的特點、電站所在位置的地理環境特點等內外部因素，并在此基礎上確定好水電站設備的選型，對整個結構體系有全面的把握，最終確定檢測的對象，以及采取的監測方法，建立起對大型水電站的遠程實時監控體系，使水電站時刻在動態監測系統的監測與保護中，維持各設備的正常運行。
實時在線監測系統能夠有效的對各設備的運行狀況進行評估，若設備處于非正常的狀態，則系統能夠及時的發出警報，提示工作人員系統存在設備漏洞，需要進行維修。另外，該系統還具備初步診斷故障的功能，系統中帶有各項設備的歷史運轉記錄，并且能夠綜合設備的特征來進行綜合評估，初步診斷出故障產生的地點、故障的類型、產生的原因、造成危害的程度，甚至初步預測出故障可能的未來走勢，為維修人員的維修工作提供有價值的參考。
（二）階段實施步驟
首先，對當前的各監測點系統進行整合，以中心診斷層作為整個監測系統的核心，將各個子系統連接在一起，最終能夠形成一個全面的、開放式的，并且分層分級的監測網絡，對水電站設備的運行狀態進行實時監測。
其次，在安裝好各監測子系統之后，需要綜合當前機組狀態監測技術的發展程度，應選擇適合該變電站系統架構的監測技術來對各項指標進行監測，如發電機氣隙、機組噪聲、GIS局放、機組穩定性等等。在前期試驗階段，可先選擇一臺機組進行實驗，在確保無誤之后再擴散到其他機組上，并最終形成一個全面囊括各子系統的監測體系。
三、監測與診斷系統的結構
依據上文中系統構建目標，大型水電廠設備遠程狀態監測與故障診斷系統的構建機構如圖1所示。
圖1 大型水電廠設備遠程狀態監測
與故障診斷系統結構圖
（一）電站監測層概述
所謂的電站監測層其主要是由廠級數據服務器和監測裝置等兩個部分組成，其主要職責通過整合各個裝置的離線監測數據和在線監測數來分析出系統所需要獲取的數據，然后將整合之后的數據通過統一的格式向服務器進行發送。廠家數據服務器則主要被用于儲存各個廠家的各種監測數據。
（二）中心診斷層概述
所謂的中心診斷層主要是負責數據接收、儲存、發送數據等功能，整個過程中主要實現了為系統提供各種數據的分析和診斷。
四、監測與診斷系統的建設模式
（一）數據存貯與數據傳輸所采用的模式
表1 子系統測點參考數量
序號 內容 測點數
1 空氣間隙 16
2 線棒振動 5
3 振動擺度 7
4 電氣絕緣 4
5 磁場強度 2
6 水壓脈動 6
7 空氣氣蝕 7
8 常規參量 32
在對水電廠的數據進行監測的過程中，其檢測的內容包括機組穩定、水輪機效率、環境噪音、局部放電等方面，會設置多個機組監測點（如表1所示）。如果將水電廠的所有監測數據進行統計之后將會出現非常龐大的數據量。如果采用實時傳輸的方式，則需要龐大的網絡配置才能夠進行，而且在數據的存儲方面也非常困難。水電廠的這些監測數據具有突變量不大的特點，因此只需要提取其中的特征數據就能夠滿足監測的需要，將這些數據按照統一的數據格式進行傳輸與存儲。
在監測與診斷系統對數據進程存儲的過程中，實時數據庫由于其高壓縮比及分布式的特征而非常實用。對于特征參數而言，所有的數據服務器都需要全部保存的，而波形數據則不同，廠級數據服務器需要對原始的波形數據進行完整保存，但是診斷中心則只需要保存部分波形數據，在必要的時候能夠對廠級數據服務器中的波形數據進行實時召喚，從而是實現對多個電站設備狀態進行集中的監測與診斷。
（二）監測與診斷系統安全模式
設備遠程狀態監測與故障診斷系統中的安全包括兩個方面，一方面是網絡安全，需要參照各種相關的規定以及電廠外接系統的實際情況，對系統中的數據需要進行橫向的隔離與縱向的加密。
五、總結
狀態檢修指的是通過對水電廠設備的狀態進行監測，并在對監測結果進行分析的基礎上對檢修的項目進行安排。這種檢修方式比較具有針對性，而且能夠對設備的故障進行提前的防范，能夠有目的的進行檢修，從而提高檢修的效率。本文對大型水電廠設備遠程狀態監測與故障診斷系統的構建進行了闡述與說明，系統通過該系統來使水電站設備的可用率得到提高，使設備的維修成本得到降低，延長設備的使用壽命，真正促進水電廠經濟效益的提高。
參考文獻
[1]顧倩，陳思明，李思思，等.基于低碳理念的水電廠設備管理方案的規劃研究[D].浙江大學，2012.
設備故障診斷系統范文第3篇
關鍵詞：液壓傳動系統;故障診斷
一個液壓系統工作是否能夠正常工作,關鍵取決于壓力和流量是否處于正常工作狀態,以及系統溫度和執行器速度等參數是否正常。液壓系統的故障現象是各種各樣的,同一因素可能造成不同的故障現象,而同一故障又可能對應著多種不同原因。如:油液的污染可能造成液壓系統壓力、流量或方向等各方面的故障,這給液壓系統故障診斷帶來極大困難。為此,本文就液壓系統故障診斷方法進行必要的探索與分析。
1.故障診斷的一般原則
分析問題是解決問題的前提,正確分析故障是排除故障的前提,液壓系統故障大部分并非突然發生,故障發生前總有先兆,如果先兆沒有引起注意,當先兆發展到一定程度就會發生故障現象的發生。引起液壓系統故障的原因是多種多樣的,并不是無固定規律可尋,而是有一定的規律可尋的。統計表明,液壓系統發生的故障大約90%都是由于操作手和工作人員沒有按照規定對機械和設備進行必要的保養和檢查所致。為了快速、準確、方便地診斷故障,必須充分認識液壓故障的特點和規律,以下原則在故障診斷中值得遵循:
1.1 檢查液壓系統工作環境。
正確的工作環境和工作條件是液壓系統正常工作的前提。液壓系統要正常的工作,需要一定的工作環境和工作條件作平臺,如果工作環境嚴重不符合該系統正常工作的標準,想要系統不出現故障幾乎是不可能的,所以在故障診斷之初我們就應該首先判斷并確定液壓系統的工作條件和環境是否正常,對于不符合標準的工作環境和條件及時進行更正。
1.2 判斷故障發生區域。
根據“木桶原理”我們容易知道,液壓系統故障發生是因為整個系統最薄弱的一個環節出現了問題,所以在判斷故障部位時應該根據故障現象和特征確定與該故障有關的區域,逐步縮小發生故障的范圍,有針對性的分析故障發生原因,最終找出故障的具體所在,做到把復雜問題簡單化。
1.3 對故障進行綜合分析。
根據以上的方法找到故障后,就應該逐步深入找出多種直接的或間接的可能原因。為避免盲目性,我們必須根據液壓系統基本原理,有針對性地進行綜合分析、邏輯判斷,盡量減少懷疑對象逐步逼近,直到找出故障部位所在。
1.4 建立完善的運行記錄。
故障診斷是建立在運行記錄及某些系統參數基礎之上的。建立系統運行記錄,這是預防、發現和處理故障的科學依據;建立設備運行故障分析表,它是使用經驗的高度概括總結,有助于對故障現象迅速做出判斷;具備一定檢測手段,可對故障做出準確的定量分析。
2.傳統的故障診斷方法
邏輯分析逐步逼近法是目前查找液壓系統故障較為傳統的方法。這種方法是通過綜合分析和條件判斷來實現,即工程機械維修人員通過“看”“聽”“摸”“聞”和簡單的測試以及對液壓系統基本原理的理解,憑工作經驗來判斷尋找故障和故障發生的原因。這種方法的具體做法是當液壓系統出現故障時,因為故障的原因有許多種可能性,一般是采用邏輯代數方法,將可能出現的故障原因列表,然后根據先易后難的原則逐一進行邏輯判斷,逐項逼近,最終找出故障原因。
這種方法對于那些經驗豐富的工程技術維修人員說,是一個非常有效的方法,因為這種方法在故障診斷過程中要求工程技術維修人員具有豐富的液壓系統基礎知識和較強的分析問題排除故障的能力,才能夠保證診斷的有效性和準確性。但不能看出這種方法的診斷過程較為繁瑣,需要經過大量的檢查和驗證工作,而且只能是定性地分析,診斷的故障原因不夠準確,況且也無法減少系統故障檢測的盲目性以及拆裝工作量,因此,傳統的邏輯分析逐步逼近法已遠不能滿足現代液壓系統維修的要求。
3.基于參數測量的故障診斷方法
隨著液壓系統逐步向大型化和自動控制方向發展,同時出現了多種故障診斷方法。如鐵譜診斷和基于人工智能的專家診斷系斷,這些方法雖然給液壓系統故障診斷帶來廣闊的前景,但這些方法大都需要昂貴的檢測設備和復雜的傳感控制系統和計算機處理系統,目前不適應于現場推廣使用。下面介紹一種簡單、實用的基于參數測量的液壓系統故障診斷方法。
設備故障診斷系統范文第4篇
由于機械設備電氣系統大多數都在比較惡劣的環境中工作，如受潮受熱或者是震動等，因此經常出現各類故障。隨著機電技術的進一步發展，機械設備的電氣化程度越來越高，電氣系統在整個機械設備的運行中占據更加重要的位置，如何采用科學手段對電氣系統的故障進行檢測與診斷是我們必須要思考的問題。
1. 機械設備電氣系統概述
機械設備電氣系統主要由兩部分組成，其一是電氣設備，主要包括啟動系統、蓄電池、發電機以及用電設備等?？偨Y來說電氣設備具有以下特征：電器設備上的電路都是模擬電路，因此診斷起來具有多樣性的特征。故障診斷過程中會受到很多因素的影響，包括信號的傳播和接收能力、噪聲以及容差等，因此診斷過程中容易出現失誤，一方面是重要故障不容易被診斷出來，另一方面是即使診斷出來，結果的精度也比較低，不能明確故障原因。因此，目前對模擬電路的診斷并沒有形成一個標準的體系，仍舊需要將技術人員的經驗作為重要依據。
其二是電子系統，包括電子檢測系統、電子控制系統、功率控制系統以及傳感系統等。電子系統最大的特征就是使用低壓直流單線制，采用數字電路對系統整體進行控制。數字電路的狀態有兩個，分別是0和1，只要將真值表列出來，就能夠將原因與結果一一對應。因此，數字電路的診斷具有較強的規范性，且可以實現對檢測過程的實時監控，人們對診斷原理的研究也越來越深入，診斷技術之間成熟，一些診斷程序以及先進的診斷設備已經投入使用，并取得了不錯的效果[1]。
2. 機械設備電氣系統的故障檢測與診斷
2.1依靠技術人員的感官進行診斷
電氣系統發生故障時，經常出現資冒煙、震動以及火花等易于觀察的現象，因此感官診斷是一種重要的故障診斷方法。首先是眼觀，主要是“煙”的顏色進行判斷，如果看到設備中冒出白煙，可以判斷出電氣設備過渡受熱，是水分蒸發產生大量水蒸氣導致的，可以說其并不屬于真正的“煙”，只要對其進行烘干處理就可以解決。如果看到設備中冒出黃煙，可以判斷出電源過電流導致設備過熱，設備上的膠布以及油漆在高溫的烘烤下冒出黃煙，需要進一步檢測過電流產生的原因并及時處理，防止設備被燒壞。如果看到設備中冒出黑煙，可以判斷出系統中的某個電氣設備已經被損壞，絕緣系統失去作用，需要馬上斷開設備，對受損設備以及損壞原因進行檢查，并及時更換。
其次是耳聽，如果設備鐵芯中含有線圈，通電后就會發出聲音。如果發出嗡嗡聲，聲音比較柔和均勻，就可以判斷出設備處于正常工作狀態下；聲音比較急躁，大小不均勻，可以判斷出設備通電電流發生急劇變化，有可能是機械故障，也有可能是電氣故障。如果發出滋滋聲，可以判斷出設備出現不正常放電問題，有可能是設備發生短路，也有可能是導體連接處發生電弧。如果發出“啪啪”聲，聲音比較響亮，類似放槍，可以判斷出設備中的元件可能已經被燒熔。如果聲音比較沉悶，可以判斷出故障點不在外側，而是在深處。
最后是觸摸，技術人員將手放在設備外殼上，如果感覺非常燙，說明表明溫度達到了50度，而電器設備的內部溫度一般比外殼要高出10度到20度，說明設備內部溫度很有可能已經超過了電動機的工作的極限溫度。如果不采取降溫措施，電動機就會加速老化，降低使用壽命。
2.2短路與斷路檢測法
首先是試燈檢測法，就是將發動機用夾子夾住，接通開關以后，用測試棒逐段檢測，如果試燈亮了，說明電路正常接通。如果試燈不亮，說明發生斷路故障，故障點就處于亮燈和不亮燈之間。
其次是利用電壓表對斷路情況進行檢測，需要在發動機上連接直流電壓表的一個接線柱，將測試棒從另一個接線柱上引出，之后接通開關，對設備進行逐段檢查。如果電壓表存在指示電壓，說明電路正常接通。如果電壓表中沒有指示電壓，說明發生斷路故障，故障點位置就處于有無指示電壓的兩點之間。
最后是電源短接檢測法，這種方法主要用來判斷設備是否發生短路故障。按照檢測要求連接好電路后通電，如果保險絲熔斷，說明存在短路故障，檢測短路具體部位時，可以采用電源短接法。將火線從蓄電池上引出，從用電設備向著開關方向逐段接觸檢測，根據設備反應判斷出故障位置。
2.3綜合診斷法
電氣系統的檢測有很多種方法，這些方法雖然在維護機械設備穩定運行中發揮重要作用，但是仍舊不能滿足實際需要。首先，檢測功能比較單一，每次檢測大多數都是針對一種或者是幾種電氣設備，綜合性不強；其次，檢測過程中的自動化程度不高，檢測效率還有待提升；最后，故障診斷結束以后，經常出現誤報或者是漏報問題，為后續維修工作帶來麻煩。為了解決上述問題，人們提出了綜合診斷方法，就是在計算機系統的支持下，將各種診斷方式綜合起來使用，取長補短。該種診斷方式的應用范圍較廣，自動化程度高，可以對輸出電壓以及激磁電流等重要設備信息進行時時采集，系統自動將收集到的數據進行處理，根據處理結果判斷出故障位置，并在系統中直接顯示出來。技術人員可以根據系統顯示的故障位置以及故障類型直接對設備進行檢查，針對性較強，用最短的時間修復故障，保證機械設備的正常運行。
2.4紅外線診斷法
設備故障診斷系統范文第5篇
Abstract： According to the characteristics of fault diagnosis of communication instruments in TT&C-ship and the needs of diagnosis， we made fault tree analysis and expert system technology were combined ，based on this，we designed the complete system model， designed knowledge model， designed fault diagnosis flow of the common meteorological instruments. The system should made operator lookup and solve instruments fault quickly and true.
關鍵詞： 通信裝備；故障診斷；故障樹；專家系統
Key words： communication instrument；Fault Diagnosis；Fault Tree；Expert System
中圖分類號：V55 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）33-0190-03
0 引言
目前測量船在用的通信裝備技術含量高、工作原理復雜、專業性強、種類繁多，測量船出海期間通信的實時性對通信保障工作提出極高的要求，同時長時間的海上船搖對通信裝備也具有很大的影響，這些因素都為科技人員對通信裝備維護保養設置了很高的標準，同時要求一旦裝備發生任何故障，科技人員要能夠快速定位解除故障，對崗位人員的故障排查、定位能力要求很高。而當前航天測量船對通信裝備的故障診斷排查主要依靠科技人員的經驗積累來完成，效率不高。因此，設計一套測量船通信裝備故障診斷系統用來有效輔助科技人員快速、準確進行裝備故障診斷，便成為當前一個迫切需要解決的問題。
1 設計思想
故障樹分析法[1]是一種將系統故障形成原因按樹枝狀逐級細化的圖形演繹方法。它通過對可能造成系統故障的各種因素（包括硬件、軟件、環境、人為因素等）進行分析，畫出邏輯框圖（故障樹）；再對系統中發生的故障事件，由總體至部分按樹枝狀逐級細化分析。常見的故障樹診斷主要有邏輯推理診斷法和最小割集診斷法[2]。
專家系統[3]是一種智能計算機程序，它是運用知識和推理來解決只有專家才能解決的問題。由于不同的專家系統所需要完成的任務和特點不同，其系統結構也不盡相同。目前比較流行的專家系統的一般結構包括人機接口、推理機、解釋器、知識庫管理模塊、綜合數據庫、知識庫。
針對航天測量船裝備故障診斷的特點及診斷需求，根據優勢互補原則，從產生與作用、知識獲取、知識轉換、診斷功能的擴展等方面歸納分析出故障樹分析法與專家系統的結合點，作為故障診斷系統的設計思想。
1.1 從專家系統與故障樹的產生和作用來看，兩者是有一定聯系的 故障樹是圖形化的用于系統可靠性分析和故障診斷的模型；而專家系統是當系統失效時綜合利用各種診斷信息，依據知識庫中的知識，通過推理確定系統的故障原因，并給出排除故障的方法和建議。
1.2 從專家系統知識獲取的角度來看，故障樹分析法也是一種基于診斷模型的知識獲取方法，該方法在故障診斷中的應用在一定程度上解決了專家系統在實際應用中對動態系統知識獲取的瓶頸問題。
1.3 從故障樹知識與專家系統知識轉換的角度來看，故障樹具有標準化的知識結構。故障樹的頂事件對應于專家系統要分析解決的任務，其底事件對應于專家系統的推理結果；而故障樹由頂到底的層次和邏輯關系對應于專家系統的整個推理過程。
1.4 從故障樹分析方法對專家系統故障診斷功能的擴展角度來看，邏輯推理診斷法用故障樹中各底事件、中間事件、頂事件的發生概率對故障樹轉化生成的規則進行排序，提高了系統搜索匹配規則的效率；在最小割集診斷法中，引入最小割集重要度和底事件概率重要度，提高了故障診斷命中率，減少了測試工作量。故本系統設計中采用邏輯推理診斷法和最小割集診斷法結合的故障診斷方法。
2 總體模型設計
航天測量船通信裝備故障診斷系統主要包括六個功能模塊，分別為：系統管理模塊、知識庫管理模塊、故障診斷模塊、診斷維修記錄模塊、輔助工具模塊、幫助模塊等六個模塊。其中每個模塊可以分別通過包含各自的子模塊來具體實現。系統模型如圖1所示。
2.1 系統管理模塊 主要實現數據庫連接配置、用戶登錄、用戶管理、修改密碼等功能。
2.2 知識庫管理模塊 主要實現對知識的獲取、管理和維護，以使知識庫不斷完善。
①知識獲取子模塊：可通過向導和設計視圖兩種方式獲取知識。向導方式適用于初次創建某裝備知識庫；設計視圖方式適合于對已初步形成的某裝備的知識庫實現有針對性的局部知識獲取。②知識管理子模塊：實現將知識以數據庫表的形態呈現給用戶，以便用戶對各種表中存儲的知識直接進行添加、刪除、編輯、查詢等操作。③知識檢索子模塊：將知識按照不同的裝備、不同的歸屬結點以及不同的知識類別進行列表索引。④知識備份子模塊：主要實現對數據庫中全部知識的復制備份。
2.3 故障診斷模塊 主要實現對選定裝備的故障診斷工作，提供邏輯推理和最小割集兩種診斷方法。
①故障識別子模塊：主要通過與用戶交互相關的診斷信息來實現故障類型的判斷。②邏輯推理診斷子模塊：主要實現利用邏輯推理診斷方法進行故障診斷。③最小割集診斷子模塊：主要實現利用最小割集診斷方法進行故障診斷。④診斷維修記錄參考子模塊：將調用邏輯推理診斷子模塊或最小割集診斷子模塊進行故障診斷的故障類型相關診斷維修記錄提供給用戶參考，幫助用戶進行故障維修。⑤排故措施參考子模塊：對調用邏輯推理診斷子模塊的診斷最終結論或最小割集診斷子模塊中的每一步診斷提示給出相關的排故措施，幫助用戶進行故障維修。⑥診斷維修記錄存檔子模塊：當用戶對故障診斷的結論進行維修驗證后，需提交此次故障維修相關信息，如維修結論、維修結論描述、維修解決方案、維修人員、維修時間、維修地點、裝備編號、生產廠家、服役時間等要素。
2.4 診斷維修記錄模塊 主要實現對診斷維修記錄的查詢、增加、刪除、編輯等管理維護以及對系統存檔的診斷維修記錄進行定量分析。
2.5 輔助工具模塊 主要提供一些系統的輔助工具功能，如Visio繪圖工具、打印、記事本、計算器等。
2.6 幫助模塊 主要包括關于系統的簡單信息和使用幫助。
3 診斷知識庫E-R模型設計
診斷知識庫中擁有知識的數量和質量是本系統性能和問題求解能力的關鍵因素[4]，根據面向對象的不同可將故障診斷知識庫大致分為七個數據表：結點表、故障類型表、故障樹節點事件表、故障識別規則表，故障規則表、測試條目表、排故措施表。圖2為通信裝備故障診斷知識庫的E-R圖（下劃線的數字表示是其所屬實體的主鍵）。
圖中數字標示的含義具體如下：
1：結點名稱；2：結點編號；3：結點層次；4：結點所屬儀器裝備編號；5：父結點編號；6：子結點編號組合；7：結點原理（文字說明）；8：結點原理圖編號；9：維修知識屬性；10：維修知識內容；
11：故障類型名稱；12：故障類型編號；13：故障類型所屬結點編號；14：故障樹結構圖編號；15：故障原理圖編號；16：故障原理（文字說明）；17：下級鏈結故障（樹）類型編號組合；18：故障識別規則編號；
19：故障樹節點事件編號；20：節點事件；21：節點事件層次；22：事件性質；23：父節點事件編號；24：子節點事件編號組合；25：本節點事件與子節點事件的關系；26：節點事件隸屬故障類型編號；
27：故障識別規則編號；28：故障類型權值；29：故障征兆編號組合；30：故障征兆對應的域值編號組合；31：故障征兆對應的條件權值組合；32：用戶確認的故障征兆對應的可信度組合；33：前件關系；34：追加關系；35：追加前件的規則編號；36：結論編號；37：規則強度；38：規則閾值；39：結論域值；
40：故障規則編號；41：規則隸屬的故障類型編號；42：規則前件編號組合；43：規則前件關系；44：追加關系（前件）；45：追加前件的規則編號；46：規則結論編號組合；47：規則結論關系；48：追加關系（結論）；49：追加結論的規則編號；50：結束標志組合；51：規則屬性組合；
52：測試條目編號；53：測試條目隸屬的儀器裝備編號；54：測試條目內容；55：測試條件；56：測試工具；57：測試位置；58：測試位置圖編號；59：測試方法與步驟；60：標準測試值；61：實際測試值；
62：排故措施編號；63：排故措施針對的診斷最終結論編號；64：排故知識（文字說明）；65：排故圖編號。
4 故障診斷流程
本文中對診斷流程設計考慮了系統使用的邏輯推理診斷法和最小割集診斷法。圖3為故障診斷流程圖。
用戶可通過兩種方式進入故障診斷流程：
①第一種方式：用戶直接選擇裝備名稱、型號、故障類型。系統將該故障類型直接調入“故障識別沖突集”中，轉入第④步；
②第二種方式：用戶根據自己的相關經驗，選擇故障可能發生的最小范圍的結點，也可以同時選擇提交故障征兆以及故障征兆發生的環境、條件等域值；
③若用戶在第②步中同時提交了結點和故障征兆兩類信息，則系統根據用戶提供的診斷信息，按照搜索和故障識別規則的匹配策略把相匹配的故障識別規則結論放入“故障識別沖突集”中。若“故障識別沖突集”為空，則返回至第②步。若不為空，則轉入第④步；
④系統按照故障類型權值大小，依次在“故障識別對話”中向用戶詢問“故障識別沖突集”中的故障識別規則前件的可信度；
⑤系統按照故障規則的匹配策略，判斷出該故障類型識別是否成功。若故障類型識別不成功，需要修改已提交的某規則前件可信度。若成功則調用故障類型的診斷線程；
⑥用戶可選擇采用邏輯推理診斷法和最小割集診斷法。若用戶選擇邏輯推理診斷法，轉入第⑦步；若用戶選擇最小割集診斷法，轉入第⑨步；
⑦系統定位到某故障類型，提供與之相關的診斷維修參考。系統按照故障規則的搜索、匹配策略，實現基于故障規則的邏輯推理診斷。若啟用的是一條測試規則，則在“故障診斷對話”中依次詢問該測試條目，并給出該測試條目的測試工作參考。若此次邏輯推理診斷成功，系統給出最終診斷結論的排故措施參考以及診斷路徑解釋；若系統得出的最終診斷結論是另一故障類型，則系統自動轉入第⑥步。若用戶維修驗證成功，則按要求將此次診斷維修記錄存檔后，結束診斷；若用戶維修驗證不成功，可參閱以往該故障類型的診斷維修記錄，幫助用戶調整維修方案，也可以轉入第⑧步或選擇最小割集診斷法進行該故障類型診斷；
⑧系統按沖突求解策略自動調用“故障識別沖突集”中其它故障類型的診斷線程，轉入第⑥步或根據用戶需要返回至第①步或第②步；
⑨系統為每一步診斷提示，給出相應的排故措施參考、診斷維修記錄參考以及提供用戶查看該故障樹的各最小割集重要度、最小割集中的各底事件的概率重要度等統計數據。若用戶在某一步的診斷提示下的維修驗證成功，則將此次診斷維修記錄按要求存檔后，結束診斷；若用戶維修驗證均不成功，可轉入第⑧步或選擇邏輯推理診斷法進行該故障類型診斷。
5 結束語
目前，航天測量船對通信裝備的故障診斷排查主要依靠科技人員長期累積的經驗來完成，具有效率不高的特點。結合了故障樹分析法與專家系統的通信裝備故障診斷系統的應用不僅可以輔助科技人員快速、準確地進行故障分析、定位，大幅提高排除故障的效率，而且可以協助科技人員找出裝備的薄弱環節，并提出相應的改進措施。
參考文獻：
[1]劉迅.基于故障樹與BAM神經網絡的只能故障診斷方法[C].科學技術與工程，2010：3101-3105.
[2]鄭麗敏.人工智能與專家系統原理及其應用[M].北京：中國農業大學出版社，2004：131-154.
