动设备故障诊断管理软件

故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术，油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。系统故障诊断是对系统运行状态和异常情况作出判断，并根据诊断作出判断，为系统故障恢复提供依据。要对系统进行故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统故障时，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，较终给出解决方案，实现故障恢复。故障诊断技术的产生和发展为提高设备系统的可靠性和可维修性开辟了一条新的途径。动设备故障诊断管理软件

传统机械设备状态监测和故障诊断主要依靠人的分析，常用的振动监测分为离线监测和在线监测。离线监测：是为了消除振动故障而进行的诊断，这种诊断在时间要求上不那么紧迫，设备检维修人员和现场生产操作人员只需要定期测量、记录和跟踪设备状态，或当设备出现异常时，临时测量，较后对设备故障进行仔细的分析、讨论。在线监测：是对运行状态下的机组振动故障原因作出及时准确的诊断，以便运行人员作出纠正性操作，防止事故扩大。因此，在线诊断在诊断时间上要求相对比较紧迫，主要以**诊断为主、计算机辅助的方式，故又称为**诊断系统。系统的重要的是**经验，主要用于大型旋转机器和关键设备，如汽轮发电机组、水轮发电机组、大型风机、压缩机、泵类等轴承或轴振动的连续监测、超限报警、故障诊断、事故追忆等。机械故障诊断管理软件故障诊断系统能够通过对故障信息监测和故障特征分析的数据按照一定的规律，进行故障分析。

通过加装在关键设备电机驱动端和非驱动端、减速机输入轴、输出轴上的振动加速度传感器监控点，采集振动和温度等数据，实现了连续24小时高密度远程智能监测设备状态，智能报警筛选、**即时诊断，实现设备当前运行状态的判断和未来的预测，定位故障部件，监测故障劣化趋势，评估故障部件剩余寿命，将维修决策由临时、事后抢修等转变成计划预测性维修，有效减少了非计划停机次数。通过加装故障诊断系统，设备日常运行出现异常报警时，通过短信推送、微信群、邮件、电话多种形式及时通知现场维修人员和远程诊断**，经过远程诊断**对数据的分析和故障的判断，1小时内联系现场提供诊断结论；对于可控设备故障，4小时内通知到现场，并给出滚动寿命预测建议，指导现场检查、维修。

对旋转设备而言，绝大多数故障都是与机械运动或振动相密切联系的，振动监测具有直接、实时和故障类型覆盖范围广的特点。因此，振动监测是针对旋转设备的各种预测性维修技术中的重要的部分，其它预测性维修技术：如红外热像、油液分析、电气诊断等则是振动监测技术的有效补充。在振动预测性维修项目中，不只是帮助掌握相关软硬件设备的使用，更重要的是，有足够的能力和丰富的经验去帮助客户有效地掌握振动分析技术。也可以委托专业的人员进行振动数据的采集和分析，不需要为拥有振动监测系统而进行固定资产投入和雇佣这方面的专业人员，减少因人员变动对预测性维修项目的影响风险。他们可以承接临时性的振动监测与故障诊断服务合同，也可以与客户签订长期的外包服务合同。故障诊断可分为在线诊断和离线诊断。

根据钢铁行业现状，针对电机、减速箱、增速箱、叶丝机等旋转机械设备管理推出在线监测故障诊断系统，该系统由公司自主研发的组态软件、无线传感器、无线网关，以及数据应用管理器和服务器组成，无需公网支持。系统采用面向SOA服务的多层架构，所有监测数据实现自动化采集，软件平台采用分布式C/S或B/S构架进行远程汇总。用户界面层依照不同用户提供不同应用界面，实现对旋转机械设备中振动、温度等信息的采集与显示，并根据预设阈值，对旋转机械故障进行提前报警，保障设备的安全运行。完成一个完整的故障诊断过程,常常需要多知识表达形式和多推理模式及合理的控制机构来解决诊断问题。福建智能故障诊断系统

智能故障诊断系统一般是由知识库(故障信息库)、诊断推理机构、接口和数据库等组成的。动设备故障诊断管理软件

轧机大部分处于恶劣的运行环境中, 不利于机械设备的监测与维护, 建立在线监测系统难度非常大, 所以生产线系统故障时有发生。设备的日常维护和安装调试过程中, 经常遇到因剧烈振动而无法正常生产的情况, 而振动的原因错综复杂, 只靠耳听、手摸的原始方法,很难准确的分析判断故障的原因。采用先进的设备状态检测和故障诊断技术, 通过振动检测掌握各类设备在一定时期的运行状态, 为从事设备维护、安装、调试的工程技术人员提供一套完整的设备运行状态资料, 根据这些资料进行数据分析, 可以准确的分析判断故障原因, 合理的安排维修计划, 从而避免因突发故障而造成经济损失, 确保生产顺利进行。动设备故障诊断管理软件

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