造纸故障诊断原理

状态监测和故障诊断的三个阶段：状态监测、分析诊断、决策行动。1.状态监测：是对设备运行过程中，对设备故障有重大影响的特定参数实时监测，这是故障诊断的基础;2.分析诊断：即对采集来的信号做分析和处理，提取特征值，并对设备状态做诊断;3.决策行动：在得出了设备诊断的结果后，就可以决策采取相应的维护方案了。设备状态监测和故障诊断对于生产企业的意义非常重大，对于重要的生产设备，可以很好地减少设备的意外停机时间，避免不必要的经济损失;也可以降低设备的维护成本;为领导层对设备的评估和后期的决策提供重要的依据。汽车故障诊断指的是当汽车存在故障隐患，在不解体条件下，为确定汽车状况或查明故障部位、原因进行的检测。造纸故障诊断原理

智能故障诊断是人工智能和故障诊断相结合的产物，主要体现在诊断过程中领域**知识和人工智能技术的运用。它是一个由人（尤其是领域**）、能模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统。智能故障诊断（intelligent fault diagnosis）;把抖能护制应用到故障诊断中，根据观察到的状况、领域知识和经验、推断出系统、部件或者是器件故障的原因，以便可以尽可能早点发现和排除故障，以提高系统或者是装备的可靠性。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。云南造纸故障诊断模型故障诊断分析软件可以用来检查旋转机械的运行状态，从而探测出机械故障并为有效的预防性检修提供数据。

汽车故障诊断的基本方法有两种：一种是人工诊断法，另一种是仪器设备诊断法。人工诊断主要是凭借诊断人员的实践经验和知识，借助简单工具，用眼看、耳听、手模等感官手段，边检查、边试验、边分析，进而对汽车技术状况做出判断。这种方法简便直观，也是建立现代故障诊断**系统知识库的基础。仪器设备诊断法是采用通用或专门使用的仪器设备检测汽车、总成和机构，为分析汽车技术状况和判断故障提供定量依据。一些采用计算机控制或配置故障诊断**系统的仪器设备可以自动完成汽车技术状况诊断参数的测试、分析、判断和处理决策。仪器设备诊断法客观、定量、检测速度快，促进了汽车诊断技术的发展和应用。在诊断实践中，两种方法往往结合使用，先是诊断人员向驾驶员询问故障情况，对车辆进行直观检视，凭经验初步判断故障，再利用诊断仪器设备进一步筛选、识别，较终确认故障。

故障诊断从目的来分，可分为在线诊断和离线诊断，前者是对运行状态下的机组振动故障原因作出粗线条的诊断，以便运行人员作出纠正性操作，防止事故扩大，因此诊断时间上要求很紧迫，目前采用计算机实现，故又称自动诊断系统。系统的重要的是**经验，但是如何将分散的**经验系统化和条理化，变成计算机的语言，是目前国内外许多**正在研究的一个问题，因此不能将这种诊断系统误解为能替代振动**，即使将来，也是振动**设计和制造诊断系统，为缺乏振动知识和经验的运行人员服务，而不是替代振动**的作用。离线诊断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，可以将振动信号、数据拿出现场，进行仔细地分析，讨论或模拟试验，因此称它为离线诊断。在故障诊断深入程度上要比在线诊断具体得多，因此难度大。故障诊断系统在应用中，通过对故障特征分析的数据，进行故障、故障产生原因、故障产生部位等信息的排除。

离线故障诊断技术包括诊断思维方法、振动故障范围及其特征(包括数据处理)和机理。但一般所说的故障诊断技术主要是指故障特征和机理，对于故障诊断思维方式和故障范围的研究，目前还未能引起应有的关注。振动监测可通过对机器或结构在工作状态振动的下状态监测，对机器或结构可进行故障诊断、环境控制、等级评定;测量机器或结构的受迫振动获得被测对象的动态性能:固有频率、阻尼、响应、模态等信息，找出薄弱环节，通过改进设计提高其抗振能力，或通过隔振处理改善机械的工作环境和性能。用来检查寻找故障的程序称为诊断程序，对其它设备或系统执行诊断的系统称为诊断系统。造纸故障诊断原理

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的诊断技术方式。造纸故障诊断原理

故障诊断系统的诊断方法，基于**系统的诊断方法是故障诊断领域中较为引人注目的发展方向之一，也是研究比较多、应用比较广的一类智能型诊断技术。浅知识是指领域**的经验知识。基于浅知识的故障诊断系统通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果，其目的是寻找一个故障使之能对一个给定的征兆（包括存在的和缺席的）产生的原因作出较佳解释。基于浅知识的故障诊断方法具有知识直接表达、形式统一、高模组性、推理速度快等优点。但也有局限性，如知识集不完备，对没有考虑到的问题系统容易陷入困境；对诊断结果的解释能力弱等缺点。深知识则是指有关诊断对象的结构、性能和功能的知识。基于深知识的故障诊断系统，要求诊断对象的每一个环境具有明显的输入输出表达关系，诊断时首先通过诊断对象实际输出与期望输出之间的不一致，生成引起这种不一致的原因，然后根据诊断对象领（域中的第1定律知识）及其具有明确科学依据的知识他内部特定的约束联系，采用一定的算法，找出可能的故障源。基于深知识的智能型**诊断方法具有知识获取方便、维护简单、完备性强等优点，但缺点是搜索空间大，推理速度慢。造纸故障诊断原理

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