南理工-电气设备故障诊断课程-第1章绪论.ppt

并联系统的可靠性 由n个独立子系统并联组成，只有所有部件均失效时系统才会失效。因此系统S的寿命T为： T＝max(T1, T2, …, Tn) 并联系统S的可靠度为： 表明：并联系统随着子系统的增加，系统的可靠度将单调递增。 * “浴盆”曲线： 故障率与使用寿命之间的关系。 重新进入稳定期 * 第一节 故障诊断技术的产生及其作用 “浴盆”曲线 统计表明，多数不可修复设备的故障率与时间的关系呈浴盆曲线，起始故障率呈下降趋势，之后保持基本恒定，最后呈上升的趋势。 可靠度与时间关系 第I阶段：早期故障期(初期)，反映了设计或制造工艺的缺陷； 第II阶段：偶发故障期（稳定期），故障率较低，且近似为常数； 第III阶段：设备进入老化阶段（劣化期），故障率呈上升趋势。 * 电气设备的维修体制： 事后维修（breakdown maintenance）： 等到设备无法正常工作时再进行维修 预防维修（preventive maintenance）： 预先制订计划，定期进行检修和更换 状态维修（condition/ predictive maintenance）：根据设备状态来确定维修工作的内容和时间、制定维修方案 当修则修 避免了“过渡维修”和当修不修 * 第一节 故障诊断技术的产生及其作用 * 第二节 故障诊断技术在国内外的发展情况 20世纪60年代后期首先在美国出现 最初的目的是用于对航天、核能、军事装备等进行早期异常检测。 故障诊断技术是人们在社会生产实践中付出了沉重的经济代价后的产物。 * 第二节 故障诊断技术在国内外的发展情况 英国、丹麦、瑞典等国也相继开展了此项工作。 日本在许多产业部门也积极开展这方面的研究和应用工作，许多技术得到了成功的应用。 第二节 故障诊断技术在国内外的发展简况 1967年，成立美国机械故障预防小组（MFPG）。 * 国内的研究始于20世纪70年代末期。 1983年，国家在相关条条例中规定：“根据生产需要，逐步采用现代故障诊断和状态监测技术，发展以状态维修为基础的预防性维修。” 80年代初，国内一些大学等相继成立了故障诊断研究室 。 目前，国内很多200MW以上的汽轮发电机组，都装有状态监测系统。 应用领域极其广泛…… * 第二节 故障诊断技术在国内外的发展简况 一、故障诊断技术的构成： 故障诊断机理的研究：（理化原因等） 故障诊断信息学的研究：（数据采集与分析） 诊断逻辑和数学原理方面的研究：（诊断与决策） 四项技术： 检测技术(采集信号、参数) 信号处理技术 （提取状态信息） 识别技术 （分析、判断） 预测技术 （决策和预测） * 第三节 故障诊断技术的构成与发展趋势 工况监测： 对反映设备或系统工作状态的信息进行全面监测和分析，实时掌握设备基本工作状态。 一般所谓的工况监测实际上就是状态监测。（condition monitoring ） 状态监测： 又称为简易诊断，通过监测结果与设定阈值之间的对比，仅对设备运行状态作出正常、异常或故障的判断，而对故障的性质、严重程度等不予或无法进行更加深入的诊断。 * 第三节 故障诊断技术的构成与发展趋势 * 第三节 故障诊断技术的构成与发展趋势 故障诊断研究仍有一段艰巨的路程要走。　 目前和今后的主要研究可归纳为： 多传感器数据融合技术； 在线实时故障检测算法； 混合智能故障诊断技术； 基于因特网的远程协作诊断技术； 以故障监测及分离为核心的容错控制、监控系统和可信性系统研究等。 多信息量融合，多层次诊断集成　 集成知识库中的各种诊断知识，结合数据库中的各种故障数据，按照不同的故障情况进行综合分析、判断，定位故障点。 主要对状态监测所得到的信息进行融合，结合层次诊断模型， 按照深浅结合的推理层次进行诊断。 它进一步把状态监测中的信号监测处理集成到诊断系统中，进行在线数据处理与在线诊断推理，实现非实时诊断到实时诊断的转变，也实现信息诊断与智能诊断的统一。　 * 基于集成型智能系统的诊断方法 随着电机设备系统复杂,依靠单一的故障诊断技术已难满足复杂电机设备的故障诊断要求,因此上述各种诊断技术集成起来形成的集成智能诊断系统成为当前电机设备故障诊断研究的热点。 主要的集成技术有: 基于规则的专家系统与ANN的结合, 模糊逻辑与ANN的结合, 混沌理论与ANN的结合, 模糊神经网络与专家系统的结合。 * 基于集成型智能系统的诊断方法 如： 专家系统与神经网络的结合能充分利用专家系统的专家经验和神经网络强大的非线性映射能力。 模糊神经网络技术是把人类的经验和知识进行数字化的模糊处理,把规则和推理转换成神经网络的映射处理和直接从数据样本中提取经验规则,然后把这两种