故障诊断技巧分享

2023-06-28 理论教育版权反馈

【摘要】：故障诊断可细分为故障侦测、故障定位、故障隔离和故障恢复等。PCA方法经常应用于流程性行业，如化工和故障检测分类工艺的IC设备的故障诊断，但对复杂非线性系统并不理想。基于信号处理的故障诊断广泛应用于振动信号等领域，如电动机、旋转机械和内燃机等。值得注意的是，所采用的分析方法是相似的，因为状态监测、故障诊断和寿命预测之间存在着内在的联系。

故障诊断可细分为故障侦测、故障定位、故障隔离和故障恢复等。故障诊断的方法可根据分析模型的方法或经验知识以及数据驱动的方式的不同，分为定性方法和定量方法。

基于分析模型的方法包括状态估计、参数估计等。这些方法需要描述过程中的精确数学模型，建模有助于对过程中机理结构的深入理解，其目的是得到精确的模型。但是在实践中，经常有不能明确建模的复杂行为关系存在。

专家系统方法是一个典型的基于定性的经验知识的方法，它广泛应用于液压、电力发动机等领域。基于数据驱动的方法包括统计、信号处理和定量的人工智能等，这些方法应用范围广、适应性强，特别适用于精确模型难以获取的领域。基于数据驱动的方法包括灰度理论方法、时间序列分析方法和多元统计分析方法等。

主成分分析（principal component analysis，PCA）法是具有代表性的多元分析方法，它通过基数的变化将数据映射到另一个空间，用于降维。PCA方法经常应用于流程性行业，如化工和故障检测分类（fault detect classification，FDC）工艺的IC设备的故障诊断，但对复杂非线性系统并不理想。应用的数学工具包括PCA和规范变量分析（canonical variate analysis，CVA）。

基于信号处理的故障诊断广泛应用于振动信号等领域，如电动机、旋转机械和内燃机等。所使用的工具包括小波变换、希尔伯特变换和卡尔曼滤波等。

值得注意的是，所采用的分析方法是相似的，因为状态监测、故障诊断和寿命预测之间存在着内在的联系。

故障诊断技巧分享

相关推荐