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本文標題："機械運行設備機械材質質量檢測工業顯微鏡"
新聞來源：未知 發布時間：2017-5-17 22:06:11 本站主頁地址：http://m.zulinpingtai.cn
機械運行設備機械材質質量檢測工業顯微鏡
設備機械的故障有多種，不同種類的故障將會在相應的狀態信號中
反映出一系列特征信息(通常稱為故障先兆)，這些特征信息是設備
狀態或故障能被認識、預測和診斷的客觀基礎。
設備機械故障預測的實質就是故障先兆的判別，這個過程主要
有四個步驟：
第一步，檢測設備機械運行的狀態信號(如振動、噪聲、溫度
、形變、位移、磨損等)；
第二步，從所檢測到的信號中提取特征信息(故障先兆)；
第三步，故障的模式識別；
第四步，提出處理意見。
對設備故障預測技術的基本要求就是能根據設備機械運行過程
中產生的各種信息，隨時全面、準確、自動地判別設備機械是否正
常運行，或設備機械已經出現了異常的先兆，并準確判定可能產生
故障的原因和部位，及時預測、預報提供設備運行的技術狀況和技
術參數指標。
設備故障預測的方法很多，常用的有以下幾種：
(1)統計預測法。根據模式判別理論，對故障先兆與正常狀態
進行統計，根據統計結果做出故障先兆預測。
(2)智能預測法。采用人工神經網絡加電腦智能控制處理系統
對故障先兆進行人工智能分析，并進行推理、理解、學習、抽象、
決策等處理，直至提出專家處理意見。
(3)模糊預測法。模仿人，用模糊邏輯判別事物的方法，利用
模糊數學的方法，根據計算出向量元素的特點確定故障的先兆因素
。
(4)邏輯預測法。通過對故障先兆與故障之間，故障先兆與正
常之間邏輯關系的推理，分析判別設備狀態。
(5)對比預測法。這是一種較容易推廣的方法，事先通過各種
方法確定正常的狀態，然后采集故障先兆與之對比，來判別設備的
狀態。
(6)函數預測法。在故障先兆與正常之間存在函數關系時，就
可以用此法進行數學函數關系計算，得出設備運轉情況。
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