染雾智能故障诊断技术浅析论文 篇一
随着科技的不断进步和人们对高效率、高质量生活的追求，智能故障诊断技术的研究和应用逐渐受到关注。智能故障诊断技术可以帮助人们快速、准确地识别和解决各种故障，提高设备和系统的可靠性和稳定性。本篇论文将对智能故障诊断技术进行浅析，包括其原理、方法和应用现状。
智能故障诊断技术的原理主要基于人工智能和机器学习的理论和方法。通过收集和分析设备或系统的运行数据，智能故障诊断技术可以建立模型并进行故障诊断。其中，机器学习算法是智能故障诊断技术的核心，它可以通过学习大量的数据样本来预测和识别故障。常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络和决策树等。此外，智能故障诊断技术还可以结合专家系统和模糊逻辑等方法，提高诊断的准确性和可靠性。
智能故障诊断技术的方法主要包括特征提取、特征选择和模型构建。特征提取是指从原始数据中提取有用的特征用于故障诊断。常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。特征选择是指从提取的特征中选择最具代表性和区分度的特征。常用的特征选择方法包括相关系数、信息增益和主成分分析等。模型构建是指建立故障诊断模型，常用的模型包括支持向量机模型、神经网络模型和决策树模型等。
智能故障诊断技术的应用现状主要体现在工业自动化、智能制造和物联网等领域。在工业自动化领域，智能故障诊断技术可以帮助实时监测设备的运行状态，及时发现并解决故障，提高生产效率和产品质量。在智能制造领域，智能故障诊断技术可以帮助实现设备和系统的自动化和智能化，提高制造过程的可控性和稳定性。在物联网领域，智能故障诊断技术可以帮助实现设备和系统的互联互通，提供远程监测和诊断服务，提高设备和系统的可追溯性和可维护性。
综上所述，智能故障诊断技术是一项具有广泛应用前景的技术。通过深入研究和应用智能故障诊断技术，可以提高设备和系统的可靠性和稳定性，为人们创造更高效率、高质量的生活。然而，智能故障诊断技术仍然存在一些挑战，包括数据获取和处理、模型建立和优化等方面。因此，未来的研究应该重点关注这些挑战，并通过不断创新和改进来推动智能故障诊断技术的发展。
智能故障诊断技术浅析论文 篇三
智能故障诊断技术浅析论文
引言
自进入21世纪以来，信息技术为广大居民的生产生活带来了很大的变化，机电设施也在整个生产过程发生着变化。在机械采矿中，添加了多种智能、自动化设施。由于是机械设施，在生产与运行中很容易出现各种问题，从而影响矿业发展。因此，在现实工作中，必须将诊断与维修技术作为研究重点，在将要发生或者发生故障时，对其进行预警，控制故障延伸，确保工作人员安全。
1故障诊断技术的总体概括
1.1设备诊断技术概念
从整体来看：故障诊断技术属于防护方式，它是在确保生产过程的条件下，让各个设备的参数满足最佳状态，然后再通过精密的仪表、仪器检测设备是否满足运行要求，是否有数值变化和破损现象。如果有异常，明确出现异常的原因，破坏程度，能否持续利用，能够持续利用的时间，然后再结合设备的受损度，看能否利用代替性的设备延伸时间，减小成本消耗。当然，这一切工作都是在正常的运行状态中才有效。
1.2故障诊断的技术原理
目前，应用在矿山机电设备智能故障诊断的技术主要包含：数字建模、数据采集、识别分析、状态预测和信息处理。数字建模是诊断智能故障的总规划和原则，它要求展现智能分析优势。例如：在数学模糊诊断中，A是可能发生的事实案例，B是数据库事例，通过对比A与B，在分析权值与特征的条件下得到准确的结果。数据采集，是矿山机电设备事先制定好参数值，然后再诊断设备，进行数值采集，用建模的方式对两份数值进行比对。一旦数值参数大于预设范畴、曲线变化，那么说明机电设备还存在问题。识别分析，是在掌握机电设备测试参数与原始参数的`情况下，结合参数变化，从故障库中找到类似样本，再确认产生故障的原因。也只有智能分析与识别，机电设备诊断与检测才能达到智能要求。状态预测，是在预测、识别现有参数后，结合相关资料，验证机电设备运行状态，同时这种结果具有很好的可信性与真实性，该预测结果同时也是深入机电设备运行的有效条件。信息处理，则是一份有效的测试参数，它要求将数据模型变成参数模型，再通过分析等形式进行处理。它能准确分辨无用与有用信息，通过综合处理信息，找准诊断结果和过程分析后，最后得出一份理想的分析报告。
2矿山机电设备出现故障的原因
2.1配合关系
从检查已有设备故障反馈的信息来看，大多数故障都是零件原配变化或者损伤造成的。在这期间，零件损伤是零件原设计与形态出现偏离，这种偏离多数是机械使用或者内部因素所致。常见的零件损伤体现为：意外和老化损伤所致。
2.2超出设备负荷
在相关设备设计之前，工作人员都会对参数极限进行限制，一旦其输出参数超过设计极限时，它的运行状态就会遭到破坏，甚至出现不同程度的故障。如果是超负荷造成的故障，就必须对技术参数和相关设备进行调整，并且采用适当的方式，以帮助其改善承受力。
2.3设备损耗
设备损耗是在内外因素的共同作用下，随空间与时间的改变，其综合能力不断降低。造成这种情况的主要原因是：机件刚性不够、间隙过大、部件磨损与老化、相关设施磨损、系数过大、负荷增加、关键负荷的联接发生磨损与变形等。
3故障诊断在矿山机电维修中的运用
3.1诊断类别
从故障诊断的目的来看：它是对机电设施的计划与检修，以此保障各种生产设施运行的连续性。大致分成：事后检修、根据周期检修和状态检修。事后维修是机电设施发生故障的治理方案，不属于主动对策的范畴，而是大多数机电设施在没有准备的状态下采用的方法。因此，将事后诊断应用在矿山机电设施中的效果并不太理想，其检修质量也有待提高。周期检修相对固定，并且带着强制的特征，同时也是负责的展现。该方式方便易操作，大多数情况下是结合维修或者使用周期操作，从外看这种似乎会增加工人成本，事实上它是不可缺少的打基础部分，从某种角度来看它也是节约成本的体现，通过积极防护设施，延长相关设备的使用年限和周期，并且及时发现和修复问题，最大程度的避免问题带来的停产损失。因此，固定维修对矿山机电设备具有很好的作用，它能最大程度的做到防患于未然，从而降低经济损失。状态检修，是在数据分析的条件上，让每个工作人员负起对应的责任，然后再结合各种部件出现问题的时间推断故障时间。虽然这种预测不能准确捕捉时间，甚至还存在误差，但是能给企业警告的作用，避免措手不及的状况发生。在争取将设备控制在萌芽阶段的过程中，帮助其延长使用周期，减小安全隐患，以确保生产正常进行。
3.2诊断方法
首先是参考历史进行诊断记录，通过对局部系统和元器件进行排查，找出问题症结，这也是矿山机电设施诊断与维护的主要方法之一。一旦出现故障，对相关结论进行精细归纳，最后生成诊断集。第二次出现类似故障时，就能借用诊断路径与经验对其进行处理与诊断。它的优点是相同故障发生时，定位快速。其次是智能诊断，在控制系统、模拟人脑的基础上，获取、再生、传递、利用相关信息，最后利用已经准备好的经验策略。其具体包含灰色系统、模糊诊断、专家诊断、神经网络等方法。当前，应用最广的是神经网和专家体系，让诊断更加智能化。矿山机电设备故障诊断具有隐蔽性与复杂性，通过传统的方法进行精确、迅速的诊断。同时，专家系统能精确的应用专业知识与经验，通过模拟思维，对故障进行求解，最后得到结论。在人工智能诊断的基础上，借助计算机系统与已有经验解决故障。
4矿山机电设备故障监测的步骤
从整体来看：矿山机电设施故障诊断主要包含以下步骤：信息采集、处理、识别、建模和预测。在信息采集中，对机电设施运行参数、状况与数据信号进行有效监测，利用传感器传输的信息数据进行整理，最后放进网络进行存储，以备后续利用。信息处理，是对设备运行状态进行数据整理和识别。当然，在这期间，存在有用与无用信息之分，因此必须对相关信息进行区分与整理，剔除无用信息，并且转换数据，对具体信息进行有效分析，最后将数据变成设备能接受的信息与数据。信息处理与识别是在信息采集后，对相关信息进行识别与分析，包含数据分类、识别与分析，然后再将信息与之前得到的数据进行比对，最后得出设备运行中可能存在故障的区域、故障原因与类型。在矿山机电生产中，机电设施由多种信息数据和参数，并且和设施状态、是否存在隐患有着直接的关系。对此，必须建立起良好的模型，以确定和反映设备状态与故障之间的数学关系。预测技术是对机电设施的故障状况以及剩余使用时间进行预测，它能作为机电设施故障维修与保养的条件，从而避免机电设施出现不必要的故障。
5.结语
为了推动矿业发展，提高开采安全性，在矿山开采中必须注重相关设备的故障诊断与维修技术。在开采中，做好故障记录与整理归档工作，经常对压力、温度进行检查，一旦发现问题立即解决，这样才能改善故障诊断技术，进一步完善与优化诊断系统。
