故障检测与诊断
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故障检测与诊断范文第1篇
关键词 航天故障 诊断 容错处理技术
中图分类号：V647 文献标识码：A DOI：10.16400/ki.kjdkz.2016.10.072
Abstract Aerospace fault diagnosis is the key to ensure the space work smoothly， this paper starts from the development of aerospace fault diagnosis and fault tolerant processing technology， the shortcomings of the aerospace fault detection in the presence of are analyzed， and combined with the specific problems of fault-tolerant processing technology design， is very important to enhance the level of fault treatment in spacecraft.
Keywords aerospace fault； detection； fault tolerant processing technique
0 引言
自从1903年俄国科学家齐奥尔科夫斯基发表《用喷气装置探测宇宙空间》，并从理论上论证采用多级火箭可以克服地球引力进入太空之后，特别是在哥达德、奥伯特、布劳恩、科罗列夫等一代科学巨匠的不懈努力之下，飞向太空终于在20世纪中叶从梦想变成了现实。
1 航天器故障的主要特点
1.1 航天器故障的危害性较大
航天器无论质量还是体积都足以对人的安全构成较大的危害。因此，航天器如果结构较为复杂，则很有可能在使用的过程中产生质量层面的问题。此外，航天器的元件比较容易产生质量故障。因此，航天器对精密仪器的质量要求较高，如果航天器在精密性仪器产生质量方面的问题，将会使航天器难以根据固定的模式进行故障的处理，也无法保证航天器可以提前结束对故障性因素的处理。还有一些航天器在实施任务处理的过程中，并不能保证当前的实用技术可以适应系统的技术处理方案，使得一些航天器在应用的过程中可能产生坠亡的问题，导致航天器的应用过程出现一系列的经济损失。航天器如果产生较为严重的质量问题，不仅会在问题的发生阶段出现质量问题，也很有可能影响到后来的技术研制工作的计划，使航天器的后续使用难以得到有效的保证。
1.2 航天器运行环境较为特殊
航天器在使用的过程中，难以保证具备足够的使用性能。因此，必须随时对航天器应用过程中的技术细节加以调整，使航天器具备充分适应运行环境的特点。此外，要结合航天器使用过程中的运行轨道特点，对全部的空间环境加以分析，使航天器可以在空间环境的带动之下进行运行性能的有效控制，保证航天器可以在操作的过程中凭借动力因素的特点加以技术性处理。航天器的运行还受到温度因素的影响较多。因此，航天器必须能够有效的针对噪音问题进行运行环境的适应，而技术应用过程中的电磁干扰等问题很有可能在外部因素的影响下发生变化，最终造成航天器的运行环境发生改变。航天器在应用的过程中，所处的整体外部环境与航天器生产过程中的日常环境并不一致，因此，航天器很有可能在元器件的质量发生问题的情况下受到零部件质量问题的干扰，造成零部件难以在实验过程中正常运行，形成较为强烈的质量问题。
1.3 航天器本身资源有限
航天器在运行的过程中，必须使用计算机系统对诸多资源因素加以研究和处理，因此，所有的计算机配置工作，都必须保证在能源处理过程中实现配置方案的优化。除此之外，必须结合全部的能源应用特点，对燃料质量控制过程中的故障分析机制加以研究，使全部的故障诊断工作都可以在容错技术的有效支持之下进行故障诊断机制的重构。此外，必须结合故障诊断技术的有效性分析结果，对全部的故障诊断机制加以研究，因此，航天器在诸多事务共同影响之下，难以预留足够的空间用来应对航天器的资源处理问题，也难以保证适应航天器运行模式的变化问题。还有一些航天器的资源储藏工作必须保证与航天器的运行技术相适应，因此，航天器在进行运行可靠性分析的过程中，必须使全部的应用技术都能与资源储藏现状相适应，这就使得航天器的资源储藏问题难以有效的保证与航天器的其它飞行性任务相适应。
2 航天器故障检测工作中存在的问题
2.1 信息资源融合角度的故障处理问题
目前，一些航天器在故障处理机制的设计过程中，并没有充分按照传感器的运行方式进行惯性因素的设计，使得一些传感器只能在技术层面上应用较差处理的方式进行信息资源的处置，无法从根本上适应传感器的应用技术要求。传感器的信息资源是保证航天器应用质量的关键。但是，一些传感器由于信息处理领域存在不确定性问题，难以保证传感器对诸多有效的信息资源实施完整的处理，也无法使传感器可以将信息资源以互补的形式完成设计，因此，必须通过互补性机制构建的方式进行传感器的不确定性因素的分析。但是，很多航天器在技术处理过程中，并不能从信息资源价值的角度实施航天器故障的有效分析，使得很多的航天器难以从故障处理有效性的角度进行航天器性能的控制，使得一些航天器只能简单的凭借传感器的基础性能进行故障处理机制的构建，难以保证航天器可以有效的整合全部信息资源的价值。还有一些航天器在处理故障因素的过程中，难以保证信息资源具备足够的有效性，使得信息系统无法完整的保证与信息利用机制相适应，造成很多信息资源的可信度难以得到充分的保障。
2.2 航天器闭环系统存在诊断技术问题
航天器在应用技术的选择方面，具备很强的复杂性，此外，航天器的控制系统不仅需要对常规的控制技术加以处理，还必须对航天器的全部组成构件加以研究。因此，所有的航天器都会在使用故障因素的影响下产生工作系统的紊乱。除此之外，必须对系统已经产生的故障进行分析，并对系统全部的运行故障进行关联机制的控制，使后续的系统运行活动可以在具备更强关联性因素的特点下进行故障处理机制的构建，确保故障能够在处理的过程中更加有效的同数据资源相适应。但是，一些航天器的避免系统并不能对诸多的航天器分支系统进行技术性处理，造成很多的航天器资源难以适应部件运行过程中的技术应用要求。还有一些航天器难以在使用的过程中对相关故障性因素实施处置，使得很多的部件运行程序难以在检测技术运行时间的有效控制下进行任务的处置，造成很多任务难以有效的凭借检测技术的应用特点进行测量机制的构建。还有一些航天器在闭环系统的质量诊断方面，并不能保证对闭环系统的全部的信息资源实施有效的采集处理，造成很多的闭环系统难以结合故障的具体存在特征进行信息检测机制的处理，最终导致很多的检测技术难以适应系统运行状态的控制要求。
2.3 模型诊断技术的应用不足
目前，很多航天器在实施诊断技术应用的过程中，都将硬件资源的质量控制作为工作的重点，这虽然能够保证诊断技术的应用可以增强航天器的技术处理质量，却容易导致很多的航天器无法在系统复杂性因素的影响下进行运行水平的提高。还有一些硬件资源在进行可靠性研究的过程中，并不能对已经产生的故障信息实施新型技术的重构，导致很多的信息资源无法应对现阶段的刚性需求。还有一些航天器必须对体积较大的液体燃料资源进行质量控制，导致很多的燃料处理程序难以适应动力基础的处理要求，虽然很多的模型诊断工作都可以适应燃料箱的技术应用特点，却难以充分保证所有的动力学模型都可以在航天器的质量控制过程中实施有效的技术性处理，也难以使全部的模型诊断技术可以在故障处理过程中实现诊断水平的提高。
3 航天故障诊断和容错处理技术的实践方案
3.1 运用信息融合技术实施故障诊断
首先，必须对航天器运行过程中的全部信息融合技术进行整合处理，使信息资源的控制工作可以在融合技术的有效支持之下实施传感器的质量控制。除此之外，必须对全部的传感器装置实施惯性因素的有效判断，以便传感器装置的诸多容错技术都可以在不同类型的传感器装置共同影响下实现容错技术的合理控制，提升传感器运行过程中的信息资源价值。在应用传感器对大量信息实施处置的过程中，必须保证所有的信息资源可以适应信息采集程序的要求，使全部的信息都可以在航天器运行过程中产生足够的互补性影响，确保所有的信息采集机制能适应资源互补性处理的要求。要加强对多种类型的传感器资源的关注，使传感器可以利用互补机制进行信息采集模式的适应，确保所有的信息资源都可以结合传感器应用程序的要求进行合理的分析机制的处理，切实保证传感器能够在有效的整合分析过程中实现信息资源处理质量的提高。
3.2 完善闭环系统质量控制机制
首先，必须加强对航天器运行过程中系统复杂性的关注，通过系统各类组成部件的有效分类管理，对航天器质量控制工作推进过程中的系统复杂性加以研究，使所有的系统质量控制工作都可以结合系统正常运行的技术性要求实施处置，以便系统可以有效的应对质量控制工作推进过程中的各项故障特点，并使全部的数据处理机制可以同数据运行的异常特点保持一致。在完成故障传播机制处理之后，必须对全部的系统运行质量关联性特点实施传播技术的处理，使得很多的故障性因素难以根据故障的实际特点对故障的实际呈现状态加以控制。因此，必须结合闭环控制技术的运行要求，对系统之间的各个组成部件是否具备足够的关联性加以研究，使后续的系统故障特点能够在传播模式的影响下得到更好的处理，保证数据资源的全部处置工作可以适应系统的关联性运行特点。
3.3 提升模型在航天器故障处理中的应用深度
首先，必须对航天器的所有组成材质进行质量可靠性分析，使后续的硬件资源可以结合系统的复杂性特点进行航天器的质量控制，保证航天器可以有效的增强全部的成本工作执行要求。其次，技术性因素的控制必须保证同成本控制的要求相适应。可以结合模型应用程序的特点，对故障诊断过程中的信息重构技术加以分析，使航天器的运行工作能够同全部的燃料装置形成结合，共同保证航天器装置可以在力学模型的技术指导下加以处置。
4 结论
容错技术和故障诊断技术是保证航天器运行质量的重要技术，深入地分析航天故障诊断技术的发展历程，并集合航天工作中的主要技术性问题进行容错处理技术的设计，能够很大程度上增强容错处理技术的实施质量。
参考文献
[1] 胡绍林，孙国基.基于系统仿真的故障检测与诊断技术[J].系统工程理论与实践，2014.21（6）：8-14.
[2] 胡绍林.现代计算机控制系统的容错设计技术[D].中国科学技术大学，2015：1-120.
故障检测与诊断范文第2篇
【关键词】煤矿；机电设备；故障检测与诊断
在目前看来，机电设备故障检测与诊断技术深受国内外关注，并且在现代新兴技术检测中占有主导地位。煤矿机电设备的进一步完好，有效的预防了煤矿机电重大事故的发生，减少了煤矿人员和国家财产的损失，为煤矿机电设备维修管理提供了技术参数，促进了矿井设备的安全运行，节约了生产维修成本。
随着，现代科学技术的日新月异，煤炭工业生产的自动化水平也在进一步提高，并不断得到完善，煤矿机电设备在当今社会生产中的作用也得到了日趋显著提高，设备的运行费用也越来越高，所以，在矿井生产工作过程中煤矿机电设备的故障或损坏，不仅会在经济上带来较大损失，还会造成人员伤亡，导致事故悲剧发生，造成一定的社会不良影响。因此，煤矿机电设备的故障检测与诊断技术的应用就变得越来越重要。要保证煤矿机电设备运行的安全性与可靠性，做到早诊断、早发现、早处理，尽量减少不必要的故障危害，对机电设备的故障检测与诊断技术的应用就是一个十分有效的措施。
1.故障诊断技术在我国的发展历程
故障检测及诊断技术是是一项国内外倍受关注、且发展迅速的现代新兴技术检测手段，是以当前较为先进的计算机技术、传感器技术，以及信号分析、处理技术等为基础的一种综合性技术应用方法。其故障诊断技术实质上就是通过对设备运行状态进行相应的定量检测，对出现的故障进行具体诊断，来对设备的实际运行参数进行有效掌握和了解，进而实现对机电设备自身的安全性，以及稳定性和工作持续性作出正确的预测，同时对其在运行过程中出现的问题、故障以及破坏程度等进行相对科学、合理的评价和识别。并据此结果来采取相应的解决对策和处理措施，也就是我们常说的通过利用状态检测以及故障诊断等作业方法对设备的运行状态进行及时、准确检测，并依据检测结果来明确设备运行状态和预测设备运行的未来状况。
故障检测诊断技术最初出现是出于军事的需要，主要运用仪表检测设备运行状态参数，随即多功能、自动化的检测仪器不断涌现，各种新技术也不断得以应用，随着航天技术、微电子技术、传感器技术等的发展，机械设备故障诊断技术也日趋完善。在我国20世纪80年代初期，在该领域的的讨论及研究开始起步，应以引进、利用为主，逐步发展起来。近几年，煤矿机电设备故障检测诊断技术随着我国科技的不断进步，以及相应科研单位的进一步研究也有了显著提高，并随着煤炭行业的不断快速发展，故障检测诊断技术不断的被广泛采用，并且在煤矿日常生产和管理过程中取得了显著的成效。
2.采煤机工况检测和故障诊断技术
采煤机故障检测与诊断系统主要包括以下几个方面：
2.1变频器故障检测系统
该系统是用来将各检测工况的检测参数信号传送到工况检测及故障诊断中心，由检测中心进行相应的处理后，并给予图文显示的。故障检测与诊断系统具有众多的保护功能，在设备运行过程中所使用的变频器不但有一个相对独立的液屏显示器，还将采煤机自身的一些牵引速度以及电机电流、电压等诸多参数显示出来，同时也能对28个工况参数等进行有效检测，并在其运行过程中具备温度保护、过电压、欠电压及过电流等多种保护特性。其中变频单元最主要的功能是一个信号传输的过程，将变频器检测出来的工况检测信号通过变频器传送到故障检测中心进行诊断，通过检测中心对所获得的参数进行参考，然后再对故障进行处理，最后通过文字或者是图形的方式将所要传达的信息显示出来。
2.2工况检测及故障诊断
工况检测及故障诊断系统是存在于计算机内部的一个程序，通过Windows操作系统来进行工作。这个系统的主要功能是当发现故障或者根据数据参数显示将有事故发生时，屏幕上就会第一时间将这个消息传送到采煤机控制中心，并对其发出信号，采煤机控制中心在接受到这个信号后会通过声光报警的形式，或者采取相应的故障保护措施等来降低或减少故障带来的损失。
2.3检测151.5mm显示单元
这个显示单元是有许多电路及彩色液晶显示屏等组成。该显示单元内容丰富，包含有工况检测参数、及在工作过程中为减少损失提醒人们及时采取措施的报警系统，还有对发生的故障进行诊断后的结果等。还包括许多的检测单元，有左右摇臂式的，也有对机身进行检测及高压控制箱等中断检测单元等。
3.如何预防煤矿机电设备事故
我国是一个人口众多、能源消耗大的国家，随着煤炭行业的日益快速发展，越来越多的人投身于煤矿事业，山西、东北、山东等地都是矿区的集中地，煤矿的安全也越来越受到国家的高度关注，每年所发生的重特大安全事故，总是会让人们触目惊心。
2004年10月20日22时09分郑煤集团大坪煤矿的事故一直让人们记忆犹新，当时是由于煤矿井下瓦斯逆流进入进风流所引起的瓦斯爆炸，事故共造成148人死亡、32人受伤的惨状，引起此次事故的主要原因是检测监控不健全，发生延期性煤与瓦斯突出。例如中国矿业大学的KTD型旋转铁谱仪和计算机磨屑图像分析系统等，就是故障检测诊断技术研究在生产中具体应用的典型事例。所以，故障检测与诊断技术的合理应用是预防煤矿重大事故，乃至重特大事故发生的重要手段，也是十分必要的。
随着煤炭行业的不断发展，煤矿安全成了人们最关注的问题。煤矿是一个生产系统性要求较强的高危险行业单位，由涉及煤矿各种专业的管理者、工程技术人员，以及各个工种的操作人员等构成，人员文化水平、素质参差不齐。所以，不管是管理者还是职工都要加强对煤矿安全知识的学习，掌握基本的安全知识与理论，确保自身及他人安全，乃至国家财产安全；要加强对煤矿安全生产技术的进一步学习与培训，掌握煤矿机电设备的故障检测与诊断技术，保证机电设备在即将有故障或已有故障时，能及时诊断出来，并正确地加以维修，以减少维修时间，提高维修质量和节约维修费用，应使重要的设备能按其状态进行维修（即视情维修或预知维修），不断扭转或改革目前按时维修的体制；提高职工的安全生产意识，减少事故发生，保证可靠地、高效地发挥机电设备在生产中应有的功能。
3.1加强管理制度
煤矿的工种比较多，也是一个危险系数比较高的岗位，在选择职工的时候要本着认真、负责的态度来安排工种，不能徇私。要加强对职工的管理，特别是对临时工更要加强教育及培训，对于特殊工种的工人要严格制止经常性调换工作的现象出现，一定要严格进行各工种考核，持证上岗，并严格遵守国家对煤矿所制定的各种法律法规、规定，以及企业对煤矿所制定的各种管理办法、奖惩制度。
3.2加强对职工的安全培训
煤矿机电设备故障检测与诊断技术是当今生命力旺盛的新兴学科，这就要求煤矿尽量将每位职工放在一个适合自己的岗位上。对于技术工与管理层的人要实行竞争上岗的形式，让员工通过竞争不断自觉学习设备故障检测与诊断技术，来提高自身业务知识和技能水平，增强掌握新知识、新技术的素质，保证机电设备能处于最佳的运行状态。每隔一段时间就进行一次业务技能考核，对表现优秀的员工给予物质奖励及精神鼓励等。要定期培训，加大培训力度，提高职工掌握机电设备故障检测与诊断技术的意识，施行“以人为本”的现代管理理念。
3.3加强安全工作力度
要想将煤矿安全工作做好，充分应用煤矿机电设备故障检测与诊断技术，监督和奖惩是非常重要的。要严格禁止侥幸心理及违章现象的出现，领导要在严把生产关的时候把好安全关，对违章、违规人员进行一定的惩罚制度，采取一定的奖罚措施促进煤矿各安全管理制度的有效实施，保障机电设备故障检测与诊断技术在煤矿生产中的良好应用。
4.结束语
所以，煤矿机电设备的故障检测与诊断技术的应用是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的生命力旺盛的新兴学科。由于种种原因，该技术尚未在煤矿中广泛普及，因此，要加强对煤矿故障检测手段及诊断技术的大量研发和投入，要加强煤矿与科研单位的技术合作和交流，要加强对新技术的不断推广和应用，需要煤矿坚持引进科技人才和加强外委培训，才能使煤矿机电设备故障检测与诊断技术的应用日趋普及、成熟和完善，从而全面促进我国煤炭行业的稳步前进，与时展及要求同步。
【参考文献】
[1]雷振廷，查伏强.故障检测诊断技术在煤矿机电设备中的应用[J].科技资讯，2008（35）.
[2]贾永军.煤矿机电设备维修方式研究[J].今日科苑，2010（08）.
故障检测与诊断范文第3篇
关键词 主成分分析 空调系统 传感器 故障检测与诊断
空调系统中保证各类传感器的读数正确，及时发现传感器故障，是空调系统最估运行的重要保证。我们已经给出了空调系统的传感器故障类型[1]，本文将用主成分分析法对空调系统中传感器的这些类型的故障进行诊断，以便及时辨别出故障类型，做出正确决策，及时恢复测量，使系统可靠正常运行。
1 主成分分析法（PCA）及故障检测、识别方法
某一系统或过程传感器测量值之间并不是孤立的，它们之间具有高度的相关性，在正常情况下，这种相关性是由物理、化学等基本规律所控制的，如：质量守恒、能量守恒等。而当某些传感器出现故障时，就会打破这种测量值之间的相关性。主成分分析法能充分反映这种相关性，因此，我们采用PCA方法进行故障检测与诊断。
1.1 PCA建模
设某测量矩阵， ，其中m是测量变量数，n是测量样本数。X的每一列都进行了零平均化，X可以分解为：
（1）
其中 ----测量的可模部分， ----测量的残差部分，在正常情况下，主要是自由噪声。
根据PCA的方法， 和 可分别表示为：
（2）
（3）
式中：T----得分矩阵， ；
P----荷载矩阵， 。
其中，l为PCA模型所包含的主成分数，后面将介绍如何确定它。P的列向量分别是X的协方差阵P的前l个最大特征值λi所对应的特征向量。 的例则分别是剩下的m-l个特征微量。根据统计学原理，X的协方差阵可以用下式进行估计：
（4）
对于每一个测量样本x，其可表示成为：
（5）
（6）
式中，
（7）
是x是在主成分子空间PCS（Principal Component Subspace）内的投影，而 是x在残差子空间RS（Residual Subspace）内的投影。
1．2 故障检测
在正常情况下，测量样本向量在残差子空间内的投影应当很小，主要是自由噪声。当某一故障发生时，这个投影就会显著地增加。因此，可以通过检测测量数据在RS内的投影大小 来检测故障是否发生。通常使用的统计量是：平方预测误差SPE（Squared Prediction Error），如式（8）所示：
（8）
当 时，认为系统运行正常，而当 时，就认为系统出现故障。δ2为SPE的置信限。δ2可用下式计算[2]。
（9）
（10）
（11）
式中：l----模型的主成分数；
ca----置信度为a的标准正态分布置信限；
λ----协方差阵R的特征值。
1．3 故障重构
利用式（6），可以对故障向量x进行估计，也就是说， 可以看在是x的一个估计值。但是， 并不是x的最佳估计，因为在估计 时所使用的x是包含有故障的数据。因此，为了消除故障的影响，利用前一次获得的估计值xnew去代替x，通过多次近迭代，就会使得xnew逼近于x的正常值x*。
假设样本x中的第I个分量发生了故障（假设只有一个故障），即xi是一个故障值，可以利用下式进行迭代：
（12）
式中， 为矩阵的C的第I列用0代替cii值之后的向量。可以证明，该迭代总是收敛于[3]：
（13）
式中，cii≠1，说明该变量不能被重构。
1.4 故障鉴别
为了进行故障鉴别，文献[4]提出了一种针对各种可能的故障方向，利用逐个重构的方法进行故障鉴别。对于测量值x，由于故障的存在，其SPE（x）必定会显著增加，若故障重构的方向正好是故障发生的方向，其重构后的SPE（）必定会显著地减少，若重构的方向不是故障发生的方向，则SPE（）不会发生显著地变化。因此，可以用鉴别指数SVI进行鉴别：
（14）
其中（）----是测量向量x沿第j个方向重构后的数据向量。
显然，SVI∈[0 1]，若SVIj接近1，说明第j个重构方向不是故障发生的方向；相反，若SVIj接近0，说明第j个重构方向正好是故障发生的方向。
1．5 最优主成分数的确定
前面在建立模型时已经用到了主成分数的概念。主成分数对模型的好坏影响很大，如果主成分数选得过小，不利于小故障的检测；而若主成分数选得太大，又会不利于大故障的检测。因此，存在一个确定最优的主成分数的问题。可以根据不可重构的方差来选择最优主成分数[4]。
不可重构方差是指重构前后测量变量之间的方差：
（15）
式中：Var（.）----表示方差算子；
E（.）----表示数学期望算子；
----xj的重构值；
xj----的第j个分量；
ξj----为故障方向向量。
用保证最小总的不可重构方差来确定最优的主成分数，即：
（16）
这样，通过选择不同的主成分数l，分别计算出∑uj，最后选取最小的∑uj所对应的主成分数为最优的主成分数。
2 传感器故障的检测与诊断的空调监测系统
图1是一空调系统冷冻机房系统示意图。该系统包含两台同样的制冷机，每台制冷机配备有各自的一级水泵，为保证每台制冷机蒸发器冷冻水的流速基本不变，一级泵为定速泵。两台二级泵为建筑供水，二级泵根据建筑负荷大小变频调节水泵的供水量，多余的水量由旁通管流回制冷机。当旁通流量大于一台一级泵的流量时，停止一台制冷机及相应水泵；而当旁通流量出现负值且大于一定的时间时，开启一台制冷机及相应的一级泵。为保证制冷机的工作时间大致相等，实行先停先开、先开先停的控制策略。
系统的传感器的安装位置与类型如图1所示。共有四个流量传感器：制冷机1、制冷机2出口各有一台流量计，建筑供水流量计，旁通流量计。共有五个温度传感器：制冷机1、制冷机2供水温度传感器，建筑供水温度传感器，建筑回水温度传感器，制冷机回水温度传感器。
图1 空调系统冷冻机房系统示意图
根据给定的负荷，在HVAC专用仿真软件TRNSYS上对系统进行仿真。传感器的采样时间间隔为1min，仿真时间为4d。从采样的数据中选取稳定条件下的正常操作数据共5000组，进行平均化后，且前述方法建立模型。
转贴于 3 故障诊断
首先确定主成分数。计算不同的主成分数时总的不可重构方差，选取决的不可重构方差最小时的主成分数为最优主成分
数。此时的最优的主成分数是3，因此用3个主成分建立模型。
为了比较四种类型故障，选用同一个传感器----建筑供水温度传感器进行故障检测和诊断，随机误差 。无任何故障时的测量信号见图2（a），正常条件下的故障检测情况见图2（b）。从图中可以看出，SPE（x）没有超出极限值δ2，说明数据正常。
图2 正常数据的检测
（a）正常建筑供水温度数据信号；（b）正常数据的检测结果
3.1 偏差故障
选ft=1.5℃，由文献[1]式（3）计算了出这时的故障测量值。图3（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图3（b）是这时的故障数据检测结果，SPE值超过了δ2限，检测出故障。SVI指数监测结果见图3（c）。
3．2 漂移故障
选取d=0.05，由文献[1]式（5）计算出这时的故障测量值。图4（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图4（b）是这时的故障数据检测结果，在故障发生一段时间后，SPE值超过了δ2限，检测出故障。SVI指数监测结果见图4（c）。由图可以看出，由于故障大小是逐渐增加的，在刚开始，故障很小，不能被检测出。随着时间的推移，故障不断增大，SPE指数也不断在增加，故障被检测出来。
图3 偏差故障检测与诊断
图4 漂移故障检测与诊断
（c）正常数据与故障数据比较；（b）故障检测；（c）故障鉴别
图5 精度等级下降的检测与诊断
图6 完全故障检测与诊断
（c）正常数据与故障数据比较；（b）故障检测；（c）故障鉴别
3．3 精度等级下降
选取ft∽N（0，2），由文献[1]式（7）计算出这时的故障测量值。图5（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图5（b）是这时的故障数据检测结果，图5（c）是SVI指数监控结果。从图中可以看出，SPE指数的波动很大，有时很大，而有时又很小，甚至不能被检测到，但多数情况超过了极限。这主要是由于故障类似于噪声的原因造成的。SVI指数也是如此。因此，对于这类故障，如果 较小时，很容易被人认为是自由噪声而难于被检测出.
3.4 完全故障
选取xt=0℃，图6（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图6（b）是这时的故障数据检测结果，SPE值远远超过了δ2限，指数很大，说明这时的故障较大。完全故障与偏差故障表现很相似，但完全故障的SPE远偏差故障大。
4 结语
本文利用主成分分析法对空调系统传感器四种故障进行诊断。SPE指数和SVI指数分别用来进行故障检测和鉴别。通过最小化总体不可重构方差来确定模型的最优主成分数。对空调冷水机组监测系统传感器的四种类型故障检测与诊断特性进行了比较，主成分分析法是一种很好的传感器故障检测方法，对传感器的各类故障均有很好的检测、诊断特性。
参考文献
1 陈友明，郝小礼，空调系统中传感器故障检测与诊断方法的研究----传感器的故障类型及数学描述，全国暖通空调制冷2002年学术年会论文集，2002，11
2 J. Edward Jackson， Govind S. Mudholkar. Control Procedures for Residual Associated with Principal Component Analysis. Technometrics， 1979， 21 （3）:341～349
故障检测与诊断范文第4篇
关键词：异常检测；缓变微小故障；累加和平均；早期故障检测；PCA
1 概述
随着现代工业技术的迅速发展，各种大型自动化系统的结构日益复杂，有关系统的异常检测和故障诊断一直是学术界关注的重点问题[1-5]。相对于传统的故障诊断方法， 微小故障诊断是一类更精细的诊断形式， 其诊断难度也更大。现有微小故障诊断方法大致可分为三类：定性诊断方法、定量诊断方法、半定型半定量诊断方法[1]。其中，定量的诊断方法又被分为基于解析模型的方法和数据驱动的方法。基于解析模型的方法多数是利用被诊断对象的数学模型，由于建模过程中难以避免误差和未知干扰，很难保证高精度。而数据驱动的方法与数学模型的选取无关，该方法以采集到的过程数据为基础，通过各种数据处理与分析方法挖掘出数据中隐含的信息，提高系统的监控能力，实用性较强。上述方法在多数文献中已被广泛用作预处理方法。郝小礼等为提高“小”故障检测能力，对基于PCA的方法进行了改进，用小波滤波技术对数据进行过滤，提高故障检测的能力[6]；文献[7]提出一种中值滤波和奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）对信号的联合降噪方法，对原始声发射信号进行中值滤波，去除幅值较大的异常值，并对去除后的信号进行空间重构和SVD分解，从而达到去噪的目的。基于滤波的方法有一个相似性就是仅仅通过降低噪声的能量而不是故障大小来增加故障信号的信噪比。
本文为进一步提升早期微小故障检测能力，提出一种基于累加和平均（AA）的时变异常检测方法，在减小噪声能量的同时对故障信号进行累加，从而可以显著地提高故障信号的信噪比。针对累加平均后观测数据不再独立同分布的问题，建立了基于AA-PCA的时变异常检测模型，以进行缓变微小故障的早期检测。
2 基于PCA的故障检测方法
主元分析是将多个相关的变量转化为少数几个相互独立的变量一个有效的分析方法[3]。将历史正常数据矩阵Y00∈Rn×P可以分解为个向量的外积之和，如式（1）所示：
其中，P是变量个数，n是样本个数，bi∈Rn是得分向量（主元），vi∈Rp是负荷向量。
对正常数据矩阵Y00进行主元分解，如式（2）所示：
建立起系统正常运行情况下的PCA模型后，可以应用多元统计控制量进行故障检测与诊断的分析，常用的统计量有2个，即HotellingT2统计量和SPE统计量。
SPE统计量位于残差子空间，对于加性偏差类故障较敏感，其定义为：
其中Bv是负荷矩阵的前v列构成的矩阵。
SPE的控制限可由正态分布确定
在这里，？姿是历史数据的协方差矩阵的特征值，C？琢是正态分布在检验水平？琢下的临界值。
3 基于AA-PCA的早期故障时变检测模型
上小节介绍了基于PCA的故障检测方法对早期异常检测的效果并不令人满意。本小节提出一种基于AA-PCA的时变异常检测模型，在减小噪声能量的同时对故障信号进行累加，可以较好地实现早期微小故障检测。具体实现步骤如下所示：
3.1 离线建模
（1）假设有N组离线正常观测数据Y00∈Rn×p，将其按层堆叠构成三维矩阵Y0∈Rn×p×N。
（2）分别计算正常观测数据做累加平均后的观测数据矩阵
（3）对每个累加后的数据矩阵 建立N个PCA
模型，根据公式（4），求每个PCA模型的SPE控制限UCL（k）。
（4）通过式（6）确定基于AA的时变PCA异常检测模型的控制限，然后将其归一化。
（6）
3.2 在线检测
（1）假设在线数据矩阵Y∈Rn×p定义如下：
其中，Y00（i，j）是第j个变量在样本时间i的在线正常观测值，F（i，j）是当系统发生异常时第j个变量在采样时间i的观测变化值。将Y进行累加可得：
（8）
（2）将累加后的矩阵，根据公式（3）分别计算每个样本点的SPE统计量值。
（3）对在线统计量SPE（k）归一化处理，得 。
（4）求早期故障检测点te，若在线计算的 统计量的值超过了第k个主元模型的控制限，则在第k个样本点系统出现异常。
4 仿真
本节取p=10，n=1000，N=1000用于仿真。设正常观测数据Y00∈Rn×p由p个传感器的观测样本数据组成， 将Y00的产生方式运行N次，便可以得到N组正常观测数据构成的三维矩阵Y0。分别利用PCA、CUSUM-PCA、AA-PCA对系统从201时刻个样本的开始加入的缓变异常情况进行检测。仿真结果如下所示：
图1给出了用传统PCA对观测数据做监控的SPE图，虚线是在检测水平1-？琢=0.997下的控制限，也就是说系统的异常是在较高的检测水平下，因此将这个样本点称为失效点。从图中可以看出，系统在从第819个样本点发生异常。但是缓变故障的发生时刻远早于失效样本点。在失效之前，故障没有达到足够明显特征，以至于未被提前检测到。
图2呈现的是基于CUSUM-PCA的SPE检测图。此图中，早期故障趋势在第546个样本点被检测到。基于CUSUM的方法是累加故障大小，虽能实现早期检测，但是检测效果并不好。图3给出了时变AA-PCA的早期故障检测结果，故障趋势可以从第201个样本点被检测到。表1中列出了上述各种方法的检测样本点，误检率以及漏检率。不难看出，基于AA-PCA的时变早期缓变故障检测在有效地减少噪声的同时也对故障大小进行累加。
5 结论和展望
为实现在减小噪声能量的同时对故障信号进行累加，本文将PCA作为特征抽取工具，提出了基于AA-PCA的时变早期缓变微小故障检测方法。为系统剩余寿命的早期预测维护提供必要基础。由于PCA具有模式复合问题，不能实现故障诊断，从而不能对系统造成致命影响的关键部件进行实时剩余寿命预测。所以，研究基于关键部件的早期故障检测和剩余寿命预测方法是下一步待开展的工作。
参考文献
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故障检测与诊断范文第5篇
关键词：PLC；控制系统；故障检测；方法与应用
中图分类号：TM571 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）031-000-01
虽然PLC自动控制系统在运用的过程中具有较高的可靠性，但是该系统在实际的操作过程中涉及到的设备、元器较多，故而容易出现不同类型的故障，使得相关操作难以有效的开展。为此，需要工作人员在实际的作业过程中加强对于PLC控制系统故障的检测，并根据故障类型作出处理，确保该系统的有序运转。规避相关事故的发生。
一、PLC控制系统的故障检测方法
目前，随着PLC控制系统的应用范围不断开拓，使得工作人员加强了对于该系统故障的检测以及处理。在实际的作业过程中，工作人员总结出了不同类型的PLC控制系统的故障检测方法：局部状态检测法、故障综合检测法、超时限故障检测法、步进跟踪检测法等。对此，笔者进行了相关总结，具体内容如下。
（一）局部状态检测法
该类检测法在实际的运用过程中能够对可编程控制系统的输出、输入信号进行分析，并在此基础上了解到信号、流程之间的关系，促进相关的技术人员对于系统故障的排除和诊断。目前，局部状态检测法主要运用在大型数控组合机床的故障检测作业过程中。
（二）故障综合检测法
一般而言，为了存进可编程控制系统的正常运转，系统中的输入、输出信号以及记忆装置之间需要构建起一定的运算关系。而这种关系一到出现故障，则会导致控制系统出现运行故障，不利于相关作业的有效开展。
为此，技术人员强了故障综合检测法的运用。其具体的操作就是将习惯性故障的逻辑程序安置在用户程序之中，并以此为基础，对运行逻辑问题进行信号输出，促进了该系统诸项功能得以实现，比如预警、停机等。
（三）超时限故障检测法
相关的研究发现：该系统在实际的运行过程中，为了确保各项流程的正常运转，往往对各类机械设备的运行产生较为严格的要求，并对运行的时间区段、范围等因素进行严格的管控。一旦相关因素的指标超过预设值，系统在运行的过程中往往会出F故障，不利于相关工作的有效开展。
为此，需要技术人员加强对于系统运行超时故障的处理，严格设置就设备运行的时间区段，或者借助定时器的使用实现对于工步动作的检测。在借助定时器进行相关操作的过程中，需要确保定时器的时间间隔要比工步时间间隔多30%。只有这样才能够确保当工步运行超时限时，定时器能够及时的发出故障信号，中断设备的运行操作。目前，超时限故障检测法凭借着其自身的优点而被广泛的运用在可编程控制系统的装置保护作业的过程中，并在系统的电流继电器等方面取得了不小的成效。
（四）行程定时器判断法
事实上，为了确该控制系统在运行的过程中能够对各类设备进行有效的控制作业，技术人员加强了对于各类指令的组合，并在此基础之上进行各项操作。基于此，一旦控制系统未能够依据相关的设计进行指示信号的操作，其往往会导致控制系统故障的出现。为了规避这一故障问题的出现，技术人员逐渐加强了对于行程定时器判断法的运用，并在此基础上借助设备的运行时间、间隔，对故障产生的原因进行诊断，并最终带动系统的安全、平稳运行。
二、PLC控制系统故障检测方法的应用
（一）移位寄存器实现故障检测
目前，PLC控制系统故障检测方法随着移位寄存器的出现和推广而获得了广泛的运用。事实上，移位寄存器在实际的运用过程中能够对16种类型的检测PLC控制系统故障进行有效的检测和诊断。一般而言，移位寄存器会在PLC控制系统运行的过程中开始产生动作，在检测作业的过程中，一旦移位寄存器在运行的过程中检测到系统故障，其往往会朝着故障的位置方向移动，并在到达故障位置的时候对该故障所进行诊断和解决。一般而言，该设备在对故障进行解决完毕之后，往往会继续移动，继而由此实现对于系统内部各元器件的检测，确保系统的高效运行。
（二）信号输入故障检测
作为PLC控制系统故障检测的重要方法以及组成部分，信号输入故障检测系统在实际的运行过程中能够对系统中各类设备的习惯性故障进行有效地检测。信号输入故障检测方法在实际的操作过程中主要对系统中的开关、按钮等元器件进行测试，从而由此实现对于系统运行故障的诊断以及处理。
目前，这类故障检测的方法被广泛的运用在某步进炉的控制系统之中，其具体操作是借助按钮以及指示灯联合测试方法进行相关作业操作。一般而言，一旦操作人员对按钮、指示灯以及开关产生，则可以对其进行测试开，让指示灯循环显示，开关信号发生变化，则暂停指示灯循环。其具体的操作流程见图1。
三、结语
随着PLC自动控制系统的运用范围的扩大，使得其在实际运用过程中存在着不同类型的故障。本文基于此，主要分析了四种PLC控制系统的故障检测方法（局部状态检测法、故障综合检测法、超时限故障检测法），并就PLC控制系统故障检测方法的应用（移位寄存器实现故障检测、信号输入故障检测）进行了论述。笔者认为，随着相关措施的落实到位以及相关技术的发展，PLC控制系统故障问题必将得到显著的提升。
参考文献：
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[2]李美菊.PLC控制系统故障检测方法研究[J].电子技术与软件工程，2015（18）：138-139.
故障检测与诊断范文第6篇
随着我国科学技术的飞速发展,能源消耗越来越多,煤矿企业效益随之增加,因此故障诊断技术在煤矿企业迅速发展起来。为了使煤矿企业能够很好的进行生产,要引进先进的科学技术保证煤矿机电设备能够安全可靠运行。目前,我国大型矿用机电设备的维修还处于计划经济体制的模式,已经不能够适应市场经济的要求,因此结合故障诊断技术对机电设备故障进行预测与检修,不仅提高矿井的管理技术水平,还能够改变现有的维修体制,适应市场经济的发展。
1矿山机电设备故障诊断技术
1.1 故障诊断技术概述
(1)故障诊断技术。矿山的机电设备在运行时均会产生物理变化或者化学性能的转化,这样势必会造成设备的外在形态的改变,如温度升高、电压电流以及功率的变化等,检测人员可以通过对设备的这些参数变化的分析来了解设备的运行状况。故障诊断技术就是依照不同参数的不同变化规律,而预判断设备是否出现故障及出现故障的具置,以便及时采取科学有效的措施,防止出现不必要的损失,提高了设备运行效率和安全性。
(2)故障的信息采集。设备的故障信息可以通过对设备的运行状态进行观察,通过看、听、触摸的方式判断其是否出现故障;还可以利用传感器等仪器对设备多种状态数据进行采集,如振动信号、温度变化信号、加速度及位移信号等,然后分析采集到的信号,判断设备运行状态。①现场观察:就是依据设备的运行状态进行分析判断,如可以通过电机或者发动机运转的响声,轴承温度的变化进行故障的预测;或者通过观察螺栓、螺帽等是否松动,油液是否有泄漏,或者设备运转动作是否失灵等状况来判断机械零部件是否有损坏。②性能检测:可以通过对机电设备的使用投入与产出比进行统计检测,如果相同的投入时产出下降,则说明设备运行效率下降,有时电机效率、轴承转速也可以通过运用出矿量以及运矿量进行判别。
1.2 故障诊断技术分类
机械设备故障诊断技术有很多种,对于矿山机电设备来说,不仅要振动、冲击矿物粉尘等地下工作环境以外,还要考虑到设备工作范围小以及维修难度大等特点,选择合适的检测仪器。因此,对于机电设备的故障诊断要根据设备运行的具体情况确定有针对性的处理方案,采取切实有效的技术措施。常用的诊断方法分为以下几类。
(1)温度诊断。矿山机电设备在发生故障时,温度常常变化异常,一些有损伤的零件,其温度往往是在发生故障之前就会有明显的升高。技术人员收集到各种不同机件的温度然后做成图表,操作人员根据温度图表的变化判断出现故障的零件,并及时发出警报。
(2)振动监测:振动监测可以划分为简易诊断仪和精密诊断系统,主要适用于预防性监测。简易诊断仪通常是采用便于携带的振动仪,通过将设备运行振动信号放大判断其是否运行正常。精密诊断系统,可以定期对某些设备进行检测,通过将机电设备振动信号通过显示装置或者控制器,经过计算机对数据进行分析,然后查找故障发生原因以及故障发生部位。
(3)铁谱分析:铁谱检测仪器主要有颗粒定量仪。就是让带有磨屑的油经过具有高强度的磁场,然后将磨屑从中吸出,最后支撑谱片,根据谱片来判断设备的运行状态。
2矿山机电设备中故障检测技术应用
2.1 用于矿井提升机的故障检测
矿井提升机主要负责人员以及设备材料的运送,其运行状况不仅能够影响矿山的生产情况,还与工作人员的人身安全密切相关。双筒矿井提升机经常出现松绳状况,根据这种情况可以自制松绳监测装置避免故障的发生。就是在双筒提升机天轮一侧安装小磁钢,然后将霍尔传感器测量天轮转速,正常情况时,传感器测量的脉冲数量相同,当松绳时,检测装置可以检测出相应的行程差距,当检测到的差距到达一定程度时检测装置会发生报警信号,当检测到的差距超过保护值时,提升机自动刹车。
2.2 用于采煤机的故障检测
近年来,为了提高采煤机检测水平,我国将“电牵引采煤机工况检测及故障诊断系统”纳入到了科技攻关计划。包括:(1)变频器通信单元,有独立的显示屏可以显示采煤机速度、变频器电压以及电流等工况参数,该单元可以将检测信号传输到检测中心,然后进行处理,以图文形式显示处理。(2)工况检测及故障诊断单元,将其嵌入到计算机内,然后与控制中心相连,当系统检测到有故障信息时电脑屏幕显示故障情况,然后向控制中心发出信号,最后控制中心进行相应的操作。(3)检测显示单元,包括显示屏和电路,不仅可以显示采煤机工况参数和状态,还可以显示采煤机故障诊断情况。
2.3 用于通风机的故障检测
我国关于通风机的故障检测装置很少,比较典型的检测装置是煤炭科学总院的重庆分院的FJZ型矿井主风机在线监测和故障诊断仪以及由江西煤炭工业制造研究所研制的KF―CA型号的通风机集中检测仪。故障检测的主要过程是:首先发出指令,然后诊断仪进行诊断,第三步处理器进行分析检测,第四步定时器进行时限规定,最后将诊断结果高速输入、输出。以此完成通风机的故障检测。
2.4 用于电动机的故障检测
随着科学技术的发展,现代信号处理技术以及人工智能技术的应用,矿井高压异步电动机故障诊断技术也随之得到进一步的发展。其诊断方法有:(1)局部放电检测。高压异步电动机的定子出现故障时,常常会伴随放电现象,因此可以利用检测定子电流中的电流互感器以及高频检测仪检测放电强度诊断出定子故障。(2)电流高次谐波检测。定子绕组故障会造成定子电流高次谐波不断增加,从而造成定子绕组匝之间短路,因此可以通过检测定子电流高次谐波的变化情况进行故障诊断。(3)磁通检测。通常情况下,电机发生故障会造成内部磁通的径向与横向分量发生变化,可以通过检测两个方向磁通量的变化情况进行定子的故障诊断。
3结语
煤矿机电设备的故障诊断对设备的维护与检修具有非常重要的意义,维修人员可以在短期内找到故障源头,并及时作出故障排除,防止事故的发生。不仅能够延长设备的使用寿命、减少设备运行与维修成本还能够大大提高设备的使用效率,提高煤矿企业整体效益。
参考文献
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[2] 楼应候,蒋亚南.机械设备故障诊断与监测技术的发展趋势[J].机床与液压,2002(4).
故障检测与诊断范文第7篇
煤矿企业最重要、最基础的工作就是对于机电设备的维护和故障方面的分析，因为不同的机电设备具有不同的结构和运行形式，所以主要从以下几个方面分析：
（1）设备异常震动；
（2）设备各项性能参数出现下降（突然性）变化；
（3）设备过热；
（4）设备发出异常声响；
（5）设备排气的成分产生变化；
（6）设备磨损产生的残留物剧增；
（7）电流以及电压产生变化；
（8）设备出现裂纹并扩展。结合煤矿机电设备运行过程中发生的故障，将煤矿机电设备的故障主要分为退化型故障、松脱型故障、失调型故障、渗漏与堵塞型故障、损坏型故障、性能衰退或功能失效型故障，各种故障的主要表现如表1所示。
2煤矿设备故障检测
对煤矿设备进行故障检测，能够更好地降低煤矿设备发生故障的概率以及预防煤矿设备发生故障。因此对煤矿设备进行准确的故障检测是一项十分重要的工作。煤矿机电设备的故障检测包括对变频器的故障检测；工况检测以及主要设备提升机、通风机故障的检测。
2.1煤矿设备变频器故障检测
检测煤矿设备变频器的故障，是将检测过程中所获取的参数信号输送到设备故障诊断检测中心，通过故障诊断检测中心对信号数据进行处理，分析后采取针对性的解决措施排除故障。煤矿机电设备在运行过程中，变频器并不是独立实现变频功能的，变频器还负责对煤矿机电设备中各种电压、所产生的电流以及各种牵引过程中的参数显示出来，这些参数将设备运行过程中的状况全部地展示出来，可以通过对这些参数的检测，对运行过程中机电设备的温度保护、电压过高、欠电压及过电流等起到保护作用。
2.2设备工况检测及主故障检测
利用计算机Windows系统实现程序的运行，然后对其进行检测程序的设定，有针对性地对煤矿机电设备的工况采取检测。此检测过程，主要是检测以及提早发现故障，再通过对应的参数变化对故障发生进行预测。当检测过程中发现故障信号，就会及时传送到故障检测中心，随后通知维修人员采取及时准确的维修改，或者是通知相关生产部门停止生产作业，尽最大可能减少煤矿机电设备的损坏率。
2.3矿井提升机检测与故障诊断
提升机所发生的故障有“硬故障”和“软故障”两类，硬故障是参数在超出限定的数值内所引起的故障，此种故障通过保护装置可以进行解决；“软故障”则需要对各种工况的参数进行设定及测量，通过对数据的处理及分析才可以诊断出故障的发生缘由。因此开发出了不少检测诊断装置，例如YHZ18矿用本安型振动监测分析仪等，都有对提升机运行过程中的参数的进行检测以及诊断故障的作用，该系统能够利用故障诊断系统对胶带输送机轴承在线监测，通过采集监测与实时诊断分析轴承振动以及温度信号、胶带输送机转速信号，提供一套系统化、产品化以及专业化的故障诊断装置与分析系统。
2.4通风机的检测诊断技术
目前用于主风机故障检测诊断的产品还不多，比较典型装置是YHZ18矿用本安型振动监测分析仪，该监测分析仪在ISO2372国家振动标准基础上融合了振动加速度信息及烈度进行报警判断，具有在线监测和实时诊断的功能，实现设备的智能化、信息化，并可实现设备全寿命周期的状态监控与故障实时诊断分析，其主要特色是：
（1）对多故障信息进行融合并报警判断。基于ISO2372国家振动标准，融合设备温度、振动加速度、振动烈度等信息，达到振动报警的目的。
（2）采集并存储井下机电设备振动数据。利用多通道数据同步采集芯片与本安型振动传感器，对煤矿大型机电设备可同步采集振动信号。
（3）通信接口具有广泛性。利用基于数据库的后台软件、网口以及RS485，将已有设备监测平台与振动监测分析仪相配接。
（4）设备实时诊断分析预示。利用ARM与DSP双核处理器，实现机电设备在线监测与实时诊断，将过分依赖专业人员对设备故障诊断的缺点消除。主通风机在线监测与故障诊断系统集数据采集、监测、分析、管理于一体，既有传统的参数监测如温度、压力、振动等参数监测，又有设备故障实时分析功能，能够对风机运行状态进行全面的监测与诊断分析，给出预警指示，为维修管理提供科学依据。
3煤矿机电设备故障的维修与预防
3.1维修的类型
煤矿机电设备维修的类型可以分成寿命型维修和偶发性维修。按照寿命使用来划分，可以分成易损坏部件、长期性部件以及耐用性零部件；依据零件更换程度来区分可以分成简单和复杂两种零件；通过零件的精密度可以划分成一般性零部件和精密零部件两种。当处理一些偶然发生的故障时，通常情况下通过事后维修的方法进行；对于一些高频率使用的设备，要采取实时检测，随时做好对其零件的维修。准确确定设备维修的类型，可以大大提高维修人员对零件故障维修的准确性，进而增加设备的使用寿命，提高设备的维修效率。
3.2维修的方法
寿命型零件所发生的故障是可以预测到的，在进行这些零件的维修过程中，从设备的使用寿命以及设备的安全性考虑，可以选择下列几种维修方式：
（1）像一些精密程度比较高，又或者是维修费用比较高的零件可以采用预测维修以及故障维修两种方法进行，进而提升精密零件的使用率。
（2）像一些简单易修的零件可以采用定期进行维修，进行初步检查后进行更换。
（3）像一些故障发生率较高的零件，还有一些容易更换的零件，可以采取定期更换方法。
故障检测与诊断范文第8篇
【关键词】航空飞机；电子设备；故障检测方法
随着功能不断的增加，飞机对通用航空飞机机载电子设备的依赖越来越大，因此对通用航空飞机机载电子设备进行定期的故障诊断故障排除是十分的必要。目前为止通用航空飞机机载电子设备大约有上百种，比如电源系统、警告系统、灯光照明系统、全静压系统、姿态系统、航向系统、真空系统、通讯系统、VOR/ILS导航系统、GPS接收机、应答机、DME测距机系统、ADF自动定向机系统等飞机机载电子设备。因此，对通用航空飞机机载电子设备进行维修检测的工序是十分复杂的，并且现代对通用航空飞机机载电子设备进行检查维修的工作几乎都是由人工进行完成的，检测维修的效率非常低，还有就是对通用航空飞机机载电子设备进行维修检测时大多依靠经验，因此，当遇到经验不是很丰富的维修员时，对飞机进行监测是十分困难的。
1通用航空飞机机载电子设备故障诊断方法
（1）基于规则的通用航空飞机机载电子设备诊断方法。主要是进行专家检测诊断，往往是根据诊断的专家经验进行分析和排除，对以往的经验进行归纳总结成为规则，并根据规则进行分析，最终达到对故障检测排除的目的。这种基于规则的通用航空飞机机载电子设备诊断方法具备过程简便、快速等优点。基于规则的通用航空飞机机载电子设备诊断方法是一种比较成熟的故障检测技术。是目前为止使用最多应用最广泛的故障检测方法，各国对该方法都进行了系统的总结以及编辑。根据飞机的构造原理，不断地提出了许多的优秀的检测方案。在实践中，这种方法在通用航空飞机机载电子设备进行故障检测方面应用的十分广泛，对通用航空飞机机载电子设备故障的排除能力也十分的强。（2）基于案例的通用航空飞机机载电子设备故障诊断推理方法。这种方法主要是进行案例分析，同时归纳以往的维修检测案例，最终归纳推导出对通用航空飞机机载电子设备故障的检测方法。基于案例的通用航空飞机机载电子设备故障诊断推理方法，需要对已经发生的通用航空飞机机载电子设备故障进行特征提取以及相关检索，这样方便对发生的故障进行归类总结。进行案例的检索是方便对故障进行查找，根据不同的故障特征进行维修。如民航飞行学院的主力机型CESSNA172、PA44-180飞机，机务维修工程部应将飞机机载电子设备出现的问题进行统计，各种故障归类，对进行的排故的过程和故障原因进行记录，建立一个故障统计分析库，以便当出现类似的电子设备故障时能给维护人员以分析参考。
2故障分类
通用航空飞机机载电子设备故障原因不但与自身有关，还与通用航空飞机机载电子设备使用环境、结构组成、操作方式、使用时间等诸多因素有关，通用航空飞机机载电子设备故障按照功能影响、故障发生频率、危害程度以及故障发生原因，可以对通用航空飞机机载电子设备故障进行一定的分类。通用航空飞机机载电子设备故障主要可以分为以下4种：（1）通用航空飞机机载电子设备系统故障。电子设备系统一般由数字或综合电子信息进行综合排布式的机构，如果是系统的层次出现错误，将会影响整体电子设备系统的运行。如：在CESSNA172飞机上，GRS77AHRS是姿态、航向和基准元件，为PFD和MFD以及GIA63集成电子元件提供飞机姿态和飞行性能。另外，GRS77AHRS与GDC74A飞行数据处理器和GMU44地磁仪连接在一起相互作用，共同组成一个导航系统。当出现故障信息AHRSTAS—AHRSnotreceivingairspeed.故障原因可能是GRS77S没有收到来自GDC74A的空速信息，需检查RRS/GDC的内部连接。（2）通用航空飞机机载电子设备硬件故障：组成系统的物理电子元件由于各种原因发生了损害，致使在工作中无法正常的运转。如：在一次CESSNA172飞机试车通电过程中的机组发现没有通讯声音。这时应采取措施进行GIA1和GIA2之间互换，以确认问题的位置，如果问题跟随组件，更换发生问题的GIA组件。如果问题还是存在，那就是音频系统出问题，则需更换GMA组件。（3）通用航空飞机机载电子设备逻辑故障：通用航空飞机机载电子设备中逻辑部件使用不正确，或者是通用航空飞机机载电子设备逻辑输出与输入部件不相匹配。这种故障发生的概率比较低，一般是在设计或者是更换过程中容易出现。（4）通用航空飞机机载电子设备软件故障：通用航空飞机机载电子设备在系统运行中，不是由于上述问题引起的故障，那么绝大多数都是由软件系统发生故障造成的。如：在一次CESSNA172飞机试车通电过程中，机组发现警告信息出现：“PFD1CONFIG—PFD1configurationerror.Configservicereq'd.“的信息，则表明G1000系统已经检测出一个PFD构型不匹配。这时应该先断电然后循环供电3次，看故障是否消失，如果故障还在，则应该用SD卡再次构型，在系统页组中的构型装载页面按压UPDTCFG软式按钮，进行系统的软件和构型的重新装载，完成后故障应该消失。
3结束语
本文以通用航空飞机机载电子设备故障诊断为研究对象，进行了深入的研究，希望为通用航空飞机机载电子设备故障检测提供一定的理论基础。
参考文献
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