導語：如何才能寫好一篇故障診斷，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關鍵詞　汽車故障；診斷技術；發(fā)展趨勢

中圖分類號U46　文獻標識碼A　文章編號1674―6708(2011)36―0181―02

隨著科學技術的發(fā)展和先進科技在現(xiàn)代汽車上的廣泛應用?，F(xiàn)代汽車制造技術發(fā)生了翻天覆地的變化。今天的汽車無論從設計、制造工藝、加工設備、車輛材料上看，還是從整車能及美學造型等方面看，現(xiàn)代汽車都發(fā)生了質的飛躍。由于現(xiàn)代汽車的結構越來越復雜，功能越來越完善，自動化程度也越來越高，因此故障診斷的難度也有了相應的增加，人們迫切需要提高系統(tǒng)的可靠性、可維修性和安全性，因而有必要建立一個監(jiān)控系統(tǒng)來監(jiān)控整個系統(tǒng)的運行狀態(tài)，不斷檢測系統(tǒng)的變化和故障信息，進而采取必要的措施，防止事故的發(fā)生。汽車故障診斷技術是一門綜合性的技術，它已成為科技研究的熱點之一。下面探討一下汽車故障診斷技術的目前狀況及發(fā)展趨勢

1　傳統(tǒng)汽車故障診斷技術

1.1　人工經(jīng)驗診斷法

這種方法是診斷人員憑豐富的經(jīng)驗和一定的理論知識，在汽車不解體或局部解體情況下，借助簡單工具，用眼看、耳聽、手摸和鼻子聞等手段，邊檢查、邊試驗、邊分析，進而對汽車技術狀況做出判斷的一種方法。這種診斷方法具有不需要專用儀器設備，可隨時隨地應用和投資少、見效快等優(yōu)點。但是，也有診斷速度慢、準確性差、不能進行定量分析和需要診斷人員有較高技術水平等缺點。人工經(jīng)驗診斷法多適用于中、小維修企業(yè)和汽車隊的故障診斷。該法雖然有一定缺點，但在相當長的歷史時期內(nèi)仍有十分重要的使用價值。即使普遍使用了現(xiàn)代儀器設備診斷法，也不能完全脫離人工經(jīng)驗診斷法。近年來剛剛起步研制的專家診斷系統(tǒng)，也是把人腦的分析、判斷通過計算機語言變成了電腦的分析、判斷。所以，不能鄙薄人工經(jīng)驗診斷法。

1.2　簡單儀表檢測診斷法

將一些簡單的儀表，如機油壓力表、真空表、萬用表、示波器等應用于汽車診斷工作中，從而使汽車診斷從眼看、耳聽、手摸和鼻子聞等的定性階段，逐步轉變?yōu)閮x表測量的定量診斷階段。而且隨著汽車診斷技術的不斷進步和發(fā)展，一些技術性能先進的檢測儀器和設備將得到廣泛的應用。但這些測試儀器和設備常常是單項、分散地在汽車診斷中使用。

1.3　專業(yè)綜合診斷法

專業(yè)綜合診斷法以將單項、分散的檢測設備聯(lián)線建站為特征。使診斷工作成為汽車維修工作中一項新的專門任務。診斷工作是依靠儀表和設備，在不解體或不拆卸零件的情況下，得到一系列準確數(shù)據(jù)，并與規(guī)定的標準技術參數(shù)相比較。以確定汽車零部件是否需要維修或更換。由于許多相關法令或條例的制訂，促進了有關方面對汽車專業(yè)綜合診斷的深入研究和廣泛推廣。

2　現(xiàn)代汽車故障診斷技術

這種方法是在人工經(jīng)驗診斷法的基礎上發(fā)展起來的一種診斷法。隨著汽車電子技術的應用和發(fā)展，汽車電控系統(tǒng)日趨復雜。傳統(tǒng)的診斷方法和診斷設備無論是精確度和使用方便性，還是對汽車技術發(fā)展的適應性均不能滿足用戶的需要，為了提高故障診斷技術，不斷完善診斷理論和方法。必須廣泛應用各學科的最新科研成果發(fā)展適用于故障診斷的邊緣技術。該法可在汽車不解體情況下，用專用儀器設備檢測整車、總成和機構的參數(shù)、曲線或波形，為分析、判斷汽車技術狀況提供定量依據(jù)。采用微機控制的儀器設備能自動分析、判斷、存儲并打印汽車的技術狀況。現(xiàn)代汽車故障診斷法的優(yōu)點是檢測速度快，準確性高，能定量分析，可實現(xiàn)快速診斷等；缺點是投資大，占用廠房，操作人員需要培訓等。該診斷法適用于汽車檢測站和中、大型維修企業(yè)。

3　汽車故障診斷技術的發(fā)展趨勢

近幾年來，高科技的發(fā)展，信息化的網(wǎng)絡，使得汽車故障診斷技術必將向著智能化、集成化方向發(fā)展。如基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡法；基于信號處理的小波分析法和基于網(wǎng)絡的集成汽車故障診斷專家系統(tǒng)等。它們的應用前景是令人鼓舞的，值得我們?nèi)ミM一步研究與推廣。可以預見，其用于汽車的故障診斷研究必將有很大的發(fā)展。這里僅簡要介紹以下幾種：

1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡在汽車診斷中的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由大量神經(jīng)元廣泛互聯(lián)而成的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)。它具有較強的自學習功能、較好的容錯性、很高的自適應能力，且有大規(guī)模并行處理能力等。把人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術應用于診斷專家系統(tǒng)無論是在知識表達體系，還是在知識獲取、并行推理等方面都有明顯的優(yōu)越性，解決了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)在知識獲取上的“瓶頸”問題，很大的提高了診斷系統(tǒng)的智能水平，提高了診斷速度和診斷精度。所以，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術在汽車行業(yè)的應用前景是廣闊而深遠的。

2)小波分析在汽車診斷中的應用

小波分析是近年來發(fā)展起來的新的數(shù)學理論和方法，在噪聲消除方面有著廣泛的應用。小波分析能同時在時頻域內(nèi)對信號進行分析，所以它能有效區(qū)分信號中的突變部分和噪聲，從而實現(xiàn)對非平穩(wěn)信號的消噪。它將替代傳統(tǒng)的FFT分析而廣泛地應用于汽車故障診斷中。如在汽車故障特征信號分析中，采用了小波分析技術替代傅立葉分析技術。它在時域和頻域上同時具有良好的局部化特征，彌補了傅氏變換僅能進行穩(wěn)態(tài)信號分析的不足之處。

篇2

對案例推理的應用情況進行分析發(fā)現(xiàn)，其具有一定智能化和豐富的診斷經(jīng)驗，對于提高汽車故障維修準確性和效率等有極大作用。在實際應用案例推理的過程中，最先搜索的是相似或者有共同點的案例，從而提高汽車故障診斷的時效性。因此，一般情況下，案例推理主要包括四個部分:檢索、啟用、調(diào)整、學習，以在接收到用戶提供的故障案例的情況下，立即生成檢索所需的案例方式，從而在對數(shù)據(jù)庫進行快速搜索的情況下，尋找到相關的案例和匹配出最合適的推理方式。在實踐過程中，如果沒有檢索到相似的故障案例，案例推理會對案例內(nèi)的關鍵點進行抽取，并合理調(diào)整所接收的案例，最終確保相關解析可以在汽車故障診斷中得到有效利用。另外，這些新的解說會被及時存儲到案例數(shù)據(jù)庫中，以便在以后相似的汽車故障診斷中再次應用。

2案例推理在汽車故障診斷中的應用

根據(jù)相關調(diào)查和研究，在汽車故障診斷中，案例推理的合理應用主要包括幾個方面。

2.1案例表示方面一般情況下，案例表示的主要內(nèi)容通常是整套的數(shù)據(jù)方案，在汽車故障診斷的實際應用中，如果汽車故障一樣，則可以直接使用案例來進行處理，從而有效解決相同的汽車故障?？偟膩碚f，案例表示主要包括六個部分，在進行汽車故障的案例推理時，案例序號可以看作是故障案例的標志，并且有唯一性特性;故障特征是對汽車故障進行清楚確定，并對故障診斷結果進行準確反饋;輔助信息是對各種相關的信息進行匯總，如車牌號、型號、序列號和性能，以在有效實施各種解決方案的情況下，及時滿足信息方面的需求。

2.2案例調(diào)整和學習方面在汽車故障診斷中，案例調(diào)整制度是對汽車故障進行全面分析，并運用案例來推進故障問題，從而達到快速診斷汽車故障的目的。例如:案例推理界面主要顯示的信息包括故障代碼、故障案例號、車系、損傷件代碼、型號、處理結果、故障描述等多個方面，這些內(nèi)容都是案例調(diào)整后產(chǎn)生的，可以使汽車故障的信息、處理方法等變得越來越多，從而在各種故障診斷信息的基礎上，促進案例推理準確度不斷提高。

3案例推理在汽車故障診斷中的實踐分析

本文就某品牌的汽車出現(xiàn)的故障問題進行診斷分析，以通過案例推理的方式，對其實踐應用進行全面分析，從而促進案例推理在汽車故障診斷中更廣泛的應用。該汽車表現(xiàn)出來的故障問題是:點火啟動以后，汽車的反應比較緩慢，沒在規(guī)定的時間內(nèi)實現(xiàn)齒輪分離，并且，在某些時候齒輪可以分離，但汽車行駛的速度不夠快。因此，在這種情況下，采用案例推理來進行故障診斷，其實踐應用主要包括幾個方面。1)在案例推理的人機界面中，運用檢索功能的“關鍵檢測”這個選項，將該汽車的故障部位、名稱等信息輸入進去，如:發(fā)動機，通過點擊檢索按鈕，案例推理系統(tǒng)會馬上按照用戶輸入的信息進行相似案例的搜索，并將相關信息篩選出來，同時，用戶要將汽車故障的相關情況描述出來，并輸入在界面右側對應的欄目中，如:發(fā)動機聲音不對、點火器反復點火等，以確保案例推理系統(tǒng)接收到的信息是該汽車出現(xiàn)的故障實情，從而提高系統(tǒng)檢索的效率和準確性。2)在案例推理系統(tǒng)檢索完成以后，該汽車對應的故障內(nèi)容會出現(xiàn)在界面上，一般情況下，故障檢索出來的故障結果有三條相似的情況，如果故障結果比較多，則很難獲得比較準確的故障信息，因此，需要返回到故障描述界面進行再次輸入，從而在輸入更詳細的故障描述信息的情況下，如:該車日常行駛的山路路程較多，運行時間、車輛環(huán)境等，以確保故障檢索信息的全面性，最終獲得更加可靠、準確、科學的檢索結果。3)在經(jīng)過兩次或者多次檢索以后，該汽車的故障診斷可以得到最好的診斷方案，同時，案例推理界面會將該汽車的故障參數(shù)、原因等展示出來，以確保故障解決方案的可行性和合理性。一般情況下，汽車維修人員可以按照案例推理提供的維修方案進行該汽車的維修，是提高汽車故障診斷效率、維修效率等的重要途徑，對于節(jié)約故障診斷時間、提高汽車故障維修能力等有極大影響。

4結語

篇3

關鍵詞：采煤機；故障診斷；預測伴

隨著工業(yè)化生產(chǎn)的不斷深入，重大型的機電設備系統(tǒng)也越來越自動化，其系統(tǒng)的結構也逐漸的向著更加復雜的方向變化，規(guī)模也變得更大。對于我國的大型煤礦廠來說，其與機電設備的聯(lián)系也越來越緊密，這就從本質上加大了機電設備出現(xiàn)故障的可能性，而且往往這種故障會給煤礦的正常工作帶來一定的影響。在煤炭的生產(chǎn)過程中，采煤機無疑是一個重要的機械，其地位和作用是無可替代的。采煤機的工作環(huán)境一般都比較差，再加上采煤機自身的組成十分復雜，這就導致了采煤機故障的出現(xiàn)是十分頻繁的，而但凡發(fā)生問題就會給采煤工作帶來惡劣影響。因此，對采煤機進行故障的診斷和故障的預測分析十分重要且必要。

1采煤機的主要結構

采煤機是煤礦產(chǎn)業(yè)中的核心機械，其主要負責裝煤和落煤的工作。對于下雙滾筒采煤機來說，其主要包括附屬裝置機構、電氣裝置機構以及牽引和截割裝置機構。其中，電氣裝置機構是采煤機的主要動力來源，主要任務就是負責牽引和采煤機的轉動。在電氣裝置中，所有的電機都是具有防爆功能的電動機，電子水冷技術也運用在其中，其目的就在于提高采煤機的生產(chǎn)效率，并且保證采煤機運行的安全性。促使采煤機沿著工作面行走是采煤機牽引裝置的最主要的功能，這可以保障將煤及時的運走。采煤機的截割裝置的主要工作方式就是通過上下左右搖臂來刮取更多的更深層的煤，滾筒的驅動是由截割電動機來完成的。

2采煤機的具體工作方式

在采煤機的實際工作之中，大致可以分為兩種采煤工作面：普采工作面和綜采工作面。在一般的情況下，單滾筒的采煤機是普采工作面通常采用的工作設備，而綜采工作面的工作設備一般是雙滾筒采煤機。其中，單滾筒的采煤機其最大的優(yōu)勢就是可以提高采煤機工作面的利用效率，其對于生產(chǎn)能力的提高十分有效。對于雙滾筒的采煤機來說，其形式是在兩端各自分別安裝一個滾筒，這兩個滾筒分為前滾筒和后滾筒，兩者的工作區(qū)域有明顯的分工，前滾筒主要在上面割煤頂，而后滾筒則主要負責在下割底煤。

3采煤機的常見故障分析

（1）采煤機的軸承故障。采煤機牽引行走鏈輪的載荷不均勻以及其較大的負荷很容易導致支承軸承出現(xiàn)磨損，甚至導致滾動體出現(xiàn)破裂等。在實際的采煤過程中，由于搖臂的升降十分頻繁就會導致?lián)u臂部分的各個傳動軸出現(xiàn)較大的受力情況，這就很容易導致軸承出現(xiàn)損傷，這些都是在實際的采煤工作過程中軸承部位市場會出現(xiàn)的問題。其中，軸承過載是導致軸承故障的主要原因，不理想以及系統(tǒng)出現(xiàn)污染、支承座出現(xiàn)變形和錯誤的安裝軸承都是采煤機軸承故障的成因。除此之外，采煤機軸承的制造問題和設計問題以及軸承的自身問題都會從本質上造成采煤機的軸承故障。（2）采煤機的液壓系統(tǒng)故障。采煤機的液壓系統(tǒng)故障是采煤機故障中出現(xiàn)頻率最高。采煤機的牽引部位液壓系統(tǒng)雖然有各種保護裝置，比如過載保護和自動調(diào)速裝置等，但依然不可避免的出現(xiàn)很多的故障問題。液壓系統(tǒng)自身的構造十分的復雜，故障出現(xiàn)的具體部位以及故障的原因和現(xiàn)象也尤為復雜，因而在診斷和維修等方面面臨較大困難。再加上采煤機的工作環(huán)境大多比較惡劣，如果將采煤機的液壓系統(tǒng)拆開進行徹底的檢查，極易造成采煤機液壓系統(tǒng)的二次污染，這也就是故障在診斷中不能徹底檢查的原因所在。油液污染是液壓系統(tǒng)出現(xiàn)故障的重要原因，也是十分常見的故障成因，如果有雜質混入到油液中就會導致液壓馬達、泵異常的泄露和磨損，這就會導致最終的液壓系統(tǒng)產(chǎn)生流量的欠缺，使得壓力下降，溫度升高，繼而致使液壓系統(tǒng)產(chǎn)生故障。（3）采煤機其他機械系統(tǒng)的故障。在采煤機的實際工作中，各種故障的出現(xiàn)都會給煤礦的工作帶啦影響。采煤機其他機械系統(tǒng)的故障也是比較常見的，比如聯(lián)結松動則會使采煤機的載荷出現(xiàn)一定的變化，使得采煤機的某一個或者是多個部件承受比較大的荷載，不斷的惡化，最終出現(xiàn)機件的損傷甚至是斷裂。采煤機的齒輪傳動系統(tǒng)和聯(lián)結處的故障也是在采煤機故障中經(jīng)常發(fā)生的，對于采煤作業(yè)的產(chǎn)生的影響也是不能忽略的。另外，采煤機機械系統(tǒng)的安裝以及使用和制造和采煤機零件自身的制造缺陷都是導致采煤機系統(tǒng)故障的重要原因。

4采煤機故障診斷以及其故障預測

（1）采煤機的溫度監(jiān)督和預測。采煤機的機械設備在正常的工作中會出現(xiàn)溫度的上升，在產(chǎn)生摩擦發(fā)生故障之后其相應區(qū)域的溫度就會有明顯的升高。對采煤機進行溫度檢測可以使用一些溫度的傳感器，這些傳感器對溫度的變化十分敏感，在溫度上升到一定的高度后就會產(chǎn)生特定的警報，給相關的工作人員提醒。在實際的工作中，溫度監(jiān)督不僅僅可以應用在一個特定的區(qū)域和特定的裝備，而且還可以較長時間的對多個領域的設備進行溫度的集中檢測與監(jiān)督，同時也可以對溫度進行數(shù)據(jù)記錄，從而有效的掌握溫度的變化情況，更好的掌握機械的運行狀況。（2）采煤機的專家系統(tǒng)。采煤機的故障一般來說比較隱蔽而且比較復雜，在傳統(tǒng)的工作中，采用的診斷方式要想得出結論需要有一個漫長的過程，在短時間內(nèi)很難得出結論，而且還經(jīng)常出現(xiàn)一定的誤差，出現(xiàn)錯誤的判斷。采煤機專家系統(tǒng)建立和運行的基礎在當前具有一定的先進性，其指的是獲得了一定的專家的知識的系統(tǒng)，并且可以以此為基礎來對故障進行分析診斷。采煤機的專家系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)一般是由兩個重要的部分組成，即經(jīng)驗知識部分和事實知識部分，其中的經(jīng)驗知識部分包括了大量的判別規(guī)則，主要偏向于理論化。而事實部分的知識則偏向于智能化，由特定領域的專家根據(jù)大家廣泛認同的事實來進行診斷。（3）采煤機鐵譜分析。首先需要建立一個強磁場和高梯度的環(huán)境，在此環(huán)境下引入油，在重力和磁場力的共同作用下，油流中大小不同的磨屑顆粒就會按照一定的順序沉積下來，一般來說，上層是顆粒較大的，而下層是顆粒較小的磨屑；其次，將這些沉積下來的磨屑制作成透明的譜片，進而使用顯微鏡裝置對此進行觀察；再次，可以利用光密度計測儀測量并記錄下來磨屑數(shù)量的相關數(shù)據(jù)，并且通過所得到的磨屑數(shù)量以及其形狀的信息來具體的分析采煤機設備的具體磨損情況，以及其具體的磨損部位，采用該方法還可以將造成磨損的源頭查找出來，從而對采煤機的機械設備進行診斷和及時的保護。

5結束語

總而言之，采煤機作為采煤工作中的核心設備，故障的出現(xiàn)十分頻繁，而一旦出現(xiàn)故障就會對煤礦工作帶來諸多負面影響。而采煤機的內(nèi)部構造復雜，集機械、電氣以及液壓為一體，體積也較大，故障出現(xiàn)之后常常會導致整個采煤工業(yè)的中斷，給煤礦企業(yè)帶來難以估量的經(jīng)濟損失。隨著煤炭工業(yè)的不斷發(fā)展，采煤機的功能也有了一定的補充，這就導致其結構更加復雜，同時，其對應的故障診斷和故障預測技術也應該有更好的發(fā)展和創(chuàng)新，充分的了解采煤機的內(nèi)部結構和工作原理，盡量減少其在實際的運轉過程中出現(xiàn)較大的故障，從而促進整個煤礦工業(yè)的和諧穩(wěn)定發(fā)展，這也是促進我國經(jīng)濟發(fā)展的一個方面。通過文章對采煤機故障診斷和故障預測的分析，希望可以引起相關工作人員的重視。

參考文獻

[1]趙體兵，董賀.采煤機故障診斷與故障預測研究[J].中國機械，2014（11）：146.

[2]賀建設.采煤機故障診斷與故障預測研究[J].科技風，2014（18）：560-562.

篇4

關鍵詞：電氣設備故障；分析診斷；維護檢修

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.03.004

科學技術的發(fā)展和人們生活水平的提升是人們電力設備在日常生活和社會生產(chǎn)中的應用更加廣泛，與此同時，電氣系統(tǒng)的規(guī)模也在不斷擴大，功能日益完善，結構愈發(fā)復雜，故障類型也有所增加，提高了故障檢修的難度。電力系統(tǒng)中最為重要和基本的元件就是電氣設備。一旦電氣設備的運行發(fā)生問題，會對整個電力系統(tǒng)產(chǎn)生嚴重的影響，如停電、電氣設備短路或局部損壞等。這些故障不僅會嚴重的影響人們的正常生活，還會造成嚴重的經(jīng)濟損失，甚至導致火災等事故的發(fā)生，威脅生命財產(chǎn)安全。因此，進行電氣設備故障診斷技術的研究具有重要的現(xiàn)實意義，能夠有效的提高電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和安全性，減少由于電氣設備故障引起的經(jīng)濟損失和人員傷亡。

1 電氣故障的特點

電氣故障主要有三個方面的特點，分別是隱形、顯性和故障區(qū)域性。很多電氣設備故障沒有明顯的外在表現(xiàn)，很難常規(guī)檢查的過程中被發(fā)現(xiàn)，這些故障包括熔絲熔斷、絕緣線內(nèi)部斷裂、保護裝置調(diào)試不當、觸頭接觸不良等。而有些電氣故障卻有明顯的外部特征，可以在常規(guī)檢查的過程中被及時發(fā)現(xiàn)，并采取相應的措施，這些故障包括繼電器、接觸器過熱、冒煙，觸頭熔斷，接頭脫落，電氣發(fā)出異常聲音，異常震動等。很多電氣設備的元件分布區(qū)域很廣，如變電器中的很多斷路器就安裝在進出線的間隔中，當變電站發(fā)生故障時，需要對這些區(qū)域進行全面的檢查才能確定故障發(fā)生的確切位置，增加了電氣故障檢修的難度。

2 變電所電氣設備運行中常見故障類型及分析

要做好電氣設備故障的檢修，找到正確的故障類型和原因是關鍵。要對電氣故障類型作出準確的判斷需要有良好的電工學理論知識、對線路的熟悉和掌握為基礎。造成設備故障的原因可能有很多，在檢修的過程中要抓住最為主要的故障原因。

2.1 運行溫升引起的電氣故障

引起電氣設備故障的一個重要原因是電接觸不良，而電接觸不良主要是由于電接觸部分溫升引起的。當電接觸部分的溫度過高時導體的表面會出現(xiàn)嚴重的氧化現(xiàn)象，從增加導體的電阻值，造成導體及周圍元件溫度的進一步升高，嚴重時甚至可能引發(fā)觸頭的熔焊現(xiàn)象。觸頭原本是由彈簧壓緊的，在溫度升高后，彈簧的彈性降低，對觸頭的壓力減小，電接觸的穩(wěn)定性明顯下降，從而引發(fā)電氣接觸頭電弧灼傷故障。

此外，運行溫度過高還會加速有機絕緣材料的老化，降低其絕緣性能，甚至出現(xiàn)絕緣材料被擊穿的問題，材料的使用年限顯著降低。根據(jù)絕緣材料的性能，其受熱溫度每增加8攝氏度，材料的使用壽命將減少50%。高溫對無機絕緣材料也會產(chǎn)生較大的影響，如電磁的擊穿能力在高溫狀態(tài)下將得到顯著的提升。

高溫也是損壞電子元件的重要因素。在高溫狀態(tài)下，半導體集成元件被擊穿的概率明顯提升。這是由于隨著溫度的升高，電子元件激活程度相應升高，原本不導電的元件在高溫下也會通電。

2.2 電動力引起的電氣故障

當電動力過大時，導體可能產(chǎn)生嚴重的變形，尤其是在幾個平行導線中，短路電流會導致導體之間的引力和排斥力顯著升高，當這種力的作用超過某一限度后，就會導致導體的變形、接頭的松動和破損。電動力還有可能導致開關的誤動作。當開關內(nèi)的電流過大或出現(xiàn)短路現(xiàn)象時，電動力有可能導致開關自動打開，這種誤動作可能引起嚴重的后果，如燒毀觸頭，引起火災等。

3 電氣設備故障分析的常用方法

3.1 狀態(tài)分析法

所謂的狀態(tài)分析法就是根據(jù)電氣設備發(fā)生故障時的狀態(tài)進行分析檢修的方法。電氣設備的運行過程可以分為幾個階段，這些階段也可以成為運行狀態(tài)，如電動機的運行就可以分為啟動、運轉、正轉、反轉、制動、停止等幾個過程。在電氣設備運行的某些狀態(tài)下故障的發(fā)生頻率較高，而在某一狀態(tài)下元件的運行狀態(tài)是進行電氣設備故障分析的主要依據(jù)。

3.2 圖形分析法

電氣設備都具有相應的設計圖，設計圖中包括設備的結構、運行原理、功能、裝接方式、維修方法等重要的信息。在進行電氣設備檢修時，這些設計圖發(fā)揮了重要的作用。電氣設備的圖紙有很多種類，如原理圖、構造圖、系統(tǒng)圖、位置圖等。在進行電氣設備的故障診斷時，需要對這些圖紙進行綜合全面的分析，并掌握圖紙之間的關系，如接線圖可以轉變?yōu)殡娐穲D、原理圖等。

3.3 單元分析法

電氣設備是由多個單元組合而成的，每一個單元都有其特定的功能。當電氣設備發(fā)生故障時，也就相當于其中某個單元的功能喪失了，可以通過這種方式來判斷故障發(fā)生的具體環(huán)節(jié)。在進行電氣設備的故障分析時應當將設備的功能分為幾個具體的單元，這樣就能在最短的時間內(nèi)確定故障發(fā)生的范圍。

4 結語

上述方法是電氣設備故障診斷中的常用方法，在實際診斷過程中，應當根據(jù)具體的故障類型和故障原因選擇合適的檢修方法。在診斷和檢修的過程中都應當遵循既有的原則和程序，并不斷總結經(jīng)驗，提高診斷檢修的能力和水平，提高電氣設備故障診斷的效率和質量。

參考文獻：

[1]李紹明.淺談電氣設備故障診斷技術[J].建筑界，2013（09）：123-125.

篇5

[論文摘要]從汽車診斷對汽車維修的重要性來探討診斷過程中的思路問題，對于汽車維修人員來說，有一個好的診斷思路在診斷汽車障礙過程中會起到事半功倍的效果。

在汽車維修領域里，由于種種原因，很多維修人員在判斷故障時失誤較多，并不是因為他們技術欠缺，而是在診斷過程中過于急躁。遇到問題時不能冷靜的思考，找到解決問題的方法。在確定維修思路前，千萬不要忙于動手。首先要排除雜念，然后再遵循一定的診斷程序。

一、汽車故障診斷時要注意的問題

（一）查找合適的維修信息。對于裝有自診斷系統(tǒng)的待檢查的汽車來說，檢查診斷的第一步就是查找合適的維修信息。必須擁有修汽車的說明書，不能用推測、猜想，如果實在找不到原車說明書，用同類車型作參考也可以，但要注意數(shù)據(jù)的差異。除此之外，最好擁有要維修汽車的服務通報。

同時，必須擁有汽車的電路圖和結構圖，沒有相應的電路圖對于診斷計算機系統(tǒng)的故障是很困難的，甚至是不可能的。制造商提供的維修手冊、通用維修手冊或電子數(shù)據(jù)系統(tǒng)中必須載有維修程序信息。診斷結果可以由專用的輸出傳感器表明是否有故障，但無法顯示故障是出在傳感器本身還是出在導線上，必須有合適的檢查程序以確定出準確的故障原因。一本部件位置手冊可以幫助找到汽車上的某一個部件，從而節(jié)省時間。

（二）積極的查找故障。有些汽車的間歇性故障是難于診斷的，除非是你檢查汽車時正好故障顯現(xiàn)。換句話說，當我們進行診斷測試時，故障癥候不出現(xiàn)，故障就難以診斷。

當故障一出現(xiàn)，立即直接到現(xiàn)場去診斷故障。這一方法對無法啟動的故障尤為適用。如果出現(xiàn)這種情況，應當告知顧客不要再試圖啟動汽車。這樣做的費用可能偏高，但有時候，這可能是成功地診斷故障原因的唯一方法。一定要樂于多跑上幾千米為顧客診斷，排除故障。

在汽車檢修中，如果計算機裝有可拆卸的“可編程只讀存儲器”，那么必須擁有最新的“可編程只讀存儲器”刷新的信息。假如不具備這類知識，而汽車制造商卻推薦更換“可編程只讀存儲器”來修正一項特別的駕駛性能，那么將在檢查、診斷上浪費時間。

再有一點需要注意的常識是，必須知道發(fā)動機的機械故障也能產(chǎn)生診斷故障代碼，因此診斷故障代碼并不一定是發(fā)動機計算機系統(tǒng)某一元件的故障。例如，如果是由于排氣閥燒壞而使汽缸壓縮性變差，而診斷故障代碼顯示的一直是氧傳感器提供的缺氧信號。事實上，大量的油氣混合氣在這個汽缸內(nèi)未燃燒，氧傳感器能感應到排氣氣流中附加的氧氣。這時必須能決定到底是傳感器故障導致缺氧故障碼還是有機械上的原因。

二、根據(jù)故障的性質不同進行不同的維修

汽車維修很重要的一點就是確定故障性質。根據(jù)汽車故障性質、狀態(tài)的不同采用不同的維修方法。

（一）按工作狀態(tài)可分為間歇性故障和永久性故障。間歇性故障就是有時發(fā)生、有時消失的故障。永久性故障是故障出現(xiàn)后，如果不經(jīng)人工排除，它將一直存在。

（二）按故障程度可分為局部功能故障和整體功能故障。局部功能故障是指汽車某一部分存在故障，這一部分功能不能實現(xiàn)，而其它部分功能仍完好。整體功能故障雖然可能是汽車的某一部分出現(xiàn)了故障，但整個汽車的功能不能實現(xiàn)。

（三）按故障形成速度分，有急劇性故障和漸變性故障。急劇性故障是故障一經(jīng)發(fā)生后，工作狀況急劇惡化，不停機修理汽車就不能正常運行。漸變性故障發(fā)展較緩慢，故障出現(xiàn)后一般可以繼續(xù)行駛一段時間后再修理。與急劇性故障相類似的一種故障叫突發(fā)性故障。在故障發(fā)生的前一刻沒有明顯的癥狀，故障發(fā)生往往導致汽車功能喪失，甚至危及人身、車輛安全。

（四）按故障產(chǎn)生的后果分，有危險性故障和非危險性故障。突發(fā)性故障和急劇性故障屬于危險性故障，常引起汽車損壞，危及到車輛和人身安全，是汽車故障診斷與預防的重點。漸變性故障屬非危險性故障，故障發(fā)生后一般可以修復。

三、汽車診斷時要注意以下三點

（一）要有詳細的汽車診斷參數(shù)。汽車診斷參數(shù)是診斷技術的重要組成部分。在不解體的條件下直接測量結構參數(shù)十分困難，因此必須通過狀態(tài)參數(shù)進行描述。此時用來描述系統(tǒng)、零件和過程性質的狀態(tài)參數(shù)稱為診斷參數(shù)。一個結構參數(shù)的變化可能引起很多狀態(tài)參數(shù)的變化。究竟選擇哪些狀態(tài)參數(shù)作為診斷參數(shù)，應從技術上和經(jīng)濟上綜合分析來確定。

（二）合理使用汽車診斷方法。汽車在工作過程中，各種零件和總成都處于裝配狀態(tài)，無法對其零件進行直接測試，例如汽缸的磨損量、曲軸軸承的間隙等，在發(fā)動機不解體的情況下是無法測量的。因此，對汽車進行診斷時都是采用間接測量，如通過振動、噪聲、溫度等物理量的測量，來間接診斷汽車的技術狀況。由于采用間接測量方法進行判斷，必然會帶來一些“不準確性”，例如，發(fā)動機工作時，曲軸主軸承的工作狀態(tài)可分為正常狀態(tài)和不正常狀態(tài)兩種情況，如果采用機油溫度作為判斷軸承工作狀態(tài)的特征，并將油溫分為“正?！?、“過高”兩種情況，則可能會產(chǎn)生誤判。因為機油溫度過高，固然可能是由于軸承運轉失常所致，但也可能是其它原因(如機油粘度不合適、機油量不足、機油散熱器不良等)造成機油溫度上升。

“故障樹”分析法，是根據(jù)汽車的工作特征和技術狀況之間的邏輯關系構成的樹枝狀圖形，來對故障的發(fā)生原因進行定性分析，并能用邏輯代數(shù)運算對故障出現(xiàn)的條件和概率進行定量估計。這是一種可靠性分析技術，它普遍應用于汽車等復雜動態(tài)系統(tǒng)的分析。樹枝圖分析法用于汽車診斷，不僅可以分析由單一缺欠所導致的系統(tǒng)故障，而且還可以分析兩個以上零件同時發(fā)生故障時才發(fā)生的系統(tǒng)故障，還能分析系統(tǒng)組成中除硬件以外的其它成份，例如可以考慮汽車維修質量或人員因素的影響。

汽車故障的發(fā)生帶有隨機性，屬于偶然性事件，如若建立樹枝圖，并用它來分析故障，則有助于弄清楚故障發(fā)生的機理，除可進行定性分析外，還可以根據(jù)樹枝圖中影響故障發(fā)生因素的出現(xiàn)概率，定量地預測出故障發(fā)生的可能性(即故障發(fā)生的概率)。

除此之外，汽車診斷方法還有其它的一些方法，概括起來有：經(jīng)驗法、推理法、對比法、替換法、分析法、儀器輔助診斷方法等。對于汽車維修工來說，具體使用哪一種方法，就要看汽車的故障與原因了。

篇6

1.1凝汽器真空故障診斷方法

凝汽器故障診斷的目的是預測凝汽器的早期故障，并安排運行人員及時排除。其基本方法是：收集凝汽器的各種故障集和征兆集，經(jīng)過大量的真實數(shù)據(jù)訓練形成一個網(wǎng)絡，當監(jiān)測凝汽器的運行參數(shù)出現(xiàn)征兆集中對應的某些征兆時，就可以判斷為相應的故障[3]。基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法中有兩個關鍵問題：一是專家知識庫必須要非常完善，二是模糊隸屬度函數(shù)的選取要合理。對于第一個問題，建立起合理的專家知識庫結構，隨著時間和經(jīng)驗的積累來不斷進行擴充和完善。對于第二個關鍵問題，需要經(jīng)過大量的試驗和計算，來確定符合的模糊隸屬度函數(shù)，因為模糊隸屬度函數(shù)的確定目前尚未統(tǒng)一標準，其函數(shù)的選取會對最后的診斷結果精度造成一定的影響。模糊理論是建立在模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理基礎上的一種計算機數(shù)字控制理論，它因在設計系統(tǒng)時不需要建立被控對象精確的數(shù)學模型而得到了日益廣泛的應用[4]。模糊語言變量的定量描述由它的隸屬函數(shù)確定，正確地確定隸屬函數(shù)，是運用模糊集合理論解決實際問題的基礎，是能否用好模糊控制的關鍵之一。隸屬度函數(shù)的確定過程，本質上說應該是客觀的，但每個人對于同一個模糊概念的認識理解又有差異，因此，隸屬度函數(shù)的確定又帶有主觀性。隸屬度函數(shù)的確立目前還沒有一套成熟有效的方法，大多數(shù)系統(tǒng)的確立方法還停留在經(jīng)驗和實驗的基礎上。對于同一個模糊概念，不同的人會建立不完全相同的隸屬度函數(shù)，盡管形式不完全相同，只要能反映同一模糊概念，在解決和處理實際模糊信息的問題中仍然殊途同歸。其中常用的確定方法有：模糊統(tǒng)計法、例證法、專家經(jīng)驗法、二元對比排序法等[5]。

1.2隸屬度函數(shù)的確定

根據(jù)電力行業(yè)標準《DL/T932-2005凝汽器與真空系統(tǒng)運行維護導則》，凝汽器真空系統(tǒng)的主要故障有：a）真空系統(tǒng)泄漏，b）冷卻水系統(tǒng)故障，c）凝汽器水位升高，d）抽氣設備工作失常，e）軸封系統(tǒng)故障，f）熱負荷增加，g）循環(huán)冷卻水進口溫度高，h）凝汽器清潔系數(shù)降低，i）凝結水過冷度大，j）凝結水含氧量大。本文針對某電廠凝汽器的特性，確定了21個典型故障，22個典型征兆參數(shù)。在征兆參數(shù)中，取0.0為參數(shù)下降到下限故障報警值，即急劇下降，0.25為緩慢下降，0.5為正常運行值，0.75為緩慢上升，1.0為參數(shù)上升到上限故障報警值，即急劇上升。凝汽器的形式為單殼體、雙流程、表面式凝汽器。根據(jù)現(xiàn)場考察，發(fā)現(xiàn)該凝汽器的汽側分開，水側相連。按照征兆集中確定的參量，從DCS上采得相關參量的實際數(shù)據(jù)，根據(jù)凝汽器設備運行的影響因素（及征兆參數(shù)）對凝汽器的影響程度來確定主要故障的自定義函數(shù)。

1.3故障征兆知識庫

對故障征兆知識集中的訓練樣本，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習訓練，確定BP網(wǎng)絡結構為3層，輸入層有22個節(jié)點，對應于22個征兆，經(jīng)仿真訓練，隱層節(jié)點定為24個，輸出層節(jié)點為21個，對應21個典型故障。輸入層到隱含層采用tansig函數(shù)，隱含層到輸出層采用logsig函數(shù)，采用traingdx進行訓練。訓練樣本的知識庫如表2所示。表中列為征兆集：1-凝汽器真空；2-循環(huán)水泵電機電流；3-循環(huán)水進口壓力（A側）；4-循環(huán)水進口壓力（B側）；5-凝汽器水阻（A側）；6-凝汽器水阻（B側）；7-低壓缸轉子脹差；8-凝結水泵出口母管壓力（凝泵有三臺，讀電流值不方便）；9-凝結水導電度；10-7號低加水位；11-8號低加水位；12-循環(huán)冷卻水溫升（A側）；13-循環(huán)冷卻水溫升（B側）；14-凝汽器傳熱端差（A側）；15-凝汽器傳熱端差（B側）；16-凝結水過冷度；17-真空泵抽出的空氣溫度與冷卻水進口溫度之差；18-凝汽器抽氣口與真空泵入口之間的壓差；19-凝汽器熱水井水位；20-冷卻塔出塔水溫；21-真空泵電機電流；22-軸封蒸汽母管壓力。表中行為故障集：1-循環(huán)水泵工作不正常，發(fā)生嚴重故障；2-凝汽器出口水室有空氣進入或冷卻管臟污（A側）；3-凝汽器出口水室有空氣進入或冷卻管臟污（B）；4-凝汽器出口水室有空氣進入或冷卻管臟污（A、B側）；5-低壓缸供汽中斷或供汽不足；6-凝汽器內(nèi)水位很高淹沒銅管，即凝汽器滿水；7-凝汽器內(nèi)非正常途徑漏入空氣，真空不嚴密；8-凝結水泵工作異常；9-凝汽器冷卻管損壞致使循環(huán)冷卻水內(nèi)漏（A側）；10-凝汽器冷卻管損壞致使循環(huán)冷卻水內(nèi)漏（B側）；11-凝汽器冷卻管損壞致使循環(huán)冷卻水內(nèi)漏（A、B側）；12-凝汽器低壓加熱器管路損壞；13-凝汽器冷卻管路內(nèi)部堵塞（A側）；14-凝汽器冷卻管路內(nèi)部堵塞（B側）；15-凝汽器冷卻管路內(nèi)部堵塞（A、B側）；16-真空泵損壞；17-真空系統(tǒng)管路破裂或存在大的漏點；18-冷卻水塔故障；19-抽氣設備工作不正常；20-凝結水泵盤根漏水或取樣器泄漏；21-循環(huán)水流量不足。

1.4故障診斷流程

故障診斷的大致步驟為先確定凝汽器故障征兆知識庫的專家系統(tǒng)，然后通過訓練得到一個網(wǎng)絡，再把從DCS系統(tǒng)上采得的征兆實際值，通過模糊隸屬度函數(shù)進行模糊化處理，代入到訓練好的網(wǎng)絡中即可顯示出診斷的結果。見圖1。把從電廠DCS中采集到的故障征兆參數(shù)經(jīng)適當?shù)碾`屬度函數(shù)模糊化，模糊化后的結果為[0.01,0.5,0.180075,0.202975,0.5,0.5,0.317104,1,0.5,0.5,0.5,0.217346,0.145241,1,1,1,0.5,0.5,0.61578,0.318924,0.75,0.5]

2結論

篇7

關鍵詞:汽車空調(diào)系統(tǒng);故障診斷;故障排除技術

引言

近年來，隨著私家車數(shù)量的不斷增加，人們對于車內(nèi)的乘坐環(huán)境也提出了更高的要求，所以，首先就需要從空調(diào)系統(tǒng)入手進行強化。通過大量的實踐調(diào)查得知，還經(jīng)常會一些故障問題存在于車輛空調(diào)系統(tǒng)中，因此，我們必須要找出其中存在的問題，將有效的對策制定出來。那么，通過文章上述內(nèi)容的分析，從而為有關單位及工作人員在實際工作中提供一定的幫助作用。

1定量檢測空調(diào)系統(tǒng)

在車內(nèi)溫度為20℃－30℃之間時，將發(fā)動機打開，按A/C按鈕，置風量開關為最高檔，置溫度開關為最低溫度處，將車門打開，確保發(fā)動機在2000r/分內(nèi)運轉20分鐘。再通過低、高壓表組進行檢測，并且，在規(guī)定的范圍內(nèi)控制低、高壓力值。隨著溫度的變化，適當調(diào)整溫度，比如，環(huán)境溫度30℃情況下，壓力表會表現(xiàn)出這樣幾種情況:首先，在1.176－1.47Mpa左右控制高壓側壓力值;其次，在0.196－0.294Mpa左右控制電壓側壓力值。并且，還需要在規(guī)定的范圍內(nèi)控制中央出風口的溫度。比如，24℃是蒸發(fā)器入口的基礎溫度，12℃是中央出風口的溫度。如果制冷存在問題，在透過儲液干燥器的視液窗對制冷劑的儲量進行檢查，并將每個管的接頭處擰緊。其次，要從實際情況入手，對空調(diào)系統(tǒng)構造情況進行細致的了解，如圖1所示。

2常見的故障及排除策略分析

2.1制冷功能喪失

首先，制冷系統(tǒng)內(nèi)沒有制冷液。如果系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生制冷液泄露問題，這是因為長期缺乏制冷液所致。面對此種情況，首先要將漏點找到，再次抽真空處理，然后將制冷液灌入即可。其次，壓縮機問題。壓縮機內(nèi)部損壞、卡死、壓縮機墊和壓縮機缸竄氣、有短路問題出現(xiàn)在壓縮機電磁離合器線圈中、排進氣閥損壞等都能夠導致壓縮機不良或者不能壓縮制冷液問題出現(xiàn)。這時，可以通過壓力表對壓縮機工作期間的排氣壓力與進氣壓力進行檢測，能夠將二者之間的差異性找出來，進而把發(fā)動機轉速提升，如果仍然沒有變化;還需要進一步處。用手觸摸壓縮機上的排氣管和進氣管，進而能夠找出二者之間溫差。如果壓縮機墊竄氣或壓縮機缸出現(xiàn)問題，用手碰壓縮機會覺察燙手，如果有這種故障出現(xiàn)，通常要進行更換。

2.2制冷量出現(xiàn)問題

首先，制冷液超標。如果空調(diào)系統(tǒng)剛被維修完，制冷不合理一般是由于制冷液添加過多導致的，制冷液在空調(diào)系統(tǒng)中所占比例是有詳細規(guī)定的。一旦比例太大，對其散熱效果反而會帶來影響。這是由于制冷液內(nèi)制冷液同高壓側的散熱能力聯(lián)系密切，制冷液多少會影響到散熱能力，如果散熱能力不足，這樣可以少加入一些制冷液。如果過多的注入了制冷液，能夠通過干燥罐上面視液鏡進行觀察，一旦空調(diào)系統(tǒng)正在工作，從視液鏡內(nèi)不會覺察到一絲氣泡，壓縮機停止工作也沒有氣泡，這樣就說明制冷液容量過大。面對此種情況，可以將制冷液慢慢放出一些。其次，有空氣存在于空調(diào)系統(tǒng)中。如果有空氣進入了空調(diào)系統(tǒng)中，或者加注制冷液時有空氣滲入，再或者維修時抽真空不徹底，都會導致制冷量不夠。這是因為空氣的導熱性能較差，在制冷系統(tǒng)溫度與壓力下，它很難同制冷液相溶，所以，空氣要占據(jù)相應的制冷液空間，進而對其散熱能力就會帶來影響，這樣伴隨著制冷液，這些空氣也會存在于空調(diào)系統(tǒng)內(nèi)，也會隨之循環(huán)。進而就會不斷降低膨脹閥內(nèi)噴出的制冷液，降低空調(diào)的制冷能力。如果有過多的空氣存在于制冷液中，也能夠通過干燥罐上檢視鏡進行觀察，如果能夠正常運行空調(diào)，有快速、連續(xù)的氣泡在視液孔內(nèi)流動，這樣就會表明系統(tǒng)中有較多的空氣，這時，就需要抽真空處理制冷系統(tǒng)，再將新的制冷液加入進去。再次，壓縮機驅動帶問題。如果空調(diào)壓縮機驅動帶較松，壓縮機在運行時就容易打滑，進而降低其傳動效率，降低壓縮機轉速，降低壓縮制冷液輸送量，對空調(diào)系統(tǒng)的制冷效果就會帶來直接的影響。所以，需要定期的檢查驅動帶的運行情況:在發(fā)動機停止工作時進行檢查，用手撥動、翻動驅動帶中間位置的皮帶，如果可以進行90°的旋轉，證明不存在問題，一旦轉動角度較大，表明驅動帶松，如果用手難以轉動，則表明驅動帶比較緊，需要在松一些。如果驅動帶已經(jīng)有老化、裂紋等損傷或者緊固無效，這時，需要將一條新的驅動帶更換上去。最后，有水滲入到空調(diào)制冷液中。干燥罐是制冷系統(tǒng)中的重要部件，吸收制冷液內(nèi)的水份是它的主要任務，以免有過多的水份進入到制冷液中而降低和影響制冷效果。然而，如果干燥罐中的干燥劑處于飽和吸濕狀態(tài)，因為溫度與壓力的不斷下降，這樣冷卻液內(nèi)的水咋小孔中就會出現(xiàn)結凍情況，并造成制冷液難以順暢的流通，增大其阻力，或是流動不夠完全。有無水份存在于系統(tǒng)中，可以利用停機進行觀察，系統(tǒng)能否歸為正常，如果能夠恢復正常，就能夠確定，只要是制冷液含水量過多引起的問題，都應該進行更換干燥罐或者更換干燥劑進行處理，此外，重新抽真空處理系統(tǒng)，將新的適量的制冷液重新注入進去。

2.3壓縮機停轉存在問題

高壓壓力開關損壞、溫控器故障、電線短路和低壓保護開關損壞等是導致壓縮機難以正常自動停轉的主要原因。如果碰到這種情況，先對壓縮機進氣口的排氣壓力與吸氣壓力進行檢查，一旦吸氣壓力較起跳值低，表明低壓開關出現(xiàn)問題，一旦排氣壓力比起跳值高，則表明高壓開關損壞，如果覺察到損壞，可以直接對壓力繼電器進行更換處理。然后，檢測分析溫控器，將溫控器電源切斷，觀察溫控器的起跳情況是否正常，如果不能，就要更換溫控器，最后檢測線路有無短路和損壞現(xiàn)象出現(xiàn)。圖2為空調(diào)壓縮機控制圖。

2.4空調(diào)系統(tǒng)運轉時伴有噪音

壓縮機內(nèi)部磨損或者壓縮機冷凍機油不足誘發(fā)摩擦;制冷液不足或者過多;冷凍油量較大;轉動帶磨損或者松弛;冷卻電機風扇與其他部件相碰觸;電機軸承缺油;鼓風電機機械損傷等容易導致有噪音問題出現(xiàn)在空調(diào)系統(tǒng)中?？照{(diào)運行時一旦有異響出現(xiàn)，這時，要仔細聽，找到發(fā)生的位置，之后關機檢查。首先對壓縮機傳動帶進行檢查，看是否磨損或者松散，如果是這個部位有問題，要適當?shù)倪M行更換或者調(diào)整;如果其他部位構件與風扇電機相互摩擦，需要校正或者調(diào)整相關部件;最后對電機軸承進行檢查，判斷其是否缺油，如果條件允許，可以將其拆卸下來，然后將油添加進去，不然就需要對壓縮機進行更換。

2.5冷氣供應不均勻

導致冷氣輸出不均勻斷續(xù)的原因，一般是電器部分出現(xiàn)問題，如風機開關、風機電機、電路開關出現(xiàn)問題，或者接地不良、連接松動、電磁閥短路、壓縮機線圈短路等。也可能是由于蒸發(fā)器阻塞與壓縮機連接裝置松動所造成的。這時，可以通過萬用表對風機開關、風機電機、電路開關的工作狀態(tài)進行檢查，檢查電磁離合器線圈與壓縮機皮帶的松緊是否符合標準。

3結語

綜上所述，通常有一定的規(guī)律性存在于汽車空調(diào)故障中，因此，必須要按照汽車空調(diào)的具體工作原理，從出現(xiàn)故障的原因與現(xiàn)象入手，利用科學的分析策略和方法將一定的診斷與故障排除策略制定出來。在對空調(diào)故障問題進行檢修時，不要忙于將部件拆卸下去，需要科學的進行分析與周密的檢測，將故障的原因找出來，然后通過合理的對策將故障排除掉。那么，為了有效的掌握這方面的內(nèi)容，文章通過上文進行了論述，從而為有關單位及工作人員在實際工作中提供一定的幫助作用。

參考文獻

［1］李學勤，呂紀平．汽車空調(diào)故障的檢診與排除［J］．實用汽車技術.2009(02):34－35．

［2］謝紅葉，葉波．汽車空調(diào)系統(tǒng)常見故障的診斷方法［J］．汽車維修.2011(02):6－8．

［3］李顯貴．汽車空調(diào)常見故障的診斷方法［J］．裝備制造技術，2010(09):163－164．

［4］黃志堅．小型汽車空調(diào)常見故障的分析與排除［J］．信息系統(tǒng)工程.2010(08):38－39．

［5］陳守平．汽車空調(diào)系統(tǒng)的常見故障診斷方法及排除［J］．江蘇技術師范學院學報.2013(07):896－897．

［6］丁新橋，劉霞．《汽車空調(diào)系統(tǒng)檢修》課程學習情境設計與實施［J］．現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè).2016(24):852－853．

［7］陳洪燕，胡倫德，宋慶社．汽車空調(diào)系統(tǒng)一般故障診斷與排除［J］．汽車運用.2011(05):846－847．

［8］劉哲銘，李小川．某車型汽車空調(diào)系統(tǒng)性能研究與優(yōu)化設計［J］．汽車實用技術.2016(09):862－863．

［9］李玉龍，劉焜，等．漸開線齒輪展成法的參數(shù)化精確建模［J］．現(xiàn)代制造工程2006(09):70－72．

篇8

關鍵詞： 變壓器；故障診斷；技術研究

0 引言

隨著電力系統(tǒng)容量和規(guī)模的不斷增大，電力用戶對系統(tǒng)的安全運行和可靠供電提出了越來越高的要求。變電站作為連接系統(tǒng)輸電和配電的關鍵設備，承擔著變電的重要任務。當變電站變壓器發(fā)生故障后，維護人員應快速識別出故障發(fā)生位置及故障元件，并及時對故障設備進行檢修，減少由停電帶來的損失。因此，對變電站變壓器設備進行有效的故障判斷后檢修是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的前提。

1 故障診斷

變壓器內(nèi)部結構復雜，長期運行狀態(tài)下的變壓器將出現(xiàn)絕緣老化、材質劣化等現(xiàn)象。當變壓器發(fā)生故障后，將給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行帶來嚴重后果。因此，及時查找變壓器中已發(fā)生的故障或未發(fā)生的隱性故障，并采取相應的抑制措施具有重要的理論和實際工程意義。

變壓器的故障診斷就是根據(jù)變壓器運行過程中產(chǎn)生的各種狀態(tài)量信息，判斷變壓器是否正常運行，并確定產(chǎn)生故障的位置。變壓器的故障診斷本質是變壓器運行狀態(tài)的模式識別問題，包括故障狀態(tài)量信息預處理、特征信息提取和故障識別三個過程[1]。

變壓器故障診斷方法可分為三類，即：傳統(tǒng)故障診斷法、基于數(shù)學模型以及基于人工智能的故障診斷法。

1.1 傳統(tǒng)故障診斷法

傳統(tǒng)變壓器故障診斷法通過對變壓器進行預防性電氣試驗來進行故障診斷。依據(jù)試驗種類的不同，可分為絕緣試驗法、局部放電試驗法和絕緣油電氣試驗法[2]。

1）絕緣試驗法。絕緣試驗的內(nèi)容包括：① 測量繞組的絕緣電阻及吸收比；② 測量繞組連同套管的泄露電流、交流耐壓、直流電阻；③ 測量鐵芯對比電阻；④ 油中溶解氣體和微量水分分析。該方法原理簡單、可靠性強。

2）局部放電試驗法。在已知的變壓器故障中，大多數(shù)由變壓器局部放電引起。因此，采用局部放電實驗法進行故障診斷受到了廣泛的關注?？刹捎枚喾N方法和裝置進行局部放電試驗，包括直接法、間接法以及混合法。

3）絕緣油電氣試驗法。絕緣油電氣試驗內(nèi)容用于檢測油中含水量、油中含氣量以及油中糠醛含量。該方法可有效檢測變壓器中絕緣油的優(yōu)劣狀況。

上述預防性電氣試驗法通過對變壓器的一些常規(guī)狀態(tài)量進行檢測，可有效檢測到變壓器內(nèi)部故障，然而該方法卻難以對某些局部現(xiàn)象（如鐵芯局部過熱）作出準確判斷。通過在試驗中對油中溶解氣體進行檢測可避免上述方法的不足，該方法不受外界干擾，診斷精度和靈敏度高。目前，該方法已廣泛應用于診斷變壓器的早期潛伏性故障。

預防性電氣試驗方法僅能離線進行變壓器故障診斷，該類方法不具備可預測性，大大限制了其應用范圍。為此，研究者提出了以數(shù)學模型和人工智能為主的故障診斷法。

1.2 基于數(shù)學模型的故障診斷法

1）基于模糊理論的故障診斷法。美國學者Zadeh于1965年提出處理模糊信息的模糊理論。當變壓器發(fā)生故障后，其故障現(xiàn)象、故障原因和故障機理之間存在大量由排中律缺失引發(fā)的不確定性，采用模糊理論可對其進行準確的描述。

基于模糊理論的方法基于專家經(jīng)驗，采用隸屬度函數(shù)描述狀態(tài)變量的變化規(guī)律，主觀性強。

2）基于粗糙集理論的故障診斷法。學者Pawlak在1982年提出了粗糙集理論，該理論可有效分析和處理不精確、不一致和不完整等各類不完備信息，通過揭示數(shù)據(jù)間隱藏的規(guī)律，提取有效的信息。

1.3 基于人工智能的故障診斷法

隨著計算機技術和人工智能技術的發(fā)展，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、專家系統(tǒng)、支持向量機等為代表的智能診斷方法能最大程度上的利用專家經(jīng)驗，引起了研究人員的廣泛關注。

1）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬大腦行為和活動過程的智能分析方法。它具有很強的自學習能力，能有效處理不完全和不精確的信息。目前，應用較多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡為基于BP算法的前向神經(jīng)網(wǎng)絡和基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡。

文獻[3]采用傳統(tǒng)三比值法構建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡，并證明該方法的有效性和正確性。

文獻[4]將多種故障信息進行融合，并將神經(jīng)網(wǎng)絡和證據(jù)理論相結合，提出了一種新的變壓器故障診斷方法。實例證明，該方法能有效利用初始故障信息中包含的冗余和互補信息，結果準確可靠。

文獻[5]采用神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷，實例證明，該方法能有效處理動態(tài)和敏感樣本數(shù)據(jù)，具有較強的故障診斷能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在變壓器故障診斷中取得了一系列的成果，但該方法屬于局部搜索算法，極易陷入局部最小點，且收斂速度較慢

2）基于遺傳算法的故障診斷方法。遺傳算法是由生物進化思想啟發(fā)得到的一種智能化分析方法。該方法分為選擇、交叉和變異等階段，與人工神經(jīng)網(wǎng)絡相比，該方法具有全局搜索能力。

文獻[6]采用基因多點交叉和動態(tài)變異的方式進行最優(yōu)種群的選取，建立了一種基于遺傳算法的變壓器故障在線診斷系統(tǒng)。

文獻[7]將遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡結合起來，由遺傳算法選取人工神經(jīng)網(wǎng)絡的初值，解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡極易陷于局部收斂和收斂速度慢的弊端。

文獻[8]提出了基于遺傳算法和粗糙集理論的約簡算法。其中，遺傳算法的全局并行尋優(yōu)能力有效的提高了整個算法的執(zhí)行效率。

3）基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法

篇9

關鍵詞：飛控系統(tǒng)；故障診斷；技術研究

隨著現(xiàn)代化科學技術的不斷發(fā)展，多樣自動化的科學技術得到了不斷的提高，因此，飛行控制系統(tǒng)的可靠性具有十分重要的意義。飛控系統(tǒng)在優(yōu)化運行的過程中，為了充分保證系統(tǒng)的優(yōu)化運營，在系統(tǒng)故障檢測的過程中，應該保證某些特定部件的完整性，實現(xiàn)系統(tǒng)故障損壞的情況下，整個系統(tǒng)的正常運行。在飛控系統(tǒng)中，如果傳感器在運行的過程中出現(xiàn)故障，就會為使整個飛行系統(tǒng)的運行造成嚴重的影響。因此，在整個系統(tǒng)控制的過程中，應該有效監(jiān)測傳感器的故障問題，通過檢測技術的優(yōu)化分析，提高飛行控制系統(tǒng)的有效運行。

一、飛控系統(tǒng)故障診斷的結構分析

知識庫模塊：主要是專家在案例總結以及知識庫構建的過程中，可以將其分為系統(tǒng)結構原理以及故障樹知識庫兩個部分組成，在整個部分中存放著飛控故障診斷的基本規(guī)則。管理模塊：是由知識庫管理模塊以及用戶管理模塊所組成，其知識庫模塊主要是在知識庫的基礎上所構建的，通過增加、修改、刪除等技術進行設備的操作，用戶在管理模塊分析的過程中通過注冊、權限的分析進行系統(tǒng)的管理。動態(tài)數(shù)據(jù)庫模塊：其數(shù)據(jù)內(nèi)容主要儲存控故障系統(tǒng)之中，當發(fā)生故障時通過對數(shù)據(jù)的分析及處理，提高故障的診斷結果。解釋機模塊：在其故障分析的過程中，可以向用戶合理解釋故障診斷中的推理過程，以及所得到的數(shù)據(jù)結論。通過文本法以及追蹤解釋的充分結合，形成了故障解釋機模塊的基本形式[1]。

二、飛控系統(tǒng)故障診斷技術研究

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡預測器的傳感器故障診斷分析

在神經(jīng)網(wǎng)絡預測器技術分析的過程中，其故障的檢測應該通過對傳感器的輸出前m個值進行預測，x（k）、x（k+1）、......、x（k+m-1），當?shù)玫降豰+1值時，其結果是x（^k+m），并將其預測的結果與傳感器中的第m+1的實際輸出值的差也就被稱之為殘值，所分析的整個過程就是對傳感器故障問題的分析[2]。

（二）離線學習中的故障檢測

在離線學習方法故障分析的過程中，其具體的診斷過程可以通過如下所示：將所得到的傳感器輸出序列通過y（1）、y（2）、y（3）、......、y（n）表現(xiàn)，并將其分為l各組，在每組之中規(guī)定為n+1個數(shù)值，首先，在分析的過程中將前n個數(shù)值，y（1）、y（2）、y（3）......y（n）作為基本的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，將其輸入到數(shù)據(jù)之中，第n+1個數(shù)據(jù)的y（n+1）將所形成的第一組數(shù)據(jù)輸入到整個系統(tǒng)之中。在將第n的收據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)之中，其輸出的結果作為第二個樣本。對于這種方式而言主要適用于在系統(tǒng)特定的狀況下，出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡理想學習方法，因此，在整個技術學習的過程中其精度相對較高，所選擇的閾值應該充分考慮到數(shù)據(jù)檢測過程中所產(chǎn)生的噪音形式，其噪音中的標準值應該保持在3-5倍[3]。

（三）在線學習的故障診斷

在在線故障診斷的過程中，其具體的診斷方式如下。其數(shù)據(jù)分析應該采取一定的周期之內(nèi)，利用傳感器系統(tǒng)輸出前n個值，分別用z（1）、z（2）......z（n）進行表示，并將這些數(shù)據(jù)作為基本的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出樣本，其中傳感器輸出的第n+1個值作為z（n+1）的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出樣本，通過在線監(jiān)測出具體的精確數(shù)值時在進行進一步的數(shù)據(jù)證明。之后。再用n個傳感器預測數(shù)值，如果發(fā)現(xiàn)殘值島嶼某一閾值，可以將整個檢測內(nèi)容用z（2）、z（3）...z（n+1）作為神經(jīng)樣本進行數(shù)據(jù)的輸出，將z（n+2）作為在線學習的樣本，如果在檢測的過程中發(fā)現(xiàn)某一閾值小于殘差，也就說明該傳感器發(fā)生了一定的故障。在神經(jīng)玩了過預測其在線學習的過程中，其樣本只應用一組，所以，所獲得的數(shù)據(jù)結果相對較快，同時也可以在一定程度上充分的滿足實時的需求。這種技術檢測形式主要適用于系統(tǒng)特性未知的狀態(tài)，其中傳感器中的最大變化值與噪音標準差應該保持3-5倍的總和。

（四）仿真故障檢測分析

在故障診斷及原理分析的過程中，其系統(tǒng)的運行及仿真技術的應用，將采集所得到的數(shù)據(jù)標稱之為訓練的樣本以及檢測的樣本，對其進行系統(tǒng)性的訓練及網(wǎng)絡的預測。在數(shù)據(jù)內(nèi)容分析的過程中可以選擇300組數(shù)據(jù)，作為基本的訓練樣本，ymi（m=1、2、3、......50）作為樣本的輸出值，y（i+1）作為輸出的樣本，得出其預測的結果為8:6:1.在網(wǎng)絡仿真訓練結束之后，所采集的300組數(shù)據(jù)作為基本的檢測樣本，通過校驗訓練，得到相應的驗證結果。在神經(jīng)網(wǎng)絡預測器模型分析的過程中，預測值與實際的輸出值是相對一致的，因此，也就說明其實驗的驗證所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡預測器是相對有效的，可以實現(xiàn)飛控系統(tǒng)的優(yōu)化檢測[4]。

結束語

總而言之，文章通過對飛控系統(tǒng)傳感器故障檢測的模型分析，通過其離線、在線以及仿真的技術檢測形式進行了系統(tǒng)性的模型。神經(jīng)網(wǎng)絡診斷系統(tǒng)可以更好的完成故障現(xiàn)象的診斷及分析，而且整個技術形式相對有效，可以在故障診斷的過程中進行及時的定位，而且其仿真技術的應用，也為網(wǎng)絡輸出系統(tǒng)的故障分析提供了有效的依據(jù)。實現(xiàn)了故障內(nèi)容的優(yōu)化處理，從而為飛控系統(tǒng)的故障控制提供了科學化的依據(jù)。

參考文獻：

[1]周德新,楊磊.波音777飛控系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的設計[J].計算機測量與控制,2013,01:7-9.

[2]魏慕恒,賈秋玲.飛控系統(tǒng)傳感器故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡方法研究[J].計算機測量與控制,2010,01:14-16.

[3]孫學初,陳小平.無人機飛控系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)設計[J].裝備制造技術,2012,02:66-68.

篇10

關鍵詞：油，鐵譜，光譜

Abstract: in the equipment maintenance and repair, lubricating oil quality is often the running state of the equipment and the service life of key, therefore, to lubricant inspection will become the important factor of equipment fault diagnosis. This paper analyzes the lubricating oil test equipment fault diagnosis of function and meaning, and expounds the testing method and its application.

Keywords: lubricating oil, iron spectrum, the spectrum

中圖分類號：C34文獻標識碼：A 文章編號：

一、 現(xiàn)行油診斷技術的缺陷

由于從事故障診斷的人員以機械專業(yè)為主，對油分析大多把注意力集中在油中的磨粒的檢測,把油當成與故障診斷及其診斷無關的僅起磨粒攜帶作用的介質，因而較少首選從油的變化和其中污染物去考慮分析，只有從顆粒分析發(fā)現(xiàn)問題后再回過來檢測油本身的變化，這方面還存在明顯不足。

1.“診斷”與“預測”概念模糊、及時性差

大多診斷僅起到“證明”作用，即從油中磨粒情況“推測”設備中“已”發(fā)生了什么故障，而未“預測”到設備“將”發(fā)生什么故障。在很多例子中，從光譜或鐵譜中提出“預報”，拆機后發(fā)現(xiàn)不同程度的故障已發(fā)生，如拉缸、斷環(huán)、斷齒、燒瓦等。在實際工作中，許多情況下鐵譜分析并沒有預測故障的發(fā)生，僅能在不停機時從油中攜帶出來的磨粒分析去推測機內(nèi)已發(fā)生的故障，希望及時處理以避免由已發(fā)生的故障而造成后繼更大故障的發(fā)生。

2.因果顛倒，多走彎路

實際操作中很多例子是先做鐵譜或光譜，發(fā)現(xiàn)有問題再做油的理化分析，或所有方法都做，再找出原因去排除。如有一次檢測中空壓機油樣先做鐵譜，發(fā)現(xiàn)磨粒有氧化，再做油分析，發(fā)現(xiàn)含水達10%，采取措施后正常。若先做油的水含量分析，工作量會小很多，同時在水含量遠未到10%即可警告，可避免已發(fā)生故障。同時檢測渦輪渦桿箱油機械雜質高達5%，再做光譜發(fā)現(xiàn)鐵、銅、硅大大超標，然后做鐵譜有異常后拆機檢查，渦輪磨損嚴重。其實僅從油的機械雜質含量超高或至多從光譜中鐵等濃度異常的高足以判斷應拆機檢查了，后面的工作已是多余。機械使用中經(jīng)常由于冷卻水泄漏造成故障，某文獻中使用光譜和鐵譜的監(jiān)測工作內(nèi)容之一是通過用光譜測油中冷卻劑的元素（Si、Na、B）含量及鐵譜磨粒而監(jiān)測冷卻液泄漏情況，若用理化方法做油中水含量又快又省又準確，何必等到由于冷凍液造成惡性磨損后反過來推測冷卻系統(tǒng)的泄漏問題。

由上可知，故障診斷手段存在的主要問題：一是故障警告的及時性較差；二是警告不準確，無法指出事故出在哪里；三是對故障發(fā)生的原因指導不夠，無法指導以后的整改措施。

二、檢驗是診斷的依據(jù)

在油對設備故障診斷技術中，常規(guī)理化分析、光譜和鐵譜的合理配合很重要。設備故障的發(fā)生是設備本身的質量（設計、材質、加工精度）、操作、管理、環(huán)境及油質量的綜合結果，相互影響，情況復雜，只有幾種方法從不同角度分析，才能提高診斷的準確性。

1.在正常情況下，光譜中磨損顆粒濃度與鐵譜結果有大致一致關系。據(jù)資料記載在研究了發(fā)動機、液壓系統(tǒng)及變速箱等大量油樣數(shù)據(jù)后得出結論：在正常磨損期，大磨粒與小磨粒變化速率之比保持不變，在研究的11例中，有4例二者預測一致，其他則是某一種方法預測有故障，拆機后均得到證實。也就是說作為磨粒濃度測定，在大多情況下不必二者都做，僅做其一即可，當然首選油樣品均勻、操作簡單而易于定量的光譜法。

2.鐵譜與光譜預測不一致得也有很多例子，這里面有儀器本身性能的局限和取樣的代表性的問題，同時也反映了故障的復雜性。也就是說不同的磨粒分析儀器從不同方面檢測磨粒情況，互相替代不了。

3.在實際診斷中，根據(jù)故障的范圍和發(fā)生頻率，可以將化驗分為以下幾類：

① 必做項目：油的主要理化指標，含粘度、酸值、堿值（發(fā)動機油）、水分、機械雜質、不溶物、閃點，上述指標的變化表示油的降解，油降解到一定程度會引發(fā)故障，另一方面也反映設備運轉狀態(tài)，如泄漏等本身就是故障或很快就會由泄露物造成故障，若不處理將引起更大故障，因此原則上超標即停機檢查、拆檢或換油。這類項目的儀器較便宜，設置容易，操作費低，技術難度不高，省時省事，都有標準方法，分析結果都有明確且通用得數(shù)值。

② 關鍵項目:這類項目檢測的頻率較①疏，接近油降解后期或污染物量接近警告值時加密，它們包括發(fā)射光譜、紅外光譜等，這些項目反映了故障發(fā)生前夕或初期的后果，應及時檢測。這類儀器價格較貴，但操作簡便，能給出定量數(shù)據(jù)。由于設備較貴，配置不普遍。

③ 選做項目：這類項目在①和②項目接近警告值或需要明確時做檢測，主要指鐵譜。它能使人們更清楚認識到故障的發(fā)生及磨損性質，在不停機拆機的情況下，通過鐵譜能從更深層次了解機器內(nèi)發(fā)生的摩擦磨損情況，因而在光譜測出某些有關金屬元素濃度到一定值后，按需要或抽檢做鐵譜是必要的。必做項目還包括某些油的性能指標，如抗泡、抗乳化、剩余抗氧化能力等。

④ 觀察項目：油壓、油耗等的異常也是故障的征兆。