齿轮故障诊断技术毕业论文
故障诊断技术在设备维修的应用论文
摘要 ：根据矿山机电设备的特点及使用情况，对现代故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用做了进一步的探讨，尤其是对其中的智能故障诊断技术进行了重点研究，希望借此可以为矿山机电设备的维修提供参考。
关键词 ：故障诊断；机电维修；智能诊断
在现代矿山生产过程中，高技术含量的机电设备在煤矿生产一线获得了广泛的应用，但是因为受到工作环境等方面因素的影响，机电设备在运行过程中会出现故障，给煤矿安全、稳定生产带来了隐患。利用故障诊断技术能够深入地了解机电设备运行过程的典型状态，还能够检测出设备运行过程中存在的潜在隐患，及时发现设备存在的主要问题，为故障预测和处理提供可靠依据。因此，找到矿山机电设备故障产生的主要原因，并利用故障诊断技术对原因进行及时准确的诊断分析，对保证机电设备的正常稳定运行以及矿山的生产安全都是非常重要的。
一、矿山机电设备产生故障的原因
（一）机械零部件配合关系变化。导致矿山机电设备出现故障的原因主要是设备的机械零部件关系变化或者零部件自身损伤而造成的。其中，零部件损伤有设备运行过程中相关零件之间的相互影响的因素，这种影响使零部件自身在形态、尺寸、功能等方面发生了变化，不能够充分发挥其应有的性能。
（二）设备长期超负荷运行。在实际的使用过程中，若一台设备的实际运行情况超出了其极限应用范围，则该设备会在很大程度上因为超负荷而出现故障。
（三）设备自身性能损耗。机电设备在运行过程中会因为内部和外部因素的影响而使其运行能力持续消耗，包括设备机械零部件的磨损、电子设备的老化等，这些因素使得设备的综合能力开始下降，最终出现各种类型的生产故障。
二、矿山机电设备的故障诊断
（一）设备故障诊断的方法。在通常情况下，设备故障诊断属于一种防护措施，是在不影响基本生产流程的情况下判断该设备各个部分的参数是否处于最佳的应用状态中。在诊断中，通过使用精密设备获得被检测机电设备的运行数据，确定其是否适合运行，是否发挥其正常的功能，是否存在出现损坏的因素等。若发现异常，则分析导致该异常的主要原因、损坏程度有多大、是否能够继续使用，并根据其实际受损程度判断其继续使用的时间。
（二）设备故障诊断的原理。所谓设备故障主要是指设备因为零部件受损或者在使用过程中因为不同因素的影响。这时，一旦出现故障，这些参数的变化将直接作用于设备的零部件，使得其发生物理变化，导致零部件的性能也随之出现变化，这种变化就是所谓的特征因子。这些特征因子可以精确的反映机械系统的实际故障状态，因此也被称作为故障敏感因子，只有这些故障敏感因子处于正常的阈值范围内时，设备才不会出现故障。故障诊断技术就是监测这些敏感因子，一旦矿山设备的故障敏感因子超出了阈值范围，就要发出告警。
三、故障诊断技术在矿山机电设备维修中的具体应用
（一）故障历史记录诊断方法的应用。当机电设备出现故障时，应该及时的分析导致该设备出现故障的相关原因，分析哪些是造成故障的主要因素。这是基于矿山机电设备组成原理而采取的一种典型故障诊断方法。当设备出现故障时，必须分析造成故障的因素，检查设备运行过程，获得最终的分析结果，并将这些结果进行归纳总结，形成一个该类型设备的故障诊断手册。在设备的后续运行过程中，当设备再次出现故障使，就可以根据典型的故障类型判断导致故障的原因，对故障进行针对性的处理、维修。
（二）温度、压力监测诊断方法的`应用。矿山机电设备中大量使用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等机械设备，在这些部位设置温度、压力传感器可以实现对这些关键零部件运行状态的在线监测。通过连续对这些部位进行监测、记录相关数据的历史变化情况，可以快速、直观、准确的反应出机电设备的实际运行状态，还能够预测其运行状态变化趋势，从而为设备的维修提供可靠依据。温度、压力是矿山机电设备需要检测的典型参数，能够正确、精确的反映设备的真实工作状态。
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（三）智能诊断方法的应用。智能诊断方法就是通过系统控制的方式，模拟人脑特征，能够快速的获得机电设备的故障信息，并及时的进行传递、处理、再生及应用，通过与系统配合还能够实现设备运行状态的实时监测和预测，为机电设备及系统的运行、维修提供可靠的数据参考。智能诊断方法包括模糊诊断法、灰色系统诊断法、专家系统、神经网络诊断方法等。当前，智能故障诊断领域中最为活跃的方法是专家系统和神经网络方法，这两种方法在矿山机电设备故障诊断中具有较大的应用潜力。这主要是因为矿山机电设备的故障一般具有较强的复杂性和隐蔽性，使用传统的故障诊断方法难以精确、快速的对故障进行定位和分析，而通过应用专家系统或者神经网络，能够模拟人脑思维方式，根据反馈的故障信息快速的进行分析和求解，获得可靠的分析结果。
参考文献：
[1]张瑞景.运用故障诊断技术进行矿山机电设备维修[J].房地产导刊,2014(18).
引言机械零部件的磨损是机械设备发生的故障中最常见、最主要的故障形式，是影响机械设备正常运行的主要障碍之一。据统计，磨损故障占机械设备故障的80%〔1〕，而且磨损还可诱发其它形式的故障。随着现代工业的发展，对生产的连续性和运转机械设备的可靠性要求不断提高，因而对机械设备进行磨损工况监测和故障诊断具有重要意义。 机械零部件发生磨损时，磨损颗粒便进入润滑系统并悬浮在润滑油中。这些微小的磨损颗粒携带有机械设备发生磨损故障的重要信息。为了从润滑油里的磨损颗粒中获取有关机械设备磨损故障的特征信息，常采用“油液监测技术”，其中包括磁塞法、光谱法、铁谱法、放射性示踪法、过滤法、颗粒计数法[2,3]。实践证明，在上述这些方法中，铁谱分析技术是监测磨损工况和诊断磨损故障最为有效的方法，在设备日常管理、预测性维修、可靠性分析和寿命预测方面起到了重要作用。然而，在铁谱诊断技术应用的近20年中，诊断过程中的磨粒识别和故障诊断这两个关键步骤主要凭借人的经验。由于磨损现象的复杂性、研究的对象不同以及铁谱分析者间缺乏充分交流，导致使用磨粒术语和描述磨损故障的混乱，尽管在磨粒分类与磨粒术语标准化方面还有一些基础工作要做，但经过一些研究者的努力，已有比较一致的观点。相比之下，对磨损故障分类与磨损故障描述规范化的研究则较少。在人工诊断时，重点在磨粒识别，磨损故障描述方面的混乱对故障诊断的影响并不突出。随着现场监测对智能化诊断的迫切要求以及计算机图像处理技术和智能(人工智能和神经网络)技术在铁谱诊断中的应用，对磨损故障的分类与铁谱诊断方法提出了新的要求。本文系统分板到几械设备磨损故障和铁谱诊断过程，舞在综合分析铁谱诊断方法的基础上，提出了一个智能化铁请诊断模型。1机械设备磨损故障分析机械设备磨损故障的原因机械设备磨损故障(以下简称磨损故障)是指由于相对运动的两个表面之间的摩擦磨损致使设备的功能低于规定水平的状态。概括地讲，引起磨损故障有两种情况：①由设备设计时预计之中的常规磨损引起的故障。在一般机械零件摩擦副中，正常的零件磨损过程大致分为磨合磨损、稳定磨损和剧烈磨损三个阶段川。在稳定磨损达到一定时期时，设备的磨损率随时间而迅速增大，超出设备设计时规定的磨损量水平，使工作条件急剧恶化，进而使设备出现故障甚至完全失效；②设备安装与使用过程中的异常磨损导致的故障。机械零件在安装过程中由于安装不良或(和)清洗不干净会导致设备在运转过程中的异常磨损，或者在使用过程中由于偶然的外来因素(磨料进入、载荷条件变化、a划伤：由于犁沟作用，在滑动方向上产生宽而深的划痕。b点蚀：在接触应力反复作用下使金属咬死等)和内部因素(润滑不良、摩擦发热等)影响而出现异常磨损。异常磨损弓!发的故障具有偶然性和突发性，对此类故障的诊断具有重要意义。磨损故障的分类分类的目的是为了将人们常用而又实际存在的各式各样的磨损故障按一定的标准归纳为几个基本类型。合理的分类能够使诊断工作简化，有利于故障诊断的状态识别过程的进行，提高故障诊断的有效性。由于铁谱技术在诊断磨损类故障方面具有独特的优越性，因而本文的分类主要是针对铁谱诊断方法的。根据不同的应用目的，磨损故障从以下几个方面进行分类比较合适。 按磨损机理划分不同的磨损机理产生的磨粒各异，因而可通过磨粒分析来识别引起磨损故障的磨损机理，以便为设备的设计、制造服务。与润滑油分析有关的磨损机理可分为以下几类：a粘着磨损：接触表面作相对运动时，由于固相焊涪作用使材料从一个表面转移到另一个表面而造成的一种磨损。 b 磨料磨损：由于硬颗粒或硬突起物使材料产生迁移而造成的一种磨损。 c疲劳磨损：由于循环交变应力引起疲劳而使材料脱落的一种磨损。微动磨损应归入此类。d腐蚀磨损：由于与周围介质发生化学反应而产生的一种磨损。其中包括氧化磨损、氢致磨拐、介质腐蚀磨损。 按磨损形式划分磨粒的产生与磨损表面有着密切的联系，因而可从磨损表面的破坏形式来分类。按磨损形式来分，磨损故障可分为：疲劳破坏而形成的表面凹坑。c剥落：金属表面由于变形强化而变脆，在载荷作用下产生微裂纹随后剥落。 d胶合：由粘着效应形成的表面结点具有较高的连接强度，使剪切破坏发生在表面层内一定深度，因而导致严重磨损。 e腐蚀：由于润滑油中含水和润滑油膜破裂而使金属与周围介质发生化学反应而产生的表面损伤。上述的划伤、点蚀、剥落和胶合有宏观与微观之分，对于铁谱诊断而言，主要是针对微观形式的。 按磨损类型划分对于磨损故障的描述，铁谱分析者针对铁谱分析的特点采用一套适用的分类方法，归纳起来可以说是按磨损类型来分： a正常磨损和磨合期磨损：滑动表面经常发生的正常磨损。b切削磨损：由于滑动表面的相互穿入引起的非正常磨料磨损。c滚动疲劳磨损：滚动接触表面的疲劳磨损。了滚滑复合磨损：与齿轮系相关的疲劳磨损和粘着磨损。e严重滑动磨损：滑动表面的过载和高速造成的磨损。 按磨损原因划分按磨损原因来分，磨损故障可分为由磨料进入、润滑不良、油中含水、安装不良或有裂纹、过载、高速、过热和疲劳等引起的故障。这可为设备设计、保养和维修提供有用信息。按磨损程度划分按磨损程度来分，磨损故障可分为正常磨损和严重磨损。正常磨损与严重磨损间并无明确的定量界限。根据设备的重要性和诊断的灵敏性，磨损程度可分为3级：正常、b从谱片上的磨损颗粒中提取设备磨损状态的有用信息(征兆)：磨粒识别与统计，注意、极高(报警)；也可分成4级：正常、较正常、异常、严重异常磨损。 ‘按磨损材料划分按磨损材料来分，磨损故障可分为黑色金属磨损故障、有色金属磨损故障和非金属磨损故障。按诊断对象划分有的磨损故障在实际应用中采用俗称，比如在柴油机中有“拉缸”、“拉瓦”、“烧瓦”和“抱轴”等叫法。因而磨损故障也可按诊断的特定设备来分类，并制定出相应的诊断标准。在故障诊断时，根据不同的诊断目的和任务要求，尽量采用某一分类方法并逐层推进，不要出现交叉使用的现象。2铁谱诊断过程铁谱诊断技术是一种以磨损颗粒分析为基础的诊断技术。采用该技术监测机械零部件的磨损状态，无需将正在运转的机械设备打开或关闭，就可确定其磨损状态。.由机械零部件产生的磨损颗粒作为分离相存在于润滑油中，通过铁谱仪磁场的作用将它们从润滑油中分离出来，特定的工况条件和冤同的金属零件产生的磨粒具有不同的特性。通过观察磨粒的颜色、形态、数量、尺寸及尺寸分布，可以推断机械设备的磨损程度、磨损原因和磨损部位。根据机械设备诊断学的观点[4]，故障诊断过程有3个主要步骤：信号测取(检测设备状态的特征信号)，征兆提取(从所检测的特征信号中提取征兆)和状态识别(根据这些征兆和其它诊断信息来识别设备状态)。 具体来讲，铁谱诊断过程可分为以下几个步骤：a取油样，制谱片，得到设备磨损状态的特征信纂一磨损颗粒；磨损参数测量；c根据上述征兆，识别设备的磨损状态(状态诊断)，包括识别设备的磨损状态将有无异常(故障早期诊断)与是否已有异常(故障诊断)；d根据设备的征兆与状态，进一步分析设备的磨损状态及其发展趋势(状态分析)，包括当设备有故障时，分析故障位置、类型、性质、原因与趋势等；e根据设备的状态与趋势，作出决策，干预设备及其运行过程。3磨损故障铁谱诊断方法与智能化铁谱诊断模型铁谱诊断方法自铁谱技术问世以来，其发展重点主要是在诊断过程的前两步，对磨损故障识别理论与方法的研究较少，这可从众多有关铁谱技术用于磨损工况监测与故障诊断的资料中看出。目前铁谱技术用于故障诊断所采用的方法归纳起来有3种：定性铁谱诊断法、定量铁谱诊断法(严格地说是准定量铁谱诊断法)、定性与定量相结合的铁谱诊断法。定性铁谱诊断能够在铁谱片上获取大量有关磨损状态的信息，但在很大程度上受操作者的经验和其它主观因素的影响，状态识别过程由领域专家或分析者来完成。诊断是依据谱片上磨粒的形态、数量、颜色、尺寸及尺寸分布等信息来推断机器的磨损状态。目前普遍得到应用的铁谱分析报告单就是定性铁谱诊断的总结。将模糊数学方法应用到定性铁谱诊断，可让计算机模拟专家的识别方法进行磨损状态诊断，这种方法具有一定的智能性，但这并不是铁谱诊断技术发展的关键所在。目前的定量铁谱诊断是根据铁谱片上磨粒的浓度和磨粒的尺寸分布来对设备的磨损状态作出诊断。诊断主要采用函数分析法、趋势分析法和灰色理论等方法，有些方法已能在一定程度上反映出智能性。定量铁谱诊断具有较大的客观性，但所提供的数据只反映出少量的磨损状态信息，而且不能应用在脂样分析中。定量与定性相结合铁谱诊断是目前实际应用的最多的一种方法，一般是先用定量参数进行故障可能性和趋势判断，再辅之以铁谱片上磨粒特征分析来确诊。为了提高铁谱诊断技术的准确性和智能性，必须进一步发展定量铁谱诊断方法。该方法应能综合定量分析磨粒的形态、尺寸、数量、颜色和尺寸分布等特征并应角人工智能和神经网络的方法加以诊断。随着计算机图像分析技术以波人工智能特别是神经网络技术不断发展，为实现综合定量铁谱诊断及其智能化创造了有力的条件。将智能化技术应用到铁谱诊断，其诊断过程的第三步不仅变得同前二步一样重要，而且将会成为智能诊断技术的关键，因而对磨损故障识别理论与方法的研究很有必要。由于磨损现象的复杂性和磨粒分析的困难性，铁谱诊断智能化的发展一直较缓慢。1989年美国的Carborundum公司开发出一套被称之为FAST的铁谱分析专家系统[5]，并在最近将其发展成FASTPLUS系统。据报道，利用这一专家系统可以对铁谱片进行分析并以人机对话的方式进行决策。但从原理上看，该系统主要是将谱片上的特征磨粒与存储在系统的光盘中的磨粒图谱的照片进行比较而得出结论，因而具有较大的局限性。在国内，文献[6]困将计算机图像分析技术和人工智能理论与方法引人到铁谱分析技术中，建立了基于黑板的铁谱图像解释系统的模型，并进行了部分研究，取得一些很有意义的研究成果。由于追求铁谱诊断的完全智能化使得该技术离实用还有较远的距离。磨损故障铁谱诊断水平根据铁谱诊断的目的和实际应用的需要，将磨损故障铁谱诊断水平划分成3个级别：第一级诊断水平三对设备状态进行监测、确定磨损状态是否正常；第二级诊断水平：在第一级诊断的基础上，判别引起磨损状态异常的磨损原因、类型、形式乃至趋势分析，以便采取维修措施或改进设计。不同原因导致的故障具有不同的表现形式，从而反映出不同的故障状态。通过磨粒的形态、尺寸、数量、分布等特征可对磨损原因进行识别；第三级诊断水平：用以判断发生故障的部位或部件，同时也为第二级诊断提供补充信息。不同的材料产生的磨粒经谱片加热或湿化学处理在铁谱显微镜下可以区分出来，从而将故障隔离到不同零件上。由于设备结构的复杂性、同台设备使用摩擦副材料相同性以及鉴别材料手段的局限性，使得故障隔离与定位并不能总是有效。但为了提高磨损故障诊断的有效性和全面性，此级诊断无疑是必要的。在人工诊断时，上述3级诊断常常是同步完成的，但随着现场监测对智能化诊断的需要，在人工智能或神经网络技术引入到铁谱诊断后，就需要对磨损故障诊断水平进行分级。智能化铁谱诊断模型本文从实际应用的需要出发，提出一种智能化铁谱诊断系统模型，如图1所示。其中的些主要工作已经完成。该系统包括3大模块：磨粒分析模块、磨粒识别与统计模块和机械磨损故障铁谱诊断模块：在磨粒分析模块中可以采用计算机图像分析和模拟人工分析两种方式。铁谱图像分析子系统 [7]能够提取定量的磨粒特征参数。这包括形态数字特征和光密度特征，提取的信息中的一部分输入磨粒识别与统计模块，并采用神经网络技术识别磨粒[8]，经统计后，将结果送入磨粒信息库；一部分直接送入磨粒信息库。模拟人工分析子系统，采用人一机协作的方法，人工提取定性的磨粒特征参数，应用神经网络专家系统进行磨粒识别[9]，识别结果经统计后送入磨粒信息库；定量钳普参数采用光密度计测量，测量结果直接送入磨粒信息库。根据不同的需要，磨粒信息库中的数据可按不同的方式组织，形成不同的数据文件，以备故障诊断与监测取用。机械磨损故障铁谱诊断模块根据用户需要可实现磨损状态诊断、磨损故障类型诊断和磨损原因诊断，三者的实现均采用神经网络模型[l0转自深圳培训吧]。在铁谱诊断时，除了利用磨粒信息库的数据文件作为输入向量外，还应充分利用被监测设备知识库的知识。该系统还可以直接从磨粒信息库中提取数据，采用神经网络技术进行磨损趋势预测
分析了影响齿轮早期故障诊断准确性的主要因素,针对齿轮振动信号噪声干扰大的特点,采用小波分析、神经网络滤波、相关滤波等方法进行信号预处理,可大大提高信噪比。现场应用情况表明:该方法可在强噪声环境下提取出齿轮振动中的微弱故障信息,及时发现齿轮早期故障隐患。并在此基础上,开发了一套齿轮早期故障诊断软件系统。【作者单位】：中石化长岭炼化有限责任公司设备研究所;中石化长岭炼化有限责任公司设备研究所;中石化长岭炼化有限责任公司设备研究所;中石化长岭炼化有限责任公司设备研究所 湖南岳阳市 414012;湖南岳阳市 414012;湖南岳阳市 414012;湖南岳阳市 414012【分类号】：【DOI】：cnki:ISSN:【正文快照】：簇函数去表示一个信号或函数x(t),这一簇函数称为小波函数系。其定义式如下:WT·‘一“,=六丁‘:·(!,*(宁,d, 现有的齿轮故障诊断方法有多种,例如:通过时域平均分析,可以识别齿轮安装错位、断齿等缺陷、通一过啮合颇率及彭谐波分量幅值变化的功率谱分析,可以识别齿面均匀磨损;
毕业论文前轮摆振故障诊断
出现这种原因，很有可能是独立悬挂系统出现了问题，或者是平衡系统出现了问题，或者是轮胎出现了磨损导致不平衡，也有可能是钢板移位，或者是轮胎变形导致的，所以一定要及时的检查，防止开车的时候出现问题。
可能是发动机出现了问题，也可能是汽车的小零件出现了问题，或者是出现了一些常见的故障。也可能是系统机件磨损出现了一些问题，有可能是空调出现了一些问题或者是冰箱出现了一些问题。
可能是汽车的悬挂出现了问题，也可能是汽车的车轮方向出现了问题，还可能是汽车的方向盘转向出现的问题，也有可能是汽车的轮胎出现了问题，这些问题都可能导致汽车的前轮出现故障。
前轮摆振是汽车使用中常见的综合性疑难故障。汽车前轮摆振是由前轮定位、汽车系统刚度、前轮动平稳等因素共同作用的结果。通常，低速前轮摆振与前轮定位、汽车系统刚度有关，高速摆振与前轮动平稳、前轮定位参数有关，这对宝宝安全座椅9月-6岁也有一定的影响。诊治前轮摆振故障的方法如下：观察转向系统横、直拉杆等转向杆件有无非设计弯扭现象。若存在，应校正或换件。在校正时，应注意杆件及球锁等部位有无拼焊、裂纹和损伤。观察前轮是否装有报废轮胎、翻新胎及轮胎异常磨损现象。若有，先将废旧、翻新轮胎换下，将车开上侧滑检验台，测量前轮侧滑值是否超过±5米/公里。若超标，应在确保前轮胎压正常、搭配合理的前提下，调整前轮的外倾角和前束值。调整时，务必二者兼顾，切忌前桥悬空。
毕业论文汽车故障诊断
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电控发动机与化油器式发动机最大的不同在燃油供给系。电控发动机的燃油供给系取消了化油器，却增加了不少电子自动控制装置。其中包括许多传感器，执行元件和ECU。电控发动机不仅要完成化油器所要完成的任务，而且要完成化油器难以完成的任务。例如，使可燃混合气的空燃比浓度能控制在所需要的范围内。化油器式发动机油路和电路划分的非常清楚，互相影响不大。而电控发动机燃油供给系统增加了电子控制部分，这就使得油路和电路相互联系，它不仅影响发动机燃油系的工作，而且还影响发动机的正常运行。由于电控发动机电子控制装置的增加，这就使发动机的整个结构(包括电控系)更为复杂。快速导航结构组成 工作原理 待测参数 优点基本思想在初期，是以电子技术替代机械控制技术实现系统的功能，并对其功能进行扩展，使性能得到大幅度提高；发展到一定程度后，电子技术可以促使系统原理发生本质变化，从而可以突破局限，使发动机性能得以大幅度提高。电控发动机结构组成电子控制单元电控单元（ECU）是发动机电子控制系统的核心。它完成发动机各种参数的采集和喷油量、喷油定时的控制，决定整个电控系统的功能。传感器传感器(Sensor)将发动机工况与环境的信息通过各种信号即时、真实的传递到ECU。换句话说，ECU所了解到的只是一个由诸多信号所构成的发动机。所以，传感器信息的准确性、再现性与即时性就直接决定控制的好坏。执行器电控系统要完成的各种控制功能，是靠各种执行器来实现的。在控制过程中，执行器将ECU传来的控制信号转换成某种机械运动或电器的运动，从而引起发动机运行参数的改变，完成控制功能。工作原理以发动机转速和负荷作为反映发动机实际工况的基本信号，参照由试验得出的发动机各工况相对应的喷油量和喷油定时脉谱图来确定基本的喷油量和喷油定时，然后根据各种因素（如水温、油温、、大气压力等）对其进行各种补偿，从而得到最佳的喷油量和喷油正时或点火定时，然后通过执行器进行控制输出。
我是从事汽修专业的你的这个问题我接触过！汽车前照灯故障分很多种，至于一侧灯光亮一侧灯光暗是其中一种！我用丰田威驰讲解一下。丰田威驰汽车灯光有两个开关。一个是灯光开关一个是变光开关。当示宽灯全不亮可以判断定光开关有问题，在继续变换灯管时候两侧同时不亮可以判定变光开关有问题。一侧灯光不亮（变光开关、灯光开关都正常）由于威驰车没有继电器所以就去灯罩后面的插接器出检测，没问题再查灯泡。一侧亮一侧暗文体就出自于有问题一侧的灯光保险可能出现问题！以上就是我对于汽车灯光故障的检查分析故障车辆丰田威驰
汽车故障诊断毕业论文
随着国民经济的迅猛发展，汽车产量逐年增加，2006年已达720万辆。我国汽车保有量越来越多，车型也越来越复杂。尤其是高科技的飞速发展，一些新技术、新材料在汽车上的广泛应用后，给汽车故障诊断与排除增加了一定难度。本篇论文重点讨论轿车离合器的故障分析及维修方法。离合器是手动变速汽车必备的一个重要总成。没有离合器手动挡汽车将无法起步，并且难以实现挡位变换。在汽车使用中，离合器难免出现这样、那样的故障，直接影响汽车的正常运行。现在汽车迅速进入家庭，汽车私有化程度提高，所以汽车故障将会影响到我们每一个人。分析研究离合器故障现象、原因、探索离合器故障的排除方法和离合器的维修工艺，具有重大而现实的意义。本文重点通过北京现代轿车离合器故障的探讨，正确认识离合器故障，更好的使用和维护离合器。2 离合器概述在汽车上，离合器是手动汽车和电控换档机械式自动变速器汽车传动系中的一个重要总成，是保证这样汽车能够起步和换档的一个必备的独立部件。 离合器的功用及发展概况 离合器的功用离合器安装在发动机与变速器之间，用来分离或接合前后两者之间动力联系。其功用是：1）使汽车平稳起步;2）中断给传动系的动力，配合换挡3）防止传动系过载 离合器的发展概况现今所用的盘片式离合器的先驱的多片盘式离合器，它是直到1925年以后才出现的。多片离合器最主要的优点是，在汽车起步时离合器的接合比较平顺，无冲击。20世纪20年代末，直到进入30年代时，只有工程车辆、赛车和大功率的轿车上使用多片离合器。多年的实践经验和技术上的改进使人们逐渐趋向与首选单片干式摩擦离合器，因为它具有从动部件转动惯量小、散热性好、结构简单、调整方便、尺寸紧凑、分离彻底等优点，而且在结构上采取一定措施，已能做到接合平顺，因此现在广泛用于大、中、小各类车型中。如今单片干式摩擦离合器在结构设计方面相当完善。采用具有轴向弹性的从动盘，提高了离合器接合时的平顺性。离合器从动盘总成中装有扭转减振器，防止了传动系统的扭转共振，减小了传动系噪声和动载荷，随着人们对汽车舒适性要求的提高，离合器已在原有基础上得到不断改进，乘用车上愈来愈多地采用具有双质量飞轮的扭转减振器，能更有效地降低传动系的噪声。 离合器工作原理种类以及要求 离合器的种类汽车离合器有摩擦式离合器、液力偶合器、电磁离合器等几种。液力偶合器靠工作液(油液)传递转矩，外壳与泵轮连为一体，是主动件；涡轮与泵轮相对，是从动件。当泵轮转速较低时，涡轮不能被带动，主动件与从动件之间处于分离状态；随着泵轮转速的提高，涡轮被带动，主动件与从动件之间处于接合状态。 电磁离合器靠线圈的通断电来控制离合器的接合与分离。如在主动与从动件之间放置磁粉，则可以加强两者之间的接合力，这样的离合器称为磁粉式电磁离合器。 目前，与手动变速器相配合的绝大多数离合器为干式摩擦式离合器，按其从动盘的数目，又分为单盘式、双盘式和多盘式等几种。摩擦式离合器又分为湿式和干式两种。离合器的工作原理 离合器工作原理离合器的工作原理：离合器的主动部分和从动部分借接触面间的摩擦作用，或是用液体作为传动介质(液力偶合器)，或是用磁力传动(电磁离合器)来传递转矩，使两者之间可以暂时分离，又可逐渐接合，在传动过程中又允许两部分相互转动。 目前在汽车上广泛采用的是用弹簧压紧的摩擦离合器(简称为摩擦离合器)。 摩擦式离合器工作原理：发动机飞轮是离合器的主动件。带有摩擦片的从动盘和从动盘毂借滑动花键与从动轴（变速器主动轴）相连。压紧弹簧将从动盘压紧在飞轮端面上。发动机转矩即靠飞轮与从动盘接触面之间的摩擦作用而传到从动盘，再由此经过从动轴和传动系统中一系列部件驱动车轮。弹簧的压紧力越大，则离合器所能传递的转矩也越大。 摩擦离合器应满足的基本要求(1)保证能传递发动机发出的最大转矩，并且还有一定的传递转矩余力。(2)能作到分离时，彻底分离，接合时柔和，并具有良好的散热能力。 (3)从动部分的转动惯量尽量小一些。这样，在分离离合器换档时，与变速器输入轴相连 部分的转速就比较容易变化，从而减轻齿轮间冲击。
一、汽车常见故障：发动机无法启动 常见原因：1.电路故障或电瓶没电。2.点火线圈或火花塞故障。3.油路故障，油泵损坏，油箱无油。 解决方法：如果是电瓶没电，则可使用搭电线或应急电源进行点火，再则，可能是电路油路故障，建议送修理厂。二、汽车常见故障：扎胎，爆胎等故障解决方法：扎胎应及时更换备胎，或者补胎。如果是防爆胎，虽然漏气可继续行驶，还是建议及时补胎。在轮胎爆胎时，切记不可猛踩刹车，猛打方向，扶稳方向，缓慢刹车，冷静处理。待车停后，在换备胎或联系救援。三、汽车常见故障：刹车失灵 常见原因：1.保养不到位2.操作不到位导致热衰减。 解决方法：对刹车系统进行保养。经常检查刹车盘，刹车片等消耗程度。日常驾驶尽量避免长时间踩刹车，下坡低档位。避免刹车片过热。四、汽车常见故障：异响 常见原因：1.车身异响。2.发动机异响。 解决方法：如果是车身轻微异响，通常是因为车身刚性不足引起，不会影响驾驶，但是如果出现剧烈的异响，建议停车检查。发动机刺耳的尖叫，通常是正时皮带，风扇皮带等引起。建议检查发电机，水泵，转向助力泵等部件。并及时送修。
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轴承故障诊断毕业论文
电动机故障诊断技术的应用分析论文
无论是在学习还是在工作中，大家一定都接触过论文吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，下面是我收集整理的电动机故障诊断技术的应用分析论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
当前，大型机械设备中安装电动机是非常普遍的，是辅助机械设备生产功能的一种手段，然而电动机在长期不间断工作，在电能转化为机械能的过程中造成温度持续上升、电动机性能降低、工作效率低下、电动机出现故障的情况，因此故障诊断技术的快速发展是延长电动机使用寿命的关键。本文立足于现实角度，针对现阶段电动机容易出现故障的类型，维修管理中应用的故障诊断技术的如何应用进行分析。希望通过本次研究，来探讨故障诊断技术在电动机维修管理上的应用情况，从而对相关专业知识有更深层次的理解。
关键词：
故障诊断技术,电动机,维修管理,技术
引言：
电动机的出现可以追溯到上个世纪初，随着二次工业革命的快速发展，电动机发挥了巨大的作用。随着我国科学技术、生产技术的突飞猛进，电动机在制造业、工业、农业中发挥了巨大的作用。然而长时间通过工程机械高频率使用电动机，很容易造成电动机故障。因此，故障诊断技术也顺势而生，当前电动机的故障主要包括四种类型，然而该如何进行故障诊断，从而对症下药，是当前专家学者与技术人员共同重视的问题，也是需要持续研究的课题。
1、电动机出现的故障类型分析
转子故障
转子故障主要是因为电动机在长期运行的过程中，由于转子长期处于机械制动的高频率里，所以很容易存在转子故障。电动机转子也包括两个板块：定位轴承、非定位轴承。定位轴承主要是承担转子在高速运转过程中承担负荷力度。在电动机运行的过程中为了避免其他外部作用力造成的损害电动机的情况，还需要安装非定位轴承。
因此，定位轴承与非定位轴承都可能因为电动机遭受了各种作用力造成损害或者损毁的情况，最终导致电动机出现转子故障，这种故障出现是电动机的常见故障之一，也是电动机无法持续运转的关键因素，最终形成断条。
定子故障
定子故障的产生很大程度是因为电动机的外部绝缘体受到了损害导致的；还有一种可能是由于电动机在使用的过程中出现了匝间短路故障。一旦出现了匝间短路则匝间绝缘需要承担暂态过电压。出现这种情况很大程度上是由于电动机长期处于较差环境中，并且持进行高速作业，造成的短路故障、绝缘变形、绝缘损坏的情况下出现的定子故障。
定子故障的产生也是非常常见的，维修人员可以通过故障检修技术来探讨电动机的使用状况、预计电动机的未来使用寿命。定子故障的产生也说明电动机的各个零部件、线路的性能出现了问题。
气隙偏心故障
气隙偏心故障的产生是由于电动机在组装过程中产生零部件、线路出现偏差。出现这种故障一般情况下是由于组装问题、组装人员专业素质导致的。
出现气隙偏心故障的另一原因就是电动机长期作业，在不断震动和高频度使用的过程中造成了零部件松动、轴承故障，或者是因为定子铁芯内径的椭圆度不符合电动机的长期作业指标，从而导致的气隙偏心故障。一旦出现这种故障，很容易产生连锁效应，导致电动机无法正常运作，最终导致定子、转子之间出现了间隙。当电动机无法正常运转时，自然对工程机械的使用造成了困难。
轴承故障
轴承故障的产生原因与气隙偏心故障有相似之处，也是由于零部件长期作业的过程中出现了松动、间隙之后产生的问题。由于轴承承担着电动机运转的多方力量，所以在实际运作的过程中很容易出现温度升高的情况。当温度不断升高，则轴承的径杆因热量影响，产生胀力，从而使轴承松动。电动机的轴承受到转子重力的影响，也必然会导致轴承径杆的表面因为长时间的旋转导致了磨损的情况。再加上轴承圈和轴表面在长期的旋转中呈现机械摩擦，最终导致电动机内部出现热量，最终对轴承造成破坏，导致电动机无法正常、持续的运转。
2、电动机故障诊断技术的应用分析
神经网络诊断
神经网络诊断的方法是目前使用较多的一种诊断方法。神经网络诊断是模仿人类大脑神经元结构，将电动机内部作为大脑结构，从而建立起非线性动力学网络系统，最终由各个单元进行集成式扫描处理，高度并联。
通过互联网数学模拟的能力，进行电动机的故障诊断工作。神经网络诊断方法与传统的计算机诊断方法有所不同。只需要通过软件编制相应的程序，以软件编制任务为基础，高度实行诊断指令，感知与处理电动机内部各个零部件的参数、具体数据，并对比故障之前的.电动机各项零部件的参数，从而扫描出高故障的零部件样本。
通过这种方法，能够更强的感知到电动机内部故障，判断是定子故障还是转子故障，并判断什么区域的零部件出现了松动、磨损的情况。因此，可以看出神经网络诊断主要是将电动机内部各项参数提前掌握，最终实现运算、对比、扫描工作来确诊。
专家系统诊断
专家系统故障诊断与神经网络诊断有相似之处，前者是依靠互联网数字技术，而专家系统诊断则是依靠了人工智能技术。该技术是综合了电动机故障检修相关专家的意见，并结合智能技术检测电动机各项参数，最终进行综合判断。
在使用专家系统诊断时，工程师需要根据自身知识素养来建立诊断模型，通过模型对比，逐一排查的方式，对电动机故障确诊。这种方法是目前较为新颖的检测技术，在建立模型、与专家系统诊断结合的过程中，能够对应解决故障，针对性延长电动机使用寿命，而且综合判断的准确率很高，在快速检测中实现全面排查工作，还能够对电动机有更加系统的诊断报告，帮助相关人员了解与判断电动机状态、未来预计使用寿命。
信号处理诊断
信号处理诊断技术是针对电动机发生故障后发出信号、指令来判断故障情况。除了一些先进的电动机机器设备外，一些企业会在电动机的绝缘设备上安装诊断用信号处理装置，通过安装这种装置，能够完全对应信息处理要求。而维修人员、工程师则根据信号处理诊断技术，对电动机发出的信号时域、时频来进行分析（分析内容是信号的时域、频域、频率分量的变化、信号非平稳时的时变函数判断），从而对相关设备发出的故障进行计算、参数对比，信号处理方式。
混合诊断方法
混合诊断方法也是常见的故障诊断技术，是结合以往的应急型故障诊断方法（该方法需要综合素质较高的工程师、检修工人来进行，结合仪器检测来综合判断电动机故障原因，但由于是肉眼检测和主观判断检测，所以准确率不高）的基础上，结合电动机维修管理工作，实施定期维护、管理工作，来进一步获取电动机内部定子、转子、各项零部件的数据参数，从而避免一旦出现故障会出现明显的数据误差，不利于判断重点损坏区域。当前，这种故障诊断技术随着互联网技术、数字技术的推进，也逐渐走向智能化，方便检修人员实时进行参数对比，方便预判电动机的状态，制定故障维修方案。
3、结束语
本文主要分析的是故障诊断技术在电动机维修管理中的应用，针对目前电动机故障类型进行系统分析与探讨，并针对故障诊断技术的分别具体应用进行详细的探讨，希望通过本文的分析，能够对相关专业知识有更深层次的了解。电动机是工程机械运行的重要组成部分，因此了解故障诊断技术的基础上，能够对相关专业研究有一定的引导作用。
参考文献
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[2]王镇林.“电动机故障诊断”实训教学中任务驱动教学法的“微课”应用[J].科技创新导报，2018,15(31):144,146.
[3]孙慧影，林中鹏，刘银丽，李萌.基于随机游走蜂群算法优化的RBF神经网络电动机故障诊断研究[J].水电能源科学，2017,35(08):165-168.
滚动轴承故障振动检测实验台的机械结构设计论文编号:JX473 有设计图，论文字数:24694,页数:65 摘 要 本文利用传感器检测滚动轴承的振动信号进行故障检测与诊断，可以研究不同的滚动轴承的不同的故障所表现的出来的不同的振动信号。本文主要以外圈直径是50㎜、60㎜的深沟球轴承为例设计了滚动轴承故障振动检测实验台的机械结构部分，该实验台由动力源、减速装置、传动装置、装卡装置几部分组成。其工作原理是通过传感器采集轴承运转时被检测点的振动信号，对每个监测点画出频谱图,与开始建立的参考频谱图数据库比较,分析在哪些频率点振动级值增加,从而判断其故障所在。该实验台可以让学生通过实验对故障诊断这门新兴学科建立更深刻的认识，特别是对滚动轴承故障的振动诊断技术有深刻的认识和了解，进一步认识到故障诊断技术的重要性。 关键词 滚动轴承 故障检测与诊断 振动诊断技术 传感器 Abstract This paper use sensor to diagnose antifriction bearings’ vibration signal for failure examination and diagnosis. It can study different kinds of vibration signals of different bearings which expressed out. This text mainly take the diameter of antifriction bearings are 50mm and 60mm for example to design the experiment pedestal. It contains motive source, gearbox, transfer device and charge equipments. Its’ work principle is to gather vibration signals of the examined points by sensor when antifriction bearing is wheeling, and then draw a frequency chart, then compare with the already built database. Analyze where the vibration value is increased, then judge the failure places and kinds. The pedestal can show more about the discipline of failure diagnosis, especially about the subject of antifriction bearings’ failure diagnosis. And acquaintance the importance of failure diagnosis subject. Key words antifriction bearings failure examination and diagnosis vibrate diagnosis technique sensor目 录摘要 ⅠAbstract Ⅱ第1章 绪论 1 课题背景 课题来源及研究的目的和意义 故障诊断技术的发展现状 滚动轴承故障诊断技术 2 本文研究的内容 3 本章小结 3第2章 滚动轴承故障检测实验台总体设计 4 实验台的功能需求分析 4 振动检测实验台方案提出及评价 基本参数的确定 设计方案的确定与评价 4 本章小结 5第3章 检测实验台传动部件设计 6 电动机的选择 选择电动机的类型和结构型式 确定电动机的容量 6 减速器的设计 齿轮的设计 减速器的润滑、密封以及附件的选择 16 联轴器的选择与法兰盘的设计 17 联轴器类型的选择 17 联轴器尺寸型号的选择 17 法兰盘的设计 17 本章小结 18第4章 检测实验台的装卡机构结构设计 19 轴承箱的结构设计 支承部分的刚性和同心度 被检测滚动轴承的轴向紧固 被检测轴承游隙的调整 被检测滚动轴承的预紧. 被检测滚动轴承的润滑 被检测滚动轴承的密封装置 被检测滚动轴承安装轴的加载装置设计 被检测滚动轴承安装轴的设计与校核 导轨的设计 24 卡盘的设计 25 本章小结 26第5章 传感器的选用与安装 27 传感器的选用 27 传感器安装 29 本章小结 34第6章 检测实验台的经济技术性分析 35 系统结构设计的合理性 35 系统设计的经济性 选材方面 动力源方面 使用、保养、与维护方面 36 本章小结 36结论 37致谢 38参考文献 49附录1 40附录2 49以上回答来自:
滚动轴承故障诊断的目的是保证轴承在一定的工作环境中承受一定荷载以一定的转速运转、在一定的工作期间内可靠有效地运行，以保证整个机器的工作精度。与此目的相对应，轴承故障诊断就要通过对能够反映轴承工作状态的信号进行观测、分析和处理来识别轴承的状态。所以，在一定程度上说，轴承故障诊断就是轴承的状态识别。完整的轴承故障诊断过程包括以下五个方面的内容：（1）信号测取。根据轴承的工作环境和性质，选择并测量能够反映轴承工况或状态的信号。（2）特征提取。以一定的信号分析与处理方法从测量的信号中抽取出能够反映轴承状态的有用信息。（3）状态识别。以一定的状态识别方法识别轴承的状态，即简单判断轴承工作是否有故障。（4）状态分析。根据征兆，进一步分析有关状态的情况以及发展趋势。当有故障时，详细分析故障类型、性质、部位、产生原因与趋势等。（5）决策干预。根据轴承状态及其发展趋势，做出决策，如调整、控制，或继续监视等。轴承故障诊断的目的是从故障定位到确定故障性质，进而确定故障发生的程度。由于神经网络具有处理复杂多模式的能力，以及进行联想、推测和记忆的功能，因而适于应用在滚珠轴承的故障诊断上。利用神经网络对滚动轴承进行故障诊断，能够在早期故障时发出预警信号，提前对将要发生故障的轴承进行维修或更换，缩短停工停产时间和减小维修费用，从而使损失减少到最低，保证生产顺利安全进行。……预知详尽解答，请发邮件给信箱。