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机械运行设备机械材质质量检测工业显微镜
所属分类：显微镜百科 点击次数：193 发布日期：2022-06-20
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机械运行设备机械材质质量检测工业显微镜设备机械的故障有多种，不同种类的故障将会在相应的状态信号中反映出一系列特征信息(通常称为故障先兆)，这些特征信息是设备状态或故障能被认识、预测和诊断的客观基础。 设备机械故障预测的实质就是故障先兆的判别，这个过程主要有四个步骤： 步，检测设备机械运行的状态信号(如振动、噪声、温度、形变、位移、磨损等)； 第二步，从所检测到的信号中提取特征信息(故障先兆)； 第三步，故障的模式识别； 第四步，提出处理意见。 对设备故障预测技术的基本要求就是能根据设备机械运行过程中产生的各种信息，随时全面、准确、自动地判别设备机械是否正常运行，或设备机械已经出现了异常的先兆，并准确判定可能产生故障的原因和部位，及时预测、预报提供设备运行的技术状况和技术参数指标。 设备故障预测的方法很多，常用的有以下几种： (1)统计预测法。根据模式判别理论，对故障先兆与正常状态进行统计，根据统计结果做出故障先兆预测。 (2)智能预测法。采用人工神经网络加电脑智能控制处理系统对故障先兆进行人工智能分析，并进行推理、理解、学习、抽象、决策等处理，直至提出专家处理意见。 (3)模糊预测法。模仿人，用模糊逻辑判别事物的方法，利用模糊数学的方法，根据计算出向量元素的特点确定故障的先兆因素。 (4)逻辑预测法。通过对故障先兆与故障之间，故障先兆与正常之间逻辑关系的推理，分析判别设备状态。 (5)对比预测法。这是一种较容易推广的方法，事先通过各种方法确定正常的状态，然后采集故障先兆与之对比，来判别设备的状态。 (6)函数预测法。在故障先兆与正常之间存在函数关系时，就可以用此法进行数学函数关系计算，得出设备运转情况。
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