精品视频一区二区三区 突发的机械故障及其负面影响研究

突发的机械故障及其负面影响，包括计划外的生产停止以及由此造成的沉重成本，一直是制造商和大型工业业主最关心的问题之一。据测算，各行业维护、维修成本约占生产成本的15%至40%。据报道，炼钢和轧制行业的成本最高（40％）；当然，这个金额不包括因意外停产而产生的费用以及由此造成的损失。

鉴于此，制造商一直在寻找降低高昂维修成本的方法。该领域的技术进步很大程度上归功于这些努力。如今，随着新的维护和修理方法的发明以及先进技术的使用，很容易就能将修理成本降低 20% 到 50%。在某些情况下，还可以降低成本。

通过使用新方法可以显著提高产量并降低成本，这使得维护和维修部门成为任何行业中最重要的部分之一。如今，几乎所有工厂都把加强和配备该部门的经验丰富的人力资源以及先进的故障诊断和故障排除设备作为其主要目标之一。

维护系统主要分为三类：故障维护、预防性维护和预测性维护。研究表明，预测性维护策略在经济性、安全性和生产力方面比其他方法产生更好的效果。该方法依赖于对设备状态的监测，因此如今状态监测装置已成为制造业的关键支柱之一。该系统的主要目标是及时发现关键生产设备的早期故障。

监测设备状况的技术多种多样，具体选择取决于设备的类型及其状况。振动测试、温度测定、油分析和电气测试是常用的方法。振动测试对于机械设备特别有效，因为它们有助于识别在实际条件下作用于设备上的力。这种方法对于高速设备尤其有效，这就是为什么这种设备的维修已经从预防性维护转变为预测性维护。

但对于低速设备，由于缺乏准确的状态监测技术，仍然没有适当的定期维护计划。这会导致频繁停机和高昂的维修成本。有研究人员建议对该设备进行声学测试，例如语音播报测试，这可能是更准确地监测低频设备状况的解决方案。

利用扭转振动进行状态监测

广泛使用的状态监测方法之一是横向振动信号的频谱分析，已被许多研究人员研究。在这种方法中，传感器主要附着在轴承、电机、变速箱外壳和地基上。由于齿轮、不必要的环境振动等引起的调幅频率的存在，导致横向振动信号的频谱拥挤，扭转振动分析也引起了研究人员的关注。

扭转振动信号不受上述附加调制的影响，并且与横向振动信号相比结构更简单。在这方面，人们已经努力利用发达的信号处理方法来检测恒定和可变运行条件下的旋转机械故障。扭矩测量传感器主要有静态和动态两种类型，其中动态型用于状态监测领域。在此背景下，我们设计并实施了一个实验室装置，以在实验室中对系统产生故障和动态负载。

智能状态监测和智能故障排除

近年来，智能状态监测和智能故障排除被认为是预测性维护的先进方法。这些方法利用机器学习、物联网 (IoT)、大数据等技术，尤其是人工智能的进步，能够更准确地分析和预测机械状况。在这些方法中，使用先进的人工智能算法收集和处理传感器数据，不仅可以识别潜在的故障，还可以更准确地诊断可能的原因。智能故障排除，尤其是通过使用数据分析和识别设备性能数据中的隐藏模式，能够准确、快速地诊断所有类型的缺陷。

人工智能的进步在智能状态监测和故障排除系统的发展中发挥了关键作用。深度学习算法和人工神经网络能够处理大量传感器数据并识别与故障和操作问题相关的隐藏模式。这些技术使系统能够使汉吉龙测控自动适应不断变化的机器运行条件，而无需人工干预。人工智能还可以实现更高级的数据分析，使监控和故障排除系统能够高精度地预测潜在问题并防止意外停机。此功能可提高生产力、优化维护和维修并降低运营成本。

随着工业4.0的到来，状态监测和智能故障排除的作用变得比以往任何时候都更加突出。工业 4.0 通过结合信息物理系统、物联网和先进的自动化，帮助开发和扩展智能技术。其中，智能状态监测与智能故障排查作为工业4.0的重要组成部分，通过提高故障检测的准确性和速度，降低维护维修成本，为提高生产效率、降低运营风险做出贡献。