第二章机橄故障分析法 统计分析法 逻辑运犷分析法 故障树分祈法
第二章 机械故障分析法 统计分析法 逻辑运算分析法 故障树分析法
机械故障分析是对机械产品或系統(含零 件、部件)所显现的或潜在的故障进行分析,包 括分析故障模弌、发生概率、故障规律、故障原 因、后果及其影响程度瞢。故障分析理论和分析 方法是机橄故障诊断技术中理论矸究内容之· 也是机橄产品处于寿命期间必备的研究方法。 工程上常用的理论分析方法很多,而故障 诊断技术中实用的分析方法主要有统计分析法、 逻辑运篁分析法、故障树分析法和模糊分析法 等 返回
机械故障分析 是对机械产品或系统（含零 件、部件）所显现的或潜在的故障进行分析，包 括分析故障模式、发生概率、故障规律、故障原 因、后果及其影响程度等。故障分析理论和分析 方法是机械故障诊断技术中理论研究内容之一， 也是机械产品处于寿命期间必备的研究方法。 工程上常用的理论分析方法很多，而故障 诊断技术中实用的分析方法主要有统计分析法、 逻辑运算分析法、故障树分析法和模糊分析法 等
2,1统计分析法 从谜验或使用现场收亮的大量故障 数据与资料大多数是分散和无规律的。 对数据进行蕘理。借助表格和图形以寻 求其一定规律的方法称为故障数据的统 计分析法。 常用有主次图法、直方图法、因果图法三种方法。 一返四
2.1 统计分析法 从试验室或使用现场收集的大量故障 数据与资料大多数是分散和无规律的。 对数据进行整理，借助表格和图形以寻 求其一定规律的方法称为故障数据的统 计分析法。 常用有主次图法、直方图法、因果图法三种方法
211主次图法 主次图法又称排列图法,是用来分析产品故障 主要原因和主要故障模式的一种有效方法。该方法 简单明了,易于作图。应用广泛 般情况下。图中占累加百分数为0-80%的因素称为 关鍵性因素或主导因素,占80-90%的因素称为主要因素, 占90-100%的因素称为次要因素
2.1.1 主次图法 一般情况下，图中占累加百分数为0-80%的因素称为 关键性因素或主导因素，占80-90%的因素称为主要因素， 占90-100%的因素称为 次要因素 主次图法又称排列图法，是用来分析产品故障 主要原因和主要故障模式的一种有效方法。该方法 简单明了，易于作图，应用广泛
100↑ 00 80 W:%60 对频数% 40 20 0 1234567 ABCDE FG 故障模式 故障模式 图2-1典型主次图 图2-2发动机整机故障主次图 成一
100 80 60 40 20 0 A B C D E F G 1 2 3 4 5 6 7 Wi% 100 80 60 40 20 0 相 对 频 数 % 故障模式 故障模式 图2-1典型主次图 图2-2发动机整机故障主次图
■如某发动机在工作的一 个阶段区间。共发生故 障190起,其故障现象 统计见表2-1。根据表 中所给数据,按上述方 法作出其故障主次图 见图22所示
◼ 如某发动机在工作的一 个阶段区间，共发生故 障190起，其故障现象 统计见表2-1。根据表 中所给数据，按上述方 法作出其故障主次图， 见图2-2所示
表21某发动机故障情况表 序号故障次数故障频累加相对故障 率Wi%o 率% 86 453 453 1234567 42 22.1 67.4 26 13.7 811 14 73 884 886 4.2 92.6 4.2 96.8 3.2 100 总计 190 100 100 」盈画
表2-1 某发动机故障情况表 序号 故障次数 故障频 率Ｗi% 累加相对故障 率% 1 2 3 4 5 6 7 总计 86 42 26 14 8 8 6 190 45.3 22.1 13.7 7.3 4.2 4.2 3.2 100 45.3 67.4 81.1 88.4 92.6 96.8 100 100
表2-2某型发动机涡轮导向叶片故障数与台数的统计表 x无法显示该图片 组数组限每台叶片故障数叶片频数频率 累计频率 数 245 2×24×3 16 3.94 3.94 5-8 5×36×47×4 67 11 8.66 12.6 3 8~11 8×89×1310×21382 41 32283 44.883 411-1411×1512×1513×10475 40 31.496 76379 141714×315×616×10 292 10 14.96 91339 1720 17×618×319×1 175 1.874 99.213 2023 23×1 23 0.887 100 总计 1430 127 100 100
组数 组限 每台叶片故障数 叶片 数 频数⊿ 频率 % 累计频率 % 1 2 3 4 5 6 7 2～5 5～8 8～11 11～14 14～17 17～20 20～23 2×2 4×3 5×3 6×4 7×4 8×8 9×13 10×21 11×15 12×15 13×10 14×3 15×6 16×10 17×6 18×3 19×1 23×1 16 67 382 475 292 175 23 5 11 41 40 10 10 1 3.94 8.66 32.283 31.496 14.96 1.874 0.887 3.94 12.6 44.883 76.379 91.339 99.213 100 总计 1430 127 100 100 表2-2 某型发动机涡轮导向叶片故障数与台数的统计表 i n i r Wi
取组数K=7,并由表2-2中得知每台发动机叶片 故障数最大值n=23最小值n=2,则其 组距万为 23-2 b nmax -mmin= K 如故障频数,发生故障的总台数为N 则相对频数 即频率F为:W K 累积频率为F=∑W
3 7 max min 23 2 = = － ＝ － K n n b 取组数 ＝7,并由表2-2中得知每台发动机叶片 故障数最大值 最小值 ,则其 组距b为： 如故障频数 ，发生故障的总台数为 则相对频数 ， 即频率 为: 累积频率为 N r W i i = N i K i Fi W = = 1 Fi K nmax = 23 2 nmin = i r
2.1.2直方图法 直方图法是故障数据分析中最有 实用价值的方法。该方法在选用不同 的参数时可表示产品的故障数量、故 障频率或累计故障频率与产品环境状 态间的关系等。同时还可以表示产品 故障数据的总体属于何种分布规律 成一
2.1.2 直方图法 直方图法 是故障数据分析中最有 实用价值的方法。该方法在选用不同 的参数时可表示产品的故障数量、故 障频率或累计故障频率与产品环境状 态间的关系等。同时还可以表示产品 故障数据的总体属于何种分布规律
