从高梯度磁力分离的理论基础入手,根据机械设备发生磨损时产物——磨粒的形态与磁性特点,首次较完整地提出了将高磁力分离技术应用于设备磨损监测和故障诊断中的思想方法,并在此基础上开发研制了油液磨粒监测仪WPM

频谱分析诊断法 不同故障的特征频率 不平衡、不对中、松动、轴承故障、齿轮故障等 趋势分析法 通频值趋势分析 频谱趋势分析 报警值和危险值的确定 状态监测和故障诊断及其作用 设备维修制度的发展和不同维修制度的比较 故障诊断的各种手段 振动监测仪器的分类及其选用原则 离线仪器和在线系统

5.1 机械振动基础 5.2 简易振动诊断技术 5.3 简易振动诊断的常用仪器设备 5.4 简易振动监测标准及机器状态评价 5.5 简易振动诊断的开展方法与实施 5.6 滚动轴承的简易诊断法 5.7 精密振动诊断技术

介绍现代信号处理技术的基本原理和工程实用技术。阐述平稳和非平稳信号的特点，信号数学变换的本质，信号正交分解的物理意义和工程背景。内容包括信号的时域分析、频域分析、循环平稳信号分析、时频分析、小波变换及第二代小波变换、经验模式分解等。列举了所介绍的方法和技术在工矿企业中机电设备动态分析与监测诊断方面的应用实例。本书取材先进，实用性强，适合作为高等院校机械工程、仪器仪表和能源动力等专业的研究生、高年级本科生的教材或参考书，也可供从事机电设备动态分析、状态监测、故障诊断、设备管理与维修的广大科技人员使用和参考。 第一章 绪论 第二章 信号的时域分析 第三章 信号的频域分析 第四章 循环平稳信号分析 第五章 非平稳信号处理方法 第六章 连续小波变换及其工程应用 第七章 基于第二代小波变换的信号处理 第八章 基于EMD的时频分析方法及其应用

《机器维修工程学》课程教学课件（PPT讲稿）设备状态监测与故障诊断讲座

8.1 分析仪器设备的特征分类 8.2 网络体系结构设计 8.3 串口型仪器的数据采集方法 8.4 自带计算机型仪器的数据采集方法 8.5 仪器数据文件格式的解析方法 8.6 监测数据管理系统

6.1 概述 6.2 取样 6.3 油样物理化学指标检测 6.4.1 原理 6.4 油料光谱分析技术 6.4.2 原子吸收光谱法 6.4.3 原子发射光谱法 6.4.3 光谱技术在设备诊断工程中的应用 6.5 红外光谱分析 6.5.1 原理 6.5.2 在用润滑油红外光谱分析的常用指标 6.6 铁谱分析技术 6.6.1 原理 6.6.2 常用铁谱仪的结构与工作原理 6.6.3 铁谱分析工作程序 6.7 油液颗粒计数技术 6.7.1 原理 6.8 研究热点及趋势

由于对旋转设备可靠性的要求更迫切,碳氢化 合物、发电、流程和运输工业一贯需要,在这 个领域产生持续的进展。 由于工程和材料科学的进步,旋转机器变得更 快和更轻。同时要求它们能运行更长的时间。 在追求高度可靠运行的过程中,故障的检测、 定位和分析起着关键的作用。 如果利用振动分析,可以连续地监测机器的状 态。可以通过详细的分析确定机器的完好性和 识别可能出现或已经存在的故障

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

分析润滑剂状态,监测设备状态。提高设备 的可靠性,减少意外故障和停机。 磨损机理导致机器零件的劣化。对磨损碎片 的识别和分析可以查明磨损的类型、来源。 用油样分析特别应用于低速重载的机器,例 如柴油发动机。 选择适当的识别异常磨损微粒的试验