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论述组成工况状态监视与故障诊断系统的各个环节的主要功能。

发布时间：2025-05-12 10:45:35

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答案：【计分规则】: 信号的在线检测监视与诊断过程中的信号检测必须满足以下两方面的要求。在线和实时性。“在线”(On-line)检测是针对系统而言，对于连续运行的机械设备是指在运行中进行检测；有些机械设备的运动，既有连续，又有中断，例如在机床上加工一个零件时，切削、换刀、上下料和测量等都是该加工系统的组成环节。有时机床并不运动，刀具也不加工，但其他环节如测量、上下料等的动作都在进行，而这些环节都属于系统的组成部分，故仍属在线。至于“实时”(Real time)检测，则是针对动态过程而言，即“在过程中”(In process)检测，如振动参数、压力参数、切削力、磨削温度等都是在机械设备运行过程中检测，故既是“在线”也是“实时”。敏感性(Sensitivity)。系统运行的动态过程含有丰富的多方面的信息，所选择的检测信号及其在机器上的检测部位都要能敏感地反映工况特征信息的变化。信号的特征分析直接检测得到的信号大多是随机信号，其中包括了大量的噪声，一般不宜于直接用作判别量。因此，需要用现代信号分析和数据处理方法把信号转换为能表达工况状态的特征量；对于某些具有规律性的信号，也可从波形结构上提取特征量。特征分析的目的是运用各种信号分析和数据处理方法，找寻工况状态与特征量之间的关系，把能反映故障的特征信息和与故障无关的特征信息分离开来，达到“去伪存真”的目的。因此，信号处理是特征分析的重要工具之一。特征量的选择常用的特征分析方法有频域分析、时域分析、统计分析、时频分析及波形结构分析等。用这些特征分析方法可以得到很多能够表达系统动态行为的特征量，但既无必要也没有可能利用所有特征量来判别工况状态。在实际生产中，各个特征量对工况状态变化的敏感程度不同，应当选择敏感性强、规律性好的特征量，达到“去粗取精”的目的。因此，应该结合机械设备的实际运行做试验，进行特征分析，同时参考实验室试验所得到的一般规律进行特征量选择，提取出对具体机器状态反应最敏感的特征量，才能提高监视与诊断的针对性，保证诊断的准确性。特征量的选择还要考虑在线判别的实时性，要求计算简单快速；如能在一定程度上表达工况状态的物理含义，则更有利于工况状态变化原因的分析。工况状态识别工况状态识别的实质是状态分类问题，分类与诊断在概念上是一致的，但从机械设备监视与诊断过程中不同的侧重点考虑，往往把“分类”问题分成监视与诊断两个问题。工况监视的目的是区分工况状态正常还是异常(或者哪一部分不正常)，以便于进行运行管理，强调在线和实时性。对于正常与异常两类状态的识别问题，运用模式识别及模型参数判别等方法都很有效。故障诊断故障诊断首先需要根据监视系统提供的信息，对当前工况状态及其发展趋势做出确切的判断。故障诊断的主要任务是针对异常工况，查明故障部位、性质、程度和原因，“对症下药”，给出排除故障的对策和措施。这就不仅需要根据当前机组的实际运行工况，而且还需要考虑机组的历史资料，并参考相关领域专家的知识和经验，进行综合分析，作出精确诊断。