设备故障诊断是一种给设备“看病”的技术，是了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。随着科学技术与生产的发展，设备工作强度不断增大，生产效率、自动化程度越来越高，同时设备更加复杂，各部分的关联更加密切，从而往往某处微小故障就引发连锁反应，导致整个设备乃至与设备有关的环境遭受灾难性的毁坏，这不只会造成巨大的经济损失，而且会危及人身安全，后果极为严重。因此，设备诊断技术日益发挥重要作用，它可使设备无故障、工作可靠，发挥较大效益；保证设备在将有故障或已有故障时能及时诊断出来，正确地加以维修，以减少维修时间，提高维修质量，节约维修费用。用来检查寻找故障的程序称为诊断程序，对其它设备或系统执行诊断的系统称为诊断系统。辽宁智能故障诊断与预知维修
水电机组振动故障诊断的主要内容1、水力振动。大型水电机组的水力不稳定问题具有一定的普遍性,它直接关系到机组运行的可靠性。引起水力振动的原因有: 卡门涡列诱发的振动、尾水管内漩涡引起的振动、固定导叶出水边水流流态不良引起的振动、气蚀引起的振动、转轮密封处的自激振动等。对水力振动的监测和诊断内容为:蜗壳进口压力、尾水管压力脉动、上下迷宫环脉动和导叶前后脉动等。2、噪声。水电机组的噪声对环境的影响很大,噪声的大小是机组稳定性分析的重要参数。重要的监测内容为水轮机及尾水管的噪声和发电机的运行噪声。江苏风机故障诊断频谱分析目前，齿轮的故障诊断主要是通过对运行中的动态信号的分析处理来实现的，一般有时域、频域和幅值域三种。
设备故障诊断是预测性维护技术体系的重要组成部分，通过选取合适的状态监测传感器，对设备各个机械部位的状态信号连续､并行地进行采集。这是基础，关键在于特征提取算法及故障识别方法。强调选取合适的状态监测传感器是因为特征提取算法是对原始信号的有效内容进行提取。合适的传感器所采集的有效信息会更多，更有利于进行故障类型识别，继而进行故障确认并产生预警信息。设备故障诊断在预测性维护中的实际意义为提醒设备管理者及维修人员及时排除故障隐患，使设备重新进入稳定运行期。
国内提出振动监测有30多年的历史，由于国内设备机组振动的特殊性，因而在振动监测故障诊断方法、故障机理的研究方面，具有独特的见解。经过50多年的现场故障诊断的实践，在机组振动故障特征方面积累了丰富的知识和经验，对其中许多故障的生成和产生振动的机理，都作了长期、深入的研究。纠正了传统的误解。在诊断思维模式方面，提出了正向推理，彻底扭转了振动监测故障原因难以查明的局面。若采用正向推理，诊断机组振动故障准确率一般都可达80%以上。设备故障诊断是了解和掌握设备的使用状态，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。
故障诊断技术的产生和发展为提高设备系统的可靠性和可维修性开辟了一条新的途径。状态监测与故障诊断是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础,以现代测量仪器和计算机为工具,结合各种诊断对象的特殊规律逐步形成的一门新技术,至今已产生了大量的故障诊断方法。水电机组振动故障诊断是一个多阶段、多层次的复杂过程,不同阶段用到的知识内容、表达形式及解决问题的思维方式都不尽相同。所以完成一个完整的故障诊断过程,常常需要多知识表达形式和多推理模式及合理的控制机构来解决诊断问题。振动故障诊断系统允许用户快速获取感兴趣的机器数据，并在熟悉的三轴或单轴视图中显示该数据。江苏风机故障诊断频谱分析
故障诊断系统在对相关数据进行收集后，对原始信号分析处理，并按照自身储存的数据进行故障特征的分析工作。辽宁智能故障诊断与预知维修
振动状态检测与故障诊断系统测量点的选择，在进行测量点选择的过程中，需要保证测量点满足以下几方面的需求：（1）测量点需要尽可能地靠近轴承的承载区，且不能够在保护罩、外壳、设备结构间隙等地选择监测点。（2）从现阶段研究实际情况来看，造成风力发电机产生故障的原因多种多样，而产生振动的方向也存在较大的不同，因而在进行检测点选择的过程中，需要尽可能地选择能够对水平垂直走向三个方向进行检测的点。（3）在进行检测点选择过程中，需要选择设备表面较为平滑地区，减少设备表面污渍等情况对振动信号的影响。辽宁智能故障诊断与预知维修
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