基于人工智能的诊断方法:基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能在故障诊断中已得到成功的应用。对于那些没有准确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统,人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的方法,有很高的研究价值和应用前景。这类智能诊断方法有基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术、基于模糊逻辑的诊断方法、基于故障树分析的诊断方法等
故障诊断技术得到了快速发展,已在航空航天、核反应堆、电厂、钢铁、化工等行业得到了成功应用,取得了显著的经济效益。设备故障诊断技术以运动机械的振动检测为中心,辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集,从而对钢铁冶炼中的各种大型传动设备的状态进行分析和判断,从而达到故障诊断的目的。
设备状态监测与故障诊断技术指的是:以监测仪器、分析仪器为支撑,及时了解设备的运行状态,评估出设备为正常运行状态还是存在异常现象。然后,针对异常设备,找出故障的位置,在分析原因的基础上,及时维修故障。状态监测有两种方式,分别是在线监测、离线监测。在线监测一般多用于重要设备,包括电动机、高炉鼓风机、轧机主电动机的关键部位。该监测方式由传感器、服务器、数据采集器、监测站,以及局域网组成。
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