風機在國內故障診斷與狀態預測的研究現狀

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第三階段:故障診斷技術開始向機器設備的故障預測和適應性維修技術發展。這項技術與企業的規模和整體的效益掛鉤。涉及設備管理體制性變革的系統工程，與設備管理技術密切相關，是故障診斷技術發展的新階段。
1.3 國內故障診斷與狀態預測的研究現狀
目前國內故障診斷、監測與狀態預測技術實用方面的研究，主要體現在以下幾個方面。
1）關于傳感器技術的研究。我國陸續研制了多種類型的傳感器，例如速度傳感器、加速度傳感器、電渦流傳感器等，目前我國制造的傳感器的性能指標已經接近國際水平，但是在穩定性、可靠性等方面仍然有些差距，這也是日后要努力的方向之一。
2）對于專家系統的研究。在上世紀九十年代左右，國內許多科研組織陸續開展了此項技術的研發，專家系統很快變成了診斷領域的熱門。但是在實際應用上卻沒有實現人們所制定的目標，導致最近幾年它的研究熱度逐漸降了下來，當前只有部分的研究組織還在繼續進行這一方面的研發工作。
3）對于神經網絡的研究。鑒于人工智能與專家系統在實際應用中的停滯不前，從九十年代后期，許多機構開始把注意力轉移到人工神經網絡的研究。在這方面研發人員進行了大量的試驗，但是其在應用上進展緩慢，同樣面臨著許多困難，最主要的問題就是網絡訓練的不足。
4）有關信號分析處理技術的研究。診斷行業已經開始注意到許多設備的運行狀態是非平穩的，在啟停機階段及有故障發生時，振動信號會有瞬時的變化。在剝落、裂紋、振動等故障出現時，會有大量非平穩、非線性成分蘊含在振動信號之中?；诖耍瑥膫鹘y的時域和頻域分析基礎上，逐漸使用一些先進的信號處理手段，例如短時傅里葉、希爾伯特變換、小波分析等。這些新處理手段的引入，大大彌補了傳統方法所存在的缺陷與不足。
1.4 本課題主要的研究內容
本課題將基于傳感器與檢測技術、計算機與數據庫技術、信號分析與數據處理技術對礦井石家莊風機廠風機的振動信號采集、存儲、管理及運行狀態預測方法展開研究。其主要研究內容為：
1）對石家莊風機廠風機故障機理進行研究以確定石家莊風機廠風機運行狀態的預測參數。
2）利用傳感器技術與計算機技術，構建實時數據采集系統。
3）利用 LabVIEW 與 SQL 數據庫技術，構建礦井石家莊風機廠風機的數據存儲與管理系統。
4）對信號分析方法進行分析研究以處理礦井石家莊風機廠風機振動信號的非平穩性問題。
5）對預測方法展開比較研究以建立更準確的石家莊風機廠風機運行狀態預測模型。