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設(shè)備狀態(tài)檢測服務(wù)具有很重要的現(xiàn)實意義與作用

 更新時間:2020-06-05 點擊量:1996
 設(shè)備狀態(tài)檢測服務(wù)的目的是采用有效的檢測手段和分析診斷技術(shù),及時、準確的掌握設(shè)備運行狀態(tài),保證設(shè)備的安全、可靠和經(jīng)濟運行。
 
設(shè)備狀態(tài)檢測服務(wù)主要意義和作用:
(1)揭示設(shè)備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài),其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程。需揭示劣化過程及故障變化演變規(guī)律及發(fā)展特點,分析故障產(chǎn)生機理、發(fā)展原因和發(fā)展模式,構(gòu)建劣化演變機械動態(tài)特性模型。
 
(2)提取設(shè)備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運行狀態(tài),在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化,故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒,需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息,進而構(gòu)建預(yù)測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式,有望實現(xiàn)典型部件及部位分析。
 
(3)低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征,為實現(xiàn)早期故障有效分析,涉及方法包括:多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合,非平穩(wěn)及非線性信號處理,故障征兆量和損傷征兆量信號分析,噪聲規(guī)律與特點分析,以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。
 
(4)故障預(yù)測模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測模型,這類模型大致有兩個途徑,分別是物理信息預(yù)測模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測模型,或構(gòu)建這兩類預(yù)測模型相融合的預(yù)測模型。
 
(5)運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(shù)、模式及準則。如表征設(shè)備狀態(tài)檢測服務(wù)的參數(shù)及特征模式,狀態(tài)發(fā)展評價準則及條件,面向安全保障的決策理論方法,穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據(jù)及判據(jù)等。
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