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根据监测情况及时调用系统内部的“知识库”, 通过数据分析与人机对话,风机, 进行分级诊断, 并应用模糊模态识

别、不推理与分级综合评判的诊断策略, 得出诊断结论并给出故障发生的置信度与解决措施。还有郑州

工业大学的 MMDS- 9000 系统、西安交通大学的 RMDS 系统和 RD- 20、哈尔滨工业大学及浙江大学的 ZHZ-

10 系统、华中科技大学的 HZ- 1 系统。这些系统也能用于风机的故障诊断。

5 风机状态监测与故障诊断技术的发展趋势[29]

(1)整体系统, 已从单纯监测分析诊断向主动控制的方向发展。整个系统向着可靠性、智能化、开放性以及

与设备融合为一体的方向发展, 例如, 利用可控电磁阻尼器和参数可控挤压油膜阻尼器来在线消除机组失稳



风机

④ 分形维数

分形是非线性理论中的概念,屋顶风机, 是事物的形状、形态、结构和*的分解、分割、分裂与分析, 是事物从整体

向局部、从宏观向微观转化的过程。机械设备发生故障时, 振动信号通常变得更为复杂、不规则, 分形维数能

够描述信号的复杂性和不规则性, 研究表明,隧道风机, 可以将其作为故障征兆来识别设备的状态。文献[13]结合小波分

析对汽轮发电机组轴承发生松动故障前后振动信号的分形维数进行了计算, 得到了不同的结果。文献[14]在



2 故障征兆提取

风机的振动信号反映了风机设备的运

行状况, 其时域、频域和幅值域分析结果均 图 1 风机振动因果图

可以作为故障征兆。由于以快速 Fourier 变换(FFT) 为基础的数字信号处理技术在机械动力学中广泛应用,

测试分析方法已经达到了比较完善的程度, 而且, 风机的振动信号在频域内的能量分布具有比较明显的特

点, 因此, 目前的风机故障诊断仍以振动信号的频域特征作为主要的故障征兆。

(1) 功率谱估计

由于风机振动信号在频域内具有明显的分布特征, 因此, 各种功率谱估计技术在故障征兆提取中得到了



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