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技術(shù)文章
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
點擊次數(shù)：1870 發(fā)布時間：2020-6-5
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(zhǔn)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(fù)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(zhǔn)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(zhǔn)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,。