設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控培訓(xùn)

在智能制造以及中國制造2025的大背景下，越來越多的的企業(yè)用戶開始運(yùn)用信息化的手段整合底層數(shù)據(jù)和管理軟件，開展設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的收集建模以達(dá)到智能化和柔性化的要求。設(shè)備制造商們也都在探索自己產(chǎn)品在基于數(shù)據(jù)方面的服務(wù)形態(tài)，如機(jī)床遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)控和維護(hù)服務(wù)，礦山風(fēng)電設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控等在TPM思想中早期的預(yù)防性維護(hù)更多是基于時(shí)間周期展開，不可避免的會(huì)有某種程度的過度維修而造成潛在成本浪費(fèi)，而基于實(shí)際狀態(tài)的預(yù)見性維護(hù)和基于條件的維護(hù)在早期因?yàn)閭鞲衅鞯扔布o法達(dá)到要求和數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴募夹g(shù)限制而無法實(shí)現(xiàn)，隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展，信息化領(lǐng)域、硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些基礎(chǔ)條件不再是瓶頸反而提供了更大的想象空間，相關(guān)的實(shí)施需求提上了日程。

一、傳統(tǒng)故障診斷的局限

1、傳統(tǒng)故障診斷方法與工具

2、傳統(tǒng)故障診斷的局限性

3、狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)對(duì)提高企業(yè)設(shè)備管理水平的作用和意義

討論：你身邊有哪些設(shè)備可以進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷，用哪些手段診斷，你了解這些設(shè)備嗎？

二、設(shè)備狀態(tài)特征提取

1、從張學(xué)友演唱會(huì)抓小偷的故事看故障診斷的智能化

●人臉識(shí)別與智能診斷的基本原理

●智能診斷的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用場(chǎng)景：實(shí)時(shí)、高效、遠(yuǎn)程

案例1：你是聽聲辯器的武林高手嗎？

2、設(shè)備狀態(tài)的“臉譜”：狀態(tài)特征的含義與作用

●為什么要提取設(shè)備狀態(tài)特征

●設(shè)備狀態(tài)特征的分類

●特征值的含義和作用

●提取特征值要做哪些準(zhǔn)備

●設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的“臉譜”抓取：設(shè)備狀態(tài)信號(hào)采集

●信號(hào)采集的手段

●音頻和振動(dòng)信號(hào)采集

●音頻和振動(dòng)信號(hào)的采樣頻率和頻譜

●振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析

●特征提取案例

●振動(dòng)和電壓等特征提取軟件介紹（自研版權(quán)）

案例2：利用軟件提取軸承振動(dòng)信號(hào)的設(shè)備狀態(tài)特征

●音頻和振動(dòng)信號(hào)分析

●小波包和小波包特征

●小波包和頻譜分析軟件介紹（自研版權(quán)）

案例3：高壓泵聲音信號(hào)的頻譜圖繪制和小波包特征提取

案例4：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)聲音信號(hào)的頻譜圖繪制和小波包特征提?。?

●利用控制圖進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行趨勢(shì)的判斷

●控制圖的概念

●設(shè)備運(yùn)行趨勢(shì)的控制圖判別法則

●利用軟件（自研版權(quán)）繪制控制圖

案例5：利用控制圖判別鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行趨勢(shì)

案例6：利用控制圖判別制動(dòng)器制動(dòng)性能趨勢(shì)

案例7：利用控制圖發(fā)現(xiàn)軸承早期故障

案例8：利用控制圖判別高壓泵運(yùn)行趨勢(shì)

●故障診斷的基石——特征優(yōu)化技術(shù)

●為什么要進(jìn)行特征優(yōu)化？

●特征優(yōu)化方法●Relief算法簡(jiǎn)介

●使用特征優(yōu)化軟件（自研版權(quán)）進(jìn)行特征優(yōu)化？

案例9：鼓風(fēng)機(jī)故障特征的優(yōu)化

案例10：軸承故障特征的優(yōu)化

案例11：高壓油泵特征的優(yōu)化

案例12：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)特征的優(yōu)化

案例12：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)特征的優(yōu)化

●基于人工智能的故障診斷技術(shù)

●利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)備故障智能診斷

●利用鄰近算法進(jìn)行設(shè)備故障智能診斷

●利用支持向量機(jī)進(jìn)行設(shè)備故障智能診斷

●利用故障智能診斷軟件（自研版權(quán)）實(shí)現(xiàn)故障診斷

案例13：鼓風(fēng)機(jī)故障智能診斷

案例14：軸承故障智能診斷

案例15：高壓油泵故障智能診斷

案例16：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障智能診斷

●設(shè)備維護(hù)利器——故障樹介紹

●故障樹基本原理

●故障樹分析步驟

●故障樹軟件的基本操作

案例17：溢流閥故障樹分析

●故障樹的定性分析

●故障樹的定量分析