1、“.....年山西电厂台万干瓦汽轮发电机组毁坏，直接损失达千万元。据统计，重要设备因事故停机造成的损失极为严重个乙烯球罐停产天，损失产值万元，利润万元台大型化纤设备停产小时，损失产值万元。英国有人在年发表论文认为，对大型汽轮发电机组进行振动监视，获利与投资之比为，在英国西南地区，每台发电机组如减少的事故与检修损失，每年获利可达亿英镑。这表明采用设备诊断技术，保证设备可靠而有效地运行是极为重要的。国内外研究现状简述当前我国的些民用工业，尤其是冶金石化和电力等流程工业，在开发和应用设备诊断技术方面走在了前面，因为这些工业的关键设备旦发生事故就会造成很大损失。原冶金工业部首先在东北大学和北京科技大学培养了从事故阵诊断的研究生，已有批硕士生和博士生毕业，其次以北京冶金设备研究所为基地建立设备诊断研究室，并开展了测试培训和咨询工作。年确定宝山钢铁集团公司和太原钢铁公司为开展诊断技术的试点单位，建立丁振动红外和铁谱三个实验室......”。

2、“.....研制了型风机轴承在纹监测系统在红外和热保方面对电气设备进行简易诊断对炉壳炉衬腐蚀的诊断都取得了好的效果在铁谱技术方面对脱锭吊车的油泵油液进行铁谱分析，为液压泵随动阀等部件的磨损找出了预防措施。东北大学与唐山钢铁集团公司合作研制了轧机轧制力矩在线监测系统轧机工作状态监测系统，又与本钢合作研制了万能板坯轧机工作状态监测系统，开发出轧钢机工作状态监测系统列入国家八五重点科研成果推广计划东北大学研制的风机工作状态监测系统列入年国家重点科技成果推广计划。水电行业以大机组为重点开展了机械设备故障诊断的研究，应用红外热像技术进行设备诊断对安全运行起到了良好作用，制成了比国外漏水继电器性能优越的双水内冷发电机漏水报警系统。研制出用于变压器故障诊断的气相色谱仪，利用声发射技术测定锅炉炉管和汽包焊缝。此外，机械行业在现场简易诊断和精密诊断方面，航空工业在研制诊断仪器方面......”。

3、“.....铁道部门在进行内燃机车油液的光谱铁谱分析和电力机车诊断方面，以及交通部门在实施汽车不解体检测等方面都是卓有成效的。国内些重点大学像西安交通大学东北大学等相继建立丁故障诊断工程中心目前不少高等院校都在培养故障诊断方面的硕士和博士研究生，这些学校有西安交通大学上海交通大学东北大学北京科技大学南京航空学院哈尔滨工业大学等等。美国从年在美宇航局和海军研究所的倡导下，由企业和大学参加成立了机械故障诊断技术的研究组织，开展机械设备的故障机理，检测诊断和预测等方面的研究。另外俄亥俄州立大学开展了根据振动的解析对轴承齿轮发动机及般回转机械的诊断技术研究。相继锅炉压力容器等静止机械的检测诊断中心，根据美国机械工程学会的规定开展静止机械的故障诊断技术研究，制定了系列规程标准。同时些监测仪器设备公司也研制并生产各类型检测诊断仪器，如公司开发的旋转机械在线监测装置在实际应用取得良好效果......”。

4、“.....并在些方面处于领先地位。设备故障诊断技术的发展趋势设备故障诊断技术发展到今天，己成为门的跨学科的综合信息处理技术，它可简单的划分为传统的诊断方法数学诊断方法以及智能诊断方法。传统的诊断方法包括振动监测技术油液分析技术噪声监测技术红外测温技术声发射技术以及无损检测技术等数学诊断方法包括基于贝叶斯决策判据以及基于线性和非线性判别函数的模式识别方法基于概率统计的时序模型诊断方法基于距离判据的故障诊断方法模糊诊断原理灰色系统诊断方法故障树分析法小波分析法以及混沌分析与分形几何法等智能诊断方法包括模糊逻辑专家系统神经网络和进化计算方法如遗传算法等。设备故障诊断技术与当代前沿科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化多维化，诊断理论诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具体来说表现在如下方面。与当代最新传感器技术尤其是激光测试技术的融合。近年来......”。

5、“.....并且己经成功应用于测振和旋转机械对中等方面。与最新信号处理方法相融合。随着新的信号处理方法在设备故障诊断领域中的应用，传统的基于快速傅立叶变换的机械设备信号分析技术将会有新的突破性进展。与非线性原理和方法的融合，机械设备在发生故障时，其行为往往表现为非线性。如旋转机械的转子在不平衡外力的作用下表现出的非线性特征。随着混沌与分形几何方法的日趋完善，这类诊断问题必将得到进步解决。与多元传感器信息的融合。现代的大生产要求对设备进行全方位多角度的监测与维护，以便对设备的运行状态有整体的全方面的了解。因此在进行设备故障诊断时，可采用多个传感器同时对设备的各个部位进行监测，然后按照定的方法将这些信息融合起来，如人工神经网络方法。与现代智能方法的融合。现代智能方法包括专家系统模糊逻辑神经网络进化算法等。现代智能方法在设备故障诊断技术中己得到广泛的应用。随着智能技术的不断发展......”。

6、“.....最终使齿面金属小块剥落，形成系列小坑，称为点蚀。严重时，点蚀扩大，连成片，齿面金属整块剥落，直至造成断齿。齿面胶合和擦伤失效比例约对于重载和高速的齿轮传动，由于工作区温度较高，加之润滑条件不合适如粘度过低等，齿面问的油膜破裂，引起个齿面与另个齿面的金属熔融粘着，形成垂直于节线的划痕胶合。此外，新齿轮未经跑合时，在局部也会产生这种现象，使齿轮擦伤。齿面磨损失效比例约为由于润滑油或其它原因，在齿面上有污物，尘埃沙粒金属屑木等，润滑油供应不足，则齿面上将发生剧烈的磨粒磨损，其结果使齿廓的尺寸显著改变，侧隙加大，不但振动与噪音大，而且最终会导致断齿。其它失效比例约如塑性变形化学腐蚀齿面龟裂等。齿轮的动力学分析齿轮具有定的质量，轮齿视为弹簧，则齿轮副可看作是个振动系统，如图所示图齿轮副的力字模型其运动微分方程为式中为沿作用线上齿轮的相对位移为齿轮啮合阻尼为齿轮啮合刚度......”。

7、“.....即若略去齿面摩擦力的影响，则，并将分解其中为齿轮受载后的平均静变形为齿轮误差及故障引起的相对位移故障函数。式中为齿轮旋转周期误差的幅值为齿轮啮合周期误差的幅值为齿轮啮合周期误差的相位角为齿轮回转角速度为齿轮啮合角速度。由和两式可得由式可知，该公式的左侧代表齿轮副本身的振动特征，右侧为激振函数。由激振函数可以看出，齿轮的振动来源于两部分部分为，它与齿轮的误差和故障无关，所以称为常规振动另部分为它取决于齿轮的综合刚度和故障函数，这部分可以较好地解释齿轮信号中边频的存在以及与故障的关系。齿轮的固有振动齿轮受周期性冲击载荷的作用，在啮合过程中，产生振动的高频分量就是齿轮的固有振动频率......”。

8、“.....和为齿轮的等效质量和刚度系数。齿轮的固有振动频率在正常和异常状态下都会发生，它的固有频率般比轴承的固有频率低，大约为到。齿轮振动中的其他成分齿轮的振动信号中，除了存在啮合频率边频成分外，还存在其他的振动成分。附加脉冲附加脉冲是由齿轮动平衡不良对中不良和机械松动等原因引起的。般不会超过啮合频率。但齿轮的严重局部故障，如严重剥落断齿等也会引起附加脉冲，在低频段上表现为齿轮旋转频率及谐波成分的增加。隐含谱线隐含谱线产生的原因是由于加工过程中带来的周期性缺陷。该频率不受载荷的影响，当齿轮运转段时间均匀磨损后，啮合频率各次谐波的振动分量逐渐增加，而隐含成分及其各次谐波逐渐下降。轴承振动由于测量齿轮振动的测点通常选择在轴承座上，因此需考虑到所测得的信号中也包含了轴承振动的信号。般情况下常规振动，轴承明显低于齿轮个数量级滚动轴承诊断不宜在齿轮振动频率范围内进行，而应在高频段或采用其他方法解决当滚动轴承出现严重故障时......”。

9、“.....滚动轴承及齿轮的故障信号分析滚动轴承的故障信号分析滚动轴承在运行过程中出现故障，要产生突变的冲击脉冲力，该脉冲力为宽带信号，往往覆盖轴承各个固有频率从而引起轴承的振动，同时引起的振动响应往往会被较大的振动信号掩盖，从而无法从功率谱中分辨出来。小波分析由于同时具有分析信号时域与频域的特性，所以能够有效分辨并提取出故障频率。本文利用小波分析的方法对采集的信号进行频谱分析，找出轴承元件的故障特征频率，以此判断滚动轴承的故障部位。从图的时域波形图上无法看出是否存在外环故障。对图的信号用正交小波基进行层小波分解，分解后得到图所示的小波细节信号。其中分别表示第层的细节信号。从小波分解的细节信号中还未能发现外环的特征频率。为了进步提取外环故障特征频率，对前三层细节信号做包络谱分析，结果如图所示。从图中可以发现，第层细节信号包络谱出现的故障频率比较明显，故障频率为。通过对照轴承故障特征频率可知......”。