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故障診斷新技術(shù)范文第1篇

[關(guān)鍵詞]高新技術(shù)；變壓器；專家系統(tǒng)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法；故障診斷

中圖分類號(hào)：TM407 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2015）26-0297-02

前言

電力變壓器是電力系統(tǒng)中的重要組成部分，是保障電力系統(tǒng)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)備。因此，做好電力變壓器中的故障診斷工作尤為重要，不僅能夠保證電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，還能提升電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率?，F(xiàn)階段，隨著高新技術(shù)的飛速發(fā)展，這一技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的推廣并應(yīng)用，在變壓器的故障診斷過程中，高新技術(shù)能夠解決很多傳統(tǒng)方法無法解決的難題。因此，高新技術(shù)應(yīng)用于變壓器故障診斷中得到人們的廣泛關(guān)注與重視，尤其是專家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。

一、專家系統(tǒng)法

（一）專家系統(tǒng)的知識(shí)庫結(jié)構(gòu)

專家系統(tǒng)法在變壓器故障診斷中由多個(gè)方面造成，主要有知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫、解釋機(jī)制、推理機(jī)以及人工借口。其中專家系統(tǒng)的核心內(nèi)容就是知識(shí)庫。如下圖1所示：

TFDES的工作重心是以氣體色譜為主體，結(jié)合油中的溶解氣體色譜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，在研究過程中分析變壓器運(yùn)行狀況時(shí)主要采用三比值法和特征氣體法，從而診斷變壓器運(yùn)行是否正常，在運(yùn)行過程中，變壓器是否有老化、放電、過熱等故障。此外，還需結(jié)合變壓器外部檢修情況進(jìn)行分析，主要進(jìn)行絕緣油特性、絕緣預(yù)防性等檢修項(xiàng)目，從而構(gòu)建專家系統(tǒng)的知識(shí)庫結(jié)構(gòu)。

綜合分析這一模塊主要是結(jié)合氣體色譜分析、外部檢查、絕緣油特性、絕緣預(yù)防性進(jìn)行綜合分析，保證變壓器故障診斷的準(zhǔn)確性、真實(shí)性、科學(xué)性，并向工作人員傳遞“繼續(xù)運(yùn)行”或“關(guān)機(jī)”等指示信息。此外，TFDES中的協(xié)調(diào)器是最重要的一個(gè)模塊，起到控制、與其他模塊進(jìn)行協(xié)調(diào)工作的作用。

（二）專家系統(tǒng)的特點(diǎn)

1、專家系統(tǒng)的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)是采用了國內(nèi)最先進(jìn)的產(chǎn)生式系統(tǒng)，其知識(shí)庫是模塊式的結(jié)構(gòu)，模塊與模塊之間都是獨(dú)立工作，方便日后知識(shí)庫的二次更新與升級(jí)，對(duì)知識(shí)庫的維護(hù)工作帶來了便利性。

2、專家系統(tǒng)運(yùn)用TURBO-PROLOG語言的優(yōu)勢，進(jìn)一步反向推理目標(biāo)驅(qū)動(dòng)，與此同時(shí)，引入模糊控制理論，故而能夠成功的解決變壓器故障中的模糊問題。

3、專家系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫主要由兩部分組成，主要是絕緣預(yù)防數(shù)據(jù)庫、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫。其中絕緣預(yù)防數(shù)據(jù)庫能夠?qū)⒏鞣N氣體信息與絕緣預(yù)防數(shù)據(jù)輸入到計(jì)算機(jī)中去，便于用戶實(shí)時(shí)查詢或管理。此外，專家系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論，研究出變壓器運(yùn)行的變化趨勢。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫主要起到承上啟下的作用，將上文中的推理結(jié)果與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在系統(tǒng)中，當(dāng)用戶需要解釋時(shí)，給用戶提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)，以供解釋機(jī)制取用。

二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（一）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)是指模擬人腦進(jìn)行信息處理。這一方法具備較強(qiáng)的自主組織、自主學(xué)習(xí)的能力，能反映非線性的工作關(guān)系。如圖2所示：

TFDANN的工作流程主要有兩個(gè)時(shí)期：

1、學(xué)習(xí)期

一般情況而言，在學(xué)習(xí)過程中，變壓器中的氣體分析數(shù)據(jù)與其他測量數(shù)據(jù)是早多種歷史計(jì)算數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上運(yùn)算出來的，同時(shí)將數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中，采用反向推理法，計(jì)算出權(quán)值和閾值。

2、工作期

在診斷變壓器的故障過程中，計(jì)算的數(shù)據(jù)是經(jīng)過多次變壓器測量是結(jié)果，最后總結(jié)出網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出數(shù)據(jù)，并將之與預(yù)期中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析。

在圖2中，TFDANN主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模塊化結(jié)構(gòu)，模塊與模塊之間都是相互獨(dú)立的，單獨(dú)進(jìn)行工作。其中BP1是特征氣體模塊，其輸入特征元素X1～X6分別為H2、CH4、C2H4、C2H2、C2H6、CO6種氣體在TCG中的含量；其輸出Y1～Y4分別對(duì)應(yīng)于變壓器故障診斷中的正常、過熱、電暈、電弧4種情況。如圖3所示：

在圖2中，BP2屬于三比值模塊結(jié)構(gòu)，其中X7～X9這一階段分表表示了C2H2、（C2H4、CH4）、（H2、C2H4）、C2H6的比值特征化學(xué)元素，輸出Y5～Y12分別表示變壓器的故障性質(zhì)。此外，BP3表示絕緣油特性試驗(yàn)?zāi)K，它的輸入特征元素X10～X15分別表示酸值、電阻率、含水量、表面張力、介損、擊穿電壓等6種情況，輸出Y13～Y15分別表示絕緣油良好、要注意、不良等3種情況。BP4表示變壓器外部檢查模塊，輸入特征元素X16～X20分表表示變壓器運(yùn)行中的油溫、油位及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，輸出Y16～Y17分別表示變壓器外部或內(nèi)部的運(yùn)行情況。

TFDANN結(jié)構(gòu)中的核心模塊工作原理是：結(jié)合其他模塊的輸出結(jié)果進(jìn)行多方面、多角度、多層次的比較分析，通過故障診斷經(jīng)驗(yàn)與先進(jìn)的技術(shù)有機(jī)結(jié)合分析，從而做出正確的故障判斷。

（二）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用反向傳播計(jì)算法，能夠進(jìn)行科學(xué)的分類，將故障信息分為模糊一類與非模糊一類，與此同時(shí)，引進(jìn)模糊控制理論，就能解決一些模糊故障的數(shù)據(jù)處理問題。

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入與輸出分別表示變壓器故障的癥狀與故障的性質(zhì)，從而構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊化結(jié)構(gòu)，有效的將傳統(tǒng)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)簡化了，縮小了用戶的檢索信息范圍，提升了信息處理速度，改善了變壓器故障診斷工作效果。同時(shí)，各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的工作流程變得簡單化，提升了診斷速度，便于日后軟件的升級(jí)與更新。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有較好的人機(jī)借口，不僅可以在屏幕上顯示變壓器的運(yùn)行動(dòng)態(tài)圖，還具備打印輸出的功能，這一方法具有較高的實(shí)用性、可操作性。

三、變壓器故障診斷實(shí)例分析

例如，發(fā)電廠變壓器的額定容量設(shè)定為65MVA，額定電壓設(shè)定為110、35、10.5KV，根據(jù)采樣數(shù)據(jù)制作出表1，絕緣油特性的試驗(yàn)數(shù)據(jù)制作出表2，絕緣預(yù)防性試驗(yàn)數(shù)據(jù)制作出表3，如表1，2，3所示：

根據(jù)以上數(shù)據(jù)顯示，通過專家系統(tǒng)法（TFDES）與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（TFDANN）診斷得出以下結(jié)果：

（一）專家系統(tǒng)法診斷

結(jié)合氣體色譜數(shù)據(jù)比較分析發(fā)現(xiàn)：H2、C2H2和總烴都大于三比值（102）的正常范圍，變壓器的內(nèi)部運(yùn)行正常。因此，診斷結(jié)果為高能量放電癥狀。

（二）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法診斷

BP1這一模塊的輸出Y4值為0.9835，其余模塊的輸出值為0，這一現(xiàn)象說明變壓器中的電弧放電；BP2這一模塊的輸出Y9值為0.9998，這一現(xiàn)象說明變壓器高能量放電；BP3和BP4輸出數(shù)據(jù)顯示變壓器中的內(nèi)部運(yùn)行不良。因此，綜合以上數(shù)據(jù)顯示發(fā)現(xiàn)：變壓器內(nèi)部運(yùn)行不良，診斷結(jié)果為高能量放電癥狀，故障部位在變壓器中的定壓繞組處。

（三）指導(dǎo)意見

立刻通知工作人員停機(jī)，取芯檢查，著重檢查定壓繞組部位。

結(jié)語

綜上所述，電力變壓器故障診斷過程中引入專家系統(tǒng)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法起到重要作用，有效的診斷出變壓器的故障原因。近年來，DGA數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)逐步受到各電力企業(yè)、變電站的重視，紛紛建立了DGA數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并將其系統(tǒng)中的信息數(shù)據(jù)輸入到計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行備份。這些信息數(shù)據(jù)資源給故障診斷技術(shù)趨向數(shù)字化、智能化、一體化提供了可能。人工智能技術(shù)不是一朝一夕能夠?qū)崿F(xiàn)的，它是一項(xiàng)系統(tǒng)性的工程，需要技術(shù)人員不斷的分析、改進(jìn)、歸納、總結(jié)、創(chuàng)新，有效的將理論知識(shí)與實(shí)踐活動(dòng)聯(lián)系起來。此外，人工智能型系統(tǒng)發(fā)展空間較大，前景無限。

參考文獻(xiàn)

[1] 田振寧.案例推理技術(shù)在大型電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用[D].上海電力學(xué)院，2010.

故障診斷新技術(shù)范文第2篇

[關(guān)鍵詞]機(jī)械；信息技術(shù)；故障

中圖分類號(hào)：TP306 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2014）35-0277-01

信息融合是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來自多個(gè)傳感器或多源的觀測信息進(jìn)行分析、綜合處理，從而得出決策和估計(jì)任務(wù)所需的信息的處理過程。在一定的程度上，這不僅僅是單純的數(shù)據(jù)融合，它所包含的內(nèi)涵非常廣泛，所探測的信息、信號(hào)也更加確切，并具有很強(qiáng)的概括性。目前，我國機(jī)械故障診斷方法大多采用傳統(tǒng)的診斷方式，這種方式往往只能對(duì)一種信息或幾種信息進(jìn)行觀察和分析，而不能對(duì)多種信息進(jìn)行多層次、多角度的觀察和分析，給故障診斷的有效性帶來很大的局限，也令人質(zhì)疑故障診斷的結(jié)果是否可靠。因此，信息融合技術(shù)的應(yīng)用，既保證了多傳感器獲得信息的準(zhǔn)確性，也提高了機(jī)械故障診斷結(jié)果的可信度。

一、傳統(tǒng)機(jī)械故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀

（一）傳統(tǒng)機(jī)械故障診斷的局限性

傳統(tǒng)的機(jī)械故障診斷技術(shù)，在進(jìn)行機(jī)械故障診斷的過程中，只能對(duì)機(jī)械信息中的一種或幾種進(jìn)行觀察和分析，并不能對(duì)機(jī)械故障的信息進(jìn)行全面的集合，從而使機(jī)械故障診斷的結(jié)果是局域性的。例如，通過振動(dòng)加速度信號(hào)對(duì)軸承狀態(tài)進(jìn)行診斷時(shí)，就是因?yàn)樾盘?hào)類型太過單一，能獲得的軸承狀態(tài)信息太少，而導(dǎo)致很難對(duì)軸承狀態(tài)特征得出準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。如果能對(duì)軸承狀態(tài)的多種信息，例如軸承油的溫度信息、油樣信息等進(jìn)行多層次、多角度的觀察和分析，將會(huì)對(duì)軸承狀態(tài)做出更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。

（二）傳統(tǒng)機(jī)械故障診斷結(jié)果的不確定性

我們并不否認(rèn)通過一種或者幾種信息可以對(duì)機(jī)械故障做出判斷，但是在很多的情況下，這種判斷的結(jié)果并不可靠。在機(jī)械故障診斷的過程中，利用多種信息得出的判斷，相對(duì)于只利用一種信息得出的判斷而言，結(jié)論會(huì)更加令人信服。例如，在診斷齒輪裂紋時(shí)，只利用箱體振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行分析得出的結(jié)論，顯然不具有很強(qiáng)的說服力，令人質(zhì)疑結(jié)果的可靠性。

二、機(jī)械故障診斷引進(jìn)信息融合技術(shù)的必然性

（一）多傳感器的應(yīng)用提供了不同通道的信息

傳統(tǒng)機(jī)械故障診斷的方式只能利用一種或者幾種信息來提取機(jī)械的狀態(tài)特征，隨著機(jī)械故障系統(tǒng)越來越復(fù)雜，越來越多的傳感器被用來探測和感受信息，并且類型多種多樣。并且不同類型的多個(gè)傳感器，能夠探測和感受到機(jī)械不同類型、不同部位的大量信息。因此，對(duì)機(jī)械故障診斷技術(shù)提出了更高的要求。

（二）多種多樣故障的表現(xiàn)形式增加了診斷的難度

由于機(jī)械故障系統(tǒng)的龐大化，故障產(chǎn)生的原因也更加復(fù)雜，不同的故障原因也可以是同一特征的故障表現(xiàn)形式，這就對(duì)機(jī)械故障診斷技術(shù)提出了更高的要求。例如，引起旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子異常震動(dòng)的原因可以是機(jī)械軸承座松動(dòng)也可以是轉(zhuǎn)子相互碰撞以及其他原因。盡管使旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子發(fā)生異常震動(dòng)的原因不同，但是它的結(jié)果表現(xiàn)出來都是一樣的。因此，在這種情況下是很難通過同一種信號(hào)觀察和分析出故障產(chǎn)生的原因。

（三）信息的不完整提高了診斷對(duì)象的不確定性

在機(jī)械故障診斷的過程中，很多因素可能導(dǎo)致傳感器探測和感受到的信息不完整或是不精確，提高了診斷對(duì)象的不確定性，使得故障診斷技術(shù)很難確定具體的診斷對(duì)象是什么。

三、機(jī)械故障診斷過程中信息融合技術(shù)

（一）以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的信息融合方法

簡單地說，它是一種以人腦神經(jīng)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，由大量處理單元組成的非線性大規(guī)模自適應(yīng)動(dòng)力系統(tǒng)。它不但模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)、記憶、計(jì)算等能力，還在一定的程度上具有了智能信息處理、檢索等功能，有效地將信息管理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)結(jié)合為一體，沒有任何的局限性和不確定性。具體講，它能夠從各種類型的多個(gè)傳感器探測的信息中提取出各種狀態(tài)特征，并使各種狀態(tài)特征精確地對(duì)應(yīng)著機(jī)械的各種故障和運(yùn)行狀態(tài)，準(zhǔn)確地找出機(jī)械故障的原因。

（二）以貝葉斯理論為基礎(chǔ)的信息融合方法

在機(jī)械故障診斷的過程中，往往因?yàn)樵\斷對(duì)象的不確定性，或是機(jī)械運(yùn)動(dòng)的聲音太過嘈雜等原因，使得傳感器獲得的信息大多是不全面或不精確的。這樣不確定的信息，就使的傳統(tǒng)診斷技術(shù)很難從中提取出機(jī)械的狀態(tài)特征，精確地診斷出機(jī)械故障的原因，而貝葉斯理論就是針對(duì)這種情況提出的。貝葉斯理論是在概率密度函數(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展和建立的推理方法。在機(jī)械運(yùn)動(dòng)的過程中，可能會(huì)隨機(jī)地出現(xiàn)很多問題。問題出現(xiàn)的時(shí)機(jī)看似非常隨便，但是卻有一定的規(guī)律，而概率密度函數(shù)就是對(duì)這種規(guī)律最嚴(yán)密的計(jì)算方式。因此貝葉斯方法以概率密度學(xué)為基礎(chǔ)，可以對(duì)傳感器的各種類型、各個(gè)部位的信息，進(jìn)行綜合觀察和分析，得出準(zhǔn)確的機(jī)械狀態(tài)特征，進(jìn)而對(duì)故障進(jìn)行分類。

（三）以D-S理論為基礎(chǔ)的信息融合方法

貝葉斯方法和傳統(tǒng)的故障診斷方法相比，的確實(shí)現(xiàn)了重大突破而取得了很大的成效，但是這種方法在某些方面存在著一定的缺陷。尤其是它不能在所有傳感器抽象級(jí)上給出精確的可信度表示。而D-S理論就是基于這點(diǎn)產(chǎn)生的。D-S理論將每一種可能產(chǎn)生的故障稱之為假設(shè)，各種可能故障的集合又叫做識(shí)別框，而可能故障的各種狀態(tài)特征就是證據(jù)。

在故障診斷的過程中，它先是計(jì)算各個(gè)證據(jù)的基本概率分配函數(shù)、信任函數(shù)和似然函數(shù)，再計(jì)算所有證據(jù)聯(lián)合作用下的基本概率分配數(shù)、信任函數(shù)和似然函數(shù)，最后選擇聯(lián)合作用下支持率最大的假設(shè)，從而找到機(jī)械的故障。同時(shí)D-S理論作為貝葉斯的推理理論，兩種方法的結(jié)合才是故障診斷的最佳方選擇。

四、機(jī)械故障中信息融入技術(shù)的應(yīng)用

多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在進(jìn)行故障診斷過程中，構(gòu)建了三大融合模塊，即數(shù)據(jù)級(jí)融合模塊、特征極并行多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部診斷模塊和決策級(jí)D-S證據(jù)理論的融合診斷模塊。它可以從不同類型的多傳感器的信息中，提取出精確的狀態(tài)特征，把其進(jìn)行分類整理，判斷出正確的故障原因。下面就以液壓設(shè)備的故障為例，簡單講解信息融合技術(shù)是如何發(fā)揮效果的。

信息自動(dòng)化的發(fā)展，使得液壓設(shè)備的故障系統(tǒng)復(fù)雜化和龐大化。液壓設(shè)備不僅有泄漏、腐蝕、液壓卡死等各種各樣的故障表現(xiàn)形式，而且需要監(jiān)測的設(shè)備工作參數(shù)內(nèi)容也是紛繁復(fù)雜?？梢哉f，故障產(chǎn)生的因果關(guān)系非常復(fù)雜，故障發(fā)生的隨機(jī)性也相對(duì)分散，這給正確地診斷故障帶來很大的難度。顯然，用傳統(tǒng)單一信號(hào)的診斷方法已經(jīng)得不到正確的故障原因。而多傳感器的信息融合技術(shù)的使用，可以對(duì)液壓設(shè)備的各個(gè)工作參數(shù)進(jìn)行合理地融合，有效地獲得設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)特征，從而對(duì)故障進(jìn)行正確的判斷。

參考文獻(xiàn)

[1]陳昌斌.機(jī)械設(shè)備故障檢測診斷技術(shù)概述[J].中國水運(yùn)（下半月），2012，（02）.

故障診斷新技術(shù)范文第3篇

文／湖南張葵葵 北京 程玉光 湖南 夏富民一、德系轎車診斷技術(shù)的最新發(fā)展

隨著信息、舒適、駕車輔助功能的增加，新一代寶馬、大眾、奔馳轎車的電控單元越來越多，車裁網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也越來越復(fù)雜，使得故障診斷難度提升，但德系轎車車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)診斷技術(shù)具有以下共同點(diǎn)。

1．診斷數(shù)據(jù)在線傳回德國

德系車已實(shí)現(xiàn)將在線診斷數(shù)據(jù)歸檔到德國中央數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如大眾歸口到德國總部沃爾夫斯堡中央數(shù)據(jù)庫。

2．車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模塊化

德系車的車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)按功能和網(wǎng)絡(luò)傳播速度劃分為三大功能區(qū)域：首要功能區(qū)域、次要功能區(qū)域、舒適功能區(qū)域。酋要功能區(qū)域指讓車輛在路上較容易地到達(dá)指定點(diǎn)的所有電控單元組成的區(qū)域；次要功能指在車輛行駛過程中，能讓駕駛員和乘客通過功能鍵實(shí)現(xiàn)一些便捷調(diào)整功能（如音箱系統(tǒng)、室內(nèi)溫度）的所有電控單元組成的區(qū)域：舒適功能區(qū)域內(nèi)的電控單元數(shù)量則在逐漸遞增，如遠(yuǎn)程信恩處理、交流聊天功能、導(dǎo)航功能等；其他有在線診斷監(jiān)控、優(yōu)化儀表顯示區(qū)域。

以大眾車為例，其車載CAN網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分為驅(qū)動(dòng)CAN、舒適／便捷CAN、信息娛樂CAN、組合儀表CAN、診斷CAN，這些車載網(wǎng)絡(luò)中的分支區(qū)域系統(tǒng)是由網(wǎng)關(guān)星形連接在一起，診斷測試儀對(duì)電控單元的診斷要通過網(wǎng)關(guān)進(jìn)行間接連接，如圖1所示。

3.專用診斷儀診斷圖示化

專用診斷儀內(nèi)診斷界面框架體系與車載網(wǎng)絡(luò)體系一致，診斷圖示化，脈絡(luò)清晰，如大眾診斷系統(tǒng)軟件體系ODIS（圖2），方框變黑色表示該控制單元已安裝，方框變黑且填充紅色則表示該電控單元有控制，方框呈灰色則表示車輛未安裝該電控單元。

4．更新三個(gè)理念

德系車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)故障診斷更新了三個(gè)理念：①維護(hù)保養(yǎng)不再依賴?yán)锍虜?shù)，而是基于事件服務(wù)(CBS)，如更換制動(dòng)蹄片、發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油，并將車輛維護(hù)信息集成在鑰匙中，最終傳輸?shù)浇?jīng)銷店總系統(tǒng)中，為客戶提供最優(yōu)化的服務(wù)保養(yǎng)；②實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程在線匹配，如增減功能或更換電控單元后的系統(tǒng)匹配，保證網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的安全；③可將故障診斷數(shù)據(jù)直接傳遞到德國總部進(jìn)一步診斷。

基于事件服務(wù)(CBS)就是按需維護(hù)，沒有標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間間隔可參照，是通過傳感器或電控單元來持續(xù)監(jiān)測主要車輛部件并判斷是否需要維護(hù)，維護(hù)提醒信息則出現(xiàn)在儀表顯示屏上，基于事件服務(wù)大大延長7維護(hù)保養(yǎng)間隔。

二、德系轎車CAN總線故障類型

依據(jù)lS011898-3協(xié)議車裁網(wǎng)絡(luò)故障分成電源故障和總線故障兩個(gè)主要類型。電源故障指車載網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)本身的電源線或搭鐵線新路故障，而CAN總線故障叉分為如下類型(國3): CAN總線(CAN_H或CAN_L)對(duì)某一控制單元斷路故障（故障1和2）、CAN總線(CAN_H或CAN_L)對(duì)正極短路故障（故障3和6）、CAN總線(CAN_H或CAN_L)對(duì)地短路故障（故障5和4）、CAN總線CAN_H與CAN_L彼此之間短路故障（故障7，CAN總線CAN_H和CAN_L在某一段信號(hào)反向傳輸故障）、CAN H和CAN_L同時(shí)斷路故障（故障8）、CAN總線終端電阻斷路（故障9）。故障8是不可恢復(fù)的，影響總線功能；而故障1-7、9是單線故障且可恢復(fù)，不影響總線功能（表1）。在正常工作模式里沒有線路故障，差動(dòng)接收CAN_H和CAN_L輸入信號(hào)，也可以用于單線傳輸，所有的單線傳輸期間EMC性能抗干擾性和輻射性比差動(dòng)模式差。

1．單線斷路時(shí)的局部故障

單線斷路故障是局部故障，信息只通過另一根未斷線正常傳輸。該類故障是間歇性癥狀表現(xiàn)，有時(shí)又會(huì)顯現(xiàn)正常。如圖4所示，CAN_H線斷路(故障1),第一輪信息傳輸中，故障在斷路點(diǎn)前未呈現(xiàn)故障征兆，在斷路點(diǎn)后呈現(xiàn)故障征兆，第二輪信息傳輸后，癥狀正好相反。因通信協(xié)議IS0 11992-1規(guī)定，當(dāng)節(jié)點(diǎn)之間通信中斷超時(shí)，確認(rèn)有故障后，節(jié)點(diǎn)之間的通信重新通過單線模式進(jìn)行。出現(xiàn)單線斷路故障時(shí)，不允許改變數(shù)據(jù)，還是保留故障信息及故障狀態(tài)，在未確定出是哪根線受到影響時(shí)，各節(jié)點(diǎn)將信號(hào)茌兩根網(wǎng)線上重置，直到確定出未響應(yīng)線為止。這種反復(fù)試驗(yàn)確認(rèn)故障的方法僅適合節(jié)點(diǎn)少的條件，在節(jié)點(diǎn)增多后，故障查找將變得十分復(fù)雜和費(fèi)時(shí)。這種單線斷路故障確認(rèn)模式僅適用于貨車和牽引車上的低速CAN，傳輸速率在125kbps。

2．單線短路時(shí)的全局故障

單線短路故障是全局故障，故障狀態(tài)很少改變，呈現(xiàn)靜止故障顯示?？偩€通信協(xié)議故障管理系統(tǒng)對(duì)此限制少，允許改變數(shù)據(jù)或清除。局部故障優(yōu)先權(quán)高于全局故障，體現(xiàn)在故障管理系統(tǒng)對(duì)斷路故障容忍度大，而對(duì)于全局故障則會(huì)盡快恢復(fù)。單線CAN_H和CAN L對(duì)電源短路（故障3和故障6），信號(hào)點(diǎn)要超出正常范圍，故障易被察覺，故障管理系統(tǒng)將對(duì)沒受影響的傳輸線進(jìn)行初始化。依據(jù)SAE J1939/12，這種超出范圍比較確認(rèn)故障的方法適合于短路檢測，缺點(diǎn)是需要輔助8V電源，低阻抗終端，且在車輛怠速時(shí)檢測結(jié)果不明顯。另外，從短路故障恢復(fù)到單線運(yùn)行模式后，整個(gè)系統(tǒng)的電磁兼容性能降低，對(duì)搭鐵偏置的包容性也降低。

CAN_H搭鐵短路(故障5)與CAN_H斷路（故障1）故障現(xiàn)象一樣，屬于局部故障，而CAN_L搭鐵（故障4）故障則屬于全局故障，檢測這類故障常常模棱兩可，需要電壓除外的輔助數(shù)據(jù)參照。單線工作模式不適用于高速CAN。

3．雙線互短時(shí)的全局故障

CAN H和CAN_L互短（故障7）時(shí)，總線還可工作。

4．雙線斷路故障

雙線斷路，總線被隔斷，總線不能正常工作。

5．終端電阻斷路故障

為了避免信號(hào)反射，在2個(gè)CAN總線用上分別連接一個(gè)1200的終端電阻。這兩個(gè)終端電阻并聯(lián)，并構(gòu)成一個(gè)60Q的等效電阻，關(guān)閉供電電壓后可以在數(shù)據(jù)線之間測量這個(gè)等效電阻，如把便于拆裝的控制單元從總線上脫開，然后在插頭上測量CAN_H和CAN_L之間的電阻(圉5)。單個(gè)電阻也可各自分開測量，則應(yīng)為120Ω。終端電阻斷路，依據(jù)分布式系統(tǒng)的特點(diǎn)總線還能正常工作，只是終端電控單元無法通信。

6．總線傳輸受干擾的三種情境

(1)總線信號(hào)電壓過低，有搭鐵傾向，通常低于+／一1V；

(2)泄漏電阻，通常高于5KO;

(3)電磁干擾，總線干擾會(huì)導(dǎo)致不可恢復(fù)的硬故障。

所有單線故障都可以被檢測到，故障3、4、6和7可被故障管理系統(tǒng)單獨(dú)檢測出來；故障1、2和5是被容錯(cuò)的，則需要輔助方法才可被檢測出來。局部故障現(xiàn)象是暫時(shí)的，相關(guān)故障信息會(huì)變化，而全局故障呈現(xiàn)靜態(tài)故障信息顯示，便于故障位置判斷。

三、車載網(wǎng)路的拓?fù)浞治?/p>

基于車用即時(shí)操作系統(tǒng)OSEK/VDX標(biāo)準(zhǔn)，其網(wǎng)絡(luò)管理(NM)模塊提供了與節(jié)點(diǎn)相關(guān)（本地）和網(wǎng)絡(luò)相關(guān)（全局）的管理辦法，使用邏輯環(huán)直接監(jiān)控節(jié)點(diǎn)。在邏輯環(huán)內(nèi)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)邏輯后繼，邏輯環(huán)的第一節(jié)點(diǎn)是最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的后繼。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都由其他節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控，通信次序與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)無關(guān)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符(ID值)，邏輯環(huán)信息被從最低ID健的節(jié)點(diǎn)向最高ID值的節(jié)點(diǎn)順序傳輸，再返回最低ID值的節(jié)點(diǎn)，形成邏輯環(huán)（圖6）。任何節(jié)點(diǎn)都必須向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息，并且從其他節(jié)點(diǎn)接收信息。畫出車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的拓?fù)浜唸D（圖7），依據(jù)邏輯環(huán)的功能，進(jìn)行故障診斷。用診斷儀檢測與電控單元1、電控單元2和電控單元3的通信，紅色線表示節(jié)點(diǎn)間不通信，若出現(xiàn)多個(gè)故障碼，從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D中分析出故障點(diǎn)在電控單元3與總線通信中斷。

故障診斷新技術(shù)范文第4篇

關(guān)鍵詞：故障樹分析 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 故障診斷

中圖分類號(hào)：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2014）05-0109-01

由于網(wǎng)絡(luò)信息化的快速發(fā)展，使得車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)組成更加復(fù)雜，人們對(duì)于車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的故障診斷日益重視。建立準(zhǔn)確、可靠、快速的故障診斷是完善車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)性能的客觀需求，也是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。因此，故障診斷成為了車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)研制工作中一個(gè)重要內(nèi)容。

1 傳統(tǒng)的故障樹分析方法在故障診斷中的應(yīng)用情況

故障現(xiàn)象與故障原因之間必然存在相應(yīng)的因果關(guān)系，故障診斷就是根據(jù)該因果關(guān)系來進(jìn)行推理與決策。

各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的傳統(tǒng)故障診斷大多采用故障樹分析（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA）方法來進(jìn)行故障診斷因果推理。故障樹分析方法是一種從系統(tǒng)到分系統(tǒng)（部件），再到零件，按照逐層下降形式分析的方法。它從系統(tǒng)開始，通過邏輯運(yùn)算符號(hào)繪制成一個(gè)逐漸展開的樹形的分枝圖，來分析故障事件（頂端事件）的概率，同時(shí)也可用來分析零件、分系統(tǒng)（部件）或子系統(tǒng)故障對(duì)于系統(tǒng)故障影響。

采用故障樹分析方法來進(jìn)行故障診斷推理時(shí)具備直接、明了、邏輯性強(qiáng)、基層維修人員易掌握的特點(diǎn)。但是故障樹分析方法存在故障原因處理沒有區(qū)分，斷程序固化，沒有突出各故障原因發(fā)生概率差異，無法體現(xiàn)其對(duì)系統(tǒng)故障的貢獻(xiàn)大小，不能反映診斷成本、診斷時(shí)間等因素對(duì)系統(tǒng)故障產(chǎn)生的實(shí)際影響等不足。在診斷過程中，容易產(chǎn)生故障信息不確定性，而造成大型系統(tǒng)的故障搜索時(shí)間和空間顯著增加。

2 基于故障樹的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障推理原理

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Networks，BN）是一種概率網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于概率推理的數(shù)學(xué)模型，所謂概率推理就是通過一些變量的信息來獲取其他的概率信息的過程，基于概率推理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是為了解決不定性和不完整性問題而提出的，它對(duì)于解決復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性和關(guān)聯(lián)性引起的故障有很大優(yōu)勢，在多個(gè)領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。

建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型是用它進(jìn)行故障診斷的首要問題，它需要解決的問題包括網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的確定、節(jié)點(diǎn)間的有向弧連接關(guān)系、各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率以及條件概率表的確定。文獻(xiàn)給出了建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的一般步驟。

這種方法建立在模型建立者對(duì)系統(tǒng)比較了解的基礎(chǔ)上，實(shí)施難度較大，限制了它的應(yīng)用。在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷中，故障樹分析和故障模式、影響及危害性分析是常用的方法。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和故障樹具有很大的相似性。只是前者不僅承繼了故障樹的狀態(tài)描述及推理方式，而且還具備描述事件多態(tài)性和故障邏輯關(guān)系非確定性的能力。

3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷示例

某車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的無線通信系統(tǒng)故障樹結(jié)構(gòu)如圖1所示。

與故障樹中基本事件對(duì)應(yīng)，以根節(jié)點(diǎn)X1代表電臺(tái)天線，其狀態(tài)分別為正常（0），信號(hào)不能發(fā)送等為故障（1）；X2代表中頻板，其狀態(tài)分別為正常（0），無輸出等為故障（1）；其余以此類推。與故障樹中頂端事件對(duì)應(yīng)，以S1代表無線電臺(tái)無法數(shù)據(jù)通信；S2代表X1與S3取或的邏輯結(jié)果；其余以此類推。建立的車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的無線通信系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

4 結(jié)語

本文在分析故障樹分析方法的特點(diǎn)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在處理不確定性問題優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的故障推理應(yīng)用。研究了基于故障樹和故障模式、影響及危害性分析信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建立方法，分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測和推理原理，最后通過對(duì)于某型車載網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)故障實(shí)例驗(yàn)證了上述方法的可行性和有效性。

參考文獻(xiàn)

故障診斷新技術(shù)范文第5篇

【關(guān)鍵字】煤礦；機(jī)電設(shè)備；故障；檢測診斷

故障檢測診斷技術(shù)是一項(xiàng)集合了信息技術(shù)、傳導(dǎo)技術(shù)和電腦技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域?yàn)橐惑w的先進(jìn)技術(shù)手段，近年來在煤礦行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用與普及。當(dāng)前現(xiàn)代化礦井，已然形成了一礦一面和一條生產(chǎn)線的強(qiáng)化集中生產(chǎn)模式，機(jī)電設(shè)備的自動(dòng)化、大型化和重載化程度也不斷提高。為提高煤礦企業(yè)的設(shè)備管理水平，并更好的確保礦山設(shè)備的安全運(yùn)行，迫切需要加強(qiáng)故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用。本文結(jié)合工作實(shí)際，從故障檢測診斷技術(shù)的特點(diǎn)出發(fā)，并就故障檢測診斷技術(shù)在煤礦機(jī)電設(shè)備安全中的應(yīng)用進(jìn)行了分析與探討。

一、故障檢測診斷技術(shù)的特點(diǎn)

隨著現(xiàn)代化的維修理論、工藝?yán)碚?、基礎(chǔ)學(xué)科理論和檢查技術(shù)的發(fā)展，故障檢測診斷技術(shù)也不斷得以完善。它最主要有以下幾方面的特點(diǎn)：

1、技術(shù)的復(fù)合性

機(jī)電設(shè)備的診斷和維修，涉及到了動(dòng)力學(xué)、摩擦學(xué)、物理學(xué)等多種學(xué)科領(lǐng)域，并包含了自動(dòng)化應(yīng)用、機(jī)械制造、液壓機(jī)器應(yīng)用等多方面知識(shí)體系，因此故障診斷技術(shù)是一門綜合性的學(xué)科，在實(shí)際應(yīng)用中需要經(jīng)驗(yàn)豐富，而且知識(shí)面廣。

2、明確的目的性

故障檢測診斷技術(shù)具有明確的目的性，就是及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行過程中的故障，并運(yùn)用相關(guān)的技術(shù)，對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)確的定位與分析，進(jìn)而制定出相應(yīng)合理的維修方案，以確保生產(chǎn)的安全與順利。

3、實(shí)踐性與理論并重

故障檢測診斷技術(shù)，不僅具有廣泛的理論基礎(chǔ)，而且能切實(shí)應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐當(dāng)中，在診斷和處理結(jié)果出來后，能迅速完成由理論向?qū)嵺`的轉(zhuǎn)化。

二、煤礦機(jī)電設(shè)備安全中故障檢測診斷技術(shù)的應(yīng)用

1、礦井提升機(jī)檢測和故障診斷

礦井提升設(shè)備是煤礦生產(chǎn)中用于升降人員、提升物料和下放材料的大型機(jī)械設(shè)備，也是礦山井下生產(chǎn)系統(tǒng)和地面工作相連接的紐帶。礦井提升機(jī)能否安全運(yùn)行，將對(duì)礦山生產(chǎn)和建設(shè)的正常造成直接影響，甚至有可能威脅到工作人員的生命安全，其重要性不容忽視。

礦井提升機(jī)的故障可分為硬故障和軟故障這兩類。硬故障主要指提升機(jī)中一些特定的參數(shù)出現(xiàn)了超限的表現(xiàn)，這一類故障可通過對(duì)保護(hù)裝置的設(shè)置來進(jìn)行解決；軟故障則要通過多種工況參數(shù)的測試，并經(jīng)過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和處理才能得以診斷，而且因?yàn)檐浌收蠈?duì)工況參數(shù)的變量牽涉較多，往往導(dǎo)致對(duì)其無法進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。但是軟故障卻通常是硬故障發(fā)生的前提與預(yù)兆，因此加強(qiáng)對(duì)提升機(jī)軟故障的及時(shí)預(yù)報(bào)和診斷是非常重要的。

目前，為了保證提升機(jī)的安全、正常的運(yùn)行，我國開展了大量的研究工作，取得了一定的成績，并針對(duì)性的開發(fā)出了相應(yīng)提升機(jī)的檢測和故障診斷裝置。例如ASCC型全數(shù)字提升機(jī)控制系統(tǒng)、KJ46性礦井提升機(jī)檢測診斷裝置等等，都具備了對(duì)礦井提升機(jī)運(yùn)行參數(shù)的檢測和故障診斷的功能，并同時(shí)包含了超速保護(hù)、制動(dòng)失靈保護(hù)和過卷保護(hù)等方面的作用，在實(shí)際工作中取得了較好的效果。

2、采煤機(jī)檢測和故障診斷

采煤機(jī)是一個(gè)集機(jī)械、電氣和液壓為一體的大型復(fù)雜系統(tǒng)。因煤礦井下工作環(huán)境惡劣而且復(fù)雜，如果采煤機(jī)出現(xiàn)故障將容易導(dǎo)致整個(gè)采煤工作的中斷，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。隨著當(dāng)前煤礦工業(yè)的發(fā)展，采煤機(jī)功能越來越多，且自身的結(jié)構(gòu)和組成愈發(fā)復(fù)雜，導(dǎo)致故障發(fā)生的原因也隨之復(fù)雜化。同國外先進(jìn)的采煤機(jī)比較，國產(chǎn)的采煤機(jī)在故障檢測診斷技術(shù)方面還相對(duì)落后，主要表現(xiàn)在檢測參數(shù)的缺少和檢測范圍的不全面，并且無故障診斷功能。

為徹底改變國產(chǎn)采煤機(jī)無故障診斷功能和檢測水平低的現(xiàn)狀，原煤炭部將“采煤機(jī)工況檢測及故障診斷系統(tǒng)”的研制列入了“九五”重點(diǎn)科技攻關(guān)計(jì)劃當(dāng)中。該故障檢測診斷系統(tǒng)主要包括了機(jī)身檢測單元、左右搖臂檢測單元、變頻器通信單元、工況檢測及故障診斷單元、高壓控制箱檢測單元、檢測顯示單元這六個(gè)單元，在當(dāng)前已取得了較為顯著的成效。

3、通風(fēng)機(jī)檢測和故障診斷

當(dāng)前應(yīng)用于礦井通風(fēng)機(jī)的故障檢測診斷的裝置較少，主要包括了FJZ型礦井主風(fēng)機(jī)監(jiān)測與故障診斷儀、KFC—A型通風(fēng)機(jī)集中檢測儀等裝置。FJZ型礦井主風(fēng)機(jī)監(jiān)測與故障診斷儀是以8098單片機(jī)作為核心的通風(fēng)機(jī)檢測與故障診斷系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)了主風(fēng)機(jī)的機(jī)械故障診斷和在線監(jiān)測的一體化。該系統(tǒng)的主要功能包括了：

（1）實(shí)時(shí)檢測功能。包括了對(duì)風(fēng)量、負(fù)壓、風(fēng)機(jī)振動(dòng)烈度、軸溫、通風(fēng)機(jī)電流、軸心規(guī)矩等的檢測。

（2）智能診斷功能。指利用了主機(jī)內(nèi)自帶的專家系統(tǒng)，對(duì)通風(fēng)機(jī)常見機(jī)械故障進(jìn)行診斷。

（3）報(bào)警和打印功能。根據(jù)工作實(shí)際，對(duì)通風(fēng)機(jī)的各種參數(shù)值進(jìn)行報(bào)警設(shè)置，超過設(shè)計(jì)限制即會(huì)進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警并進(jìn)行打印記錄。

4、高壓異步電動(dòng)機(jī)檢測和故障診斷

高壓異步電動(dòng)機(jī)在礦山生產(chǎn)與建設(shè)中，起著非常重要的作用。其故障的發(fā)生，不僅會(huì)給礦山企業(yè)帶來極大的經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)影響到正常的生產(chǎn)與運(yùn)營。隨著當(dāng)前信號(hào)處理技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，異步電動(dòng)機(jī)的故障檢測診斷技術(shù)也得到了極大的突破，并已取得了良好的效果。當(dāng)前高壓異步電動(dòng)機(jī)故障常見的檢測與診斷方法包括了局部放電檢測、電流高次諧波檢測和磁通檢測這三種。

局部放電檢測是利用檢測定子電流的高頻檢測儀和電流互感器，或者通過帶通濾波器和射頻天線檢測局放脈沖，以辨別各種局放源來對(duì)定子的不同故障進(jìn)行診斷；電流高次諧波檢測則是利用定子電流的不平衡現(xiàn)象，檢測異步電動(dòng)機(jī)的定子繞組故障；磁通檢測是檢測電機(jī)內(nèi)部磁通在切向和徑向上分量的變化，進(jìn)而判定定子故障的方法，這種方法在當(dāng)前高壓電機(jī)的多種故障檢測中得到了較為廣泛應(yīng)用，但由于需要磁通檢測儀器，不方便使用，對(duì)弱信號(hào)也不易被檢測。

總 結(jié)

我國煤礦行業(yè)因?yàn)楦鞣N因素，機(jī)電設(shè)備故障檢測診斷技術(shù)仍處于較為簡單的階段，推廣應(yīng)用都并不廣泛，在技術(shù)開發(fā)和研究工作的投入力度上還有待加強(qiáng)。同時(shí)，還應(yīng)加強(qiáng)與各個(gè)行業(yè)間故障檢測診斷技術(shù)的交流與合作，并進(jìn)行新技術(shù)的推廣與應(yīng)用，使煤礦機(jī)電設(shè)備的安全性、可靠性得到進(jìn)一步提高。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃書雷.故障診斷技術(shù)在煤礦設(shè)備維修中的應(yīng)用[J].工會(huì)博覽:理論研究，2011（1）.