旋转机械故障常用的分析方法

1. 机械设备故障诊断技术有哪些应用

1、 故障诊断的发展现状
目前, 国内检测诊断技术的研究主要集中在以下几个方面:
( 1) 传感技术研究: 传感技术是反映设备状态参数的仪表技术。国内先后开发了各种类型的传感器, 如屯涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等; 最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。
（2）关于信号分析与处理技术的研究: 从传统的谱分析、时序分析和时域分析, 开始引入了一些先进的信号分析手段, 如快速傅立叶变换, Wigner谱分析和小波变换等。这类新方法的引入弥补了传统分析法的不足。
（3）关于人工智能和专家系统的研究: 这方面的研究已成为诊断技术的发展主流, 目前已有日程机械故障诊断专家系统，但这一技术在工程方面的研究尚未达到人们所期望的水平。
（4）关于神经网络的研究: 比如旋转机械神经网络分类系统等的研究已经取得了应用, 取得了满意的效果。
（5）关于诊断系统的开发与研究: 从单机巡检与诊断到上下位机式主从机结构, 直至以网络为基础的布式系统的结构越来越复杂, 实时性越来越高。
（6）专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与开发。目前, 我国的冶金、电力、化工等行业的故障诊断技术己经很成熟, 得到了广泛的应用。
2 现代故障诊断方法
工程机械运行的状态千差万别，出现的故障也是多种多样，采用的诊断方法也各不相同。在众多的诊断方法中，比较常用的诊断方法有振动监测诊断方法、无损检测技术、温度诊断方法和铁谱分析方法等。近十几年来，模糊诊断、故障树分析、专家系统、人工神经网络等新的诊断技术不断出现，故障诊断技术逐步向智能化方向发展。
（1） 故障树诊断方法
故障树诊断方法是从研究系统中最不希望发生的故障状态( 结果) 出发，按照一定的逻辑关系从总体到部件一层层的逐级细化，推理分析故障形成的原因，最终确定故障发生的最初基
本原因、影响程度和发生概率。它是一种图形演绎法，把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表，能较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系，也能定量计算故障程度、概率、原因等。该方法直观、快速诊断、知识库很容易动态修改，但其缺点是受主观因素影响较大，诊断结果严重依赖于故障树信息的正确性和完整性，不能诊断不可预知的故障。
（2）故障诊断专家系统
专家系统是一种基于知识的人工诊断系统，是利用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂的实际问题的人工智能程序。故障诊断专家系统是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术，主要用于没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。专家系统存在的主要问题是知识获取困难、运行速度慢。在采用先进传感技术与信号处理技术的基础上研制开发的故障诊断专家系统，将现代科学的优势同领域专家丰富经验与思维方式的优势结合起来，已成为故障诊断技术发展的主要方向。
（3） 基于模糊数学的故障诊断方法
工程机械的状态信号传播途径复杂，故障与特征参数间的映射关系模糊，再加上边界条件的不确定性、运行工况的多变性，使故障征兆和故障原因之间难以建立准确的对应关系，用传统的二值逻辑显然不合理，因此选用隶属度函数，用相应的隶属度来描述这些症状存在的倾向性。基于模糊数学的故障诊断方法就是通过某些症状的隶属度和模糊关系矩阵来求出各种故障原因的隶属度，以表征各种故障的倾向性，从而可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。但是对于复杂的诊断系统，要建立正确的模糊规则和隶属度函数非常困难，而且需要消耗大量的时间。
（4 ）基于神经网络的故障诊断方法
神经网络是一种信息处理系统，是为模仿人脑工作方式而设计的，它带有大量按一定方式连接的和并行分布的处理器。由工程机械各个系统的信息提取故障特征，通过学习训练样本来确定故障判决规则，从而进行故障诊断。用于故障诊断的神经网络能够在出现新故障时通过自学习不断调整权值，可以提高故障的正确检测率，降低漏报率和误报率。神经网络具有对故障的联想记忆、模式匹配和相似归纳能力，以实现故障和征兆之间复杂的非线性映射关系。对于多故障、多过程的复杂工程机械以及突发性故障或其他异常现象，其故障形成的原因与征兆的因果关系错综复杂，借助神经网络系统来解决是行之有效的。
（5） 支持向量机的故障诊断方法
典型故障数据样本的严重不足是制约故障智能诊断技术发展的主要原因之一。支持向量机( SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解。这一点特别适合于故障诊断这种小样本情况的实际问题解决

2. 辉腾左侧旋转模块机械故障

1、转向角传感器连接电控模块线路出现断路或断路，包括线路插头松动、插头遇水生锈等。

2、转向角传感器内部的发光二极管或光敏晶体管发生损坏，甚至包括传感器进入灰尘都会导致光信号转电信号的过程失效。

3、更换过气囊游丝的车辆中，未对转向角传感器进行重新定位，导致传感器与ECU之间出现信号差异。

4、转向控制电脑出现故障，不能对传感器传出的信号做精准判断。

如果从外观上找不出故障原因，就需要专业维修人员利用维修电脑为车型重新做定位。因为有可能维修人员在车辆更换电瓶、气囊游丝时，导致电控模块ecu出现数据丢失。

3. 机械主轴维修都有哪些常见的方式方法

机床主轴指的是机床上带动工件或刀具旋转的轴。通常由主轴、轴承和传动件（齿轮或带轮）等组成主轴部件。选择品质机械主轴认准机械，值得信赖；主轴是机器中最常见的一种零件，主要由内外圆柱面螺纹花键和横向孔组成，主轴的作用是机床的执行件，它主要起支撑传动件和传动转矩的作用，在工作时由它带动工件直接参加表面成形运动，同时主轴还保证工件对机床其他部件有正确的相对位置。
机械主轴的精度：
主轴部件的运动精度和结构刚度是决定加工质量和切削效率的重要因素。衡量主轴部件性能的指标主要是旋转精度、刚度和速度适应性。
①旋转精度：主轴旋转时在影响加工精度的方向上出现的径向和轴向跳动（见形位公差），主要决定于主轴和轴承的制造和装配质量。
②动、静刚度：主要决定于主轴的弯曲刚度、轴承的刚度和阻尼。
③速度适应性：允许的最高转速和转速范围，主要决定于轴承的结构和润滑，以及散热条件。
机械主轴常见故障的维修处理措施：
1、主轴发热、旋转精度下降问题
故障发生的现象：加工出来的工件孔精度偏低，圆柱度很差，主轴发热很快，加工噪声很大。
故障原因分析：经过对机床主轴长期观察可以确定，机床主轴的定心锥孔在多次换刀过程中受到损伤，主要损伤原因是使用过程中换刀的拔、插到失误，损伤了主轴定心孔的锥面，维修机械主轴认准机械，专业品质保障，仔细分析后发现主轴部件的故障原因有四点：
（1）主轴轴承的润滑脂不合要求，混有粉尘杂质和水分，这些杂质主要来源于该加工中心用的没有经过精馏和干燥的压缩空气，在气动清屑时，粉尘和水气进入到主轴轴承的润滑脂内，导致主轴轴承润滑不好，产生大量热河噪声；
（2）主轴内用于定位刀具的锥形孔定位面上有损伤，导致主轴的锥面和刀柄的锥面不能完美配合，加工的孔出现微量偏心；
（3）主轴的前轴承预紧力下降，导致轴承的游隙变大；
（4）主轴内部的自动夹紧装置的弹簧疲劳失效，刀具不能完整拉紧，偏离了原本位置。
针对以上原因，故障处理措施：
（1）更换主轴的前端轴承，使用合格的润滑脂，并调整轴承游隙；
（2）将主轴内锥形孔定位面研磨合格，用涂色法检测保证与刀柄的接触面不低于90%；
（3）更换夹紧装置的弹簧，调整轴承的预紧力。
除此之外，在操作过程中要经常检查主轴的轴孔、刀柄的清洁和配合状况，要增加空气精滤和干燥装置，要合理安排加工工艺，不可使机器超负荷工作。
2、加工中心的主轴部件的拉杆钢球损坏问题
故障发生的现象：主轴内刀具自动夹紧机构的拉杆钢球经常损坏，刀具的刀柄尾部锥面也经常损坏。
故障原因分析：经研究发现，主轴松刀动作与机械手拔刀动作不协调，具体原因是限位开关安装在增压气缸的尾部，在气缸的活塞动作到位时，增压缸的活塞不能及时到位，导致在夹紧结构的机械手还未完全松开时就进行了暴力拔刀，严重损坏了拉杆钢球和拉紧螺钉。
故障处理措施：对油缸和气缸进行清洗，更换密封环，调整压强，使两者动作协调一致，同时定期对气液增压缸进行检查，及时消除安全隐患。
3、主轴部件的定位键损坏问题
故障发生的现象：换刀声音较大，主轴前端拨动刀柄旋转的定位键发生局部变形。
故障原因分析：经过研究发现，换刀过程中的巨大声响发生在机械手插刀阶段，原因是主轴准停位置有误差问题以及主轴换刀的参考点发生漂移问题。加工中心通常采用霍尔元件进行定向检测，霍尔元件的固定螺钉在长时间使用后出现了松动，导致机械手插刀时刀柄的键槽没有对准主轴上的定位键，故而会撞坏定位键；机械主轴维修认准，而主轴换刀的参考点发生漂移可能是CNC系统的电路板发生接触不良、电气参数变化、接近开关固定松动等，参考点漂移导致刀柄插入到主轴锥孔时，锥面直接撞击定心锥孔，产生异响。
故障处理措施：调整霍尔元件的安装位置，并加防松胶紧固，同时调整换刀参考点，更换主轴前端的定位键。除此之外，在加工中心使用过程中要定期检查主轴准停位置和主轴换刀参考点的位置变化，发生异常现象要及时检查。
机械主轴的保养：
降低轴承的工作温度，经常采用的办法是润滑油。润滑方式有，油气润滑方式、油液循环润滑两种。在使用这两种方式时要注意以下几点：
1、在采用油液循环润滑时，要保证主轴恒温油箱的油量足够充分。
2、油气润滑方式刚好和油液循环润滑相反，它只要填充轴承空间容量的百分之十时即可。
循环式润滑的优点是，在满足润滑的情况下，能够减少摩擦发热，而且能够把主轴组件的一部分热量给以吸收。
对于主轴的润滑同样有两种放式：油雾润滑方式和喷注润滑方式。主轴部件的冷却主要是以减少轴承发热，有效控制热源为主。
主轴部件的密封则不仅要防止灰尘、屑末和切削液进入主轴部件，还要防止润滑油的泄漏。主轴部件的密封有接触式和非接触式密封。对于采用油毡圈和耐油橡胶密封圈的接触式密封，要注意检查其老化和破损；对于非接触式密封，为了防止泄漏，重要的是保证回油能够尽快排掉，要保证回油孔的通畅。良好的润滑效果，可以降低轴承的工作温度和延长使用寿命；为此，在操作使用中要注意到：低速时，采用油脂、油液循环润滑；高速时采用油雾、油气润滑方式。但是，在采用油脂润滑时，主轴轴承的封入量通常为轴承空间容积的10％，切忌随意填满，因为油脂过多，会加剧主轴发热。对于油液循环润滑，在操作使用中要做到每天检查主轴润滑恒温油箱，看油量是否充足，如果油量不够，则应及时添加润滑油；同时要注意检查润滑油温度范围是否合适。
机械主轴的特点就是三高一低（即：高速度、高精度、高效率、低噪音）。
1、高速度：机械主轴CNC雕铣机选用精密及高速的配对轴承，弹性/刚性预紧结构，可以达到较高的转速，可以让刀具达到最佳的切削效果。
2、高速度：7：24锥孔针对安装甚而的径向跳动可以确保小于0.005mm。因为高精度的加上高精度的零件制造就可以确保了。
3、高效率：可以利用连续微高来改变速度，使得在加工过程中可以随时控制切削速度，这样就可以达到高加工效率。
4、低噪音：平衡测试表明：凡是达到了G1/G0.4(ISO1940-1等级的，主轴在高速运转时，具有噪音小的特点。
机械主轴的发展形势：
10世纪30年代以前，大多数机床的主轴采用单油楔的滑动轴承。随着滚动轴承制造技术的提高，后来出现了多种主轴用的高精度、高刚度滚动轴承。这种轴承供应方便，价格较低，摩擦系数小，润滑方便，并能适应转速和载荷变动幅度较大的工作条件，因而得到广泛的应用。但是滑动轴承具有工作平稳和抗振性好的优点,特别是各种多油楔的动压轴承，在一些精加工机床如磨床上用得很多。50年代以后出现的液体静压轴承，精度高，刚度高，摩擦系数小，又有良好的抗振性和平稳性，但需要一套复杂的供油设备，所以只用在高精度机床和重型机床上。气体轴承高速性能好,但由于承载能力小,而且供气设备也复杂，主要用于高速内圆磨床和少数超精密加工机床上。70年代初出现的电磁轴承，兼有高速性能好和承载能力较大的优点，并能在切削过程中通过调整磁场使主轴作微量位移，以提高加工的尺寸精度，但成本较高，可用于超精密加工机床。

4. 5倍频对应的机械故障是什么

机械松动。根据查询相关公开信息显示，机械松动时会导致五倍频振动幅度大。旋转机械故障诊断常用方法时域，频域，幅值域分析结果均可作为故障征兆，以频域特征为主要故障征兆。

5. 什么是旋转机械故障分析

旋转机械故障分析是对旋转机械在线实施监测，对采集数据分析，对旋转机械故障提前预警。四川了望自主研发的旋转机械故障分析配备24位高精AD转换、三轴一体化加速度传感器及完善的故障分析软件对大型旋转机械所发生的各种故障分析诊断准确，实施在线监测，提前预警。大大减少了机械损害所造成的经济损失。

6. 轴承有无故障怎么判断

判断轴承是否坏了的方法：

1、轴承损坏。检查滚珠轴承的滚珠或滚珠轴承的轴瓦是否损坏。如有损坏应修理或更换。

2、润滑油有杂质、太脏、油环卡住或牌号不对。应换油，查明卡住原因进行修复，油粘度过大时应调换润滑油。

3、轴承室内缺油。应加润滑脂充满2/3油室或加润滑油至标准油面线。

4、滚动轴承中润滑脂堵塞太多，整体偏心轴承中润滑油的温度过低或过高。应清除滚动轴承中过多的润滑脂，或将油室内的润滑脂充满至2/3。

5、轴承与轴、轴承与端盖配合过松或过紧，太紧会使整体偏心轴承变形，太松容易发生“跑套”。轴承与轴配合过松时可将轴颈涂金属漆，过紧时重新加工；轴承与端盖配合过松把端盖镶紧，过紧时重新加工。

7. 机械故障诊断的基本内容有哪些

异响诊断，油液渗漏诊断，异味诊断，操作诊断。

机械故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。

机械故障诊断：

1.振动诊断技术：对机器主要部位的振动值如位移、速度、加速度、转速及相位值等进行测定，并对测得的上述振动量在时域、频域、时-频域进行特征分析，判断机器故障的性质和原因。

2.噪声诊断技术：对机器噪声的测量可以了解机器运行请鲁昂并寻找故障源。

3.温度、压力等常规参数诊断技术：机器设备系统的某些故障往往反映在一些工艺参数，入温度、压力、流量的变化中。例如火车轴温在线监控系统，就是利用车轴轴承的温度来监控轴承的运行状态的。常规参数检测的特点是价格便宜，形式多样。

4.无损诊断技术：包括超声波探伤法、X射线探伤法、渗透探伤法和磁粉探伤法等，这些方法多用于材料表面或内部的缺陷检测，应用很广。

5.油液分析技术：油液分析技术可分为两大类：一类是油液本身的物理、化学性能分析；另一类是对油液污染程度的分析。具体的方法有光谱分析法和铁谱分析法。

8. 机械设备故障的诊断

机械故障诊断 需要进一步确定故障的性质，程度，类别，部位，原因，发展趋势等，为预报，控制，调整，维护提供依据。主要包括信号检测，特征提取，状态识别，诊断决策。 诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。美国西屋公司的三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChemAID）对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA；美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统；Delio Procts公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING COOLING ADCISOR等。近年来，由于微机特别是便携机的迅速发展，基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及，如美国生产的M6000系列产品，得到了广泛的应用。 英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会，到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作，起到了积极的促进作用。英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。英国原子能研究机构在核发电方面，利用噪声分析对炉体进行监测，以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等，起到了英国故障数据中心的作用。目前英国在摩擦磨损、汽车、飞机发动机监测和诊断方面仍具有领先的地位。 欧洲一些国家的诊断技术发展各具特色。如瑞典SPM公司的轴承监测技术，AGEMA公司的红外热像技术；挪威的船舶诊断技术；丹麦的BK公司的振动、噪声监测技术等都是各有千秋。日本在钢铁、化工等民用工业中诊断技术占有优势。东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学等高等学校着重基础性理论研究；而机械技术研究所、船舶技术研究所等国立研究机构重点研究机械基础件的诊断研究；三菱重工等民办企业在旋转机械故障诊断方面开展了系统的工作，所研制的“机械保健系统”在汽轮发电机组故障监测和诊断方面已经起到了有效的作用。 我国诊断技术的发展始于70年代末，而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。虽起步较晚，但经过近几年的努力，加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学，已基本跟上了国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统，已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视；而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年研究，研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”，“风机工作状态监测诊断系统”，均取得了可喜的成果。 可用于机械状态监测与故障诊断的信号有振动诊断、油样分析、温度监测和无损检测探伤为主，其他技术或方法为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最为充分。目前，在振动信号的分析处理方面，除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外，近来又发展了频率细化技术、倒频谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅里叶变换、Winger分布和小波变换等。而当代人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力，故障诊断的专家系统不仅在理论上得到了相当的发展，且己有成功的应用实例，作为人工智能的一个重要分支，人工神经网络的研究己成为机械故障诊断领域的一个最新研究热点。 随着计算机技术、嵌入式技术以及新兴的虚拟仪器技术的发展，故障诊断装置和仪器己经由最初的模拟式监测仪表发展到现在的基于计算机的实时在线监测一与故障诊断系统和基于微机的便携式监测分析系统。这类系统一般具有强大的信号分析与数据管理功能，能全面记录反映机器运行状态变化的各种信息，实现故障的精确诊断。随着网络技术的发展，远程分布式监测诊断系统成为目前的一个研究开发热点。

9. 一个波形图中，波源突然停止振动， 波形图会发生什么变化

时域分析
1. 时域特征参数
通过对时域信号进行统计分析，得出时域特征参数，是进行故障诊断的有效方法。时域特征参数分为有量纲特征参数和无量纲特征参数。
时域振动信号在机组发生故障时会显着变化，相应的时域特征参数也会发生变化。采用有量纲指标进行故障分析时，得到的结果不仅与被测对象的运行状态（是否发生故障）有关，而且与被测对象的运行工况（转速、负载）有关。无量纲特征参数只与被测对象的状态相关，对转速、负载等运行参数的变化不敏感。
图1 时域特征参数
2. 时域分析方法
通过时域特征参数可以进行初步的故障识别，但如果要对故障进一步定位和判断故障的类型，需要对时域波形进行分析。
对时域信号进行分析，主要是观察信号的周期成分。例如，当齿轮出现局部故障时，在时域波形中表现为出现周期性的冲击信号，且周期为齿轮的旋转周期，通过振动分析软件提供的边频游标，可以查看冲击信号的周期，从而判断发生异常的部件，如下图所示：
图2 时域波形图
以某齿轮箱高速端轴向振动时域波形为例：
通过时域特征参数判断：振动信号的能量（即加速度均方根）为5.209m/s，数值偏高，峰值为27.413m/s，处于较高的水平，可以初步判断该部件异常。通过时域分析方法判断：在时域波形中，可以观察到很多等间隔的冲击信号，通过振动分析软件中提供的边频游标，可测得冲击信号的间隔周期为0.033s，而0.033s为齿轮箱高速端齿轮的旋转周期，因此可判断为齿轮箱高速端齿轮出现异常状况。
图3 时域波形图
频谱分析
通过时域特征参数可以进行初步的故障识别，进一步对时域信号进行频谱分析，可以了解信号频率结构组成及变化，以此来定位故障部位和判别故障类型。信号的每个特征频率都有相应的旋转部件与之对应，通过分析信号各频率的幅值和相位信息，可以判断设备运行情况。
设备故障诊断中，通过频谱分析能获得各轴转频，各齿轮副啮合频率及其高次谐波等频率成分的幅值、相位大小，分析比较同一频率成分下幅值的变化或者有无新频率成分出现，可以判断设备故障类型、产生原因及故障的劣化程度。频谱分析是应用最广的旋转机械故障诊断技术，很多故障诊断方法都是基于频谱分析。在频谱图中可以通过分析频率成分以及峰值大小找出引起部件振动的原因。例如对于低频部分，主要与轴的转频相关。例如不平衡会引起所在轴1X转频幅值增加，不对中故障易导致所在轴2X转频的变化。
对于中频部分，主要与齿轮的啮合有关。一般来讲，啮合频率占主导，同时会出现齿轮转频的边频。当齿轮出现故障时，相应的转频边频会出现边频次数增加和边频幅值的变化。
对于高频部分，主要与轴承信号相关，由于轴承早期故障会激起高频固有频率，在信号中表现为轴承故障信号调制到高频固有频率，通过高频解调分析可以解调出低频故障信号。
以某齿轮箱振动测试为例：
在时域波形中出现明显的冲击，通过边频游标进行测量，发现冲击信号的周期为高速轴旋转周期。
图4 时域波形图
图5 频谱图
进一步对频谱进行分析，发现在1600Hz附近存在较多边频，边频间隔为高速轴转频18.752Hz。此时可以基本判断出齿轮箱高速轴振动异常，可能出现高速轴齿轮局部损伤。