A. 设备故障诊断系统 设备故障诊断方法有哪些
通过振动信号来对设备故障进行诊断
比如电泵若是主要部件出现故障问题，那么就会使得机器在正常运转的过程中产生不正常的振动现象，振动越大代表着机器损坏与故障发生的可能越高，可以说振动其实就是机器自身的一种最真实的反应。振动参数比起其他的参数来说更能准确的反应出机组的运行状态。将机器产生的振动参数进行收集整理，更容易从中发现电潜泵故障产生的原因，并且电潜泵一般情况下都是安装在井下，从测试的角度考虑，通过振动信号来判断电潜泵是否存在故障也是十分方便有效的诊断技术。
建立在线监测诊断系统
建立在线监测诊断系统对于设备故障诊断来说是有必要的，这样的系统可以对机组和与之相关的地层部分进行精准的监测，同时不局限于地面与地下，能够对整个电潜泵机组的运作进行实时检测，以此来获取准确的工作数据。通常情况下，电潜泵若是出现故障并不是突发性的，都是在正常工作一段时间以后才会表现出来，这时这种存在异常的数据就能被准确的记录下来，与正常数据做对比就能够及时的发现故障产生的部件，然后根据所得的数据来判断故障产生的原因，从而对其进行准确的分析，最终来确定故障的类型。
点检定修制，就是一套加以制度化的比较完善的科学的设备管理方法，其目的是通过对设备按照规定的检查周期和方法进行预防性检查即（点检），取得设备状态信息，制订有效的维修策略，把维修工作做到设备发生事故之前，使设备始终处于受控制状态的管理方式。士翌点检仪直接使用手机或平板，作为仪器的组成部分，除了强大的系统运行速度外，智能手机具备的所有其他功能也都具备：手机对讲、拍照、摄像、NFC电子标签、手电筒、4G、wifi、蓝牙、即时通讯等。而且这些功能的使用又是广大用户所熟悉的，不用培训都会操作。
B. 生产异常的处理方法有哪些
在生产过程中，生产日计划不能够执行到位，很多时候并不是计划本身有问题，而是在执行计划的过程中，产品在生产的过程中会出现各类异常。生产异常主要有来料品质的异常、人员的异常、制程品质的异常等等。
在生产过程中因为有这些异常，就会出现瓶颈，在中小企业的生产过程中，这些异常和瓶颈是时时会发生的，要想让生产计划能够准时完成，就必须要有一套快速应对、快速处理异常的机制。
任何异常都是逐渐或临时偏离标准发生的，小的异常处理不及时或不当，就可能因发生多米诺骨牌效应而按照几何级数演变成大的异常。因此，对生产异常的分析与防范、及时响应、规范处理，是每个企业都迫切需要关注的焦点问题，同时这也是中小企业工厂生产管理的重点。
人为因素导致的异常处理
进行岗位操作培训是预防人为因素导致生产异常的最基本解决方法之一。特别是对于新员工，培训不合格者严禁上岗。要求员工熟练掌握并严格遵守本岗位的作业要领或生产作业操作规程，加强生产过程控制。
建立有效沟通机制是快速找出生产异常发生原因的关键措施之一。不论是否发生生产异常现象，企业管理者都应树立“以人为本”的态度，建立一个长效沟通机制。有则修正，无则加勉，积极应对。
对操作人员实行权限分级与岗位分级管理，不同权限的人员操作不同的内容，不同岗位的人员操作不同岗位内容，减少工作任务的交叉和重叠，实施“定岗、定编、定人、定责”规范人员管理，减少因人的因素导致的异常问题。
生产原材料异常处理
加强原材料的进厂检验和使用前核对工作，确保每道工序使用物料的正确性。生产计划下达后，相关人员需要立即确认物料状况，查验物料有无短缺，即物料库存数量是否满足生产，进行动态的跟踪和反馈，避免异常的发生。
生产工艺方法异常处理
避免操作方法异常的发生，最首要的任务便是标准作业指导书的制定及实施，不断优化生产工艺技术参数，保证产品加工质量。保持工装和夹具的精度，并定期检测和维护。加强关键工序和特殊工序的过程控制。
严肃工艺纪律，检查和监督员工是否真正贯彻执行生产操作规程，杜绝私自更改工艺和图纸。当工艺异常发生后，迅速通知品管、生技或研发等部门，立即采取应对措施。
产品品质异常处理
对生产难度大、不良品较多以及特殊要求的产品，应在生产前做好重点规划，异常发生时，迅速用警示灯、电话或其他有效方式迅速通知品管部及相关部门，减少和杜绝异常的发生。加强产品首检、自检、抽检和互检，根据产品的质量要求及复杂程度适当增加专检频次。加强质检人员的质量否决权，管理人员随时巡检，产品销售出库时严格进行检验，杜绝不合格品入库、出厂。
生产部协助品管、责任部门一起研究对策，配合临时对策的实施，以确保生产任务的完成。做好后续的记录，运用QC工具（如柏拉图、因果分析图、直方图等）进行统计分析，积极寻找根治异常的方法。
生产计划的异常处理
根据市场发展的趋势，在制定生产计划时要具有一定弹性，以便出现异常时可以根据实际情况迅速合理的调整计划。
安排因计划调整而遗留的产品、半成品、原材料的盘点、入库、清退等处理工作，安排人员以最快速度做好计划更换的物料、设备等准备工作。
质量管理系统辅助
该系统实现质量信息数据化、实时化，采集方式多样化，遵循QC七大手法进行品质异常处理，自动生成MRB/8D报告，多端兼容，实现质量跟踪、缺陷预测、预警与防伪溯源等全流程大数据服务。
C. 异常检测有哪些主要的分析方法
1. 概率统计方法
在基于异常检测技术的IDS中应用最早也是最多的一种方法。
首先要对系统或用户的行为按照一定的时间间隔进行采样，样本的内容包括每个会话的登录、退出情况，CPU和内存的占用情况，硬盘等存储介质的使用情况等。
将每次采集到的样本进行计算，得出一系列的参数变量对这些行为进行描述，从而产生行为轮廓，将每次采样后得到的行为轮廓与已有轮廓进行合并，最终得到系统和用户的正常行为轮廓。IDS通过将当前采集到的行为轮廓与正常行为轮廓相比较，来检测是否存在网络入侵行为。
2. 预测模式生成法
假设条件是事件序列不是随机的而是遵循可辨别的模式。这种检测方法的特点是考虑了事件的序列及其相互联系，利用时间规则识别用户行为正常模式的特征。通过归纳学习产生这些规则集，并能动态地修改系统中的这些规则，使之具有较高的预测性、准确性。如果规则在大部分时间是正确的，并能够成功地运用预测所观察到的数据，那么规则就具有高可信度。
3. 神经网络方法
基本思想是用一系列信息单元(命令)训练神经单元，这样在给定一组输入后、就可能预测出输出。与统计理论相比，神经网络更好地表达了变量间的非线性关系，并且能自动学习并更新。实验表明UNIX系统管理员的行为几乎全是可以预测的，对于一般用户，不可预测的行为也只占了很少的一部分。
D. 测量机电设备温度异常的方法来诊断设备的故障应用哪些工业温度计
常用的简易状态监测方法主要有听诊法、触测法和观察法等。
1、听诊法
设备正常运转时，伴随发生的声响总是具有一定的音律和节奏。只要熟悉和掌握这些正常的音律和节奏，通过人的听觉功能就能对比出设备是否出现了重、杂、怪、乱的异常噪声，判断设备内部出现的松动、撞击、不平衡等隐患。用手锤敲打零件，听其是否发生破裂杂声，可判断有无裂纹产生。电子听诊器是一种振动加速度传感器。它将设备振动状况转换成电信号并进行放大，工人用耳机监听运行设备的振动声响，以实现对声音的定性测量。通过测量同一测点、不同时期、相同转速、相同工况下的信号，并进行对比，来判断设备是否存在故障。当耳机出现清脆尖细的噪声时，说明振动频率较高，一般是尺寸相对较小的、强度相对较高的零件发生局部缺陷或微小裂纹。当耳机传出混浊低沉的噪声时，说明振动频率较低，一般是尺寸相对较大的、强度相对较低的零件发生较大的裂纹或缺陷。当耳机传出的噪声比平时增强时，说明故障正在发展，声音越大，故障越严重。当耳机传出的噪声是杂乱无规律地间歇出现时，说明有零件或部件发生了松动。
2、触测法
用人手的触觉可以监测设备的温度、振动及间隙的变化情况。
人手上的神经纤维对温度比较敏感，可以比较准确地分辨出80℃以内的温度。当机件温度在0℃左右时，手感冰凉，若触摸时间较长会产生刺骨痛感。10℃左右时，手感较凉，但一般能忍受。20℃左右时，手感稍凉，随着接触时间延长，手感渐温。30℃左右时，手感微温，有舒适感。40℃左右时，手感较热，有微烫感觉。50℃左右时，手感较烫，若用掌心按的时间较长，会有汗感。60℃左右时，手感很烫，但一般可忍受10s 长的时间。70℃左右时，手感烫得灼痛，一般只能忍受3s长的时间，并且手的触摸处会很快变红。触摸时，应试触后再细触，以估计机件的温升情况。用手晃动机件可以感觉出0.1mm-0.3mm的间隙大小。用手触摸机件可以感觉振动的强弱变化和是否产生冲击，以及溜板的爬行情况。用配有表面热电偶探头的温度计测量滚动轴承、滑动轴承、主轴箱、电动机等机件的表面温度，则具有判断热异常位置迅速、数据准确、触测过程方便的特点。
3、观察法
人的视觉可以观察设备上的机件有无松动、裂纹及其他损伤等；可以检查润滑是否正常，有无干摩擦和跑、冒、滴、漏现象；可以查看油箱沉积物中金属磨粒的多少、大小及特点，以判断相关零件的磨损情况；可以监测设备运动是否正常，有无异常现象发生；可以观看设备上安装的各种反映设备工作状态的仪表，了解数据的变化情况，可以通过测量工具和直接观察表面状况，检测产品质量，判断设备工作状况。把观察的各种信息进行综合分析，就能对设备是否存在故障、故障部位、故障的程度及故障的原因作出判断。通过仪器，观察从设备润滑油中收集到的磨损颗粒，实现磨损状态监测的简易方法是磁塞法。它的原理是将带有磁性的塞头插入润滑油中，收集磨损产生出来的铁质磨粒，借助读数显微镜或者直接用人眼观察磨粒的大小、数量和形状特点，判断机械零件表面的磨损程度。用磁塞法可以观察出机械零件磨损后期出现的磨粒尺寸较大的情况。观察时，若发现小颗磨粒且数量较少，说明设备运转正常；若发现大颗磨粒，就要引起重视，严密注意设备运转状态；若多次连续发现大颗粒，便是即将出现故障的前兆，应立即停机检查，查找故障，进行排除。讲的很详细了，这些诊断方法需要较长时期的经验累积才能判断准确。
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E. 机械设备分析方法
1．设备现象简介
设备的故障是通过外在的形式表现出来的，当设备故障发生时人们所看到的故障现象是故障过程的结果。大量了解故障的现象，并且对具有典型设备故障进行起因、过程、发展趋势等方面的详细分析，有助于设备诊断技术的正确应用与推广，从而能够准确地作出判断，制定出有效对策。一般地说，设备故障都具有主要特征，其表象如疲劳、断裂、腐蚀、磨损以及电气故障的短路、断路、元器件失效等等。
(1)疲劳。
设备零部件应力集中、交变应力增大引起的疲劳，侵蚀起的疲劳，材料表层下面缺陷引起的疲劳等。
(2)腐蚀。设备零部件的化学和电化学腐蚀、应力性腐蚀、重金属的沉积等等。
(3)磨损。设计允许范围内的微量磨损、切削性磨损、粘着性磨损、疲劳性磨损、腐蚀性磨损等等。
(4)变形。超出设计范围的变形，在拉伸、压缩、弯曲、扭力作用下过度变形造成的损坏、破裂、压陷，动静载荷作用下发生的断裂等等。
(5)电气控制失效。元器件老化，过流过载保护失效，短路、断路、设计缺陷等等。
(6)电气执行系统失效。负载超限，部件及系统绝缘失效，接地接零保护失效等等。
(7)液压系统失效。液压件老化，管系漏泄、堵塞、介质变质、动作失误等等。
其它还有异常响声及振动，连结件松动等等。