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1、精选优质文档-倾情为你奉上读书报告（读书笔记） 学 院： 机械控制工程学院 课题名称： 现代设备管理 专业(方向)： 机械设计制造及其自动化 班 级： 学 生： 教 师： 日 期： （一）读 工程机械设备的保养与维修 杜建军， 甘肃，兰州 1 工程机械设备的管理包括调查、规划、设计、制造、安装、运转、维修、改造、更新以及报废等不同阶在建筑企业中，保养和维修在整个管理过程中占有举足轻重的地位。通过分析工程实践中设备的管理和使用过程，总结了设备保养和维修出现的一些问题。通过对这些问题的分析，建立了最优化的保养与维修关系。 2 保养是机械设备管理的重中之中。保养不当是造成设备故障的主要原因，所以保养
2、工作必须强制执行，防止误保、漏保。应建立完善的保养制度，使保养责任落实到人，做到台台设备有人保养。同时编写严格的机械保养说明书，制定切实有效的保养计划，并与操作人员进行技术交流，随时抽查保养的落实情况。保养工作要从源头抓起，防止以修代养。应建立奖惩机制，奖优罚劣，以加强操作手及保养人员的责任心，调动工作热情和积极性。这样才能搞好保养工作，保证设备正常运行，延长设备使用寿命，减少故障次数，缩小故障规模，降低燃油消耗，节约成本。 3 设备的保养和维修在整个使用过程中都占有非常重要的地位。通过对设备保养和维修出现的一些问题进行全面总结，深入剖析。就如何做好保养工作、保养与维修的关系以及如何做好维修工
3、作等三个方面的论述，应该意识到只有抓好设备的保养，才能尽量减少设备的维修工作。只有做好设备的维修管理，才能让机械设备在整个的使用过程中实现资源的最大化利用（二）读数控机床机械维护与检修曲贵臣，黑龙江齐齐哈尔 1 数控机床机械部分的基本组成 （1）主传动系统:它包括动力源、传动件及主运动执行件(主轴)等，其功用是将驱动装置的运动及动力传给执行件，以实现主切削运动。 （2）进给传动系统:它包括动力源、传动件及进给运动执行件(工作台、刀架)等，其功用是将伺服驱动装置的运动与动力传给执行件，以实现进给切削运动。 （3）基础支承件:它是指床身、立柱、导轨、滑座、工作台等，是整台机床的基础和框架，支承机床
4、的各主要部件，并使它们在静止或运动中保持相对正确的位置。 （4）辅助装置:辅助装置是指实现浮球液位计的部件动作和辅助功能的系统和装置 2 数控机床机械维护与检修的关系与方式 预防性维护。严格按照机床使用说明书及时进行润滑、补给、调整和紧固。 预防性检修。在掌握机械设备失效周期和故障概率的情况下，按照计划针对重点检查部位进行定期检查，针对检查记录或者工作中不正常的征兆，在机械设备发生故障前进行预防性的修理改进或维护。 随机性故障检修，机械设备发生故障后进行的检修。 3 数控机床机械维护与检修 （1）数控机床机械维护基本方法 （2）数控机床机械检修基本方法只有成熟的、发展的行业才需要标准，才需要配
5、套的标准件库。同样，只有深入地使用Pro/Engineer 用于设计，才需要建立标准件库与通用件库。仅仅设计一个小零件，不需要这些库文件。（三）读 机械设备的管理与维修保养分析 丁坤涛 1.机械设备有其特定的使用周期和年限，为了延长使用周期，提高机械设备的利用率，工作人员需要定期对机械设备进行修和保养，这里重点介绍了机械设备的管理和维修保养。 2.现代企业的运作主要依赖于机械设备，机械设备工作效率、工作质量的水平与企业的经济效益密切相关，也是企业发展成败的关键。为此，各企业都加强了对于企业内部机械设备的管理。机械设备的管理主要集中在对设备进行定期的维修和养护，并根据实际情况进行相应的更新换代等
6、。 3.设备管理工作中存在着潜在的安全隐患。企业为了追求经济利益，缩减企业的成本，对于一些出现故障和老化的机械设备不进行定期的更新换代，这些问题机械设备在运作过程中不仅不能够达到基本的效率要求，同时也存在重大的安全隐患，对工作人员的生命财产安全构成严重的威胁。 4.维护保养技术要求简单，费用低，同时保证设备的正常作业，减少零部件的磨损，延长设备的使用寿命，特别对大型主要机械，必须强化必要的技术保养作业，以消除故障隐患，保证设备正常运行。更能减少大量的不必要成本，极大提高企业的经济效益。设备使用年限越短，可靠性越高，使用年限越长，可靠性越低。可靠性越低即机械设备容易发生故障，设备的有形磨损越严重
7、，修复其所需费用也就越大。现代化机械设备是资金密集的装备，设备投资和使用费用十分昂贵，迫切要求设备管理的经济效益。 （四）读电气设备状态检修的分析刘阳，江西，宜春在电力行业中对电气设备的检修长期以来都是以周期为基础的定期检修，这种维修制度在不断进步的新技术面前已经无法立足，并被状态检修逐渐所取代，也取得了一定的成果。1.状态检修的优点 一是可根据设备的结构特点、运行情况和试验结果，经综合分析确定是否需要检修，需要进行哪些项目的检修，有很强的针对性，可取得较好的检修效果。二是对状态好的设备，可延长检修周期，以节省大量的人力、物力和财力。三是克服定期检修的盲目性，保证设备的安全性和供电可靠率2 设
8、备故障理论简述 设备故障浴盆曲线3 .分析和判断电气设备的故障点4 .电气设备状态维修的技术要求实施状态检修是全面的质量管理过程，需要建立先进的状态检修管理体制，提高人员素质和采用科学的状态判断方法。状态检修方式以设备当前的实际工作状况为依据，而非以传统的以设备使用时间为依据。它首先确定设备重要度和相关功能；再通过先进的状态监测手段、可靠性评价手段、寿命预测手段以及故障模型等，判断设备的状态，识别故障的早期征兆，对故障部位及其严重程度、故障发展趋势作出判断；并根据分析诊断结果在设备性能下降到一定程度或故障将发生之前进行维修。（五） 读航空发动机故障诊断， 阐述了发动机控制系统故障诊断技术的研究
9、现状，并探讨了现有的各种故障诊断方法及特点，指出了该领域有待进一步研究的主要问题和发展趋势。一般而言，基于动态数学模型的故障诊断包括两个阶段：残差产生和残差评价。根据残差产生形式的不同，该类方法又可以分为状态估计方法、等价空间方法和参数估计方法。尽管这三种方法是各自独立发展起来的，但它们彼此之间却不相互孤立，而是存在一定的相互关系。目前该类方法的研究已集中在非线性系统的研究以及发展新的关于LTI系统的诊断方法并提高其性能等方面。1.信号理分析技术 （1）主元分析方法主元分析（PCA）用于故障诊断的基本思想是：对过程的历史数据采用主元分析方法建立正常情况下的主元模型，一旦实测信号与主元模型发生冲
10、突，就可判断有故障发生，通过数据分析可分离出故障。 （2） 基于小波变换的诊断方法小波变换是一种时频分析方法，非常适合非平稳信号的奇异性分析。故障诊断时，对信号进行小波变换，在变换后的信号中去除由于输入变化引起的奇异点，剩下的奇异点即为系统发生的故障点。 （3）利用*9啄算子的方法基于*9啄算子构造 Hilbert空间中的最小M乘正交投影向量集，推导出完整的格形滤波器作为故障检测滤波器，用*9啄算子描述的后向预测误差向量的首位元素作为残差，并采用自适应噪声抵消技术使残差仅对故障敏感。（4）利用Kullback信息准则(KDI)检测故障该准则能够度量系数的变化，在不存在未建模动态特性时将其和阈值
11、作比较，可以有效地检测故障。但是如果存在未建模动态特性，KDI波动很大，阈值检验的方法将不再适用。（5） 基于信息融合的方法信息融合能将来自某一目标的多元信息加以智能化合成，产生比单一信源更精确更完全的估计和判决，有望解决对复杂系统进行故障诊断。 2.智能故障诊断分析技术（1） 基于模糊理论的方法模糊逻辑系统在一定条件下可以以任意精度逼近给定的非线性函数。基于模糊模型的故障诊断主要有以下两种基本方法：一种是先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵，再建立故障与征兆的模糊关系方程；另一种方法是根据先验知识建立起故障征兆与对应的原因之间的模糊规则库，根据规则库进行模糊逻辑推理。（2） 基于神经网络的
12、方法人工神经网络（ANN）由于具有处理非线性、自学习、高容错性以及并行计算能力，已广泛应用于复杂非线性系统的故障诊断。它分为在线和离线两种诊断方法，常用于航空发动机故障诊断的神经网络模型有BP网络、Hopfield网络、RBF网络、RNN网络、Kohonen网络、ART网络、哈明网络等。ANN用于故障诊断主要有以下四种形式：用神经网络产生残差；用神经网络评价残差；用神经网络作自适应误差补偿；用神经网络进行故障诊断推理。（3） 基于模式识别的方法模式识别方法结合系统先验知识，对其工作流程进行分析，建立起各种故障模式集，再将测量信息通过一定的判别函数和识别算法进行处理，确定系统同于哪一种故障模式，
13、从而检测和分离故障。应用该方法分为离线分析和在线诊断两个阶段。其前提条件是必须收集并保存好发动机在正常状态和故障状态下的历史数据样本。（4） 基于粗糙集模型的方法粗糙集理论是一种新的处理不确定知识的数学工具，不需要任何先验知识，仅从实际数据中得出系统的内在规律。目前基于粗糙集模型的故障诊断方法主要有：利用基本的RS理论及其各种推广模型进行故障诊断知识的提取；利用RS理论简化故障诊断知识，减小故障特征输入量的维数，以降低发动机故障诊断系统的规模和复杂性。3.结论与展望综观航空发动机故障诊断技术的发展可以看出，各种诊断方法是相互联系、相互影响、相互促进发展起来的，单一技术难以提高诊断的准确性，将多
14、种不同的智能技术结合起来的混合诊断策略是智能化故障诊断研究的一个发展趋势。基于数学模型方法对线性系统的诊断最为理想，而随着非线性系统诊断的迫切需要，各种基于信号处理和知识的非教学模型方法随之出现并获得发展，以弥补数学模型方法对非线性系统诊断的困难。由于实际诊断问题的复杂性，任何单一的方法不可能解决所有的诊断问题，多种方法相互融合，互取所长已是当前航空发动机诊断技术发展的一个趋势。在信号特征提取、识别、决策层上充分利用有限的信息资源，加强基于数据库的信息资源管理是完善智能故障诊断系统的基本保证。随着航空发动机控制系统规模日益庞大和复杂，对于复杂系统和混合动态系统的故障诊断，尤其是出现多故障时故障的检测与辨识显得日益重要，现代诊断系统网络化的发展趋势，分布式系统与远程网络环境下的故障诊断将引起重视和深入的研究。专心-专注-专业