故障的统计分析典型的故障率分布曲线

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1、.题目：故障的统计分析与典型的故障率分布曲线学号：120606325姓名：王逢雨[摘要]机械故障诊断是一门起源于20世纪60年代的新兴学科，其突出特点是理论研究与工程实际应用紧密结合。该学科经过半个世纪的发展逐渐成熟，在信号获取与传感技术、故障机理与征兆联系、信号处理与诊断方法、智能决策与诊断系统等方面形成较完善的理论体系，涌现了如全息谱诊断、小波有限元裂纹动态定量诊断等原创性理论成果，在机械、冶金、石化、能源和航空等行业取得了大量卓有成效的工程应用。统计分析工作是机械故障诊断中的核心环节，统计分析工作的质量和水平将会对机械设备的检修工

2、作产生重要影响，关系到机械设备的安全与可靠运行。本文在对机械故障的特性等问题进行阐述的基础上，重点就机械故障统计分析工作中数据的收集和统计分析的方法进行重点探讨，希望对提高机械故障的管理水平能够有所帮助。[关键词]机械故障；统计分析；数据收集；方法一、统计分析工作中机械故障的特性机械设备在使用过程中，由于会受荷载应力等环境因素的影响，随着机械设备部件之间磨损的不断增加，结构参数与随之变化，进而会对机械功能的输出参数产生影响，甚至使其偏离正常值，直至产生机械故障。概括说来，主要有以下几方面的特性。（一）..耗损性在机械设备运行过程中，不断

3、发生着质量与能量的变化，导致设备的磨损、疲劳、腐蚀与老化等，这是不可避免的，随着机械设备使用时间延长，故障发生的概率也在不断增加，即使可以采取一定的维修措施，但是由于机械故障的耗损性，不可能恢复到原先的状态，在经过统计分析工作后，必要时需要对设备进行报废。（二）渐损性机械故障的发生大多是长期运行的老化或疲劳引起的，所以具有渐损性，而且与设备的运行时间有一定的关系，所以做好机械设备的统计分析工作是很有必要的，当掌握了设备故障的渐损规律后，可以通过事前监控或测试等手段，有效预防机械故障的发生。（三）随机性虽然有的机械故障具有一定的规律性，但

4、这并不是绝对的，因为机械故障的发生还会受到使用环境、制造技术、设备材料、操作方式等多种因素的影响，因此故障的发生会具有一定的分散性和随机性，这在一定程度上增肌了机械设备预防维修与统计分析工作的难度。（四）多样性随着科学技术的发展与应用，机械设备的工作原理日趋复杂，零部件的数量在不多增多，这就使得机械故障机理发生的形式日趋多样化。机械故障的发生不仅存在多种形式，而且分布模型及在各级的影响程度也不同，在统计分析工作中需要引起足够的重视。二、机械故障管理中统计数据的收集在对机械故障的统计分析工作中，数据的收集是最基础的环节，因此必须保障数据收

5、集的及时性、准确性和规范性，这样才能为接下来的数据分析工作奠定良好的基础。（一）做好日常检点数据的收集机械设备的操作人员和统计人员要重视对日常点检记录数据的收集，只有这样才能保证统计数据收集的全面性。对此，相关人员要严格按照点检表对设备进行检查和记录，对于发生的问题或故障要在第一时间记录在《设备故障报修单》..上，并及时上交机械故障管理部门。（二）安装调阶段相关数据的统计与处理对于机械设备在安装调试阶段发生的故障，统计人员要引起高度重视，并详细记录在案，以备后期的参考与分析，对于搜集到的同行业相同设备的故障数据，在确保其真实性的基础上，

6、也可以将其纳入到统计范围之内。（三）确保采集与整理的规范性为了保证故障数据分析的准确性和规范性，统计人员及设备检修人员在日常工作中必须详细、规范地填写《设备故障分析报告》、《设备故障处理单》等资料，对机械故障发生的部位、原因、时间、表现以及后期的处理与改进等详细记录在案。三、机械故障管理中统计数据的分析方法（一）焦点分析法焦点分析法是一种最直接、最简单的方式，是以机械故障问题点为中心的分析方法，其分析结果简单明了，实用性比较强。首先，我国要根据需要把一个圆分成等分成若干块，每一块分别代表着生产线机械设备有标准化问题点的一部分，分别记录着

7、该部分发生故障的次数，然后用有量线段进行表示，最后将这些点进行连接，所形成的多边形就是带有评价性质的焦点分析图。（二）直方图对比分析法该方法要求预先对计划指标数值进行设定，然后按照机械故障发生的实际录入实绩值，然后将实绩值与计划值进行对比，看其差距之间的大小，并参照历史实绩值进行分析，这可以反映出机械故障发生时计划值与实绩值的科学性，以及设备故障发生概率的大小，便于及时采取相应的检修措施。（三）..排列图分析法排列图分析法也被称为帕洛特图法、主次因素分析法，它是找出造成设备故障并进行分析的一种简便有效的图表分析方法。排列图是根据“关键的

8、少数和次要的多数”的原理而制作的。即对影响机械设备故障的因素按照影响程度的大小用直方图进行排列，找出最主要的因素，其结构包括一个横坐标和两个纵坐标，若干个直方形和一条折线构成，通常将影响因素分为三类：A类因