發布時間：2023-03-23 15:14:09
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的機械故障論文樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
機械故障診斷技術，顧名思義，就是采用某種技術手段來預測即將發生的機械故障，判斷故障發生位置，為預防故障發生及排除故障提供技術支持，降低故障帶來的損失。早期，人們主要通過聽聲音、觸摸等方式判斷故障是否產生以及故障產生位置，隨著計算機技術的發展，各種計算機技術特別是現代信號處理技術被不斷的應用到故障診斷技術中來，機械故障診斷技術已逐漸成為一門系統學科。
1)通用機械故障診斷技術研究現狀。最早開展機械故障診斷技術研究的是美國。20世紀60年代以后，隨著航天及航空技術的發展，對故障的預判及診斷提出了更高的要求，傳統故障診斷方法已不能滿足技術發展的需要，促使美國積極開展故障診斷技術的研究和開發工作。隨后，歐洲、日本等發達國家相繼開展機械故障診斷技術研究[1]。20世紀80年代，在相關部門的支持下，國內大學和科研機構也開始機械故障診斷方面的研究。在部件摩擦碰撞、松動等故障方面，清華大學裙福嘉課題組對其非線性動力學行為進行理論和實驗研究，已取得重要進展[2]。小波變換為故障診斷時頻域重要方法之一，西安交通大學何正嘉課題組[3,4]即采用小波技術進行故障診斷技術研究。在機械監測診斷領域，西安交通大學屈梁生課題組[5]創立了全息譜技術，采集機器振動過程中的幅、頻、相信息，顯著提高機器運行中故障的識別率，此外還有東南大學的鐘秉林等學者均長期從事于機械故障診斷研究，出版了大量學術著作和論文，為推動通用機械故障診斷技術做出了重要貢獻。
2)農業機械故障診斷技術研究現狀。農業機械故障診斷方面，陳芳等在對農業機械故障發生的原因及征象進行分析的同時，應用希爾伯特一黃變換方法對農業機械的故障點進行了觀測和診斷，通過經驗模式分解(EMD)分離噪聲，然后從希爾伯特譜中分析出故障振動信號的時頻分布情況，從而確定故障發生的時間以及故障前后信號頻率和幅值隨時間變化的各種信息，以達到提取較為完整的故障特征的目的，實現對這類系統的某些特殊故障的診斷。劉明濤，孫斐采用小波變換技術分析農業機械運行過程中產生的振動信號，有效地檢測出齒輪箱系統信號的變化，實現對齒輪箱系統的故障診斷。李杰，趙艷針對目前農業機械故障診斷采用人工方法排除步驟冗長、速度慢、效率低、準確率低等問題，提出并實現了一個基于正向推理的農業機械故障診斷、安全評價專家系統。該系統具有農業機械知識查詢、農業機械故障診斷和農業機械安全評價等功能，有較好的穩定性與魯棒性。李曉敏，李杰等在農業機械故障診斷中引入計算機動態模擬技術。
3)狀態監測技術研究現狀。在設備關鍵部件狀態監測方面，應用最為成熟的是故障自診斷系統又稱OBD(OnBoardDiagnosties)系統，該系統通過傳感器監測控制系統各部件的工作狀態，并根據傳感器數值監測部件運行狀態以及安裝位置來確定故障產生位置，并自動形成故障代碼，存儲故障信息，為故障的排除提供線索。OBD系統最早用于汽車尾氣排放監測，后來逐漸擴展到發動機故障檢測，最后發展到剎車系統、氣囊、車門等整車部件狀態檢測，甚至關鍵部件的螺釘松動都可以檢測出來，以便及時發現隱患，保證汽車的安全運行。現在OBD系統又逐漸擴展到空調、冰箱、彩電等家用電器故障診斷中，這些設備中均安裝微處理器控制單元(ECU)，當設備出現故障時，一方面采用聲光報警，另一方面產生故障代碼，故障代碼中包含故障類型、故障位置等信息，為排除故障提供方便。OBD系統比較復雜，其功能由軟件和硬件共同實現。現有汽車OBD有超過150個可能的故障代碼。汽車OBD系統經歷OBDI、OBDII，現已發展到OB-DIII。現在汽車上的OBD系統已全部集成在汽車電子控制單元(ECU)中。國際上生產ECU系統品牌主要有，博世、摩托羅拉、德爾福、馬瑞利、西門子。國內康佳、比亞迪等國產車開發商開始研發自主ECU系統品牌。據報道，濰柴自主研發的高壓共軌電控ECU(含OBD系統)已開始小批量投放市場。
2機械故障診斷技術研究方法
機械故障診斷方法非常多，經過近半個世紀的發展，已形成機器振動和噪聲信號測定、油磨損碎片測定、溫升測定等方法。在故障信號處理方面采用時域分析法、頻域分析方法及時頻分析法等。故障識別方面采用專家系統、模式識別以及神經網絡等技術。故障預警方面主要采用狀態監測方法，借鑒在汽車上運用相對成熟的故障自診斷系統(OBD系統)。現簡要介紹與農業機械故障診斷相關，較多應用于農業機械故障診斷的方法。
1)采用時域信號分析的故障診斷技術。在機械設備的特定部位安裝振動傳感器，采集、記錄并顯示設備在運行過程中隨時間變化的振動信息，如振幅、相位、頻率等，得到機械設備特定部位的時間歷程，也就是時域信號。時域信號中包含的信息量大，直觀且易于理解，是機械故障診斷的原始依據，但時域信號數據十分龐雜，很難一眼看出故障特征，需要采用特定方法處理。時域信號處理技術主要包括，時域統計分析及相關分析等。
2)采用頻域信號分析的故障診斷技術。頻域分析實質上是將時域信號進行快速傅里葉變換，轉化為頻域信號，采用頻域信號處理技術分析信號，并得出故障特征的分析方法。許多故障的發生和發展，振動信號的頻率成分會發生非常明顯的變化。例如，齒輪發生斷齒、表面疲勞剝落等都會引起周期性的沖擊信號，相應在頻域就會出現不同的頻率成分。監測這些信號頻率變化，可有效預測故障發生與發展。頻域信號處理技術主要包括頻譜分析、倒頻譜分析及包絡分析等。
3)采用時頻域信號分析的故障診斷技術。機械產生故障后，運行過程中的振動信號會產生顯著的頻域或時域故障特征，然而這些特征并不是不變的，而是隨著時間變化的，即動態信號的非平穩性。特別是剝落、松動、裂紋等故障，非平穩尤其明顯。實際故障檢測過程中，非平穩性往往是普遍的，平穩性只是一種簡化或近似。非平穩信號的相關函數、功率譜等統計量是時變函數，必須要得到這些信號的頻譜隨時間的變化情況才能更好的判斷故障情況。因此，一般采用時間和頻率的聯合函數來表達這些信號，該方法稱為信號的時頻表示。實際應用中，時頻域信號分析技術主要包括傅里葉變換、Wigner-Ville分布、小波變換等。
3農業機械故障診斷技術發展趨勢
1)通用機械領域相對成熟的故障診斷技術逐步移植到農業機械故障診斷中來。可用于農業機械故障診斷的一是基于振動信號特征提取的故障診斷技術，二是關鍵部件工作狀態監測故障診斷技術。基于振動信號特征提取的故障診斷技術大部分用于化工、電力等大型機械設備故障診斷，理論發展非常早，許多現代控制理論，計算機技術，信號處理技術均被應用基于振動信號特征提取的故障診斷技術中。關于關鍵部件工作狀態監測方面，最成功的例子是汽車故障自診斷系統(OBD)，以傳感器監測關鍵部件狀態，采集到的數據送汽車電子控制單元(ECU)處理，主要用于汽車發動機及汽車其他關鍵部件工作狀態監測，技術發展已比較成熟。農業機械越來越復雜，對故障診斷的實效性、準確性要求越來越高，上述兩種故障診斷與監測技術正逐漸移植到農業機械上來。
2)現代智能化技術不斷運用到農業機械故障診斷中來。隨著農業機械復雜程度加大以及對智能化水平提高的需求，農業機械狀態檢測與故障診斷技術將日趨完善。針對農業機械故障特征的專家系統、神經網絡、模糊邏輯、遺傳算法等智能診斷方法將不斷的運用到農業機械故障診斷中來，在當前技術基礎上，將新的理論和技術引入到農業機械故障診斷領域，不斷出現不同智能故障診斷技術，形成綜合性能更好的融合智能故障診斷技術。
變壓器故障通常是伴隨著電弧和放電以及劇烈燃燒而發生，隨后電力設備即發生短路或其他故障，輕則可能僅僅是機器停轉，照明完全熄滅，嚴重時會發生重大火災乃至造成人身傷亡事故。因此如何確保變壓器的安全運行受到了世界各國的廣泛關注。
美國HSB公司工程部總工程師WilliamBartley先生，主要負責對大型電力設備尤其是發電機和變壓器的分析和評估工作，并負責重大事故的調查、檢修程序的改進及新型檢測技術方面的研究。自70年代以來，他負責調查了數千起變壓器故障并進行了幾十年的科學統計研究。
在中國高速的現代化發展中，電力工業的安全運行更起著關鍵作用。本文從介紹美國1988年至1997年10年間變壓器故障的統計數據進行分析，為國內提供參考資料及可借鑒的科學統計方法，以達到為電力部門服務的目的。
1變壓器故障的統計資料
1．1各類型變壓器的故障
過去10年來，HSB發生幾百起變壓器故障造成了數百萬美金的損失。圖1中列出了按變壓器類型顯示的變壓器故障統計數。從圖中的顯示可以看出除1988年外，電力變壓器故障始終占據主導位置。
1．2不同用戶的變壓器故障變壓器使用在不同的部門，故障率是不同的。為了分析變壓器發生故障的危險性，可將用戶劃分為11個獨立類型：（1）水泥與采礦業；（2）化工、石油與天然氣；（3）電力部門；（4）食品加工；（5）醫療；（6）制造業；（7）冶金工業；（8）塑料；（9）印刷業；（10）商業建筑；（11）紙漿與造紙業。按照HSB的RickJones博士風險管理的方法，將“風險”定義為發生頻率與損失程度。損失程度可以被定義為年平均毛損失，而發生頻率（或稱為概率）則可定義為故障發生平均數除以總數。所以，對于每一個給定的獨立組來說：頻率=故障數/該組中的變壓器臺數（舉例來說，如果每年平均有10起故障，在一個給定的獨立組中有1,000個用戶，在該組中任何地點故障的概率就是0.01/年。）因此，可以采用產品的故障頻率與程度將變壓器的風險按用戶加以劃分。（風險=頻率×程度）。
圖2中給出的是10年中10個獨立組中變壓器風險性的頻率—程度“分布圖”。每組曲線中，X軸表示頻率、Y軸表示程度（或平均損失），X－Y的關系就形成了一個風險性坐標系統。其中的斜線稱為風險等價曲線（例如，對于＄1,000的0.1的可能性與＄10,000的0.01的可能性可認為是同等風險的）。坐標中右上角的象限是風險性最高的區域。當考慮到頻率和程度時（如圖2所示），電力部門的風險是最高的，冶金工業及制造業分別列在第二和第三位。
1．3各種使用年限變壓器的故障
按照變壓器設計人員的說法，在“理想狀況下”變壓器的使用壽命可達30～40年，很明顯的是在實際中并非如此。在1975年的研究中，故障時的變壓器平均壽命為9.4年。在1985年的研究中，變壓器平均壽命為14.9年。通常有盆形曲線顯示使用初期的故障率以及位于右端的老化結果，然而故障統計數據顯示變壓器的使用壽命并非無法預測。圖3中顯示了該研究中使用壽命的統計數據，這些數據可以用來確定對變壓器進行周期檢查的時間和費用。
在電力工業中變壓器的使用壽命應當給予特別地關注。美國在二戰后經歷了一個工業飛速發展的階段，并導致了基礎工業特別是電力工業大規模的發展。這些自50年代到80年代安裝的設備，按其設計與運行的狀況，現在大部分都已到了老化階段。據美國商業部的數據，在1973～1974年間電力工業在新設備安裝方面達到了頂峰。如今，這些設備已運行了近25年，故必須對已安裝變壓器的故障可能性給予特別的關注。
2變壓器故障原因分析
HSB收集了有關變壓器故障10年來的資料并進行分析的結果表明，盡管老化趨勢及使用不同，故障的基本原因仍然相同。HSB公司電氣部的總工程師J.B.Swering在論文中寫到：“多種因素都可能影響到絕緣材料的預期壽命，負責電氣設備操作的人員應給予細致地考慮。這些因素包括：誤用、振動,過高的操作溫度、雷電或涌流、過負荷、對控制設備的維護不夠、清潔不良、對閑置設備的維護不夠、不恰當的以及誤操作等。"下表中給出了在過去幾十年中HSB公司總結出的有關變壓器故障的基本原因，表中列出了分別由1975、1983以及1998年的研究得出的關于故障通常的原因及其所占百分比。
2.1雷擊
雷電波看來比以往的研究要少，這是因為改變了對起因的分類方法。現在，除非明確屬于雷擊事故，一般的沖擊故障均被列為“線路涌流”。
2．2線路涌流
線路涌流（或稱線路干擾）在導致變壓器故障的所有因素中被列為首位。這一類中包括合閘過電壓、電壓峰值、線路故障/閃絡以及其他輸配(T＆D)方面的異常現象。這類起因在變壓器故障中占有顯著比例的事實表明必須在沖擊保護或對已有沖擊保護充分性的驗證方面給與更多的關注。
2．3工藝/制造不良
在HSB于1998年的研究中，僅有很小比例的故障歸咎于工藝或制造方面的缺陷。例如出線端松動或無支撐、墊塊松動、焊接不良、鐵心絕緣不良、抗短路強度不足以及油箱中留有異物。
2．4絕緣老化
在過去的10年中在造成故障的起因中，絕緣老化列在第二位。由于絕緣老化的因素，變壓器的平均壽命僅有17.8年，大大低于預期為35～40年的壽命！在1983年，發生故障時變壓器的平均壽命為20年。
2．5過載
這一類包括了確定是由過負荷導致的故障，僅指那些長期處于超過銘牌功率工作狀態下的變壓器。過負荷經常會發生在發電廠或用電部門持續緩慢提升負荷的情況下。最終造成變壓器超負荷運行，過高的溫度導致了絕緣的過早老化。當變壓器的絕緣紙板老化后，紙強度降低。因此，外部故障的沖擊力就可能導致絕緣破損，進而發生故障。
2．6受潮受潮這一類別包括由洪水、管道滲漏、頂蓋滲漏、水分沿套管或配件侵入油箱以及絕緣油中存在水分。
2．7維護不良
保養不夠被列為第四位導致變壓器故障的因素。這一類包括未裝控制其或裝的不正確、冷卻劑泄漏、污垢淤積以及腐蝕。
2．8破壞及故意損壞
這一類通常確定為明顯的故意破壞行為。美國在過去的10年中沒有關于這方面變壓器故障的報道。
2．9連接松動
連接松動也可以包括在維護不足一類中，但是有足夠的數據可將其獨立列出，因此與以往的研究也有所不同。這一類包括了在電氣連接方面的制造工藝以及保養情況，其中的一個問題就是不同性質金屬之間不當的配合，盡管這種現象近幾年來有所減少。另一個問題就是螺栓連接間的緊固不恰當。
3變壓器維護建議
根據以上統計分析結果，用戶可制訂一個維護、檢查和試驗的計劃。這樣不但將顯著地減少變壓器故障的發生以及不可預計的電力中斷，而且可大量節約經費和時間。因為一旦發生事故，不僅修理費用以及停工期的花費巨大，重繞線圈或重造一臺大型的電力變壓器更需要6到12個月的時間。因而，一個包括以下建議的良好維護制度將有助于變壓器獲得最大的使用壽命。超級秘書網
3．1安裝及運行
（1）確保負荷在變壓器的設計允許范圍之內。在油冷變壓器中需要仔細地監視頂層油溫。
（2）變壓器的安裝地點應與其設計和建造的標準相適應。若置于戶外，確定該變壓器適于戶外運行。
（3）保護變壓器不受雷擊及外部損壞危險。
3．2對油的檢驗
變壓器油的介電強度隨著其中水分的增加而急劇下降。油中萬分之一的水分就可使其介電強度降低近一半。除小型配電變壓器外所有變壓器的油樣應經常作擊穿試驗，以確保正確地檢測水分并通過過濾將其去除。
應進行油中故障氣體的分析。應用變壓器油中8種故障氣體在線監測儀，連續測定隨著變壓器中故障的發展而溶解于油中氣體的含量，通過對氣體類別及含量的分析則可確定故障的類型。每年都應作油的物理性能試驗以確定其絕緣性能，試驗包括介質的擊穿強度、酸度、界面張力等等。
3．3經常維護
（1）保持瓷套管及絕緣子的清潔。
（2）在油冷卻系統中，檢查散熱器有無滲漏、生銹、污垢淤積以及任何限制油自由流動的機械損傷。
（3）保證電氣連接的緊固可靠。
（4）定期檢查分接開關。并檢驗觸頭的緊固、灼傷、疤痕、轉動靈活性及接觸的定位。
（5）每三年應對變壓器線圈、套管以及避雷器進行介損的檢測。
（6）每年檢驗避雷器接地的可靠性。接地必須可靠，而引線應盡可能短。旱季應檢測接地電阻，其值不應超過5Ω。
（7）應考慮將在線檢測系統用于最關鍵的變壓器上。目前市場上有多種在線檢測系統，供應商將不同的探測器與傳感器加以組裝，并將其與數據采集裝置相連，同時提供了通過調制解調器實現遠距離通訊的功能。美國SERVERON公司的TrueGas油中8種故障氣體在線監測儀就是極好的選擇。此系統監測真實故障氣體含量，結合“專家系統”診斷將無害情況與危險事件加以區分，保證變壓器的安全運行。
西安交通大學機械裝備診斷與控制研究所所長、機械基礎實驗教學國家級示范中心主任何正嘉，長期從事工礦企業設備狀態監測、故障診斷研究及應用40余年，在機械設備結構裂紋定量識別、非平穩信號故障診斷和智能預示等方面開展了基礎理論研究和重要工程應用，取得了諸多創新性成果，對推動我國機械設備故障診斷與運行安全保障作出了突出貢獻。
潛心探索提出故障診斷新方法
重大裝備的各類故障中，因結構裂紋導致的失效占60%以上。裂紋這一“隱形殺手”被形象地稱為重大裝備安全運行的“癌癥”，具有難發現、易擴展、強破壞的特點。何正嘉帶領課題組于上世紀90年代中后期重點研究裂紋動態定量診斷新技術，經過10余年的潛心研究和探索，發現并揭示了裂紋位置、裂紋深度與裂紋動態響應信號之間的內在聯系，發明了基于小波有限元模型的三線相交結構裂紋的動態定量診斷方法，實現了大型回轉機械結構裂紋動態定量診斷，解決了裂紋動態定量診斷這一國內外故障診斷領域的前沿與挑戰性難題。
在研究過程中，何正嘉首先建立了適宜結構裂紋故障診斷的小波有限元理論，采用多分辨多尺度小波函數替代傳統有限元的多項式插值函數，實現了結構裂紋的高精度建模。最終何正嘉研發出了機械結構裂紋定量診斷儀，可應用于汽輪機和航空發動機轉子等結構的裂紋診斷，對關鍵設備安全運行與避免災難性事故產生意義重大。
目前，該成果從基礎理論、技術實現到儀器開發，已經形成了一整套技術，在東方汽輪機公司、某航空發動機維修廠、西門子信號有限公司、上海寶鋼等50余家企業得到應用，獲得了良好的經濟效益與社會效益。針對某型號航空發動機高壓轉子內部裂紋因探頭不可到達而難以無損探傷的問題，利用小波有限元建模和動態測試，實現了裂紋定量診斷，成為某廠航空發動機安全保障中一種重要檢測技術。實踐證明，何正嘉所研制的機械結構裂紋定量診斷儀對裂紋位置與深度的定量識別誤差均在5%以內。這一成果填補了國內外在機械結構裂紋動態定量診斷領域的技術空白，能夠確保設備安全運行，避免因裂紋引起的災難性事故發生。
在裂紋動態定量診斷新技術研究的同時，何正嘉的主攻方向是機械故障非平穩高精度診斷領域。他在長期的研究中發現，傅里葉變換、小波變換、第二代小波變換、多小波變換等的共同本質是數學上的內積變換，由此揭示了不同機械故障高精度診斷的內積變換數學原理，并指出，構造和運用性能優良的基函數與動態信號進行內積變換，是提高機械監測診斷合理性和準確性的關鍵技術。
何正嘉率先將先進的非平穩信號處理方法引入機械監測診斷領域，提出了變工況非平穩機械設備運行故障診斷方法，從多尺度、多分辨時頻域提取故障信號特征，克服了采用傳統平穩信號診斷方法難以準確提取變工況運行設備非平穩故障特征的不足；最終開發了機械故障非平穩高精度診斷系列新技術。開發了機車走行部、發電機組等關鍵機械設備運行監測診斷系列實用技術和在線監測診斷網絡系統，開拓了機械故障非平穩高精度診斷的新領域。
繼往開來科研團隊促發展
何正嘉教授治學嚴謹，倡導團隊精神，在學術梯隊建設方面成績突出。擔任機械制造系統工程國家重點實驗室系統監控與診斷方向學術帶頭人，負責建設機械基礎實驗教學國家級示范中心。創建的“裝備智能診斷與控制”科研教學團隊擁有教授16名，其中教育部長江學者1名、教育部新世紀優秀人才6名、全國百篇優秀博士論文獲得者1名、交大騰飛教授3人；承擔國家級精品課程3門。為裝備制造學科發展凝聚了CAD/CAM、數控技術、故障診斷和減振降噪等一批骨干力量。他為人師表，舉賢薦能，甘為人梯，樂于奉獻，扶持青年學者成長為學科發展帶頭人，支持和幫助青年骨干教師主持或參與各類重大項目申報，在教學科研方面多次取得國家級成果獎勵。教學中，他負責并組織建設了機械基礎實驗教學國家級示范中心和3門國家級精品課程，何正嘉教授獲2008年陜西省師德標兵稱號、2010年全國優秀科技工作者稱號。
何正嘉在指導研究生的過程中投入巨大的精力，同步嚴格要求研究生不斷提升道德品質和學術水準。培養的博士研究生陳雪峰獲得了2007年全國百篇優秀博士學位論文，2008年入選教育部新世紀人才、2009年入選陜西省科技新星、2010年入選西安交通大學騰飛人才，陳雪峰教授已成為我校機械工程學科的教學科研骨干，主持2項國家自然科學基金、1項863項目以及多項橫向合作課題。培養的博士研究生訾艷陽教授2010年入選教育部新世紀人才，主持3項國家自然科學基金、1項863項目以及多項橫向合作課題，2009年當選機械工程學院分黨委副書記。培養的博士研究生向家偉先后以德國洪堡學者和日本JSPS學者的身份，出國深造。培養的胡橋博士2006年畢業后在西安705所工作，工作業績突出，目前擔任總工程師助理；祁克玉博士在212所勤奮工作，獲得了單位高度好評。
在科研中，他以西安交通大學機械裝備診斷與控制研究所所長、機械制造系統工程國家重點實驗室系統監控與診斷方向學術帶頭人的身份，領導開創了諸多創新性理論、技術與系統，推動了中國機械設備故障診斷的發展，被評為“全國優秀科技工作者”。他從事工礦企業設備狀態監測、故障診斷研究及應用四十余年，在機械設備結構裂紋定量識別、非平穩信號故障診斷和智能預示等方面開展基礎理論研究和重要工程應用，取得創新性成果。主持2項國家自然科學基金重點項目“大型復雜機電系統早期故障智能預示的理論與技術”(50335030，2004―2007)和“關鍵設備故障預示與運行安全保障的新理論和新技術”(51035007，2011―2014)以及4項國家自然科學基金面上項目；主持2項高等學校博士學科點專項科研基金資助項目“小波有限元理論與轉子橫向裂紋故障診斷的研究”（20040698026，2005―2007）和“優良特性多小波構造原理與機電設備復合故障診斷”(200806980011，2009―2011)；參加2項國家973項目“數字化制造基礎研究（2005CB724100, 2006―2010）”和“超高速加工及其裝備基礎研究”(2009CB724405，2009-2014)；負責20余項與企業合作項目。以第一完成人獲國家技術發明二等獎1項(2009年)、國家科技進步三等獎1項(1999年)和省部級一等獎2項、二等獎1項。授權發明專利6項。出版著作7部，350篇，其中SCI收錄72篇、EI收錄100篇，論著被國內外引用3613次。
“天時不如地利，地利不如人和”何正嘉和他的科研團隊，淋漓盡致的詮釋了這一真理。正是他執著探索、無私奉獻，才有了我國機械故障診斷事業的發展。中國機械設備故障診斷的進步是一個的長期艱巨的過程，這漫漫路程中深深地烙著他們艱辛的腳印，這是歷史的見證，未來的階梯，而這樣的精神，需要我們繼續傳承、創新，并肩求索下去。
關鍵字：故障振動；振動監測；振動信號
一、 機械振動與故障設備
機械振動是日常工作中最常見的物流現象，一般情況下機械振動都是有害的，振動會破壞機械的正常運作。振動所產生的動載荷重會對機械本身造成損傷甚至降低機械的使用壽命。事物都有相對的一面，振動并不是沒有優點，比如輸送、夯實、脫水、振動篩等振動機就是利用了振動的優點去工作的。無論機器大小、精度高低，在日常的工作中都會產生不同的振動，振動的大小以及振動成分變化都會直接影響機器的運作，不同的機器對應著不同的振動特點。正是因為機器普遍存在著振動的這些特性，所以應用振動信號去監測設備故障已經成為了一種方法，一種手段。
二、 振動信號的診斷
一般的情況下，振動的時域信號總是雜亂無章的，無論是正常狀態還是非正常狀態，故障信息并不是直接顯示出來的，并不是直接表露在外表讓我們一眼就可以發現，所以要獲得故障信息必須要對信號進行分析處理才可以。下面介紹幾種常用的振動信號的分析方法。
1.時域分析。時域分析原理簡單而且容易實現，它是信號分析方法中最基礎的一個。主要包含時域波形、相關分析、概率密度、濾波處理等。主要是對振動時域信號的時間歷程進程分析，適宜對信號中含有周期信號、諧波信號或短脈沖信號進行分析。利用時域波形分析可識別出共振現象和拍頻現象。時域分析具有廣泛的應用，主要面對的是一些變速、低速、重載的設備。由于某些機械設備的振動信號所包含的頻率成分比較低，受診斷分析儀器的下限、分辨率及分析軟件功能的限制，頻譜分析的方法運用的就不是特別好。然而通過時域分析就很容易提取出信號的特征，隨之它也成為了最直接、最有效的故障診斷方法。
2.倒譜分析。倒譜分析也叫二次譜分析，它在機械傳動系統的故障診斷中展現出了非常特殊的優越性。它是檢測復雜的圖譜中周期分量的重要工具。由于機械設備中軸承和齒輪比較多，振動信號中調制現象普遍，肉眼難以識別譜圖中譜線所展示出來的周期性，然而利用倒譜可以將譜圖上的變頻帶譜線轉變為單譜線，這樣就便于識別系統特征的頻率。當混有異族譜頻、同族譜頻、多成分多頻和功率譜的成分比較復雜時，應用倒譜分析就最好的方法。
3.頻譜分析。頻譜分析是指對變化的信號在頻率范圍內進行分析，分析得出的結果是以頻率為坐標的物理量的曲線和譜線，并得到以頻率為變量的頻譜函數。機械的振動信號一般是多種信號合成的復雜信號，它可以分解為一系列的諧波分量。這些諧波分量代表著各自對應的頻率激勵力和某些特定頻率。通過頻譜分析可以求出動態信號中的各個頻率的分布范圍；通過對測試波形的分析可得出頻率的幅值，通過這些幅值的變化來校正測試波形；我們可以通過頻譜分析提供的幅值、頻率值、各種譜密度求得被測結構的模態參數和傳遞函數，為幅振、消振等問題提供解決的條件。
三、振動診斷的應用優勢
（1）振動現象伴隨著機械設備的運行而發生，機械設備一旦開啟就會產生振動信號，故障信息就包含在振動信號內。
（2）振動問題在高速、重載荷的機械設備內時有發生，事故率極高。
（3）許多振動故障都會有明顯的特征，非常容易識別。
（4）目前針對振動問題的檢測方法、理論都比較成熟。
（5）振動診斷易于實現全程監控和在線診斷。
四、機械故障的特征分析
機械設備的故障診斷主要是針對旋轉件的故障診斷，預先掌握故障的特征是對故障做出準確診斷的前提條件。故障特征主要包括以下幾種。
（1）不對中故障。不對中故障是機械設備的一種常見的故障。迫使機械設備停機檢修的原因有一半的原因是由不對中引起的。不對中分為兩種情況，分別為轉子不對中和軸承不對中。轉子不對中的故障形式有可能是軸線形成的夾角角度不對中，也有可能是軸線平行偏移的高度不對中，還有可能是兩者的結合。由于不對中所引起的故障的主要特征是二階轉速頻率下的振動分量和軸向振動。
（2）動靜件碰摩故障
轉子質量的不平衡、轉子不對中、轉子彎曲、靜止部件的不對中都有可能引起動靜件碰摩。動靜件碰摩分為兩種情況，主要是徑向碰摩和軸向碰摩。在機械運轉時，局部的摩擦一般發生在整周摩擦前面，它會引起機械的不規則振動。隨著振動的愈演愈烈，局部摩擦就會過渡到整周摩擦，從而導致機器發生嚴重的破壞。
（3）齒形誤差。由于齒形誤差產生的振動，使振動信號呈現出明顯的調制現象。觀察頻譜可以看出，以齒輪的嚙合頻率及其倍頻為頻率的中心，在它的周圍分布著以齒輪旋轉頻率為調制頻率的邊帶。當齒輪的誤差比較嚴重時，激振能力較大就會產生齒輪所在軸和其倍頻為調制頻率的齒輪共振頻率調制現象。
（4）齒輪磨損嚴重。當齒輪的磨損發展到一定的程度時，嚙合頻率諧波幅值增大，階數也會變得越來越高，諧波增大的幅度也越來越大。與此同時，振動的能量也有較大幅度的上升。
（5）斷齒。它的時域波形表現為沖擊型振動，頻率相當于斷齒軸的轉頻。在頻域上多出現間隔為斷齒軸轉頻的邊頻地帶，它數量多、分布寬、幅值較大。
（6）軸不平衡。當軸的不平衡比較嚴重時，就會在齒輪傳動中導致嚴重的齒輪誤差，形成以嚙合頻率為載波頻率，以齒輪所在軸方向的轉頻為調制頻率的頻率調制現象。但是在一般的譜圖上邊帶的數量比較少。
五、結語
由于現代化生產機械設備的連續化、高速化、連續化，設備發生問題也時有發生，設備狀態的檢測與故障診斷也變得尤為重要，通過對振動信號的分析處理去解決機械故障存在的問題已經成為主要的方法之一。盡管近年來興起的神經網絡法、時頻分析法仍不夠成熟，但是隨著研究工作的深入，這些方法也會變得越來越成熟。
參考文獻
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[2]鮑明，趙淳生.齒輪故障診斷技術的研究[J].南京航空學院學報，1992（5）：56-57
[3]趙中敏.以振動信號分析方法診斷機械故障[J].中國設備工程，2006，11
中圖分類號： C35 文獻標識碼： A
礦井提升機系統的故障現象形形，故障原因也多種多樣，許多故障現象只能憑操作人員的語言描述，可實時利用的傳感器信號較少，為了建立提升機故障診斷系統，綜合考察故障樹分析法、專家系統、神經網絡和信息融合等人工智能的故障診斷方法是必要的。礦井提升機歷來有“礦井咽喉”之稱,主要擔負著提升礦石、下放材料、升降人員和設備等任務,在礦井工作中起著至關重要的作用,因此做好對礦井提升機故障的診斷和安全保障措施尤為重要。故障檢測與診斷系統應該采用的故障診斷方案，是由診斷對象的性質及系統的功能要求決定的。提升機故障診斷系統首先要能對常見故障和曾經發生過的故障做出準確診斷，并給出故障處理的建議方案；對歷史上雖不曾發生、但實際上可能發生的故障也要具有一定的處理能力。
一、礦井提升機的使用現狀
礦井提升機是煤礦行業中重要設備,在經濟發展和生產技術上起著重要作
用。礦井提升機的功能實現主要取決于傳動系統,液壓制動系統,監控系統,電氣控制系統和加載系統和其他子系統。我國當前的提升機電控系統大多仍由繼電器與由電子元件組成的控制單元組成，雖然設有安全電路，但系統內外電纜眾多，聯鎖點密集，再加上礦井工作環境惡劣，粉塵污染和點蝕較多，常導致觸電閉合或斷開異常，頻繁發生線路故障，極大的影響了整個系統的可靠性，與國際先進水平還有較大的差距。西方的先進工業國如英國、德國對礦井提升機的安全性十分重視，大多已通過PLC設計了礦井提升機的電控系統，通過多種方式構成了能獨立工作的雙通道安全監控與安全回路，且在有關軟件的設計中也采用了多種監視保護手段，系統安全性與可靠性大為增加。礦井提升系統通常由機械、電氣和液壓三部分組成，礦井提升機發生的故障大致可分為機械故障與電氣故障兩類，機械故障主要包括制動事故、過卷事故和斷繩事故，電氣故障主要包括主回路電流、低壓電源漏電和控制電源失壓等。這些事故不僅會影響礦井的正常作業，也造成礦井設備的損壞和人員的傷亡[1]。
二、故障分析法
提升機主要故障現象的故障嚴重機械故障主要有制動事故、斷繩事故和過卷事故；電氣故障如主回路過流、控制電源失壓、低壓電源漏電等。這些故障不僅會嚴重影響礦井提升機運行，還會造成提升系統裝備嚴重損壞及人身傷亡事故，后果是非常嚴重的。故障分析法以不希望系統發生的事件為分析目標，逐層向下追究所有可能的原因，找出系統元件失效、環境影響、人為失誤及程序處理硬件和軟件因素與系統失效頂事件之間的邏輯關系。故障可用來定性分析各底事件對頂事件發生影響的組合方式和傳播途徑，識別可能的系統故障模式，也可用來定量計算各組成部分對系統的影響程度，算出整個系統或某一個頂事件的失效概率。位于頂事件和底事件之間的中間事件又稱故障事件；底事件位于故障的底端，其失效數據不再分解。
三、礦井提升機故障分類
礦井提升機的故障可分為電氣故障與機械故障兩類。電氣故障需要測量和檢測提升機設備上的工況參數和數據信息，并將這些工礦參數和數據信息進行數據處理和綜合分析才能診斷出提升機設備的故障位置、故障問題和原因。機械故障是指礦井提升機設備上的某些參數超過了正常運行時的額限，是一種提升機設備的外在表現形式，主要解決方法是給提升機設備增加一些保護裝置，防止機械故障發生。如果電氣故障不能有效而快速的得到解決，會導致提升機設備機械故障的發生。由于礦井提升機的電氣故障往往與很多的設備變量和參數有關聯，從而降低了提升機故障診斷的準確率[2]。
四、礦井提升機故障診斷存在的問題
當提升機控制系統中的傳感器或執行器發生故障問題， 將會嚴重影響提升機系統的安全可靠運行；對礦井提升機系統中的工礦參數和數據信息處理準確度不高，提升機設備智能化程度相對較低，也是目前礦井提升機故障診斷中存在的問題；對于以開發的礦井提升機智能故障診斷系統還存在自適應能力弱，實時性不強等缺點。目前關于提升機故障診斷研究還相對較少，現有的提升機故障診斷系統也存在一些不足和缺陷。
五、基于模糊理論的礦井提升機故障診斷方法
1、基于人工智能的礦井提升機故障診斷方法
基于免疫粒子群算法的礦井提升機故障診斷方法是將人工免疫模型和離散粒子群進化算法相結合的一種礦井提升機故障診斷方法。該方法提高了礦井提升機故障診斷的執行效率，并且能夠適應提升機故障診斷過程中出現的不確定性，還可以實現多種提升機故障診斷。
基于遺傳神經網絡算法的礦井提升機故障診斷方法是將遺傳算法和人工神經網絡相結合的一種新的提升機故障診斷方法。該方法將遺傳算法的全局特性和神經網絡的并行處理信息能力強等優點相接合，能夠有效的克服人工神經網絡收斂速度慢以及容易陷入局部極小等缺點，從而更加準確的建立礦井提升機故障診斷系統，快速地判斷出礦井提升機的故障。
2、基于小波變換的礦井提升機故障診斷方法
小波變換是時間頻率的局部化分析，它通過平移伸縮運算對信號進行多尺度細化，從而達到在信號低頻處頻率細分，高頻處時間細分，進而可以觀察到信號的任意特性細節。其最顯著的特點是能夠進行信號的多分辨率分析，對于正常信號中夾帶的瞬態反常現象，不僅能檢測出來，還能夠展示該反常信號的成分，因此基于小波變換技術在礦井提升機的故障診斷中得到了廣泛應用。利用小波變換對礦井提升機的動態系統的故障檢測與診斷也具有很好的效果，為礦井提升機的智能故障診斷技術提供了一種強而有力的分析手段。
3、基于神經網絡的礦井提升機故障診斷方法
人工神經網絡具有容錯能力、自學習和自適應能力以及并行處理信息能力強等特點。由于人工神經網絡具有以上特點，目前將人工神經網絡應用到礦井提升機故障診斷的研究也逐漸增多，主要研究有基于BP神經網絡或基于Elman神經網絡的礦井提升機故障診斷方法。該方法的主要思想是將礦井提升機的故障特征向量作為人工神經網絡的輸入，將礦井提升機的故障分類模式向量作為人工神經網絡的輸出。輸入特征信號的提取方法主要有：時域特征法、頻域特征法以及幅值域特征法；時間序列法；小波變換特征提取法等[3]。
礦井提升機的模糊診斷法是將數學集合論的概念應用到提升機設備的故障診斷中，進行模糊推理，實現礦井提升機的故障診斷，從而解決提升機設備征兆與故障間的不確定關系。該診斷方法模糊推理邏輯嚴謹，但是由于較難確定礦井提升機故障的模糊關系，模糊診斷知識獲取困難等原因，因此礦井提升機的模糊診斷法還缺乏一定的準確性。
結束語：
隨著現代科技的發展，越來越多的新型智能診斷理論開始應用于礦井提升機的故障診斷，如小波分析、人工神經網絡、免疫算法以及遺傳算法等。將故障樹引入專家系統，通過運用故障樹分析法對所建的故障樹進行定性分析，再根據簡化了的故障樹建立專家系統知識庫，不但很好地解決了建立知識庫知識獲取難的問題，還保證了診斷知識獲取的完整性。開展對礦井提升機的智能故障診斷的研究，將會極大地提高提升機運行的安全可靠性，避免礦井事故的發生，減少不必要的損失，為礦井提升機設備的經濟、高效以及安全運行提供強而有力的技術支持。
參考文獻：
[1]張平.礦用機電設備常見故障及其解決策略[J].硅谷，2012（6）：88.
【關鍵詞】天然氣發動機；燃料轉換；故障模擬；試驗系統
通過對某城市天然氣出租車的實際考察、收集資料和分析，發現天然氣汽車的多發故障是燃氣系統。燃氣系統包括儲氣系統、供氣管路、燃料轉換開關、高頻電磁閥等主要部件。其中故障率高發出現在燃料轉換開關、減壓器出口壓力及點火提前角設置。針對上述現象，本章在意大利OMVEL燃氣系統發動機試驗臺架上進行燃料轉換故障模擬試驗，并對試驗結果進行了分析總結[1]。
1、燃料轉換過程試驗原理
此試驗系統的燃料轉換開關[2]，有汽油檔和天燃氣檔兩個檔位。將開關放置在汽油檔位，發動機汽油啟動，燃用汽油工作，汽油指示燈亮。放置在天燃氣檔位，點燃發動機的燃料仍是汽油，但踩下油門踏板使發動機轉速達到燃料轉換轉速（1800r/min）以上時，燃料轉換狀態指示燈閃爍，然后減速到燃料轉換轉速（1800r/min）時，減壓器截止電磁閥工作，天燃氣指示燈亮。此過程就是汽油/CNG兩用燃料發動機的燃料轉換過程。
燃料轉換的故障主要包括機械故障和電器故障。機械故障多出現在燃料轉換開關，電器故障多出現在電路及傳感器部位。燃料轉換故障模擬試驗主要針對相關傳感器進行故障設置，如減壓器出口溫度傳感器、儲氣瓶壓力傳感器、噴氣壓力傳感器和減壓器出口壓力，通過模擬試驗結果來分析判斷這些傳感器對燃料轉換系統產生的影響[3]。
2、試驗方法
2.1減壓器出口溫度傳感器故障模擬試驗設計
將溫度傳感器設置為斷開狀態，模擬溫度傳感器信號丟失，進行發動機燃料轉換，來判斷其對發動機燃料轉換的影響。其故障模擬電路設計如圖1所示。用滑動電位器來替代溫度傳感器，橙色線屬于信號線，與滑動電阻滑動檔位相連，黑一白線是搭鐵線，連接電位器搭鐵端子。溫度傳感器屬于NTC（負溫度系數）的熱敏電阻。燃氣ECU的電阻與滑動電位器串聯，當熱敏電阻值發生變化時，所得的THW值也隨之變化。但在常溫下，測量溫度傳感器電阻值 最大值為1.6kΩ。此設計選用2kΩ的電位器，改變電位器的電阻值，橙色信號線可以得到0到2.IV的分壓值。
2.2儲氣瓶壓力傳感器故障模擬試驗設計
將壓力傳感器裝在減壓器高壓管路的進口處。將壓力信號線與燃氣ECU相聯接，將信號線斷開，進行燃料轉換模擬試驗，觀察對發動機燃料轉換的影響。
2.3噴油器噴氣壓力傳感器故障模擬試驗設計
噴氣壓力傳感器模擬電路的設計如圖2所示。噴氣壓力傳感器用滑動電位器來替代，
圖中的紅一黑線屬于電源線，可以向電位器提供5V電壓，黑一白線屬于搭鐵線，紫色線屬于信號線，當滑動電位器移動時，紫色信號線可以得到的信號電壓在O到5V之間變化。
2.4減壓器出氣口壓力模擬試驗方法
將減壓器穩壓腔與―1.5升真空泵相聯接，這樣可以給減壓器提供一個真空調節力，調節穩壓腔出口壓力，使其在0.01一0.09MPa范圍內變化，來模擬減壓器出口壓力在低壓狀態下對發動機燃料轉換的影響；當出口壓力較高時（0.1一0.2MPa），可以利用減壓器穩壓腔壓力調整螺釘來模擬在高壓力情況，壓力對發動機燃料轉換的影響，通過在低壓管路接真空表來測量減壓器出口的壓力值大小。
3、結論
（l）減壓器溫度傳感器無信號時，對發動機運轉無影響，原因是當燃氣ECU接受不到減壓器溫度傳感器，燃氣ECU在故障模式下工作；當減壓器溫度傳感器信號不正確時，當分壓值兩端的信號電壓超過1.8v時，表明水溫低于40℃，此狀態導致發動機燃料轉換異常，無法轉換到燃用天然氣狀態；當轉換開關自動跳轉到汽油狀態，表明燃氣ECU接收減壓器傳感器發出的低溫信號，此溫度狀態下發動機無足夠的熱量提供給減壓器。
（2）氣瓶壓力信號只是指示燃氣量的多少，在信號丟失的情況下不會對燃料轉換過程產生影響。
（3）噴氣壓力傳感器無信號時，燃料轉換過程失控，不管是燃用天然氣還是燃用汽油都不能互相轉換；當傳感器信號電壓降到0.7V時，燃料狀態自動轉到燃用汽油，原因是燃氣ECU接收到信號電壓過低，判斷燃氣噴射壓力較小，不能保證發動機運轉正常，自動保護功能開啟，跳轉到汽油燃料狀態。
（4）當減壓器出口壓力小于0.02MPa時，轉換開關處于燃氣檔，發動機轉速下降明顯，燃料狀態跳轉到汽油狀態；當減壓器出口壓力小于0.01Mpa時，出現熄火現象。原因是噴氣壓力傳感器電壓信號值偏小，燃氣ECU接收到信號電壓過低，判斷燃氣噴射壓力過小，不能維持發動機正常運轉，自動保護功能開啟，跳轉到汽油燃料狀態。
參考文獻
[1]南濤.汽油/CNG兩用燃料發動機燃氣系統故障診斷研究[D].長安大學碩士學位論文，2009
[2]李陽陽.汽油/CNG兩用燃料發動機傳感器故障模擬系統研究[D].長安大學碩士學位論，2012.3.
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作者簡介
李強（1981-），女，山東省濟南市人，碩士，實驗師。
關鍵詞：小波變換;齒輪故障診斷;信號
引言
機械故障診斷技術是本世紀六七十年代出現發展起來的一門綜合性邊緣學，近20年來，故障診斷技術已發展成為集數學，物理，力學，化學，電子技術，計算機技術，信息處理，工智能等各種現代技術于一體的新興交叉技術[1]。
1.小波變換
小波變換（即WT）是一種窗口大小固定但其形狀可改變，時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法。即在低頻處具有較高的頻率分辨率，而在高頻段具有較高的時間分辨率。正是這種特性，使小波變換具有對信號的自適應性，這也是它優于經典的Fourie：變換和短時Fourier變換的地方[2][3]。
2.齒輪振動分析
齒輪的故障可以分為局部的和分布的，其中有齒面磨損，齒面膠合和擦傷，齒面接觸疲勞，彎曲疲勞與斷齒是常見的齒輪故障形式。"由于齒輪故障信號基本都能反映在齒輪的振動信號上，因此故障信息需要從齒輪的振動信號中提取"。
2.1齒輪振動信號的調制
在工程中，有時會遇到兩個簡諧振動信號相乘的情況，其結果我們稱為調制現象。調質主要可分為調幅和調相這兩種。一般來說，齒輪振動信號既有幅值調制又有相位調制。
2.1.1調幅
調幅就是載頻時域信號的幅值受到調制信號的調制。幅值調制的典型原因通常有兩個即齒輪偏心和齒輪的加工誤差。
假設X（t）=acos2 t為嚙合振動信號，若對其幅度調制，即幅值a變為r（t）：
r（t）=a（1+mcos2 t） （3.1）
其幅度已調波為：
X（t）= a（1+mcos2 t）cos2 t （3.2）
2.1.2調相
調相就是載頻信號的相位受到調制信號的調制。若設載波信號為X（t），調制信號為： （t）= cos2 t，則相位調制后的信號為：
X（t）= a cos（2 t+ cos2 t） （3.3）
2.2齒輪故障振動模型
齒輪的振動主要是齒輪嚙合激勵振動，振動信號的主要成分是嚙合頻率及其諧波分量，所以可用以下公式來描述：
x（t）= cos（2 m t+ ） （3.4）
而經過調制齒輪故障振動信號可以表示為：
y（t）= [1+ （t）] ?cos[2 m t+ + （t） ] （3.5）
上式所描述的是嚙合齒輪本身的振動，但是齒輪振動信號中除了存在嚙合頻率，邊頻成分外，還存在包括附加脈沖，隱含成分和交叉調制成分等其它的振動成分。
3.小波的應用
齒輪傳動是機械設備之中最常用的傳動方式，而齒面點蝕是引起故障的重要因素之一。因為在齒輪工作過程之中，由于點蝕原因齒輪會產生突變的沖擊脈沖信號，如果不及時發現可能會造成嚴重的設備事故。我們利用小波變換就可以檢測齒輪點蝕故障，通過突變信號就可以確定故障的位置，從而避免故障的發生。但是在實際之中往往還會有噪聲的干擾，但是小波具有消噪功能，從而可以改善這一情況。
首先我們對齒輪點蝕聲音信號進行分析處理，得到采集的齒輪的點蝕故障信號時域波形圖。接下來我們必需利用db5正交小波基對其進行4層分解，其中d1-d4分別表示1，2，3，4層細節信號。最后經過仔細觀察 ，從細節信號d3中我們已經能夠看出周期性突變信號的存在，它對應點蝕信號故障引起的周期性沖擊信號。由于小波變換的檢測我們能夠及時發現故障防止突發事故的發生 降低經濟損失，所以對齒輪運行狀態進行在線監測和故障診斷具有重要意義。
4.結論
雖然到目前為止對于怎樣選擇小波基函數還沒有一個理論標準。但是小波變換的小波系數為其提供了依據，我們可以依此來解決一系列的問題。因為小波變換后的小波系數能夠清楚的表現出小波與被處理信號之間的相似關系。另外，我們還能夠根據信號處理的目的從而決定尺度的大小。由于小波的種類有很多種，目前還沒有一個通用的標準來支持我們對不同的小波進行選擇。但是從實際經驗之中我們能夠進行一定的區分，例如Morlet小波主要用來信號的分類，圖像的識別和特征的提取。墨西哥草帽小波主要適用于系統識別。而樣條小波用于材料探傷，Shannon正交基用于差分方程求解等等。所以對于不同的目的，我們應該有針對性的對小波進行選擇。
參考文獻：
[1]楊國安.齒輪故障診斷實用技術[M]中國石化出版社，2012年7月.
論文關鍵詞：硬件系統,固態硬盤,改造教學機房
教學用計算機的升級換代一直是學校固態資產投入的重要組成部分。一般一個機房的硬件大概使用（3-4）年的時間，按規律就要報費。通過研究發現，硬盤一直是制約電腦整體性能的最大瓶頸，可以利用現在廣泛使用的固態硬盤來代替原有的機械硬盤，最大程度的提高系統、常用軟件的運行速度。例：一標準教學用機房（06年購入），配置：處理器：賽揚336-2.8G，內存：512MB,硬盤80G 5400轉，顯卡、聲卡集成。計劃升級硬盤為金士頓 SSD 32G V系列SV100S2D/32G固態硬盤臺式機套裝。市場報價：390元、50臺。技術特點：傳輸接口— SATA 1.5 Gb/秒及 3.0 Gb/秒、存儲容量*— 32GB、尺寸— 69.85mm x 100mm x 9.5 mm、重量— 78 克、連續讀取速度—32GB – 160MB/秒讀取，連續寫入速度—32GB – 70MB/秒寫入。
固態硬盤（Solid State Disk、IDE FLASH DISK）是由控制單元和存儲單元（FLASH芯片）組成，簡單的說就是用固態電子存儲芯片陣列而制成的硬盤,固態硬盤的接口規范和定義、功能及使用方法上與普通硬盤的完全相同，.在產品外形和尺寸上也完全與普通硬盤一致。
固態硬盤的存儲介質分為兩種，一種是采用閃存（FLASH芯片）作為存儲介質，另外一種是采用DRAM作為存儲介質。
固態硬盤的優點
1．啟動快:沒有電機加速旋轉的過程。
2．讀取延遲小:不用磁頭，快速隨機讀取，讀延遲極小。根據相關測試：兩臺主流電腦在同樣配置的電腦下，搭載固態硬盤的筆記本從開機到出現桌面一共只用了18秒，而搭載傳統硬盤的筆記本總共用了31秒，兩者幾乎有將近一半的差距。
3．碎片不影響讀取時間：相對固定的讀取時間。由于尋址時間與數據存儲位置無關，因此磁盤碎片不會影響讀取時間。
4．寫入速度快：基于DRAM的固態硬盤寫入速度極快。
5．無噪音：因為沒有機械馬達和風扇，工作時噪音值為0分貝。某些高端或大容量產品裝有風扇，因此仍會產生噪音。
6．發熱量較低：低容量的基于閃存的固態硬盤在工作狀態下能耗和發熱量較低，但高端或大容量產品能耗會較高。
7．不會發生機械故障：內部不存在任何機械活動部件，不會發生機械故障，也不怕碰撞、沖擊、振動。這樣即使在高速移動甚至伴隨翻轉傾斜的情況下也不會影響到正常使用，而且在電腦發生意外掉落或與硬物碰撞時能夠將數據丟失的可能性降到最小。
8．工作溫度范圍更大：典型的硬盤驅動器只能在5到55℃范圍內工作。而大多數固態硬盤可在-10~70℃工作，一些工業級的固態硬盤還可在-40~85℃，甚至更大的溫度范圍下工作（e.g: RunCore軍工級產品溫度為-55~135℃）。
9．體積小重量輕：低容量的固態硬盤比同容量硬盤體積小、重量輕。但這一優勢隨容量增大而逐漸減弱。直至256GB，固態硬盤仍比相同容量的普通硬盤輕。
10．抗震動：比起傳統硬盤，固態硬盤抗震能力要強很多，使得數據能更加安全地保存。
體驗速度的感覺固態硬盤性能測試
和眾多SSD系列產品一樣，稍帶劇齒狀的直線，性能穩定，最終成績顯示平均值為83.7MB/s，較現時最快的2.5英寸硬盤希捷7200.2 200GB和日立 7K200 200GB的50多MB/s均超過50%以上，而0.2毫秒的尋道時間更是比上述兩者快出數十倍。
HD Tune測試截圖
Sandra 2008 SP1的硬盤讀性能測試：同樣是一條較為平穩的直線，成績為86.62MB/s，與HD Tune的成績相差很小，也從另外一個側面說明HD Tune是側重于硬盤的讀性能。
Sandra 2008 SP1測試截圖（1）
Sandra 2008 SP1的硬盤寫性能測試：相對平穩，成績超過100MB/s，不但比現時最快的筆記本硬盤遠遠超出，還令現時主流的臺式機硬盤汗顏，這個優異的寫性能，確實是SSD產品的一大特色。
Sandra 2008 SP1測試截圖（2）
Sandra 2008 SP1的文件系統性能測試：成績85.05MB/s，從對比圖來看，比臺式機硬盤中的希捷SATA300 320GB要快，而尋道時間則是那些臺式機硬盤根本無法比擬的。
Sandra 2008 SP1測試截圖（3）
HDTach測試截圖
HD Tach測試：平均讀取成績80.9MB/s，很是平穩的直線，與其它軟件的讀性能測試相差不大。
