TPM設備故障診斷目的及定義
來源/作者： TPM咨詢服務中心 丨 發布時間：2017-05-15 丨 瀏覽次數：
TPM管理培訓公司提出故障診斷定義與目的是：
1．能及時地、正確地對各種異常狀態或故障狀態作出診斷，預防或消除故障，對設備的運行進行必要的指導，提高設備運行的可靠性、安全性和有效性，以期把故障損失降低到最低水乎。
2．保證設備發揮最大的設計能力，制訂合理的檢測維修制度，以便在允許的條件下充分挖掘設備潛力，延長服役期限和使用壽命，降低設備全壽命周期費用。
3．通過檢測監視、故障分析、性能評估等，為設備結構修改、優化設計、合理制造及生產過程提供數據和信息。
故障診斷定義
總起來說，設備故障診斷既要保證設備的可靠運行，又要獲取更大的經濟效益和社會效益。
由于設備故障的復雜性和設備故障與征兆之間關系的復雜性，形成了設備故障診斷是－種探索性的過程這一特點。就設備故障診斷技術這一學科來說，重點不只在于研究故障本身，而更在于研究故障診斷的方法。故障診斷過程由于其復雜性，不可能只采用單一的方法，而要采用多種方法。可以說，凡是對故障診斷能起作用的方法就要利用，必須從各種學科中廣泛探求有利于故障診斷的原理、方法和手段，這就使得故障診斷技術呈現多學科交叉這一特點。
一、傳統的故障診斷方法
首先是利用各種物理和化學原理手段，通過伴隨故障出現的各種物理和化學現象，直接檢測故障。例如，可以利用振動、聲、光、熱、電、磁、射線、化學等多種手段，觀測其變化規律和特征，用以直接檢測和診斷故障．這種方法形象、快速，十分有效，但只能檢測部分故障。
其次，利用故障所對應的征兆來診斷故障是最常用、最成熟的方法。以旋轉機械為例，振動及其頻譜特性的征兆是最能反映故障特點、最有利于進行故障診斷的手段。為此，要深入研究各種故障的機理，研究各種故障所對應的征兆。在診斷過程中，首先分析設備運轉中所獲取的各種信號，提取信號中的各種特征信息，從中獲取與故障相關的征兆，利用征兆進行故障診斷。由于故障與各種征兆間并不存在簡單的一一對應關系，因此利用征兆進行故障診斷往往是一個反復探索和求解的過程。
二、故障的智能診斷方法
在上述傳統的診斷方法的基礎上，將人工智能(Artificial Intelligence）的理論和方法用于故障診斷。發展智能化的診斷方法，是故障診斷的一條全新的途徑，目前己廣泛應用，成為設備故障診斷的主要方向。
人工智能的目的是使計算機去做原來只有人才能做的智能任務，包括推理、理解、規劃、決策、抽象、學習等功能。專家系統（Experi System）是實現人工智能的重要形式，目前己廣泛用于診斷、解釋、設計、規劃、決策等各個領域。現在國內外己發展了一系列用于設備故障診斷的專家系統，獲得了很好的效果。
專家系統由知識庫、推理機以及工作存儲空間（包括數據庫）組成．實際的專家系統還應有知識獲取模塊。知識庫管理維護模塊，解釋模塊，顯示模塊以及人機界面等。
專家系統的核心問題是知識的獲取和知識的表示。知識獲取是專家系統的“瓶頸”，合理的知識表示方法能合理地組織知識，提高專家系統的能力。為了使診斷專家系統擁有豐富的知識，必須進行大量的工作．要對設備的各種故障進行機理分析，其中有的可建立數學模型，進行理論分析；要進行現場測試和模型試驗；特別要總結領域專家的診斷經驗，整理成適合于計算機所能接受的形式化知識描述；還要研究計算機的知識自動獲取的理論和方法。這些都是使專家系統有效工作所必需的。
三、故障診斷的數學方法
設備故障診斷技術作為一門學科，尚處在形成和發展之中，必須廣泛利用各學科的最新科技成就，特別要借助各種有效的數學工具。包括基于模式識別的診斷方法，基于概率統計的診斷方法，基于模糊數學的診斷方法，基于可靠性分析和故障樹分析的診斷方法，以及神經網絡、小波變換、分形幾何等新發展的數學分支在故障診斷中的應用等等。
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