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設備狀態監控與故障診(zhen)斷(duan)培訓

課程背景
在智能制造以及中國制造2025的(de)(de)(de)(de)大背景下，越(yue)來越(yue)多的(de)(de)(de)(de)的(de)(de)(de)(de)企業用戶開始(shi)運用信息化(hua)的(de)(de)(de)(de)手段整合(he)底層數據和管理軟件，開展設備(bei)(bei)(bei)狀態數據的(de)(de)(de)(de)收集建模以達(da)到智能化(hua)和柔性(xing)化(hua)的(de)(de)(de)(de)要求。設備(bei)(bei)(bei)制造商們也都(dou)在探索(suo)自己產品在基(ji)(ji)于(yu)數據方(fang)面的(de)(de)(de)(de)服(fu)務形態，如機床遠程(cheng)狀態監控和維(wei)(wei)護服(fu)務，礦山風電設備(bei)(bei)(bei)遠程(cheng)監控等(deng)(deng)在TPM思想中早期(qi)的(de)(de)(de)(de)預(yu)防性(xing)維(wei)(wei)護更(geng)(geng)多是(shi)基(ji)(ji)于(yu)時間周期(qi)展開，不可避(bi)免的(de)(de)(de)(de)會有某種程(cheng)度的(de)(de)(de)(de)過度維(wei)(wei)修而造成潛在成本(ben)浪費，而基(ji)(ji)于(yu)實際(ji)狀態的(de)(de)(de)(de)預(yu)見性(xing)維(wei)(wei)護和基(ji)(ji)于(yu)條件的(de)(de)(de)(de)維(wei)(wei)護在早期(qi)因為傳(chuan)感(gan)器等(deng)(deng)硬件無法達(da)到要求和數據傳(chuan)輸等(deng)(deng)方(fang)面的(de)(de)(de)(de)技(ji)術限制而無法實現，隨著工業技(ji)術的(de)(de)(de)(de)發(fa)展，信息化(hua)領域、硬件技(ji)術的(de)(de)(de)(de)不斷進步，這些基(ji)(ji)礎(chu)條件不再是(shi)瓶頸(jing)反(fan)而提供了(le)更(geng)(geng)大的(de)(de)(de)(de)想象空間，相關的(de)(de)(de)(de)實施需求提上了(le)日程(cheng)。

課程收益
了解監測設備的運行狀態的方法；
了解監控設備工況和監測儀器的選擇方法
掌握設備運行狀態評估的手段與工具；
學習設備故障分析的技術手段和分析方法；
了解設備遠程監控技術(shu)知識；

培訓對象
設備負(fu)責人(ren)、設備工(gong)程師、精益(yi)負(fu)責人(ren)、運營負(fu)責人(ren)，公司技(ji)術(shu)高(gao)層管理(li)者，相關(guan)設備集成商(shang)技(ji)術(shu)人(ren)員，智能制造領域(yu)技(ji)術(shu)負(fu)責人(ren)等

課程大綱
一、傳統故障診斷的局限
1、傳統故障診斷方法與工具
2、傳統故障診斷的局限性
3、狀態監測與故障診斷技術對提高企業設備管理水平的作用和意義
討論：你(ni)身邊有哪些(xie)設(she)備(bei)可以進行監測和(he)診(zhen)斷(duan)，用哪些(xie)手(shou)段診(zhen)斷(duan)，你(ni)了解這些(xie)設(she)備(bei)嗎(ma)？

二、設備狀態特征提取
1、從張學友演唱會抓小偷的故事看故障診斷的智能化
-人臉識別與智能診斷的基本原理
-智能診斷的優勢與應用場景：實時、高效、遠程
案例1：你是聽聲辯器的武林高手嗎？
2、設備狀態的“臉譜”：狀態特征的含義與作用
-為什么要提取設備狀態特征
-設備狀態特征的分類
-特征值的含義和作用
-提取特征值要做哪些準備
-設備運行狀態的“臉譜”抓取：設備狀態信號采集
-信號采集的手段
-音頻和振動信號采集
-音頻和振動信號的采樣頻率和頻譜
-振動信號的頻譜分析
-特征提取案例
-振動和電壓等特征提取軟件介紹（自研版權）
案例2：利用軟件提取軸承振動信號的設備狀態特征
-音頻和振動信號分析
-小波包和小波包特征
-小波包和頻譜分析軟件介紹（自研版權）
案例3：高壓泵聲音信號的頻譜圖繪制和小波包特征提取
案例4：汽車發動機聲音信號的頻譜圖繪制和小波包特征提取？
-利用控制圖進行設備運行趨勢的判斷
-控制圖的概念
-設備運行趨勢的控制圖判別法則
-利用軟件（自研版權）繪制控制圖
案例5：利用控制圖判別鼓風機運行趨勢
案例6：利用控制圖判別制動器制動性能趨勢
案例7：利用控制圖發現軸承早期故障
案例8：利用控制圖判別高壓泵運行趨勢
-故障診斷的基石——特征優化技術
-為什么要進行特征優化？
-特征優化方法-Relief算法簡介
-使用特征優化軟件（自研版權）進行特征優化？
案例9：鼓風機故障特征的優化
案例10：軸承故障特征的優化
案例11：高壓油泵特征的優化
案例12：汽車發動機特征的優化
案例12：汽車發動機特征的優化
-基于人工智能的故障診斷技術
-利用神經網絡進行設備故障智能診斷
-利用鄰近算法進行設備故障智能診斷
-利用支持向量機進行設備故障智能診斷
-利用故障智能診斷軟件（自研版權）實現故障診斷
案例13：鼓風機故障智能診斷
案例14：軸承故障智能診斷
案例15：高壓油泵故障智能診斷
案例16：汽車發動機故障智能診斷
-設備維護利器——故障樹介紹
-故障樹基本原理
-故障樹分析步驟
-故障樹軟件的基本操作
案例17：溢流閥故障樹分析
-故障樹的定性分析
-故障樹的定量(liang)分析

設備(bei)狀態監控(kong)與故障診斷(duan)培(pei)訓(xun)