对于柴油机这一复杂的机械系统来说，每一个零部件发生故障都可能影响垃圾焚烧用100千瓦发电机正常工作，因此造成故障种类繁多，这也要求我们探讨更多的故障诊断方法来准确地定位故障源。具体内容华全电力介绍！

 1、性能参数法

性能参数的变化直接反映垃圾焚烧用100千瓦发电机工作状态的变化。在柴油机产品投入市场前该设备的一些技术性能参数经过了测试，并形成了一系列技术参数指标，一般有额定工作压力、功率、油压、温度、扭矩、排放等指标。故可根据实际测定参数值与标准值的差异判定故障或工作状态。这种状态监测与故障诊断方法是原始、直观的，但受到测试环境和测试条件的影响，比较适用于工况稳定的固定设备及实验室测试，如柴油机发电机组、船舶柴油机、内燃机车等，目前基于这种监测与诊断方法的在线监测系统已得到广泛应用，并在逐步改善。

利用气缸气体压力对柴油机进行故障诊断是该类诊断方法的代表方法。气缸工作时的气体压力变化描述了柴油机的动力性能，它综合反映了柴油机热能向机械能的转换过程，因此通过气缸内气体压力的变化可对柴油机的一些故障做出有效的判断。然而工程实际中柴油机的气缸压力信号的直接测量比较困难，故利用这种方法进行柴油机故障诊断受到了很大的限制，目前它主要适用于具有示功通道的大中型柴油机和实验室研究中。

柴油机排放的检测主要用于柴油机性能分析和性能优化以及强制法规达标的检测，利用相关测量仪器获得柴油机排放气体中各物质(如NOx、HC、CO等)的含量，也可以反推柴油机相关部件的工作状态。

 2、振动分析法

垃圾焚烧用100千瓦发电机工作时必然会产生振动，其内部零部件的性能状态信息通过一定的传递途径反映到表面振动信号中，柴油机故障特征提取的依据是振动信号中包含着振源信息及系统状态等信息。故利用振动信号对柴油机进行不解体故障诊断是行之有效的方法，也是目前投入精力大的研究方向。

利用表面振动信号进行柴油机故障诊断的出发点是建立在机械动力特性分析、信号特征分析的基础上，进而研究柴油机的工作性能。一般包括时域分析法、频域分析法、时频分析法、时序分析法等。

 3.油液分析法

铁谱和光谱分析已成为机械故障诊断和工况监测的一种有效手段，在诸多柴油机状态监测手段中润滑油的铁谱和光谱分析是可行而又有效的方法。以往的试验和经验表明，铁谱和光谱由于其本身的特点，在监测功能上有各自的优势和不足，这是因为柴油机运动件含有多种材料的摩擦副，而每一对摩擦副又会出现各种不同的磨损状态，产生于不同摩擦副的磨粒是以不溶的颗粒形式存在于润滑油中的，光谱可以准确地测定润滑油中磨损元素的含量，但不能了解其存在的形状，而且其监测灵敏度又受到磨粒本身粒度的影响，因此无法判断磨损的类型。铁谱可以直观地了解磨粒的形状、大小、成份等重要的磨损信息，但对有色金属就不具有与铁系磨粒相同的灵敏度，而且分辨能力不如光谱分析仪。所以联合采用铁谱和光谱技术，可以获得取长补短、相得益彰的效果。此外，由于利用铁谱及光谱监测的数据多，各个指标数据的重要程度也不相同，致使诊断结果可信度较低。为达到柴油机综合监测的目的，人们一直在探索一种既方便又实用的方法，目前已有人在利用铁谱及光谱技术获得的数据基础上，应用多元统计分析的动态聚类和判断分析方法、模糊聚类分析方法、灰色关联分析方法等对柴油机磨损情况和润滑油质量进行分析，并取得了一些有益的结论。

在多对摩擦副情况下，铁谱及光谱分析法无法定位有问题的摩擦副，且不易实现实时在线监测，光谱诊断设备的价格昂贵，铁谱技术手动操作较多，速度慢，分析判断和识别要求有丰富经验的技术人员，标准谱图积累需时较长等，使其应用受到一定限制。

 4.瞬时转速法

对于多缸柴油机来说，垃圾焚烧用100千瓦发电机曲轴的瞬时转速波动信号能反映机器各缸的工作状态，因此通过对瞬时转速波动信号的分析可以得到机器运行状态和相关故障的丰富信息。正常情况下，各缸的动力性能基本一致，柴油机运转平稳，各缸瞬时转速波动虽有差异，但总在一个不大的范围内，并呈现某种规律性；但当某个气缸由于故障引起工作不正常时，动力的一致性遭到破坏，柴油机运转平稳性变差，瞬时转速波动信号就会产生变形，据此可以判断柴油机缸内工作过程的好坏。但是这种方法存在着以下不足：利用瞬时转速波动虽然能够确定工作不正常的缸位，但不能确定造成故障的原因。

5.信息融合诊断法

性能参数诊断法、振动分析诊断法、油液分析诊断法、瞬时转速诊断法都是着重从某一个方面提取柴油机状态方面的信息，对发动机的状态信息利用不完全，故应用这些状态监测与故障诊断方法的应用具有片面性和局限性。如果能将这些信息充分利用，将会提高故障诊断的准确性，信息融合技术将各种信息进行综合利用，同时消除信息的冗余性，提高状态判断的可信度和准确性。目前在机械设备故障诊断中应用的信息融合技术主要是夺传感器数据融合技术，即用多个传感器从多方面探测系统的多种物理量，对多源的信息进行分级处理，精确、及时地判断出系统状态，给出系统故障与否及故障模式的正确判定，并分析出状态(故障)、现象(征兆)和原因之间的关系。融合方式有数据层融合，特征层融合、决策层融合三种，在实际应用中可以采用一种融合方式，也可以采用多种融合方式。
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