设备监测和故障诊断是一门综合性很强的学科。近年来,随着工业领域对设备安全性、稳定性、寿命的要求越来越高,传统依靠人工的监测诊断方式越来越不适应。基于传感技术,信号分析处理技术,智能故障诊断技术的现代监测与诊断技术得到了快速发展,特别是远程网络技术、专家系统、人工智能神经网络在故障诊断中的应用,使得监测和诊断越来越方便、快捷、高效、准确。这种远程的在线监测和智能故障诊断正成为当前和今后监控诊断的发展方向,目前国内外在这方面的研究方兴未艾,取得了可喜的成果,可以预见设备监测和诊断的前途一片光明。 本文结合武钢大型风机监测诊断实际,做了大量相关研究,提出了一种基于网络的远程监测和故障诊断方案,并对远程监测和故障诊断所涉及的关键技术、系统构架、各部分功能实现,进行了深入研究。论文主要研究工作如下: 1) 对当前设备状态监测与诊断的现状及发展趋势作了介绍,并在此基础上阐述了远程监测诊断的实现模式、系统结构。同时对监测系统中新兴的OPC技术、ActiveX组件技术,DDE动态数据交换技术等相关问题进行了探讨。 2) 通过对系统的功能需求分析,提出了本远程监测诊断系统的总体结构,并对系统各部分的功能作了描述,最后结合组态软件及Web应用的ActiveX组件技术设计实现远程监测的构想。 3) 研究分析了故障诊断过程中的信号分析处理技术,如频谱分析、小波分析及其在振动信号分析中的特点,并通过对各自的算法理论的研究,在VC++环境下设计实现了各自算法。 4) 针对风机滚动轴承的故障诊断分析了其故障模式、机理及诊断方法并给出了基于振动信号分析的具体分析诊断实例。 5) 对专家系统的构成和实现机理进行了分析,在上述原理基础上提出了专家系统故障诊断的模式,功能结构,并分析研究了专家系统实现的几个难点,最后结合课题设计实现了该模块。 最后论文在总结全文工作的基础上,对进一步研究提出了建议和展望。