本文標題："機械生產、油泵、機床加工精度分析顯微鏡"
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機械生產、油泵、機床加工精度分析顯微鏡
故障預測參數是指用來判斷設備技術狀態及故障的有效特征參數，
即把故障先兆的物理量變成計算機能夠識別的電子預測參數，分為
直接預測參數和間接預測參數。
(1)直接預測參數。指能夠直接反應設備機械故障狀態的參數
，如發動機功率、機械生產率、油泵效率、機床的加工精度等。直
接預測參數相對是比較容易檢測的，但它們對那些在影響設備機械
性能之前就可能存在的缺陷(即第二章所述的先天性缺陷和綜合性
缺陷)不—定能反映出來，因此，直接預測參數對于設備機械的早
期故障先兆反應不靈敏，一般難以發現。另外，這類故障特征參數
只能用來判斷設備機械工作能力的強弱，只表明有無故障，而無法
判斷故障部位、故障形式及故障原因。
(2)間接預測參數。指能夠間接反映故障先兆的參數，也稱附
加效應。在設備機械的運行過程中，會產生一些附加的特征如振動
、噪聲、溫度、電量等，這些特征能夠間接地反映設備的故障狀態
，故屬于附加效應參數。對于某一個附加效應參數，會有不同的指
標描述，如振動的指標有加速度、速度、位移；聲音的指標有音頻
、音量、噪聲、超聲、聲發射；溫度的指標有溫差、熱像、溫度場
；電量的指標有電壓、電流、功率、頻率、相位、電容、電阻、電
感等。故障先兆信號的附加效應參數很多，如何合理地選擇特征參
數作為故障先兆識別參數是故障預測中一個很重要的問題。
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