时间：2023-02-03 05:26:56
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇诊断技术，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关建词:绝缘老化故障;色谱分析;局部放电试验;绕组变形
中图分类号:TM835文献标识码:A
文章编号:1009-2374 (2010)24-0057-02
在传输和分配电能时离不开变压器。变压器的作用是改变电压大小,使之满足传输和分配电能时对不同电压数值的需要。变压器在运行中会受到四种电压的作用:正常工频工作电压,短时过电压、操作过电压、雷击过电压,即变压器绝缘要经受这四种电压的考验,此外,还要经受短路电流的冲击等,因此,变压器绝缘会老化和故障,如过热性故障,放电性故障,绕组变形等。如何诊断变压器绝缘是否老化或故障,以及老化或故障的程度如何。一般通过对油中溶解气体的色谱分析、局部放电试验、绕组变形试验。
1变压器油中溶解气体的色谱分析
我国60年代中期就开展了这项技术的研究,并取得了初步成果,自70年代以来,这一检测技术得到了推广和发展。当变压器内部因某种异常原因形成局部放电或局部过热性故障时,油及固体纸张绝缘材料会发生裂解,产生低分子化合物都是气体,他们通常都会溶解在油中,并且随着油的循环扩散到变压器的整个油箱内部。若在变压器运行过程中取油样对这些气体进行分析,就可能发现这些潜伏性故障,溶解气体分析法就是建立在该机理上的。
通过分析油中溶解气体的组分及其在油中的含量和发展趋势来检测设备内部潜伏性故障,了解事故发生的原因,不断地掌握故障的发展趋势,提供故障严重程度的信息,及时报警,合理维护设备,这是油中溶解气体分析的主要任务,一般情况下,根据分析结果进行故障诊断时,应包括下述内容:
(1)判定有无故障。
(2)判断故障的类型。如过热、电弧放电、火花放电和局部放电、进水受潮等。
(3)诊断故障的状况。如热点温度、故障功率、严重程度、发展趋势,以及油中气体饱和水平和达到气体继电器报警所需的时间等。
(4)提出相应的反事故措施。如能否继续运行期间的技术安全措施和监视手段,或者是否需要内部检查修理等,根据色谱分析结果判断变压器故障的根据是《变压器油中溶解气体分析和判断导则》。当变压器油征气体含量超过注意值时应引起注意,并根据“三比值”法初步判断故障的类型和程度。但是潜油泵的故障以及有载开关小油箱向本体漏油,变压器注油过程中真空没掌握好,没有完全脱气等,也可引起油中气体含量分析结果异常,从而误认为变压器内部存在故障,因此应排除它们对色谱的影响。此外,德国的“四比值”法中有一个判据对判断变压器磁回路过热型故障精确率相当高。这个判据为:
当CH4/H2=1～3 C2H6/CH4
但是《导则》推荐的注意值是指导性的,它不是划分设备是否正常的唯一判据,不能作为判断的标准。最终判定有无故障还应根据追踪分析,考察特征气体增长率。有时即使特征气体低于注意值,如突然增长时,仍应追踪分析,查明原因,有的设备因某种原因使气体含量基值较高,超过注意值,也不能立即判定有故障,必须有历史数据比较。如果没有历史数据,则需确定一个适当的周期进行追踪分析。一般说来,仅仅根据吊罩检查修理和限制负荷措施是不经济的。实际判断时,若气体含量绝对值超过注意值且产气率超过注意值时,判定为存在故障。
对于故障检修后的变压器,由于油浸绝缘材料中的残油所残存的故障特征气体,释放至已脱气的油中,在追踪分析初期,往往发现故障特征气体的增长较明显,这时有可能错误判断为故障还未消除。因此,即使检修时油气已充分脱气,在修后的两三个月内,若特征气体增长率比正常设备快些,则应对设备内部纤维材料中残油溶解的残气进行估算。分析所得的气体各组分含量应分别减去残气,才是变压器修复后油中气体的真实含量。
当故障涉及到固体绝缘时,会引起CO和CO2含量的明显增长。《导则》认为,对于开放式变压器,如果总炔的含量超过注意值,而CO含量超过了300ppm,但总烃含量在正常范围内,一般认为是正常的。
色谱分析是诊断变压器工作状态和判断故障性质的最有效的方法之一。它对于检测变压器的内部存在的过热性故障及部分发展较慢的放电性故障比较有效,但对突发性故障,特别是由于匝间短路引起的变压器事故,反应不太灵敏,这是由于突发性故障,产气快,一部分气体来不及溶解在油中就进入气体继电器。因此,对于突发性故障,要结合着对气体继电器中的气体进行色谱分析,并且根据气体的颜色初步定性判断一下,这样综合分析才能得出准确的结论。根据气体继电器中气体的颜色判断故障大致可分为如下几种:
无色、无味、不可燃,是空气。
灰色气体、可燃,是变压器绝缘降低、发热老化产生的气体。
黑色气体、不可燃,是变压器铁心接地、放电产生的气体。
黄色气体、可燃,是变压器内部绝缘过热产生的气体。
2变压器局部放电试验
在电场作用下,绝缘中的部分区域发生电短路的现象,称为局部放电。它常常发生在电气绝缘强度较低的区域或者存在极不均匀电场的部位。对于大型变压器来说,其绝缘结构较为复杂,高电场区的杂物、绝缘受潮、绝缘浸渍不完善、绝缘中含气泡、金属构件与固体绝缘件存在尖角以及结构体中存在悬浮电位等,均有可能导致局部放电。
变压器结构中一旦产生局部放电,将会严重影响变压器的使用寿命和运行性能。变压器油纸绝缘中的局部放电,可分为气泡性放电和油中放电两种。气泡性放电主要是由于绝缘不良,在油中或油纸绝缘中残存的气体造成的,如真空脱气或真空注油没控制好真空度;或者运行中其他原因造成的,其放电强度较低,对绝缘介质有缓慢的老化作用,而油中放电主要是由于绝缘结构中局部场强过高所造成的,其绝缘强度一般要比气泡性放电高几个数量,通常在数千PC以上,强烈是会在短时间内导致油纸绝缘损坏。放电过程中油和纸分解的大量气体,又会产生累积的气泡性放电,加强放电的进一步发展,出现恶性循环的复杂现象,最终导致绝缘完全的击穿。
因此,近年来局部放电检测技术越来越引起人们的重视,得到了广泛的应用。通过大量试验证明,局部放电试验能及时有效的发现变压器设计、制造、运输、安装工艺的缺陷,对于检出变压器的杂质、绝缘受潮、浸渍不完善、含有气泡、金属构件与固体绝缘体有尖角和结构中的悬浮电位等是非常有效的,它与色谱分析相比可以及时地发现变压器内部的局部放电性缺陷,而不需要运行时间的积累。也正是由于制造厂采取了局部放电测试手段,才使得大型电力变压器的制造水平和技术性能越来越高,产品质量也越来越好。
目前普遍采用的局部放电测试方法是在一定试验电压下测试放电量的大小,利用放电量的大小及随电压的变化趋势来评判绝缘的优劣性能。采用这样的方法来评定绝缘内部的缺陷是灵敏和有效的,但如果要较为准确的判断局部放电的程度及对绝缘寿命的影响,最好还是同时测来年感放电量、放电次数等参数,并分析放电的发展趋势和发生部位。
值得注意的是,局部放电量的标准规定值是由经验出发约定俗成的,并没有严格的试验依据,通常认为油纸绝缘在几千PC的放电作用下才会留下痕迹,考虑到放电点与测量点之间信号的衰减,规定数百PC作为变压器放电量的限值。实际上,信号的衰减会受到多种因素的影响,例如:匝间放电时信号衰减较大,当在变压器测量端子上测量值为500PC时,实际放电点上出现上万PC的放电量都是有可能的。因此,在放电量超标时,要对放电进行具体分析,分析可能发生的部位,随加压发展趋势、放电的起始电压和熄灭电压、放电脉冲信号的特征及发生的频率等,并根据分析的结果判断出其对绝缘的危害程度,简单的用标准规定值去卡设备,有时也是不合理的,特别是对已经投入运行的变压器。
综上所述,我们应该在运行中加强对变压器油的监督,结合大小修对变压器定期进行局部放电测量,确保变压器的安全运行。
3变压器绕组变形的测量
变压器在长途运输中受到冲撞或者在运行中受到短路故障电流的冲击,绕组将可能发生变形或位移,严重者会导致突发生事故的发生。通过绕组变形试验就可以在不吊罩的情况下判断变压器绕组是否变形,变形程度如何,从而采取相应的、合理的补救措施,做到防患于未然。
变压器绕组变形或位移后,即使没有立即损坏,也会留下严重的故障隐患,如:绝缘距离发生改变,固体绝缘受到损坏、击穿,导致突发绝缘事故,甚至在正常运行电压下,因局部放电作用而发生绝缘击穿事故;绕组机械性能下降,当再次受到短路电流冲击时,将承受不住巨大的电动力作用而发生损坏事故。因此,积极开展变压器绕组变形诊断工作,及时发现有问题的变压器,并有计划地进行吊罩验证及合理地检修,不但可以节省大量的人力、物力,对防止变压器突发生事故的发生也有极其重要的作用。
4结论
在变压器运行过程中,定期对油中溶解气体进行测谱分析,可有效地诊断出大部分过热性故障和部分发展较慢的放电性故障,但对突发生故障往往不能及时作出反应。
关键词：猪；剖检；要领
中图分类号：S858.28 文献标识码：B 文章编号：1007-273X（2016）04-0031-01
在不能借助实验室化验来确诊猪病的基层兽医活动中，较为准确的猪病诊断方法就是对病猪的进行解剖，结合临床经验，现向广大基层兽医技术人员介绍解剖诊断要领，以便提高确诊率，提高治愈率。
1 解剖前的外部检查
检查四肢、眼结膜的颜色、皮肤等有无异常，下颌淋巴结是否有肿胀现象等。如亚急性猪丹毒，可见皮肤大小一致的方形、菱形或圆形疹块；急性猪瘟，皮肤多有密集的或散在的出血点（或淤血点）；口蹄疫，四肢、口腔有水疱；猪疥螨病，皮肤粗糙有皮屑、背毛脱落、皮肤潮红甚至出血有痂皮；猪链球菌病，皮肤有突起的脓包，切开脓包流出淡黄色液体；附红细胞体病时眼结膜黄染，附近有粪便污染等。
2 保定尸体
尸体取背卧位，一般先切断肩胛骨内侧和髋关节周围的肌肉，将四肢向外侧摊开，以保持尸体仰卧位置。
3 剖检过程
从剑状软骨后方沿腹壁正中线由前向后至耻骨联合切开腹壁，再从剑状软骨沿左右两侧肋骨后缘切开至腰椎横突。这样，腹壁被切成大小相等的两楔形，将其向两侧分开，腹腔脏器即可全部露出。剖开腹腔时，应结合进行皮下检查。看皮下有无出血点、黄染等。在切开皮肤时需要检查腹股沟浅淋巴结，看有无肿大、出血等异常现象。
3.1 腹腔器官检查
腹腔切开后，须先检查腹腔脏器的位置和有无异物等。腹腔器官的取出方法：胃肠全部取出，先将小肠移向左侧，以暴露直肠， 在骨盆腔中单结扎。切断直肠，左手握住直肠断端，右手持刀，从前腰背部分离肠系膜等，至膈时，在胃前端结扎剪断食管，取出全部胃肠道。
取出空肠和回肠。在回盲韧带， 游离缘双结扎，剪断回肠，在十二指肠道，双结扎剪断十二指肠。左手握住回肠断端，右手持刀，逐渐切割肠系膜至十二指结扎点，取出空肠和回肠。
取出十二指肠，胃和胰。先仔细分离十二指肠、胰与结肠的交叉联系，再从前向后分离肠系膜，最后分离并单结扎、剪断直肠，取出盲肠、结肠和直肠。
（1）脾。注意脾的大小，重量，颜色，质地 ，表面和切面的状况。如败血性炭疸时，脾可能高度肿大，色黑红，柔软。急性猪瘟时脾发出血性梗死。
（2）肠。检查肠壁的簿厚，黏膜有无脱落、出血。肠淋巴结有无肿胀等。患猪副伤寒的猪肠黏膜表面覆盖糠麸样物质。
（3）胃。检查胃内容物的性状、颜色，剖去内容物看胃黏膜有无出血、脱落穿孔等现象。
（4）肝。检查肝的颜色、质地等。
（5）胆。看胆囊的外观是否肿大，滑破胆囊看胆汁的颜色是否正常。
（6）肾。两个肾先做比较，看大小是否一样有无肿胀。剖去肾包膜看肾脏表面有无出血点。然后将肾平放横切后观察肾盂、肾盏有无肿大、出血等。
（7）膀胱。看膀胱的弹性、膀胱内膜有无出血点等。
3.2 胸腔器官检查
用刀（或剪）切断两侧肋软骨与肋骨结合部，再把刀伸入胸腔划断脊柱左右两侧肋骨与胸椎连接部肌肉，按压两侧胸壁肋骨，折断肋骨与胸椎的连接，即可敞开胸腔。打开胸腔后先看肾包膜有无粘连、是否有纤维状物渗出，传染性胸膜肺炎时有此症状。
（1）肺。看左右肺的大小、质地、颜色等。气喘病肺变为肉样、放在水中下沉，正常的肺放在水中是不下沉的。猪肺疫时肺脏表面因出血水肿呈大理石样外观。
（2）心脏。看心包膜有无出血点，切开心脏看二尖瓣、三尖瓣有无异常现象。猪丹毒溃疡性心内膜炎，增生，二尖瓣上有灰白色菜花赘生物检查时应特别注意。
3.3 口腔和喉部器官检查
剥去颈部和下颌部皮肤后，用刀切断两下颌支内侧和舌连接的肌肉，左手指伸入下颌间隙，将舌牵出，剪断舌骨，将舌、咽喉、气管一并采出。看气管有无黏液、出血点等；扁桃体有无肿大、出血点等。
4 注意事项
（1）在猪发病死亡后，尸体剖检进行越快、准确诊断的机会越多。尸体剖检必须在死后变性不太严重时尽快进行。夏季须在死后4～8 h之内完成，冬季不得超过18～24 h。
（2）剖检中要做记录，将每项检查的各种异常现象详细记录下来，以便根据异常现象做出初步诊断。
[关键词]检测诊断技术 汽车维修 应用
中图分类号：U73 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）01-0257-01
检测诊断技术可以在汽车不解体的条件下针对汽车的技术状况进行判断，以为汽车的维修及运行、保养等提供充足的依据。现阶段计算机技术、电子技术的不断发展，汽车检测技术也逐渐进步，进行汽车的检测与诊断时除了要用计算机完成数据的采集，还要通过智能化系统分析汽车状态，该技术的发展也使得汽车故障检测更加快捷。
一、简要概述汽车检测诊断技术
维修故障汽车之前需要对汽车进行检测，以准确判断汽车的具体故障。此技术即进行检测诊断时不用拆解汽车，而是通过现代仪器及人工方法来查明其内部故障、分析其整体性能。根据汽车检测及诊断的目的，可以把汽车的检测分为如下类型：第一，汽车安全性能的检测。可以定期或不定期地对汽车的安全性能展开检测，以保证汽车外观良好、使用性能较为安全且污染物的排放符合相关标准。第二，汽车的综合检测。该项检测主要体现在检测汽车的技术状况和整体工作性能，精准判断其运行情况，保证汽车运行过程中的安全。该项技术的推广与应用对汽车的安全运行有着重要意义。第三，汽车的维修检测诊断。此检测诊断技术可以用来确定汽车有无进行大修的必要，根据实际情况进行修理；同时在维修汽车时，通过部分诊断设备能够让维修和诊断实现交叉进行，进而使得维修质量得到有效提高。
二、检测诊断的必要性
（一）检测诊断技术的应用利于汽车视情况维修
汽车往往采用事后维修的制度，即出现故障后再去检修，如果没有故障则不进行修理。此维修制度建立的基础是汽车零件的寿命状况和磨损规律，也正因为此制定合理的汽车维修间距非常必要。汽车零件的磨损状况在很大程度上受状况及负荷程度等工作条件、零件加工质量、材料整体性能及零件安装调试状况、保养与使用水平等因素的影响，如果零件的实际状况和汽车维修的间距严重不符，很容易造成零件长期失修或盲目修理的状况。现阶段电子工业逐渐发展，车内电子装置更新也逐渐加快，采用高科技技术进行检测诊断能有效减少检验时间，并使得维修更加快速，利于其使用功效的充分发挥。
（二）此技术的应用有利于维修想的显著提高
合理运用检测诊断相关技术既能明显减少汽车拆卸、组装的次数，使汽车寿命得以延长，又能够有效提升故障诊断的正确率，降低维修费用并避免误换零件状况的发生，有效降低不合理维修带来的汽车损耗。
（三）此技术有效保证车辆的安全行驶
现阶段汽车购买量逐渐增加，交通事故也因此成为了一大社会问题。该项技术的成功应用有效地控制了交通事故发生率，提高了道路交通安全状况。
三、该项技术的指标
（一）可靠性指标
汽车的可靠性即其在规定环境下、限定时段内能平稳、安全行驶。行驶中如果汽车的启动系统、制动系统和机件等出现异常状况，就会严重影响汽车操作的安全性、稳定性，致使汽车存在各类安全隐患，其可靠性受到严重影响。
（二）动力性指标
汽车的运行能力往往体现在发动机的有效转矩、有效功率，这也是汽车在动力性能方面的主要指标。评判汽车的动力性时，可以将汽车的最快行驶速度、爬坡的能力及加速性能等视为重要的指标，当汽车的动力性出现下降时，其行驶中的最快速度、爬坡能力等均会有所降低，而加速到相同速度也需要更长的时间才能完成。决定汽车动力性的重要因素还有传动系统的性能状况，优良的传动系统确保了汽车较好的动力性能。
（三）经济性指标
衡量汽车的经济性时往往以耗油量的衡量为主，一般情况下常用100公里内燃油的消耗量作为经济性的度量标准。除此之外，汽车在运行时如果出现离合器损坏、轮胎磨损、材料的消耗及零件小型维修等都会影响汽车的经济性，增加运输的成本消耗，在进行检测诊断时对这些问题要引起重视。
四、此项技术在汽车维修中的应用
在汽车修理中此项技术已经被长期应用，起初往往采用人工方式检测方式，随着科技的不断进步，现阶段电子方式检测在逐步推广，该项技术的发展也经历了不同阶段。笔者对各个阶段常用的诊断技术进行介绍。
（一）人工诊断
该项诊断方法又被称作直观诊断法，该方法往往凭借维修工人的修理经验及理论知识储备来直接判断汽车现阶段使用状况。此种诊断方式没有仪器设备的参与，只靠修理工作者的技术来完成，凭借直观印象，使用简单工具并采取手摸、耳听、鼻闻及眼观等种种手段对汽车故障状况进行分析、检查甚至实验，进而确定故障部位与故障原因。曾经这种方法应用较为广泛，随着现代仪器的参与，该方法在现阶段已经很少应用。该方法优点为花费较小、诊断比较方便，缺点为诊断速度慢、精确度较低。此方法往往依靠人工经验进行故障判断，如果判断出现失误会导致今后的维修非常困难。
（二）应用现代仪器进行诊断
此检测诊断手段是从前一阶段的人工诊断手段逐步发展形成的，其在不拆解汽车的前提下针对汽车故障状况进行检测。该检测方式往往运用现代检验工具和仪器设备，分析汽车部件结构或整车的波形、曲线、参数等，进而针对汽车现阶段使用情况进行明确判断。该分析方法常常应用如下设备：车速检测仪、流量检测设备、示波器、油耗检测设备、万能表，此外还有针对前照灯、气缸漏气量及废气等问题的诊断及检测设备。在使用工具的同时，人们还根据工作经验对汽车的常见故障进行较为准确的诊断。此诊断手段依然优点与缺点并存，典型的缺点即为其消耗资金较大，应用成本比较高。其最明显的优点是为检测准确性、检测效率均比较高，并可以进行定量化分析。
某汽车维修机构使用了四通道示波器、扫描器、点火示波器以及汽车万用表等设备建立了比较完善的汽车故障诊断系统，与传统的人工诊断相比有效提高了汽车故障诊断的准确率。
（三）针对汽车进行智能诊断
现如今电子技术、信息工程技术不断发展，汽车的检测及诊断技术也更加智能化。即使目前在诊断汽车的底盘、发动机等故障时依然采取传统方法，尚未出现智能化程度较高的检测仪器，然而，在汽车某些项目的检测中已经进入智能化阶段。随着国内在汽车的故障分析方面技术不断创新，汽车的检测诊断技术也会更加智能化。例如，某汽车检测诊断机构采用了新技术，通过分析相关指标的数值特征，利用拾振设备拾取机械系统中的各种振动信号，并应用频域识别法、灰色模型关联度分析法等现代的状态识别技术准确地诊断汽车的故障状况，让汽车维修更加方便。
结语
现阶段国内汽车行业发展较为迅速，相关的检测诊断技术也变得更加先进。为保证汽车的诊断及检测技术更加先进、更加完善，需要针对现阶段的诊断技术进行积极改进，并不断融合更多的智能化诊断技术，推动汽车诊断技术的集成化发展以提高检测诊断技术的应用效率。
参考文献
[1] 李哲.检测诊断技术在汽车维修中的运用[J].黑龙江交通科技，2011（05）.
[2] 王志.汽车检测诊断技术在汽车维修中的应用[J].黑龙江科技信息，2015（29）.
[3] 王文辉.数据流技术在汽车维修中的运用[J].黑龙江科技信息，2014（26）.
[4] 张春召.检测诊断技术在汽车维修中的应用分析[J].科技创新导报，2014（09）.
关键词：网络故障；故障检测；故障定位；故障诊断；专家系统；数据挖掘；神经网络
中图分类号：TP393.06
随着计算机、通信以及互联网技术的飞速发展及应用，网络作为一种重要的工具，在军事、政治、经济和科研等诸多领域起着越来越重要的作用，已经成为社会生产和生活必不可少的一部分。与此同时，网络的规模和复杂性不断增大，一旦网络发生故障，如果不能在有效时间内对网络故障进行诊断与修复，将会造成巨大的损失，甚至严重威胁社会的安全与稳定，因此对网络故障诊断技术进行研究具有越来越重要的应用价值和现实意义。
1 网络故障诊断一般过程
通常来说，网络故障诊断是以网络原理、网络配置和网络运行的知识为基础，根据网络出现的故障现象，并使用专门的网管理和检测工具以获取告警信息进而对网络中出现的故障进行诊断、恢复以及预测的过程，一般可分为以下五个部分[1]：
（1）故障检测，即网络故障告警信息的获取。网络发生故障时，通过主动轮询或异步收集方式，对网络中的相关设备或服务的相关告警信息、设置和性能参数，状态信息等进行收集和分析，及时发现网络出现的故障及问题。
（2）故障定位，即定位故障源。对故障检测阶段收集的海量告警数据进行分析和处理，在网络中找出故障，为下一步的故障原因的诊断提供依据。
（3）故障原因的诊断，即查找故障产生的根源。根据故障定位的结果综合运用各种规则进行系统的推理，快速的找到故障产生的原因或者最可能的原因。
（4）故障修复。根据网络故障诊断结果修复网络故障，恢复网络的正常运行。
（5）故障预测，即根据先验知识和监测数据预测网络可能发生的故障。
其中故障检测，故障定位，故障原因诊断是必不可少的三个步骤，下面将重点对上述三个步骤进行详细的介绍。
2 网络故障检测
通常计算机网络通过以下两种方式收集信息，通过分析收集到的信息来检测故障[2]。
（1）Trap机制。在网络中每一个被管设备中都要运行一个程序以便和管理站中的管理程序进行通信。
（2）主动轮询。网络中发生故障的被管设备或服务主动向网络管理系统发出告警信息，能够及时发现网络中的故障，网络管理系统还需通过主动轮询这种方式了解与网络性能密切相关的信息，并对这些影响网络性能信息设置阈值，来判断网络性能，超过设定阈值也会触发事件。
3 网络故障定位
网络系统中，一般通过监测被管设备或服务等各种方法获取大量原始告警数据或历史积累信息，这些数据往往由于通信系统的复杂性、网络结构异构性、噪声、外界因素、因果关系等原因而具有相当大的不确定性和不精确性，导致故障症状和故障原因都存在非线性映射关系，需要利用关联技术对数据进行处理和分析才有效的进行故障定位[3]，目前常用的故障定位技术主要有下面几种：
3.1 基于人工智能的故障定位技术
3.1.1 基于规则的推理技术
基于规则的推理（Rule-based Reason，RBR）是最简单的关联技术，已被用于多种构架。一般而言，基于规则的系统由三个组成部分组成，如图1所示。
（1）推理引擎，主要提供解决问题所需要的策略。
（2）知识库，提供和定义与问题相关的规则和专家知识。
（3）工作内存，主要提供解决问题所需要的数据。
在基于规则的推理的网络故障定位系统中，知识库充当一个专家的角色，利用从人类专家获取专家积累的经验和知识，这些知识主要包括对网络问题的定义以及当某一特定问题发生时，网络故障定位系统需要执行的操作。工作内存主要是利用具体的网络协议对网络中的被管设备或服务进行监测，得到有关被管设备或服务的各种信息。在对网络故障进行定位时，推理引擎与知识库共同合作，将监测得到的网络中被管设备或服务的状态信息与知识库中定义好的条件部分进行比对，根据条件满足与否，来进行网络故障的定位。
基于规则的网络故障定位系统，由于无需对专家系统的具体结构和操作细节进行深入了解，从而具有结构简单等诸多优点，并且实现起来比较简单，非常适用于小型系统。但是基于规则的网络故障定位系统在匹配规则时，需要网络状态与知识库中的规则条件精确匹配，否则将推出整个推理过程，无法定位故障，并且规则存在不易维护性和指数增长性，所有这些缺点决定了基于规则的网络故障定位系统不适用大型系统。
3.1.2 基于模型的推理技术
基于模型的推理（Model-based Reason，MBR）是建立在面向对象上的基础之上，利用现有的专家经验和知识，将具体的目标系统中的实体都模型化诊断对象，并且明确地表现出现实目标系统中对象之间存在的各种关联关系，再根据系统模型对具体的目标系统的行为进行推测。由于通常情况下，具体的目标系统与理想的系统模型之间存在差异性，因此基于模型的推理的专家系统需要对推测的行为和目标系统的实际行为进行不一致诊断，以确定具体目标系统中的故障根源。
为了更好地说明基于模型的推理专家系统的工作流程，文献[4]使用一个物理模型和对应的对等模型分别如图2、3所示的网络系统。网络系统按一定的周期，有规律的向图2中的被管设备发送ping命令以监测网络系统中的被管设备是否运行正常。管理系统和被管设备之间通过一个模型对象实现彼此之间的相互通信，具体来说，如图2所示，系统中的集线器模型向被管设备集线器发送ping命令，路由器模型则向被管设备路由器发送ping命令。当目标网络发生故障时，如果故障发生在集线器1，则集线器1模型可以将其发现并且识别出来，如果集线器1模型连续3次向被管设备集线器1发送ping命令，在3次响应超时以后，集线器模型1根据现有的网络现象推测被管设备集线器1有可能发生故障，或者说目标系统中的故障位于集线器1。集线器1模型则会在确定故障并正式发送告警信息之前，集线器1模型将分析自身与图2中其他被管设备的模型之间的关系以此来确定其是否应该询问网络中路由器模型，如网络中的路由器模型返回的是相应的被管路由器设备工作处于正常状态，则集线器1触发警报。
3.1.3 基于范例的推理技术
基于范例的推理（Case-based Reason，CBR）故障定位技术与前面的基于规则推理技术和基于模型推理技术相比具有很大的差异性，主要因为基于范例的推理技术的思想源于人类现实生活，主要根据过去积累的实际经验或经历，利用类比的推理方法对现有的新问题做出相似的解答，然后根据新问题与旧问题之间的差异对解答进行修改从而得到新问题的完全解答。基于范例推理的网络故障定位技术主要由四个部分组成，检索 （Retrieve）、复用（Reuse）、修正（Revise）、保存（Retain），简称4R过程。
基于范例推理的故障定位技术与基于规则推理的故障定位技术相比，由于在基于范例推理的故障定位技术中检索只是基于对案例的部分匹配，而基于规则推理的故障定位技术则是完全匹配，因此基于范例推理的故障定位技术对网络配置变化的适应度更好，更适用于问题的总体解决方案。
3.2 模型遍历技术
模型遍历技术（Model traversing techniques）是一种构建网络故障传播模型的方法，该方法在构建故障传播模型时，主要根据网络在运行时各种被管对象之间的相互关系，并且按照从引起事件的被管对象开始的顺序进行构建。该方法主要适用于网络中被管对象之间的相互关系类似于图形，并且一般情况下较容易获取的情况，并且在系统配置变化较频繁时该方法的鲁棒性很好。模型遍历技术主要具有两大特点，事件驱动和事件关联，所谓事件驱动是指在一个故障症状报告到来之前，系统一直处于等待故障症状状态；事件关联则是确定两个故障症状是否来源同一个事件源。
一般情况下，模型遍历技术需要在其事件报告中明确标识网络系统中故障的征兆类型、征兆目标等相关信息，如果网络系统中出现故障征兆，且不妨用si来表示该故障征兆，当si的目标和si来源相同，则说明si是一个次要征兆也就说明某些告警信息可以被忽略。模型遍历技术的整个处理可分为以下3步：
（1）首先，对网络中的每个事件，依据网络在运行时各种被管对象之间的相互关系对其构建一个和事件源相关的对象图。
（2）当给定的两个事件的对象图相交时，此时说明两个图至少包含同一个对象，则认为这两个对象图的事件源是关联的。
（3）当给定三个故障症状si，sj，sk，其中si，sj相互关联，sj，sk相互关联，则根据故障症状的传递性可知si是一个次要的故障症状。
4 网络故障原因诊断
（1）基于信号处理方法。该方法主要是依据信号模型，直接对网络系统中的可测信号进行分析与处理，并通过提取可测信号的频率等特征值，对网络中存在的故障原因进行诊断。
（2）基于解析模型的方法。基于解析模型的方法主要依据数学模型和数学方法来进行故障原因的诊断，在诊断时需要建立对象的精确数学模型。
（3）基于知识检测的方法。与基于解析模型方法相比，此方法最大的特点在于其并不需要对象的精确数学模型就可以对网络中的故障原因进行诊断。
下面主要介绍几种目前国内外研究学者研究比较多的基于知识检测的方法，基于专家系统故障原因诊断方法和基于模糊理论故障原因诊断方法以及基于BP神经网络故障原因检测方法。
4.1 基于专家系统故障原因诊断方法
基于专家系统故障原因诊断系统主要是利用人类专家的经验和历史积累诊断数据，使用一定的方法将其转化为系统能够识别的规则存在专家系统的知识库中。当网络中出现故障时，诊断系统利用专家系统知识库中的规则，对发生故障网络中的被管对象的各项性能参数进行处理与分析以正确的确定网络故障发生的具体原因[5]。组成由人机接口、推理机、知识库等六部分组成：
目前，国内外学者公认的专家系统瓶颈是知识获取问题，因为专家系统在诊断过程中主要依赖于从人类专家领域内获取的知识、经验和以往诊断数据，而这些获取起来途径有限，操作起来具有一定的局限性和复杂性。另外，专家系统在实时性和学习能力等方面也存在一定的局限性，因此目前通常将专家系统同其他方法相结合以提高专家系统在这些方面存在的局限性和不足。
4.2 模糊故障诊断方法
很多时候，网络中的故障与系统得到的网络现象之间存在非线性的映射关系，这种非线性的映射关系很难用确定的数学公式或者模型来刻画，相应的在故障原因诊断时，很难给出故障的精确原因。相反，只能给出故障发生的可能原因。对于这种存在一定模糊性的问题，可以使用模糊逻辑来解决。
目前使用的比较多的是向量识别法，其诊断过程可分为以下3步：
首先，需要根据网络中的故障与表征网络故障的数据，建立二者之间的关系，通常用关系矩阵R来表示。
其次，对需要诊断的目标网络系统（对象）进行状态检测，提取相关的特征参数以构建特征向量矩阵X。
最后，根据模糊理论和矩阵理论，求解前面两步构建的关系矩阵方程Y=X・R，得到关系矩阵方程的解Y，再根据隶属度等原则，对目标网络系统的故障向量Y进行处理，得到故障的原因。
从上述诊断过程可知，在模糊故障诊断中，正确的进行故障原因诊断的前提是建立关系矩阵R、隶属函数、特征值向量X，而这些矩阵、函数、向量的建立是人为构造而成，难免具有一定的主观性，并且由于该模糊诊断方法对特征元素的选取也有一定的要求，所以两者若处理不当，会导致该方法的诊断结果精度严重下降甚至完全错误。
4.3 BP神经网络诊断方法
由于人工神经网络的这些特性以及网络中故障与征兆之间有可能存在的非线性映射关系，使得人工神经网络在网络故障诊断中大有用武之地。目前，人工神经网络已经大量应用在网络故障诊断领域。BP神经网络是常用的人工神经网络模型[6]。
BP神经网络故障诊断分为训练和诊断两个阶段：
（1）训练阶段。BP神经网络对样本进行训练，以选定网络结构和规模，确定网络总层数、各层神经元数。借助BP学习算法，将原始网络收集到的故障样本的特征参数作为BP神经网络输入样本集，以与之对应的网络故障原因编码为BP神经网络的输出，以此对BP神经网络进行训练。
（2）故障诊断阶段。主要对待检测对象的故障样本进行特征提取和归一化处理，然后输入到BP神经网络进行诊断输出诊断结果，整个过程分为以下4个步骤：1）故障样本集预处理。2）BP网络结构设计。3）训练BP神经网络。4）故障诊断。
5 结束语
本文对网络故障的概念以及基本过程进行了概述，重点对当前网络故障中的故障检测、故障定位、故障诊断的关键技术及方法进行了研究和总结归纳，对开展网络故障诊断技术研究具有一定的指导意义。
参考文献：
[1]王成等.网络故障诊断技术研究[J].科技信息，2011（11）.
[2]陈琳.一种网络环境中的故障诊断模型[J].北京航空航天大学学报，2004（11）.
[3]张燕.网络故障诊断关键技术[J].电脑知识与技术，2009（31）.
[4]李千目.战略互联网智能诊断技术研究[D].南京理工大学，2005.
[5]吴晓知，李兴明.网络故障管理专家系统中知识库的构造[J].微计算机信息，2008（06）.
[6]戚涌，刘凤玉.基于BP神经网络的网络智能诊断系统[J].微电子学与计算机，2004（10）.
关键词 轴承 振动 温度 剂 检测 诊断
中图分类号：TH133.3 文献标识码：A 文章编号：
1 前言
为了尽可能长时间地以良好状态维持轴承本来的性能，必须保养、检测、检修、以求防事故于未然，确保运转的可靠性，提高生产性、经济性。对长期运行中的设备来讲，平时的检测跟踪尤为重要，检测项目包括轴承的旋转音、振动、温度、剂的状态等，根据检测结果，设备维护人员可以准确地判断设备的问题点，提早作出预防和解决方案。
2 异常旋转音分析诊断
异常旋转音检测分析是采用听诊法对轴承工作状态进行监测的分析方法，常用工具是木柄长螺钉旋具，也可以使用外径为20mm左右的硬塑料管。相对而言，使用电子听诊器进行监测，更有利于提高监测的可靠性。轴承处于正常工作状态时，运转平稳、轻快，无停滞现象，发生的声响和谐而无杂音，可听到均匀而连续的“哗哗”声，或者较低的“轰轰”声。异常声响所反映的轴承故障如下。
（1）轴承发出均匀而连续的“咝咝”声，这种声音由滚动体在内外圈中旋转而产生，包含有与转速无关的不规则的金属振动声响。一般表现为轴承内加脂量不足，应进行补充。若设备停机时间过长，特别是在冬季的低温情况下，轴承运转中有时会发出“咝咝沙沙”的声音，这与轴承径向间隙变小、脂工作针入度变小有关。应适当调整轴承间隙，更换针入度大一点的新脂。
（2）轴承在连续的“哗哗”声中发出均匀的周期性“嗬罗”声，这种声音是由于滚动体和内外圈滚道出现伤痕、沟槽、锈蚀斑而引起的。声响的周期与轴承的转速成正比。应对轴承进行更换。
（3）轴承发出不规律、不均匀的“嚓嚓”声，这种声音是由于轴承内落入铁屑、砂粒等杂质而引起的。声响强度较小，与转数没有联系。应对轴承进行清洗，重新加脂或换油。
（4）轴承发出连续而不规则的“沙沙”声，这种声音一般与轴承的内圈与轴配合过松或者外圈与轴承孔配合过松有关系。声响强度较大时，应对轴承的配合关系进行检查，发现问题及时修理。
3 振动信号分析诊断
轴承振动对轴承的损伤很敏感，例如剥落、压痕、锈蚀、裂纹、磨损等都会在轴承及振动测量中反映出来。所以，通过采用特殊的轴承振动测量器(频率分析器等)可测量出振动的大小，通过频率分布可推断出异常的具体情况。测得的数值因轴承的使用条件或传感器安装位置等而不同，因此需要事先对每台机器的测量值进行分析比较后确定判断标准。
滚动轴承故障的检测诊断技术有很多种,如振动信号检测、油液分析检测、温度检测、声发射检测等。在各种诊断方法中,基于振动信号的诊断技术应用最为广泛,该技术分为简易诊断法和精密诊断法两种。简易诊断利用振动信号波形的各种参数,如幅值、波形因数、波峰因数、概率密度、峭度系数等,以及各种解调技术对轴承进行初步判断以确认是否出现故障;精密诊断则利用各种现代信号处理方法判断在简易诊断中被认为是出现了故障的轴承的故障类别及原因。
3.1滚动轴承故障的简易诊断法
在利用振动对滚动轴承进行简易诊断的过程中，通常是要测得的振值(峰值、有效值等)与预先给定的某种判定标准进行比较，根据实测的振值是否超出了标准给出的界限来判断轴承是否出现了故障，以决定是否需要进一步进行精密诊断。用于滚动轴承简易诊断的判断标准可大致分为三种：
（1）绝对判定标准:是用于判断实测振值是否超限的绝对量值；
（2）相对判定标准:是对轴承的同一部位定期进行振动检测，并按时间先后进行比较，以轴承无故障的情况下的振值为标准，根据实测振值与该基准振值之比来进行诊断的标准；
（3）类比判定标准:是把若干同一型号的轴承在相同的条件下在同一部位进行振动检测，并将振值相互比较进行判断的标准。
绝对判定标准是在规定的检测方法的基础上制定的标准，因此必须注意其适用频率范围，并且必须按规定的方法进行振动检测。适用于所有轴承的绝对判定标准是不存在的，因此一般都是兼用绝对判定标准、相对判定标准和类比判定标准，这样才能获得准确、可靠的诊断结果。
3.2滚动轴承故障的精密诊断法
滚动轴承的振动频率成分十分丰富，既含有低频成分，又含有高频成分，而且每一种特定的故障都对应有特定的频率成分。精密诊断的任务，就是要通过适当的信号处理方法将特定的频率成分分离出来，从而指示特定故障的存在。
常用的精密诊断有下面几种。
（1）低频信号分析法
低频信号是指频率低于8kHz的振动。一般测量滚动轴承振动时都采用加速度传感器，但对低频信号都分析振动速度。因此，加速度信号要经过电荷放大器后由积分器转换速度信号，然后再经过上限截止频率为8kHz的低通滤波器去除高频信号，最后对其进行频率成分分析，以找到信号的特征频率，进行诊断。
（2）中、高频信号解调分析法
中频信号的频率范围为8kHz-20kHz，高频信号的频率范围为20kHz-80kHz。由于对中、高频信号可直接分析加速度，传感器信号经过电荷放大器后，直接通过高通滤波器去除低频信号，然后对其进行解调，最后进行频率分析，以找出信号的特征频率。
4 轴承的温度分析诊断
轴承的温度，一般有轴承室外面的温度就可推测出来，如果利用油孔能直接测量轴承外圈温度，则更为合适。
通常，轴承的温度随着轴承运转开始慢慢上升，1-2小时后达到稳定状态。轴承的正常温度因机器的热容量、散热量、转速及负载而不同。如果、安装不合适，则轴承温都会急骤上升，会出现异常高温，这时必须停止运转，采取必要的防范措施。
用高温经常表示轴承已处于异常情况。高温也有害于轴承剂。有时轴承过热可归诸于轴承的剂。若轴承在超过125℃的温度长期连转会降低轴承寿命。引起高温轴承的原因包括：不足或过分、剂内含有杂质、负载过大、轴承损坏、间隙不足及油封产生的高摩擦等等。
因此，连续性的监测轴承温度是有必要的，无论是量测轴承本身或其它重要的零件。如果是在运转条件不变的情况下，任何的温度改变可表示已发生故障。
轴承温度的定期量测可藉助于温度计，例如skf数字型温度计，可精确地测轴承温度并依℃或华氏温度定单位显示。
重要性的轴承，意味着当其损坏时，会造成设备的停机，因此这类轴承最好应加装温度探测器。
正常情况下，轴承在刚或再过后会有自然的温度上升并且持续一天或二天。
5 剂分析诊断
剂分析法是利用铁谱分析技术，铁谱分析技术是特别适合于鉴定和预测滚动疲劳的一种方法。将滚动轴承的油抽取一部分作为油样，利用高梯度磁场使流过该磁场的油样中所含的固体异物，按大小比例沉积在玻璃片上，得以观察异物颗粒的形状，大小，色泽和材质，从而能清楚地判明磨损的类型，预告机器的运转状态，及时发现隐患。铁谱技术原则上以鉴定钢铁等强磁体为主要目标，但对铜等非铁金属、砂、有机物和密封碎屑等异物也有相当出色的鉴定能力。
当油样中出现直径为1-5μm钢铁类球形颗粒时，肯定轴承已开始出现疲劳微裂纹。当油样中出现长度与厚度比为10:1的疲劳剥落颗粒，而长度大于10μm时，轴承中非正常疲劳磨损已经开始，当长度大于100μm时，轴承已经失效。
第三种疲劳碎屑为长度与厚度比为30:1的疲劳薄片，其长度在20-5Oμm之间，薄片往往带有空洞。在疲劳开始出现时，这种薄片的数量会明显增加，这可与球形颗粒共同作为疲劳出现的标志。
6 声发射检测
声发射检测技术原理,材料受到外力或内力作用产生变形或者裂纹扩展时,以弹性波的形式释放出应变能的现象称为声发射。用仪器检测、分析声发射信号和利用声发射信号推断声发射源的技术称为声发射检测技术,其利用物质内部微粒由于相对运动而以弹性波的形式释放应变能的现象来识别和了解物质或结构内部状态。声发射信号包括突发型和连续型两种。突发型声发射信号由区别于背景噪声的脉冲组成,且在时间上可以分开;连续型声发射信号的单个脉冲不可分辨。实际上, 连续型声发射信号也是由大量小的突发型信号组成的,只不过太密集而不能分辨而已。滚动轴承在运行不良的情况下,突发型和连续型的声发射信号都有可能产生。轴承各组成部分(内圈、外圈、滚动体以及保持架)接触面间的相对运动、碰摩所产生的赫兹接触应力,以及由于失效、过载等产生的诸如表面裂纹、磨损、压痕、切槽、咬合、不良造成的的表面粗糙、污染颗粒造成的表面硬边以及通过轴承的电流造成的点蚀等故障,都会产生突发型的声发射信号。连续型声发射信号主要来源于不良(如油膜的失效、脂中污染物的浸入)导致轴承表面产生氧化磨损而产生的全局性故障、过高的温度以及轴承局部故障的多发等,这些因素造成短时间内的大量突发声发射事件,从而产生了连续型声发射信号。滚动轴承在运行过程中,其故障(不管是表面损伤、裂纹还是磨损故障)会引起接触面的弹性冲击而产生声发射信号,该信号蕴涵了丰富的碰摩信息,因此可利用声发射来监测和诊断滚动轴承故障。
7 振动信号检测
滚动轴承故障检测的简易诊断利用滚动轴承的振动信号分析故障诊断的方法可分为简易诊断法和精密诊断法两种。简易诊断的目的是为了初步判断被列为诊断对象的滚动轴承是否出现了故障；精密诊断的目的是要判断在简易诊断中被认为出现了故障的轴承的故障类别及原因。下面主要介绍简易诊断的几种方法：
(1)振幅值诊断法这里所说的振幅值指峰值XP、均值X(对于简谐振动为半个周期内的平均值，对于轴承冲击振动为经绝对值处理后的平均值)以及均方根值(有效值)Xrms。这是一种最简单、最常用的诊断法，它是通过将实测的振幅值与判定标准中给定的值进行比较来诊断的。峰值反映的是某时刻振幅的最大值，因而它适用于像表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断。均值用于诊断的效果与峰值基本一样，其优点是检测值较峰值稳定，但一般用于转速较高的情况(如300r/min以上)。均方根值是对时间平均的，因而它适用于像磨损之类的振幅值随时间缓慢变化的故障诊断。
(2) 概率密度诊断法无故障滚动轴承振幅的概率密度曲线是典型的正态分布曲线;而一旦出现故障，则概率密度曲线可能出现偏斜或分散的现象。
(3) 峭度系数诊断法。振幅满足正态分布规律的无故障轴承，其峭度值约为3。随着故障的出现和发展，峭度值具有与波峰因数类似的变化趋势。此方法的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关，主要适用于点蚀类故障的诊断。
(4) 波形因数诊断法波形因数定义为峰值与均值之比(XP/X )。该值也是用于滚动轴承简易诊断的有效指标之一。
(5) 波峰因数诊断法波峰因数定义为峰值与均方根值之比(XP/Xrms)。该值用于滚动轴承简易诊断的优点在于它不受轴承尺寸、转速及载荷的影响，也不受传感器、放大器等一、二次仪表灵敏度变化的影响。该值适用于点蚀类故障的诊断。通过对XP/Xrms值随时间变化趋势的监测，可以有效地对滚动轴承故障进行早期预报，并能反映故障的发展变化趋势。当滚动轴承无故障时，XP/Xrms，为一较小的稳定值；一旦轴承出现了损伤，则会产生冲击信号，振动峰值明显增大，但此时均方根值尚无明显的增大，故XP/Xrms增大;当故障不断扩展，峰值逐步达到极限值后，均方根值则开始增大，XP/Xrms逐步减小，直至恢复到无故障时的大小。
关键词： 开机自诊断 运行自诊断 脱机诊断
1.引言
现代的数控系统虽然尚未达到智能化很高的程度，但随着徽处理机技术的快速发展，数控系统的自诊断能力越来越强，从原来简单的诊断朝着多功能和智能化方向发展。其报警种类开始只有10种，现在已达到几千种。现已具备了较强的自诊断功能，能随时监视数控系统的硬件和软件的工作状况。当数控系统一旦发生故障，借助系统的自诊断功能，往往可以迅速、准确地查明原因并确定故障部位。因此，对维修人员来说，熟悉和运用系统的自诊断功能是十分重要的。
2.常用的故障自诊断技术
常用的自诊断方法归纳起来一般可分三种。下面分别介绍三种自诊断方法在维修中的应用。
1.开机自诊断
每当数控系统通电开始，系统内部自诊断软件对系统中最关键的硬件和控制软件，如装置中CPU、RAM、ROM等芯片，MDI、CRT、I／O等模块及监控软件、系统软件等逐一进行检测，并将检测结果在CRT上显示出来。一旦检测通不过，即在CRT上显示报警信息或报警号，指出哪个部分发生了故障。只有当全部开机诊断项目都正常通过后，系统才能进入正常运行准备状态。开机诊断通常在一分钟内结束，有些采用硬盘驱动器的数控系统，如SINUMER 802S系统因要调用硬盘中的文件，时间要略长一些。上述开机诊断有些可将故障原因定位到电路板或模块上，有些甚至可定位到芯片上，如指出哪块EPROM出了故障，在不少情况下仅将故障原因定位在某一范围内，维修人员通过维修手册中所指出的有关数种可能造成的原因及相应排除方法中就能找到真正的故障原因并加以排除。
例如：浙江凯达机械有限公司的SIEMENS802D系统，开机通电后，1号报警显示“BATTERY ALARM POWER SUPPLY”，很明显指示数控系统断电保护电池没电，更换新的电池后(注意：一定要在系统带电的情况下更换电池)，将故障复位，机床恢复使用。
例如：一台采用日本FANUC 0i系统的数控车床，出现2043号报警，显示“HYD. PRESSURE DOWN”，指示液压系统压力低。根据报警信息，对液压系统进行检查，发现液压压力确实很低，对液压压力进行调整，机床便恢复了正常使用。
以上是两个典型的开机自诊断实例。从上例中可以看出，开机自诊断对数控系统的最重要部分――计算机主柜上的装置进行检查，以确定哪块装置出了故障。这类故障如果采用人工检查方法往往是很难找到，除非有一套备用装置逐一调换试验。
在对数控系统进行维修时，维修人员应了解该系统的自诊断能力，所能检查的内容及范围，做到心中有数。在遇到级别较高的故障报警时，可以重新开机，让系统再进行开机自诊断，检查数控系统这些关键部分是否正常。
2.运行自诊断
运行自诊断是数控系统正常工作时，运行内部诊断程序，对系统本身、 PLC、位置伺服单元及与数控装置相连的其它外部装置进行自动测试、检查，并显示有关状态信息和故障信息。只要数控系统不断电，这种自诊断会反复进行，不会停止。
CNC系统的自诊断能力不仅能在CRT上显示故障报警信息，而且能以多页的“诊断地址”和“诊断数据”的形式为用户提供各种机床状态信息。这些状态信息有：
①CNC系统与机床之间的接口输入输出信号状态；
②CNC与PLC之间输人输出信号状态；
③PLC与机床之间输入／输出信号状态；
④各坐标轴位置的偏差值；刀具距机床参考点的距离；
⑤CNC内部各存储器的状态信息；伺服系统的状态信息；
⑥MDI面板、机床操作面板的状态信息，等等。
充分利用CNC系统提供的这些状态信息，就能迅速准确地查明故障、排除故障。
例如：一台采用日本FANUC 0i系统的数控车床出现故障：开机运行后就出现2041号报警，指示X轴超限位的报警，但观察X轴并没有超限位，并且X轴的限位开关也没有压下，但利用NC系统的PMC状态显示功能，检查X轴限位开关的PMC输入X0.0的状态为“1”，开关触点确实已经接通，说明开关出现了问题，更换新的开关后，机床故障消除。
例如：一台采用华中HNC-21系统的数控车床出现故障：开机运行后就出现报警，指示“Z轴跟踪误差过大”的报警，经观察在系统中显示Z轴已经运动，利用NC系统的PMC状态显示功能，检查Z轴伺服的PMC输入状态为“1”，开关触点确实已经接通，说明Z轴机械出现了问题，没有运动。经检查后发现装置过热，冷却后，机床故障消除。
3.脱机诊断
一些早期的数控系统，当系统出现故障时，往往需要停机，使用随机的专用诊断纸带对系统进行脱机诊断，根据脱机诊断做出相应的故障排除工作。对于早期数控系统，脱机自诊在数控机床故障排除占有重要的作用。
3.结束语
对维修人员来说，熟悉和运用系统的自诊断功能十分重要。在数控系统发生故障时借助系统的自诊断功能，往往可以迅速、准确地查明原因并确定故障部位，使诊断故障难度大大降低。因此自诊断功能是数控维修中最有效的方法。
参考文献：
［1］陈吉红，杨克冲.数控机床实验指南.华中科技大学出版社.
1故障诊断与状态监控系统的组成
随着人们用电水平的不断提升，对用电的安全性、可靠性要求越来越高，而10kV配网的运行直接关乎到配网运行的质量，因此，应做好10kV配网的运行故障诊断以及监控工作，才能确保10kV配网的供电质量。故障诊断与状态监控技术在近些年的发展中，不断的得到了改进和完善，与此同时，对确保10kV配网运行的安全性、可靠性有着极大的作用。故障诊断与监控系统主要由软件管理系统、前端采集系统、接地故障点巡查系统等组成，其中软件管理系统主要是对前端采集系统所发出的线路运行数据进行接收和分析，同时，结合10kV配网线路的实际运行情况对其进行实时监控，实现对配网运行状态的掌控。另外，软件管理系统还可以依据系统的控制功能来远程控制线路上的分合断路器设备，这样一旦10kV配网线路上发生故障，控制中心就可以在最短的时间内来分析配网线路运行的故障区域，并从控制前端采集系统中的分合断路器进行切除或隔离故障线路区域，实现对故障线路进行有效的隔离和控制。
前端采集系统是故障诊断和状态监控技术的重要组成部分，主要是对10kV配网的运行状态进行监测，根据10kV配网线路的分布情况，对相应的位置安装采集设备，并将采集到的数据远程发送至计算机软件管理系统，这样配网控制中心就可以根据这些数据来对配网线路的实际运行情况进行分析，并对线路的运行状态进行准确的判断，及时发现10kV配网线路中潜在的安全隐患，从而有效的避免配网线路的故障发生。当然，前端采集系统主要是对线路上已经发生的故障进行定位，对于未发生的故障无法进行数据采集。
接地故障巡查系统。10kV配网在运行的过程中，配网接地故障时有发生，而且也是当前10kV配网线路运行最常见的故障，给10kV配网线路运行的安全性、可靠性也造成了极大的影响。而接地故障巡查系统则主要是针对配网线路进行接地故障检测的，当然，在一些特殊的情况下，需要对其进行特殊对待，例如，在发生单相接地故障的情况下，在对接地故障信号进行检测的过程中，主要是通过对检测装置所检测的数据进行分析，来确定10kV配网线路的单相接地故障，这样能够有效的确定单相接地故障，更有利于故障线路抢险工作的顺利展开，帮助维护工作人员确定线路的故障位置，从而保证10kV配网运行的安全性、可靠性。另外，故障诊断与状态监控系统在运行的过程中，主要是通过软件平台来对配网线路以及各项设备的运行状态进行监测和分析（如图1所示）。
2故障诊断与状态监控技术在10kV配网中的应用
2.1在10kV配网线路运行状态监控方面的应用随着科技的不断发展，电力企业的发展也极为迅速，尤其是10kV配网线路的遍布范围也越来越广，而且，线路遍布的位置具有随机性，很多配网线路在正常运行的过程中，可能受到外部因素的影响而引发线路故障问题，从而影响到10kV配网线路运行的可靠性。当然，电力企业在发展的过程中也极为重视这方面的问题，为了避免这类问题给配网线路造成破坏以及影响到居民用电的安全性和稳定性，对配网的运行状态监控工作也在不断的进行着，以往对10kV配网线路运行状态的监控，主要是人工定时对线路进行巡检，不仅消耗了大量的人力，而且，巡检还存在不完善性、疏漏性等问题，也给10kV配网线路的安全运行埋下隐患。而在近些年的发展中，故障诊断与状态监控技术的发展极为迅速，并被广泛的应用到10kV配网运行状态监控中，不再需要人力对配网进行巡查，通过数据采集设备对配网线路及其设备的运行数据进行采集，并通过控制中心来对数据进行分析，从而对10kV配网线路运行状态的实时掌握，一旦发现配网线路运行异常，可以对其进行针对性的处理，从而有效的提升10kV配网线路运行的安全性、可靠性。
2.2在10kV配网线路故障排查中的应用众所周知，在10kV配网运行的过程中，可能受到内部或外部的因素影响而引发配网故障，如，恶劣天气的影响、小动物落到线路等而引发的故障现象，10kV配网主要是对居民供电的配网线路，一旦发生配网故障，将会给居民用电的安全性、可靠性造成极大的影响，因此，为了避免或降低配网故障带来的损失，必须要做好配网的故障排查和处理工作。在以往10kV配网线路发生运行故障的时候，主要是采用人工排查的方式进行，而在一些恶劣天气下，尤其是广东是一个台风和雷雨天气多发地区，也将给工作人员的故障排查造成极大的困难，甚至会引发人身安全事故，而且，在确定故障位置的过程中还会消耗大量的时间，会涉及到较长的停电时间，从而给用户用电的可靠性造成极大的影响。而在故障诊断与状态监控技术应用下，可以对线路进行在线监控，一旦在10kV配网线路故障发生的情况下，可以在最短的时间内确定线路故障发生位置，并通过控制中心来对关合断路器进行控制，对故障区域的配网线路进行隔离，而且，也能将停电范围最大程度的缩小，减少影响范围，而且，在故障点确定之后采取有针对性的处理措施，缩短了配网故障的处理时间，进一步降低10kV配网故障对用户造成的影响。
2.3在10kV配网线路其他方面的应用广东地区的天气较为潮湿，尤其是在春季，潮湿天气会对配网的正常运行造成一定的影响，另外，在夏季也是雷雨天气以及台风的多发地带，配网线路故障频繁发生，给广东地区10kV配网供电质量造成极大的影响。在近些年的发展中，伴随着广东供电企业投入故障诊断与状态监控技术，主要对10kV配网的故障管控、雷击频繁区域的巡视、故障高发设备等方面的运行监测以及故障诊断，确保了广东地区10kV配网运行的安全性可靠性。另外，通过大量的实践证明，故障诊断与监控系统的应用，可以对配网线路运行的负荷大小进行实时监控，对线路的安全运行有着重大的作用；而且，故障诊断监控系统能够实现远程控制的功能，这样，控制中心的管理人员就可以通过控制中心的系统软件进行监控和分析，并且下达远程控制命令，尤其是在10kV配网及其设备发生故障的情况下，管理人员可以通过远程控制配网线路上的断路器分合，能够快速的隔离故障区段，避免或降低了故障的扩大而对线路以及设备造成的损毁，从而将10kV配网故障的损失将至最低，进一步保证10kV配网线路运行的可靠性，提升电力系统的供电质量。
3结语
水稻生育叶龄诊断技术是以叶龄进程的调查、预测生育进程，通过对水稻叶片的长势、长相，采取有效调控措施，实现水稻已安全抽穗期为中心的计划生长，从而提高水稻的产量和品质。
1 叶龄诊断的目的、意义和方法
1.1 叶龄诊断
水稻在生长发育过程中，主茎的叶片生长与其它叶片、蘖、茎、穗等器官的生长发育之间，存在较严密的相互关系――器官同伸规律。根据这一规律，通过叶龄进程的调查，可推测出其它器官的生育进程。这就是生育进程的叶龄诊断。
1.2 叶龄诊断的目的和意义
根据某时的叶龄进程，推测以后一段时间的叶龄进程，从而推测出幼穗分化、拔节、减数分裂、抽穗等关键时期，预知抽穗早晚。为了确保水稻安全成熟，必须进行合理的水肥管理和病、虫、草、低温冷害等自然灾害的防治，按主茎叶龄进行管理，是确保各项生产技术措施及时性、准确性和减少盲目性的最好方法。这是在过去按节气、日期指导和安排生产的基础上，在水稻生产中又增加了一个新方法。对水稻生产的优质、高产、高效有着重要的现实意义。
1.3 叶龄诊断的方法
叶龄跟踪苗的选择和标记方法：选择有代表性的地块，从池埂边向里数三行，选择穴距均匀，穴株数相近的10穴为{查对象，每穴选择苗质好、叶片健全、有代表性的秧苗一株，共选10株，并在两边插上标志物。在每株的主茎叶片上进行叶龄标记。起始叶要从第3叶开始，并且跟踪到齐穗期。标记点要点在单数叶片上，每个叶片要用不同标记符号点在叶片中间部位上，如：第一个标记叶片点一个点，第二个标记叶片点两个点，或用其它方法标记。原则是叶龄跟踪叶片标记要有区别，确保叶龄跟踪的准确性。
1.4 叶龄计算方法：要计算某叶从露尖到叶枕露出过程，首先估算这片叶的长度。以这片叶下一叶的实际长度加5厘米为这片叶的估算长度，然后测量这片叶抽出的实际长度，再除以估算长度，做为这片叶长度的比例。如计算第5叶抽出过程的叶龄，首先估算5叶的长度。如果4叶定型长度为11厘米，加上5厘米为16厘米，这就是5叶的估算长度。如果5叶已抽出2厘米，2除以16，等于0.12，约等于0.1，即5叶已抽出0.1个叶龄。此时调查的叶龄为4.1个叶龄值，并做好记录。按此法跟踪至倒3叶（11叶品种为9叶，12叶品种为10叶）。倒2叶和剑叶，按前一叶的定长减去5厘米，为估算值，实际伸出长度除以估算值，求出当时的叶龄值。
调查时间：调查的品种均以5月15、20、25日三个插秧期为调查始期，以后每5天调查一次，一直调查到剑叶抽出。
2 栽培要点
2.1 对12叶品种（垦稻10）进行叶龄跟踪调查。
2.2 插秧密度为每平方米28穴，每穴3-5株。
2.3 秧苗叶龄在3.1～3.5间。
2.4 移栽时间为5月25日。
3 调查
3.1 调查点的确定
在池埂边向里数第三行上，选择穴距均匀，穴株数相近的10穴为调查对象，并在两边插上标志物，每穴选择有代表性的一株苗质好、叶片健全的秧苗，在主茎叶上进行叶龄标记，起始叶丛第三叶开始，跟踪到齐穗期。
3.2 叶龄计算法：N叶从露尖刀叶枕露出过程的叶龄计算，首先估算N叶的长度方法是：以N叶下一叶长度加5厘米为N叶的长度，然后量出N叶抽出的实际长度，再除以估算的N的叶长度，作为N叶长度的比例，如此计算到第三叶均按此法，第二叶及剑叶，按前一叶的定长减5厘米为估算值，实际伸出长度除以估算值，求出当时的叶龄值。
3.3 调查时间：一插秧期为调查始期，没5天调查一次，直到齐穗期。
3.4 根据插秧日期向前推算32天播种，以播种日为基础向前推算8天为浸种日期。
4 不同生育期的诊断
4.1 播种后8天第一完全叶露尖；从第一完全叶露尖经6天叶枕抽出；从2叶露尖到3叶展开，经历14天，2叶生长略快，3叶生长略慢。
4.2 返青分蘖期
8.5叶龄，开始幼穗分化，生育转换期为7.1―10.0叶龄；6月4日达4叶龄，6月14日6叶展开，19日7叶展开，24日8叶展开进入有效分蘖临界叶龄期，水稻返青后平均4―5天增加一个叶龄，需活动积温85℃左右，6叶龄为分蘖盛期，是争取有效分蘖的关键时期，此期叶片长度呈递增规律，增幅为5厘米左右，叶耳间距逐渐拉大。
4.3 生育转换期
生育转换期为8、9、10叶期，7月9日10叶定型。
4.4 长穗期
9叶后半叶进入幼穗分化，开始生殖生长，7月1 4日1 1叶伸出，7月2 2日叶龄达1 2叶，8月1日达抽穗期，始穗至齐穗期需7天左右10叶是最长的， 平均长度为34.5cm，
宽度1.2cm。
4.5 结实期
9月2 2日成熟。
[关键词] 镇雄县 猪口蹄疫病 诊断 防制
[中图分类号] S858.28 [文献标识码] A [文章编号] 1003-1650 （2014）07-0212-01
一、镇雄县生猪养殖现状
镇雄县地处云南省的东北部，为云南、贵州、四川三省交界处。自古以来就是兵家必争之地，又因自然资源丰富，气候条件温和，在古代素有“金腾跃，银镇雄”的美誉。镇雄目前已发展为云南省的第一大县，拥有人口160万，年产值超过28亿，其中畜牧业产值约8亿，占到本县农林牧副渔产值的一半左右。
作为我县畜牧养殖的主力产业，生猪养殖一直是我县畜牧防疫工作的重中之重，为了保障我县养殖农户的养殖工作能顺利进行，我站一直坚持走访农户，了解养殖情况，提供专业技术服务，并定期组织培训，以讲座的形式将科技知识送到田间地头。同时，不断提升自身业务水平，做到紧跟发展，想农户所想，急农户所急。真正做到以为人民服务为己任。
二、猪口蹄疫详解
在生猪养殖过程中，有许多常见病，需要技术工作者和养殖人员加以重视，包括猪瘟、蓝耳病、伪狂犬病等等，其中，猪口蹄疫作为一种病毒性感染病，虽然对成猪致死率不高，但感染率可达70%以上，且感染仔猪几乎有100%的致死率。且由于其具有发病迅猛，传播途径多，持续时间长，病毒变异性强等特点，前期防治工作很难开展，一旦发病，只能通过隔离疑似感染猪和扑杀病猪，限制转运和肉品上市等手段来控制，会对农户的经济利益造成巨大影响。目前，在我国乃至全世界，猪口蹄疫被列为一类传染病，需要严加防范。因此，在本文中，作者将就这一疾病的发病乃至诊断和防治措施作一具体的分析，以帮助广大农户及时甄别感染个体，减少损失。
1.猪口蹄疫发病原理
猪口蹄疫是由口蹄疫病毒感染引起的。口蹄疫病毒是一种RNA病毒，具有7个血清型，各型之间无交叉保护，且各型之中的病毒株在抗原决定簇上存在多个差异，再加上RNA病毒本身具有极高的变异性，这就决定了对其进行的被动免疫效果较为有限。此外，口蹄疫病毒具有较高的抗性，4℃冷冻存放时，病毒可在动物脏器中存活7个月左右，且病毒可通过空气传播长途感染畜群，一旦发病，极难控制。
2.发病症状及诊断
顾名思义，口蹄疫的特征症状就是口鼻部、蹄部和皮肤的水疱样疹，但需经过检验核实，以便与猪水疱病和水疱性口炎等区分开。发病初期，感染个体常表现为跛行，食欲萎靡，哺乳母猪会因为疼痛而拒绝哺乳。所有感染个体均会体温升高，蹄冠、蹄踵发红溃烂，严重者蹄壳脱落。仔猪可能会由于并发性肠炎导致腹泻、脱水等。查看病猪口腔，牙龈、舌等均有可见溃烂。
3.无害化处理技术
当疫情发生已不可不免，如何做好后期无害化处理工作，就成了我们要思考的问题。目前对于病死猪的批量处理主要有高温焚烧法和深层填埋法，可视具体情况选择。
高温焚烧法是无害化最彻底的方法，应作为优先选择，有条件时可使用专用焚烧炉，无条件或数量较大时，可选择一较偏僻开阔地带，按需求挖出深沟，将尸体陈列其中，加助燃剂焚烧，焚烧过程中要不断观察，及时添加燃料和翻动，确保燃烧充分，最后将余烬拌以生石灰掩埋。
填埋法是另一种常用的无害化处理方法，填埋地点应在养殖场内或偏僻处，避开水源、河道、交通要道等。填埋深度不得少于1.5米，坑底应铺有10cm左右生石灰，尸体置于坑中，上覆20cm左右生石灰，填埋，压实，做好标记，防止有人误触及被动物刨出。污染的饲料，养殖场底料等，也应在喷洒消毒剂后与尸体一同深埋。
三、猪口蹄疫前期预防
谚语有云“治不如防”相比较被动的进行后期治疗，时刻提高警惕，做好前期预防才是更加重要的那一部分，下面我们将从种猪个体和环境等多个方面谈一谈如何进行猪口蹄疫的防治工作。
1.种猪引进控制
首先要保证种猪个体的未感染性。这要求养殖户在引进种猪的时候，要切实了解种猪来源地区的疫病情况，务必要亲自到实地考察，观察种猪是否表现出感染迹象。其次，要对新引进种猪进行1～2周的免疫隔离，因其能通过多种途径传播，要特别小心啮齿类和昆虫造成的继发感染，与之接触的人和器械也都要做好消毒工作。最好在此期间能进行疫苗注射或口蹄灵预防注射，以做到有备无患，达到先期控制的目的。
2.养殖环境条件控制
确保了种猪未携带病毒，接下来就要从养殖环境上下功夫了。由于口蹄疫病毒可通过空气气溶胶长距离传播，因此养殖户要保持对周围养殖地区疫情播报的关注，特别是当自己位于疫区风向下游时。由于病毒对酸碱敏感，可每日喷洒2%氢氧化钠或硝酸气进行空气净化。
场地方面，要勤于打扫，保持环境卫生，隔绝可能的野生鸟类、老鼠等潜在病毒携带者，对于进出人员和所使用的器械，都要每日消毒，尽可能切断感染途径。
此外，按时采取免疫措施也是防治口蹄疫感染的有效方法。疫苗接种可分为常年计划免疫、疫区周围环状免疫和疫区单边带状免疫，对于不同地区采取不同注射密度。常年免疫应保证每年至少接种两次，在周围地区暴发疫情时，应进行紧急注射。
3.疫区及流通过程控制
防疫站工作人员应在各个环节严加控制，确保及时发现疫情。发现疑似感染个体时，应迅速扣押整批生猪，同时通报所在交易场所管理人员封闭场地，保证场地内所有牲畜不会外流。同时，追查运输车辆，封闭生猪来源养殖场所，并追查同一养殖场所其他批次生猪及养殖动物的流向，最后，并将感染个体及疑似感染个体整批转移到专门扑杀场地进行处理。对于已达到一定体重的病猪，在申报有关部门审批之后，可以集中屠宰。
对于周围地区，应进行易感个体的紧急接种，并进行1周左右的持续巡查，建立申报机制，要求各养殖户密切注意自己所在场所的疫病情况，发现异常及时上报。此外，有条件地区可对疫情爆发点半径500米之内的相关人员、车辆场地进行消毒，并将疫情通报周围有关区县，进行联合防疫。
四、总结
随着本县经济结构的进一步发展和优化，畜牧养殖业在经济总量中的比重必将进一步增加，保障本地畜牧养殖业的健康发展，为各养殖户提供最先进养殖和防疫技术，是我们一切工作的核心和出发点。在本文中，作者通过对工作经验的总结和思考，对猪口蹄疫的发生、发展、控制和预防提出了一系列可具体实施的措施，希望可以为广大养殖户提供借鉴和参考，同时也对以后畜牧防疫工作的进一步开展，做一个阶段性总结，以资记录。
参考文献
一、真菌性病害
真菌性预防，首先要选用抗病品种；再者在生态防治上要把握好棚室温度，注意通风不要长时间闷棚；第三是彻底清园以减少病残体组织，有条件的可实行五年以上轮作。其他病害预防方法基本相同，以下介绍的病害只介绍化学药剂防治技术。
1.早疫病
苗期成株期均可染病，主要侵染叶茎果实，一般叶片受害最重。典型症状是形成具有同心轮纹的不规则的轮纹型病斑。初像针尖似的小黑点，不断扩展成轮纹状斑，边缘多具浅绿色或黄色晕环，有褐色的同心轮纹，茎干感病多在分叉处，果实感病多在花萼附近，初期为椭圆形或不规则褐色凹陷病斑，后期病部变硬，生有黑色霉层。
药剂防治：预防药剂可用80%大生可湿性粉剂600倍液；治疗药剂可喷施70%的百菌清600～1000倍液，64%恶霜锰锌400～500倍液，50%异菌脲1000倍液，喷药时要把植株各个部位都喷到，感病部位涂抹病部效果更好。
2.晚疫病
晚疫病是一种低温高湿性病害，早春和晚秋保护地和露地多雨、温差大的季节容易大发生和流行。大棚温室中一般从前端开始发病，先侵染叶片和幼果，逐渐蔓延至茎干使之变黑褐色，重症植株植株的病叶枯干垂挂在叶柄上，植株易萎蔫、折断。冰果坚硬，凹陷不平，初期呈油渍状暗绿色，后变成暗褐色，一般病果不变软或腐烂，湿度大时，叶正面和背面的病健交界处可以看到白色霉状物。
药剂防治：可喷施可喷施25%阿米西达1500倍液，75%的百菌清600～800倍液，64%恶霜锰锌600倍液，72%霜脲百菌清600倍液，25%甲霜灵锰锌800倍液。
3.番茄灰霉病
一般从叶缘尖端开始发病，成典型V字形病斑向内扩展，同时为害花果。感病的青果呈灰白色、软腐长出大量灰绿色霉菌层。国外硬果型果实感染特点是霉菌从果皮直接感染，形成外缘白色，中间绿色、直径3～8㎜的俗称“鬼脸斑”的病果，国内品种少见。
药剂防治 带药蘸花，也可以用小喷壶喷花。可以向配好的蘸花药液中加入1%的50%多、乙、福（利霉康），可湿性粉剂或用等进行蘸花。喷施药剂可选50%的多菌灵500～600倍液，75的百菌清500倍液，50%多、乙、福（利霉康）1000倍液，50%乙烯菌核利干悬浮剂1000倍液，或用50%异菌脲500倍液。
4.叶霉病
主要侵染叶片，叶片受害先从下部叶片发病，逐渐想上部叶片扩展。在叶片上出现不规则或椭圆形淡黄色褪绿斑，叶背面病部初为白色霉层，后变为黑褐色或灰褐色绒状霉层，高温高湿条件下，叶片正面也可长出黑霉，随病情发展叶片反拧卷曲，植株表现卷叶干枯症状。
药剂防治 可喷施40%氟硅唑4000～6000倍液，50%多、乙、福（利霉灵）600倍液，10%世高1500倍液，70%甲基硫菌灵800～1000倍液。
5.番茄枯萎病
是一种维管束侵染病害，一般在花期或结果期开始发病。初期仅植株下部开始变黄，以后萎蔫干枯下垂而死。有时出现半边发病，半边正常，拔起植株观察可发现根部变褐色，刨开病部可见维管束变褐色。潮湿时病株基部出现粉红色霉。
药剂防治 发病前用50%的多菌灵500～600倍液，或10%双效灵200～300倍液灌根，每株0.25kg药液，10天1次连续灌2～3次。
二、细菌性病害
1.番茄青枯病
一般在株高30㎝左右开始发病，病害开始时白天萎蔫，叶片颜色正常，早晚恢复，数天后不再恢复，植株威胁枯死。病茎表面粗糙，并生有不定根，剖开病茎，可见维管束变色，用手挤压可见乳白色粘液流出。
药剂防治 发病初期可用农用0.2‰链霉素或0.2‰新植霉素喷雾，结合灌根，灌根用量为每株0.5～0.7㎏，7～19天灌一次，连续2～3次，也可用25%的DT可湿性粉剂600倍液喷雾，7～8天喷一次，连续喷4～5次。
三、病毒性病害
番茄病毒病 主要是花叶型，叶片上出现轻微花叶或微显斑驳，新叶小、叶脉绿色，植株略矮。蕨叶形，新叶近线状，植株矮小黄绿色，中下部叶片上卷，重的卷成卷状。条斑行，叶、茎、果实上发生不同形状的条斑、斑点、云纹皱缩褐色坏死斑，一株多证的现象很普遍。
防治措施 病毒病传播主要由蚜虫、白粉虱、蓟马等害虫，因此防虫治虫能有效避免病毒病发生。防止病毒病可用20%病毒A可湿性粉剂600倍液或1.5%植病灵乳油1000倍液等进行喷施。
四、生理性病害
1.番茄裂果，番茄裂果是夏秋季季大棚番茄比较常见的生理性病害，是指果实从膨大到绿熟期，从果蒂周围的果皮开始开始开裂，向果肩部延伸，多呈放射状开裂，初为细小裂口，着色前裂口加深。有时以果蒂为中心呈环状开裂，少数果从脐部开裂，果实开裂后严重影响外观及品质。
防治措施 ①加强栽培管理，增施有机肥和磷钾肥，提高植株抗逆能力。②保护地增温保湿加强通风透气，及时浇水，水分供给均匀，切忌前期干旱，后期打水漫灌。夏季高温，棚架栽培可用遮阳网，降低田间温度。③错期播种，使花期错过较低温度时期，从而避免因低温障碍造成的裂果。④可喷洒96%硫酸铜1000倍液， 0.1%硫酸锌或0.1～0.7%氯化钙溶液，加0.1%硼砂，10～15天一次，连喷2～3次。
2.脐腐病
病斑产生于果实顶端脐部，初期青果上出现水渍状暗绿色病斑，继而变为暗褐色或黑色，严重时扩展到整个果实，病部凹陷，黑色坏死，并由小到大，以果实脐部发病为重。后期湿度大时，病果上出现黑色霉状物。病果提早转色变红。
防治措施 发病主要由于土壤缺钙引起，另外干旱和旱涝不均在很大程度上影响钙的吸收而造成缺钙，补钙方法①增施有机肥，加强土壤的透气性，改变根系的吸收环境。配合施足氮磷钾肥，避免偏施氮肥，土壤酸化的田块应用石灰改良或增施过磷酸钙。②适当疏花疏果防治不必要的钙素竞争。③ 做果后30天内是果实吸收钙的关键时期，从初花开时叶面喷施1%的过磷酸钙液，或喷0.1%的氯化钙液，加入少量的维生素B6可以防止高温强光下形成过量草酸，15天喷一次，喷2～3次。
3.日灼病
与上面的两种故障诊断技术相比，振动诊断技术占据着基础地位，同时，所起的作用为主导作用。在利用振动诊断技术对动力机械设备进行故障诊断时，具备以下几个优点：理论基础非常的扎实，且采用的分析测试设备也是比较完善的，诊断结果所具备的准确性及可靠性比较高，实时诊断更加的容易等。在利用振动诊断技术进行故障诊断时，与多个方面的关系都非常的密切，比如信息传感方面、信号处理方面等，因此，技术人员所面临的要求就比较高，不仅要具备优异的诊断技术，同时还要具备较强的综合素质。
2影响动力机械设备故障诊断技术发展的因素以及发展趋势
2.1动力机械结构复杂
随着动力机械设备应用范围的变广，其发展速度也越来越快，在这个过程中，设备所具有的结构就变得越来越复杂，其中所包含的零部件数量增多了许多，且每个零部件的下一级，会存在更多的子零部件。鉴于动力机械设备复杂的结构，一旦其发生故障，在进行诊断时，不但难度会加大，诊断的完整性、精确性也会受到一定的影响，进而导致无法及时的针对故障采取修复的措施。
2.2故障机理和故障特征复杂
对于动力机械设备存在的故障类型来说，所具备的机理源是比较多的，故障在进行传递时，所具备的路径也十分的复杂，且传播的方向包含横向性和纵向性两种。同时，在不同的故障类型中，其所产生的故障频率也是不相同的，这给故障诊断工作带来了很大的难度。在动力机械设备快速发展的过程中，越来越多的生产厂家开始进行设备生产，这使得设备的型号不断地增多，不同型号的动力机械设备所具备的结构各部相同，这种差异性导致设备在发生故障时，一个类型的故障具备一种特征，共性特征几乎不存在，这对故障诊断工作来说，是一个非常大的挑战。
2.3故障诊断方法众多
当前，针对动力机械设备存在的故障类型，所具有的故障诊断方法是比较多的，不过在具体应用的过程中，受到方法众多的影响，呈现出比较混乱的局面，影响了故障诊断的效果。同时，对于已知的各种动力机械设备的故障类型，尚不存在一种比较通用的诊断方法，这在一定程度上制约了诊断技术的发展，且逐渐的发展成为主要限制因素。
2.4故障诊断技术的发展趋势
经过多年的发展，动力机械设备所具有的故障诊断技术已经发展的比较完善，不过，随着科学技术的发展及应用，故障诊断技术呈现出了以下四种发展趋势：第一，诊断仪器在发展的过程中，微型计算机、单片机逐渐的应用到其组成中，从而促使诊断技术向着自动化、智能化的方向发展；第二，随着信息科学技术的发展，其中所蕴含的各项技术也逐渐的发展成熟，比如时-频分析技术、红外热成像技术、机械振动和噪声分析技术等，同时，工程诊断技术在发展的过程中，信息科学中的各项成熟技术成为其分支；第三，故障分析所具备的理论基础变得更加的丰富，比如模糊集理论、神经网络理论等，同时，这些理论也促使故障诊断技术向着综合性的方向发展，提高了故障诊断的准确性；第四，故障诊断技术中应用了网络技术，使诊断技术在获取信息方面变得更加的便捷。
3结论
关键词：燃气轮机;故障诊断;研究展望;人工智能
引言
作为一种典型的成套式大型机械动力设备，燃气轮机的发展不断融合多种新工艺、新科技、新材料于一体，该设备拥有先进且复杂的结构，导致其故障率及对维修水平的要求不断提高。然而，由于燃气轮机具有热效率高、工作平稳、启动较快等优点而得到了广泛的应用，尤其是在航空航天、能源电力等高端领域。该设备一旦发生故障，便会带来不可估量的经济损失。所以，对燃气轮机的故障诊断技术进行研究进而保障燃气轮机能够处于正常稳定的运行状态意义重大。故障诊断技术是通过利用有效的分析方法对采集现场重要的状态数据、历史信息进行分析处理，从而对机械设备的运行状态进行评价的一项识别技术。对燃气轮机的运行状态进行监测可以在很大程度上减少维修成本，提高系统运行的可靠度。
1.故障诊断技术发展状况
1.1国外研究探索
从上个世纪六十年代开始，伴随计算机技术、传感器工艺的快速发展，故障诊断技术逐步作为一门重要的学科和研究领域而发展起来。在燃气轮机故障诊断方面，美国是首先进行故障诊断技术研究与探索的国家，其相关技术较为先进且发展水平在多个方面均处在世界的领先地位，对航空及舰船的燃气轮机故障诊断拥有自身的理论优势与先进的技术支撑。在理论的相关研究中，美国首次将应用统计学与神经网络滤波相结合有效的增强来源于运行设备本体的信息及数据的可靠性，还利用神经网络技术实时监测并分析燃气轮机的运行状态，对设备的性能变化作出及时的诊断。经过不断的探索，最终建立合理的故障诊断理论体系与可靠的专家诊断系统，就燃气轮机的不同故障提出相应的维护建议。此后利用神经网络技术成功采集到RR公司生产制造的RB211型燃气轮机的本体信息，并将多层传感器、径向基函数和回归神经网等应用到故障诊断中，对径向基函数神经网络能够且适合用来对发动机性能参数、传感器故障诊断与监测、发动机获取参数困难下的安全预测等作出了阐述。此外，非常多的文献对燃气轮机的故障诊断方面的知识和方法进行了说明。还有不少资料对燃气轮机的旋转式设备进行故障诊断，大都采取不同类型的神经网络并利用小波分析技术对振动类型的信号进行处理，均得到良好的应用效果。
1.2国内研究探索
随着燃气轮机在国内军事设备及民用机械的应用规模不断扩大，我国逐步进入对其故障诊断技术的探索。不过与其它国家相比，因相关研究起步晚、规模不大并且缺少实用的诊断系统等限制，当前发展状况相对落后。但因为许多新的理论和方法不断应用到燃气轮机故障诊断，该方面的探索取得了不错的科研成果。尤其是计算机技术、人工智能技术的逐步发展使其故障诊断水平发展到智能化的水平。王永泓等在燃气轮机的专家诊断系统中引入模糊Petri网知识表示系统取得不错的效果，并采用综合利用算法、模型诊断等结合而成的混合型人工智能故障诊断方法。翁史烈等人在“基于热力参数的燃气轮机智能故障诊断”中建议采用故障和征兆两者间的定量求解途径，并以此为基础探索了模糊逻辑与神经网络的诊断技术。卜凯旗等人研发出完整的燃气轮机发电机组振动信号监测及故障诊断系统，利用分析得到的振动数据以提前预测机组工作过程中产生的异常状况，然后利用专家故障诊断系统给出合理建议以供技术工作者参考。通过使用验证，该系统有效的保障了生产安全，提高了经济效益。
2.智能故障诊断技术
由于燃气轮机设备的大型化及复杂化，设备会产生多种故障同发以及不同故障间的相互作用、联系分析困难的状况。随着人工智能技术的发展和在诊断系统中的应用，成功的使燃气轮机的故障诊断技术提升到智能化新高度，弥补了传统式故障诊断技术在现场应用中存在的缺陷，很好地处理了复杂系统故障诊断过程中出现的问题。
最初的专家诊断系统均采用基于规则的诊断方法，该方法采用直接及启发式知识表示，诊断速度较快，且容易实现编程和系统开发，具有直观方便的优点。不过由于知识库中的故障类型较少，面对新的故障问题时就显得无从下手，极易导致诊断失误或者失败;基于人工神经网络的故障诊断主要是建立故障源和征兆间的映射，具有高度的容错机制及非线性等优点。不过由于神经网络的诊断方法对系统内部的潜在关系不能进行准确的揭示，因而增加了该方法出现误诊的概率;混合型智能诊断方法可以依据发动机组性能参数的不同以及采集存储的历史数据信息按照一定的选用规则选取合理的诊断方法，具有良好的综合性能。
3.结束语
燃气轮机故障诊断技术的发展直接关系到其经济性，必须得到充分的关注和研究，目前已建立有一定代表性的故障诊断系统。不过随着新技术、新知识、新方法的不断出现，对燃气轮机故障诊断技术的研究也需更加深入。智能化故障诊断技术作为专家诊断系统的核心，具有广阔的应用空间。如何将理论研究运用到现场运行中进而保证燃气轮机的运行可靠性，达到高智能化水平是相关研究者的共同目标。
参考文献：
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