建筑机械故障诊断与预警技术重点室管理办法

建筑机械故障诊断与预警技术重点室管理办法（精选3篇）

建筑机械故障诊断与预警技术重点室管理办法 篇1

管理办法

第一章 总 则

第一条 为吸引国内外优秀科技人才，提高本实验室科学研究工作的水平和人才培养的层次，加快发展步伐，使本实验室逐步成为学者会聚、学术活动频繁、人才快速成长、研究成果层出不穷的建筑机械故障诊断与预警技术领域的基础与应用基础研究的重要基地，使实验室运行和管理规范有序，特制定本办法。第二条 实验室的基本任务是，根据国家科技发展方针，围绕国家发展战略目标，针对学科发展前沿和国民经济、社会发展及国家安全的重大科技问题，在建筑机械前沿领域开展创新性的基础和应用基础研究，不断培养和造就我国建筑机械工程领域一流的研究队伍及应用人才。

第三条 实验室按照安徽建筑大学重点实验室的标准进行管理。

第二章 实验室组成及机构

第四条 实验室组织结构：

第五条 实验室设主任1人，全面主持实验室各项工作，设副主任1人，协助主任负责各研究中心以及外事、人事、学术、设备、研究生培养、安全及办公室日常行政等工作。

第六条 实验室下设5个研究中心：建筑机械力学工程研究中心、建筑机械结构工程研究中心、数字化无损检测研究中心、动力设备与流体工程研究中心、建筑机械安全监测与故障诊断理论研究中心。研究中心为常设机构，设研究中心主任1人，成员若干，由实验室主任聘任。研究中心主要负责中心内试验设备、仪器、人员、资料的管理。

第七条 实验室下设办公室，办公室设主任1人，学术秘书1人，办事员数人。办公室主任协助实验室主任、副主任处理实验室的日常行政事务、公共仪器设备的运行管理、数据资料统计归档管理、数据库和网站建设维护、实验室研究工作简报和年报等的编辑出版、学术会议会务等工作，并负责实验室全体人员的各类相关服务与保障。学术秘书协助主任处理学术委员会会议、国内外学术交流与合作和重大科研项目的组织与协调工作。

第八条 实验室下设若干课题组，为非常设机构。课题组根据项目研究需要并经实验室研究设立，项目任务完成后撤销。课题组设组长1人，成员若干，由课题组长召集和日常管理。

第三章 工作制度

第九条 实验室的学术研究方向及重大学术交流活动由学术委员会审议决定。实验室主任负责主持执行。

第十条 实验室实行主任负责制，重大事务应充分发扬民主，甴主任召开实验室正副主任、学术委员会主任、主要学术带头人和各研究中心主任的联席会议充分讨论后决定并组织实施。

第十一条 实验室应尽可能的为科研人员创造有利于基础性、原始性创新研究的学术环境，汇聚相关学科的研究力量，组织承担国家重大科研项目，突出重点方向与开拓性、原创性研究。在仪器、设备使用和各类经费分配上，以充分、高效、公平、合理为原则，有效利用奖励机制，鼓励多出快出重大成果。1.实验室应创造条件，积极支持和组织科研人员以实验室名义申报各类基金和其他科研项目、国际合作项目以及各类奖励；

2.实验室应积极支持和组织科研人员以实验室名义在国际刊物和国内核心刊物上发表高水平论文；

3.实验室鼓励科研人员充分利用本实验室的仪器、设备，提高其使用效率，可根据实际情况部分或全部免收仪器、设备的使用费。仪器、设备的管理人员应积极配合，不得以任何理由推脱、阻延研究人员使用仪器、设备。4.科研人员可根据自己研究工作的需要，向实验室提出自己希望添置的先进仪器，经实验室组织专家论证认为合理的，可纳入实验室仪器购置计划，待经费落实后购买，但仪器所有权属实验室。

第四章 人事制度

第十二条 实验室教师依照学校内各项规章制度开展工作，提高工作效率，实行岗位聘任制。

第十三条 实验室人员由固定人员与客座研究人员组成。固定人员包括研究人员、技术人员和管理人员。客座研究人员包括国外客座研究人员和国内客座研究人员。

第十四条 各类人员的聘任。按照科技部、教育部制定的“联合、流动、开放、竞争”的运行管理原则，实验室对各类人员实行全员聘任制，一年一聘，末位淘汰。聘任人选可以由自愿申请加入、实验室主动邀请或专家推荐并经本人同意提交申请的人员构成。

第十五条 必须满足如下基本条件之一才能申请作为实验室固定研究人员： 1.公认对实验室建设和发展有突出贡献的专家、学术带头人、博士生导师、硕士生导师、博士； 2.获得过国际或国内省部级以上学术个人成就奖或荣誉、或入选省部级以上优秀中青年人才计划者；

3.获得过国家级或省部级二等以上科研成果奖励的主要获奖人；

4.承担过或正在承担省部级以上科研项目的课题主持人或名符其实的具体承担者（学术骨干、主要研究者）；

5.近三年内在国际重要学术刊物上以第一作者、或以第二作者但第一作者是其所指导的研究生的身份发表过学术研究论文的人员。

第十六条 按照研究工作和发展的需要，由实验室主任负责组织学术委员会委员和实验室的资深学者举行评聘会议，根据人选的人品道德、学术业绩、工作能力和发展潜力择优聘任各学术研究方向的学术带头人和公共技术与服务部门的高级技术管理人员。一般应聘者必须提供个人资历、成就、聘期内的工作计划目标与计划、所从事的研究方向知名学者的推荐信等书面材料，并来室参加评聘会议，在会上作学术报告、任职设想与打算的口头陈述、回答评议专家问题。实验室主任可根据会议评议结果和著名学者的推荐意见自主确定聘任人员，报批学校有关主管部门和校长后，与受聘人员协商签定正式聘任合同，敦促检查受聘人员来实验室有效开展工作，奖优汰劣。第十七条 研究人员的确定。

1.学术带头人：由实验室主任根据学术研究方向的设置和实验室进一步发展规划的要求等情况，在国内外公开聘任，受聘学术带头人的待遇和相关费用等级由学校有关职能部门确定；

2.学术骨干和其他研究人员：由学科带头人根据研究室或课题组研究工作的需要及承担课题的实际情况自主聘任，报请实验室主任审核批准，受聘人员的待遇和相关费用等级由学科带头人负责由所在聘任研究中心或课题组自行负担和确定，报实验室审议备案后，报请校长和学校有关职能部门审核批准后执行。3.客座研究人员：利用实验室开放基金、基础研究与青年创新基金在实验室进行独立或合作研究的人员，利用实验室科研条件、与实验室人员一起共同承担各类科研项目的国内外研究人员，以实验室名义申请得到国家及各部委的访问学者基金支持在实验室开展工作的访问学者，均为当然的实验室客座研究人员。客座研究人员的聘任和管理由实验室各学术方向的学术带头人或研究中心、课题组负责人具体负责。

4.技术人员和管理人员：为有利于实验室的连续运行和管理，实验室设置并配备一支相对稳定的高水平技术队伍，负责对实验室的重大设备和精密、重要仪器进行日常维护与运行管理，配合实验室研究人员开展高水平的科学研究与技术发明、创新性开发研究工作。

第十八条 实验室的技术人员及管理人员由实验室主任根据实验室的运行与管理需要聘任。负责处理实验室的日常事务、行政管理、资料管理、网站建设与维护管理等业务，为实验室所有研究人员提供必要的满意的服务。

第五章 学术科研、研究生培养

第十九条 实验室学术科研和研究生培养工作由实验室主任和副主任负责。日常学术活动及事务由学术秘书负责处理。学术科研工作包括国际、国内学术会议，相关学会及校内组织的学术活动，客座人员的工作安排与配合、国内外学者学术交流及访问活动等。研究生培养工作包括研究生招生、培养计划、课程学习与学位论文工作的安排与研究生分配等。

第二十条 实验室应根据研究方向设置开放基金和开放课题，定期公开发布基金指南。

第六章 仪器设备管理

第二十一条 实验室所属的仪器备要保证严格管理，面向国内外开放使用。第二十二条 公共仪器设备的管理。由实验室办公室直接负责，面向整个实验室，同时也面向校内外、国内外开放，有偿使用。每一大型进口仪器设备配备技术负责人，负责仪器设备的开发、使用、维护等工作。

第二十三条 其它仪器设备的管理。各研究中心管理的仪器、设备、试验台架由各研究中心安排人员管理。这些仪器、设备、台架应对实验室内外、校内外、国内外的科研人员开放使用，并按照实验室制定的制度运行。仪器设备出借使用必须借条登记，使用人或使用单位用交付一定的使用费。

第七章 财 务

第二十四条 实验室财务目前按照学校财务管理办法执行。

第二十五条 实验室的日常开支费用，一部分为主管部门下拨的运行经费，另一部分为收取的仪器使用费。

第二十六条 实验室日常经费只用于实验室公共部分及办公室，不包括各研究中心的日常开支，实验室应于每年年报中报告财务支出情况。

第八章 保密

第二十七条 重点实验室为研究重地，不允许室外人员随意进入，如有特殊情况，须提前电话或其他方式预约，经同意安排专人接待后方可。

第二十八条 室内工作人员应自觉保守自己研究工作的秘密，不得向外泄露，违反此规定而造成的损失，将按照学校有关规定处理。涉及国家机密人员要严格遵守保密规定。

第二十九条 不得在联网计算机上处理、存储涉密文件，涉密文件不得在互联网上发布，不得通过电子邮件发送；涉密计算机不得直接或间接与互联网连接。第三十条 室内工作人员可以互相讨论学术上的问题，但彼此不可以互相打听技术关键，否则将视为窃密。第三十一条 外来人员（含本校非本室工作人员）来我室参观、工作期间，不得向本室工作人员打听接待人员所介绍内容以外的研究工作情况，不得随意翻阅本室的各种原始资料，应自觉遵守保密制度。

第九章 考 核

第三十二条 按照“公开、公平、公正”和“依靠专家、发扬民主、实事求是、公正合理”的原则，实验室每年对全体工作人员的各项工作业绩进行考核。第三十三条 对于为本实验室建设和发展作出过突出贡献的固定人员，实验室可授予其实验室终身研究员称号，欢迎和鼓励终身研究员终身利用实验室条件、在实验室从事科学研究和人才培养工作，为年轻研究人员的成长发挥指导和传帮带作用。从获得本实验室终身研究员称号起，实验室不再对这些人员进行常规的业绩考核。

第三十四条 考核由实验室主任总体负责，具体由副主任组织各研究中心主任以及主要学术带头人等组成考核小组实施执行。

1.固定人员：对固定研究人员的考核主要从获奖、发明专利、承担重要项目、科研到款，培养学生、发表论文等方面分别计分（评分标准另订），视其完成工作量的情况决定是否续聘。对技术人员的考核除可按研究人员的记分标准记分外，主要从其技术水平、参与实验室建设、仪器设备的管理维护、配合研究人员进行试验等方面综合考核。对管理人员的考核主要从工作态度、工作能力、工作效率和效果等方面，综合实验室领导、研究人员、公共技术与服务部门的高级管理人员以及相关部门人员的意见给予评价。2.客座人员：客座人员应按要求提交各种研究工作进展、总结报告及资料。如无特殊情况，凡不按时提交研究工作计划者，实验室将撤除对其的资助；不按时提交工作报告或研究工作无进展者，实验室将中止对其的资助；不按时提交总结报告、成果不按要求署名及不向实验室移交研究工作资料者，实验室将不受理其以后提出的申请，并予通报。第三十五条 实验室将定期对各类人员进行考核，对考核成绩优秀的研究人员进行奖励，并优先推荐申报各种荣誉和项目。对一次考核成绩不合格的研究人员可以建议其退出或调离实验室。固定人员连续两次考核不合格者，将暂时流出重点实验室。客座人员考核一次考核不及格者，实验室将中止其资格。第三十六条 考核结果将在实验室简报或网站上予以公布。

第十章 附 则

建筑机械故障诊断与预警技术重点室管理办法 篇2

1.1 现状

随着铁路运输行业的快速发展, 沿线车站不断增加, 信号、通信机械室、配电室不断增多, 电子化技术的不断发展, 电线路板等可燃物增多, 塑料制品和双层玻璃的大量应用, 使火场的外部救援困难重重。目前永煤矿区铁路共有9个车站和处机关、石弓、机务段12处所, 共23个三电机械设备场所, 一旦出现火灾, 将对铁路运输安全造成极大的危害。

2 项目研究主要技术方案

2.1 技术方案

2.1.1 机房监控需求:

机房动力环境监控管理工作主要体现在:温湿度、消防火警等环境状况报警管理;针对于机房的实际需求, 本方案主要从以下几方面实现统一集中管理:

2.1.2 温湿度远程集中监控:

通过现场总线式数据采集方式, 采用温湿度传感器采集机房环境温湿度数据, 结合IP网络通信主机, 将现场数据集中上报中心数据服务器, 做到机房环境温湿度统一集中监控管理。

2.1.3 火警系统远程集中监控:

监控现场通过火警探头采集机房火警数据, 结合网络监控主机实现机房火警远程集中报警管理。

2.1.4 依据机房动力环境监控的需求, 整个机房环境监控系统的架构如下:

2.2 系统各功能模块解决方案

2.2.1 温湿度检测系统。

2.2.2在现有机房中, 有大量的精密设备, 对温、湿度等运行环境的要求非常严格, 所以应加装温湿度传感器, 以实时检测机房和重要设备区域内的温、湿度。

2.2.3温湿度传感器可与空调系统实现联动, 当机房的温度越限时, 现场监控系统可联动设定空调温度及启动空调进行工作等联动动作。

3 研究成果效果评价

项目实施后保证了铁路各个车站场所通信、信号机械室和配电室具有了可靠的火灾预警系统, 填补了铁运处机械设备安防管理空白, 在调度室监控主机实时监控, 实现对机械室火灾及时发现, 更加合理的安排救援处理, 同时通过温湿度传感系统, 随时掌握各个机械室、配电室的环境温度。系统监控操作方便, 信息传输快, 设备运行稳定。

4 实施效果分析

4.1 经济效益分析

本次完成23个机械室火灾预警系统安装, 每个机械室的设备价值十几万甚至上百万, 通过安装烟雾报警系统后, 达到对细小火灾烟雾的提前预知报警, 及早采取灭火救护措施, 可以避免火灾的扩大, 减少火灾造成的损失, 减少因火灾处理的救护时间, 降低火灾造成损坏设备的再配备资金, 缩短火灾造成的运输中断停时影响时间, 避免不可估量的经济效益损失。

4.2 安全效益分析

设备重地出现小型火灾就会引发大型火灾, 一个设备出现火灾就会引起其他设备出现火灾, 进而会蔓延整个车站甚至临近居民, 严重者将会出现人员伤亡事故, 同样会因为火灾对列车运行指挥系统产生重大影响, 造成隐性事故, 因此, 机械重地的小型火灾得到及时救治, 对行车设备安全、行车运输安全以及人员生命安全都具有重要意义。

5 结束语

铁路三电机械设备的防火防灾是铁路企业安全的头等大事, 影响安全生产的因素千差万别, 除人为因素外, 自然灾害等不可抗力时刻威胁着行车效率和安全。如何做到监控作业场所、以高生产效率预防预警、避免影响人民生命财产突发事件的发生以及在影响行车或危害人民生命财产安全的突发事件发生时以最快的速度响应、正确指挥决策、以最有效的手段组织抢险, 最大程度地减少损失, 正是该系统建设的出发点。根据大量的铁路火灾事故案例分析, 结合众多铁路管理经验, 在矿区铁路机械室、配电室必须建立一套有效的、安全的烟雾报警安全预防系统, 达到对细小火灾烟雾的提前预知报警, 及早采取灭火救护措施, 可以避免火灾的扩大, 减少火灾造成的损失, 减少因火灾处理的救护时间, 降低火灾造成损坏设备的再配备资金, 缩短火灾造成的运输中断停时影响时间, 避免不可估量的经济效益损失。

摘要：本文通过对各个机械室大小不同和位置距离远近, 以及传输方式不同, 合理配置烟雾报警探测报警以及传输设备。将所有车站的信号、通信机械室和配电室均根据面积大小合理配置探测传感器, 在车站值班员、道口值班员、工区值班室安装报警主机, 在调度室配置安装接警中心设备, 达到有烟雾报警时本地值班人员能够听到报警, 处调度室能够接到准确地点的报警信息, 从而达到对火灾现场的及早发现, 有效救护, 降低或减少火灾的损失。

建筑机械故障诊断与预警技术重点室管理办法 篇3

【关键词】齿轮；故障诊断；诊断技术、

1.齿轮故障的基本特征及诊断原理

齿轮故障分大周期故障和小周期故障。

大周期故障是指以齿轮的回转频率为基本频率特征的故障。如偏心、裂纹和断齿等，它们有的以误差形式影响频谱，有的则以突变的刚度形式影响响应。小周期故障是指以轮齿的啮合频率为基本频率特征的故障如胶合、点蚀和磨损等，它们大都以变相位的误差形式影响频谱。其基本特征表现如下：

（1）具有大周期故障的齿轮在回转频率及其谐波处的振幅随故障的恶化而加大，而具有小周期故障的齿轮在啮合频率及其谐波处的振幅随故障的恶化而加大。

（2）具有大周期故障的齿轮在啮合频率及其谐波处产生以故障齿轮的回转频率为间隔的边频带族，并随着故障的恶化而加剧。

（3）具有大周期故障的齿轮，在啮合频率及其谐波处的振幅与故障关系不大，而具有小周期故障的齿轮，在回转频率及其谐波处的振幅与故障无关。

齿轮传动的故障监测与诊断的目的是要及时准确地把握设备的工作状态，实现预防维修，提高设备运行的可靠性、安全性。因此，及早发现齿轮系统的各类故障并预测故障的发展趋势十分重要。振动检测往往测量的是箱体表面的振动量，所测振动信号通常包含有传动系统各个零部件运动所引起的各种常规振动和齿轮故障所引起的振动 这些振动分量之间相互影响、相互耦合，组成非常复杂的振动系统。所以，齿轮箱的故障信号中常常包含了非平稳成分。传统的时域分析方法或频域分析方法只适用于分析信号的频率分量或信号的统计量不随时间变化的平稳信号。

当齿轮存在局部故障时，由于齿的损伤可能激发瞬态的冲击信号，齿轮啮合频率及其谐频被调制边频带紧紧包围而形成密集边频带。频域中主要表现在齿轮转速频率的倍频成分上，更重要的一点表现在啮合频率的边频带上。

2.齿轮故障诊断的关键技术及应用

2.1模糊诊断分类法

以模糊数学为基础，利用集合论中的隶属函数和模糊关系矩阵的概念来解决故障征兆之间的不确定关系，进而实现故障的检测诊断。

由于模糊诊断可以处理一些不完整的或模糊的知识，更接近实际工况，目前模糊诊断方法在故障诊断领域的应用较为广泛，使故障诊断的精度得到提高.BocanialacD等使用模糊分类器进行故障精确诊断，对每一种故障，范围从可以忽略的小故障到大型故障，根据故障强度分为20个等级，值得注意的是，通过试验建立了精确的故障分类表，例如建立了通常使用的大、中、小故障的界限分别为5%～30%，35%～60%和65%～100%.与以往单一的大、中、小分类相比，把正常状态和故障状态区分开的精度达99.60%，诊断结果的精度大大提高，存在的问题是如何建立更加灵活、精确的故障分类表以减少不同故障之间的遗漏。

2.2神经网络故障诊断方法

对于故障诊断而言其核心技术是故障模式识别，而人工神经网络由于其本身信息处理的特点，如并行性、自学习、自组织、联想记忆功能等，使得其能够出色地解决那些传统模式识别方法难以解决的问题，所以故障诊断是人工神经网络的重要应用领域之一。

目前，已经提出的神经网络大约有几十种，其中较为有名的有贺浦菲特（Hopfield）模型、多层感知器（MuhilayerPerceptron，简称MLP）模型、自适应共振理论（Adaptive ResonanceTheory，简称ART）、Boltzmann机、自组织特征映射（Self—OrganizationMap，简称SOM）等.它们在故障诊断领域的应用主要集中于三个方面：

（1）从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断。

（2）从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测。

（3）从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统。

杜设亮等Do]将BP神经网络应用于齿轮箱故障诊断中.列出齿轮10种常见的故障特征，以齿轮箱的故障征兆参数作为网络的输入层，以被测齿轮常见的4种典型故障状态类别为输出层，建立了拓扑结构为10-5-4的BP神经网络.在结构模型及相关网络因子确定后，输入齿轮的各故障特征模式样本作为训练样本集，对网络进行训练学习，根据网络的输出确定齿轮故障的状态类别，诊断的均方误差在0.08以内，很好地实现了由齿轮故障征兆到其故障类别的欧氏空间上的非线性映射.其存在的问题是：

（1）BP算法训练速度过于缓慢，通常要数千步以上。

（2）存在局部最小解问题，难以发现最佳权重。

（3）网络隐含层单元个数的确定缺乏严格的理论依据，通常依据经验选取。

2.3专家系统故障诊断方法

模式识别诊断法和神经网络故障诊断方法都是以数字量为基础的，而专家系统是一种“基于知识”的人工智能诊断系统，它是利用专家的领域知识、经验为故障诊断服务.目前在机械系统、电子系统、医学领域等故障诊断方面应用很成功。

LiaoSH调查了从1995年～2004年有关专家系统方法和应用的文献，有关专家系统的方法主要有l1类，即：基于规则的系统、基于知识的系统、神经网络、模糊专家系统、基于事件的推理、系统结构、目标定位法、群体智能系统、数据库方法、模型和不同研究领域应用合成的本体论。

S.C.Liu等研究开发了用于机械故障诊断的有效的专家系统.该系统由故障树、模糊群多属性决策（Fuzzygroupattributedecisionmaking）、知识库和推理机4个模块组成，在实际诊断中，采用了100个样例，通过有效的搜索，找出可能出现的故障原因，使整体故障查询数下降，曹建平等把基于BP神经网络的专家系统应用到齿轮箱的故障诊断中，这种基于神经网络的专家系统由知识获取、知识库、推理机、解释、输入输出等5个部分组成，在齿轮箱诊断实例中，选用频谱中一倍频显著，二倍频显著等6项指标作为征兆，解调谱中选用细化包络谱与倒频谱中10项指标作为征兆，故障输出包括轴不对中、齿轮偏心、齿轮点蚀、齿轮磨损4项.用典型的齿轮箱故障与征兆关系对14批数据进行训练，由此建立了对这4类故障进行确诊的知识库，经过诊断得到较合理的输出结果.该系统是在吸收国内外部分案例与数据、现场运行与检修的经验、理论分析与模拟实验结果等基础上，获取诊断知识，建立知识库，它在一定程度上模拟了专家凭直觉和实例经验处理不完全或不确定知识的能力，适于作为机械故障诊断专家系统，实例诊断效果比较理想。

3.结束语

综上所述，通过文献和实例的分析，可以证实采用现代监测技术，利用现代信号处理技术对机组进行监测运行是确保生产安全、平稳运行的必要的，可靠的手段。对故障实例的分析过程有力地证明了采用上述方法应用于齿轮箱的故障诊断是有效、可行的，必要时采用多种分析方法同时分析，可取得更好的分析效果。

【参考文献】

[1]盛兆顺，尹琦玲.设备状态监测与故障诊断技术的应用[M].化学工业出版社，1999.