從所診斷撕碎機設備的狀態(tài)信號分，有：
振動診斷：以平穩(wěn)振動、瞬態(tài)振動、機械導納及模態(tài)參數為檢測目標。
強度診斷：以力、應力、應變、扭矩等機械參數為檢測目標。
溫度診斷：以溫度、溫差、溫度場、熱象等為檢測目標。
聲學診斷：以噪聲、聲阻、超聲、聲發(fā)射等為檢測H標。
電參數診斷：以電信號、功率及磁特性等為檢測目標。
光學診斷：以亮度、光譜和各種射線效應為檢測目標。
潤滑油樣診斷：以機器潤滑油中磨屑濃度、成分、粒度等為檢測目標。
性能趨勢診斷：以撕碎機設備各種主要性能指標為檢測目標。
從診斷的連續(xù)性來分，有定期診斷和連續(xù)監(jiān)控。定期診斷是按亊先規(guī)定的一定的時間間隔對撕碎機設備實施監(jiān)測與診斷，一般用于非關鍵撕碎機設備且該撕碎機設備的性能改變?yōu)闈u發(fā)性故障或可預測性故障的場合^連續(xù)監(jiān)控是在撕碎機設備運行過程中自始至終地加以監(jiān)視及控制，一般用于關鍵撕碎機設備且其性能改變屬突發(fā)性故障及不可預測性故障。
從診斷的完善程度來分，有簡易診斷和精密診斷。簡易診斷是利用較簡單的診斷儀器僅對撕碎機設備有無故障及故障嚴重程度作出判斷，通常由現場作業(yè)人員實施。精密診斷是對由簡易診斷判定故障的撕碎機設備進行專門的診斷，以確定故障的類型、產生的原因、故障嚴重程度及發(fā)展趨勢、決定采取相應的處理措施。精密診斷由專門人員實施=>
值得一提的是，當前研究成功了許多種用于精密診斷的專家系統并開始付諸使用，使機械故障診斷技術發(fā)展到了一個新的階段。所謂專家系統，是一種擁有人工智能的計算機程序系統，它事先將有關專家的知識和方法加以總結歸類，形成某些規(guī)則存人計算機，根據自動采集或輸人的原始數據，即能模擬專家的推理、判斷和思維過程，解決故障診斷各個環(huán)節(jié)中的各種復雜問題。因此，研究開發(fā)出更多實用的故障診斷專家系統，對于提高撕碎機設備故障診斷的可靠性和工作效率，具有十分重要的意義
撕碎機機械設備的開箱檢查、清洗和預裝配
1.撕碎機設備的開箱檢查和清洗
撕碎機設備出廠時，制造廠根據撕碎機設備的結構形狀、精密程度以及運輸條件，采用不同的包裝方法。有整體部件甚至整臺機器的整體裝箱，有散件裝箱、裸體包扎等。撕碎機設備運送到安裝現場后，應立即進行開箱檢查，根據撕碎機設備裝箱單逐一核對零部件、備品配件、專用工具等是否齊全，運輸途中是否造成變形、銹蝕或損壞，并作記錄。在辦完交接手續(xù)后，開始撕碎機設備的清洗。
清洗的內容，一般來說，需要在安裝現場裝配的零部件以及撕碎機設備上原已裝配的零部件，如有以下情況者，均應進行淸洗：
1）包裝防護材料不需要保留的。
2）包裝防護材料不能作為潤滑劑或摻人潤滑劑使用的；或雖能作為潤滑劑或摻人潤滑劑使用但超過了規(guī)定有效期的。
3）因運輸、保管不善，致使包裝防護材料發(fā)生變質或零部件加工面已產生銹蝕、臟污的。
2.撕碎機設備的預裝配和預調整
預裝配是將若干零部件組裝成大部件，大部件組合的程度應視場地運輸和起重的能力而定。在預裝配的過程中同時進行預調整，如軸承間隙的調整、摩擦片的壓力調整、彈簧壓縮量的調整等。通過預裝配和預調整，可以提前發(fā)現撕碎機設備可能存在的問題，及時處理，以確保安裝進度和質量
新聞:吉安撕碎機廠家直銷人工智能已經深入影響了我們的工作和生活的方方面面。2016年，白宮意識到人工智能在前沿會議的重要性。無人駕駛汽車的概念已經變成現實：Uber在Pittsburgh的無人車、裝備了完全自主硬件的Tesla型號的無人車。Google的DeepMind平臺AlphaGo，擊敗了圍棋的世界，將預測提前十年就實現了。馬里蘭大學計算機科學副院長MariedesJardins認為：“增加機器學習的使用，以及基于知識的建模方法”是2017年的主要趨勢。
