频段能量统计法在机械设备工作状态监测中的应用

提出了一种对振动信号频谱新的分析方法,该方法通过对机械设备振动信号进行分段多次FFT变换和1／3倍频程谱计算,并对特征频率段能量值作直方图图谱,获得其能量分布特征,与处于正常工作状态的对应能量直方图图谱作偏移比较,从而实现对机械设备工作状态监测与故障诊断。结果表明,该方法对振动信号的频谱变化具有相当强的敏感性,能有效地分辨机械设备工作状态的一些微小变化,为机械设备的工作状态监测或故障诊断提供了1条新的准确、高效的途径。图6参13     

牵引电机故障及其可靠性分析

本文在对牵引电机的常见故障及检测作出概述的基础上,对定子铁心与转子铁心故障、轴承故障、电动机不能正常启动或者在负载运行过程中转速过低、电机异常声音与振动、电机的温度过高或者出现冒烟现象等问题产生的原因与故障的处理进行了研究与探讨。     

汽轮机组振动故障分析及处理措施探讨

电力行业作为我国国民经济的重要支柱性产业,其安全稳定的运行对于经济和社会的发展至关重要。汽轮机作为电力企业重要的发电设备,是确保电力企业安全运行的基础,但汽轮机作为机械设备,在运行过程中不可避免的会发生一些常见故障。振动就是汽轮机运行过程中较为常见的故障之一,一旦振动故障发生,不仅会导致无法达到工作质量的标准,而且还会影响机组的整体运行,如果不能及时对振动故障进行处理,则会导致严重的后果发生。文章从汽轮机振动的特点入手,对汽轮机振动故障的原因和危害进行了分析,并进一步对汽轮机振动故障的处理措施进行了具体的阐述。     

振动监测技术在诊断印刷机故障中的应用

在机械设备的状态监测和故障诊断技术中,振动监测技术是被广泛采用的基本方法之一。当机械内部发生异常时,一般都会随之出现振动加大和工作性能的变化。因此,根据对机械振动信号的测试和分析,无需停机和解体就可以对机械的劣化程度和故障性质有所了解。 近十几年来,我国引进了许多先进的印刷设备,随着这些设备使用时     

必须重视轴承的问题

在对胶印机、切纸机、模切机、气泵、电机或单面瓦楞机等印刷、包装机械设备的使用维修中,保养或更换轴承是常有的事。轴承使用后,因为磨损,精度下降,噪声增加,振动增大,设备的正常使用会受到直接的影响,对产品质量的影响也不可避免。例如：胶印机因为滚筒的轴承被磨损,运转中产生过大的振动,或者导致滚筒的轴向串动,这些故障是胶印机印品产生重影的重要原因之一。因为轴承的磨损,造成滚筒不正常的振动,使得胶印机的滚筒之间产生不平衡的联动,也会使印刷品产生振动杠子或者墨杠等质量缺陷;滚动轴承中只要存在有微小的间隙以及…     

煤矿机械设备的故障诊断及维修工作

文章针对导致煤矿机械设备出现故障的原因、煤矿机械设备的维护类型、煤矿机械设备的故障诊断技术以及提升煤矿机械设备可维修性的措施四个方面的内容进行了分析,从而详细的论述了煤矿机械设备的故障诊断和维修工作。     

基于快速自适应经验模态分解的高速经编机振动分析

针对某型高速经编机在高转速下结构振动过大以及机构运动信号与结构振动信号相混叠,故障特征难以分离的问题,提出基于快速自适应经验模态分解(FAEMD)算法的经编机振动故障诊断方法。首先运用FAEMD算法将原始振动信号分解成有限个本征模态函数(IMF),然后计算各IMF分量与原信号的相关性,结合经编机运动特点,判断其中相关性最大的本征模态函数为机构运动分量并去除,最后将剩余分量重组实现结构振动信号的提取。将该方法应用于经编机振动故障诊断中,对动态振动数据进行处理,结合静态固有频率测试,成功提取出与实际故障现象相同的信号频率特征,判断出经编机在高转速下振动过大的原因,为后续经编机振动优化提供了参考。     

关于汽轮机组异常振动的分析

汽轮发电机是电厂的主要设备之一,其安全稳定的运行是电厂正常运行的基础。但汽轮机在运行过程中也会经常性的发生一些常见的故障,如果不能及时发现和处理,则会导致故障扩大,影响发电机的正常运行。特别是汽轮发电机异常振动故障,导致其故障发生的原因较多,这就需要检修部门需要做发电机的检修和维护工作,能够准确的对振动故障进行处理,从而确保汽轮发电机运行的安全性,确保发电机组能够发挥出最大的效益。本文从汽轮机组振动的分类入手,分析了汽轮机异常振动故障原因查询步骤,并进一步对汽轮机常见异常故障的分析和排除进行了具体的阐述。     

浅谈火电厂汽轮机异常振动原因及处理措施

汽轮机异常振动会影响其工作质量与工作效率,为了能够确保汽轮机能够为火电厂生产提供有效支持,做好对火电厂汽轮机异常振动原因及处理措施的分析意义重大。文章先对汽轮机异常振动故障的判断方法进行了简要分析,之后对汽轮机异常振动原因及处理措施予以深入探讨,希望能够为解决汽轮机异常振动故障提供支持,也为火电厂的正常生产提供支持。     

机械设备故障的控制与处理探究

机械设备是现代社会生产和日常生活领域中的重要组成因素,应用范围极为广泛。机械设备的运行情况对于生产的顺利进行和生活的幸福和谐有着十分重要的影响。因此,必须加强对机械设备故障的控制,保障设备正常运行。文章围绕机械设备故障控制和处理有关问题进行探讨,首先分析了机械设备发生故障的常见原因,其次对机械设备故障控制理论进行了详细阐述,最后对机械设备故障的处理进行了说明。     

用于诊断电机运行故障的振动频谱技术探讨

随着我国生产规模的不断扩大,对电气机械设备的依赖程度也越来越大,采用机械设备进行生产活动是提高产量的保证。电气机械设备的电机在运行过程中会随着运作强度的增大而出现故障,有些故障通过常规的方法就能诊断出来,但有些故障则难以通过常规方法诊断出来。文章主要介绍了振动频谱技术在电机运行故障诊断中的应用。     

基于小波分析的铺网机传动辊轴承故障诊断

铺网机传动辊轴承振动信号调制源多呈现出非平稳性等特点，导致常规的傅立叶分析诊断故障效果不佳的情况。本文提出了一种应用小波变换的时频分析方法，对振动信号进行分解和重构处理，获得了振动信号在不同的频段的分量，提取相应特征频段重构分量的功率谱的频域统计值作为特征参数，进行轴承故障诊断。试验结果显示该方法对铺网机传动辊轴承故障诊断有很好的效果。     

循环平稳分析在齿轮箱故障诊断中的应用研究

传统的基于振动分析的齿轮箱故障诊断是建立在振动响应信号平稳性的假设下进行的,这种处理方法不能有效地识别信号中包含故障信息的时变统计量。齿轮箱在振动响应信号具有较为显著的非平稳性,可以视为循环平稳信号。文章在对循环平稳信号进行理论研究的基础上,进一步研究了应用循环平稳分析对齿轮箱进行故障诊断的方法,并通过实验验证了方法的有效性。     

电力变压器故障诊断方法研究

电力变压器是电力系统中一个非常重要的部分,电力系统的正常运行离不开电力变压器的保障。如果电力变压器发生故障,将会对电网的正常运行造成极大的影响,所以说对电力变压器进行故障诊断就显得非常有必要。但在实际的工作中,电力变压器故障诊断却一直存在着许多的问题,其中最为突出的问题就是随机性问题和模糊性问题,为了有效的解决这些问题,人们尝试了各种各样的方法试图来对电力变压器故障原因进行准确的分析,以便能够更加妥善的处理电力变压器故障。文章在分析常见的电力变压器故障的基础上,对一些故障诊断方法进行了一定的研究,以期为电力变压器故障诊断提供一些参考。     

汽轮机启动过程中的振动故障以及处理措施分析

振动故障是汽轮机运行过程中最常见的故障之一,如果振动故障得不到及时的处理,将会产生严重的后果。文章以某电厂的10号汽轮机组为例,为了提高汽轮机组的经济性,该电厂对汽轮机组进行了检修,检修后启动的过程中出现振动故障,通过对振动故障进行分析得知导致振动的原因为轴封处动静碰磨,并采取了针对性的措施进行了处理,有效的解决了振动故障,保证汽轮机组能够安全、稳定运行。     

滚动轴承电腐蚀振动检测应用实例

采用振动状态检测和故障诊断技术,对滚动轴承的故障信号进行分析,确定轴承的故障部位,及时对故障轴承进行更换,避免了设备故障的发生。     

机械设备故障的诊断方法探讨

结合笔者多年来进行机械设备故障诊断方面的工作实践经验,并查阅了国内外大量相关的文献,介绍了机械设备故障的表现形式,阐述了机械设备故障诊断的几种技术,详细探讨了机械设备故障的诊断方法。     

小波分析在纸机压榨部轴承故障诊断中的应用

针对纸机压榨部滚动轴承尺寸大响应弱、运转速度低、低频信号容易淹没、调制源多、振动信号非平稳性等特点而导致常规的傅立叶分析诊断故障效果不佳的情况，提出了一种应用小波变换的时频分析方法，对振动信号进行分解和重构处理，获得了振动信号在不同的频段的分量，提取相应特征频段重构分量的功率谱的频域统计值作为特征参数。从而实现对轴承故障诊断。试验结果显示该方法对纸机压榨部故障诊断有很好的效果。     

变压器故障的诊断与检修

电力变压器属于现代电力系统中的核心设备之一,变压器的稳定运行会在很大程度上对电网输配电的可靠性产生影响。变压器在实际的运行过程中因为各种因素的干扰或影响,必然会出现一些故障现象,科学的对变压器故障问题实施诊断并采取有效的检修处理措施,才能够确保变压器的安全稳定运行。文章结合作者实际工作经验,分析了变压器的用途与分类,并探讨了几种常见的故障诊断方法,最后就变压器实际运行过程中容易发生的几类故障的检修处理方法进行了论述。     

基于时间序列与小波分离的畸变信号的分析

在所有的煤矿机电设备中,尤以"四大件"(矿井通风机、井下排水泵、提升机和压风机)为最。它们安全稳定的运行是保证煤矿安全的根本。而矿井通风机是煤矿开采过程中必需的辅助设备,它能否正常运行直接关系到煤矿的人财安全与经济效益,因此对风机进行故障诊断研究变得尤为重要。本课题选取矿井通风机的振动信号作为监测和故障诊断分析研究的对象,运用AIC9900设备故障分析诊断仪采集风机振动信号。当风机发生转子不平衡、转子不对中、转子系统磨损和轴承磨损等常见故障时,在采集到的振动信号中必然发生畸变信号,此时如何对应判别轴承故障形式与畸变信号形式便成为首要问题。文章采用的小波变换是一种信号的时间一尺度(时间一频率)分析方法,它可以克服短时傅里叶变换在分辨率上存在的缺陷,具有多分辨分析的特点,而且它能够同时在时域和频域表征畸变信号的局部化特征。时间序列预测就是用已有的数据预测下一个时间的数据,结合时间序列预测的特点,将Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测方法应用到预测实例中,从而实现畸变信号的预测曲线。文章在时间序列分析方法基础上综合应用小波包特征提取技术对震动畸变信号的时频信号进行特征提取,并用MATLAB模拟出水泵的各故障状态下产生的畸变信号形式,最终提出一套完整的故障信号与故障类型相对应的诊断系统。