形态滤波与EEMD在振动筛轴承故障诊断中的应用

轴承故障诊断的关键在于振动信号的前处理与故障特征参数的提取。形态滤波法可以利用特有的数学属性对故障信号进行有效的降噪处理,并突出故障信号的特征参数;同时利用集合平均经验分解对轴承的特有故障特征进行提取。将该振动信号提取方法应用到振动筛等振动机械的轴承故障特征提取中,通过试验表明,该方法可以有效提取振动机械中故障信号的频谱特征,便于工程应用。     

应用于轴承检测系统的模拟滤波器设计

许多旋转机械的故障都与滚动轴承的运行状态有关,对轴承进行故障诊断时传感器拾取和转换的轴承振动信号中包含其他干扰信号,为了准确地检测出轴承是否存在故障,设计了六阶状态滤波器。将信号发生器产生的信号输入到滤波器,再由滤波器输出端输入到示波器。采用这种连接方式的滤波器对振动信号进行了滤波实验,得到了不包含干扰信号的振动信号,通过上位机准确地诊断出滚动轴承是否存在故障和轴承的合格等级。     

在线监测与诊断技术在预测维修中的应用

利用S8000旋转机械在线状态监测和分析系统提供的频谱、轴心轨迹等分析手段,对机组运行过程中产生的振动信号进行分析诊断,可判断设备的故障状态,从而实现预防性维修。结合实例说明该系统的应用有效性。     

基于小波包和阶次包络谱的轴承故障诊断

研究旋转机械在变速过程中振动信号的分析方法。利用小波包提取了齿轮箱启动过程中振动信号的高频成分,并对其进行了角域重采样,在此基础上利用H ilbert包络解调得到轴承故障信息的阶次包络谱。结果显示:将小波包和阶次包络谱分析法相结合处理轴承瞬态信号时,能够有效地避免传统频谱方法无法解决的“频率模糊”现象,对轴承的早期故障有一定的识别能力,是对传统的频谱分析法的有力补充。     

基于LabVIEW的旋转机械转子振动监测系统

采用传感器和信号调理技术对旋转机械转子振动的各种信号进行采集、处理,并利用LabVIEW强大的信号处理、分析和数学运算功能对信号进行显示、分析,实现了在线转子的运转状况的监测,设计出了基于LabVIEW的旋转机械转子振动的监测系统.该系统可连续测量和监视转子振动有关的各类参量:转速、轴振、轴位移等,具有直观的显示界面、强大的信号分析以及数据存储管理功能.能及时识别旋转机械设备的异常状态,保证设备安全可靠地运行,并可以为控制设备运行于最优状态以及早期诊断设备故障提供依据.     

基于DSP和BP神经网络的旋转机械在线故障诊断系统

为了满足旋转机械在线故障诊断的需要,设计了基于DSP和BP神经网络的在线故障诊断系统,采用DSP芯片TMS320F2812作为主控芯片,开发了具有振动信号采集、转速测量、输入输出的硬件系统.针对旋转机械的常见故障,开发了基于DSP的频谱分析软件,并将BP神经网络嵌入DSP中实时运行以实现旋转机械的自动故障诊断.文中使用该系统对旋转机械的转子不平衡、不对中,轴承外圈损坏、断齿、轴承座松动5种故障进行了实测,结果表明它能正确地识别出故障的类型.使用该系统进行旋转机械在线故障诊断可以提高生产效率,保证设备的长时间稳定运行.     

基于小波变换和BP神经网络的滚动轴承故障信号诊断

旋转机械中,轴承作为必不可少重要零部件之一,在发生故障时,振动信号比较复杂,相对其它振动信号太弱,传统谱分析技术对滚动轴承的故障的分析不太理想。提出采用小波变换的方法来处理滚动轴承的故障振动信号,通过三层小波分析并提取了轴承故障信号的特征,然后利用提取的特征作为识别模型的输入,利用建立的BP神经网络对轴承故障信号进行诊断检测。实验结果表明该方法实现了对该轴承故障信号的有效分析。     

基于 VMD 的数控机床旋转机械运行路径偏离故障检测方法

为精准提取数控机床旋转机械设备故障信息,量化数控机床旋转机械运行路径偏离程度,提出一种基于 VMD 的旋转机械运行路径偏离故障检测方法。分析数控机床旋转机械设备运行频率和振动情况,运用突变检测算法优化采集效率,使用自适应脉冲法采样机械信号;创建约束变分模型,利用遗传算法搜索信号变量最优值,通过 VMD 法分离信号频域分量,提取机械信号故障特征;通过聚类法评估路径偏离水平,构建胶囊网络进行路径偏离故障检测,利用 squash 函数挤压处理胶囊矢量并提升矢量维度,运用特征编码和归一化处理获得高精度偏离故障检测输出值。实验结果表明,所提方法检测的数控机床旋转机械运行路径偏离故障效果较好,且检测效率较高。     

应用频谱分析法检测诊断风机故障实例

在风机设备运行期间进行状态检测，并对其振动进行频谱分析和轴承特征故障频率分析，排除了故障同时也验证分析了结论，利用该方法对设备振动进行分析，以达到预测性维修的目的。     

圆周振动筛轴承故障特征提取与诊断

针对圆周振动筛轴承故障信号经常淹没在振动筛自身的振动和冲击中,导致轴承故障特征难以提取的问题,提出采用包络分析法处理测试信号和诊断轴承故障的方法。利用加速度传感器采集圆周振动筛轴承正常工作和发生故障时的振动信号,再采用包络分析方法对振动信号进行处理并提取轴承的故障特征,从而识别出故障类型。通过实验分析了振动筛轴承故障的时域和频谱特征,得出轴承外圈频谱存在调制现象,而内圈频谱不存在调制现象,为轴承故障诊断提供了理论的技术支持和判断依据。