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41.
滚动轴承在维修中的安装与拆卸王永贞,韩学仁(辽东建设集团建筑机械制造厂丹东)轴承的内外圈和滚动体均具有较高的加工精度和表面粗糙度,如果拆卸与安装方法不当,常引起轴承的早期损坏。因此,正确地掌握拆卸、清洗、润滑及安装方法,避免操作错误,是提高轴承使用寿...  相似文献   
42.
为了提高滚动轴承剩余寿命预测的准确性,根据滚动轴承运行过程的两阶段性特点,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)和威布尔比例风险模型(WPHM)的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法。首先,构建基于WPHM的剩余寿命预测模型;其次,提出了两阶段极大似然估计法,建立新的似然函数,并利用BA算法进行求解,以提高参数估计的准确性;最后,建立BA-WPHM模型对滚动轴承进行剩余寿命预测。案例分析表明,相比于Newton-Raphson算法、自组织分层猴群算法(SHMA)和独特的自适应粒子群算法(UAPSO),提出的方法参数估计的准确性更高,剩余寿命的预测精度优于支持向量回归(SVR)方法,验证了所提方法的有效性,为滚动轴承维修决策的可行性提供了依据。  相似文献   
43.
张旭 《计算机仿真》2012,29(5):400-403
研究滚动轴承故障诊断问题,故障振动信号具有非平稳性、突变性。由于运行中噪声影响识别故障信号,传统傅立叶变换或单一小波分析难以对特征信号进行准确提取,导致滚动轴承故障诊断正确率较低。为了提高了滚动轴承故障诊断正确率,提出一种小波分析和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。首先采用小波分析对采集滚动轴承信号进行分解,消除噪声信息,然后采用Hilbert变换对信号进行进一步精细分解。利用MATLAB软件对滚动轴承故障进行仿真,仿真结果表明,改进算法提高了滚动轴承故障诊断正确率,很适合处理滚动轴承的故障信号。  相似文献   
44.
为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。  相似文献   
45.
46.
滚动轴承作为大多数旋转机械的重要零部件,其工作状态直接影响设备的工作寿命.针对传统故障诊断方法自适应性差、特征提取过于依赖人工经验的问题,提出一种基于双向门控循环单元的轴承故障诊断方法.该方法直接将原始振动信号作为模型输入,自动进行故障特征提取与故障诊断.结合轴承外圈故障、内圈故障及滚动体故障等9种故障状况,对所提方法进行了验证.实验结果表明,其故障诊断准确率可达99.56%,诊断效果优于门控循环单元、长短期记忆网络等算法,且泛化能力好.  相似文献   
47.
滚动轴承发生故障时,故障特征信号会夹杂在振动信号中,造成故障特征信号提取效果不理想.针对这一问题,提出了一种互补集成经验模态分解与多点最优最小熵(CEEMD-MOMEDA)的滚动轴承故障提取方法.首先通过CEEMD算法对采集到的振动信号进行处理,然后通过峭度准则对非故障冲击成分进行筛除,最后利用MOMEDA算法对重组后的信号进行处理从而抑制噪声的影响,从中提取出故障特征.并与单一的MOMEDA算法进行对比.结果 表明,提出的CEEMD-MOMEDA算法故障提取能力、抗干扰能力有较大提升.  相似文献   
48.
孙亮 《水泥工程》2021,34(2):65-65
山东鲁碧建材有限公司矿渣微粉是其主要产品,在矿渣立磨系统中,主排风机是其关键设备之一,其结构示意图见图1。矿渣微粉线一主排风机,转速750 r/min,风机轴承型号为FAG22338。为了实时监控设备运行状态,规范化巡检维护,公司引进了上海士翌智能点检系统。  相似文献   
49.
根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,提出一种应用主矢量分析(PCA)将高维相关变量转化为低维独立变量,利用其特征值建立径向基函数神经网络的方法,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。  相似文献   
50.
对于水泥厂来说,离心式风机的数量不在少数。风机轴承的润滑不外乎两种:润滑脂和润滑油。我公司自1995年6月点火投产以来,发现风机轴承采用润滑油润滑的,普遍存在漏油现象。轴承出现漏油以后增加了耗油量,提高了生产成本;由于风机转速高,缺油发现不及时造成轴承烧毁,我公司已发生过几次烧毁轴承事故;影响设备卫生。我公司曾  相似文献   
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