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正随着我国风电行业规模的扩大,风电机组的运行维护工作显得越来越重要,如何做好风电场的计划维护,降低风电场设备的故障率,提高设备的可靠性,对于风电项目的盈利与否,将起到非常关键的作用。风电机组的维护维修引入振动检测技术,可以有效的减轻技术人员的工作量,提高维护维修的效率,降低维护维修的成本。振动监测技术可以定义为识别机械设备(机器或机组)运行状态的一门综合性的应用科学,主要研究机械设备运行 相似文献
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阐述了专业化的概念,论述了轴承产业专业化的模式,介绍了中国轴承企业"产业专业化"和"产品专业化"的发展方向,提出轴承企业无论大小,在发展模式的选择上,都应坚持符合自身产业基本特征的核心基因不动摇,使企业实现健康、稳定和长久的发展。 相似文献
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以某结构双列短圆柱滚子轴承电铆合及端面磨削工艺为研究课题,通过对保持架电铆工艺的初步讨论和铆合后对保持架组件端面的磨削保护辅具的结构设计,最终保证轴承成品技术要求,对今后同类型轴承的生产加工具有推广意义。 相似文献
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基于声发射检测技术的转炉耳轴轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
以转炉耳轴轴承为研究对象,将声发射技术应用于转炉耳轴轴承的故障诊断中,提出了应用主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法。首先,对声发射信号的特征量进行主成分分析,得到更能反映设备状态的综合特征参数,然后将新的特征参数输入到最小二乘支持向量机中进行状态识别。利用在实际生产过程中采集到的转炉耳轴轴承声发射数据进行方法验证。结果表明,新方法能够有效区分出转炉耳轴轴承的故障模式,识别的总体正确率可达97.8%。 相似文献
1000.
针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。 相似文献