混流式喷水推进泵叶轮刮擦故障诊断方法

针对喷水推进泵的叶顶间隙过大或者过小都会影响喷水推进船航速的问题,提出一种利用泵壳体振动和输入轴力矩参量对叶轮刮擦故障进行识别的方法。在介绍混流式喷水推进泵叶轮径向摩擦振动机理的基础上,对装有2台喷泵的某高速巡逻艇的实船试航,通过获取的靠近叶轮的壳体振动信号以及输入轴力矩信号分析,得到了具体的故障特征指标。该分析结果为使用人员及时对这类异常状态做出快速、准确的判断,及时调整叶轮安装的状态以防止更大事故的发生提供了参考。     

改良双风道系统空气处理机的应用

以北京丽都饭店一期工程空调系统为例，介绍改良双风道空调系统的优缺点，这种系统初投资少，由1台机组可以获得两种状态参数的空气，可满足不同区域对不同空气参数的要求。2002年测试了空调系统运行参数，结果表明空调机组基本可以满足设计要求。     

基于无线遥测装置的渡轮轴功率测量方法

为判断渡轮主机是否处于“超负荷”运行的问题,设计一种应用无线遥测装置对渡轮主机输出轴功率进行测量的方案。选用东华测试的DH5905无线扭矩测试系统,对武汉轮渡公司的“江城3号”和“江城5号”2条船的旋转轴的扭矩、转速和轴功率等物理量进行测量,以获取实际螺旋桨的收到功率,从而对渡轮“船-桨-机”的配合是否合理进行科学判断。测量结果证明：该方案测量数据可信,满足测试精度要求。     

一种基于改进的傅里叶变换的弱故障信号特征提取新方法研究

弱信号特征提取一直是故障诊断领域的难点,文章结合传统傅里叶变换,提出一种将时间序列变换为频域,再从频域转换到时域的复数域,并对该复数域进行幅值计算的方法对弱信号进行特征提取.通过仿真计算发现该方法突出了信号的局部特征信息,不仅能对夹杂在信号中的微弱冲击成分进行较好的再现,而且也能在强背景噪声环境下提取微弱故障信息.最后通过齿轮齿面接触型故障实验验证了该方法的有效性.     

数字化化工设备报警装置

本刊于1978年第4期刊载了一篇“化工设备警报装置的数字化”。该文叙述了一套化工设备警报装置的形式,同时对组成该系统的各个部件的工作原理及其线路作了一些说明。这篇文章对从事化工自动化的同志来说是很有启发的。但文中提到的有些地方如作适当的改进,则这个装置将更加完善。一、关于声响器部分:原文声响器的电路图如图1所示。     

离心泵空化故障识别的时域特征分析方法研究

分析离心泵壳体振动和进口水声信号特征是对其进行状态监测的重要技术之一。文章根据已开展的离心泵空化(汽蚀)试验,确定了空化(汽蚀)产生的特征频段,原始信号经过特征频段滤波后,在其时域信号中通过设定幅值阈值,提取出振动和水声信号的峰值,并对峰值均方根值和标准偏差值进行了计算。以此作为特征参量,对正常信号、扬程下降3%和性能崩溃三类不同强度的空化试验数据进行分类,同时分析了选择不同阈值参数的影响。结果表明:在给定的特征频段内,对水泵进口水声信号选择幅值阈值2,壳体振动信号选择幅值阈值3,既能较好地反映空化特征又能对该离心泵三类空化强度进行识别。     

切片双谱分析在离心泵故障诊断中的应用

运用双谱及切片双谱分析技术对离心泵不同状态下的振动信号进行分析表明,离心泵在正常运行、地脚螺栓松动和空化状态下的双谱图的特征有着明显的差别,可以通过双谱对故障信号进行初步分类,且双谱的对角切片和反对角切片可以显著降低噪声干扰,进一步提取出故障特征频率,故可对离心泵的故障信号进行准确的分类和诊断。     

基于多传感器数据融合的喷水推进泵空化分类识别

采用基于奇异值分解和人工神经网络的多传感器数据融合方法对喷水推进泵的空化状态进行了分类识别研究。首先利用基于奇异值分解的权值估计算法分别对水声信号和振动信号在时间上进行数据级融合,提取出各自的特征,然后将所有特征组合起来作为神经网络的输入,利用BP网络和RBF网络进行特征级融合和分类识别。分析结果表明：基于多传感器数据融合的分类识别结果优于单传感器分类识别结果;采用基于奇异值分解的数据融合方法后,分类识别率显著提高,对空化初生微弱特征的识别效果尤佳。     

齿轮表面织构化研究现状与进展

高速重载时齿轮摩擦界面的高温强应力场,是导致齿轮传动机构工作效率、运动精度及使用寿命降低的主要原因。应用表面织构可以改变齿轮副摩擦界面的摩擦学特性,为齿轮减摩降磨技术提供了一条新途径。介绍现有齿轮副齿面抗摩擦和磨损的主要方法,从理论上分析应用表面织构化齿轮减摩的可行性;分别综述表面织构技术在齿轮润滑和提高界面摩擦学特性方面的研究现状与进展,同时分析齿轮表面织构减摩机制、表面织构特征参数研究及表面织构设计方法方面存在的问题,提出后续应重点针对极端工况下的齿轮织构作用机制、特征参数与润滑效果关系及多变量齿轮织构设计方法开展研究,并展望齿轮表面织构技术对齿面减摩重要意义和应用前景。     

空化振动信号调抽特征分析及提取方法

通过分析空化振动信号的调制特征,利用解调和自相关分析技术,从数值仿真和诊 断实例 对空化振动信号进行特征提取。结果表明，若仅利用相关技术,在时域上可有很好的降噪效 果，但提取的调制特征并不明显;利用解调技术能够很好地提取出调制频率。 如对调制信号先进行Hilbert包络,再进行相关分析也能较好地提取调制特征。