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1.
张建彪 《重庆电力高等专科学校学报》2021,26(2):20-23
详细论述了查找国产660 MW超临界机组一次风机振动大的故障原因并进行故障原因分析,通过对一次风机解体检修,从中发现故障并提出解决方案,供业内同行交流参考. 相似文献
2.
3.
为提高弧齿锥齿轮传动系统的平稳性,研究了不同承载传动误差下齿轮振动特性的变化规律.以MASTA软件为工具,建立了弧齿锥齿轮传动系统的有限元模型,通过改变从动轮负载得到了不同的承载传动误差;以振动加速度瀑布图、振动加速度幅频谱以及噪声曲线图为对象,对比分析了不同负载下的齿轮振动特性.结果表明,当承载传动误差波动减小时,齿轮的振动噪声都会出现降低的趋势.分析结果为提高齿轮传动系统的平稳性提供了可靠依据. 相似文献
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5.
基于叶尖定时原理和单自由度振动理论,利用全相位FFT(apFFT)和最小二乘法建立了叶片异步振动参数辨识算法,通过数值仿真验证了参数辨识算法的正确性,给出了传感器布置合理性的检验参数及经验值.采用高压氮气冲击叶片使叶片产生某一单频绝对占有的振动,在风扇转子试验器上开展了1 971 r/min、2 326 r/min两个异步转速下的振动参数辨识试验.结果表明:辨识方法均能准确辨识出叶片异步振动,且获得的不同叶片的振动频率完全相同;以叶片应变信号为基准,振动频率辨识误差最大为1.12%,频率辨识准确率高,验证了异步振动参数辨识方法的正确性. 相似文献
6.
为研究机械手臂关节内部轴承的故障识别,使用SolidWorks和ADAMS建立了机械手臂的动力学仿真模型,对机械手臂关节内部轴承进行动力学仿真,通过多次更换不同故障轴承,分析在相同转速时肩部轴承与关节内部轴承在内圈、外圈、滚动体故障时振动加速度响应的区别,得到关节内部故障轴承的振动周期.采用了 Gammatone滤波器组,分别对外圈、内圈及滚动体故障冲击信号进行滤波处理,得到的仿真结果与理论计算结果具有良好的一致性,对机械手臂关节内部轴承的研究有重要意义,在一定程度上提高和完善了机器人技术水平. 相似文献
7.
8.
针对检重秤测量过程中受振动干扰影响严重的问题,提出一种基于外部输入非线性自回归模型(NARX)的动态神经网络系统辨识的抗振新方法。通过加速度传感器的冗余分布,对检重秤系统的振动特性进行估计,结合空载传送情况下称重传感器由振动干扰产生的误差,利用动态神经网络对振动干扰信号进行自动辨识,建立振动信号分析模型,用以匹配消除动态检重信号中的振动扰动。在共振状态下,与滑窗滤波、自适应陷波等传统抗振方法进行的仿真与测试实验对比,证明基于多加速度传感器的动态称重抗振性能更优,最终实现运行速度达2 m/s,最大秤量200.0 g,满足国家标准《GB/T 27739-2011自动分检衡器》XIII级要求的检重秤搭建。 相似文献
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