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《仪表技术与传感器》2017,(7)
为了控制出厂轴承的质量,开发了一种基于LabVIEW的滚动轴承缺陷在线智能检测及分选系统。该系统由机械装置和控制系统组成,实现振动信号检测、智能分析和动作控制。系统采用工控机采集振动信号并智能诊断轴承缺陷,采用PLC实现动作控制。系统的振动信号采样与分析软件系统是基于LabVIEW实现的。实验结果及分析表明,缺陷检测系统可以有效地在线识别多种轴承早期缺陷。目前该系统已成功地应用在滚动轴承生产现场,连接于轴承自动装配线中。 相似文献
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虚拟轴承振动及异音在线自动检测分选系统 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了研制的一种球轴承振动和异音的在线自动检测分选系统,详尽地描述了其自动检测机构和控制系统的结构及功能。设备能配置在球轴承装配生产线上检测轴承的振动,并按测得的振动参数值,如振动的均方根值、峰值、峰值因子和峭度,将已测轴承分为4个等级。经实际应用,系统的检测节拍≤5 s/件,测量的示值稳定性为±1.0 dB,满足了轴承在线自动检测分选的要求。 相似文献
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球轴承振动和异常声在线自动测量与分选 总被引:4,自引:3,他引:1
介绍一种球轴承振动和异常声的在线自动检测、分选系统,详尽地描述了自动检测机构和控制系统的结构及功能,该设备能配置在球轴承装配生产线上检测轴承的振动和异常声,并按测得的振动的均方根值、峰值、峰值因数和峭度,将已测轴承分为4个等级。通过一维单自由度的轴承振动模型,分析了异常声产生的机理。 相似文献
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采用轴承偏心弧统法无滑痕合套、比较测量的原理,上有自动上料、储存和振动功能,测量重复性≤1.5μm,每10余秒检测一套。对该检测机作了全面介绍。 相似文献
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1 引言 针对国内轴承质量检测现状,设计了一套针对轴承生产线的质量检测系统.该系统基于PLC控制,能够实现生产线上轴承自动送料、装夹、检测、质量评价,并根据质量评价进行自动分选. 相似文献
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采用了PG2-40可编程序控制器的GZ801在线自动测量仪,可对推力轴承垫圈沟道对底面厚度及厚度变动量自动测量和分选,并介绍了在线自动测量仪的基本原理、结构和性能。附图4幅,表1个,参考文献2篇。 相似文献
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本文从概括性高度指出轴承套圈径向尺寸自动检验机的两个工作特点:即测量上采用旋转测量法,分选上采用二极值分选法,并围绕这二个特点来分析和讨论电气线路应具有的性能,然后以此为依据来选用和设计电路。在电路设计中不仅介绍了二极值分选的基本概念,同时还系统地阐述了二极值分选电路的设计思想,最后提出了在一定条件下本电路具有一定通用性的观点。 相似文献
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本文以精确测量轴承滚珠直径为例,介绍了采用驱动电缆技术的运算电容法的测量原理,并提出了按直径分组自动分选轴承滚珠的具体方案。 相似文献
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CFX245型圆 柱滚子分选机 总被引:1,自引:0,他引:1
国内外轴承圆柱滚子分选机已有多种,但仅限于分选直径<20mm和长度<40mm的普通滚子。对于直径<30mm、长度>50mm圆柱滚子的分选,由于存在一定的难度,尚没有相应的自动分选机。如铁路机车和客车轴承,要求有较高的可靠性和安全性,滚子素线设计成有一定的凸度,滚子的端面设计成球面,对每组滚子的直径和长度尺寸差要求较严格。另外需要解决大型滚子尺寸自动分选中上下料磕碰划伤的问题。为了解决以上问题,我们为洛阳轴承(集团)公司研制了一台准高速列车用圆柱滚子高精度自动分选机,经过两年多的使用,取得了比较满意的效果… 相似文献
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介绍了一种以PIC为控制中心的轴承质量检测系统,在系统结构的基础上,介绍了系统的工作流程和软硬件的设计方法.该系统具有轴承生产线上自动上料、定位、检测、分选的功能,实现了轴承生产线自动化质量检测,提高了检测精度和工作效率. 相似文献
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基于PLC的轴承生产线质量检测系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种以PLC为控制中心的轴承质量检测系统,在系统结构的基础上,介绍了系统的工作流程和软硬件的设计方法。该系统能够完成轴承生产线上自动上料、定位、检测、分选的功能,实现了轴承生产线自动化质量检测,提高了检测精度和工作效率。 相似文献
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介绍了一种以PLC为控制中心的轴承质量检测系统,在系统结构的基础上,介绍了系统的工作流程和软硬件的设计方法。该系统能够完成轴承生产线上自动上料、定位、检测、分选的功能,实现了轴承生产线自动化质量检测,提高了检测精度和工作效率。 相似文献
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针对泵注系统轴承振动信号传递路径长,故障特征微弱而导致传统机器学习方法难以进行故障诊断的问题,提出一种基于改进变分模态分解(IVMD)和一维卷积神经网络(1DCNN)的泵注系统轴承故障诊断模型。首先,通过多个传感器采集泵注系统轴承振动信号;然后,利用Elastic回归替换Ridge回归构造IVMD并将轴承振动信号自动分解,采用改进峭度指标进行筛选重构实现振动信号的有效降噪;最后,将降噪后的重构信号输入适用于工业多传感器系统的1DCNN进行自动特征提取和故障诊断。试验结果表明,IVMD-1DCNN模型的故障诊断准确率达99.27%,相比于其他方法具有较大优势。另外,对1DCNN学习到的卷积核进行可视化,也在一定程度探讨了深度学习故障诊断的可解释性问题。 相似文献