真空练泥机检漏四法

在真空练泥机的检漏工作中,本着操作方便简单、检漏设备简单、效果明显、判断准确为原则,采用空气为检漏介质,感官判断为首选,循序渐进地进行查漏.本文总结了四种常用、易操作的查漏方法.     

基于小波理论的主元分析在故障诊断中的研究与应用

主要分析主元分析的原理和主要算法及其在故障诊断方面的应用 ,简单介绍数据预处理的小波分析方法 ,并把这两种方法结合用于过程故障诊断。常减压装置的应用实例表明 ,结合这两种方法进行基于过程的故障诊断取得了较好的效果     

真空练泥机真空系统的构成和工作原理分析

通过分析真空练泥机械的构成和抽真空系统的构成，来熟悉真空练泥机械及抽真空系统的特点、工作原理。     

真空练泥机的结构改进和设想

分析了真空练泥机的结构对泥料的影响使泥料干燥后出现裂纹 ,提出了改进办法。     

基于小波包分解的能量特征提取在旋转机械故障诊断中的应用研究

针对旋转机械的故障诊断问题,结合LabVIEW和Matlab两种软件的优点,设计了旋转机械振动测试系统。该系统实现了振动信号的读取、分析与存储,利用小波包函数对振动信号进行分解,求出各频段的能量值,并把能量值作为故障信息的特征向量进行特征提取,进而有效地进行故障信息的模式识别。     

真空练泥机中陶瓷泥料挤出过程的研究

根据真空练泥机中泥料挤出过程的实际情况 ,建立了泥料的简化运动模型。结合实际机型和泥料的流变参数 ,对泥料的相对速度、流量、绞刀输送效率进行了数值仿真和分析研究 ,结果和实际生产情况相一致 ;采用数值模拟和分析的方法可以为确定和优化泥料的工艺参数以及绞刀结构参数、输送效率提供理论指导。     

基于小波包-支持向量机的滚动轴承故障诊断

以轴承在正常、内圈和滚子裂缝、内圈和滚子剥落三种工况下的振动信号为研究对象,采用小波包频带能量特征提取的方法,构成振动信号的特征向量。在此基础上采用支持向量机对特征向量进行故障模式识别,试验结果表明,和神经网络相比,采用支持向量机进行故障诊断可以获得更高的诊断精度。     

基于有限元方法的真空练泥机螺旋绞刀结构参数研究

通过把真空练泥机的筒体及螺槽简化成2平行平面,采用不同的轴毂半径和节距尺寸,建立泥料在螺槽中运动的三维几何模型,在“动绞刀,静筒壁”的假设条件下,确定边界条件,运用有限元软件ANSYS,从数值模拟的角度来研究真空练泥机螺旋绞刀的轴毂半径、节距尺寸对泥料运动特性的影响,为真空练泥机的设计制造提供了理论依据,为改善挤出泥段的质量,最终提高可塑法成形陶瓷坯体的质量提供理论参考。     

真空练泥机用铰刀的磨损分析及抗磨设计的初步设想

本文在对日前广泛使用的单轴、双轴式真空练泥机铰刀的磨损进行调查分析的基础上,给出了铰刀磨损的一般规律,并分析了铰刀磨损的类型、机理和磨损计算,为从根本上解决其磨损及由此导致的后果,本文提出在铰刀上喷涂或涂镀陶瓷材料作保护层的设想。     

混料练泥机蜗杆传动失效可靠性分析与改进

针对真空混料练泥机蜗杆传动有时失效的情况，运用模糊可靠性设计理论对蜗轮的强度进行分析研究，找出了蜗轮接触疲劳强度可靠度不足而失效的原因，并提出了解决问题的措施。     

水泥磨传动系统的故障诊断与分析

采用振动测试的方法,通过对振动信号的时域、频域和幅值域分析,实现了对水泥磨传动系统的故障诊断。诊断分析结果与实际情况相吻合,缩短了维修时间。该方法对其它同类大型旋转机械的状态监测和故障诊断有一定的借鉴价值。     

基于倒频谱分析的球磨机减速机故障诊断

介绍了倒频谱分析的基本原理及在齿轮减速箱故障诊断中的应用。鉴于球磨机齿轮减速箱振动信号中调制源多、频率成分复杂，功率谱中存在大量的非对称边频带及周期性结构信号导致故障识别工作困难的问题，运用倒频谱分析法对其进行故障诊断，它能将功率谱上成族的边频带谱线简化为单根谱线，分离和提取出密集泛频信号中的周期成分、多成分边频，快速准确诊断球磨机齿轮减速箱中零件的故障。     

陶瓷厂球磨机齿轮减速箱倒频谱故障诊断法

介绍了倒频谱分析的基本原理及在齿轮减速箱故障诊断中的应用.鉴于球磨机齿轮减速箱振动信号中调制源多、频率成分复杂,功率谱中存在大量的非对称边频带及周期性结构信号导致故障识别工作困难的问题,运用倒频谱分析法对其进行故障诊断,它能将功率谱上成族的边频带谱线简化为单根谱线,分离和提取出密集泛频信号中的周期成分、多成分边频,快速准确诊断球磨机齿轮减速箱中零件的故障.     

基于CEEMD和谱峭度的轴承故障诊断

针对共振解调在滚动轴承故障诊断应用中带通滤波器参数选择困难的情况,提出一种互补总体平均经验模态分解方法(CEEMD)与谱峭度相结合的轴承故障诊断新方法。通过实际信号验证了该方法的可行性与准确性。     

基于蒸汽干度的油田注汽锅炉过热爆管故障诊断方法

在利用小波变换分析注汽锅炉蒸汽干度波动的基础上,将神经网络和专家系统集成应用于注汽锅炉运行的故障诊断,介绍了诊断系统的结构、学习算法和诊断步骤,提出了油田注汽锅炉的智能故障诊断方法.仿真结果证明了该方法的准确率与可靠性.     

PVC生产过程性能监视及故障诊断

本项目基于多元统计分析理论，通过建立PVC生产过程的统计数学模型和故障诊断，利用计算机强大的计算功能和先进的非线性多方向主元分析故障诊断算法，解决PVC生产过程性能评价、故障检测和诊断问题。     

大型水泥磨减速箱故障诊断

针对某水泥公司一台大型水泥磨机减速箱存在的剧烈振动和强烈噪音，进行现场振动测试，提取相关数据并加以分析，准确查明了故障的主要原因，提出的维修建议被用户认同。     

基于GA-BP神经网络的多传感器轴承故障诊断

由于单一传感器采集滚动轴承的故障信息精度较低,提出基于GA-BP神经网络的多传感器信息融合方法。首先使用单一传感器采集其状态信息,并采用小波包分析提取轴承故障状态特征,然后采用遗传算法(GA)优化BP神经网络对单传感器进行滚动轴承故障诊断,接着运用DS证据理论把每一个诊断结果进行信息融合,最终得到诊断结果。仿真实验结果表明:该方法可提高滚动轴承故障诊断的精确度和效率。