时频域特征因子诊断滚动轴承故障的试验研究

本文通过大量试验分析，论述了频域各特征因子对滚动轴承点蚀或磨损故障的敏感度，转速或径向力变化对各因子的影响以及各因子随运行时间的变化趋势，分析结果可用于滚动轴承的故障诊断。     

基于判别域界面几何法模式识别的铁路轴承故障诊断

基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件.     

滚动轴承故障智能诊断系统的设计与应用

针对320t混铁水车滚动轴承故障诊断困难的问题,在分析了轴承故障的形成形式和发展过程后,结合实际检修需求,设计和完成了滚动轴承故障智能诊断系统。实践证明,该系统能很好的解决滚动轴承故障诊断的难题,为降低轴承故障率、提高备件质量管理水平、节约备件费用提供了一个可靠的依据。     

滚动轴承疲劳故障的微机诊断系统

1.引言滚动轴承在回转机械中运转状态好坏,直接影响整机的性能。疲劳破坏是滚动轴承最常见的故障,如何及时准确地诊断出滚动轴承的疲劳故障,一直是设备故障诊断的重要内容。本文提出共振解调法,并据此设计出微机诊断系统,经过试验,它能较好地诊断滚动轴承的疲劳故障。     

滚动轴承的振动故障与处理方法

根据对电动机滚动轴承振动故障落修的统计,分析了滚动轴承振动故障发生的原因,并提出滚动轴承振动故障监测和修理的有效方法。     

基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法.该算法首先利用相位相关法确定图像重叠区域,然后采用改进Harris角点检测算法检测角点,再根据相似测度NCC(Normalized Cross Correlation)方法提取出匹配特征点对,最后用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合.实验证明,该算法比传统算法在角点数目上减少了四分之一,有效地去除了拼接产生的鬼影现象.能有效地提高图像拼接的速度和精度.     

基于全波形的煤样单轴压缩破坏声电时频特征

建立了煤岩受载破坏声电全波形同步采集系统, 对煤样单轴压缩破坏过程中的声电信号进行了全波形采集, 研究了声电信号能量与载荷降之间的相关关系, 并分析了声电信号的频谱特征. 结果表明: (1)煤体受载破坏过程中产生显著的声电信号; 电磁辐射信号是阵发性的, 仅伴随载荷降和较高强度声发射信号出现; (2)相对于声发射, 电磁辐射与载荷降有更好的相关性; 与煤体受载破坏的能量释放累积量相关联的声电信号能量和载荷降累计值三者之间均呈高度正相关; (3)电磁辐射优势频带窄于声发射, 前者主要集中在1~25 kHz, 后者主要集中在1~280 kHz; 受同一裂纹萌生和扩展的影响, 两者在频谱和主频分布上都有近似的低频成分.      

基于全波形的煤样单轴压缩破坏声电时频特征

建立了煤岩受载破坏声电全波形同步采集系统,对煤样单轴压缩破坏过程中的声电信号进行了全波形采集,研究了声电信号能量与载荷降之间的相关关系,并分析了声电信号的频谱特征.结果表明:(1)煤体受载破坏过程中产生显著的声电信号;电磁辐射信号是阵发性的,仅伴随载荷降和较高强度声发射信号出现;(2)相对于声发射,电磁辐射与载荷降有更好的相关性;与煤体受载破坏的能量释放累积量相关联的声电信号能量和载荷降累计值三者之间均呈高度正相关;(3)电磁辐射优势频带窄于声发射,前者主要集中在1～25 kHz,后者主要集中在1～280 kHz;受同一裂纹萌生和扩展的影响,两者在频谱和主频分布上都有近似的低频成分.     

用电脑分析仪诊断水泵滚动轴承故障

本文介绍 ＤＺＦ—１Ａ电脑轴承分析用于水泵滚动轴承故障诊断和状态监测，运用脉冲冲击原理分析法，说明其实用性和经济性．     

滚动轴承间隙大的振动诊断及应用

针对滚动轴承间隙大这种旋转部件配合松动故障,结合振动机理,提出了该故障的具体振动特征,同时对现场案例进行了振动分析。结果表明,使用该方法可对此故障进行较为准确的诊断,能够满足工程生产实际的需要。     

频谱分析在滚动轴承轴电流故障中的应用

轴电流造成的电机轴承损伤是非常见故障。结合具体案例利用频普对该故障进行分析,介绍了故障成因、特征,以及改进措施。     

用恩泰克诊断滚动轴承的故障

分析了滚动轴承的故障类型及振动信息特征，并推导论证了其故障特征频率的计算公式。全面地阐述了思泰克峰值能量法的诊断原理及诊断系统的组成和诊断实施过程等，同时用实例说明了用其诊断滚动轴承故障的分析过程和可靠性，并归纳总结出了恩泰克峰值能量法的简要诊断准则及注意事项。     

往复泵时域特征波形的自适应提取

往复泵是重工业中普遍采用的关键性生产设备。研究往复泵的故障诊断 ,针对往复机械激振源复杂 ,从往复泵液力端泵阀的振动信号入手 ,提出自适应提取一整段时域振动波形上对应泵阀特征波形的方法 ,取得了较好的效果     

高炉助燃风机电机滚动轴承故障的分析与诊断

介绍了高炉助燃风机设备基本情况,针对助燃风机电机滚动轴承外圈故障的现象,根据振动分析的普通理论,应用RH802双通道数据采集器,对其信号进行时域、幅域、频谱、包络谱等进行分析和诊断。实践证明,故障诊断技术对现场设备滚动轴承故障诊断可以准确地确定故障部位,为设备维修提供科学依据。     

基于自适应神经模糊推理系统的板形模式识别

针对传统的最小二乘板形模式识别方法的抗干扰能力差、精度低和神经网络方法存在网络学习时间长、易陷入局部最小值等问题,把模糊理论和神经网络的优点融合在一起,通过三个自适应神经模糊推理系统的有效拟合,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统的板形模式识别方法.研究结果表明,该方法能够很好地克服以上缺点,而且能够有效识别出常见的板形缺陷,识别速度和精度有所提高,识别结果跟板形仪的实测板形也非常接近.     

基于局部特征和稀疏表示的鲁棒人耳识别方法

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一.本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法.该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率.     

基于统计空间映射的自学习模式识别方法

针对生产工况实测数据不能覆盖整个数据空间的现象,提出了一种基于统计空间映射的自学习模式识别方法.通过实测数据的仿真实验验证了该方法的有效性.     

滚动轴承在复二重轧机上的应用

φ300中轧机组采用滚珠轴承,备件损坏率小、电机负荷减轻、轧机刚度提高,减少工艺性故障,提高了轧制的产量和质量、取得较好经济效益。     

滚动轴承故障诊断技术的应用

通过实例介绍了滚动轴承故障诊断技术在现场中的应用 ,在滚动轴承故障诊断方法的实际应用上 ,做了一些尝试与总结。