齿轮箱故障诊断中信号解调方法的研究

提出了一种对齿轮箱调制类故障信号进行诊断的综合方法，对于既有调幅成分又有调频成分的齿轮箱故障信号，提出首先利用Hilbert变换解调出包络信息，同时保留剩余信号，然后用三次FFT技术对调频信息进行解调，使得调频信号特征更加清晰，为齿轮箱故障诊断提供了更准确的信息。     

高炉无料钟炉顶齿轮箱监测诊断系统的研究与开发

基于专用振动传感器和解调仪的高炉无料钟炉顶布料器齿轮箱监测诊断系统,用于齿轮箱上振动 加速度、温度、氮气和冷却水等多种参量信号的采集和处理,对齿轮箱的大型旋转支承、轴承、螺栓、齿 轮和电动机等薄弱环节进行24小时在线监测。应用效果表明,系统可有效保证高炉安全生产,减少重要设 备的停机时间,给企业创造了巨大的经济效益。     

矿用机械传动齿轮箱体振动故障解调诊断方法

矿用机械在矿业生产中发挥着至关重要的作用,而传动齿轮箱作为其核心组成部分,其正常运转对整个矿用机械的性能和效率产生重大影响。受传动特性的影响,矿用机械传动齿轮箱体正常运转会发生振动,但故障振动信号总会表现出幅值和频率调制的特征,故此,该文提出矿用机械传动齿轮箱体振动故障解调诊断方法,并进行仿真实验验证方法的有效性与正确性。该方法布置传感器采集矿用机械传动齿轮箱体故障振动信号,并进行去噪处理,分别采用幅值与频率解调方法解调分析去噪后的故障振动信号,提取出与故障特征相关的调制分量,进而识别和定位故障。仿真实验结果表明,该方法可以在初步诊断出矿用机械传动齿轮箱的故障状态后,对故障发生部位进行精准判断。     

风电齿轮箱故障诊断实例分析

介绍了以齿轮箱振动分析为主要手段的风电齿轮箱故障诊断方法,并通过齿面接触磨损分析和齿轮箱润滑油液分析等辅助手段,对风电齿轮箱的故障点进行分析诊断。并以某风电厂某台风力发电机组的齿轮箱故障诊断为例,对风电齿轮箱故障诊断方法进行实例分析。     

ZigBee在高炉炉顶齿轮箱的测温应用

介绍了高炉无料钟炉顶齿轮箱传动系统的结构特点和工作原理,基于ZigBee无线传感器网络的温度在线监测系统的硬件和软件构成,ZigBee无线网络中的不同角色的设备间如何实现组网的基本原理,通过无线传感器网络温度在线监测系统在现场的应用案例,阐述了无线测温系统在高炉炉顶齿轮箱上的应用情况。实例表明:ZigBee无线网络可以很好的应用到高炉无料钟炉顶齿轮箱的测温中,从而为密闭腔体旋转机械的状态监测提供了一个有效的技术参考方法。     

空分457齿轮箱故障诊断

通过对空分457齿轮箱振动大的原因进行分析,用状态监测与故障诊断的方法提出了解决故障的措施。     

小波降噪与Hilbert解调相结合的齿轮箱故障诊断方法

将小波降噪和Hilbert解调分析方法相结合对齿轮箱典型故障进行了诊断研究。介绍了小波降噪和Hilbert解调的基本原理,通过QPZZ-II旋转机械故障试验平台进行了齿轮箱点蚀故障的实例验证分析。研究表明,小波降噪后提高了信噪比和故障诊断精度;Hilbert解调技术可以解调出调制信号,但不能较好地处理叠加信号,可利用倒谱分析边频带中的周期成分做进一步分析。通过实验证明了方法的有效性。     

高炉炉顶齿轮箱倾动装置的均载系数

为分析影响高炉炉顶齿轮箱倾动装置均载系数最大的因素,基于三维建模软件UG建立了高炉炉顶齿轮箱倾动装置的三维模型,并将其导入多体动力学仿真软件ADAMS中进行动力学仿真,求出不同类型误差作用下左右倾动装置输入轮所受啮合力大小,然后计算出均载系数。通过对比均载系数得出结论:初始齿侧间隙差对均载系数影响最大。     

轧机齿轮箱异常振动分析及故障诊断

本文从齿轮啮合的力学模型入手,简述了齿轮故障诊断原理,并利用频谱分析的方法对轧机齿轮箱的异常振动进行故障诊断,找到了齿轮箱异常振动的原因,与实际情况基本一致。     

基于Labview的齿轮箱故障诊断的细化解调分析

本文利用Labview软件强大的数学和信号分析功能,以及图形化的程序设计语言,实现了细化解调算法,并将其应用到齿轮箱的故障诊断系统中,工程实例表明了算法的正确性和有效性.     

高炉炉顶液压系统分析与故障分析

本文对高炉炉顶液压系统原理,系统特点和投入使用以来发生的故障进行分析.     

基于MED-SVM的齿轮箱故障诊断方法

为了解决齿轮箱的故障诊断问题,提出了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的齿轮箱故障诊断方法。该方法首先对齿轮箱振动加速度信号进行MED降噪处理,对降噪后的信号在幅域、频域和能量域进行特征参量提取,建立特征向量,以此作为输入建立多分类支持向量机,通过交叉验证方法优化模型参数,判断齿轮箱的故障类型。实测齿轮箱振动信号的故障诊断结果表明,该方法能有效识别多种齿轮和轴承的故障类型,优化模型参,数有助于提高故障识别准确率。     

基于扭振信号的齿轮故障诊断方法研究

利用力学方法分析了齿轮故障和扭矩波动特性的关系.首先利用最小熵反褶积(MED)对扭矩信号降噪处理,然后利用变分模态分解(VMD)提取故障分量信号.结果表明,空载时可以根据齿轮的转频和啮合频率幅值的变化有效识别出齿轮的故障,而加载时则要依靠齿轮的啮合频率和其边频幅值的变化对齿轮的故障进行有效诊断.     

高炉炉顶液压故障的判断及处理方法

该文主要介绍PAUL WURTH串罐式的高炉炉顶液压系统的一系列常见液压故障现象及判断、处理方法,并从实际出发,提供一些出现过的常见案例进行分析,通过案例中的处理方法来分析,以达到提高维修人员的处理故障能力。     

基于倒频谱法在齿轮箱故障诊断中的应用

采用LabVIEW的虚拟仪器平台,建立数据采集系统,对齿轮全生命周期的振动信号进行在线采集。利用基于时域与频域分析法（功率谱）相结合的处理方法,对齿轮整个周期中可能出现的情况进行分析。文中主要介绍倒频谱的分析方法,对啮合频率和边频特征进行提取分析,来确定故障的性质.     

高炉炉顶压力控制系统特殊故障的诊断研究

通过对高炉炉顶压力控制的控制流程与其影响因素的阐述,结合实例诊断,对影响炉顶压力的各种因素进行分析,运用PID的模糊调节对高炉炉顶压力控制系统作出改进。     

优化VMD与CNN在齿轮箱故障诊断应用研究

针对齿轮箱的故障诊断的优化问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解（VMD）与卷积神经网络（CNN）相融合的故障诊断方法。该算法首先通过鲸鱼优化算法对VMD算法进行优化,之后通过正交实验法与粒子群优化算法进行了CNN模型中的重要参数进行优化,最后将分解后得到的固有模态分量输入CNN模型中进行训练学习。诊断完成后得到训练与检测结果,其中经过算法优化后CNN模型的训练与检测准确率可达98.7%与95.7%,优于未优化的准确率94.3%与91.8%。通过对结果的分析验证出该算法的可行性以及在诊断成功率方面的优越性,实现了故障特征信息的自适应性提取,并将故障类型进行分类,最终实现齿轮箱故障诊断的智能化。     

基于广义S变换的齿轮箱轴承故障诊断方法

齿轮箱轴承故障冲击信号通常具有非平稳和非线性的特点,若在强背景信号与噪声中,更加难以识别和提取。鉴于广义S变换具有良好的自适应性和时频聚集性,提出了一种基于广义S变换的齿轮箱滚动轴承故障诊断方法。对广义S变换的时窗函数进行讨论,分析了不同参数对调节窗函数宽度的影响;讨论了不同程度的轴承故障在广义S变换时频谱图上的能量分布;通过仿真和实验验证了所提方法的可行性。结果表明,广义S变换方法能有效地反映不同轴承故障的特征频率,为齿轮箱的轴承故障诊断提供一种有效的方法。     

基于信息融合的齿轮箱故障诊断技术研究

对齿轮箱的故障诊断和信息融合进行了简要概述,将信息融合技术和D-S证据推理运用于齿轮箱的故障诊断中,提出了一种可行有效的融合方法.     

高炉水冷倾动齿轮箱偏载分析

基于三维设计软件Pro/E建立水冷倾动齿轮箱模型,通过机械动力学仿真软件ADAMS建立虚拟样机,模拟样机在正常倾动和偏载时轮齿啮合力的变化。研究得出,倾动状态时,扇形齿轮和与之啮合的小齿轮的啮合力最大,蜗杆上部小齿轮与大齿轮啮合时存在较大的震动冲击,而在偏载时,一侧轮齿的啮合力会增大,但溜槽保持正常的倾动速度。