弹性转子—轴承系统的非线性动力学研究

以转子动力学和非线性动力学理论为基础 ,针对非线性弹性转子—轴承系统的具体特点 ,用打靶法对采用短轴承模型的弹性转子—轴承系统的周期解进行了求解 ,并用数值积分和庞加莱映射方法对其动力学特性随某一参数变化时稳定性的改变进行了分析 ,计算结果表明 ,系统具有发生倍周期分叉及概周期运动的可能。用数值方法得到系统在某些参数域中的分叉图 ,直观显示了系统在某些参数域中的运行状态。     

感应电机轴承故障的定子电流方法分析

定子电流信号分析法是一种非侵入式的电机轴承故障检测方法,相对轴承振动信号分析法,定子电流信号更易提取,方法更加简捷、实用。通过对轴承常见表面损伤类故障造成的转子轴径向运动的分析,得出了新的定子电流谐波表达式。经过试验验证,证明了通过定子电流检测感应电机轴承故障的可行性和有效性。     

大偏心质量转子—轴承系统非线性振动的研究

建立了大偏心质量转子轴承系统的动力学模型.给出了动力系统的动力响应。发现存在亚谐、超谐共振.最后指出,在设计大偏心质量转子轴承系统时,系统的亚谐、超谐共振领率应避开。     

基于BP神经网络电动机转子故障诊断方法的研究

利用BP神经网络对转子故障进行建模分析。发挥神经网络的自学能力和联想能力,对非训练样本,做出控制决策,表现非常灵活。可根据实验数据进行网络训练,用新数据进行模型验证。还与概率神经网络(PNN)进行对比验证。实验表明只要选择合适的节点数,BP神经网络比概率神经网络对转子故障有较强的学习和辨识能力,收敛较快,性能稳定,预测结果显著。     

转子-轴承系统混沌运动的研究

对转子—轴承系统的混沌运动进行动力学研究 ,采用非线性油膜力数据库方法获得椭圆轴承的非线性油膜力 ,数值计算得到了系统在某些参数域中的分叉图、轴心轨迹、相图、Poincar映射、时域波形和频谱图 ,直观显示了系统发生混沌运动的性态 ,用李雅普诺夫指数对混沌运动时的时间序列进行了判断 ,为控制转子系统混沌运动的发生及动力学设计提供了理论基础     

离心泵转子-轴承系统临界转速的数值研究

为了使离心泵在运行时能远离临界转速,需要对离心泵转子-轴承系统进行合理设计。利用有限元软件ANSYS建立了离心泵转子-轴承系统模型,计算了该转子-轴承系统的临界转速,分析了支承刚度和支承间距对临界转速的影响。结果表明:相对其他轴段,支承之间的轴段长度对临界转速有明显影响;支承间距和支承刚度的增加都能明显提高转子系统的前2阶临界转速。     

评价油膜轴承系统稳定性的系统阻尼试验方法

运用模态分离的概念,通过求自由振动位移响应的对数衰减率而得到转子轴承系统的最低一、二阶模态的模态阻尼,亦称系统阻尼。这种测试技术已成功地用于不同类型轴承支承下的转子轴承系统的稳定性研究。     

基于动态特性的轴承保护环的形状优化设计

滚动轴承是旋转机械中最常用的易发故障零件,这是因为以前的转子-轴承系统设计方法不够合理,采用一种新的设计方法对转子-轴承系统进行优化设计,并对优化后的结果进行动力学分析。实验结果表明,优化后的轴承保护环在满足给定的要求下能够有效地保护轴承系统。     

基于小波降噪和CEEMD的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号难以提取出准确的故障特征的问题,提出了一种基于小波新阈值降噪与互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障诊断方法。该方法充分结合了以上2种方法的优点,有效地解决了故障特征提取难的问题。首先构建出新的小波阈值函数,再用此小波阈值降噪,可以有效地消除背景噪声的影响;将降噪后的故障信号用CEEMD方法进行处理,然后重构根据信号的相关系数挑选出的相关性较大的分量;最后将重构信号进行Hilbert变换包络,从包络图中提取故障特征。运用此方法对轴承进行试验分析,结果证实了该方法的有效性和实用性。     

基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统

通过对滚动轴承工作特性及其故障研究,设计了基于LabVIEW软件的滚动轴承故障诊断系统。分析了滚动轴承振动机理与失效形式,运用共振解调分析与希尔伯特变换作为滚动轴承故障诊断的方法。通过对轴承支持架故障分析表明该系统对滚动轴承故障诊断正确有效。     

基于专家系统滚动轴承故障诊断研究

通过应用专家系统对滚动轴承故障进行诊断,在专家系统的知识库中输入了有丰富经验的维修人员通过看、听、触、测得到的故障现象和排除故障的方法,该系统通过人机交互界面实现,使维修人员可以快速找出滚动轴承的故障并进行排除,节约时间,提高效率。     

基于EMD和包络解调的轴承故障诊断系统研究

针对传统轴承故障诊断方法存在的缺陷,研究了基于经验模态分解(EMD)和包络解调相结合的诊断方法。并对该方法在本征模函数(IMF)分量选取上需要人工干预和计算量大的问题,提出了用距离测度来自动选择最优IMF分量进行包络分析的准则。以此为基础,研究了将虚拟仪器技术应用于轴承故障诊断领域,并采用Lab VIEW2013为平台,设计开发了一套轴承故障诊断系统。通过实验验证了所提出的诊断方法和所开发系统的可行性和有效性。     

基于盒维数的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的特点 ,从分形原理出发 ,利用盒维数的概念 ,对由滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了分形特征的盒维数定量描述。试验结果表明 ,由于滚动轴承不同故障动力学产生的机制不同 ,其盒维数明显不同。因此利用盒维数可以准确地诊断出滚动轴承的工作状态     

基于MEEMD的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种改进的集总平均经验模式分解(MEEMD)滚动轴承的故障提取方法。对采集得到的振动信号进行MEEMD分解,获得不同频率的本征模式函数(IMF);对各个本征模式函数进行包络谱分析;最后通过包络谱特性反映出来的频谱信息诊断出轴承故障。滚动轴承内外圈故障仿真和实验研究表明:MEEMD方法能有效地应用于轴承的故障诊断。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断

通过典型信号的MATLAB仿真讨论了小波在检测信号突变点时的选取原则。针对滚动轴承故障振动信号,先进行小波消噪,再进行小波分解与重构,对重构后的细节信号作Hilbert包络并进行谱分析,从功率谱中可清晰地识别出滚动轴承故障特征频率。     

基于多征兆信息融合理论的转子故障诊断

在研究了Dempster-shafer证据理论及其算法的基础上,提出了一种基于多征兆信息融合理论的故障诊断方法。以转子故障为例,论述了该方法的实施过程。结果表明,多征兆信息的信息融合诊断方法具有良好的稳定性和容错性,提高了转子故障诊断的准确性和可靠性。     

改进的HHT算法在振动筛轴承故障诊断中的应用

基于经验模态分解的Hilbert-Huang变换(HHT)存在端点效应,从而影响分解效果。为了改善端点效应,提出了基于镜像延拓法的端点抑制方法。将改进的Hilbert-Huang变换首次应用到振动筛等振动机械的轴承故障特征提取中,通过实验表明该方法可以有效提取振动机械中故障信号的频谱特征,便于工程现场的应用。     

基于分形理论的滑动轴承故障诊断研究

针对滑动轴承异常振动时振动信号的无规则特性和分形维数对时域振动信号的敏感性,将分形理论应用于风机滑动轴承故障诊断,分析了不同程度的接触摩擦状态与分形维数关系,揭示了接触摩擦越严重分形维数越大的规律,将其应用于故障诊断,取得了良好的效果,为滑动轴承故障诊断提出了一种新方法。研究表明:将该方法应用于矿山机械故障诊断领域具有重要的现实意义。