基于电机电流信号的齿轮泵故障识别方法

针对机械类信号在齿轮泵故障识别与诊断中存在的信号获取成本高、信噪比低、故障特征不易获取等问题,提出一种基于电机电流信号的液压齿轮泵故障识别方法。分析通过驱动电机电流信号对齿轮泵故障进行识别的可行性,对所采用的VMD方法的参数进行了优化,结合齿轮泵运行工况对IMF分量的相关性进行分析,并重构了电流信号,依据其排列熵和均方根值所构造的特征样本并融合KFCM聚类算法,对齿轮泵进行故障识别与诊断。并通过机电液试验台对不同故障类型的齿轮泵进行试验,试验结果表明:所提电机电流信号分析与特征提取方法可准确而有效识别齿轮泵故障。     

液压泵故障诊断的小波-神经网络方法

针对利用压力信号进行故障诊断的液压齿轮泵,分析了液压齿轮泵的压力脉动机理,研究了应用小波分析进行齿轮泵压力信号的特征提取,利用RBF网络进行故障识别和诊断的方法,建立了相应的RBF神经网络,试验表明小波分析-RBF神经网络方法可对液压齿轮泵的常见故障进行识别和诊断.     

基于模糊C均值算法的齿轮泵故障诊断技术

以CB-KP63齿轮泵为研究对象,提出了利用小波包频带能量提取齿轮泵的信号特征,用模糊C均值聚类算法得到齿轮泵的故障模式,然后用模糊贴近度进行故障模式的识别.实验结果表明,在此算法下,齿轮泵4种不同工作状态下的振动信号具有明显的可分性,并且该诊断方法对不同类型的齿轮泵故障诊断、维修保养等都具有一定的实用性.     

基于分形盒维数的齿轮泵故障诊断

针对液压齿轮泵的三种典型故障--轴承磨损、齿轮磨损和侧板磨损,在小波包分解的基础上,采用分形盒维数的方法对故障的振动信号进行了盒维数研究计算.结果表明,齿轮泵在不同故障状态下,其盒维数明显不同,利用盒维数可以准确诊断出齿轮泵的工作状态.     

小波包分析方法在齿轮泵故障诊断中的应用

齿轮泵产生噪声时基本上都伴有振动。对齿轮泵的振动原因及振动信号进行分析,由于齿轮泵的振动信号包含大量的频谱,利用小波分析原理及小波包分解故障信号,并与正常信号比较,抽取与故障有关的几个频段进行重构,剔除正常振动分量和干扰项,从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来,便于判断齿轮泵的故障原因。     

失效齿轮泵的修复

液压泵在液压系统中是重要的动力元件。齿轮泵是液压系统中应用较广泛的液压泵。其中应用最广泛的又是外啮合齿轮泵,为此很有必要对损坏的齿轮泵进行修复。现以CB—B型齿轮泵为例,叙述其故障原因及修复方法。     

齿轮泵内泄漏途径及控制方法研究

以外啮合齿轮泵为研究对象,结合内部结构特点,从齿轮传动部位和泵体结构部位两方面对齿轮泵内泄漏的途径进行了逐类分析,总结了减少和控制齿轮泵内泄漏的措施。就安全活门异常内泄漏导致的齿轮泵流量或压力性能不合格的原因进行了分析,并给出了故障排除方法。     

基于深度学习的齿轮泵故障诊断方法研究

为降低齿轮泵发生故障后对工作效率的影响,将深度学习技术应用到齿轮泵故障诊断分析中,以BP神经网络为基础搭建多层感知器模型。首先,对齿轮泵的出口压力信号进行特征量提取、归一化处理等一系列处理,构建特征向量;然后,将特征信号输入到BP神经网络模型中进行模型训练,通过调节学习率、误差容限、动量因子等初始值将实验样本进行分类、预测;接着,再次将特征信号输入到多层感知器模型中,实现对齿轮泵的故障状态识别。结果表明,与BP神经网络算法相比,利用深度神经网络构建多层感知模型能够有效地诊断出齿轮泵是否发生故障,准确率可以达到95.56%以上。     

基于小波包和支持向量机的液压泵故障诊断

研究基于小波包频带能量的故障诊断方法及其在齿轮泵故障诊断中的应用.论述齿轮泵的典型故障设置及其数据采集.针对齿轮泵实验数据,研究基于小波包和支持向量机的齿轮泵故障诊断方法.实验结果表明:基于小波包一支持向量机的故障诊断方法是有效的,而且可以满足在线实时状态监测与故障诊断的要求.     

峰值法（Peak Vue）诊断齿轮泵早期故障

发电厂汽轮机的液压系统供油动力是由齿轮泵提供的,齿轮泵发生故障将会影响汽轮机的安全运行,为此,采用峰值法及相应的艾默生(Emerson)的CSI 2130机械状态分析仪诊断齿轮泵故障。实践表明:峰值分析法可以将细微的故障信号从众多噪声信号中分辨出来,明确地判别齿轮和轴承故障迹象,具有较高的准确性和可靠性。     

卷取机传动齿轮换挡装置的设计改进

为了降低卷取机传动齿轮换挡装置的故障,提高相关备件的使用寿命,分析了齿轮换挡装置的机械原理,改进了传统换挡装置的结构形式,增加换挡摇杆机构的刚性,改善换挡轴承支撑轴的结构,调整换挡轴承的尺寸,改进换挡齿轮的结构形式.结果表明,换挡装置改进后大大提高了备件的使用寿命,减少了机组停机检修时间,提高了机组的产能.     

外啮合齿轮泵的污染磨损的试验研究

泄漏不可避免地带来污染,污染磨损导致齿轮泵内泄漏增加,容积效率下降而影响齿轮泵的寿命.本文以试验的方法探讨了齿轮泵污染磨损的影响因素,在齿轮泵污染磨损敏感度试验的基础上,进一步分析讨论了泄漏与污染磨损之间的相互影响,为减小齿轮泵内泄漏和提高其使用寿命提供了参考.     

基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断

变速运行齿轮异常振动故障诊断性能过差会增加汽车维护成本,缩短齿轮使用寿命。为了及时识别齿轮故障,保证汽车变速器总成具有良好的振动特性,提出基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断方法。通过分析多传感器数据融合技术,掌握变速运行齿轮异常振动故障诊断的理论框架,并以此为基础,参考传感器融合模块、特征级并行多神经网络局部诊断模块和终端分类模块,结合变分模态分解、多通道加权融合和单隐层前馈神经网络训练算法,从信号采集、信号特征提取和信号特征分类3个步骤实现变速运行齿轮异常振动故障诊断。实验结果表明：在齿轮发生轻度磨损时,磨损振动信号的幅值在20~40 mV之间,磨损振动信号的频率在0~4 000 Hz区间;中度磨损时,信号的幅值在30~55 mV之间,信号频率在3 000~7 000 Hz区间;重度磨损时,信号幅值在50~70 mV之间,信号频率在6 000~12 000 Hz区间,且各阶段诊断结果均与故障程度的实际转折点吻合。由此可知在各样本数量均相同的情况下,提出的故障诊断方法预测值与真实值均相同,故障程度和故障类型的诊断性能均较好。     

基于MATLAB的六极并联齿轮泵优化设计及分析

针对普通外啮合齿轮泵流量脉动品质差、质量大、成本高等问题,设计一种六极并联齿轮泵。分析六极并联齿轮泵的结构及其工作原理;对六极并联齿轮泵的瞬态流量特性进行分析,推导其单周期内的流量曲线函数;建立基于流量脉动系数、流量脉动频率和泵体体积的数学模型,选取设计变量,确定约束条件,并利用MATLAB优化工具箱中fmincon函数对目标函数进行参数优化。最后对相同理论流量和额定进出口压差下的六极并联齿轮泵及普通外啮合齿轮泵进行瞬态流量仿真和齿轮泵特性计算,并将结果进行对比分析。仿真结果表明：在结构设计合理的情况下,六极并联齿轮泵在减小流量脉动,降低振动、噪声、质量和制造成本,提高工作性能和使用寿命方面具有重要作用。     

龙门铣床故障分析及改进

设计缺陷和液压系统元件的老化是导致龙门铣床出现故障的主要原因。通过更换齿轮泵、溢流阀和密封元件,增加一个双触点压力继电器,清扫毛细管等措施排除了机床的故障。     

一种新型高压齿轮泵的优化设计

对一种新型的高压齿轮泵进行了研究,经过其合理的优化齿轮参数,并采取一定的技术措施,减小了径向不平衡力;同时采用多滚针轴承提高产品性能和使用寿命。该新型结构中,壳体与后泵盖组成了两片式结构,采用短螺钉进行联接,缩小了轴向弹性伸缩量,同时减弱了外渗漏,从而提高了产品的可靠性。     

小波包神经网络在齿轮泵故障诊断中的应用

采用小波包技术提取齿轮泵的振动信号的小波包能量谱及其谱熵,作为改进的BP网络的输入特征,进行齿轮泵的故障诊断.实验结果表明,该方法大大地提高了诊断的可靠性.     

提高线材厂FJ320减速机齿轮使用寿命的技改措施

针对线材厂FJ320减速机高速齿经常出现磨损、断齿等现象，采取将齿轮材质改为20CrNiMo4A、高频淬火改为表面渗碳淬火等措施，提高了齿轮使用寿命。     

高炉炉顶齿轮箱在线振动监测系统的应用

介绍了一种高炉无料钟炉顶设备齿轮箱在线检测系统的组成和特点,该系统可以实时监测齿轮箱的运行状态,具有实时信号采集、处理、报警及故障分析和智能诊断功能。利用该系统对武钢某高炉齿轮箱运行过程数据进行分析、判断,有效的延长了齿轮箱检修周期,保证了高炉的正常生产。     

智能装备和智能工厂的远程运维平台应用方案

远程运维作为一种新的智能制造以及服务模式被提出来,已经有了近五年的发展.在这五年中涌现出了各种以解决自己产品售后服务以及后市场管理的服务平台.本文介绍了一种基于设备管理的智能装备和智能工厂远程运维的平台解决方案,其功能主要为设备资产台账管理、维修管理、保养管理、巡检管理、备件管理以及实时运行管理.其中运行管理分为工况监...