小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述了小波分析基本原理及其用于故障特征识别的机理，并运用小波分析理论对轴承座松动早期故障成功地进行了特征提取，体现了小波分析的良好性能，为故障识别提供了新的模式样本。     

旋转机械故障诊断技术在金属冶炼设备中的应用

大型旋转机械运行状态直接影响企业生产效益,为防止相关生产事故出现,本文针对旋转机械故障诊断技术的发展进行深入研究,结合其理论基础,以提高其智能化、自动化为预期目标,详谈其在金属冶炼中的有效作用,以降低因设备故障造成的生产中断,以期降低企业经济损失。     

旋转机械转子不对中的故障诊断

详细分析了旋转机械不对中的故障机理与特征,提出了其故障原因是在设计、制造、安装、操作、状态恶化等情况中产生的,由此给出了旋转机械转子不对中的故障诊断方法,应用在实例中的改进措施对主减速机进行了定位加固处理、对三联箱底座用钢板加工成斜铁、对三联箱底座下面四周进行调整到三联箱中心线标高与主机列中心线标高误差达到设计标准,达到了理想效果。     

应用振动测试进行旋转机械故障诊断的若干问题探讨

本文以旋转试验台的故障模拟试验为基础,对影响设备故障诊断准确性的若干因素进行了研究。针对诸如设备自身动特性、设备结构与安装状况及测振参量等影响因素,提出了保证测试、诊断准确性的几点措施。     

旋转机械的在线监测与故障诊断

1　概述1.1　旋转机械在线监测的重要性随着冶金生产规模的不断提高,旋转机械越来越趋向于大型化,然而大型旋转机械参数的测试技术并没有同步发展,各家设备生产厂配置的监测方法和仪器缺乏统一性和完整性,机组在运行过程中发生由于振动等故障问题日益增多,其后果一直影响着大型旋转机械设备的安全、稳定和经济运行。我们知道任何一部运转的机械设备,都伴随着振动位移、转速等信号的产生,它们的异常变化隐含着设备初期故障的特征信号,因而对机械参数信号实施有效的数据监测和分析,可以极大提高机械设备的运行效率和可靠性。1.2　机械运动量的…     

应用振动理论进行旋转机械故障诊断的探讨

对旋转机械的轴弯曲、滚动轴承故障、电机定子松动的振动检测方法进行总结，认为轴弯曲故障也可能造成2倍频为主的频率成份；滚动轴承故障频率较高，根据时域曲线可以判定轴承由于局部缺陷或点蚀等而产生冲击振动；电机定子松动可通过频率成份多而杂的松动现象来判断。     

旋转机械转子不平衡的故障诊断

详细分析了旋转机械不平衡的故障机理与特征,找出了其故障原因并提出了解决措施,对从事设备维护工作的人员具有一定指导作用。     

旋转机械故障的诊断及预测

分析了影响旋转机械运行状态的各种因素，就放置机械故障和预测进行了探讨。     

旋转机械诊断技术的开发及应用（摘登）

1．诊断方法的分类(1)简易诊断法 简易诊断法是以诊断设备是否异常为目的的诊断方法，不要求具有特剐的技术和技能。     

回转式阳极炉常见故障诊断与处理的探讨

通过多年的实践探索,成功地解决了阳极炉炉口水套漏水、风道口跑铜等制约生产的问题,摸索出了一套有针对性的处理措施,为提高设备处理能力、降低生产成本提供了技术保障.     

改进的谱相关分析方法及其在故障诊断中的应用

提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性.     

自适应多尺度形态学分析及其在轴承故障诊断中的应用

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号.     

分数阶对称平移不变过完备小波的构造及其在轴承故障诊断中的应用

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法.首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法.其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度.此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换.最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中.实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征.