铁路货车轴承故障声发射信号的小波分析处理

将声发射技术用于铁路货车轴承故障信号的采集，用小波分析进行带通滤波，从而减少了背景噪声和其他工况的干扰，成功地将正常轴承与故障轴承区分出来。     

小波包原理在滚动轴承声发射检测技术中的应用

详细分析了小波滤波原理。在大量实验分析和理论分析的基础上，提出了使用基于特征频率的小波滤波方法。从而解决了由噪声引起的检测故障滚动轴承误判的问题，并为下一步的信号特征提取打下了坚实的基础。     

基于小波分析多尺度分解的轴承故障检测

归纳和总结了小波分析多尺度分解的滚动轴承故障检测方法的实施步骤,阐述了故障轴承振动与信号的关系以及离散小波算法的原理和实现过程,并以滚动轴承故障诊断为例,运用MATLAB小波分析工具箱将滚动轴承振动信号进行小波离散多尺度分解,然后在分解的结果中寻找滚动轴承的故障特征频率。结果表明,如果在故障检测过程中合理选择小波函数和各种参数,则小波分析多尺度分解具有很强的故障识别能力。     

铁路货车轴承的声发射故障诊断及分析

结合声发射检测的特点和货车滚动轴承故障检测的现状，将声发射检测技术应用于货车轴承故障检测中，提出了小波包分析提取轴承声发射信号特征向量的方法，并利用概率神经网络的模式识别功能进行轴承故障状态的识别。     

轴承内圈与轴的配合过盈量分析

推导了反映轴承内圈与轴配合尺寸与两者相互作用力之间关系以及两者配合后内圈滚道胀大量的理论公式,基于这些公式可以对内圈和轴过盈配合后过盈量的优化、内圈滚道胀大量的计算及轴承和轴的性能进行分析.     

借助振动和声发射诊断滚动轴承的失效

借助振动和声发射(ＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎ,简称ＡＥ)来检测和诊断轴承的滚动接触疲劳失效,已经做了大量的研究工作(ＤａｒｌｏｗａｎｄＢａｄｇｌｅｙ,1975;Ｂｅｒｒｙ,1991;Ｃａｒｔｅｒ,1996;Ｂａｒｋｏｖ等,1996;Ｊａｍｅｓ等,1973;Ｅｎｓｏｒ等,1975及Ｉｎｏｕｅ等,1987)。在通过振动和ＡＥ检测轴承的失效中,快速傅里叶变换(ＦＦＴ)分析被广泛采用。然而ＦＦＴ分析需要许多步骤才能得到轴承中有缺陷的零件的频谱。为了在轴承应用中推广现代诊断技术(ＣＤＴ),有必要研究更简便的分析方法。本文所述方法是通过ＡＥ声源定位和测…     

22324轴承内圈滚道面开裂原因分析

GCr15钢制22324内圈采用常规淬、回火热处理工艺后,经粗磨后滚道面局部发生开裂及翘皮现象。采用金相及热酸洗的方法对该现象进行了分析,结果表明,内圈滚道面上的开裂及翘皮现象是由于磨削裂纹引起的。通过调整磨削工艺,规范磨削操作,杜绝了磨削烧伤和裂纹。     

基于振动和声发射的滚动轴承故障检测

滚动轴承故障早期微弱特征信息的提取对于保障机械系统的正常运行具有十分重要的意义。鉴于单一类型传感器采集到的信息局限性,有时会造成诊断准确率较低。提出了一种将振动加速度与声发射两种检测信息融合的方法,并将其应用于滚动轴承故障的诊断。首先构建滚动轴承多传感器故障信息处理与融合的算法模型,随后基于滚动轴承故障实验平台与测试系统,获得滚动轴承典型状态的振动加速度和声发射信号,并对实验数据进行分析处理;最后,在此基础上,将振动加速度和声发射两种信号数据特征进行融合,完成对滚动轴承故障的诊断。研究结果表明,该方法对于滚动轴承故障模式的识别较为有效。     

轴承早期故障的小波包-自回归谱诊断法

叙述了小波、小波包理论,详细导出了小波包-自回归谱(WT-AR)的计算方法。将小波包和自回归模型结合起来,在机械故障诊断中实现了不同频道范围内,不同零部件故障信息分离和提取。并以挖掘机提升系统齿轮箱为例,说明该方法适用于轴承早期故障的诊断。     

小波变换在滚动轴承故障分析中的应用

采用离散小波变换对滚动轴承进行故障诊断,通过对测试到的故障轴承的振动速度信号进行分析,分别绘出故障信号的频谱图,对结果进行分析比较表明,离散小波分析技术在滚动轴承内圈及滚动体故障特征频率提取方面有较大的优越性。     

阶梯形轴承内圈冷辗扩成形与模拟研究

通过对阶梯形环件的成形工艺进行研究,运用理论依据初步设计了模具和工艺参数,利用动力有限元法对阶梯形内圈的冷辗扩成形进行了模拟分析,为毛坯和部分工艺参数的优化设计提供了依据。     

基于无线数字技术的内圈多点测温方法

采用单片机及无线数字传输技术实现轴承内圈温度多点测试,成功解决了因信号有线传输无法对旋转的轴承内圈进行温度测试的难题,为研究轴承工作状况、轴承温度场提供了关键的测试手段。     

轴承套圈内径尺寸多参数检测设备

基于相对测量法,研制了一种轴承套圈内径尺寸多参数检测设备,该设备由计算机控制,同时采用2个传感器,可以根据需要一次测量多个不同的截面并自动显示结果.相比人工检测,该设备的测量采样点数多,测量精度高,操作方便,而且能够避免人工测量误差,减轻人工劳动量.     

基于小波包最优熵与RVM的滚动轴承故障诊断方法

为解决滚动轴承振动信号信噪比低和故障分类准确性不高的问题,提出了小波包最优熵和相关向量机相结合的故障诊断方法。首先采用小波包对采集到的信号进行信噪分离,寻找分解后信号的最优小波包节点熵;然后提取最优节点能量作为训练样本,对相关向量机的多故障分类器进行训练,实现轴承的智能诊断。试验表明,该方法可简单有效地分离噪声,并具有良好的分类能力,可以很好地应用于轴承故障诊断。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究

介绍了小波分析的基本理论,并将小波分析应用于轴承的故障诊断。通过对实验数据的分析和处理,提取出了故障特征,并准确地对故障进行了定位。这种方法取得了良好的诊断效果,适合于滚动轴承的故障诊断。     

基于分形和小波包理论的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障分形诊断的准确性,利用仿真信号对不同数据长度和不同信噪比下信号的盒维数和关联维数的差异进行对比,发现两种分形维对不同信号具有不同适应性;利用基于小波包分解能量图的特征信号强化技术,突出含噪轴承振动信号的故障信息特征,并对消噪前后振动信号盒维数进行计算和对比。分析结果表明,分形盒维数比关联维数更适用于分析含噪较重的信号;滚动轴承故障振动信号盒维数小于正常信号盒维数;相比原始信号,经小波包提取后不同类型故障振动信号的盒维数区分更为明显,诊断结果更加准确直观。     

TiCN金属陶瓷轴承套圈加工工艺研究

分析了TiCN材料特点 ,初步选定粒度为 1 60 # /1 80 # 的陶瓷结合剂氧化铝砂轮加工轴承套圈沟道 ;粗磨和精磨TiCN金属陶瓷轴承套圈端面以及内外径分别采用粒度为 1 2 0 # /1 40 # 和 1 60 # /1 80 # 的金属结合剂金刚石砂轮 ,并制定了金属陶瓷套圈加工工艺。     

利用多通道盲反卷积提取滚动轴承故障冲击信号

分析了滚动轴承振动信号的多通道盲反卷积模型.在实验室中利用最小均方盲反卷积算法,从测量信号中提取出滚动轴承故障冲击信号,实现了滚动轴承的故障诊断.     

低速滚动轴承故障诊断方法研究

低速滚动轴承结构和工作条件特殊,故障机理复杂,诊断难度较大。本文根据低速滚动轴承的故障特性,提出了利用应力波与小波分析进行低速滚动轴承故障诊断的方法。首先以低速运转Cooper轴承系列01B65 EX滚子轴承为例,建立了完好和故障低速滚动轴承的三维整体接触计算模型,运用有限元软件对其进行了比较全面、精确的分析,计算出外圈故障模型的最大应力和应变及各元件之间的接触应力,将发生故障前后的外圈外表面应力应变分布规律以及接触应力分布规律进行比较。然后在应力波实验分析的基础上,选择db6母小波、尺度j=4对实验所采集的数据信号进行小波变换,成功提取了外圈模拟故障的应力波信号特征频率。