滑动轴承-转子系统油膜失稳参数影响分析

该文以单跨双盘转子系统为研究对象,针对滑动轴承在高转速时容易出现的油膜失稳问题,建立了考虑陀螺影响的转子系统集中质量模型,含油石墨轴承和滑动轴承分别采用弹簧-阻尼模型和短轴承非线性油膜力模型。在给定转速下考虑两种不同载荷工况（工况1,2分别表示两圆盘偏心同向和反向）,分析了转子的偏心距、轴承间隙、润滑油黏度、轴承长径比对系统振幅的影响。研究结果表明：工况1出现第1阶油膜失稳,工况2同时出现第1阶和第2阶油膜失稳;各参数在低转速(3200 r/min)时工况1和2系统振幅变化规律基本一致;在较高转速(5000 r/min和10000 r/min)时,系统振幅在工况2的情况下较工况1大;在高转速(13000 r/min)时,两种工况下系统振幅都存在较多突变点。     

滑动轴承油膜涡动与油膜振荡的相关知识

详细介绍了滑动轴承的振动种类,并通过学习滑动轴承油膜涡动及油膜振荡的故障机理,总结出了油膜涡动油膜涡动及油膜振荡的故障特征。     

基于循环统计量分析方法的我国干线轨道谱研究

轮轨相互作用产生的振动信号，二阶统计特性呈现周期性，是循环平稳信号，本文利用循环平稳统计理论，分析了二阶统计量循环自相关函数和循环谱密度的特性，将其应用于轨道谱特性的研究，并与传统的方法进行比较，显示其在轨道谱数据处理中的优越性。     

基于循环统计量分析方法的我国干线轨道谱研究

轮轨相互作用产生的振动信号 ,二阶统计特性呈现周期性 ,是循环平稳信号。本文利用循环平稳统计理论 ,分析了二阶统计量循环自相关函数和循环谱密度的特性 ,将其应用于轨道谱特性的研究 ,并与传统方法进行比较 ,显示其在轨道谱数据处理中的优越性。     

求滑动轴承非线性油膜力的加权有限元方法

基于流体润滑的变分不等方程理论,提出加权有限元方法求滑动轴承非线性油膜力。选择了适当的权函数后,可用一维单元来逼近二维问题,且极少的单元划分即可达到相当高精度。采用一维线性元离散化的系数矩阵为对称三对角阵,可通过修正的追赶法,无需迭代直接求得满足离散变分不等方程的解。计算结果表明,与二维有限元方法相比,算法可达到千分位精度,而计算时间大为缩短。     

基于二阶循环统计量的近场声全息试验研究

传统近场声全息技术的重建结果不能准确反映循环平稳声场的调制特性。因此,利用循环自相关函数的解调性能来提取声场的特征循环频率,然后通过循环维纳－辛钦关系来获取循环谱密度,将循环谱密度取代声压谱作为平面近场声全息的声场重建物理量。试验研究表明,此方法可准确提取循环平稳声场的特征频率,重建结果可清晰直观的突出声场的本质特性。     

紊流滑动轴承油膜承载力的近似解

随着旋转机械向高转速、大功率方向发展,作为支承的滑动轴承越来越多地工作在紊流工况。为了能够快速准确地分析其润滑性能,给出了基于Sommerfeld和Ocvirk数的一种有限长紊流滑动轴承非线性油膜承载力的近似解析表达式。通过采用多参数摄动原理对有限长紊流滑动轴承润滑的Reynolds方程进行了求解,计算得到了滑动轴承的油膜承载力,并与有限元法计算的结果进行了比较,验证了基于多参数摄动原理求解紊流滑动轴承承载力近似解析方法的正确有效性。在此基础上,分析了偏心率、宽径比对滑动轴承的轴承承载力以及压力分布的影响。计算结果表明该近似解析方法适用于求解各种宽径比轴承的油膜承载力,尤其在较大的偏心率和载荷范围内适用。     

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取了影响产品舒适性的特征信号,并以其功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用了二阶循环统计量循环自相关功率谱密度函数对平稳信号的解调特性,对产品振动信号的循环功率密度谱切片图进行了分析,得到了隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出了缺陷频率点。利用缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。     

滑动轴承油膜力的变分不等求解及应用

基于变分不等方程,采用针对性的快速直接算法,通过一维线性代数方程的求解,快速而准确地求得滑动轴承非线性油膜力.最后应用该方法分析Jeffcott转子-滑动轴承系统的非线性动力特性,效果良好.     

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取影响产品舒适性的特征信号,并以其对应的功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用二阶循环统计量循环谱密度函数的解调特性,对产品振动信号的循环谱密度函数切片图进行分析,得到隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出缺陷频率点。依据缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。     

薄膜润滑径向轴承特性分析

薄膜润滑轴承的特性远不同于常规轴承，在考虑间隙对润滑剂产生的影响后，润滑剂的特性将发生较大的变化。由于这种变化，薄膜润滑的特性才被广泛地研究和重视。文章应用等效粘度修正模型对径向滑动轴承进行了性能分析,对无限宽轴承可得出压力计算的解析表达式,从而可精确地计算轴承的性能。     

基于信息融合和广义循环互相关熵的电机轴承故障诊断

针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法.首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和广义循环互相关熵谱密度的计算公式;然后给出了电机轴承故障诊断步骤;再利用轴承外圈故障仿真信号,分析了轴承...     

基于噪声辅助信号特征增强的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承振动信号特征提取在滤除干扰噪声的同时会将部分有用信号滤除,造成特征信号丢失的问题,提出了一种基于噪声辅助信号特征增强的滚动轴承早期故障诊断方法。采用广义多尺度排列熵筛选准则筛选振动信号,并通过粒子群优化算法优化Duffing振子系统参数,实现Duffing振子系统、输入信号与噪声间的最优匹配,从而提高随机共振效果,将部分背景噪声能量转移到滚动轴承早期微弱故障信号特征上,实现了早期微弱故障信号特征的增强。将所提方法应用于滚动轴承全寿命状态早期故障诊断,并与基于VMD的自适应形态学方法相比较,结果表明了该方法的有效性和可行性。     

滚动轴承故障诊断的多重超阶分析方法

多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)可以获得能够表征信号内在动力学机制的多重分形谱,但是在提取滚动轴承振动信号故障特征时存在参数接近、状态混叠等问题,导致分析结果易受信号噪声等因素干扰,影响分类精度。为解决此问题,提出了多重超阶分析(MF-SOA)的方法。该方法将极值增量方法引入了多重去趋势波动分析中,对时间序列进行取极值操作;然后计算并分析获得的极值增量序列的重分形特征,通过MF-SOA方法获得的特征可以更清晰地表现出序列的内部动力学机制。最后将所提出的方法应用于滚动轴承的故障诊断中。试验数据分析结果表明,该方法对于信号的不规则程度十分敏感,并且有效改善了MF-DFA方法的缺陷,对于模式相近的故障类型有更优的区分度,提高了滚动轴承故障诊断的精度。     

轴承故障交叉项时频诊断方法的研究

在分析调幅信号Wigner-Ville交叉项分布特征的基础上,提出了使用交叉项"虚互谱能量"诊断调幅型机械故障的新方法,并利用设计的带通核函数,提取交叉项"虚互谱能量",最后使用具有调幅故障的轴承冲击共振滤波数据,验证了方法在实际应用中的有效性.     

轨道不平顺非均匀采样信号分析

目前的轨道谱分析是基于用等间隔采样数据描述轨道不平顺特征,而机车实际运行速度的变化必然导致采样的非均匀性,传统的谱分析方法必然产生原理误差。为提高非均匀采样信号分析的准确性,研究了平稳随机过程非均匀采样序列,导出了非均匀采样信号的功率谱表达式,应用该表达式分析了采样间隔服从正态分布的非均匀采样情况,证明了非均匀采样信号功率谱表达式包含了均匀采样这种特例,涵盖了经典理论,验证了新公式的正确性,并提出了进行轨道谱分析时用于求取功率谱表达式中所含有的采样间隔的概率密度函数等统计特征量的方法。     

结合VMD和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取

针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳性特点,提出了一种结合变分模式分解(VMD)和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取方法。利用VMD良好的非平稳信号分解能力将轴承振动信号分解成有限个平稳的本征模式函数(IMF)分量,然后对各IMF分量进行相空间重构,在重构的相空间内建立Volterra自适应预测模型,根据类内类间距准则对模型参数进行优选,用于描述轴承振动信号。对4种状态的滚动轴承振动信号进行了分析,优选的特征参数表现出较好的分类性能。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号中的非线性和非平稳特征,从而提高滚动轴承故障诊断精度。     

Characteristics of carbon fiber phenolic composite for journal bearing materials

Journal bearing materials are required to have special characteristics such as compatibility with rubbing interface materials, embeddability for particles and wear debris, conformability to accommodate misalignment, thermal and corrosion resistance. Although white metals or babbitt metals used in most journal bearing have almost the required characteristics, they have possibility of seizure between the bearing material and the journal when the oil film is broken.

In this study, a hybrid composite journal bearing composed of carbon fiber reinforced phenolic composite liner and metal backing was manufactured to solve the seizure problem of metallic journal bearing materials because the carbon fiber has self-lubricating ability and the phenolic resin has thermal resistance characteristics. To estimate the wear resistance of carbon fiber phenolic composite, wear tests were performed at several pressures and velocities. The oil absorption characteristics, coefficient of thermal expansion, strength and stiffness of the composite were also tested. Using the measured stiffness values, the thermal residual stresses in the composite were calculated to check the reliability of the composite journal bearing.     

An active learning Kriging model combined with directional importance sampling method for efficient reliability analysis

In this paper, the active learning Kriging model (ALK), which has been studied extensively in recent years, has been expanded by combining with the directional importance sampling (DIS) method. The directional sampling method can reduce the dimensionality of the variable space by random sampling or interpolation in the direction of vector diameter, which can improve the efficiency of reliability analysis. It is especially suitable for the surfaces whose limit state is spherical or near-spherical. By introducing the control coefficient and constructing the directional importance sampling density function, the sampling efficiency can be further improved in the design point domain. A novel reliability analysis method called ALK-DIS method is proposed. The greatest advantage of the proposed method is its ability on great computational efficiency and dealing with small failure probability problem In addition, due to the excellent performance of directional sampling method in dealing with multi-failure model reliability problems, the ALK-DIS method has the advantage of being applied to system reliability analysis in this paper successfully. The applicability, feasibility and efficiency of the proposed method are proved on examples which contain linearity equation, non-linear numerical example, non-linear oscillator and system reliability engineering problems.     

基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究

针对发动机缸盖振动信号信噪比低的问题,提出了基于多尺度主元分析的故障特征增强方法。将缸盖振动信号小波包分解后,利用主成分分析对所有子带系数进行坐标变换,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为发动机故障的特征向量。仿真信号验证了本文所提算法对微弱冲击信号的增强能力,与支持向量机结合用于发动机十一种故障的诊断实例表明,故障分类准确率可达到98.76%。