轴心轨迹的测试分析法

在用“李萨育”图形评定主轴回转精度方面,国内外学者进行了大量的试验研究, 但通常这些“李萨育”图形直观上所表示的主轴回转轨迹只是个错觉,它与实际运动完全不一样。要用“李萨育”图形来表示主轴的真实轨迹,必须知道:(1)“李萨育”图形的基圆中心与半径;(2)基圆与图形上各点对应关系。本文提出的测量分析系统满足了这二个条件,所以可得到主轴的真实运动轨迹.     

车削状态下主轴轴心轨迹测试技术的研究

研究了车削状态下进行主轴轴心轨迹在线测试的问题,搭建了适用于工业现场的主轴轴心轨迹测试系统。通过该测试系统,分析了主轴在空载、夹持工件及车削状态下的主轴轴心轨迹的变化情况。实验表明,该测试系统能够准确分离主轴的圆度误差和主轴轴心轨迹,通过测得的轴心轨迹图,可以分析主轴在不同工况下的主轴振动情况,进行机床主轴的故障评估以及建立故障自动识别系统。     

弹性转子的轴心轨迹

研究了非线性弹性转子 -轴承系统的轴心轨迹 ,认为对称不平衡转子是连续弹性轴 ,它两端支撑在滑动轴承上 ,油膜反力采用非线性短轴承模型。推导出了系统的非线性运动方程 ,所求方程的近似周期解即为轴心轨迹。给出在某些参数下轴迹的数值计算结果     

旋转机械轴心轨迹的自动识别

研究了轴心轨迹图形的自动识别问题，包括轴心轨迹的形状、进动方向和稳定性，提出了利用图形的不变性矩特征的识别技术，构造了基于不变性特征矩的特征向量，定义了特征矩向量之间的距离，提出了置信度的度量方法。仿真与实验结果表明，该方法可以有效地识别常见的轴心轨迹，并收到了良好的效果     

Holland轴心轨迹计算方法的改进

Holland建立的轴心轨迹计算方法中,在轴心作向心运动时,历来不计挤压油压的影响,这是不精确的。本文推荐了向心运动时挤压承载能力的计算公式,提出随之而必须区分的各种运动状态,改进了不同运动状态下相应的判别条件,并估计了在电子计算机上计算时判别条件可能产生的误差。据此,便可以在考虑向心运动挤压油压的条件下进行动载轴承轴心轨迹的计算。     

基于小波变换的轴心轨迹特征提取

回转机械的轴心轨迹包含着反映其运行状态的丰富信息，但由于各种噪声干扰严重，使轴心轨迹非常杂乱，难以从中得到有用信息。本文将小波变换用于提纯轴心轨迹，剔除干扰，提取故障特征，取得了良好的效果     

静压主轴轴心轨迹的主动控制

为实现活塞椭圆销孔加工的新方法,需要主轴轴心沿着期望的小椭圆轨迹运动。对一种液压伺服回路系统进行深入研究,利用回路中的电液伺服阀来主动控制轴心的运动轨迹。首先建立主轴的动力学方程,并联立雷诺方程、流量连续性方程及承载力公式,获得了轴心运动坐标与电液伺服阀控制参数的定量关系。最后利用MATLAB软件得到轴心运动轨迹为椭圆时,伺服阀的控制参数及静压油腔的压力参数,这为活塞椭圆销孔精密加工新方法的后续实现奠定了理论基础。     

动载滑动轴承轴心轨迹计算的改进

在工程中对动载滑动轴承轴心轨迹的计算方法,目前仍广泛采用Hahn,Holland等教授所提出的计算方法。这些方法的计算结果与轴承的实际情况差异较大。本文提出一种包含轴系惯性项的动力学计算方作,并给出示例。计算表明采用这种计算方法的结果能够更为完满地解释动载滑动轴承的工作状况。     

基于FFT的虚拟式轴心轨迹分析仪

提出了一种基于FFT的虚拟式轴心轨迹分析仪的原理及实现方法,这一方法充分发挥利用了虚拟仪器技术的特点,采用FFT技术对相互垂直的两个振动信号进行频谱分析,进而实现轴心轨迹的分解、轴心轨迹的选频合成和轴心位置分析。成功地开发出了低成本虚拟式轴心轨迹分析仪。     

分形参数对轴心轨迹的影响

研究了分形参数对轴承轴心轨迹的影响.通过表面粗糙度理论综合均方值与分形参数的关系,把分形参数引进轴心轨迹的计算中,研究了分形维数和特征长度对轴颈位置分量和轴心的影响.研究表明： 分形维数和特征长度对轴颈位置分量产生一定的影响; 随着分形维数的增加,轴心轨迹逐渐向轴承中心靠近,但随着分形维数的继续增加,可能存在一个影响它们的极限分形维数,从而使轴心轨迹几乎保持不变,而特征长度对轴心轨迹影响不大.     

基于傅立叶描述子自动识别轴心轨迹

提出了一种基于傅立叶描述子的轴心轨迹表示方法,证明了该方法描述轴心轨迹的尺寸、平移和旋转变换的不变性。得到了旋转机械典型故障模式轴心轨迹的傅立叶描述子,并分析不同故障模式的傅立叶描述子之间的区别及其致因。研究表明本文提出的傅立叶描述子对轴心轨迹具有良好的表征能力,具有算法简单,与测振传感器的种类、测试条件无关的特点。该方法的表述和故障机理相关,具有很强的物理背景。实测数据表明,该方法和智能分类算法结合使用对轴心轨迹形状具有较高的自动识别精度。     

旋转机械轴心轨迹特征提取技术研究

轴心轨迹是表征旋转机械运转状态的重要特征，目前轴心轨迹识别局限于人机对话模式，并且只对轴系故障进行初步识别，不能实现对故障细节的描述。针对这个问题，研究了轴心轨迹的自动识别方法，主要研究了轴心轨迹与转子故障严重程度的关系，提出通过特征定量化对同类故障的不同图形进行分类，引人交叉点和圆环数作为特征指标，并通过仿真分析，取得了良好效果。     

基于图像处理方法的轴心轨迹识别方法

提出一种根据轴心轨迹几何特征和不变矩特征的轴心轨迹识别方法.由于利用了直观的图像特征,使得识别的结果更加明晰.     

小波神经网络在轴心轨迹识别中的应用

采用一种小波神经网络对轴心轨迹进行识别,为系统的进一步诊断提供了辅助信息。针对小波神经网络训练中出现的问题,引入了遗传ＢＰ算法解决。对小波神经网络的识别结果和ＢＰ网络作了比较。     

一种模仿人眼的汽轮机轴心轨迹识别方法

针对轴心轨迹图像的特征不易提取,传统基于图像处理的轴心轨迹识别方法普遍存在信息提取不全面、形状表征不准确、特征向量与形状映射关系不明确等问题,提出了一种模仿人眼的轴心轨迹识别方法。该方法首先模仿人的眼睛来提取轴心轨迹结构、区域和边界3方面最直观有效的信息;然后,通过有效信息的全面集成完成形状的综合准确表征,使特征向量与形状之间的对应关系足够明晰;最后,通过反向传播(back propagation,简称BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,简称RBF)神经网络和概率神经网络(probabilistic neural network,简称PNN)实现汽轮机轴心轨迹的自动识别。实验表明,提出的轴心轨迹识别方法简单、高效、准确。     

机床主轴纯径向跳动的轴心轨迹分析

首先指出机床主轴产生纯径向跳动的原因是轴承以及主轴颈存在形状误差，然后建立了当机床采用滑动轴承时主轴纯径向跳动的轴心轨迹数学模型，并对这一模型进行理论分析，得到以下结论：轴心轨迹为类椭圆，其长轴是短轴的两倍，旋转频率是主轴旋转频率的两倍。     

轴心轨迹象限面积向量的轴承特征参数提取

提取各典型状态下轴承轴心轨迹象限面积向量的信息熵,和多周期面积向量的重合度以及重合度标准差,分析在不同象限划分下,各特征参数对状态的敏感程度,通过改进特征参数计算方法,提高对状态的灵敏度.结合实验给出改进前后特征参数值与轴承状态的关系曲线,分析参数选择、象限划分及重合度计算方法在状态划分中的重要作用.     

应用广义谐波小波提纯转子轴心轨迹

将二进谐波小波推广到广义谐波小波后,能够对信号的任意频段进行分析,且能够保证信号经过广义谐波小波变换后其频率分辨率保持不变.利用广义谐波小波的这一优点,对某一或某几个频段进行细化分析.利用广义谐波小波对某试验台具有不平衡故障的转子轴心轨迹信号进行谐波小波滤波,提纯后的轴心轨迹呈椭圆形,这与转子不平衡故障状态相符.应用实例说明,广义谐波小波有良好的滤波效果.     

用轴心轨迹／位置诊断机器故障

用轴心轨迹／位置诊断机器故障四川化工总厂汪家铭旋转机械转轴径向振动的测量通常采用带有键相器的两个互成９０°安装的非接触式位移探头，测量轴承与转轴的间隙电压信号。这种信号包括交流ＡＣ和直流ＤＣ两部分，其中交流信号是转轴振动的动态信号部分，表示转轴的径向...     

旋转机械轴心轨迹信号的复数小波分析

提出了一种利用复数小波变换分析转子振动轴心轨迹信号的方法,通过分析小波尺度与振动倍频间的关系,使得观察某一尺度上的小波幅值就相当于考察一定频率范围的周期谱图,对典型非线性故障轴心轨迹信号的分析揭示出,摩擦故障时高频振动地时－频域上呈现出非均匀间歇现象,而轴裂纹时的高频振动是均匀间歇地出现,且周期与旋转基频相同,因此该方法可以直观地识别故障的细节性特征,有望形成一种新的、有效地监测诊断技术。