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针对目前转子动平衡技术需多次试重起车的不足,研究了转子在无试重起车情况下进行动平衡的实用方法——一次加重平衡法.该方法综合采用了影响系数法和模态平衡法的思想,通过测取转子在选定测点及转速上的实际振动值,根据机组自身参数选取合适的配重及加重角度,使转子在选定测点及转速上的残余振动量达到要求.动平衡实例表明,该方法能有效地降低转子残余不平衡振动量,在转子现场动平衡中有广阔的应用前景. 相似文献
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高速磨削中的快速现场动平衡技术 总被引:9,自引:0,他引:9
本文研究高速高精度磨削中的快速现场动平衡技术。利用线性系统的基本理论对砂轮一主轴系统的不平衡响应进行了分析。论证了快速现场动平衡技术的基本原理并提出了一种实用的快速现场动平衡方法。平衡过程由预平衡和现场动平衡两个步骤构成。对一定安装条件的砂轮-主轴系统,通过预平衡测定不平衡量与轴承座振动幅值的比例常数及振动量相对于不平衡量的滞后角。利用测出的比例常数和滞后角,对高速磨削过程中出现的不平衡振动,可实现转子系统一次试加重的快速动平衡。可在数分钟内使转子的残余不平衡量降低至原始不平衡量的5%以下。实验表明该方法具有平衡精度高,平衡速度快,易实施的特点。 相似文献
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水轮发电机转子磁场不稳定、磁拉力不平衡,容易导致主引线状态异常,影响到整个水力发电系统运行安全,研究水轮发电机转子磁极主引线在线监测技术。确定水轮发电机不稳定磁场下,不平衡磁拉力是主引线故障状态的主要指标。采集磁拉力的数据,采用波阈值去噪算法进行数据去噪处理。结合模糊神经网络建立主引线在线监测模型,获取模型的概率密度分布,结合梯度下降法设定发电机转子磁极主引线异常阈值门限,从而实现水轮发电机转子磁极主引线在线监测。实验结果表明,该方法的查全率、查准率、平均监测精度较高,数据去噪处理效果好,主引线异常瞬时功率曲线与实际曲线非常接近,监测效果好,可以在主引线在线监测领域得到进一步应用。 相似文献
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转子类零件平衡校正通常是先经动平衡检测后,再在转子重心区域去重校正。由于传统钻削或铣削机械去重质量难以精确控制,致使转子平衡精度低、生产效率低。为了解决以上技术难点,基于预制平衡孔思路提出了一次增重精密平衡校正新方法。即在转子设计制造过程中,在转子上先提前设置N个圆周均布平衡孔;经转子动平衡测试后,确定其中两个平衡孔为配重孔;再利用平面平衡力系方程,计算出两个配重物质量;最后利用天平精密称取配重物,分别组装到两个配重孔中即可。该方法只需精密称量一次增重组装即完成转子精密平衡校正,不需要再进行钻削或铣削去重,易于实现量化生产。经超硬磨料高速砂轮平衡校正试验测试,证明其平衡校正效果明显。 相似文献
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转子质量不平衡和弓形变形是引起旋转机械振动故障的两个最重要因素,研究柔性转子动平衡特性对抑制旋转机械的振动起到了关键作用。通过对DH5957转子轴承系统动平衡实验,在对转子系统进行传统的质量不平衡分析的基础上进一步分析了转子系统弓形变形,基于传递矩阵法得到了转子轴承系统的质量不平衡影响系数和弓形变形影响系数;利用转子影响系数和低速转子响应计算得到了一阶临界转速转子多个平衡面所需的校正不平衡量,并将该校正不平衡量等效到一个平衡面上,进而通过实验在该平衡面施加配重进行转子平衡。通过对实验数据的分析表明:该转子在一阶临界转速下振动响应衰减至21.1%,挠性转子平衡周期也相应地降低至一次试重;转子并能够在其一阶临界转速下平稳过渡。 相似文献
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高精度现场动平衡智能测试系统的开发与研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用锁相环32倍频与50倍频技术实现对各种转速转子现场动平衡的精确测试。通过转速基准信号锁相环32倍频做A/D采样触发源,实现对不平衡振动信号硬件同步整周期采样;通过采用中心频率的自适应带通滤波器以及自适应量程转换电路,实现对现场复杂干扰情况中不平衡特征信号的提取。测试结果表明:系统能够实现对不同转速转子现场动平衡的精确测试。 相似文献
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<正> 一、热稳定试验的目的汽轮机转子或主轴的热稳定试验,又叫热试验、热跑试验或热变形试验。试验的目的是:通过测定转子或主轴在工作温度或稍高于工作温度条件下的变形大小(即径向挠度的大小),以检验其高温状态(工作温 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2017,(6)
在轴承转子系统中,为提高转子的旋转精度,对系统进行了主动控制。基于柔性铰链可倾瓦轴承建立了轴承转子系统轴心轨迹和轴瓦摆动的计算模型,在考虑系统惯性和非线性油膜力的基础上,计算了转子在不平衡响应下的非线性轴心轨迹和轴瓦的摆动规律,并提出了一种振动的主动控制方法。仿真计算结果表明,转子的不平衡载荷是转子产生周期性振动的重要因素。通过在轴瓦的瓦背施加力,控制轴瓦的摆动规律,可以抵消转子不平衡载荷引起的振动。通过主动控制,转子振动明显减弱,极大得提高了转子的旋转精度。 相似文献
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针对转子不平衡振动信号非平稳性并伴随较强环境噪声的特点,提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)和改进希尔伯特-黄变换相结合的故障特征提取方法。该方法采用FastICA法去除环境噪声等因素对于故障特征提取精度的影响,再利用自适应白噪声总体平均模态分解方法将故障信号分解为一系列固有模态函数(IMF),并采用基于相似性评估的虚假IMF选择算法将与故障信息无关的虚假IMF分量剔除,从而保证故障信息提取的准确性和有效性。通过仿真分析证明了所提方法的有效性,并且实际试验表明:该方法可有效提取转子不平衡信号的故障特征,为该类故障的诊断提供了一种切实可行的方法。 相似文献
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