船舶动力与传动装置润滑油状态监测

针对目前舰船动力系统故障定位难、预判不准确的现状,提出了一种应用于船舶动力与传动装置的油液在线监测技术。通过分析舰船动力系统的故障源,阐述了船舶动力与传动装置滑油状态监测的内容,包含油液黏度检测、油液水分检测与油液金属磨粒检测。结合黏度、水分与磨粒检测原理,设计了滑油状态监测试验。通过实船试验,验证了油液在线监测技术在船舶动力与传动装置状态监测中应用的可行性和有效性。     

油液在线监测技术研究进展

油液在线监测技术是机械故障智能诊断的重要发展方向,传感器作为其关键元件,发挥着重要作用。对油液在线监测的粘度传感器、水分传感器、磨粒传感器以及多传感器集成的国内外研究进展进行了介绍。从电磁法、静电法、电感法、图像识别几个方面对磨粒测量与分析的国内外研究进行了介绍。提出了现阶段存在的不足,对油液在线监测的未来发展之路进行了展望。     

电涡流式油液磨粒监测传感器的研究

近年来,油液监测技术领域的研究和开发的热点集中在油液在线监测方法上。为此提出一种电涡流式基于PCB平面线圈传感器的油液磨粒监测方法,首先通过电磁仿真软件Maxwell进行平面线圈的电磁仿真,获得最优PCB平面线圈的结构设计;然后采用电桥法设计了传感器测量电路,运用模数转换原理设计了信号调理电路;最后制备了此传感器。经过试验,其结果表明:该传感器具有良好的线性度及灵敏度。该研究为微型传感器加入油液磨粒监测技术提供一种可行的方法,不仅缩小了传感器体积,而且降低了监测成本。     

油液在线监测系统中的磨粒图像处理

为了提高油液污染度分析和磨粒识别的准确率,在对油液在线监测系统中的磨粒图像特点深入分析的基础上,给出了磨粒图像处理和目标提取的主要流程;分析了磨粒图像模糊退化模型,研究了基于微分图像自相关的磨粒图像模糊尺度计算方法;提出了基于差值图像粗分割和Otsu算法相结合的磨粒图像分割方法.实例分析结果表明:提出的方法对磨粒图像处...     

基于RBF和优化Wiener模型的轴承剩余寿命预测

针对滚动轴承寿命准确预测缺乏表征其健康状态的可靠退化指标的问题,提出径向基(RBF)神经网络及带有漂移参数的维纳(Wiener)模型进行剩余寿命预测。首先,使用小波包奇异谱熵提取轴承振动信号初始特征;其次,利用早期无故障样本特征和失效样本特征训练RBF神经网络模型,将已提取特征全寿命数据输入到RBF神经网络模型,计算隶属度,作为轴承退化指标;最后,根据滚动轴承的退化轨迹,选择不同Wiener模型进行退化建模,根据AIC信息准则和对数似然值选择合适的模型,利用极大化轮廓似然函数在线更新模型参数,预测轴承寿命。结果表明,所提出的轴承退化指标能够表征健康状态,基于该退化指标的Wiener模型能够准确预测轴承的剩余寿命。     

在线磨粒监测传感技术的研究现状与发展趋势

介绍了现有的在线磨粒监测传感技术,对每种传感器的原理及应用中存在的问题进行了综述,并根据在线磨粒监测技术的现状,提出了对今后此类传感器发展趋势的没想。     

在线磨粒监测传感器技术的研究现状与发展趋势

介绍了现有的在线磨粒监测传感技术,对每种传感器的原理及应用中存在的问题进行了综述,并根据在线磨粒监测技术的现状,提出了对今后此类传感器发展趋势的没想。     

基于变分模态分解和支持向量机的滚动轴承品质评估

针对滚动轴承品质评估过程中振动信号代表性特征提取不充分且模式识别方法精度低等不足,提出了基于变分模态分解(VMD)和支持向量机(SVM)的滚动轴承品质评估方法,首先,对3个品质等级的轴承样品进行振动信号的采集;其次,计算滚动轴承振动信号的有效值、峰值和峭度值3个时域指标(TDI),并采用VMD方法将信号分解为4个有限带宽模态函数(BIMF),并分别计算其排列熵(PE)值;最后,将3个时域指标和4个排列熵值共计7个特征作为SVM的输入变量构建轴承品质等级预测评估模型.实验结果表明:与TDI–PE–SVM模型相比, TDI–VMD–PE–SVM轴承品质评估模型更优,识别率由83.33%提高到93.33%, VMD方法有效地提高了振动信号的分辨率,有利于轴承振动信号细节特征信息的提取.     

基于CAN总线的轴承疲劳寿命网络监控系统

介绍了基于CAN总线技术的轴承疲劳寿命网络监控系统,给出了系统的组成和结构,并对系统功能及软件实现方法进行了讨论。该系统利用计算机技术和自动检测技术对轴承进行在线监测;通过采集轴承的振动信号和温度信号获得大量数据,利用这些数据采用时域和频域相结合的方法,对轴承进行故障诊断。这种方法在生产现场应用以后,改变了轴承波劳寿命试验以往靠人工察看轴承温度和凭人耳听觉来判断轴承疲劳点出现的试验状况,为轴承生产提供了更加准确的数据,使轴承疲劳寿命试验水平大大提高。     

基于KNN的水轮机组轴承监测与故障诊断

为了对水轮机组轴承进行实时监测并对其故障进行诊断,提出一种基于KNN算法的水轮机组轴承的故障诊断算法与监测系统。首先,介绍了传统的KNN算法,其次引入故障识别球,对KNN算法进行优化,使其更适用于水轮机组轴承故障诊断,并对故障样本数据集进行增强和优化;然后,根据水轮机组轴承运行状态能够通过在线油液特征来反映,构建在线油液特征检测系统;最后,通过故障样本数据集对优化后的算法进行验证,并使用设计的监测系统对水轮机组轴承的运行状态进行了一个月的实时监测。结果表明：优化后的KNN算法具有可行性与自适应性,对故障识别诊断的准确率高达0.98;监测系统运行稳定,能够对水轮机轴承进行实时监测,及时对异常数据进行获取与识别,并给出故障诊断报告与检修意见。     

基于虚拟仪器技术的炼钢转炉传动机构在线监测与故障诊断系统

目前,炼钢厂对炼钢转炉的传动机构--耳轴轴承的监测手段比较落后,定期更换耳轴轴承的方式也有不少弊端;虚拟仪器(Virtual Instruments)是计算机系统与仪器系统技术相结合的产物,最常用的开发平台为美国国家仪器公司(Natinal Instruments)的LabVIEW;开发了一套基于LabVIEW 7.1的炼钢转炉传动机构在线监测与故障诊断系统,该监测系统能够获取和记录耳轴轴承振动信号和轴心位移信号,在时域和频域进行全面分析,具有显示、报警、诊断分析和历史数据查询等功能;系统已在某钢厂投入试运行,效果良好.     

弧形钢闸门在线监测及健康评估系统设计和应用

水工金属结构是水利水电工程的重要组成部分,为满足水工金属结构数字化运维的需求,以峡江水利枢纽工程的弧形泄水闸为例,利用现代传感技术和仿真技术,建立了水工金属结构在线监测及健康评估系统,实现了泄水闸结构应力、振动、运行姿态、液压启闭机振动和液压油清洁度等参数的在线监测,并建立设备健康评价指标和模型,实现了健康状态的评估。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断系统的研究

针对机械设备滚动轴承的振动特性,研究一种优化的小波变换算法,并将其投入到滚动轴承的故障诊断中。对小波进行分解,以及阈值的选取方面进行技术性的研究,提高信噪比,提高故障诊断的精确性。在系统服务层上,使用Web开发技术开发基于B/S结构的在线监测系统,实现机械设备滚动轴承的远程监测、诊断管理。     

一起500千伏变压器多维状态监测与故障诊断

为了提升变压器故障诊断水平并有效实现状态检修,本文针对一起500千伏主变压器内部潜伏性故障案例介绍了利用多种在线监测、离线检测等手段与故障诊断方法快速准确查找出变压器故障原因及位置。它通过采用油色谱检测、变压器振动及声音检测、容性设备在线监测、变压器局部放电检测、带电测试等多维状态监测技术开展变压器状态评价及故障诊断,并帮助实现对主变压器内部故障的准确定位和制定状态检修策略。该主变在通过状态监测及故障诊断后实现隐患故障快速准确定位,并通过紧急处理重新恢复正常运行状态,从而避免一起重大设备事故发生。结果表明,应用变压器油溶解气体色谱分析检测技术,可通过排除法准确地判断变压器故障性质和严重程度,它是早期发现变压器潜伏性故障特别有效的方法。同时,采用基于交叉小波的变压器振动信号特征量提取方法分析评价结果表明,变压器铁芯发生接地故障后其振动信号存在大量50赫兹谐波分量。借助振动及声音检测技术,能够有助于变压器故障诊断及准确定位,提高设备状态检修效率。     

滚动轴承质量管理系统的设计与实现

滚动轴承质量分类是滚动轴承产品质量控制的重要环节,构建滚动轴承在线质量管理系统对滚动轴承质量控制有着积极促进作用。在彻底调研分析滚动轴承质量分类的各项需求后,拟定了主要技术路线,搭建了系统总体架构,并对样本学习算法在滚动轴承质量检测中的应用场景进行了深入的介绍。系统能够帮助企业有效把握产品质量变化趋势,并实时监控产品质量。     

基于嵌入式的润滑油特性在线监测与分析系统

润滑油油液的品质对电厂机械设备的稳定运行有着重要的影响。传统的人工抽检方法又具有一定的局限性,基于此开发了一套嵌入式润滑油油液特性在线监测分析系统。该系统可实时在线监测润滑油的粘度、温度等参数信息,并通过实验对该系统的功能与可靠性进行了验证。     

小型嵌入式机械监测系统的研制

为了满足现场旋转机械振动状态监测的实时性要求,介绍了一种基于WindowsCE的小型嵌入式监测系统的设计,首先介绍了系统的硬件选型、系统软件的选择和定制及监测系统应用软件的实现,然后,着重研究了嵌入式监测系统应用软件开发技术;如传感嚣技术、数据采集技术、数据处理厦谱分析技术,并对机械远行状态进行分析。     

润滑油液污染颗粒监测系统与实验研究

在分析了油液污染产生的原因及其对机械设备的危害的基础上,利用油液中悬浮颗粒对光线的吸收,结合光纤传感系统的优点设计了油液光纤监测系统,并对其原理进行了介绍。实验结果表明:该系统可以在一定程度上检测油液的污染度,在机械设备的实时在线监测中具有一定的应用价值。     

轴承振动信号采集分析系统设计与实现

准确采集振动信号信息是轴承故障诊断的关键,利用传感器采集振动信号数据,经A/D转换后传输至STM32微控制器,STM32控制Wi-Fi模块将数据发送至PC,采用局部均值分解(LMD)方法对采集的振动数据进行分析处理,实现对滚动轴承运行状态的远程监控.实验结果表明:系统能够对滚动轴承振动信号进行精准采集和分析,传输性能好、速度快,适合在工业行业推广使用.     

滚动轴承振动信号无线采集系统设计

针对滚动轴承振动信号有线监测系统存在现场布线不便的问题,设计了一种滚动轴承振动信号无线采集系统。该系统采用加速度传感器MMA7260采集滚动轴承振动信号的X、Y、Z轴向加速度信号,由无线射频收发芯片nRF9E5将该信号传输到PC机进行信号分析与处理,实现了滚动轴承振动信号的采集和短距离无线收发功能。实验结果验证了该系统的有效性。