稀疏自编码深度神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对目前滚动轴承故障诊断主要采用监督式学习提取故障特征的现状,提出了一种基于稀疏自编码的深度神经网络,实现非监督学习自动提取滚动轴承振动信号的内在特征用于滚动轴承故障诊断。首先,将轴承故障振动信号的频谱训练稀疏自编码获得参数;然后用稀疏自编码获得的参数和轴承振动信号频谱的频谱训练深度神经网络,并结合反向传播算法对深度神经网络进行整体微调提高分类准确度;最后用训练好的深度神经网络来识别滚动轴承故障。对正常轴承、外圈点蚀故障、内圈点蚀故障和滚动体裂纹故障振动信号的分析结果表明:相比反向传播神经网络,提出的深度神经网络更能准确的识别滚动轴承故障类型。     

基于短时傅里叶变换的滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位研究

针对滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位困难问题,对存在单一点蚀故障的滚珠丝杠副进行了研究,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位方法,通过理论分析确定了针对滚珠丝杠副振动信号STFT理想的窗函数及其参数。利用STFT分析了滚珠丝杠副仿真与实验振动加速度信号,根据丝杠滚道出现故障时的频率响应特性以及信号瞬时频率随时间的变化,以瞬时频率为特征确定了故障位置。仿真与实验研究结果对比表明,STFT时频分析方法能够用于有效地识别出滚珠丝杠副的故障位置。     

减速器的可靠性计算(续)

5.滚动轴承轴承工作表面上开始出现进展性点蚀即为滚动轴承的极限状态,这是条件性正常故障。.滚动轴承选择可靠性指数的建议将在13节刚述轴承工作表面上开始出现进展性点蚀即为滚动轴承的极限状态,这是条件性正常故障。     

滚动轴承局部损伤故障动力学建模及仿真

针对实际齿轮箱轴承系统,建立了转子-故障滚动轴承-轴承座系统非线性振动模型,在模型中充分考虑了轴承间隙、滚珠与滚道的非线性接触力及变柔度VC振动.在此基础上,进一步建立了轴承外圈、内圈、滚动体局部损伤故障非线性动力学模型,并运用数值积分的方法进行了动力学仿真与分析.仿真分析结果验证了滚动轴承存在局部故障时的动力学特性,表明轴承局部损伤故障动力学模型的正确性.     

内滚道缺陷对滚动轴承刚度特性的影响研究

滚动轴承广泛应用于矿用电机等大型设备,在工况复杂多变、运行条件恶劣的情况下,长期高负荷运转会导致滚动轴承产生疲劳点蚀,在滚道表面产生缺陷,缺陷的恶化会影响设备的正常工作。针对内滚道存在缺陷的滚动轴承,将缺陷引起的附加位移加到轴承的弹性形变中,根据力学平衡方程,分析各滚动体的载荷分布,并建立内滚道存在缺陷的滚动轴承刚度模型,分析缺陷长度和深度对滚动轴承刚度特性的影响规律。结果表明,缺陷位于非承载区时,缺陷轴承的平均刚度和无缺陷轴承的平均刚度相等;当缺陷随着内圈的转动由承载区向非承载区移动时,轴承的平均刚度先减小后增大,且平均刚度的大小与缺陷的长度和深度负相关。     

减速器圆锥滚动轴承有限元分析

圆锥滚动轴承的精度、振动和可靠性对减速器的性能起着决定性的作用.其正常的失效形式是滚动体或内外滚道上的点蚀破坏.这种破坏是在齿轮安装、润滑、维护很好的条件下,轴承承受大量重复变化载荷而产生.出现点蚀破坏的轴承在大载荷、高转速情况下工作,将造成轴承发热和磨损,导致轴承过早失效.进行产品设计分析时,应用解析法建立的轴承力学模型必须对模型进行简化处理,造成解析分析误差太大.本文采用有限元分析软件,建立滚动轴承的有限元模型并加载求解,进行应力场分析.在计算出轴承的最大应力、应变后,利用软件的有限元分析功能和计算机图形学功能,显示三维应力等值面和位移等值面.     

木工平刨床振动特征的试验研究

对一台MB503A型木工平刨床进行振动测试和故障诊断工作，采用选点振动量级的动态测量方法对其刀轴部件、滚动轴承和底座系统进行了振动试验，得出相关的幅频、时域值和图谱。结合旋转机械的振动机理、特征和实际经验，判断出平刨床的刀轴部件存在不平衡和不对中故障、滚动轴承的内圈和滚球出现点蚀现象以及底座松动等振动故障。提出了主要的减振整改建议，为采用动态法提高木工机械的状态监测与故障监测水平提供了依据。     

EEMD样本熵在轴承故障SVM识别中的研究

滚动轴承故障支持向量机(SVM)智能识别的关键技术是故障信息的提取。由于小波变换和经验模态分解分别存在非自适应和模态混叠的缺陷,采用总体平均经验模态分解(EEMD)和样本熵来提取滚动轴承故障信息。实验中采集了3种工况和3种点蚀直径下的滚动轴承振动信号并进行小波降噪,降噪后信号用EEMD分解为若干个IMF分量,用样本熵表征主要分量的复杂性,同时设计了以EEMD样本熵作为训练和识别样本的SVM滚动轴承故障分类识别器。实验结果表明该方法在小样本的情况下能准确识别轴承正常和内圈、外圈、滚动体故障,并且随着样本数量增加识别准确性提高。     

轴承滚道砂带研抛装置

新的聚脂砂带的出现，为滚动轴承滚道的超精加工提供了一种新的方法——砂带研抛。为此，我们设计了轴承滚道精密砂带振动研抛装置，它由砂带传动机构，振动机构，加压机构三部分组成。该装置不仅使用方便，而且提高了轴承滚道超精加工的精度和生产效率，加工表面粗糙度可达Ｒａ０．０６３μｍ。     

矿井提升机主轴承的振动磨损可靠性分析

以提升机NCF18/600V主轴承为研究对象,针对滚动轴承随机振动系统参数和随机结构尺寸影响下的不确定性问题,开展了滚动轴承振动磨损可靠性研究。首先,基于滚动轴承点蚀故障动力学模型,结合Holm-Archard滑动磨损方程,建立了滚动轴承振动磨损模型;其次,将振动磨损模型以子程序的形式嵌入ABAQUS有限元软件中,实现了滚动体表面磨损深度及形貌的仿真;然后,联合使用拉丁化分层抽样技术和自适应Kriging代理模型,开展了滚动轴承振动磨损的不确定性量化研究;最后,使用高阶L矩可靠性方法开展了滚动轴承的振动磨损可靠性分析。对比滚动轴承正常磨损与振动磨损下的可靠度曲线表明,滚动轴承的振动不仅加剧了磨损的可靠性退化过程,而且增大了磨损的可靠度退化速率。     

尿素装置调节阀NS-HV-102阀杆断裂原因分析及改进应用

乌石化一尿素装置NS-HV-102调节阀阀杆连续断裂3次,其根本原因是该阀阀内部件设计结构不合理、导向结构不合理,造成配合间隙过大,直接造成振动致使阀杆断裂。     

应用循环平稳方法分离电机系统故障

采用定子电流法对电机及其拖动设备进行扭振监测与诊断时，电流信号中频率成分复杂，不仅包含故障频率还有工频及其他信号成分，使用传统的信号处理方法难以将故障频率成分从中分离出来，造成诊断不准确。采用循环平稳的方法对电流信号进行解调，以去除电流信号中的工频干扰，同时对故障频率进行分离，达到更准确识别故障的目的。数据仿真和现场试验的结果表明，采用该种方法能够去除工频成分和分离故障信息，提高了采用定子电流法进行故障诊断的准确性。     

大型工艺往复压缩机系统振动分析

对大型工艺往复式压缩机系统出现振动异常现象的原因进行分析,计算了不平衡力/力矩,在扰力矩计算的基础上对压缩机基础振动状况进行了分析;建立了压缩机-驱动电机轴系模型并进行了有限元模态分析,得到了轴系振动前六阶振型与相应频率;建立了气流脉动与管道系统振动分析的有限元模型,进行了有限元分析计算,得到了管路系统的固有频率和相关研究节点的振幅。分析计算结果表明：由扰力矩引起的机身振动在允许范围内;管路系统的流固耦合振动是导致压缩机系统发生振动故障的主要原因。通过调整压缩机运行转速,改变了激振力频率;提出了管路系统优化方案,优化后的管路系统的固有频率显著提高,能有效避开激振力频率,明显降低管路系统的振幅,其最大振幅降至165μm,满足API618标准要求。     

故障转子SFD减振特性的实验

针对航空发动机转子常见的两种故障模式碰摩和不对中,实验研究挤压油膜阻尼器分别对上述两种故障引发的振动的抑制效果。在转子实验器上分别模拟碰摩故障和不对中故障,并测试使用挤压油膜阻尼器前后故障转子振动特征的变化。实验结果表明,碰摩故障导致转子振动一阶反进动和一阶进动比增大,不对中故障导致转子振动二倍频增大;对于碰摩故障,挤压油膜阻尼器可以有效减小涡轮盘处振动和弹支辐条的应变,但对压气机盘减振失效;对于不对中故障,挤压油膜阻尼器可以减小转子振动,对于二倍频振动幅值的抑制尤为明显。     

振动监测技术在工艺气螺杆压缩机中的应用

介绍了工艺螺杆压缩机常见振动故障的表现及其成因,并根据振动故障信号的检测原理,提出了监测系统的搭建方法和测振仪器的选择要求。在此基础上,重点分析了不同振动故障的频谱特征,归纳出相应的诊断要点,为现场人员快速准确地解决实际振动问题提供了有效途径。     

基于频谱法和带偏差单元递归神经网络的水电机组振动故障诊断

引起水电机组振动的原因很复杂,而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生,使得故障诊断很困难,目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类,尤其是BP网络应用较多,但BP网络训练速度慢。文章提出应用带偏差单元递归神经网络的方法对水电机组的振动故障进行诊断。先对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。水电机组振动故障诊断仿真分析表明,与常规方法相比,应用带偏差单元递归神经网络进行故障诊断具有快速有效的优点。     

机、泵轴对中的评估与调整

轴系不对中是导致机械设备故障的主要原因。电机与泵的轴不对中又可以分为3种情况：平行不对中、偏角不对中和平行偏角不对中。文中利用机械故障诊断的方法,提取联轴器的径向振动信号,对信号进行处理和分析,以判断电机与泵轴对中的情况,提供对中调整的依据。利用频谱仪提取的频谱图,对照调整良好的频谱图,可以评估轴系对中的情况。     

基于小波包分析的电动机轴承故障诊断

比较详细地阐述了电动机滚动轴承异常产生的机械振动机理,得出了几种常见故障的频率表现.结合实验数据,对所测得的振动信号进行小波包分解,对特定的频率段与正常信号相应的能量进行比对,确定出故障频率,从而准确找出电动机的故障所属.     

电机振动故障诊断方法

提出了分析诊断振动故障的三个步骤.并归纳出电机在各种运行条件下振动故障的信号特征,为分析处理振动故障提供了操作性极强的诊断方法.     

磁流变阻尼器抑制转子系统振动试验

针对大型旋转机械通过临界转速时振动过大及运行中故障频发等问题,搭建转子试验台,模拟启停机过程和碰摩、不对中故障。不改变原有支撑形式,安装自主设计的磁流变阻尼器,在不停机的情况下,试验研究阻尼器抑制转子通过临界转速时振动过大及各类故障振动。试验结果表明,阻尼器可以有效抑制转子系统临界转速附近的振动,降幅在60%以上;转子发生碰摩或不对中故障时,阻尼器可以降低其高倍频振动。