固定支承滚动轴承单元在轧机上的应用

分析了精矫机支承辊轴承使用寿命极短的原因 ,提出了把支承辊和轴承合二为一 ,设计成成套轴承组件的改造方案 ,经理论分析和使用证实 ,成套轴承组件的使用寿命大大提高 ,经济效益显著。附图 5幅。     

大型轧机滚动轴承延寿理论与方法研究

通过对轧机辊系机构的活动度分析。3维接触问题边界元解析、滚道热凸度分析和轴承座振动分析等。提出考虑结构弹性变形、热变形和运动副间隙时保证轧辊轴承内部均载的自适应均载原理和治烧延寿方法。本法在高刚度轧机滚动轴承治烧延寿实践中取得良好成效。     

小波包络分析在滚动轴承诊断中的应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,提出了基于高斯函数的小波包络解调分析方法。该方法能将各共振响应频带的调制频率提取出来。进一步采用包络谱熵选择最优尺度来监测滚动轴承缺陷的发生和发展过程。经实例验证,该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚珠的局部缺陷。     

大型收尘风机滚动轴承故障诊断

大型收尘风机滚动轴承故障诊断株洲冶炼厂高兴滚动轴承是旋转机械的重要部件。轴承在长期的承载过程中，由于交变载荷的作用，接触表面易产生疲劳、裂纹、剥落，甚至造成元件断裂等故障，从而影响机器的正常运转。为了迅速、准确地诊断出轴承故障，通过多方法实践，我们选...     

滚动轴承故障的非线性诊断方法

反映滚动轴承故障的特征周期信号处于较低频带内，容易被噪声淹没，难以检测。针对当前的诊断方法没有充分利用其故障特征频带的问题，提出了基于混沌振子的滚动轴承故障的非线性诊断方法。该方法直接检测故障的低频特征信号，完成故障诊断。讨论了该方法的适用场合，并将其应用在滚动体剥落故障的诊断上，取得了良好的效果。     

设备诊断技术在轧机上的应用

本文对单机架可逆轧机采用的振动诊断、对中诊断、电机诊断、安装精度测量、油液品质分析等应用实例进行了分析,并构建了单机架可逆轧机在线诊断系统,总结了设备诊断技术给设备管理带来的好处,并结合单机架可逆轧机设备诊断技术的应用情况,给出了冷轧设备诊断实施的原则。     

振动时效工艺在大型轧机辊道机架上的应用

比较详细地介绍了大型轧机辊道机架的振动时效工艺应用情况，包括振动时效技术、设备、工艺、工艺效果、工艺管理和经济效益，以期为振动时效工艺在大型机架等焊接件上的推广应用有所帮助。     

神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法,以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别,经过实验表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值,并可方便地推广到类似的诊断领域。     

在线振动分析技术在高速线材轧机锥齿轮箱故障诊断上的应用

利用在线振动分析技术对高速线材轧机锥齿轮箱的故障进行诊断,实现设备的预知性维护,通过实例介绍了用该技术评价设备的故障程度及确定故障源的过程和经验。     

浅谈滚动轴承的综合简易诊断

旋转机械是机械故障诊断的重点,其中有许多和轴承有关。因此,轴承状况的好坏对机器的工作状况有极大的影响。如何有效地预防或发现轴承故障是十分重要的。我们自1992年上半年开始利用“HBA-2电脑轴承检查仪”和“DZ-5振动测试仪”对全厂主要旋转设备的滚动轴承进行简易监测诊断,取得了可喜的成果。现以我厂D250-21高压鼓风机电机轴承为例,谈谈我们的一些诊断方法。 一、设备基本参数 电机型号:JK_2800-2 转速:2975转/分 轴承型号:3E222 接触角:60° d=30mm 滚动体数     

滚动轴承故障监测诊断技术应用进展

概述了滚动轴承故障监测和诊断工程与试验应用技术的现状,着重介绍了基于振动信号的信号处理方法,并预测了滚动轴承故障监测和诊断技术应用的发展方向。     

波峰因数早期诊断滚动轴承故障

滚动轴承运行中的故障诊断是重点发展的设备监测技术,使用便携式仪器对机器设备的轴承座进行宽频带振动信号检测,可以检测振动的峰值(X)或均方根值(X_(RMS)),这两种参数反映轴承状态各有偏重。当轴承运行一段时间处于均匀磨损阶段时,均方根值能比较准确地反映轴承异常的基本量;而当轴承元件上有局部的剥落、凹坑等一类损     

用包络分析法诊断滚动轴承故障

阐述了用包络分析法诊断滚动轴承损伤类故障的原理,并给出了外圈和滚动体故障的诊断实例。理论分析和实例表明,包络分析法是一种非常有效的诊断滚动轴承局部损伤类故障的方法。附图6幅。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

介绍了小波包分析的基本理论,并探讨了基于小波包分解与重构的包络解调的滚动轴承故障诊断方法.通过MATLAB仿真试验,表明基于小波包络解调的故障诊断方法可以减小噪声影响,且故障信息得以凸现.     

滚动轴承故障的振动信号诊断方法

针对滚动轴承损伤类故障振动信号的特点,充分利用HMM、SVM在序列行为的分类和小样本方面的优势,把SVM的输出转化为HMM中观察值概率矩阵模型,建立了动态过程时间序列分类器,提高模型的学习速度和分类性;基于对包络解调信号提取AR模型参数构建的用于训练和故障识别的特征矢量,提出了一种基于SVM-HMM混合算法的滚动轴承故障诊断方法.将该方法应用到滚动轴承故障诊断中取得了较好的效果.     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

本文阐述了基于小波分析的快速傅里叶变换应用轴承故障诊断的原理，介绍了该方法在减速器滚动轴承故障诊断中的应用，给出了几种频谱图。     

尖峰能量在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承是泵、风机等旋转机械中应用最广泛的一种零部件,它的运行状态是否正常直接影响到整台机器的运行。因此,对滚动轴承的状态监测和故障诊断具有重要的现实意义。所谓尖峰能量(gSE)就是"短瞬间内金属碰撞和随机振动所产生的通过机器结构外传的振动能量"。     

BP神经网络在滚动轴承早期故障诊断中的应用

滚动轴承是旋转机械中应用普扁而又易损的元件之一，其故障在机械故障中占有很大的比例．因此，轴承故障诊断、特别是早期诊断很受重视．本文将神经网络应用于轴承早期故障诊断，简要说明了ＢＰ神经网络的基本原理、算法及特点，介绍了实验数据的分析过程和参数选择原则．实验结果表明，选择适当的网络结构进行训练、学习和检验，可以把良好轴承、内环缺陷轴承、外可缺陷轴承、滚子缺陷轴承及具有三种综合缺陷的轴承区分开来，并能初步估计出缺陷的大小．