龙卢起重机啃轨的修复

本文介绍龙门起重机运行啃轨对设备造成的影响,以及啃轨的原因、检查与修复。     

桥式起重机啃轨分析及解决方法

桥式起重机是造船企业最主要的设备之一,在造船工况条件下,使用多年后,大车在工作过程中势必发生啃轨现象,存在设备安全隐患,影响造船企业生产。现从桥式起重机啃轨现象及啃轨危害出发,对桥式起重机啃轨现象进行原因分析,提出解决方法,以期改善起重机运行状态,延长起重机使用寿命。     

龙门起重机啃轨的修复

本文介绍龙门起重机运行啃轨对设备造成的影响,以及啃轨的原因、检查与修复.     

起重机大车运行的啃轨和检修

起重机大车运行经常出现啃轨现象。所谓啃轨 ,就是车轮轮缘与轨道侧面压触 ,产生严重的挤压摩擦。轻微的啃轨不影响使用 ,常常被设备管理者忽视。严重的啃轨 ,使车轮与轨道产生剧烈磨损 ,并且大大增加附加载荷 ,使起重机运行扭摆 ,产生噪声 ,影响起重机的正常工作 ,严重时起重机开不动或脱轨 ,影响起重机的使用安全可靠性。使用经验表明 ,在正常情况下中型工作类型的起重机的车轮寿命约为 8～ 10年 ,若有啃轨现象 ,寿命可降为 1～ 2年 ,甚至几个月就得更换车轮。1　啃轨原因的分析　　起重机大车运行车轮啃轨的原因主要是由于车轮、轨道、车…     

桥式起重机啃轨与自动纠偏的研究

对桥式起重机的运行、啃轨现象、啃轨判断和啃轨原因进行了分析研究，阐述了解决桥式起重机啃轨的新系统——自动纠偏控制系统的方法、特点、功能和工作原理等。     

浅谈起重机检验中的啃轨问题

起重机在运行过程中,因为多种原因可能会出现啃轨现象,啃轨可能造成轨道磨损、脱轨等不良后果,降低了起重机的使用寿命,因此在检验工作中,要认真分析,找出产生啃轨的原因,采取相应措施,解决工作过程中的啃轨问题。     

桥门式起重机车轮啃轨现象的研究

啃轨现象是桥门式起重机运行过程中常见的一种现象,啃轨的原因复杂多样。主要研究运行机构的跨度与基距之间的比值对机构自锁产生的影响,以及起重机桥架制造加工超标、车轮加工超标、轨道和车轮安装误差过大等因素对啃轨现象的影响。     

起重机啃轨原因及对策分析

起重机在运行一段时间后,会产生不同程度的损坏,啃轨的现象也是常常发生。为了避免起重机出现啃轨的现象,现在从啃轨的危害出发,对起重机在运行时出现的啃轨原因进行分析,并给出相应的解决对策。     

桥式起重机啃轨原因分析及对策研究

桥式起重机是通过桥架两端的车轮支承在高架轨道上的起重机,广泛应用与工业生产领域。桥式起重机运行过程中机械啃轨现象严重,导致的部件或整机的寿命缩短,严重会引起安全问题。因此,加强对起重机引起的啃轨故障原因分析,并采取相应治理整改方案,能有效降低起重机故障率,对起重机平稳安全运行具有重要的现实意义。     

桥式起重机大车啃轨故障原因分析及消除方法

阐述了桥式起重机啃轨故障的定义、危害、判断方法 ,并对啃轨故障产生的主要原因和消除方法做了详细的叙述     

基于信息融合的客运索道信号监控方法

为解决客运索道设备故障诊断复杂模糊的问题,引入了多传感器信息融合理论,设计了一种用于客运索道设备监控与故障诊断的系统。针对客运索道重要设备信号中温度、压力等多种传感器信号进行了数据采样,提取了它们的特征量,并采用分批估计法、D—S证据理论等算法对数据进行了融合,对客运索道设备的工作状态做出了准确估计,并用于信息决策。研究结果表明,该系统实现了对客运索道的实时监控,提高了客运索道设备故障诊断的准确性。     

数据融合技术在液压挖掘机质量诊断中的应用

随着多传感器复杂大系统的不断出现,多传感器数据融合技术已受到广泛关注。在分析数据融合基本原理和结构形式的基础上,建立了液压挖掘机故障诊断的数据融合模型,结合虚拟仪器技术对诊断数据进行了融合分析,并应用于液压系统供油主路故障诊断实验,给出了阀芯位移与故障映像流程图和供油主路诊断流程图,结果表明该方法较好地满足了液压挖掘机质量诊断的需要,具有一定的有效性和实用性。     

多传感器数据融合新算法及在诊断学中的应用

着眼于复杂装备系统诊断实践中多传感器数据融合需求,提出了一种基于模糊贴近度的数据融合新算法,通过计算各个传感器测量值与估计值之间的模糊格贴近度,确定它们在测量中的权重,从而实现多传感器诊断参数数据融合.结合该算法原理,还设计了它的诊断数据融合应用软件.应用实例表明该算法体现了稳定性强、可靠性高的传感器在数据融合中的"优越性",运算过程简洁、快速,运算方法可行、有效,便于发动机诊断中实现时环境测量与数据处理.     

多传感器数据融合新算法及在诊断学中的应用

着眼于复杂装备系统诊断实践中多传感器数据融合需求,提出了一种基于模糊贴近度的数据融合新算法,通过计算各个传感器测量值与估计值之间的模糊格贴近度,确定它们在测量中的权重,从而实现多传感器诊断参数数据融合.结合该算法原理,还设计了它的诊断数据融合应用软件.应用实例表明:该算法体现了稳定性强、可靠性高的传感器在数据融合中的"优越性",运算过程简洁、快速,运算方法可行、有效,便于发动机诊断中实现时环境测量与数据处理.     

基于可加性模糊系统的多传感器数据融合诊断

基于可加性模糊集系统理论,提出一种多传感器模糊融合诊断方法,采用补块覆盖法逼近函数和可加性模糊融合算法进行信号的特征融合。实验证明该诊断模型提高了诊断的准确性。     

Fault diagnosis of axial piston pumps with multi-sensor data and convolutional neural network

Axial piston pumps have wide applications in hydraulic systems for power transmission. Their condition monitoring and fault diagnosis are essential in ensuring the safety and reliability of the entire hydraulic system. Vibration and discharge pressure signals are two common signals used for the fault diagnosis of axial piston pumps because of their sensitivity to pump health conditions. However, most of the previous fault diagnosis methods only used vibration or pressure signal, and literatures related to multi-sensor data fusion for the pump fault diagnosis are limited. This paper presents an end-to-end multi-sensor data fusion method for the fault diagnosis of axial piston pumps. The vibration and pressure signals under different pump health conditions are fused into RGB images and then recognized by a convolutional neural network. Experiments were performed on an axial piston pump to confirm the effectiveness of the proposed method. Results show that the proposed multi-sensor data fusion method greatly improves the fault diagnosis of axial piston pumps in terms of accuracy and robustness and has better diagnostic performance than other existing diagnosis methods.     

基于信息融合的便携式旋转风机故障诊断分析仪

针对大型旋转风机单传感器故障诊断准确率较低的状况，文中将多传感器信息融合技术引入风机故障诊断之中，提高故障诊断的准确率；以数字信号处理器DSP研制便携式旋转风机故障诊断分析仪，并详细阐述了系统的硬件结构以及软件设计思想。     

基于信息融合的异步电动机故障诊断方法

针对交流异步电动机故障诊断，扩展了多传感器信息融合技术的理论，分析了异步电动机建模环境的不确定性导致这些诊断结果混叠甚至误诊的原因，提出了针对异步电动机采用新型的测试传感器和多传感器信息融合进行故障诊断的实现方法框架。     

基于多传感器集成融合技术的敏捷虚拟测试诊断系统研究

通过对多传感器数据融合理论和机电设备故障诊断特点的分析,提出了用多传感器数据融合的方法进行了智能故障诊断的系统框架,诊断系统的建立采用敏捷虚拟测试技术,其拓扑结构具有多层次性,开放性,灵活敏捷等优点,融合中心采用多种融合诊断策略,综合诊断处理的方法使得诊断结果具有更高的置信度。     

基于改进证据理论的大型制造装备故障诊断

针对大型制造装备故障诊断中存在的高冲突证据问题,提出了一种改进的信息融合故障诊断方法。该算法通过各条证据可信度获得平均信任度,利用各证据的相对距离构造一个反映冲突强度的动态权重参数。为了使各条证据更能客观地反映装备的故障特性,利用模式之间的相似度获取证据的mass函数。仿真实验结果表明,该算法可以有效减少证据间的冲突,对大型制造设备故障诊断较高的识别率显示了该方法较好的实用价值。