频谱校正理论及其在旋转机械相位测量中的应用

相位测量在旋转机械故障诊断等领域中的重要意义 ,基于FFT的谱分析方法不可避免地存在由于时域截断产生能量泄漏 ,从而产生幅值、相位误差。频谱校正是克服泄漏影响的一种有效方法。通过对相位差校正法的仿真计算及误差分析 ,基于频谱校正理论开发了虚拟动平衡测试仪 ,可准确计算出不平衡质量的幅值及相位 ,实现现场动平衡 ,硬件简单 ,运算速度快 ,抗干扰能力强 ,成本低 ,精度高     

基于全息谱的矿用通风机故障诊断虚拟仪器

对通风机进行故障诊断是及时发现安全隐患,保证通风机安全运行的有效手段。将多传感器信息融合理论的全息谱技术用于矿用通风机的故障识别诊断,并结合虚拟仪器技术,研究开发了矿用通风机故障诊断虚拟仪器。试验表明,此仪器能充分、直观地反映被测对象的振动状态,可更加准确有效地实现通风机的故障诊断。     

全息谱技术在便携式动平衡仪中的应用

针对目前便携式动平衡仪存在的对诊断信息不能充分利用和动平衡的准确性不高的问题,探讨了频谱分析法在现场动平衡检测中的优缺点,运用全息谱技术原理及方法设计了基于MATLAB的虚拟动平衡仪,通过用二维全息谱技术对现场采集故障信号的分析和处理及对转子进行单面动平衡,证明全息谱技术将成为便携式动平衡仪的有力工具。     

基于小波频谱分析的滚动轴承故障诊断研究

提出了一种基于小波频谱分析的滚动轴承故障诊断方法。利用小波默认阈值方法进行数据消噪处理,并对消噪后振动数据进行了5层小波分解。根据轴承故障特征频率,对故障特征频率所在层进行小波重构,计算功率谱密度。对滚动轴承故障的振动信号的仿真结果表明,该方法能有效识别滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障。     

基于频谱分析的风机早期故障诊断

大中型风机是许多企业的关键设备。对其早期故障进行监测和诊断能有效减少因突发故障而导致的停产。频谱分析能够有效识别信号中的主要频率成分，有助于准确判断风机中存在的故障类型。文中结合某钢铁厂风机的故障诊断过程。介绍了基于频谱分析的风机早期故障诊断方法。停机检查和维修结果验证了诊断方法的有效性。     

基于人工免疫的旋转机械故障诊断研究

介绍了人工免疫在旋转机械故障诊断中研究现状和国内外一些研究成果以及人工免疫系统的仿生机理,为故障诊断提供了新思路和方法,给出了人工免疫在旋转机械故障诊断中的应用模型和算法,对并发故障作了探索,提出现阶段存在的问题和对未来的展望。     

基于LabVIEW的便携式旋转机械故障诊断系统的研究

依据旋转式煤矿机械特殊的工作环境和作业特点,论述了开发一种便携式故障诊断系统的必要性。详细介绍了对该类机械进行故障诊断的基本原理,依据该原理进行了该系统硬件和软件系统的设计。通过测试实验验证了该系统的实用性和可靠性。     

基于频谱分析法对旋转机械故障的诊断

频谱分析法对旋转机械故障诊断技术是随现代工业发展而发展起来的设备诊断技术之一,在保障高速运算的前提下对振动信号处理、如何提高信号处理的精度是一个研究重点,FFT-FT算法能够有效的提高运算的精度。基于频谱分析法对大型关键旋转机组进行振动监测及故障分析,便于实时诊断,且诊断结果准确可靠,可节省大量的维修费用,在旋转机械故障诊断领域具有较好的应用前景。     

基于频谱分析的离心压缩机故障诊断

机器没备故障的发生、发展一般都会引起振动频率的变化,频谱分析是一种有效的传统信号分析技术,是机械故障诊断中用得最广泛的信号处理方法之一。其方法简单、直接、明显,已在许多实际的工程应用中取得了很好的经济效益。     

基于倒频谱分析的齿轮故障诊断

齿轮传动是机械设备中最常见的传动方式,齿轮的状态直接关系着机械设备整体的运行状态,因而对齿轮的故障进行诊断非常重要。倒频谱变换是一种非线性的信号处理方法,这种分析方法受传感的测点位置及传输途径的影响小,常用于提取信号中的周期成分。采用倒频谱的分析方法对齿轮点蚀故障信号进行分析,成功定位了齿轮故障发生的部位,验证了该方法的有效性。     

全矢模糊核聚类在机械故障诊断中的应用

针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及传统模糊聚类方法对数据结构的严格要求,结合全矢谱技术和模糊核聚类方法,提出了一种新的旋转机械故障识别方法。该方法应用全矢谱分析为特征提取工具,以模糊核聚类方法为分类器,进行故障识别。实验结果表明,该方法能准确、有效地对旋转机械的工作状态和故障类型进行分类,提高了故障诊断的准确率。     

基于粗糙集理论的机械故障诊断方法研究

机械故障诊断中存在着许多不确定性和知识冗余性,而粗糙集理论是一种新型的处理不确定性信息的数学工具,粗糙集理论提供了对机械故障进行诊断全新的有效途径。将基于可变精度粗糙集模型应用于故障诊断,同时与遗传算法相结合,在保证诊断精度大致不变的情况下对故障征兆属性化简,消除诊断规则判断条件的冗余,获取精简的规则。实例证明了基于粗糙集理论的机械故障诊断方法的可行性。     

基于全矢谱分析的故障诊断系统的开发

针对现有的开发设备故障诊断系统不足,即以单通道数据为研究对象,明显存在信息源不足,这样利用孤立信息进行故障识别和诊断很容易导致误判,以全矢谱分析技术为中心,开发了基于全矢谱分析的故障诊断系统。介绍了该系统的构成和特点,并与相应的传统方法进行了对比,显示了全矢谱技术的优越性。基于全矢谱分析技术的故障诊断系统使监测和诊断更加准确可信,有广阔的发展前景。     

一种Fuzzy的计算机故障诊断新方法研究

文章主要是提出了一种新的模糊诊断方法,建立起故障诊断的数学方法,并在计算机上实现了其模糊诊断的仿真实验,并进一步说明这样一种方法有利于决策的准确性和可靠性。     

基于小波能量谱旋转机械振动信号的故障特征提取

旋转机械故障诊断的关键问题在于对振动故障信号的特征提取。利用小波能量谱分析方法能够发现不同分解层中的振动信号特征并分析出故障原因。基于小波能量谱方法能准确提取旋转机械的故障特征,尤其是对微弱故障信号,为正确判断故障提供了依据。实验验证了该方法在提取旋转机械振动故障信号方面的有效性和准确性。     

基于模糊理论的汽车ABS故障诊断研究

介绍了基于模糊理论的故障诊断方法,以日产天籁轿车ABS故障诊断为例,在建立了其液压系统故障树模型的基础上,建立其模糊方程,进行模糊矩阵计算,运用故障树分析软件进行仿真实验,验证其模糊诊断的正确性,为提高汽车ABS制动系统的可靠性提供了参考,为其维修、维护提供了依据。     

基于支持向量机的机械多故障智能分类方法研究

典型故障数据样本的严重不足是制约机械故障智能诊断技术发展的主要原因之一。提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,综合了单值和多值支持向量机分类算法,在此基础上,建立了多故障分类器。采用该方法对转子实验台典型的多故障数据进行分类,结果表明:只需少量的时域数据样本来训练分类器,即可实现多故障的识别与诊断,克服了已有方法需要对原始数据进行预处理的困难,可更方便地应用于机械设备多分类故障诊断领域。