小型电机的轴承与噪声

电机的振动和噪声是衡量中小型电机质量的指标之一。在电机振动和噪声的研究中,滚动轴承零件产生的振动和噪声是整机振动和噪声的重要因素。因而在中小型电机中合理使用滚动轴承,控制轴承振动和噪声也是降低电机振动和噪声的有效措施。为使读者对滚动轴承振动和噪声的基本情况有所了解,现对电机轴承振动和噪声的使用概况和引起原因提出以下几点看法,供使用轴承时参考。下面以交流异步电机用向心球轴承为例,讨论电机轴承的应用。一、轴承结构和振动、噪声产生原因滚动轴承振动和噪声的关系是十分密切的,从     

基于CSBP的滚动轴承故障智能诊断方法

针对滚动轴承故障诊断问题,结合重采样方法和CSBP神经网络进行滚动轴承的故障诊断研究。首先利用输入轴转速对轴承的振动加速度信号进行重采样,选择振动加速度信号的均方根值、峭度与样本熵作为CSBP神经网络训练输入参量,应用标签数据进行训练得到优化训练模型。然后对正常状态、轴承内圈故障滚动体故障实验数据进行了计算,并对结果进行了集中趋势分析和转速影响分析。结果表明,检测数据分析结果显示利用该方法判断轴承故障类型和故障程度可达到94%,可提高滚动轴承故障诊断中在不同转速条件下的适用性和智能性;同时利用集中趋势分析可实现对模型诊断结果进行评价,进而提高模型的可靠性。研究可以为高速列车及其他设备使用的滚动轴承诊断提供分析方法和技术参考。     

交流电机信号特征分析的滚动轴承故障诊断方法综述

滚动轴承是保证交流电机正常运转的重要组成部件。相比于传统轴承故障诊断方法,电机电流和转速信号特征分析具有非侵入式且与控制系统共享信号的优势,逐渐被应用于交流电机轴承故障诊断领域。该文从理论模型和故障诊断两个方面,对相关领域的重要技术和前沿研究成果进行梳理归纳。对于故障诊断,主要介绍采用电机电流信号特征分析和电机转速信号特征分析的轴承故障诊断技术,同时指出各自的优缺点。最后,分析现有研究所面临的问题和挑战,并对未来发展趋势进行展望。     

基于改进贝叶斯网络的电机轴承故障诊断

针对电机轴承振动信号受噪声干扰影响特征提取和传统贝叶斯网络故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进贝叶斯网络的电机轴承故障诊断方法。采用自适应噪声集合模态分解的方法对数据进行降噪处理,增加了模型的鲁棒性;采用差分进化和模拟退火算法对蝗虫算法进行优化,增强蝗虫算法的全局和局部搜索能力;将优化后的蝗虫算法应用于贝叶斯网络结构学习构建轴承故障诊断模型;通过实验对比证明,该方法对轴承的多故障分类具有更强的学习能力和更高的准确率,实验对部分样本的故障诊断率达到97.15%,平均准确率达到98.73%。     

120W洗衣机变频电机优化设计

由于电机是变频洗衣机的核心部件,为解决洗衣机整机系统振动、噪声偏大、能效低等问题。现在家用洗衣机逐渐采用变频电机加控制器的工作模式,对这一产品的开发和应用已成为洗衣机行业的技术发展趋势。本文建立120W变频洗衣机的二维有限元模型,通过对模型分析,优化了电机的空载反电势波形、磁场波形等,得到不同工况下相关参数的分布图形和运行曲线;分析了优化方法对电机性能的影响,为电机的进一步优化提供理论根据和基础。     

基于贝叶斯优化的极限梯度上升树方法对电机轴承故障诊断方法的研究

针对电机轴承故障问题,提出一种基于极限梯度上升树(XGboost)与贝叶斯优化(Bayesian Optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。提取电机轴承振动信号的小波包能量特征,使振动信号具有较好的可靠性,提高了故障诊断的准确率。采用贝叶斯优化算法对极限梯度上升树(XGboost)中的最大迭代次数、上升树的最大深度等参数进行超参数优化,并与故障诊断中常用的其他算法进行对比。实验结果表明：基于贝叶斯优化的极限梯度上升树(XGboost)的方法不仅能够实现对电机轴承的不同位置故障的准确识别,而且对每一个位置故障的严重程度有较好的诊断效果,具有较强的实用性。     

FLB轴承振动测试仪

为了降低中小型电机的整机的振动和噪声,必须严格控制所使用的滚动轴承的质量。实践证明,选用低噪声的滚动轴承可明显地降低整机的噪声水平。本市电机行业中一般用大连市生产的S 0910轴承测试仪来测试滚动轴承的振动分贝值,从而判断轴承的质量。但该机只能测试内径φ60mm以内的向心推力球轴承。我厂有相当批量的电机采用内径φ60mm以上的滚动轴承,其中有部分还是滚柱轴     

基于一维RepVGG协同领域自适应的电机滚动轴承故障诊断

在使用传统机器学习类方法对电机滚动轴承故障进行诊断时,电机运行工况的变化以及采集信号时的噪声干扰,会出现源域训练集和目标域测试集分布不一致的问题。提出了基于一维RepVGG协同领域自适应的故障诊断方法。RepVGG具有精度高和速度快的特点,使用一维RepVGG实现对电机滚动轴承信号的特征提取;基于提取的特征,在网络顶层结构中使用集成优化目标函数来实现域自适应,并完成轴承故障诊断。基于凯斯西储大学轴承数据集,对该方法进行了实验验证。实验结果表明,在电机变工况运行时,改进方法为诊断性能优于现有其他诊断方法。     

基于稀疏自适应S变换和深度残差网络的轴承故障诊断方法

复杂滚动轴承振动信号存在非线性、非平稳等问题,传统信号处理方法难以实现故障特征的有效提取和高精度的故障分类。针对此问题,从轴承振动信号的时频特性出发,提出一种基于稀疏自适应S变换和深度残差网络的轴承故障诊断方法。首先将采集的振动信号进行稀疏自适应S变换,得到轴承不同工况下的时频图像特征;然后构建深度残差网络结构,并合理的选取优化器、初始学习率等网络参数,提出基于深度残差网络的轴承故障诊断模型。对某滚动轴承振动数据集的计算结果表明,基于稀疏自适应S变换的时频分析方法具有较高的时频分辨率,所构建的深度残差网络模型能够准确识别不同故障状态及其严重程度下的轴承运行信息,为滚动轴承的故障状态诊断提供了技术支撑。     

基于CEEMDAN和CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承工作环境复杂，轴承振动信号受噪声干扰难以提取故障特征以及传统故障诊断算法准确率较低的问题，提出了利用自适应噪声完备集合经验模态分解算法（CEEMDAN）联合卷积神经网络（CNN）内嵌长短期记忆神经网络（LSTM）的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用CEEMDAN算法对轴承原始振动信号进行分解得到本征模态函数（IMF）；然后计算重构后的信号的排列熵，归一化后作为特征向量；最后将特征向量输入至CNN-LSTM结合建立的深度学习模型中进行诊断识别。结果表明：所提方法具有更快的拟合速度和更高的准确率，平均故障诊断准确率达到98.63%。     

关于电机轴承的噪声浅谈

随着现代工业和现代科学的迅猛发展,人们对机电产品中的配件也提出了相应的高要求,电机轴承也不例外,由于使用单位对电机的使用寿命及噪声的要求越来越高,加上国内外电机产品的激烈竞争,不可避免的,必将使电机厂对轴承提出更高的要求。特别是控制轴承的噪声问题,何况这噪声又直接关系到轴承的使用寿命和电机的质量。据多年来的实践证明:滚动轴承的噪声主要是由于在工作时钢球表面的不规则的形状与旋转套圈滚道在运转中产生冲击而激发起轴承的振动造成的,而这轴承振动加速度的大小与波绞度的波距平方成反比,与波纹度的波高成正比,说得确切些,即与密波中的波距成反比     

ITT变换在风电机组滚动轴承故障诊断中的应用

为实现风电机组滚动轴承微弱故障诊断,提出了基于改进的时时(ITT)变换的风电机组滚动轴承故障诊断方法。由时时(TT)变换可得到一维轴承故障振动信号的TT变换矩阵,实现滚动轴承振动信号的二维TT表示。提取该TT变换矩阵的对角线元素可滤除低频干扰信号,起到增强故障特征的效果。鉴于噪声对TT变换分析效果具有重要影响,提出基于能量熵准则的奇异值分解降噪方法改进TT变换,以提高TT变换的抗噪能力,实现强背景噪声条件下轴承微弱故障特征提取。仿真、实验及工程应用实例结果均表明所提方法可以有效诊断出风电机组滚动轴承的故障类型。     

基于相对小波能量的滚动轴承故障诊断

利用相对小波能量作为特征进行滚动轴承故障诊断.首先将滚动轴承振动信号进行离散小波分解,然后利用各频带的相对小波能量作为特征向量,使用支持向量机作为分类器对轴承故障进行分类.针对轴承内圈故障、滚动体故障、外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行多种分类实验,实验结果表明利用相对小波能量作为滚动轴承故障诊断的特征非常有...     

基于MPE与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械的重要部件之一,针对滚动轴承故障诊断问题,本文提出了一种多尺度排列熵（MPE）与粒子群优化（PSO）的支持向量机（SVM）相结合的算法。利用MPE方法得到轴承故障信号的故障特征,并将其作为特征向量输入PSO-SVM模型中,使用凯斯西储大学轴承故障数据进行验证,发现此方法可以有效进行滚动轴承的故障识别。同时将此方法与多尺度排列熵结合传统的SVM方法以及使用网格搜索优化的SVM方法所得故障分类结果进行比较,发现该方法在滚动轴承故障诊断的时效性以及准确率方面具有一定的优越性。     

洗衣机振动性能测试系列(1)洗衣机振动性能测试方法及振动等级

洗衣机振动往往是一个易被厂家忽视的问题,却又严重地影响着洗衣机的使用.具体而言,洗衣机振动的危害主要有以下几个方面： (1)洗衣机振动大小关系到洗衣机使用寿命,影响的方面包括：因电机、零部件的疲劳损耗而影响整机使用寿命,因绝缘破损而影响整机安全性能. (2)洗衣机振动大小产生不同大小的噪声,往往是相同条件下振动越大,噪声越大.而噪声的来源均是由振动引起的,消除噪声的问题就成了消除振动的问题.按我国用户使用.洗衣机的习惯,洗衣机一般用在家中较小的环境里,其振动与噪声均被用户所感知,较大的振动等级会对用户造成严重影响.     

解决YCP系列电机振动的工艺措施

我厂生产的YCP系列三相异步电动机,在试验和检查时发现有部份产品出现振动超差的现象．以160M-4为例,从数据中可知,电机的径向振动合格,而轴向振动超出标准值．经对电机进行拆解分析,发现主要问题是与轴承配合选择不当有很大关系。1轴承对振动的影响滚动轴承在运转时,既存在滚动磨擦,又同时存在滑动磨擦,轴承内滚动体沿着滚道滚动时,受内外圈沟道波纹的冲击,激发了轴承外圈而与电机的端盖,机座等形成了一个振动系统,从而引起电机振动与噪声,电机转子经动平衡校校,使转子的径向振动得到有效的改善,我们在此不作详细讨论。而…     

基于振动噪声信号的永磁电机故障诊断

为了提高电机的安全性和可靠性,对电机进行故障诊断非常重要。提出了一种计算与测试相结合的综合故障诊断方法。分析了永磁同步电动机噪声产生机理,利用解析法推导出径向电磁力、轴承故障、空气动力噪声特征频率表达式。对一台7.5 k W、1500 r/min异步起动永磁同步电动机进行测试,提取了电机正常运行、断电瞬间、拆除风扇前后各种情况时间和频域的波形。通过特征频率与频谱图中峰值频率的对比分析,判断出了电机振动噪声过大故障的位置和原因,并采取相应的措施成功进行了抑制,使噪声声压级由70.2d B(A)减小为62.3d B(A),证明了该方法应用于电机故障诊断的可行性。     

感应电动机轴承故障检测的相关分析方法

根据感应电机轴承发生故障时的振动信号特性以及定子电流特性,提出了一种基于相关分析的感应电动机轴承故障检测方法.该方法先求三相电流的Park矢量模信号,然后将其与电机滚动轴承振动信号进行相关分析,从振动信号与电流信号的相关谱图中有效地提取轴承故障特征信息,并将其作为轴承故障识别的依据.实验结果表明,该检测方法具有较高的信噪比,可提高故障识别的精度,实际应用也是可行的.     

基于动态PSO-MCKD-HHT的滚动轴承故障诊断方法研究与应用

滚动轴承作为牵引电机的重要部件之一,其故障诊断的准确性对保证牵引电机的正常运转具有重要的意义。为提高轴承故障诊断的准确性及有效性,选用最大相关峭度解卷积(MCKD)结合希尔伯特-黄变换（HHT）的方法进行诊断。针对MCKD算法受移位数（M）,滤波器阶数（L）和冲击信号周期（T）特别依赖于经验的选择,选用动态粒子群算法对其进行优化,以降低噪声信号干扰,突出由故障激发的脉冲信号。再利用HHT算法得到信号包络谱,可以更好的识别不同故障类型。将VS与MATLAB相结合,可实现诊断算法应用到高级开发语言环境下。利用CWRU轴承数据集对算法进行验证,验证结果表明,该方法能够有效增强故障特征,得到轴承内圈故障频率为162Hz,轴承内圈故障频率为108Hz,可准确识别轴承的故障类型。     

电动机滚动轴承和润滑脂及故障预防

主要讲述了中小型电动机滚动轴承和它的润滑脂的选用,并对造成轴承故障的各种因素作了说明,介绍了防止电机轴承噪声,振动和过热等故障的预防方法。