滚动轴承故障诊断分析方法研究综述

旋转机械作为当前制造业中最常使用的设备之一，对其系统的安全可靠性提出了很高的要求，而滚动轴承在其中起到举足轻重的作用，若在工程实践当中出现故障小则引起机器失效导致无法正常工作，大则危及现场人员生命安全造成巨大的损失。因此如何实现对滚动轴承的故障检测从而保证旋转机械的安全使用是很一个重要的问题。主要从滚动轴承特征信号提取及诊断两个方面，归纳总结近几年相关领域的重要理论和前沿研究成果。最后，就当下存在的不足，分析可能遇到的挑战，并展望未来的研究趋势。     

基于Transformer的智能轴承声-振融合故障诊断

针对单一信源(振动或声音)轴承故障诊断方法所蕴含信息不全面的问题，开展了具有多源传感器集成的智能轴承的声-振融合故障诊断研究，引入Transformer架构作为声-振融合诊断模型的基本模式以加强信号的时序特征提取能力，利用交叉自注意力机制使声音信号与振动信号在特征提取过程中交互与融合，从而实现端到端的智能轴承故障诊断。搭建智能轴承试验台采集声音与振动数据进行验证的结果表明，基于Transformer的智能轴承声-振融合故障诊断方法相对于单独使用声音、振动的方法以及基线Transformer方法，诊断性能均有提升。     

基于信息熵的滚动轴承声发射信号故障诊断

利用声发射信号进行低速滚动轴承故障检测.在状态特征提取的基础上,从信息融合的思想出发,建立一种基于时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵和空间特征谱熵的故障诊断方法,并作为综合评价滚动轴承运行状态的定量特征指标.     

基于振动信号的轴承故障诊断技术综述北大核心

介绍了轴承振动的产生及故障诊断技术的典型分析方法,阐述了轴承故障诊断技术的发展历史和研究现状,最后总结了轴承故障诊断技术的发展趋势和不足。     

基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断研究

采用声发射技术对铁路货车滚动轴承的故障诊断是一种新型的无损检测方法。对采集到的声发射信号进行基于小波变换的带通滤波处理后,故障特征信息明显,容易区分出铁路货车滚动轴承的不同状态。将声发射技术用于铁路货车滚动轴承的状态监测与诊断中,经大量试验证明,该法能准确区分轴承状态的好坏与故障类型。     

基于改进型shapelets算法的动车组轴箱轴承故障诊断方法研究

现存的两种分别基于信号处理技术和大数据处理技术的滚动轴承故障诊断方法,存在着过度依赖信号处理、模型复杂、可解释性弱等特点.针对传统故障诊断技术的不足,本文将基于shapelets学习算法的时间序列分类方法引入故障诊断领域,通过动车组轮对台架滚振实验建立了动车组轴箱轴承故障的非平衡数据集,并基于Dropout思想对诊断模...     

高速铁路动车组轴箱轴承故障分析

高速铁路动车组轴箱轴承故障分析是识别故障风险和预防故障发生的重要依据。阐述了高速铁路动车组轴承的应用工况及其类型,归纳了轴箱轴承的主要故障类型,分析了轴箱轴承故障的主要原因,提出了基于全生命周期的故障风险防范措施,为我国轴箱轴承设计、制造和使用阶段的故障风险防范提供决策参考。     

滚动轴承的振动监测与故障诊断系统研究

论述了滚动轴承的振动监测与故障诊断的原理,方法和系统。为了简单 判别轴承有无故障,采用了振动监测系统对滚动轴承进行巡回在线监测,发现故障后发出声光警告,然后则自动转入诊断模块,用共振解调法进一步判断故障发生部位及其趋势等。     

风电机组轴承故障诊断与疲劳寿命研究综述

以风电机组轴承为研究对象，从状态监测、故障诊断、疲劳寿命等方面对国内外研究方法的优点和局限性进行整理分析并提出相应的理解，对风电机组轴承的研究方向提出展望：结合不同部位轴承实际易发生的失效情况及不同机组的差异性，从现有的单一、多特征量的纵向数据融合分析方式向多方面结合及多角度分析方式转变，寻求各部位轴承的故障数据特征及其演化规律；基于数据智能化及物理模型并考虑多因素耦合特性对风电机组轴承进行寿命分析。     

铁路货车轴承故障声发射信号的小波分析处理

将声发射技术用于铁路货车轴承故障信号的采集，用小波分析进行带通滤波，从而减少了背景噪声和其他工况的干扰，成功地将正常轴承与故障轴承区分出来。     

GZU钢筋冷轧扭机组轴承故障诊断仪的研究

将声发射技术应用于轧机轴承故障诊断,研制了OZU钢筋冷轧扭机组轴承故障诊断仪.并阐述了其软硬件工作原理、提高故障诊断准确度的措施以及抗干扰的方法.     

基于多通道振动信号的港机车轮轴承故障诊断

提出一种基于多通道振动信号的港机台车车轮轴承故障诊断的方法。通过分析港机台车车轮轴承的特殊性,阐述现有轴承故障诊断方法以及存在的问题,并指出了基于多通道振动信号分析方法的优势。描述了系统信号采集硬件构架,充分发挥现代计算机的高速运算,大容量存储能力,利用多进程并发,采用模块化思想,搭建了分析系统用户界面软件。通过时域、频域、功率谱、静态参数等多种信号分析方法对振动信号进行分析,实现对轴承的故障诊断。实时监测和离线分析大量现场数据结果表明,该故障诊断系统诊断方便,无需停工,成功率高,符合港机台车车轮轴承故障在线诊断要求。     

声发射技术在设备故障诊断中的应用

信号采集是机械设备故障诊断的基础,信号采集得是否及时、正确直接影响到诊断结果的正确性。利用声发射技术实现故障信息的实时采集,同时使用计算机对信息分析、处理,以此为原理构成了在线故障诊断监测系统。本文对这一系统进行了简要介绍。     

基于辛几何提取变换的轴承故障诊断研究

针对旋转机械(轴承)振动信号噪声驳杂,其故障特征难以提取的问题,提出了一种基于辛几何特征提取的时频分析方法,并将其运用于滚动轴承的故障诊断中.首先利用辛几何相似变换,求解了Hamiltonian矩阵的特征值;然后用其重构了多个单分量信号,并选取了有效分量重构,将同步提取算子引入了重构信号,剔除了时频信号中的发散能量,得...     

轴承故障诊断中的信号处理技术研究与展望

讨论了各种信号处理技术在滚动轴承故障诊断中的应用，如平稳信号处理技术、非平稳信号处理技术，非高斯和非白色噪声信号处理技术、非线性信号处理技术、奇异值分解技术以及各种智能诊断技术。详细比较了各种信号处理技术的特点、应用范围和研究进展，并指出了今后的若干研究方向，为轴承的故障诊断和在线监测提供了依据。     

汽车交流发电机轴承故障诊断实例

针对汽车交流发电机驱动端出现的异常声,对汽车交流发电机进行了振动速度频谱分析,判定异常声是皮带驱动端轴承出现故障引起的。对故障轴承进行了检测和失效分析,判定该轴承因水或潮气侵入,产生了湿气腐蚀而失效。最后进行了试验验证,并提出了改进措施。     

功率谱分析在压缩机故障诊断中的应用

本文对几种不同故障的压缩机运行时的声发射信号进行了功率谱分析。不同故障的压缩机的功率谱位于不同的频带范围，因此利用频谱分析可以正确区分压缩机的故障在，为产品的维修提供了方便。     

大型重载钢包回转轴承故障诊断方法

提出了一种测量大型钢包回转轴承游隙的新方法,并结合润滑脂的光谱和铁谱分析手段,对钢包回转轴承的磨损状态进行跟踪监测,准确预报了轴承存在的故障以及故障的严重程度,为轴承的视情维修提供了可靠依据。     

基于神经网络的去噪模型在轴承故障诊断中的应用

针对轴承微弱故障稀疏振动信号的特征提取,提出了基于模型数据协同链接框架的端到端深度网络稀疏去噪(DNSD)策略。建立了全局可微稀疏模型,引入深度神经网络学习超参数,基于轴承内圈故障机理建立了多模式数据集模拟故障信号,通过DNSD对数据集以去噪自编码器的形式进行训练,重建损失并更新网络和稀疏理论的参数,通过轴承内圈故障的仿真和试验验证了DNSD模型在轴承微弱故障特征提取方面的优越性和鲁棒性。     

基于小波和奇异谱降噪理论的轴承故障诊断研究

提出一种基于小波分析和奇异谱降噪理论的新方法，在分析滚动轴承故障特性的基础上，将奇异谱理论的障噪方法与小波分析理论结合应用于滚动轴承故障诊断中。实例表明，这种结合后的新方法能够更有效地降低噪声，突出振动信号的故障特性，从而提高设备故障诊断的准确率。