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风电机组一般采用滚动轴承支撑结构,滚动轴承不同故障模式对应的振动冲击间隔频率存在差异。为了准确地从振动信号中提取滚动轴承故障征兆,在分析风电机组滚动轴承故障机理、信号特征的基础上,提出了基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算方法,首先对风电机组的振动信号进行小波变换及阈值去噪,并计算振动信号的小波能量谱分布图,然后以小波能量谱分布图的统计参数作为滚动轴承故障诊断的KPI,采用椭圆型判决函数法实现滚动轴承的故障诊断,现场实测信号的诊断结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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风电机组一般采用滚动轴承支撑结构,滚动轴承不同故障模式对应的振动冲击间隔频率存在差异。为了准确地从振动信号中提取滚动轴承故障征兆,在分析风电机组滚动轴承故障机理、信号特征的基础上,提出了基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算方法,首先对风电机组的振动信号进行小波变换及阈值去噪,并计算振动信号的小波能量谱分布图,然后以小波能量谱分布图的统计参数作为滚动轴承故障诊断的KPI,采用椭圆型判决函数法实现滚动轴承的故障诊断,现场实测信号的诊断结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对机车滚动轴承使用寿命浪费的问题 ,导出了机车滚动轴承损伤量与再生选配率的关系 ,并运用线性回归理论对机车滚动轴承的再生选配率进行回归分析 相似文献
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针对舰船燃气轮机动力涡轮转子系统中滚动轴承故障频发的问题,搭建了滚动轴承故障模拟试验台,利用激光加工设备在前支承位置预制了3种滚动轴承故障(外圈、内圈和滚子),分别结合4种滚动轴承状态,在800~3 000 r/min转速范围内开展了定转速试验并同步采集了振动信号和声发射信号,在此基础上先后利用阶次分析、小波包分解实现了信号预处理。研究结果表明:动力涡轮转子系统临界转速试验值与仿真值相对误差约为3.8%,同时该系统平衡精度等级较高,可支持开展后续故障试验;较低转速(800~1 000 r/min)下加速度信号中滚动轴承故障特征较为明显,可进行故障源定位,更高转速下可借助明显增大的变柔度振动特征进行故障监测;滚动轴承故障对应的声发射信号主要频率范围集中在0~375 kHz。 相似文献
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根据滚动摩擦阻力小于滑动摩擦阻力的原理,从减少水泥球磨机主轴承的摩擦着手,采用滚动轴承代替滑动轴承,降低球磨机能耗,达到明显节能效果,并在浙江有水泥厂的使用中得到验证。 相似文献
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对在I~DEAS中完成建模并装配好的滚动轴承实体模型进行有限元分析,得出滚子与内、外圈之间接触应力的分布情况,并与传统的理论分析所得结论进行比较,证明有限元分析的正确性。 相似文献
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采用有限元法建立了含转子不平衡-碰摩耦合故障的滚动轴承-转子系统的连续模型,考虑了转子的剪切效应、回转效应、转子几何参数等影响因素,对滚动轴承模型考虑了非线性赫兹接触及由滚动轴承支承刚度变化而产生的VC(Varying Compliance)振动。运用Newmark-β法获得了连续转子的系统响应,利用时域波形、分岔图、Poincare映射图和频谱图分析了该转子系统的非线性动力学行为。结果表明:由于不同参数的影响,转子碰摩系统具有丰富的非线性现象。本模型考虑了更多的影响因素,可为复杂转子的非线性设计、故障诊断提供更为准确合理的理论参考。 相似文献
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针对内燃机增压器滚动轴承振动信号易受噪声影响、故障特征微弱的问题,提出了一种基于倒谱(cepstrum)–对称点图谱(symmetrized dot pattern, SDP)–卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的智能故障诊断方法。通过倒谱对原始信号进行故障特征提取,获取能够反映滚动轴承故障类型的特征向量。然后应用对称点图谱方法将一维倒谱数据映射到极坐标空间,并进行灰度化处理得到SDP特征灰度图,将特征图导入到卷积神经网络进行特征挖掘和故障识别。最后通过滚动轴承外滚道、内滚道和滚动体出现损伤的故障试验,构建了9类故障状态原始信号,验证了基于倒谱–SDP–CNN的智能故障诊断方法。结果表明:倒谱–SDP–CNN方法具有运算简便、快捷、受噪声影响较小等优点,对试验测试集的故障识别准确率达到97.5%,可以较为准确地诊断增压器滚动轴承的故障状态和严重程度。 相似文献
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本文应用弹性流体动力润滑理论与滚子动力学对滚动轴承在空载跑合时发生擦伤的原因进行了分析探讨。 相似文献
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为解决实际应用中风力机滚动轴承故障训练样本严重不足的问题,提出一种基于改进残差神经网络与迁移学习的小样本滚动轴承故障诊断模型。首先,该模型将挤压与激励网络嵌入到一维残差神经网络中,增加了模型的特征提取能力;其次,使用源域数据对所搭建改进残差神经网络模型进行训练,确定结构和参数,并使用L2正则化和Dropout机制抑制过拟合;然后,引入迁移学习,冻结使用源域数据训练好的部分模型参数,使用少量目标域数据对模型的全连接层参数进行微调;最后,对不同故障的样本进行分类。该方法在凯斯西储大学轴承数据集和本实验室轴承数据集上进行实验验证,实验结果表明:在不同实验条件下,所提方法与其他方法的计算结果进行比较,其均有更高的故障诊断准确度和更强的泛化能力。 相似文献
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摩托车发动机曲轴滚动轴承的受力分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对摩托车单缸四冲程发动机曲轴滚动轴承负荷的分析,了解燃烧气体力、往复惯性力和不平衡旋转离心力对轴承内圈和外圈的影响,分析结果指出:在设计中,适当地选择平衡重质量,才能有效降低轴承内外圈的工作负荷,减少滚动轴承传递的振动,减小轴承磨损。 相似文献