球轴承振动频谱的局部分析方法

在深沟球轴承振动频谱结构分析基础上,引入了振动频谱的局部分析方法。应用细化分析和倒谱处理对振动频谱进行局部剖析,可以有效地分析影响轴承振动的制造误差因素如波纹度和保持架缺陷,指出影响轴承振动的主要制造误差成因。该方法适用于轴承制造质量分析和控制。     

圆锥滚子轴承套圈参数与振动关系的灰色相对关联分析

以试验为基础,研究32210 圆锥滚子轴承套圈参数与振动的关系.利用灰色系统理论对试验数据进行分析,找出了对轴承振动值影响比较大的套圈参数.试验结果表明, 轴承的振动值得到了控制, 该方法有效、可行, 对实际生产中控制轴承的振动有一定的指导意义.     

运用数理统计方法探讨轴承零件主要参数与振动值的关系

对大量实测数据进行数理统计运算后,得出下列结论:①反映沟道形状误差变化趋势的新参数——最大斜率S_M是影响轴承振动值的主要因素;②在不提高轴承精度的条件下,利用内、外圈和钢球的互补作用,通过合理选配备零件的S_M值,也可降低振动值;③外圈对振动的影响比内圈大一倍,因此外圈外径应超精研.附表1个     

RV减速器参数化建模及多体动力学仿真

对RV减速器零部件进行CAD参数化建模,建立了摆线轮修形量、零件尺寸误差的参数化装配模型.基于多体动力学仿真技术,建立了轴承游隙、轮齿接触、针齿与针齿槽接触的动力学仿真模型.考虑影响RV减速器角传动误差的小周期因素,选取同一装配尺寸链中的针齿中心圆直径与针齿槽直径,进行误差组合,并在额定工况下进行动力学仿真,分析角传动误差的变化规律.     

高速电主轴旋转精度控制与轴承沟道参数匹配

建立角接触球轴承套圈沟道轮廓圆度误差模型,考虑轴承圆度误差、谐波次数等沟道参数将轴承组与主轴装配,建立高速电主轴动力学仿真模型,分析了轴承沟道参数及预紧对主轴旋转精度的影响以及轴承公差等级与沟道参数的匹配,结果表明：随预紧量增加,主轴轴端径向位移减小;随圆度误差增大,主轴轴端径向位移增大;谐波次数也会对主轴轴端径向位移产生影响。分析了轴承沟道参数与公差等级的关系,以主轴旋转精度不超过4μm为例说明了不同预紧量下轴承沟道参数的匹配选择。并采用BVT-5轴承振动测试仪测量7010AC轴承外圈振动位移,验证了仿真模型的正确性。     

齿轮啸叫影响因素的快速建模研究方法

为研究汽车变速器齿轮啸叫的机理和影响因素,建立了一种新的建模方法和分析流程,能够为变速器创建完全参数化的动力学分析模型,对变速器中各组件的相互影响和交互作用进行考虑,包括轴承游隙、行星轮系、箱体、齿轮轮辐刚度等因素,并分析齿轮啮合的传动误差和系统的振动响应。以此方法为基础,进行了两项研究:通过采用多组轴承预紧数据,研究了轴承预紧对齿轮啮合错位量以及传动误差的影响;通过对箱体上轴承孔的位置度在公差范围内进行取值,研究位置度对整个系统振动以及齿轮啸叫的影响。     

弧齿锥齿轮传动系统动态特性研究

基于集中质量法建立了弧齿锥齿轮8自由度弯-轴-扭三维空间动力学模型.模型中考虑了啮合刚度的时变性、几何传递误差的非线性、齿轮副间隙及轴承刚度的非线性.利用齿面接触分析与齿面承载接触分析求出几何传递误差与轮齿综合啮合刚度,利用轴承变形理论求出系统非线性支承刚度,使用Runge-Kutta法对传动系统进行动态响应求解,并研究了这些因素对弧齿锥齿轮振动的影响.结果表明:几何传递误差是影响齿轮振动的最主要因素,由啮合刚度变化引起的一系列振动受转速与负载的影响较大.     

电动汽车高速齿轮的振动噪声分析方法研究

在研究了传递误差的计算优化和频谱特性基础上,利用系统传动误差频谱特性及其激励下强迫振动的频率特性,巧妙地将齿轮多自由度振动模型简化为双质量振动模型,得到了齿轮传动误差激励下齿轮振动的解析解;建立了齿轮系统的质量、刚度、传动误差频谱与齿轮振动频谱的函数关系,得到了齿轮振幅、轮齿振动作用力、对轴承与箱体的振动作用力等关键的振动评价参数;并分析了质量、刚度和传递误差频谱对振动的影响。这对电动车减变速器的NVH(振动、噪声、声振粗糙度)问题的分析与解决提供了明确、可靠的方法。     

降低轴承振动的探讨

本文介绍利用GPW-6振动仪的三个频段特点,可以有效地找到降低轴承振动的途径,同时指出,就制造误差而论,影响轴承振动的主要因素是钢球的质量、套圈沟道表面粗糙度及密波波纹度。附图4幅,表2个。     

斜齿轮-转子-轴承弯扭轴耦合振动特性分析

为研究风电齿轮箱中高速级斜齿轮传动系统的动力学特性,在同时考虑输入/输出扭矩的时变性、齿轮偏心、综合传递误差、重力激励以及支撑轴承的非线性等因素的影响下,应用集中质量参数法建立了多自由度斜齿轮-转子-轴承弯扭轴耦合的动力学模型。在此基础上推导了风电齿轮箱高速级斜齿轮传动系统的动力学微分方程,并分析了转速、齿轮偏心、轴承游隙等参数对传动系统振动响应特性的影响。研究结果表明:由于弯扭轴耦合的作用,传动系统中扭转振动位移明显大于横向和轴向振动位移,故系统以扭转振动为主。随着转速的逐渐升高,振动位移显著增大,频率幅值发生明显的波动并且在转频附近出现了连续谱。随着偏心的增大,系统中各位置振动幅值明显增加,但对扭转方向的影响大于对横向和轴向振动的影响。轴承游隙对斜齿轮系统的动态特性影响不大,但轴承有其自身的谐振频率,在系统设计阶段需要注意避开轴承的变刚度频率对系统的影响。研究结果为风电齿轮箱传动系统的动态特性分析和故障诊断奠定了一定的基础。     

基于关联维数的铁路货车滚动轴承故障诊断

将关联维数用于定量刻划滚动轴承在不同工作状态下的振动特征,进而对故障分类。同时提出用小波分析对原始数据进行降噪处理。文中以铁路货车轴箱197 726双排圆锥滚子轴承为例,计算了正常轮对、滚子损伤和外圈剥离三种情况下降噪处理前后振动信号的关联维数,分析结果表明,滚动轴承不同工作状态下的关联维数有明显差别,因此可以将关联维数作为识别滚动轴承故障的特征量。     

基于关联维数的滚动轴承故障诊断的研究

针对滚动轴承系统产生的非线性振动信号的特点,提出用关联维数来描述轴承振动信号的工作状态,进而对其进行故障诊断的方法。同时详细讨论了关联维数的计算方法,并对由轴承系统产生的非线性振动信号进行了关联维数的定量计算。实验表明,滚动轴承不同工作状态由不同的动力学机理产生,其关联维数明显不同。以关联维数作为滚动轴承的工作状态监测的依据,可以为提高滚动轴承故障诊断的准确率提供了一种有效的新方法。     

基于分形的滚动轴承故障模式的识别

针对滚动轴承振动信号的特点，从分形原理出发，利用盒维数的概念，对滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了定量描述。试验结果表明，由于滚动轴承不同故障的动力学产生的机制不同，其盒维数明显不同。因此利用盒维数可以准确地识别滚动轴承的故障模式。     

热连轧机机电液耦合振动控制

全世界薄板坯连铸连轧机在轧制薄规格带钢时都出现不同程度的严重振动现象,导致带钢和轧辊生成明显振痕,从而影响企业的产品质量、外部形象和经济效益。利用自制综合遥测系统对轧机振动参数、力能参数、电参数和工艺参数等进行全面的现场综合测试,经过对测试信号的时域分析和频域分析获得振动的特征及规律;通过理论研究和仿真研究,发现轧机确实存在扭垂耦合振动、机电耦合振动和液机耦合振动现象,确定轧机振动的性质为机电液多态耦合振动。据此对电气传动控制系统和AGC系统进行参数修改和优化,将设计的二阶扭振抑制器应用在主传动控制系统中和对AGC参数进行优化,辊系振动明显降低,有效地抑制了轧机机电液耦合振动现象,取得了显著的经济效益和社会效益。     

基于小波包和分形盒维数的滚动轴承故障诊断

为诊断滚动轴承不同部件产生的故障,针对轴承故障信号具有非线性、非平稳振动的特点,运用小波包和分形理论,定量计算了滚动轴承不同部件故障信号及小波包重构信号的盒维数。实验结果表明,滚动轴承不同的故障类型具有不同的盒维数。正常滚动轴承盒维数最大,依次为滚珠故障盒维数、内环故障盒维数,外环故障盒维数最小。分形盒维数能定量地识别滚动轴承不同部件的故障,提高滚动轴承故障诊断的准确率,为滚动轴承智能故障诊断提供可靠依据。     

基于关联维数与BP神经网络的滚动轴承故障诊断

探讨了滚动轴承不同工况下非线性系统关联维数的计算及应用，讨论了滚动轴承在不同工况下的关联维数，以此为工况特征量设计BP神经网络实现故障诊断，并以关联维数作为游隙大小的特征量为例，对故障诊断效果进行分析。     

基于1 1／2维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于１１／２维谱的滚动轴承故障诊断新方法。１１／２维谱保留了信号的相位信息且能够有效抑制噪声。用１１／２维谱分析滚动轴承振动信号,可以提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,识别故障模式。试验结果表明,这种方法能有效地诊断滚动轴承故障,且对初期故障很敏感。     

OEEMD与Teager能量算子结合的轴承故障诊断

针对滚动轴承发生局部故障时振动信号中微弱周期性冲击的特征提取问题,提出参数优化集合经验模式分解(optimal ensemble empirical mode decomposition,简称OEEMD)与Teager能量算子解调结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,针对集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)过程中两个关键参数k(加入白噪声的幅值系数)和m(集合平均次数)的准确选取问题,通过引入相关系数、相关均方根误差和信噪比分析,给出一种可自适应确定这两个参数取值的OEEMD方法,通过OEEMD将冲击从滚动轴承振动信号中分离出来;其次,采用Teager能量算子对其进行包络解调,计算出瞬时幅值后再对瞬时幅值进行包络谱分析,以获取冲击的特征频率,从而对滚动轴承故障进行准确诊断。仿真信号分析和应用实例验证了该方法的有效性。     

超声振动精密切削振幅对工件尺寸误差的影响

精密超声振动切削是将一定振幅的高频振动添加到刀具的运动过程中的一种加工方式,具有切削力小,加工精度高,加工表面质量好等特点。采用动力学分析方法利用二自由度的振动切削工件-刀具系统模型,并借鉴普通切削中对切削力的分析方法,首次从理论上实现了对振动切削中刀具振幅对工件变形影响的研究,并采用数值模拟的方法给出它的变化规律:在精密振动切削使用的振幅范围内,刀具振幅的变大会使工件的净位移减小、进而使工件的尺寸误差减小。同时,给出了不同刀具前角、切削速度和切削深度条件下,工件尺寸误差随振幅变化的规律。     

基于神经网络的滚动轴承振动预测

以神经网络与MATLAB实现理论为依据,提出了一种新的滚动轴承振动预测方法。这种方法根据轴承的加工质量试验数据,建立轴承振动预测的BP网络试验模型,在MATLAB开发环境下输入训练样本数据矩阵和目标矩阵。经过训练后,网络误差达到要求,预报结果的最大相对误差小于10％。