井下运输机械滚动轴承故障的检测与诊断

在煤矿井下环境恶劣、干扰严重的情况下 ,对运输机械滚动轴承的故障诊断应采用加速度传感器以高频共振解调技术进行振动监测最为可行、有效。通过现场测试总结并提出了一种易损减速器滚动轴承的故障诊断判据。     

矿山机械滚动轴承的寿命计算

为了预测矿山机械在变负荷工况条件下工作的滚动轴承的寿命,必须首先将变负荷工况按疲劳损伤累积理论等效转化为定负荷工况。由于变负荷工况中的各级负荷对滚动轴承的润滑状况、游隙状况、轴向偏斜对寿命的影响等方面有不同的影响,所以,在等效转化时应考虑以上各种影响因素,这样才能对变负荷工况工作的轴承进行准确的寿命预测。     

基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承在煤机设备中广泛应用,在恶劣工况下容易发生故障。为了能够及时准确地获取滚动轴承的运转状态,采用BP神经网络算法与小波函数对轴承振动信号进行分解,从而对滚动轴承进行状态监测以及故障诊断。实验结果表明,BP神经网络能够准确获得滚动轴承的运动状态及故障类型。     

滚动轴承故障的振动检测方法

本文首先简介了滚动轴承故障技术的国内外概况,分析了故障轴承的振动信号特征,着重论述了振动诊断方法中的各类诊断技术及其特点,阐述了时间－频率分析方法在轴承故障诊断中的优越性,指出了轴承故障诊断的最新发展方向。     

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。     

高阶谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为了解决振动机械滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于高阶谱的滚动轴承故障诊断方法。当滚动轴承开始工作时,提取振动信号,针对滚动轴承的双谱结构图、等高线图和三谱二维切片图在正常情况和故障情况下的不同进行对比。理论分析与试验分析结果一致表明,机械滚动轴承在不同状态下故障特征频谱区别明显,可以成功实现对不同故障的识别和诊断。     

滚动轴承磨损的模糊诊断与分析

本文通过对机器振动状态及故障的模糊分类,采用模糊数学中模糊识别和贴近度的概念所测得的机器当前的运行状态与标准的运行状态进行比较,来识别机器当前的运行状态及发展趋势。     

声发射技术用于重载滚动轴承故障诊断的实验研究

采用声发射(AE)技术对重载滚动轴承故障信息实施采集分析研究,并与常规的振动加速度诊断方法进行实验比较,这对于重载轴承的故障诊断有着指导意义。     

滚动轴承故障的振动检测方法

本文首先简介了滚动轴承故障诊断技术的国内外概况,分析了故障轴承的振动信号特征,着重论述了振动诊断方法中的各类诊断技术及其特点。阐述了时间一频率分析方法在轴承故障诊断中的优越性,指出了轴承故障诊断的最新发展方向。     

滚动轴承的故障分析及对策

对滚动轴承的失效形式作了分析,并对滚动轴承故障引起的轴承的脉动频率作了估 算。通过对滚动轴承振动的监测,以振动响应功率谱图为依据,找出轴承振动的特征信息,分析了 滚动轴承出现故障的原因,提出了保证轴承正常运行的对策。     

小波包-包络分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号 ,克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息     

K-S检验在轴承故障诊断中的应用

将K -S检验应用于轴承故障诊断中 ,成功快速诊断出轴承微弱故障 ,然后通过小波分析结合频谱细化分析 ,精确得到轴承故障位置。实践证明 ,K -S检验是一种有效、实用和快捷的智能诊断方法。     

小波包分析在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障特征的提取问题,讨论了小波包分析的基本原理,基于小波包分析方法在滚动轴承故障诊断中的应用,并用LabVIEW编制了相应的程序。实践表明,小波包分析方法具有明显的诊断意义。     

Hilbert变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障特征的提取问题,讨论了Hilbert变换的基本原理,以及基于Hilbert变换的包络解调方法在滚动轴承故障诊断中的应用,并用LabVIEW编制了相应的程序。实践表明,基于Hilbert变换的包络解调方法具有明显的诊断意义。     

基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,其引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。Hilbert变换基于滚动轴承故障引发的高频固有振动,提取包络信号。通过包络信号进行频谱分析从而提取滚动轴承的故障特征信息。通过采集内圈故障、外圈故障的滚动轴承振动信号,采用Hilbert变换对轴承的振动信号进行了分析,验证了Hilbert包络解调技术在滚动轴承故障诊断中的有效性。     

基于专家系统滚动轴承故障诊断研究

通过应用专家系统对滚动轴承故障进行诊断,在专家系统的知识库中输入了有丰富经验的维修人员通过看、听、触、测得到的故障现象和排除故障的方法,该系统通过人机交互界面实现,使维修人员可以快速找出滚动轴承的故障并进行排除,节约时间,提高效率。     

基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统

通过对滚动轴承工作特性及其故障研究,设计了基于LabVIEW软件的滚动轴承故障诊断系统。分析了滚动轴承振动机理与失效形式,运用共振解调分析与希尔伯特变换作为滚动轴承故障诊断的方法。通过对轴承支持架故障分析表明该系统对滚动轴承故障诊断正确有效。     

基于盒维数的滚动轴承故障诊断

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 ,对由滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了分形特征的盒维数定量描述。试验结果表明 ,由于滚动轴承不同故障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诊断出滚动轴承的工作状态     

高线精轧机滚动轴承故障诊断技术研究

针对高线精轧机设备故障的特点,建立了精轧机在线监测系统。采集精轧机滚动轴承的振动信号,对振动信号采用时域、频域多角度分析,时域趋势图可以判断轴承的突发性故障,频域分析可以判断故障的性质及故障部位。有效地提高了滚动轴承故障诊断的准确率。