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针对旋转机械智能运维实时监测的工作需求,提出一种智能轴承自供电结构。根据电磁感应原理,该轴承结构从其旋转运动中采集电能,通过电压转换装置为轴承的传感器和无线传输组件供电,并将剩余的电能储存在超级电容中;建立有限元模型,通过与试验中不同转速下的有效电压进行对比验证模型的准确性;使用麦克斯韦电磁仿真软件,分析不同拓展环材料、气隙以及磁铁长度对电压值的影响。结果表明:在转速1 758 r/min、气隙1.0 mm以及磁铁长度5 mm的条件下,可以得到10.65 V的有效电压以及1.04 W的最大输出功率,能够满足传感器和无线传输组件的正常工作要求。 相似文献
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针对行星齿轮箱复合故障准确分类问题,应用了改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先,将行星齿轮箱的不同故障信号分别进行ICEEMDAN分解,得到各阶内禀模态函数(IMF);其次,利用各阶IMF分量与原信号的相关性大小,剔除虚假的IMF分量;最后,以优选IMF分量的多尺度模糊熵均值作为特征向量,输入到多分类SVM中进行故障分类,分类准确率高达100%,实验结果证明了该方法的可行性。 相似文献
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振动信号是轴承工作信息的载体,为了对齿轮减速器内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,对振动加速度信号进行了局域波分解,提取了近似熵及相关性参数,利用近似熵及局域波分解所得到的趋势项快速区分正常与故障状态,根据相关性参数的变化特点寻求滚动轴承的故障信号主导模态分量,准确提取故障部位的特征频率.将该方法应用于齿轮减速器JZQ250的故障诊断中,经过对大量实测数据的处理和分析,能够准确诊断出减速器的正常运行状态、内圈故障、外圈故障和保持架故障的运行状态,具有一定的工程实用价值. 相似文献
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小波分析-模糊聚类法用于滚动轴承故障诊断 总被引:3,自引:4,他引:3
为了对减速器内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动加速度信号进行小波分析的基础上,提出了基于尺度-能量谱的特征提取和模糊聚类相结合的滚动轴取故障诊断方法。该方法应用于齿轮减速器JZQ250的故障诊断中,经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地识别和诊断出减速器的正常运行状态、内圈故障和外圈故障运行状态,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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为了对减速器内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动加速度信号进行小波分析的基础上,提出了基于尺度-能量谱的特征提取和模糊聚类相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法应用于齿轮减速器JZQ250的故障诊断中, 经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地识别和诊断出减速器的正常运行状态、内圈故障和外圈故障运行状态,具有一定的工程实用价值. 相似文献
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行星齿轮箱结构复杂,当发生故障时其振动信号呈非线性非平稳特点且故障信号微弱,为了能够准确提取行星齿轮磨损故障信息的特征,提出局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)结合S变换(LMD?S)的信号处理方法,且转化为时频分布图像,应用时频图像纹理特征进行行星齿轮故障诊断。首先,把振动信号经由LMD?S变换处理后利用相关分析方法滤除干扰且转化为时频分布图像;其次,利用非均匀局部二值模式(local binary patterns,简称LBP)提取不同工况下采集数据的图像纹理特征;最后,采用极限学习机识别出3种故障类型,故障识别准确率达到90%,证明了此方法的有效性。 相似文献
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由于齿轮箱振动信号的非平稳非线性等问题加大了故障诊断的难度,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和多尺度排列熵(MPE)、样本熵(SE)相结合的故障特征提取方法。首先对齿轮箱振动信号进行互补集合经验模态分解,并根据相关系数原则对各模态分量进行筛选和重构,再利用多尺度排列熵对筛选出的模态分量进行特征提取,同时对重构后的信号提取其样本熵作为特征值;最后将提取出的多种故障特征融合输入到高斯过程分类器中进行实验验证,实验结果表明该方法提取齿轮箱振动信号的故障特征是有效的,高斯过程分类能快速准确地分辨出故障结果。 相似文献