冶金企业设备诊断技术的研究和实践

设备诊断技术是现代化设备管理的核心支撑技术之一,它可以帮助企业实现“经济维修”战略。我国冶金企业开展设备诊断已有二十几年历史,近几年开始初见成效,怎样实施才能尽快取得投资效益,是冶金企业预知维修领域的一大难题。本文通过实例从正反两个方面进行了总结,提出了可操作的方法,指出开展这项工作容易发生的问题和对策。     

高线轧机齿轮箱故障诊断案例库的设计与应用

以高速线材轧机齿轮箱故障诊断系统为应用背景,探讨了基于案例的推理方法,研究了构建齿轮箱故障诊断系统的关键技术,最终制订出相应的设计方案。依据故障的特征属性和内容将齿轮箱故障案例按照不同轧机和架次分类,从而将整个案例库划分成了多个代表不同齿轮箱的案例集。在案例检索中,通过加权平均算法找到相应案例库中与目标案例最相似的案例,实现了对高速线材轧机齿轮箱故障的智能诊断。     

激光强化改善半钢材料耐磨性的实验研究

激光强化技术是有效改变金属材料耐磨性的一种手段,对于半钢材质来说,只要选择的加工工艺参数合理,就可以获得理想的淬硬层组织。硬度测量结果表明:其耐磨性将大幅提高,这一点通过试样的磨损试验最终得以证实。     

金属磁记忆在齿轮早期微裂纹检测中的应用

依据金属磁记忆检测的基本原理,提出关于齿轮早期局部微裂纹缺陷的漏磁信号模型,指出在裂纹区域,漏磁场的切向分量具有峰值,而法向分量过零、其梯度具有峰值,分析了裂纹深度对上述特征的影响,并将上述理论应用于实际齿轮表面微裂纹检测,显微分析的结果论证了磁记忆检测的有效性。     

基于小波消噪技术的轧机轴承早期故障诊断

由于背景噪声的影响,滚动轴承的冲击故障只有发展到一定程度后,才会在频域中体现明显的倍频特征.因此,直接采用频谱分析无法实现早期故障的特征提取.利用小波变换的“带通滤波”特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解信号的单支重构可以将噪声与可用信号进行成功分离;采用预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的.针对现场采集的轧机轴承振动信号,采用多种方式消嗓后的信号处理结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取,从消噪信号的频谱图中可以及早辨识故障轴承的特征频率,实现早期故障的精确定位.     

基于不变矩的Duffing相位图的自动识别

提出一种基于Hu氏不变矩定量识别相位图改变的新方法.该方法利用混沌振子对微弱周期信号的敏感性,可以直接检测低频段内滚动轴承微弱的故障特征频率.同时以Hu氏不变矩作为指标,从二维角度量化振子的相变规律,直接检测滚动轴承微弱的故障特征频率,从而提高故障诊断的自动化水平.对滚动轴承内圈故障的诊断实例验证了该方法的有效性.     

齿轮振动中调频信号的解调方法及仿真计算

齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象，包括幅值调制和频率（相位）调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟，但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法，并通过仿真指出了这两种方法各自的优缺点和局限性。     

齿轮裂纹早期故障的完全解调分析

齿轮轮齿发生早期裂纹时,裂纹故障信号十分微弱,为了有效提取早期裂纹故障特征,本文提出完全解调分析方法,即针对实际的齿轮振动信号调幅、调相同时存在的特点,进行幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析.仿真及实例分析结果表明,本文所提出的方法能将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动信号中提取出来,幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析,可以提高故障诊断准确率.     

基于信号特征的复合字典多原子匹配算法研究

在经典匹配追踪算法的基础上,提出基于信号特征的复合字典多原子匹配的改进算法,并应用于轴承故障诊断领域。针对滚动轴承损伤性故障振动信号特点,构造高频段冲击时频特征原子库与低频段Fourier特征原子库相结合的复合字典。研究复合字典多原子匹配的稀疏分解及重构算法以用于提取故障特征,并在重构算法中引入阈值降噪原理。滚动轴承故障试验信号和工程信号分析结果证明,在冲击性故障特征提取效果上,基于信号特征的复合字典多原子匹配优于单原子匹配,并且硬阈值降噪处理效果优于无阈值处理效果。     

基于改进阶次分析与自适应VMD的变转速齿轮箱故障诊断研究

变转速齿轮箱由于工况复杂导致转频不稳定,齿轮箱的微弱故障信号可能会被掩盖在强噪声中,不能直接应用传统的时频分析方法,为故障特征的提取增加一定的难度.针对变转速信号的处理,传统的计算阶次分析方式(COT)很好地解决了变转速齿轮箱的故障特征难以提取出来的问题,但由于传统COT中所使用的重采样方法是基于样条插值法的,无法根据...