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991.
为研究热效应对高速圆锥动静压轴承静特性的影响,建立具有深浅腔结构的圆锥动静压轴承的Reynolds方程、能量方程、深腔流量平衡方程及相关控制方程;采用有限元法和有限差分法对其进行离散,运用正系数法则对能量方程系数及常数项的离散系数进行处理,联立求解得到油膜压力分布与温度分布,计算出高速圆锥动静压轴承的静参数,并分析热效应对高速圆锥动静压轴承静特性的影响。结果表明:热效应使高速圆锥动静压轴承油膜压力减小,且转速越大,压力减幅越大,油膜温升越明显;计入热效应后,润滑油黏度降低,引起高速圆锥动静压轴承偏位角增大,轴向、径向承载力减小,端泄流量增大,摩擦力减小,且转速越高变化越显著。 相似文献
992.
针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。 相似文献
993.
994.
高速磁悬浮涡轮分子泵(Turbo Molecular Pump, TMP)因其高能量密度、微振动、无需润滑等优点被广泛应用于工业领域,但外部电源失效时,高速转子跌落后与保护轴承产生剧烈撞击和摩擦,将给系统带来致命损害。针对以上问题,提出一种基于平均功率平衡法的电力失效补偿控制(Power Failure Compensation Control, PFCC)方法。首先,设计电机能量回馈电路;其次,对Buck-Boost变换器进行数学建模,设计一种双环非线性控制器,其中电流内环使用滑模控制,电压外环使用平均功率平衡控制(Average Power Balance Control, APBC),并利用Lyapunov函数推导出系统的稳定性条件;最后,通过搭建磁悬浮分子泵PFCC实验平台,对所提出的方法进行实验验证。结果表明:本文所提出的方法具有快速响应和输出鲁棒性,磁悬浮转子由额定转速21000 r/min降至3900 r/min时跌落,电机能量转化效率为96.6%,提高了磁轴承系统的安全性。 相似文献
995.
为研究超声悬浮轴承的静、动态承载特性,设计了一种压电陶瓷驱动的全包围结构超声悬浮轴承。分析了气体挤压膜润滑承载机理,在等温隔热条件下,根据牛顿流体的气体动力学理论,建立了描述轴承启动阶段及支撑回转体稳定旋转阶段气膜压力的静、动态雷诺方程。采用有限差分法并利用MATLAB自定义函数的功能,对超声悬浮轴承的静态及动态承载力进行了数值计算。为验证理论计算的正确性,通过轴承样机自悬浮实验验证轴承悬浮特性的理论计算结果,得出在其谐振频率下,相同结构尺寸及悬浮参数的轴承静态承载力理论计算值与测量值之间的误差为8.33%;在挤压数为100,2~5μm合理初始间隙下,动态悬浮力理论计算值与实验测量值相吻合。考虑样机结构特性引起的能量转换误差及实验环境因素影响,误差在合理允许范围之内,验证了理论分析及计算的正确性,对超声悬浮轴承的理论研究及设计具有一定的指导意义。 相似文献
996.
997.
齿轮箱复合故障中,较弱的故障特征往往被较强的故障信号所淹没,传统方法较难实现对较弱故障特征的提取。为解决上述问题,提出一种基于离散随机分离的齿轮箱复合故障振动分析法。该方法首先使用快速谱峭度算法获取对齿轮箱振动信号的共振带参数,依据该共振带参数设计带通滤波器及结合Hilbert变换实现对振动信号包络提取;之后应用角域重采样将时域包络信号转换到角域以消除转速波动影响;再应用离散随机分离对角域包络信号进行分离,分别得到齿轮故障和轴承故障对应的角域包络信号;最后,分别对角域包络信号进行包络谱分析获得齿轮、轴承故障的特征频率信息。试验结果表明,该方法可实现齿轮箱齿轮及轴承复合故障特征的有效提取。 相似文献
998.
999.
针对强噪声环境下滚动轴承早期故障特征信息非常微弱且难以提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值差分谱的故障诊断方法。首先对轴承故障振动信号进行VMD分解得到一系列本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFS),由于噪声的干扰,很难从各个模态分量中提取有效的故障特征信息;然后根据相关系数准则,对相关系数较大的分量构建Hanke矩阵进行奇异值分解,求取奇异值差分谱,从差分谱中确定重构信号的有效阶次对信号进行降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络处理,从包络谱中即可准确地提取到故障特征频率。仿真信号和工程数据处理结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,精确地提取到轴承微弱的故障特征频率信息。 相似文献
1000.