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41.
研究滚动轴承故障诊断问题,故障振动信号具有非平稳性、突变性。由于运行中噪声影响识别故障信号,传统傅立叶变换或单一小波分析难以对特征信号进行准确提取,导致滚动轴承故障诊断正确率较低。为了提高了滚动轴承故障诊断正确率,提出一种小波分析和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。首先采用小波分析对采集滚动轴承信号进行分解,消除噪声信息,然后采用Hilbert变换对信号进行进一步精细分解。利用MATLAB软件对滚动轴承故障进行仿真,仿真结果表明,改进算法提高了滚动轴承故障诊断正确率,很适合处理滚动轴承的故障信号。 相似文献
42.
43.
44.
滚动轴承作为大多数旋转机械的重要零部件,其工作状态直接影响设备的工作寿命.针对传统故障诊断方法自适应性差、特征提取过于依赖人工经验的问题,提出一种基于双向门控循环单元的轴承故障诊断方法.该方法直接将原始振动信号作为模型输入,自动进行故障特征提取与故障诊断.结合轴承外圈故障、内圈故障及滚动体故障等9种故障状况,对所提方法进行了验证.实验结果表明,其故障诊断准确率可达99.56%,诊断效果优于门控循环单元、长短期记忆网络等算法,且泛化能力好. 相似文献
45.
当滚动轴承发生故障时,故障特征信号会夹杂在振动信号中,造成故障特征信号提取效果不理想.针对这一问题,提出了一种互补集成经验模态分解与多点最优最小熵(CEEMD-MOMEDA)的滚动轴承故障提取方法.首先通过CEEMD算法对采集到的振动信号进行处理,然后通过峭度准则对非故障冲击成分进行筛除,最后利用MOMEDA算法对重组后的信号进行处理从而抑制噪声的影响,从中提取出故障特征.并与单一的MOMEDA算法进行对比.结果 表明,提出的CEEMD-MOMEDA算法故障提取能力、抗干扰能力有较大提升. 相似文献
46.
根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,提出一种应用主矢量分析(PCA)将高维相关变量转化为低维独立变量,利用其特征值建立径向基函数神经网络的方法,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。 相似文献
47.
对于水泥厂来说,离心式风机的数量不在少数。风机轴承的润滑不外乎两种:润滑脂和润滑油。我公司自1995年6月点火投产以来,发现风机轴承采用润滑油润滑的,普遍存在漏油现象。轴承出现漏油以后增加了耗油量,提高了生产成本;由于风机转速高,缺油发现不及时造成轴承烧毁,我公司已发生过几次烧毁轴承事故;影响设备卫生。我公司曾 相似文献
48.
针对练泥减速机滚动轴承运转速度低、响应弱、低频信号容易淹没、调制源多、振动信号非平稳性等特点而导致常规的傅立叶分析诊断故障效果不佳的情况,提出了一种小波变换的时频分析滚动轴承故障诊断方法。利用小波变换对振动信号进行分解和重构处理,获得了振动信号在不同的频段的分量,提取相应特征频段重构分量的功率谱的频域统计值作为特征参数,从而实现对轴承故障诊断。试验结果显示该方法对真空练泥机轴承故障诊断有很好的效果。 相似文献
49.
油勺润滑是将几个油勺固定在转轴上,油勺随轴旋转,转至下面时在油池中舀油,转至上面时将油倒人布油盘中,润滑油通过布油盘中的许多小孔淋在轴上,对轴及轴瓦进行润滑(图10—6)。油勺润滑装置在回转窑托轮支承轴瓦和球磨机中空轴轴瓦润滑中均有所应用。但因油勺易搅浑润滑油,产生不良后果,故新设计的球磨机不再采用;在回转窑托轮支承中,因轴瓦被滚动轴承替换,其润滑方式也随之改变。 相似文献
50.
朱晓钢 《安徽冶金科技职业学院学报》2010,20(1):18-19
Φ650轧机减速机原设计为滑动轴承,为适应生产需要改为滚动轴承。阐述了滚动轴承选型的设计校核计算。 相似文献