【摘 要】
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滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种重要部件,其运行状态直接影响整台机械的性能,对其进行故障诊断具有重要的意义。旋转机械故障诊断包括信号的测量、特征提取、状态诊断和状态分析四个步骤,其中最核心的部分就是故障信号的特征提取。本文以滚动轴承为研究对象,研究了基于振动信号的滚动轴承特征提取的方法。本文介绍了滚动轴承的振动机理,对几种典型故障类型及形成原因进行分析。目前常用的滚动轴承故障诊断方法有温度
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滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种重要部件,其运行状态直接影响整台机械的性能,对其进行故障诊断具有重要的意义。旋转机械故障诊断包括信号的测量、特征提取、状态诊断和状态分析四个步骤,其中最核心的部分就是故障信号的特征提取。本文以滚动轴承为研究对象,研究了基于振动信号的滚动轴承特征提取的方法。本文介绍了滚动轴承的振动机理,对几种典型故障类型及形成原因进行分析。目前常用的滚动轴承故障诊断方法有温度检测法、油液检测法、振动分析法及声发射法等,本文采用的是振动分析法。首先,研究了轴承信号的时域分析方法,
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空气轴承较之传统的滚动轴承相比具有高转速,高精度,无污染,耐高温等特点,这使其在高速透平机械领域中得到了广泛应用与发展前景。但是其内部结构的复杂性给此类轴承的理论建模带来了较大的难度。本文借鉴了文献中对类似结构的处理方法,提出了箔片变形的判断算法,求出弹性元件实际的结构刚度;对波箔止推轴承进行理论建模,讨论了相关参数对其承载能力的影响;完善了轴承测试实验平台,完善了箔片变形工艺,对止推轴承的静特性
随着社会经济的发展,能源与环境问题的重要性日益凸显,而分布式发电由于其具有低碳环保,投资小,发电方式灵活等优点受到广泛认可和应用。但是大量风电、光伏发电等分布式电源不断接入电网对电网的安全可靠、经济运行带来了更多挑战。因此,如何合理高效地规划分布式电源接入系统就变的尤为重要。文章阐述了分布式发电的发展及研究现状,详细介绍了几种主要分布式电源的并网情况,并从网络损耗、电能质量、可靠性、潮流分布等方面
智能故障诊断技术是机械设备故障诊断领域的发展趋势,作为智能诊断技术的一种,基于隐马尔科夫模型的智能故障诊断方法具有极强的对动态过程时间序列的建模能力和时序模式分类能力,但是这种模型没有考虑状态与状态间的关联性。隐半马尔科夫模型是基于隐马尔科夫模型基础上通过引入状态驻留时间概率函数而发展起来的,其更接近真实情况,在故障诊断领域具有很好的应用前景,可以被用于稳定运行过程中机械设备异常状态的识别。目前,
往复压缩机是气体压缩和运输的关键机械设备,通过对气体做功压缩,可有效的提升气体压力、减少气体体积,在我国的工业生产中起着关键作用,尤其在石油天然气运输增压及化工领域应用广泛。受到实际工况的影响,往复压缩机长时间的连续运行极易造成传动机构的磨损,并产生运动副间隙。运动副内间隙故障会造成往复压缩机的运动稳定性和生产效率降低,严重状态下更会造成压缩机的损坏。在传统的压缩机检测维修中,通常采用振动信号检测
往复压缩机广泛应用于石油﹑化工等工业生产中,并成为工业装置中的核心设备。目前,往复压缩机状态监测与故障诊断技术,已成为国内外故障诊断领域的研究热点问题,而特征提取又是其故障诊断技术中的难点之一。针对具有非线性﹑非平稳特性的往复压缩机振动信号,本文提出了运用多重分形的方法,对其进行局部奇异特性量化描述,并采用了新的故障识别方法进行故障分类识别,结果表明,此方法能够有效地对往复压缩机常见故障进行诊断,
密封件一方面能够避免油、液、气从零件配合面/接触面间泄漏出来,另一方面可以抵挡外界环境中的杂质进入装置内污染密封环境。良好的密封性能能够有效的协助机械装置更好的工作;一旦出现密封失效,就会增大接触表面间的泄漏几率,加剧密封面间的磨损,改变密封环境内的温度场,这些后果都会不利于密封性能的正常发挥,削弱密封效果,进而直接降低系统的工作效率和使用性能,因此设备中的油、液泄漏所引发的污染问题、资源的不可再
泵是一种应用范围极其广泛的通用机械,有流体流动的地方,几乎都会有泵在工作。离心泵更是泵类中应用范围最广泛的一种,约占泵类设备总量的70%。双吸离心泵是离心泵的一种重要形式,具有扬程高、流量大、便于检查和维修的特点,越来越受到工程应用的青睐。因此了解双吸离心泵内部流体流动特性,改进双吸离心泵的结构,优化内部流场,提高双吸泵的效率对推动泵行业的发展具有重要且深远的意义。本文对OTS 125-500A型
旋转机械广泛地应用于国民生产中的各个领域,而滚动轴承是旋转机械中的重要部件之一,滚动轴承的工作状态直接关系到旋转机械的运行。一般情况下,旋转机械多与其它若干设备共同构成一个系统,如果旋转机械出现故障,很可能会引发一系列的连锁反应,造成设备损坏,甚至出现人员伤亡等。可以看出,对滚动轴承的振动信号进行系统的研究,将能够极大的提高设备运行的稳定性,具有一定的理论与实际意义。Huang提出的HHT方法以其
滚动轴承故障诊断是满足工业生产需求而逐步发展起来的一个混合性学科,是维持机械设备平稳运行的一项实用手段。小波变换和神经网络已有很长的研究历史,理论体系日益成熟和完善,并且作为一种有效的诊断工具被广泛应用在实际的滚动轴承故障诊断工程领域中。本文以小波变换和神经网络为数学依据,对滚动轴承故障诊断系统进行设计与研究,本文主要内容如下:1.研究运用小波变换实行滚动轴承振动信号的消噪方式。学习小波模极大、小
永磁调速器(permanent magnet device,PMD)具有结构简单、可控启动、适应恶劣工况等优点,正逐渐取代其它电力传动设备应用于现代工业的各个领域。目前,永磁调速器的主要研究方向是基于有限元法对其内部磁场和传动性能进行优化与计算,但由于永磁调速器的磁场分析忽略了温度场、结构场等影响,其计算结果与实测值误差较大,因此如何进行多物理场耦合的有限元分析是该研究领域的主要研究方向。本文首先