机械设备振动检测系统设计与实现

对机械设备振动监测和故障诊断技术的组成、功能原理进行了分析,提出一种简便的机械设备振动检测系统,详细介绍系统的硬件组成与软件体系结构.系统硬件成本低,可以安装在普通的PC机器上,界面操作简便,可以完整的实现振动信号的测试、特征提取、状态识别等功能.     

大型机械设备振动系统故障诊断仿真研究

大型机械设备组成结构复杂,容易产生故障,通过对大型机械设备的振动系统故障诊断,提高大型机械设备的稳定运行性能。传统的故障诊断方法采用海量振动样本特征数据聚类分析方法进行故障分类和诊断,诊断性能受到振动数据样本采集和环境的特征的限制,故障检测效果不好。提出一种基于大型机械设备振动系统故障特征专家系统构建的故障诊断模型,并采用abaqus软件进行仿真分析。构建故障诊断专家系统,包括对模糊数据库、模糊知识库和模糊推理机的构建,设计故障诊断的神经网络模糊控制学习算法,通过设计人机结构,实现对大型机械设备振动系统故障的准确推断决策。利用abaqus软件在计算机上建立测试虚拟样机,实现故障诊断在线模型仿真,了解复杂机械系统设计的故障运行性能。仿真结果表明,该系统能有效提高对大型机械设备振动系统的故障诊断能力,实现智能故障诊断控制和自适应故障处理,在机械状态监测等领域具有较好的应用价值。     

基于支持向量机在设备智能故障诊断中的应用研究

通过对机械设备轴承故障诊断,对采集的信号进行了振动分析,并分析了各特征值的故障敏感程度,最后运用支持向量机二分类算法,对信号进行了正常和故障分类。     

频谱分析在判定设备缺陷中的应用

如今,频谱分析已经广泛应用于设备缺陷的判断中,应用频谱分析技术能够对设备的的振动信号进行分析,实现对机械设备的动态监测与故障诊断,进而有效的保障机械设备正常的运转,大大提高了检修效率,降低检修成本。文章将结合某热电厂风机的振动故障诊断实践,进一步的介绍频谱分析在判定设备缺陷中的应用,对设备故障诊断技术发展具有一定的价值意义。     

重载铁路货车轴承突发性损伤类故障检测

重载的铁路货车滚动轴承极易出现损伤类故障,因故障的突发性使得振动信号具有非线性、非平稳的特性,且振动信号极易受非检测部位振动的干扰,而使得有效信号不易被提取,传统的基于傅里叶变换的检测方法无法有效将非平稳的振动信号中的干扰去除,造成最终的检测准确率不高的问题。为了提高检测准确率,提出基于小波包的检测方法,首先针对振动信号的非平稳特性采用小波滤波有效去除其中的干扰,然后通过最小二乘支持向量机提取出非平稳振动信号中的故障特征信号并完成故障检测。实验表明,这种方法能够有效去除振动信号中的干扰,并准确检测重载铁路货车上的滚动轴承损伤故障。     

有关故障诊断技术于煤矿综掘机械设备维修的应用研究

煤矿综掘机械设备是煤矿生产的重要组成部分,将会对煤矿生产质量和效率产生直接影响,所以,做好煤矿综掘机械设备的维修工作便显得尤为重要了。本文围绕故障诊断技术于煤矿综掘机械设备维修中的应用进行相关研究,首先阐述了做好煤矿综掘机械设备维修工作的意义,其次介绍了几种常用的故障诊断技术（矿井提升机检测技术、振动与噪声检测技术、无损检测技术、油液磨屑分析检测技术）,最后讨论了煤矿综掘机械设备诊断专家系统的构建与应用。     

基于高阶振动模型的建筑抗震性能检测

建筑物的抗震能力一直是建筑学领域研究的热点问题之一。传统的建筑震动检测方法都是已建立的建筑物的抗震信号模型,但是外界振动信号的突变性较大,从而降低建筑振动信号模型检测的精度。提出一种以无线传感振动信号为基础,配合高阶振动模型设计的建筑物抗震性能检测技术,准确的设计传感器对突变信号的检测规律,可以防止控制溢出被有效抑制,运用抗震控制律对抗震性能进行检测。仿真结果表明：该方法对突变信号较强的建筑振动模态进行抗震性检测,对检查中的干扰有着较好的抑制,提高了检测的准确度。     

变速箱故障模糊诊断的研究

变速箱是机械设备的重要组成部分。由于机械设备的特殊运行条件和运行环境使得变速箱中齿轮副、轴、轴承等常发生故障。因而随着科学技术的发展,对变速箱实施故障诊断,显得尤为重要。而故障诊断的前提是对于故障特征信号的提取。近年来,模糊故障诊断技术在故障诊断和特征提取方面的应用也越来越多。利用故障模糊诊断技术,通过对齿轮在运转时产生的振动信号进行特性分析,来诊断齿轮系统的故障。     

基于同步压缩小波变换的旋转机械设备故障诊断

旋转机械设备是能源、化工和国防等各个行业的关键设备,及时诊断出机械设备发生的各种故障,是保障设备连续、安全、高效运行的重要手段。首先,阐述了时频分析方法在旋转机械设备故障诊断领域中的意义,并介绍了同步压缩小波变换的基本原理与算法。在此基础上,针对旋转机械设备运行中产生的非稳态、非线性故障信号,提出了一种基于同步压缩小波变换的旋转机械设备故障诊断方法。最后,应用本特利转子故障模拟试验台对该方法进行了验证。对具有非线性、非平稳特征的无噪和带噪振动信号进行特征提取的结果表明,基于同步压缩小波变换的旋转机械故障诊断方法是有效的,具有较大的应用潜力与价值。     

基于PSD传感器的电力铁塔振动检测

本文针对电力铁塔的振动检测,提出利用PSD传感器采集振动信号的观点。在检测行业起到一定作用。     

数据融合技术在结构损伤检测中的应用研究

阐述了数据融合技术理论基础,提出了试验模态分析的方法,并将试验模态分析的结构振动响应信号运用数据融合技术进行损伤的识别。指出了将试验模态所得的含有损伤信息的信号运用数据融合识别的可能性,揭示了数据融合技术在结构损伤检测领域中广阔的发展前景。     

汽车变速箱故障产生的机理及特征提取

通过对汽车变速箱故障产生的机理进行分析,表明变速箱的振动信号对故障的诊断有着重要作用,故障信息可以依据振动信号加以判断。通过对变速箱振动信号的处理和特征提取,可以为变速箱故障的诊断提供重要理论依据。     

热轧设备的机械振动在线监测和故障诊断系统

本文主要从软硬件配置、信号分析、状态监测、故障诊断等方面介绍钢铁厂的热轧车间的轧机机械设备及其轧机设备的在线监测振动和故障诊断系统。实践经验表明,热轧设备的机械振动在线监测和故障诊断系统的设计满足了钢铁厂轧钢设备的振动监测要求,同时又具有良好的实用性和可靠性,从而创造了一条新的途径来对轧钢机械进行故障诊断。     

机械振动信号处理方法研究

信号故障特征的提取是机械故障诊断的重要依据,为提取信号故障特征,需对振动信号进行处理。对振动信号分析和处理方法的研究一直是机械故障诊断领域最重要研究方向之一。目前常用的信号处理方法主要分为时域分析、频域分析、时频分析三大类,由于工程现场拾取的振动信号一般均为非线性、平稳信号,因而数学形态学方法、短时傅里叶变换、小波变换和希尔伯特-黄变换更适于处理这类信号,然而这些方法还存在着各种问题。本文主要对这些方法的特点进行了概述、分析和对比,最后给出了总结展望。     

对机械结构振动特性设计及验证系统研制的论述

客观讲,但凡存在质量和弹性的机械机构,在运动状态下都会产生振动,振动会影响机械设备正常运转,甚至会对机械设备产生毁灭性的影响,为了解决这个问题,专家们针对机械结构的振动特征进行了大量研究。机械结构振动特征设计方法是解决这一问题的一种有效手段,采用这种方法能够改善振动在机械运行状态的负面影响。本文对机械结构振动特征设计进行了简单分析,并论述了设计验证系统研制的相关研究。     

微电子传感信号控制下的机械设备自动控制技术

随着科学技术的飞速发展,在机械设备的控制方面逐渐趋于自动控制化,在机械设备的智能控制中,对于信号的延迟一直是一个值得不断改进的问题,信号延时就会造成信号的控制不够准确。基于微电子传感信号转换技术对于信号的转换在机械设备的智能化控制中的应用是一项新的技术。这项技术是基于传感器的外界的采集信号作为控制目标信号,利用多重的小波信号转换技术对微电子传感器信号进行转换和识别。在设计的分类器中完成对各类不同特征的分类。本文将对这种消除延时的方法进行论述。     

三明治式复合阻尼钢板的结构特点及焊接现状

随着社会的发展,机械设备趋于高速、高效和自动化,随之引起的振动、噪音和疲劳断裂问题亦越来越突出,振动和噪音限制机械设备性能的提高,严重破坏机械设备运行的稳定性和可靠行,并污染环境,危害人们的身心健康。因此减振降噪,改善人机工作环境是一个亟待解决的问题。     

基于小波分析的汽轮机振动故障信号的检测

汽轮机的不断改进导致其内部结构日渐复杂,制造成本提升的同时检修难度也逐渐提高,满足汽轮机振动故障信号的检测且保证检测的高效准确已经成为了一个老大难的问题,精确的检测分析应运而生:小波分析,替代传统的傅里叶分析检测方法逐渐成为新式汽轮机振动故障信号检测的优选项。     

国铁光纤石墨烯声波探测技术探讨

基于石墨烯的全新一代光纤微纳声波探测技术,可实现对声波信号的高灵敏度、超宽带检测,光纤声波监测技术以光波作为声信号载体,光纤作为传输介质来拾取声波信息。光纤声音侦听系统是利用光纤干涉的原理,以光学纤维或其他敏感材料作为声音探测元件,利用监测区域内声压振动对光纤中传输光干涉信号的调制,实现对铁路沿线重点区域的声音信号的采集和检测、对旅客列车运行随车检验及高铁沿线轮轨健康状态的诊断。     

昆虫的振波语言人造珊瑚“方舟”

从高空俯瞰大地，森林似乎是这个嘈杂星球的最僻静之处。然而，这只是一种假象，实际上，森林并不安静，如果你仔细观察，你就会发现，密林深处到处弥漫着动物的各种通讯信号，尤其是一种由昆虫发射的，通过枝干和树叶传播的振动信号显得尤其怪异。事实上，有很多动物能发送通过植物传播的通讯信号，其数量之多可能超过了所有其他动物发送的信息信号。如果你能偷听它们之间的这些悄悄语，你一定会大吃一惊，这些看似简单的小虫子原来竞有如此丰富的信息词汇。