管磨机齿轮减速箱异常振动噪声故障的诊断

基于振动信号的频域分析,对一台管磨机齿轮减速箱异常振动故障进行分析,发现其一级啮合齿轮存在较严重磨损;另外,由转频附近细化谱分析及时域波形比较,发现输入轴非电机端轴承座内机件还有径向配合松动故障。厂方拆卸检查,证实诊断结论正确。     

大型磨机齿轮箱常见故障振动的频域特征与故障诊断

大型磨机齿轮减速箱是粉磨生产过程的重要设备。文中重点讨论其常见的齿轮磨损和滚动轴承疲劳剥落、点蚀等故障振动的频域特征及诊断,并用实例加以说明。     

基于齿轮减速器的振动实验装置研制

为了研究变负载情况下的齿轮减速器运行状态,搭建了齿轮减速器的振动试验装置。利用机械加工的方法构造了断齿、轴承内圈缺陷、轴承外圈缺陷的故障元件,为采集齿轮减速器单故障、多故障耦合情况下的振动信号提供可靠的实体模型。通过基于LabVIEW软件开发的振动信号数据采集系统,实现了对正常、故障状态下齿轮减速器振动信号的采集与处理。试验结果表明,该装置能够实现对齿轮减速器变负载状态下振动信号的准确采集。     

齿轮早期故障综合模拟实验台研制

作为传动系统的关键部件之一,齿轮在工作过程中承受周期性的交变载荷作用,其表面极易发生剥落故障。然而,齿轮早期剥落故障特征信号被淹没在机械系统振动信号与其他干扰信号之中,导致其振动特征识别困难,严重制约了机械系统故障诊断技术的发展。针对该问题,研制了一套用于研究齿轮齿面早期剥落故障振动信号特征的齿轮故障模拟实验台。实验台能够开展齿轮不同程度齿面剥落故障模拟实验,模拟齿轮在不同转速、负载条件下的振动加速度信号特征,获得齿轮的齿面不同程度剥落故障信号特征数据库。为齿轮早期剥落故障的准确诊断和识别奠定基础。     

机械振动故障综合模拟实验台的研制

为满足振动监测实验教学的需要,研制了一种能有效模拟齿轮、转子和滚动轴承典型故障工况特征的机械振动故障综合模拟实验台。为满足信号采集分析的需要,构建了由传感器、信号采集仪和信号分析软件组成的振动信号监测系统。测试实验的结果表明:实验台的故障振动信号谱图特征与故障振动机理相符,模拟的故障工况准确稳定。利用该实验台开展故障诊断课程和实验教学取得了很好的教学效果。     

ICA-R算法在旋转机械故障信号提取中的应用

能否有效地提取故障信号的特征是对旋转机械进行故障诊断准确与否的关键所在。本文在介绍独立分量分析方法的基础上研究了基于参考信号的独立分量分析（ICA-R）算法,首先针对轴承与齿轮两类典型的旋转机械故障信号进行仿真,然后模拟出四路观测信号,同时根据先验知识建立参考信号,最后运用ICA-R算法对观测信号进行特征提取,并与仿真的故障信号进行对比分析。结果证明,ICA-R算法在旋转机械故障信号的特征提取中具有很强的优势,可实现弱故障信号的有效提取。     

往复机械故障诊断综述

往复机械的故障主要为结构性故障和性能故障。针对故障,可以通过特征提取和信号检测的途径进行诊断。振动测试分析是设备故障诊断最基本、最有效的手段。     

基于风力机平台和MATLAB的故障诊断实验设计

这是利用风力机实验平台和MATLAB开发的故障诊断实验项目.利用风力机实验平台上的传感器采集齿轮振动信号并传输到电脑,利用MATLAB软件对振动信号进行特征提取,所提取的特征包括时域特征和频域特征.对于时域特征,直接利用计算公式即可求出具体特征值;对于频域特征,先利用傅里叶变换将采集的时域信号转换为频域信号,再通过公式...     

基于倒谱预白化和辛几何模态分解数量规律的轴承故障特征提取方法

为了有效提取轴承的故障特征,避免轴承损伤引起的冲击成分受到离散频率分量和背景噪声的干扰,提出了一种基于倒谱编辑信号预白化和辛几何模态分解数量规律的轴承故障特征提取方法.首先,对原始信号进行倒谱预白化来增强轴承故障的冲击特性,去除复杂振动信号中的周期性频率成分,产生只包含背景噪声和损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号.其次...     

基于改进EMD与FastICA—样本熵的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮常见故障及信号在传统EMD算法分解中产生的端点效应,提出一种基于改进经验模态分解（EMD）与快速独立分量分析（FastICA）—样本熵的齿轮故障特征提取方法。首先对信号进行EMD分解,得到一系列IMF分量和残余量,在此过程中通过匹配差别最小的极值包络线段确定端点处极值,然后从每个信号中分别选取周期性明显的分量与原始信号组成混合信号作为FastICA的输入,获得ICA计算后的分量,最后分别计算EMD分量与各独立分量的样本熵。实验结果表明,改进后的EMD算法可以有效改善端点效应问题,并通过与EMD—样本熵的对比,表明FastICA—样本熵能更明显、稳定地反映齿轮故障,因此可作为一种有效的故障特征。     

基于复合字典降噪和优化傅里叶分解的齿轮箱故障特征提取方法（英文）

针对傅里叶分解对噪声敏感且存在模态混叠导致无法准确提取齿轮箱故障特征的问题,提出了一种复合字典降噪与优化傅里叶分解相结合的齿轮箱故障特征提取方法.首先,根据齿轮箱信号特点构造复合字典,结合正交匹配追踪算法降低振动信号中的噪声;其次,针对傅里叶分解过程中的模态混叠现象,提出了利用频谱的极值点划分频带的方法对其进行优化,提高分解质量;再次,使用优化的傅里叶分解将信号分解为若干个傅里叶本征模态分量;最后,选择与降噪后信号相关系数最大的傅里叶本征模态分量进行包络谱分析.该方法可以准确提取振动信号的故障特征频率.通过对齿轮箱故障仿真信号和实验齿轮箱振动信号进行分析,验证了该方法的有效性.     

汽车变速箱齿轮磨损的分形预测研究

用分形理论对汽车变速齿轮箱振动信号进行处理,提取齿轮箱振动信号的分形维数,发现分形维数能够反映齿轮的磨损规律,可以对齿轮的磨损进行预测。同时试验研究了齿轮在磨损过程中振动信号分形维数的变化规律。结果表明：分形维数的变化与齿轮的磨损相吻合。     

齿数互质的齿轮组设计研究

在不稳定载荷下工作时,齿轮传动的失效有可能集中在某几个轮齿上。为了提高齿轮组寿命,应使齿轮组齿数互质。本文对矿用双速调度回柱绞车减速箱中的齿轮7和齿轮8进行了齿数互质的齿轮组设计,并对设计结果进行了校核,该设计方法为相关齿轮组的设计提供了有益的借鉴。     

基于形态滤波与样本熵的转子故障特征提取方法

将样本熵引入旋转机械故障诊断领域,结合形态滤波和样本熵,提出了一种新的转子故障特征提取方法.首先选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行形态滤波降噪处理;然后计算降噪后信号的样本熵,包括转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动和碰摩等五种工况的振动信号;最后将样本熵作为特征,对各种故障状态进行评价.转子系统故障诊断的实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于高速数据采集的振动分析系统研制

基于LabVIEW开发平台,利用高速同步数据采集卡PCI8018、三向振动加速度传感器、调理器、电脑等设备,开发一套实验室振动信号的高速实时同步数据采集和在线监测分析系统。该系统通过采集正常状态下和人工制造故障下的减速器振动信号,对信号进行滤波处理后,通过计算信号的频谱分析故障发生时的频率特征,实现实时监测和故障判断的功能。该系统具有使用灵活方便、测试功能丰富等特点。     

变变位齿轮传动的振动响应测试及分析

利用WS-5921/U60512型信号采集仪及加速度传感器,对变变位齿轮传动不同速度下的振动响应进行了测试及量化研究,得到了振动加速度信号的时域曲线及自功率谱密度曲线,并与变位齿轮的振动响应进行对比。研究表明:齿轮传动过程中,主动轮产生的振动能量基本相同,从动轮的振动主要来源于主、从动轮的啮合过程,变变位齿轮啮合过程中产生的振动能量小,传动更平稳;随着电机输入频率的增加,主、从动轮的振动能量逐渐增大,变变位齿轮传动最大自功率谱值对应的振动频率波动较小,约为100 Hz;变位齿轮、变变位齿轮从动轮的振动信号自功率谱密度的比值最大达到4∶1以上。     

含稀疏度约束的非负张量分解算法及其在故障诊断中的应用(英文)

针对双谱分析在应用于机械设备故障诊断过程中面临的问题,提出了含有稀疏度约束的非负张量分解算法及基于此的二次故障特征提取方法.首先,改进已有的非负张量分解算法,加入稀疏度控制策略;其次,将机械振动信号的双谱图像堆叠为一个三阶张量;然后利用改进后的分解算法对该张量进行二次故障特征提取,得到代表局部特征的"基图像";最后,通过计算得出基图像在构成原双谱图像中所占的权重,并将得到的权重向量用于故障分类.将该方法应用于齿轮箱故障诊断的结果表明,从齿轮箱振动信号的双谱中提取出来的二次特征不仅能够反映出系统中存在的一些非线性特征,而且二次特征与故障特征频率之间有直观的对应关系,从而为解释齿轮箱故障与对应双谱之间的关系提供了很大的方便.     

基于EonStudio的交互式虚拟车床变速箱仿真系统的设计与实现

本文研究了车床减速箱的减速原理以及虚拟仿真系统的设计方法,构建了一个能够显示减速箱结构、演示减速工作原理和提供交互式虚拟装配训练的仿真系统.为各种复杂机构的结构和工作过程展示、虚拟装配操作训练提供了更为简便、有效的解决方法.     

小波包在旋转机械故障诊断中的应用

根据旋转机械故障振动信号的特点，提出了应用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量故障特征提取的方法，实验分析结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的抗干扰能力和故障诊断的准确性。     

电机械制动系统主轴振动轴心轨迹提纯

根据电机械制动系统原理和相似缩比理论搭建了制动系统实验台,针对系统主轴在运行过程中产生的振动干扰问题,采用轴心轨迹进行振动故障检测与分析。基于EEMD算法与相关能量运算理论,采用LABVIEW与MATLAB混合编程技术设计了电机械制动系统振动轴心轨迹提纯程序。通过加入噪声的函数模拟不平衡故障实验,导入程序提纯重构信号能够绘制椭圆形轨迹,得到EEMD与相关能量理论能够对信号进行降噪提纯的结论。随后进行转子不平衡故障实验,激光位移传感器采集的X轴与Y轴信号通过程序进行降噪提纯后得到相关系数与能量系数均最高的重构信号,重构信号绘制的轴心轨迹清晰可见,同原始信号轴心轨迹对比可知,所设计的LABVIEW程序搭配激光位移传感器及采集卡能够有效检测所搭建的电机械制动系统主轴振动故障信息。