基于时域同步平均的齿轮箱故障特征提取

齿轮箱是旋转机械中一种重要机械传动部件,对其故障诊断及检测具有重要研究意义。振动信号特征分析是机械故障诊断领域中常见方法,时域同步平均法是其中重要故障诊断方法之一,其能有效从复合信号中提取感兴趣的周期分量,提高信噪比。首先通过双通道分别采集原始振动信号及键相脉冲信号;其次通过键相脉冲信号获得参考轴每转起始位置,然后对原始振动信号进行分段截取;最后对前者进行分段叠加平均及频谱分析;通过齿轮箱实测故障数据,验证该方法可行性。     

EMD与能量算子解调在轧机齿轮箱故障诊断中的应用

轧机齿轮箱故障直接影响着轧线的生产,对轧机齿轮箱进行状态管理是现代冶金设备管理的发展方向。扎机齿轮减速箱一旦发生故障,其振动信号表现出强烈的非平稳性,表现为复杂的调制现象,因强烈的噪声干扰,给故障特征提取带来了困难。通过基于经验模态分解与能量算子解调相结合的方法对轧机齿轮箱振动信号进行了分析,该方法能有效的对轧机齿轮箱进行故障诊断。     

船用齿轮箱故障分析与管理对策

近年来,我国船舶制造行业发展快速,因此为了有效降低齿轮箱故障诊断错误率,本文提出采用标准BP神经网络进行船舶齿轮箱故障诊断进行对比测试。首先对测试数据进行统计,并利用小波分析提取出船舶齿轮箱故障诊断特征,最后建立神经网络对其故障进行诊断,经相关故障实例分析可知,本故障诊断方法能有效提高船舶齿轮箱故障诊断效果,除此之外,本文还对船用齿轮管理对策进行阐述。     

变分模态分解在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和包络解调的齿轮箱故障诊断方法,为齿轮箱状态监测提供依据。     

基于多重分形谱和SVM的齿轮箱故障诊断

基于振动信号的齿轮箱故障诊断本质分为有用信号的提取、故障特征量的选择以及故障智能识别。为此本文提出了基于多重分形特征提取和SVM故障识别的方法。用SVM分别对多重分形特征量进行故障识别,证明了本文提出的多重分形的故障特征提取模型的可行性。     

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。     

PeakVue技术在故障诊断中的应用与分析

故障诊断用于保证设备的安全、可靠和高效、经济运行。采用CSI2130振动分析仪对风机轴承进行振动监测、采集振动数据并且诊断故障,介绍了PeakVue技术并且利用其分析频域、幅域和时域波形图。通过与常规振动频谱对比,使用PeakVue频谱分析故障信号更有效及更可靠。     

电机故障诊断中电流信号采集初探

对异步电机常见故障及电机故障诊断中常用的定子电流频谱分析法作了简单介绍,分析了常见中小型异步电机故障特征频率的分布范围,以及不同的电机故障对频率分布的不同要求,并提出用采样频率对电机的电流信号进行采样的新方法。     

齿轮箱机械振动信号调制分析及其应用

对齿轮箱机械振动信号调制进行了详细分析研究,并分别对调幅、调频及调幅调频作了综合分析,从理论上推导了齿轮箱机械振动信号调制产生边频带原因及其特征,并结合振动信号频率细化谱分析技术对齿轮箱故障进行了诊断。     

实信号的FFT在齿轮减速器故障诊断系统中的应用

文章介绍了新式的齿轮减速器实时监控和故障诊断系统,由ARM和DSP协同工作,通过振动信号的分析对齿轮和轴承进行故障诊断,综合利用了包络检波和FFT频谱分析法,有效提高了监测系统的实时性和测量计算精度,并实现了减速器在运行中瞬时故障的实时监测和报警。