本文在建立预测树的基础上,首次提出将图形化规则语言与预测树技术相结合。使用这种方法.可以方便而有效地建造现场诊断知识库。并以建立轴承疲劳试验故障诊断专家系统知识库为例,说明了其具体应用

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

直接影响到机床的正常运行和安全性,要检査接地排上接地端子 连接是否紧固,接触是否良好 当机床出现电源故障时,首先要査看熔断器、断路器等保护 装置是否熔断或跳闸,找出故障的原因,如短路,过载等。断路 器相当于刀开关、熔断器、热继电器和欠电压继电器的组合,是 种既有手动开关作用又能自动进行欠电压、失电压、过载和短 路保护的电器

通过对烧结风机滑动轴承特性计算及从风机转子结构出发，建立风机转子—轴承系统的力学模型，用来校核系统的稳定性、分析影响稳定性的各种因素及查找风机系统存在振动问题的原因．同时应用旋转机械状态监测故障诊断CAMD-6100系统，对现场烧结风机进行监测，分析监测数据，最终找出故障原因，并加以解决．

论述了对高速无扭精轧机组压帽、保护套和小伞齿轴故障诊断,通过实例说明:对于高度机械化、自动化、连续化生产的设备能通过部件基频上振动峰值的变化发现设备故障

2.1 故障的概念 2.2 机器（系统）故障的外因 2.3 故障的分类 2.4 故障规律-典型故障率曲线 2.稳定磨损阶段 2.5 故障模式 2.6 故障机理 2.7 机械系统故障状态标准 2.7.1 损伤程度的极限值 2.7.2 输出系数的极限值 2.7.3 整机的极限状态 2.7.4 经济损失的极限值

IPH5、1PH6主轴电动机等。11 SINUMERIK810T数控系统简介SINUMERIK810T是车床专用数控系统,操作简单,性能可靠,适用于各种类型的数控车床。具有如下特点:

本文研究了齿轮振动信号调制与解调的过程与机理。并根据希尔伯特变换理论,提出了一种早期诊断齿轮故障的新方法-瞬时频率波动(TFF-Transient Frequency Fluctuation)分析法,实现了频率调制信号的解调,较好地提取了齿轮的局部损伤信息。在大量试验与分析的基础上对该方法进行了验证

1主轴部件 1.1维护特点 数控机床主轴部件是影响机床加工精度的主要部件,它的回转精度影响工件的加工精度;它的功率大小与问转速度影响加工效率;它的自动变速、准停和换刀等影响机床的自动化程度

数控机床中的伺服系统取代了传统机床的机械传动,这是数 控机床重要特征之一。由于伺服系统包含了众多的电子电力器 件,并应用反馈控制原理将它们有机地组织起来,因此在一定意 义上,伺服系统的高性能和高可靠性决定了整台数控机床的性能 和可靠性 驱动系统与CNC位置控制部分构成位置伺服系统