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

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

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

针对齿轮局部损伤故障振动信号的特点,在对其数学模型进行循环平稳性理论分析的基础上,定义并解释了幅值调制能量比系数概念及其算法.通过仿真分析,基于信号累积量的循环相关分析算法不仅能完整地保留信号中的周期成分,还具有较好地抑制加性平稳噪声的优点,利于幅值调制能量比系数指标的提取.实验表明,结合齿轮运转的样本数据,幅值调制能量比系数值随着齿轮局部损伤程度的加大而增大.该方法可以发现齿轮在运转中某轮齿发生的局部损伤故障及损伤程度

对测取的齿轮箱振动信号进行了离散小波变换,提取了齿轮箱螺栓拉断的故障信息.结果表明,小波变换或小波分析为判断、预防同类事故提供了一种有效的分析手段

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

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障

简述了滚动轴承运转中时域序列所表现出的自相似性,重构了振动信号对应的嵌入相空间的序列,计算得出分维数,实验结果表明,振动时域序列的分维数在不同工况、不同间隙下是有差别的,可以做为识别轴承故障的特征量

通过研究柴油机高压油管在喷油过程中,产生的振动信号中包含的丰富的燃油系工况信息,发现这一信号具有分形特征,即统计意义上的自相似性,类似一种1/f噪声.利用分形理论可以将其丰富的信息浓缩于信号的功率谱指数或容量维数中,并通过分析它的功率谱指数对燃油系各种工说的敏感性,进行燃油系的不解体诊断,实例诊断表明,它是一种较好的故障诊断方法

§8-1 强度与振动 §8-2 轴端密封 §8-3 转子主要形为公差 §8-4 整机运行考核项目 §8-5 压缩机运行与维护 §8-6 离心压缩机故障诊断 §8-7 离心压缩机的保护 §8-8 离心压缩机常见故障与处理 §8-9 离心压缩机API标准 §8-10 化工离心压缩机现状