基于全矢1D-CNN的轴承故障诊断研究

主要研究了卷积神经网络(CNN)和轴承故障诊断领域中的特征相结合,提出了全矢1D-CNN轴承故障方法,不但对于原故障信号数据集进行了数据增强,而且使用深度拟合器对于数据集特征深度提取。经过试验验证了全矢1D-CNN在轴承故障识别中不但可以取得较高的准确率,而且鲁棒性也符合特征提取的要求。     

滚动轴承的异常预测

一、前言 滚动轴承在支承机械系统的旋转轴和摆动轴中,是使用得最多的一种轴承。对轴承在现场发生的故障形态进行调查,其结果如图1所示。 图1 滚动轴承故障形态 这些故障形态大致上可分为磨损、烧伤、疲劳剥落和其它等等。在其它一项中包含有振动、噪声和腐蚀等。但是振动和噪声尽管是运转中的故障,却可以认为其大部分是由于磨损和疲劳剥落引起的。     

基于STFT和CSPDarkNet的滚动轴承故障诊断方法

针对传统故障诊断技术严重依赖于信号处理的专业知识和人工经验的问题,提出一种基于STFT(ShortTime Fourier Transform,短时傅里叶变换)和CSPDarkNet的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过STFT将原始滚动轴承故障信号转换为具有时频信息的二维时频图,制作出时频数据集。然后将得到的特征图像作为CSPDarkNet模型的输入,进行特征自提取和故障诊断,最终实现不同故障类型的分类。为验证所提方法的有效性和优越性,进行了针对滚动轴承典型故障的模拟实验,并与不同特征图转换方法进行了分析和比较。实验表明,STFT-CSPDarkNet方法在滚动轴承故障诊断方面表现出更优的识别效果。     

巧卸轴承圈

根据实践,可以用以下方法很方便地拆下用普通工具难以拆下的轴承内、外圈。 1.拆外圈 用45~#钢制作如图1所示的圆环,其外径比外圈的内径小0.1～0.2mm,内径为φ16_( 0.1)~(0.2)mm,厚度尺寸与外圈厚度相同。在圆周上间隔90°打四个孔,孔径比该轴承的钢球大0.10～0.20mm。另配四个圆柱销3(图2),其直径比圆环上的(四个)孔径小0.06～0.10mm,四个圆柱销长度要相等。 拆卸时,按图2所示在圆环的四     

利用振动分析对直流电机及其控制系统故障诊断(续)

4.SCR、控制板、连接松动和保险丝烧断的故障 在表1中D图所示的是关于SCR、控制板短路和(或)保险烧断故障的特征图谱。图中,可控硅频率和线路频率的谐波处出现了峰值(这些F_L的倍次频率处通常仅有一个或两个峰值高于正常值),正常情况下峰值在F_L、     

透平机械可倾瓦轴承振动与使用维修

在高速透平机械(如汽轮机、离心压缩机)中,径向轴承一般用可倾瓦径向轴承,简称可倾瓦轴承,其典型结构如图1所示;止推轴承一般用米契尔轴承或金斯伯雷轴承,实际是可倾瓦止推轴承。它们的特点是轴承温升低、抗振性强。     

液体静压轴承讲座(五)

三、四腔径向静压轴承的设计图5-1所示为液体四腔径向静压轴承(简称为四腔轴承)的结构示意图。它与四垫径向静压轴承的结构上最大不同之处是:相邻两个油腔之间没有轴向回油槽,轴承内孔的圆柱面上,挖了均匀分布的四个凹形油腔。为研究方便,将四腔轴承看作是由四个油腔单元所组成。图中:     

DQ5030型斗轮机回转轴承的更换

斗轮机是一种大型的机械设备,当其仅是回转轴承需要检修更换以及检修时间紧迫时,我们采取了把回转以上部分整体顶起更换轴承的简便办法。 1.斗轮机简介 斗轮机型号DQ5030,连续取料500t/h,回转半径30m,总高14.925m,如图1所示。回转轴承以上部分重量152t。 回转支承装置的大型交叉滚子轴承如图2所示,其齿圈(外圈)3用52个M36×330mm的螺栓与门架上的固定平台相联,内圈1用36个M36×330mm的螺栓与回转平台相联,回转轴承重7.2t。     

轴承寿命与润滑油清洁度的关系(续)

三、轴承与最适当的润滑油清洁度 FAG公司发表了有关轴承寿命与润滑油清洁度关系的轴承目录和技术资料,其中有关机器与润滑油清洁度关系的资料,如表3所示。污染系数如表4所示。 表4中的β值是评价滤油器在平均时间内捕捉污染颗粒的能力。β值越大,捕捉能力越大。如β_3≥200表示捕捉>3μm颗粒的能力,即在进入滤油器前的油     

SD12深井泵电机轴承间隔圈的改进

SD12深井水泵电机轴承座如图1所示。在维修时发现轴承(314)2的损坏形式均为缺少润滑油而研伤。究其原因,发现轴承座1虽开有润滑油     

抛煤机轴承座的改进

我厂使用的上海、无锡产抛煤炉,其抛煤机轴承座结构如图1所示。 从图1可以看出,此设计使轴承更换十分因难,维修不方便,许多厂家往往不得不将整台机作备品备件。一旦出     

轴承故障检测器

本文介绍一种轴承故障检测电路,它能根据声光的变化情况,迅速判别电动机轴承的运行是否正常,很适合机电维修人员使用. 电路系统(图1)主要由轴承检测传感器、BH-SK-I集成电路、显示     

风机轴承故障监测和诊断

风力发电机主轴轴承,电机主轴轴承故障监测与故障诊断实用技巧。给出一些典型故障特征频率。     

轴承拆卸工具

图1所示为通孔中轴承内圈的拆卸工具,该工具由弹簧夹头1、外套螺母2、杆3和击块4组成。弹性夹头的外径可制成各种规格,以适应各种轴承使用。外套螺母2内和杆3上均制有螺纹。击块4能在螺杆3上滑动。     

悬臂式离心泵滚动轴承振动故障诊断

根据工厂实际检修情况,通过选用加速度有效峰值、尖峰能量gIE值及包络频谱图对TDL3334.235*2悬臂式离心泵进行振动故障诊断分析,确定轴承故障原因及部位,据此制定相应维修计划。     

轧辊磨床M84160主轴部件的修复

一、基本结构如图 1所示 ,M84160轧辊磨床主轴前后轴承均采用内部节流静压轴承。这种静压轴承没有外部节流系统 ,结构较简单 ,油路不易发生堵塞现象。装配时径向轴承不需要调节 ,调节推力轴承的间隙也很方便 ,与小孔节流和毛细管节流静压轴承相比具有较大的承载能力和刚度。二、主轴部件的修复1 静压轴承修复图 1　主轴部件基本结构示意图对静压轴承瓦采用分次研磨、抛光轴承内孔的方法 ,即先用铸铁研磨棒 ,后用氧化铝研磨棒 ,分次研磨 ,最后抛光。( 1)初研。铸铁研磨棒 ,采用M10～M14研磨粉和煤油进行初研。研磨时研磨棒既旋转又作微量上…     

基于CEEMD-BP神经网络大数据轴承故障诊断

基于BP神经网络的智能诊断方法,应用于离心泵的滚动轴承故障诊断中。将原信号经过CEEMD分解进行降噪处理,重构信号并求出时频域特征参数;选取合适的时域特征参数(峭度指标、峰值指数等)和频域特征参数(重心频率、均方频率等),作为BP神经网络的输入;确定网络层的数目、各层节点数目和初始权值大小,进一步明确诊断模型;对比实际输出值与理论输出,推导滚动轴承的故障状态。实践证明,由于BP神经网络在信号处理方面具有很强的数据拟合能力,这种方法在大数据滚动轴承故障诊断中取得良好应用效果。     

基于经验模态分解的滚动轴承早期故障预警研究

滚动轴承是旋转机械中最常用的零部件之一。针对滚动轴承早期故障预警较差的问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承早期故障预警方法。该方法首先对轴承原始信号进行经验模态分解,得到一阶固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后对一阶IMF分量进行分析,提取反映轴承故障发展的特征指标。再采用局部均值法对特征指标进行处理,将特征局部均值与阈值比较,实现对滚动轴承早期故障的预警。最后利用滚动轴承试验数据对该方法进行了验证,结果表明,基于经验模态分解的滚动轴承早期故障预警方法能够有效地识别和预警滚动轴承早期故障。     

遗传算法在故障诊断技术中的应用：频域最佳特征参数自动再生法

用遗传算法自动再生(Self-reorganization)最佳特征参数方法,几乎可以应用于所有设备的故障诊断。本文就如何自动再生频域的最佳特征参数作了详细论述,给出了具体的操作方法和实例。     

向心推力轴承轴向力计算方法新探

向心推力轴承(即6000型、7000型轴承)所受轴向力,即轴承所爱约束反力,或是本身所受的内部轴向力,或是除本身所受内部轴向力以外的作用在轴上所有轴向力的代数和。下面对几种典型受力情况分析如下. 一、轴承只受内部轴向力作用的情况如图1所示,轴的两端(“面对面”或“背靠背”)安装同型号的一对向心轴承.规定大端向左为轴承Ⅰ.向右为轴承Ⅱ.轴承只受径向载荷Fr_1和Fr_2的作用,此时轴承Ⅰ、Ⅱ产生的内部轴向力分别为S_(?),和S_(?),如S_(?)>