应用尖峰能量诊断滚动轴承松动故障

上海石化股份有限公司化工二厂某离心泵自由端滚动轴承曾多次严重磨损,常规振动监测和测轴承温     

尖峰能量法（CSE）及其在轴承故障诊断中的应用

本文讨论了尖峰能量法ＧＳＥ诊断冲击振动的基本原理,通过分析使用尖峰能量法进行故障诊断的两个实例,探讨了应用ＧＳＥ诊断滚动轴承故障的基本特征和方法以及如何结合幅值频谱提高ＣＧＳ诊断的准确性。     

尖峰能量法诊断轴承故障

在炼油厂,各种类型的电机被广泛应用,除了超大功率(>1000kw),一般电机所用的轴承多为滚动轴承。在机组故障中,由于轴承的原因引起的故障多达40％,尤其在寒冷的冬季,更是轴承故障多发期。 滚动轴承造成的振动,基本可以分为两大类:一为与轴承的弹性有关的振动;二为与轴承滚动表面的状况(粗糙度或波纹、伤痕等)有关的振动。前者不管轴承正常与否都要发生,所以与轴承的异常无关;和轴承异常有关的是第二种振动,这就是在滚动体表面上以某种形式出现的异常。这种振动的发生机理,一     

滚动轴承故障诊断技术与应用

从工业的实际应用介绍滚动轴承故障发生过程及故障发展中各阶段的特征,应用振动频谱诊断技术对滚动轴承故障进行诊断的方法和经验。     

引风机电动机轴承故障诊断分析

结合应用振动尖峰能量(gSE)监测和诊断滚动轴承故障的实例介绍振动尖峰能量的适用范围、监测原理和判断标准。     

滚动轴承故障诊断实用技巧

介绍滚动轴承运行特点、诊断方式，以及在故障诊断中的一些实用技巧。     

滚动轴承故障诊断发展现状及发展趋势

分析滚动轴承振动信号特点，通过对局部均值分解、经验模态分析、神经网络等方法进行分析与研究，梳理不同方法的优缺点，相互补充，取长补短，为不同类型的旋转机械的滚动轴承提供更合理的故障诊断方法。     

滚动轴承状态监测与故障诊断实用技巧

一、滚动轴承故障诊断方式及技巧 振动分析是对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的常用方法。一般方式为:利用数据采集器在设备现场采集滚动轴承振动信号并储存,传送到计算机,利用振动分析软件进行深入分析,从而得到滚动轴承各种振动参数的准确数值,进而判断这些滚动轴承是否存在故障。我们采用日本理音公司生产的SA-77信号分析仪,配合笔记本微机、SA-77振动分析软件进行大中型     

尖峰能量在多轴齿轮装置振动分析中的应用

多轴齿轮装置(以下简称“齿轮装置”)是机械加工设备中最复杂的机械部件之一。因为振动传感器很少能够直接安装在故障部位,故对测到的振动数据难以作出确切的解释。齿轮装置的振动特征曲线受多种可变因素影响,如轴转速、齿轮设计与制造质量、轴承状态、轴—齿轮系统的动平衡、齿轮装置的材料和形状、润滑方法等。测到的振动特征曲线通常是轴转速、齿轮啮合频率、轴承缺陷频率     

滚动轴承故障诊断与分析

应用状态监测及故障诊断技术,及早发现滚动轴承故障,根据故障发展趋势提前制定维修计划,提高设备运行可靠性。     

振动和噪声分析在滚动轴承故障诊断中的应用

举例说明，对滚动轴承运行中出现的振动和噪声进行故障诊断与分析，能有效地解决问题。     

基于谱峭度的滚动轴承故障诊断方法

数控机床的轴承故障诊断中,谱峭度作为一种高阶统计量能在频域位置中显示出信噪比低信号的暂态成分,相较于传统解调分析方法需要依靠人的经验选取共振频带,谱峭度方法具有更高的准确性。本文基于谱峭度方法能够发现信噪比低信号的冲击成分,利用该方法对轴承内圈故障数据进行处理,通过对结果分析,显示该方法能够有效诊断出轴承内圈故障。     

齿轮箱中滚动轴承的故障诊断与分析

齿轮箱中滚动轴承故障诊断具有技巧性,通过振动技术应用特点的阐述以及实际案例的诊断分析,总结出判断该故障应注意有关事项.     

Sundyne高速泵滚动轴承故障诊断

应用两个振动调制的数学原理，在准确计算轴承元件固有频率和点蚀振动特征频率基础上，利用普通的频谱分析仪，从细化的谱图上识别这两种振动的频率，从而完成Sundyne高速泵滚动轴承故障诊断。     

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。     

线材精轧机组滚动轴承故障诊断

马钢高速线材厂自1988年以来,利用振动监测技术共准确诊断出精轧机组滚动轴承故障100多个,立轴松动故障60多个以及许多次诸如紧固螺栓等装配不当或松动故障,确保了生产的顺利进行。在此介绍运用倒频谱分析法和共振解调法,对精轧机组角接触球轴承(7126-KRD-25)和双列调心滚子轴承(23052CC/C3)在不同状态下的实测振动信号进行分析,并从中得出一些有关滚动轴承故障诊断的结论。文中有关滚动轴承外圈存在严重故障的振动信号都是在该滚动轴承检修前所采集到     

共振解调技术在风力发电机滚动轴承故障诊断中的应用

将共振解调技术应用于风力发电机滚动轴承的故障检测与诊断中,通过对轴承振动信号进行时域监测和频谱分析,实现对轴承早期故障的诊断,确保风力发电机的稳定运行。     

声发射事件谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用

一、问题的提出 在各种回转机械设备中,滚动轴承工作状态的好坏直接影响机器的工作性能。对于轴承故障若未及时进行诊断和预报,将会影响设备的正常运行,且可能造成具大的经济损失。 目前,基于声发射(AE)技术的滚动轴承故障诊断常用时间序列和谱分析方法提取隐含于AE包络信号中的故障特征。然而在故障的早期阶段,将会产生具有微弱周期的AE事件,在诊     

LMD方法在滚动轴承故障诊断中的应用

随着工业制造2025目标的确立,现代工业智能制造发展愈发迅速,机械零部件的故障诊断技术得到了的广泛关注。滚动轴承在机械设备中的使用十分广泛,但在使用过程中经常容易损坏,且在滚动轴承完全失效前,检测其故障程度的难度较大。因此,为了更好地实现对滚动轴承受损部分的检测与诊断,重点分析了基于LMD的滚动轴承故障诊断方法。     

基于声发射和振动技术的滚动轴承故障分析

建立滚动轴承故障模拟试验台,利用声发射和振动两种技术对轴承故障进行研究,分析比较不同转速下,正常和外圈、滚动体故障状态下声发射和振动信号的峰值、峭度系数和裕度因子的变化规律,利用短时能量法分析两种信号判断轴承故障位置。结果表明声发射信号在高转速下可以初步判断轴承是否发生故障,短时能量法分析表明外圈故障声发射信号周期性冲击更明显。振动信号复杂,用时域参数和短时能量法无法准确判断轴承是否发生故障。