基于信号分析处理的海洋石油平台注水机组轴承故障分析

注水机组是海洋石油平台原油生产的关键设备。轴承是注水机组的重要部件，轴承发生微弱故障时没有及时处理，将会导致故障加剧，注水机组可能产生泵轴抱轴等严重的故障。注水机组轴承的大部分故障可以通过振动信号分析观察出来。通过轴承振动信号数值变化可以判断轴承运行状态，通过小波软阈值降噪方法完成振动信号降噪，对轴承振动信号进行时域、频域和时频域分析可以进一步确定故障位置。     

基于虚拟仪器的磨削加工声发射监测系统研究

介绍基于虚拟仪器软件平台，声发射(AE)监测系统对起源于磨削加工过程中，砂轮对工件的磨削和修整砂轮接触时超高频率信号进行监测。建立磨削加工过程中的声发射(AE)信号与机床及砂轮磨钝之间的非线性关系，根据磨削加工过程中的AE信号变化，实现在线控制关键的磨削参数、消除空程、自动反馈碰撞状况及砂轮修整监测。     

滚动轴承故障的波谱分析

本文首先对典型故障滚动轴承的振动信号特征作了理论分析。并对试验测得的振动信号进行了波形与频谱分析。包括时域与幅值域中的时间历程、概率密度函数与自相关分析;频域中的功率谱与倒频谱分析。寻找到各类故障轴承在波谱方面的规律特征,并依此对生产中振动噪声不合格的滚动轴承进行故障部位与性质的诊断,取得了一致的结论。     

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     

经验模态分解在切削振动信号分析中的应用

为了分析切削振动的变化规律及产生根源,采用在线监测的方法采集振动信号,提出了运用经验模态分解对振动信号进行分析的方法,构建了分段频率变化的仿真振动信号,分别对仿真振动信号进行短时傅里叶变换、小波变换和经验模态分解时频分析。结果表明,经验模态分解方法具有更高的时频分辨率,运用经验模态分解方法对实际振动信号进行分析,提取典型分量绘制希尔伯特幅值谱,能较好地反映振动信号的时频变化规律。经验模态分解适合对切削振动信号进行分析,但是需要对算法的模态混叠及计算效率低等不足进行完善。研究结果对非平稳信号的分析具有参考价值。     

振动信号数据处理技术

振动信号分析处理系统在国内、国外发展很快 ,以适应设备状态监测与故障诊断的需要。随着数字计算机的发展和各种数字信号处理方法软件的开发 ,用数字方法处理振动测量信号的技术日益广泛的被采用。本文利用《SDAS II信号采集与分析系统》对振动信号进行分析和处理 ,用共振法确定了系统的固有频率和阻尼比     

DAS—1动态信号分析与故障诊断系统的功能和特点

DAS-1动态信号分析与故障诊断系统是在对“CDMS信号处理故障诊断及振动分析系统”(见本刊1991年第9期第20页—编注)作了大规模改进的基础上研制而成的新一代全彩色汉化系统。系统由微机(台式或便携式)、A/D板、接口箱、打印机及DAS-1软件包组成,其功能包括转速定常监测、信号监测与采集、信号处理、瞬态分析、故障诊断、     

钢球表面质量对轴承振动的影响与分析

滚动轴承的振动值和噪音是滚动轴承重要的动性能指标。根据国内外资料介绍，影响轴承振动和产生噪音的主要因素是钢球的质量，其次才是滚道的质量。就钢球而言，在钢球各项技术指标中，究竟哪几项是影响轴承振动和噪音的主要因素呢?通过多年来的轴承生产实践和检测试验，笔者认为，在影响轴承振动及噪音的钢球各项技术指标中，综合起来讲有以下几点主要因素：     

振动分析技术在分解槽减速机轴承故障诊断中的应用

利用Vb7振动分析仪对分解槽减速机轴承进行振动监测与故障诊断,对减速机振动信号进行频谱分析,判断减速机轴承存在故障,经解体检修验证判断的正确性,更换轴承后,机组恢复正常。     

基于小波变换的轧辊磨床振动信号分析

针对实际测试项目,介绍用于轧辊磨床振动测量的信号采集系统的硬件组成及信号采集方法.简述振动信号分析的理论与方法,采用基于小波变换的信号分析方法对磨床振动信号进行分析,能同时兼顾高频与低频段的频谱特性,提高特征频率的提取精确度,进而提高系统故障诊断的可靠性.     

基于虚拟仪器的振动信号采集分析系统

以PC机、数据采集板为主要硬件，以图形化编程语言LabVIEW为软件开发平台，设计并实现了振动信号采集分析虚拟仪器系统。对该系统平稳和非平稳振动信号的采集、处理和分析各功能模块进行了具体介绍，并以信号发生器产生的噪声、三角波与正弦波混合波形为例，重点分析了非平稳信号的处理——小波分析的实现过程。     

排烟风机故障诊断及对策

利用点检仪的振动监测功能定期对风机的振动进行监测,其振动幅值虽未明显增高,但通过频谱分析技术发现风机出现异常信号。通过提前申报备件和制定检修方案,对风机进行预防性维修,实现设备状态维修。     

一种实用机械设备振动信号的调理模块设计

在机械故障的诊断中,振动信号是不可缺少的重要判断依据.由于振动信号极其微弱,并且由于所处环境等原因,极容易造成频率混叠而导致不能直接进行A/D转换,这就需要在A/D转换之前对信号进行放大和滤波等调理方法,使其满足A/D转换的要求,文章论述一种振动信号处理的前端信号调理模块的设计方法,并针对其中的传感器恒流源供电、信号放大和滤波等部分作详细介绍.     

风电机组齿轮箱故障诊断系统设计

齿轮箱是风电发电传动系统中的核心部件。齿轮箱一旦发生故障,致使风电机组停机检查,便会造成成本损失。因此,对齿轮箱故障诊断的技术研究至关重要。由于对齿轮箱故障的振动信号采集成本大,故设计利用多传感器实现对齿轮箱故障信号的声信号、温度信号进行数据采集。对于温度信号来说,选择采用DS18B20传感器,分布于三个不同位置.     

基于复Morlet小波变换的汽轮发电机组振动信号分析

汽轮发电机组振动信号一般具有非平稳性和非周期性的特征,传统的傅里叶变换已经无法完全满足振动信号的分析要求,引入复Morlet小波变换对汽轮发电机组振动信号进行分析。介绍了小波变换和复Morlet小波的基本理论,以不对中故障为案例的仿真结果表明,复Morlet小波变换能够分析非平稳信号,同时具有频域和时域上的分辨率,可以较准确地分析出故障突变发生的时刻和故障发展变化的趋势,具有传统信号分析方法所不具备的优点。     

基于倒频谱风力发电机齿轮箱故障特征提取

风力发电机齿轮箱振动信号中蕴含大量的运行状况信息,针对故障信号中调制边频带复杂这一特点,利用倒频谱方法在复杂混叠信号中提取边带调制频率的优势,识别风机齿轮箱振动信号频谱中的复杂周期成分,有效地提取故障特征,事实证明倒频谱分析可作为风力发电机组设备运行与故障诊断有效方法之一。     

机械诊断的双特征法

自1990年以来,我们在从事机械诊断技术研究与仪器研制中,总结出这个易为设备工作人员掌握的诊断方法,取名为“双特征法”。经多年的实践与验证,这种方法行之有效,诊断准确率很高。 一、在机械设备中提取必要的故障信息 机械设备诊断是提取与分析机械设备中由于机械零部件缺陷或超大误差所造成的附加运动信息。机械设备在运行中产生的振动信号可分为两大类:周期信号与随机信号。它们各具有不同的特征。     

振动信号变送技术与仪器

介绍一种新型振动信号变送器的原理、框图、硬件处理方法及特点,使信号变送技术变得更简单实用,也为其他模拟信号的变送提供了一个基本模式。     

基于神经网络数据融合技术的诊断系统的研究

神经网络数据融合技术的诊断系统是以电机振动信号和电流、电压信号为研究对象的,对采集到的3类信号进行实时处理,运用神经网络对数据进行局部诊断,再利用数据融合技术对故障信号进行全局分析融合,从而达到对电机故障类型的准确判断。通过运行表明,应用在故障诊断中的神经网络数据融合技术是一种故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高的故障诊断方法。     

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。