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通过某聚丙烯装置第二反应器轴流泵出现的异常振动故障情况介绍。通过现场采集振动信号频谱,对速度频谱、加速度包络谱、高频加速度谱进行综合分析,推断出轴流泵振动故障的原因为轴流泵非驱动侧轴承存在外圈故障。拆检情况及检修后的频谱验证了检修前频谱分析的结果。 相似文献
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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。 相似文献
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利用振动信号和频谱分析,对设备检修中遇到的旋转设备的振动进行分析,判断出设备故障状态,并利用动平衡技术,解决、处理旋转机械振动故障。以长钢轧钢厂高线吐丝机振动故障为例,介绍用振动测试及故障诊断方法对设备状态监控、判断,实施动平衡技术处理旋转机械设备振动故障,提高设备使用效率。 相似文献
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机械故障诊断与分析目前已在各方面广泛地受到重视。在解决机床齿轮箱杂音研究中,我们采用同步门脉冲能量相关分析法对杂音进行分析和对产生杂音的齿进行定位。经使用表明,这种方法对回转机械不均匀的故障进行定位分析是简单而有效的。为说明此法的优点,首先对目前常用的频域与时域信号分析法作简单的分析。常用的频谱分析法,是将时域信号经传氏分析变换为频域的幅值频谱和相位频谱。 相似文献
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常见故障振动谱图和识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
在实际工作中,如何从振动信号频谱中识别出故障特征是一项较难的工作。尤其对刚从事故障诊断工作的人员来说,更是如此。有人曾把学习如何识别振动谱图比作学习一种新的工程语言,此比喻很形象。本文拟侧重说明在分析谱图时如何抓住重点,忽略次要因素,以确定故障的类型,找出设备存在的问题。 在分析振动谱图时,要记住两条原则: 1.频率形态(大小及其变化等)代表故障类型; 2.幅值代表故障劣化程度。 下面我们针对一些典型故障分析实际的振动谱 相似文献
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本文以滚动轴承为例,阐述了机械部件在运行过程中出现故障信号的边带现象,并初步分析了故障信号边带现象产生的原因。介绍了一种识别边带信号的方法——倒频谱分析技术。 相似文献
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现有的诊断资料绝大部分是介绍如何利用昂贵的频谱分析仪等高端仪器进行信号分析,单纯的信号分析只是故障判断依据之一。现场的技术工人熟悉现场、熟悉设备、熟悉检修,如果再掌握一定的诊断知识,就可利用手中现有的简易工具,快速、准确地分析判断出多种设备故障。 相似文献
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在日常机械故障诊断中,采用常规谱就能对设备的故障进行分析诊断,但是某些电气故障在常规谱里无法识别,容易跟机械故障相混淆。介绍如何运用频谱细化谱对电气故障进行识别诊断,以及实际应用情况。 相似文献
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在诊断机械设备故障时常采用频谱分析的方法,各种频谱分析仪和数据采集器都可显示出设备振动信号的频谱。至于如何理解一个实测的频谱,则常常需要有一定的理论基础、对设备的了解以及诊断经验。 相似文献
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为了解决油浸式变压器内部绕组绝缘故障检测难度大的问题,提出了一种基于本征时间尺度分解(ITD)和极限学习机(ELM)的变压器绕组微弱匝间短路故障诊断方法。首先,将采集到的变压器可听声信号利用ITD算法分解为若干旋转(PR)分量,并将峭度值较大的分量信号相加,对可听声信号进行重构;其次,将重构后的变压器可听声信号作为模型输入层,故障诊断结果作为模型输出层,构建了基于ITD-ELM的变压器绕组微弱匝间短路故障诊断模型;最后,以一台110 V变压器搭建实验模拟平台,对其微弱匝间短路故障进行训练并诊断。结果表明:基于ITD-ELM模型的微弱匝间短路故障诊断精确率为98%,较传统的ELM故障诊断精确度提升了3%,验证了所提变压器绕组微弱匝间短路故障诊断方法的准确性。研究所提出的故障诊断方法准确性较高,可应用于现场运行的不同电压等级的油浸式变压器。 相似文献
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利用在线监测系统提供的频谱、轴心轨迹等分析手段,对机组运行过程中产生的振动信号进行分析诊断,判断设备的故障状态,从而实现预防性维修。 相似文献
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透平主泵改造后振动偏高的故障诊断过程及治理方法。利用振动分析仪采集振动数据并对频谱图进行详细分析诊断,可以准确找出故障原因,通过逐步整治,最终使振动值降至标准许可范围内。 相似文献