基于变分模态分解的离心泵滚动轴承故障诊断

针对离心泵滚动轴承的故障不能进行精准判断的问题,对基于变分模态分解的离心泵滚动轴承故障诊断技术进行研究,通过变分模态分解方法提取分析离心泵滚动轴承的故障,对离心泵滚动轴承初始故障物理量进行变分模态分解。经由试验数据分析,证明其可以对离心泵滚动轴承初始故障物理量的微弱特征进行更精确的提取判断,最终实现离心泵滚动轴承故障的精确诊断。     

滚动轴承故障智能诊断系统及故障测试实验

介绍一种滚动轴承故障智能诊断系统,以及进行的故障测试实验。该系统可进行滚动轴承故障信号自动采集、提取、分许和融合处理,确定滚动轴承在线故障阈值,以及故障自动评判。     

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。     

引风机轴承故障的诊断实践

滚动轴承是引风机的重要部件,及时准确地分析其状态、诊断其故障意义重大。将传统的听觉诊断、简易测振与点检系统、振动高频滤波检测法等多种检测手段相结合,采用不同人员分层次地进行分析诊断,不仅能做到及时、准确的诊断,也实现了对轴承故障所处阶段的准确判断,对排除轴承故障和延长轴承使用寿命均有现实意义。     

滚动轴承故障诊断实例

通过应用Peak Vue应力波检测技术对滚动轴承故障进行检测,发现并确诊多次滚动轴承故障,以案例形式阐述滚动轴承故障诊断方法切实有效,为设备安全运行提供有力保障。     

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。     

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     

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。     

时延相关解调法在滚动轴承故障诊断中的应用研究

介绍了基于时延相关解调法作为滚动轴承故障诊断的分析方法,该方法能够实现降噪解调使得滚动轴承故障特征凸现,并对采集到的滚动轴承振动信号进行分析。实验和分析结果表明,基于时延相关解调的分析法能用于滚动轴承的故障诊断。     

共振解调技术用于滚动轴承早期故障诊断

采集电机驱动端滚动轴承的振动加速度信号,进行共振解调分析后,将其与时域、频域分析结果进行对比,表明共振解调技术对滚动轴承早期故障诊断有较好精密性、灵敏度和可靠性。检修验证结果表明,该技术对滚动轴承早期故障的识别具有实际应用价值。     

基于压缩感知理论和密度聚类算法的全回转推进器滚动轴承故障诊断

滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性等特性,且往往存在噪声干扰,信号特征难以提取,传统故障工况诊断方法受到应用限制。以全回转推进器为研究对象,提出一种基于压缩感知理论和密度聚类算法的滚动轴承故障诊断算法。首先,将振动信号分解,进行稀疏变换,得到稀疏域下的振动信号;其次,采用压缩感知理论进行信号重构,建立绝对值、偏斜度、方差以及裕度等特征指标;最后,采用密度聚类算法DBSCAN,将不同特征指标之间两两组合进行分析,成功区分了故障工况。为滚动轴承故障的无损化、智能化诊断提供了理论依据。     

引风机故障诊断与性质判别

通过对一台风机故障的振动分析,介绍了滚动轴承振动监测和故障性质判别的方法。     

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     

使用测振仪诊断分离机滚动轴承故障

在大豆蛋白加工业使用便携式测振仪测量分离机滚动轴承位移、速度、加速度值比较分析,判断出滚动轴承故障及损坏程度,及时进行检修。     

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。     

滚动轴承保持架故障诊断研究与探讨

利用振动分析技术,判断滚动轴承及滚动轴承保持架故障,保证设备安全运行,并辅以实例说明分析过程。     

探究轧机轴承故障的预防措施

轧机轴承故障类型及故障产生原因,探究轧机滚动轴承故障如疲劳剥落、磨损及塑性变形,给出日常工作中所应采取的预防维护措施。     

滚动轴承状态监测及故障诊断实例

采用状态监测与故障诊断技术对机泵滚动轴承故障信号进行分析,简易诊断和精密诊断相结合,对轴承故障进行综合诊断,确定了故障部位和类别,对机泵进行了预知性检修,避免出现抱轴故障。     

齿轮噪源干扰下滚动轴承故障特征频率的提取

在齿轮噪源干扰下的滚动轴承的故障诊断过程中,齿轮较大幅值的振动往往会掩盖轴承的故障冲击特征,齿轮啮合振动的基频、谐频谱线也影响轴承故障特征频率的获取。利用线调频小波路径追踪算法提取频率的可选择性,根据振动信号中各频率成分的分布特点,使用线调频小波路径追踪算法在不进行滤波处理的前提下直接对滚动轴承故障特征频率提取。仿真算例和应用实例证明了该方法的有效性。     

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。