往复机械故障分析及诊断方法

往复式机械设备的结构复杂,运行不平稳,其故障诊断技术有待深入研究。文中对往复机械的常见故障进行了介绍,并介绍了在往复机械状态监测与故障诊断中常用的监测信号、信号特征提取方法及故障识别方法,比较了各种监测信号及特征提取方法的优劣,并分析了制约往复式机械故障诊断发展的技术难点,并针对性地提出了解决这些技术难点的方法或可能的发展方向。     

往复机械故障分析及诊断方法

往复式机械设备的结构复杂,运行不平稳,其故障诊断技术有待深入研究。文中对往复机械的常见故障进行了介绍,并介绍了在往复机械状态监测与故障诊断中常用的监测信号、信号特征提取方法及故障识别方法,比较了各种监测信号及特征提取方法的优劣,并分析了制约往复式机械故障诊断发展的技术难点,并针对性地提出了解决这些技术难点的方法或可能的发展方向。     

风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统设计

针对现有风电机组监测系统无法对其传动系统早期故障进行有效诊断的问题,研发了一套基于B/S和C/S混合架构的风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统。根据应用需求设计了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统、整体框架和功能模块;结合数据采集设备,基于.ENT和SQL Server平台研发了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统,包括网络化数据采集、远程状态监测、信号分析、故障诊断和数据库服务器等模块。该系统成功应用于某风场风电机组传动系统状态监测和故障诊断。     

烧结风机故障诊断应用

通过对烧结风机滑动轴承特性计算及从风机转子结构出发,建立风机转子-轴承系统的力学模型,用来校核系统的稳定性、分析影响稳定性的各种因素及查找风机系统存在振动问题的原因.同时应用旋转机械状态监测故障诊断CAMD-6100系统,对现场烧结风机进行监测,分析监测数据,最终找出故障原因,并加以解决.     

静载荷滑动轴承接触摩擦故障的振动特征与故障诊断

基于最小试验故障模的诊断原则,在静载荷滑动轴承试验台上,采用从液体润滑状态逐步向干摩擦状态过渡的方法,模拟了不同工况轴颈与轴承接触摩擦故障的发生、发展过程,然后对振动信号的故障特征进行分析,并提取出诊断特征参数.为使故障诊断尽可能快捷方便,易于现场推广和实用,将特征参数进行了归一化处理,即将故障时的特征参数除以同工况下正常时的特征参数,得到无量纲特征参数,然后再将若干个无量纲特征参数进行适当的数学组合,组成无量纲诊断准则,避免了模式识别建立标准模的困难.结果表明:无量纲诊断准则对工况不敏感,而对故障更敏感,可用于变工况下工作的滑动轴承故障诊断,且诊断成本较低.     

电气设备状态监测与故障诊断系统的研究

电气设备状态监测与故障诊断系统是整个电力系统状态检修的重要组成。本文阐述了一个电气设备状态监测与故障诊断系统的结构组成及功能,并着重介绍了变压器状态监测及故障诊断实现的方式。本系统利用在线及离线测量技术获得电气设备试验数据,并通过对试验的数据分析,获取设备的绝缘状态及可能存在的故障。     

面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术

以现代技术为主线综述了机电系统运行状态监测与故障诊断技术的进展,阐述了机电系统运行状态监测与故障诊断方法及系统的发展;从技术流程的角度归纳了信号采集技术、信号分析与处理方法、故障诊断方法和机电系统状态趋势预测的先进技术;展望了基于网络的异地设备运行状态的远程监测与诊断技术以及基于虚拟仪器的监测与诊断仪器系统的新兴技术发展前景.     

一种基于一维卷积神经网络的旋转机械智能故障诊断方法

状态监测和故障诊断对于维护系统性能和保证运行安全具有重要意义.针对传统智能识别方法需要复杂的特征提取过程和大量的诊断经验等问题,结合振动信号自身的一维性的特点,提出一种基于一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)的旋转机械智能故障诊断方法.首先将数据信号通过傅里叶变换转换成频域信号并进行预处理,然后训练卷积神经网络自动提取特征,最后通过Softmax回归进行分类.在基准数据集上的实验结果表明,1DCNN模型不仅能有效地从原始信号中进行多种工况、多种故障位置、多种故障程度的特征提取和诊断,而且具有很高的故障识别精度,获得了优于主流故障诊断方法的结果.     

复杂机械系统实用故障诊断原则的研究

在总结现有诊断技术成功应用实例的基础上,提出了一种新的实用诊断原则-“最少试验故障模”原则,对于复杂的机械设备和系统,采用这种新的研究思路有利于降低研究难度,提高研究成果的实用性.还以滑动轴承为例,通过对滑动轴承主要失效形式和机理的分析,说明可将滑动轴承简化为-多输入（多种故障原因）-单输出（接触摩擦）的灰色系统模型,并以滑动轴承各种故障的共同特征-接触摩擦作为滑动轴承故障诊断研究的唯一故障基准模.根据上述研究思路,对静、动载荷工作条件下滑动轴承的故障诊断进行了大量的实验研究.实践表明,提出的诊断原则诊断效率高,实用性强,可借鉴用于许多领域的故障诊断.     

基于MCKD与CEEMDAN的声信号故障特征提取方法

在双转子轴承状态监测与故障诊断中,信号传递路径复杂,很难通过加速度传感器直接获得信号,而声音信号有非接触式测量的优势,包含大量特征信息.为了能够准确、有效地通过声音信号实现滚动轴承故障诊断,检测出轴承故障,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法.首先运用最大相关峭度解卷积方法增强轴承故障声音信号中的冲击,然后对处理后的信号进行CEEMDAN处理,计算每个经验模态分量的峭度值,根据峭度值选取最优分量并求Hilbert包络谱,以准确提取故障特征频率.文中采用该方法基于声音信号实现滚动轴承故障诊断,为提取最优分量提供了理想筛选标准,一定程度上降低了故障诊断的复杂程度,具有良好的自适应性.     

特征提取在工况监测与故障诊断中的应用

随着信息技术和计算机网络技术、虚拟仪器等在企业的普及和应用，基于网络技术的未来企业全球制造化模式的建立，使日趋大型化、复杂化集成化生产设备的远程工况监视，远程故障诊断成为重要的研究课题。生产现场工况信息的自动检测、数据采集和存储是故障诊断系统的基础和起点，而对检测信息进行加工、变换和特征分析，提取敏感的故障征兆是诊断系统实现故障可靠诊断的关键之一。阐述了机械故障诊断的理论方法及特点，分析了信号的特征分析方法——时域分析方法，频域分析方法，联合时—频分析方法等多种信号处理方法的特征分析特点及其在机械工况监到与故障诊断分析过程中的工程应用。简要介绍了工况监测中特殊的时变性随机机械故障信号的分析与处理方法。     

基于流量信号的液压系统故障诊断

以流量信号作为特征信息进行液压故障诊断，分析了液压系统中出现流量异常的主要表现及产生原因，基于流量信号与液压系统工况之间关系的分析及CBG2040型齿轮泵的4种故障的实验研究，指出：流量信号也是状态信息的丰富载体，利用流量信号来监测液压系统的状态及进行故障诊断是可行的、有效的。     

基于声发射技术的滑动轴承润滑状态诊断研究进展

声发射现象是材料受力变形释放出弹性波的现象,通过对材料声发射信号进行接收处理能够监测滑动轴承润滑状态,利用声发射技术进行润滑状态监测具有反馈即时、信号携带信息完整以及预警能力强等特点,但是现阶段对于轴承内部声发射机理与信号表征以及润滑状态的联系的研究尚存不足.本文介绍了声发射现象产生机理,总结了基于位错运动以及粗糙接触的声发射计算模型,并综合阐述了国内外基于声发射技术的滑动轴承润滑状态监测研究领域的一些成果,最后分析总结了现阶段研究存在的不足以及对下一步的研究方向提出了自己的看法.     

振动诊断技术及其在生产中的应用

振动是机械设备故障的普遍表现形式,正确分析振动信息,可以找到机械故障的真正原因,从而为避免和消除故障提供了一条捷径。本文介绍了振动诊断技术的原理和具体的分析方法,并结合实际给出了部分判断数据,通过实例介绍了振动诊断技术在状态监测和故障诊断中的具体应用。实践证明振动诊断技术在机械设备状态监测和故障诊断中具有重要意义。     

状态监测和故障诊断技术在煤矿主排水设备状态维修中的应用

状态监测及故障诊断技术是提高设备管理与维修现代化水平的必要条件。介绍了开展状态监测及故障诊断的缘由、做法和预期效果，结合生产实际，论述了状态监测和故障诊断管理体系。     

基于小波分析和Kohonen神经网络的滚动轴承故障分析

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动信号进行采集和处理的基础上,提出了小波变换与Kohonen神经网络(SOM)相结合的滚动轴承故障诊断新方法.运用该方法在滚动轴承实验台上进行实验,用小波分析提取振动信号的特征值后,应用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,通过故障样本与标准样本...     

矿井提升机振动测试与故障诊断

采用振动测试的方法,通过信号的时域、频域和幅值域分析相结合,对矿井提升机进行状态监测与故障诊断,这种振动测试技术非常适合于矿井提升机传动系统的状态监测与故障诊断。     

直流电动机偏心和换向器故障的监测与诊断方法分析

直流传动广泛应用于工业传动领域。使用中的直流电动机工作状态直接影响生产是否正常进行，因此对其进行在线监测与故障诊断具有重要意义。通过理论分析，提出利用电气量进行常见的偏心和换向器火花故障的监测与诊断方法，为进一步开发实际系统奠定了基础。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

基于动态模型的状态监测与预测性维护技术在电机中的应用研究

该文以电气设备的状态监测与预测性维护技术为基础，从电气设备的故障原理及监测方法出发，对电气设备的保护、状态监测与故障诊断等现状、存在的问题等方面做了较为详细的阐述，提出了基于动态模型的状态监测与预测性维护平台的概念，弥补了电气信息和机械信息之间的断层，经过在海上平台原有外水泵电机中的应用，得到了较完整的电机状态信息，为现场人员的预测性维护工作提供了很大帮助，为其他重要电气设备的日常维护提供了参考。