数控机床故障诊断及维修方法

随着工业自动化的发展,数控机床作为智能装备的典型代表,在工业生产中的应用越来越多。但由于其组成比较复杂,是机械、液压、电气控制和数字程序控制等的综合体,在生产实际中会由于环境、设备老化、操作不当等原因发生故障,导致其不能正常运行,因此数控机床的故障诊断及维修对于中小企业来说是亟待解决的难题。基于此,简要概述数控机床的故障诊断与维修方法。     

基于BP人工神经网络的变压器故障诊断

电力变压器是电网中最重要的电力设备,对变压器故障及时和准确的预测是确保电网安全稳定运行的必要前提。本文针对变压器故障的特点和类型,利用油中气体含量分析的方法,通过对其故障数据的采集,使用BP人工神经网络方法对变压器进行故障诊断。最后,通过实例仿真,验证了BP神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中。     

基于频段能量特征的低速滚动轴承故障诊断

直升机自动倾斜器滚动轴承通常在低速环境下工作,其故障特征频率易淹没在各种干扰频率中,因此以特征频率处的谱峰作为故障特征的传统诊断方法效果不佳.为此提出一种基于频段能量特征的低速滚动轴承故障诊断方法.计算振动信号的FFT和功率谱,利用轴承正常、内圈故障、外圈故障和滚珠故障4种状态的振动信号在功率谱上能量分布不同的特点,构建故障特征向量.利用具有小样本优势的支持向量机构建分类器,进行故障类型诊断.在实验台上模拟直升机自动倾斜器滚动轴承的低速工作环境,进行了故障模拟实验,采集振动数据,与传统LMD包络谱特征方法进行对比,验证了该方法在低速滚动轴承故障诊断方面的适应性和优越性.     

故障诊断技术在矿山机械设备维修中的应用

随着我国煤炭行业的快速发展,矿山机械设备的使用范围也越来越广泛,已经深入到了煤矿生产的各个层面。在这种情况下,机械设备在工作中发生故障是在所难免的。那么迅速找出故障的原因,确定故障的位置,尽快恢复正常的生产工作,是工矿企业所面临的一个长期性的问题。因此,故障诊断技术在矿上机械设备中的应用具有重要的现实意义。本文讨论了机械设备故障诊断技术中的一些原理和方法,希望能够对生产中的工矿企业有所帮助。当然,各个工矿企业在生产中还要充分结合自身的实际情况,科学地运用故障诊断技术,这样才能更好地提高机械设备的使用效率。     

数控机床故障诊断与维修

<正>数控机床融合机、电、光、液于一身,具有高、精、尖的技术优势,在众多行业中得到了广泛应用。与传统的机械设备相比,数控机床控制精度高,加工质量可靠,生产效率高,灵活性好,得到了各行业的好评。但由于机械的磨损、失效、锈蚀等问题,在使用过程中会出现数控机床的内部元件老化、控制电流和电压稳定性降低、温度过高过低、软件丢失等问题,都可能使机床产生故障。当数控机床系统的某个部分出现故障时,就必须停机停产,进行维修,从而影响了生产进度。因此,对数控机床的有效诊断和抢修就成为了生产过程中的关键。     

基于多层NN结构的电机故障诊断应用研究

通过电机故障机理的分析，确定电流噪声多元时序模型参数φi作为电机故障类型识别初始模型向量，并针对其特点，提出了多层NN结构的故障诊断模型，在诊断模型中，应用APEX网络提取分类信息，压缩向量空间维数，利用前馈网络建立其类型识别函数，实践证明该诊断方法是正确的。     

基于小世界网络的多电平逆变器故障诊断

采用小世界网络理论,对电力电子电路进行故障诊断研究.以六电平逆变器电路为对象,采用理论分析和MATLAB仿真相结合的方法,建立其小世界网络模型,计算特征参数,并编制了相应的故障诊断程序.针对六电平单桥臂电路的故障类型,诊断出的结果与故障信息数据库的参数一致,验证了该故障诊断方法的可行性和程序设计的正确性.     

活塞式空气压缩机故障诊断分析

空气压缩机既是为满足动力或工艺上不同要求而生产压缩空气的机械,又是由原动力驱动而大量消耗动力的机械。空气压缩机长期运转,难免会发生一些故障,这就需要我们及时地进行检查和维修,否则极易发生重大安全事故。空气压缩机主要有活塞式、离心式、滑片式、螺杆式、膜片式等多种型式,其中活塞式用途比较广泛。本文主要阐述活塞式空气压缩机的工作原理以及常见的故障诊断分析,对提高其生产效率及安全运行具有重大意义。     

数控车床回参考点故障及维修方法

由于数控机床的很多功能都建立在回参考点基础上,且回参考点故障的排除主要通过两个方面,一方面是坐标轴参数、机械传动系统参数正确设置;另一方面是通过减速开关、减速挡块等相关硬件故障的排除来解决。因此,较系统地阐述了回参考点故障的诊断与维修方法。     

机械系统的状态监测与故障诊断综述

本文针对机械系统运行中存在发生故障可能性问题，综述了国内外故障诊断技术研究概况及故障诊断方法。     

电力设备在故障诊断中的合理应用办法

故障诊断是一门很复杂的技术,它拥有很强的技术性,涉及到很对不同的方面。随着新型传感器,微处理技术,微电子,光纤等技术的不断运用,使得故障诊断技术得到突破性的发展,通过对电力设备特性的在线诊断,能够在第一时间发现各种原因产生的故障,从而有效避免了停电事故的发生。本文通过对电力设备在故障诊断中的合理应用办法的分析,提出了一些观点,希望能够帮助大家对其有进一步的了解。     

转炉炼钢检测仪表故障及维护研究

在转炉炼钢生产中,检测仪表是PLC系统的重要组成部分,检测仪表能实现对温度、压力、流量等数据的有效检测,并将这些数据传输给PLC系统,由PLC系统根据温度、压力、流量的数值调整运行方案。在实际运行过程中,由于检测仪表工作环境较为恶劣,对检测仪表的伤害较大,因此导致转炉炼钢的检测仪表容易发生故障。为此,本文主要分析转炉炼钢检测仪表常见的故障类型,并对其提出维护措施,以保证转炉炼钢检测仪表正常工作。     

基于CEEMD和迁移学习的滚动轴承故障诊断研究

【目的】在实际生产环境中,由于机器特征复杂和工况变化,智能诊断模型在跨机组迁移时需要重复训练,这不仅增加了时间成本,还加大了算力资源的消耗。为了解决这些问题,需要开发出一种能适应复杂机器特征并在不同工况下保持高准确度的轴承故障诊断方法,同时,减少模型迁移时所需的重复训练,以便实现更高效的故障识别和预测。【方法】研究提出基于互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）和迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用CEEMD法对原始信号进行分解,并计算出对应分量的峭度值。其次,采用多核最大均值差异法对源域数据与目标域数据进行域适应处理。最后,在凯斯西储大学轴承数据集和美国机械故障预防技术学会轴承数据集之间进行迁移故障诊断试验及对比分析。【结果】研究结果表明,与直接迁移模型算法相比,基于CEEMD改进的迁移学习网络在不同数据集上的迁移效果更好,其故障诊断的准确率最高。【结论】经试验验证,研究所提的方法表现出良好的变工况跨机组适配能力,具有较高的故障诊断精度,为研究复杂工况下多机组相似故障诊断场景提供了...     

基于曲波分析和ELM模拟电路故障诊断方法

为提高模拟电路故障诊断特征信息提取的高效性和实现故障模式分类的准确性,提出一种基于曲线波理论的多尺度几何分析方法和超限学习机相结合的模拟电路故障诊断新方法.通过曲波变换使用空域带通滤波算子来分解不同的尺度,对模拟电路故障特征提取后重构系统,提高稳定性、高效性并达到最优逼近,结合超限学习机训练过程不需要迭代的突出性能,大大提高了故障诊断速度.通过与其他故障诊断方法比较,结果表明了该方法的有效性.     

基于小波变换的高速公路机电系统短路故障检测方法

针对机电系统短路故障检测方法中存在检测精度低的问题,该文提出一种基于小波变换的高速公路机电系统短路故障检测方法.首先分析机电系统短路故障类型,将其划分为暂时性、固定性、机械性、人为性、系统性五种,不同故障类型具有不同信号特征,使用小波变换提取短路信号特征,并将故障信号波动范围控制在合理范围之内,在此基础上,对采集到的数据进行归一化处理,完成高速公路机电系统短路故障检测.实验结果表明:采用所提方法对高速公路机电系统短路故障测距的精度更高.     

浅谈电控发动机故障诊断与排除方法

电控发动机的零件纵多,结构复杂,因此导致电控发动机发生故障的原因也有很多。电控发动机一旦发生故障,首先应进行故障原因的排除工作,经过仔细诊断之后,方可有效确定其故障原因。从电控发动机故障的诊断出发,本文进行了机械故障与系统故障诊断的思路分析,期望能为相关的工作者提供参考。     

数控机床可靠性设计工作流分析

高速精密的数控机床随着工业化的不断发展,需求量越来越高,现阶段对数控机床的可靠性认定工作研究成为一个热点。本文通过介绍可靠性设计的重要性和工作流程,概括总结了认定数控机床可靠性工作过程中要考虑的因素,按照顺序性对该工作划分了层次,为数控机床的生产可能出现的故障做好预防和排除指导。     

数控机床电气故障分析及排除方法

<正>数控机床是集高、精、尖技术于一体,机、电、光、液于一身的高技术产物,具有加工精度高、加工质量稳定可靠、生产效率高、适应性强、灵活性好等众多优点,因而,在众多行业得到广泛应用。但由于它是集强、弱电于一体的,使用数字技术控制机械制造的一体化设备,一旦系统的某些部件出现故障,就会造成整个机床停车,     

一种提取故障轴承振动信号特征的方法

在轴承的早期微弱故障诊断中,由于采集的信号中含有较强的噪声,给故障信号特征提取造成了很大的困难。在相关信号特征提取方法中,基于字典学习的信号稀疏分解方法由于其重构信号精度高,去噪效果好而得到了广泛的应用。研究运用了一种通过投影神经网络优化方法求取信号在初始字典上的投影系数,随后采取交替方向乘子法训练字典,最后采用自适应匹配追踪算法对信号进行稀疏分解以求取信号特征。通过对比分析轴承仿真信号和实验采集故障信号,验证了该方法对轴承故障信号提取的正确性。     

PCA技术在化工自动化设备故障诊断中应用浅析

故障诊断与检测技术有基于模型、基于数据驱动、基于信号处理等多种,对于化工生产来说,由于模型的过于复杂,不适于建立数学模型来进行详细诊断,而采用多元统计办法对多个变量求取主元,就能达到故障检测目的。