AR双谱的电梯机械故障诊断

通过采集电梯运行时的加速度振动信号,建立AR时间序列模型.分析AR双谱图、双谱等高线,以及双谱对角切片,诊断电梯机械故障.研究结果表明:在电梯正常工作和故障时的双谱存在明显的差异,AR双谱表现出了不同的特征,可以作为电梯机械故障的诊断方法.     

基于IF和SHAP的无监督机械故障检测和诊断方法

为实现标签数据不可用情况下对机械故障的早期准确检测和诊断，提出了基于孤立森林(Isolation forest, IF)模型和可解读人工智能工具Shapley加法解释(Shapley additive explanation, SHAP)的无监督旋转机械故障检测方法。提取出时域和频域中的振动特征。在故障检测阶段，以无监督方式基于IF模型检测到早期机械故障。在故障诊断中，使用SHAP对IF模型的预测结果进行解读，通过特征重要性排序得到故障成因，并根据特征与故障位置的对应关系执行故障分类或根因分析。在轴承故障数据集上的试验结果表明，所提方法能够准确及时地检测到早期机械故障的发生，并给出故障发生的原因和位置，所提方法可有效提高机械设备运行和维护的稳定性和自动化。     

变工况滚动轴承故障诊断方法研究

旋转机械设备在升降速、电源电压波动、载荷变化等情况下其转速将是非恒速的,将导致旋转设备中的滚动轴承在变速条件下运行,现有滚动轴承故障诊断方法中的共振解调方法在变工况条件下谱图将变得模糊,影响诊断的准确性,甚至无法获取故障特征频率。提出了对共振解调获得的包络信号采用阶比分析的方法,在无需鉴相硬件设备的前提下,提取滚动轴承的故障特征频率,实验结果证明包络信号的阶比谱可以很好地反映鼓掌特征;对精确诊断滚动轴承的故障有实际意义。     

基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断

基于信息融合的思想，研究了反映振动能量的旋转机械故障状态的各种信息熵特征，如奇异谱熵、功率谱熵、小波空间状态特征谱熵和小波能谱熵．通过转子试验，给出了旋转机械的不平衡、不对中、支座松动、轴裂纹典型故障下的各信息熵的变化范围．根据越相似的模式间距离越短原理，提出采用贴近度来进行模式识别的方法．首先利用贴近度原理和熵带构建了信息熵贴近度模型，其次计算出待识别状态与各典型故障之间的信息熵贴近度值，则对应于待识别状态之间的信息熵贴近度最大的即为待识别状态的故障模式，最后通过实例描述了基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断方法的可行性．     

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。     

基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械故障识别率偏低的问题,提出一种基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法.该方法结合EEMD分解和模糊信息熵在特征提取方面的优势,构造出一种能够精细度量不同类别振动信号故障概率复杂度的特征集合.首先将原振动信号进行EEMD分解,获得若干个本征模态函数(IMFs);计算出前5个高频IMF分量的模糊信息熵组成高维特征集;利用LPP对高维特征集进行维数约简剔除冗余不相关特征;最后将约简后的样本集输入到KNN分类器中进行故障识别.用双跨转子实验台采集的数据对所述方法进行验证,并与EMD模糊熵、EMD模糊信息熵、EEMD模糊熵方法进行故障识别率对比,结果表明该方法能够有效提取转子振动信号的故障特征,并且具有更高的故障识别率.     

基于小波多分辨分析的往复机械故障特征提取与识别

本文从往复机械故障诊断领域中特征信号处理的应用角度,探讨了利用小波多分辨分析与信息熵相结合,对往复机械故障进行诊断识别的方法．首先应用小波分解,将监测信号映射到由一个小波伸缩而成的一组基函数上去,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列;在此基础上,对各分解序列进行ＦＦＴ变换,建立信号的小波特征熵,以此作为故障识别的特征参数,对往复机械运行故障进行诊断识别,并以压缩机振动监测信号为例,实现了不同频段范围内特征信息的提取与故障识别,说明该方法是提取故障信息并进行诊断的有效方法     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(二)旋转机械故障诊断知识库的形成

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理；在所有的机械故障信号中，振动诊断技术是故障诊断的常用手段，对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换（FFT）和小波理论。通过对实验的观察，建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库，为基于粗集理论故障诊断的决策表的形成提供了原始的知识库。     

碰摩转子系统的混沌特性

基于旋转机械故障诊断的需要，分析了一个由油膜轴承支承的转子系统在转子与定子碰摩时的振动特征，模型考虑了碰撞时定子的线性变形以及摩擦时的库仑摩擦。分析表明，系统除具有各种形式的周期和概周期振动以外，还具有丰富的混沌运动与分叉现象。碰摩转子系统所展示的混沌运动以及所具有的各种现象，作为这类系统的显著特征，可以用于诊断汽轮发电机组中经常发生的碰摩故障     

通风机振动故障实例诊断

通过运用旋转机械频谱诊断理论，分析工程实际中常见故障中振动烈度、振动波形表现出来的特征，运用频谱分析与相位分析相结合的方法，处理通风机开机过程中所采集的信号，并诊断通风机滑动轴承故障、转子不平衡、不对中等故障的原因，提出处理故障的对应方案。     

旋转机械基础松动故障研究进展和展望

基础松动故障是目前为止旋转机械故障中识别率较低的故障之一。对近年来旋转机械转子系统基础松动故障的研究现状、进展进行综述,包括基础松动故障非线性特性分析方法及复杂动力学特性、含有基础松动的耦合故障问题、基础松动故障诊断及故障试验等方面国内外的一些研究成果。在此基础上,对目前旋转机械基础松动故障问题研究尚待解决的问题提出了一些看法,并对今后的发展趋势进行了展望。     

基于光纤干涉原理的转机监测振动传感器设计

为解决风机、 电力系统等大型转机设备非正常运行导致危害等问题, 设计基于Mach-Zehnder干涉仪组成的光纤振动实时监测系统. 首先, 由两个3 dB耦合器构成干涉仪, 以增加传感器的灵敏度和稳定性; 其次, 利用由Mach-Zehnder干涉仪组成的光纤振动传感器对转机实时振动数据进行采集, 并由信号处理单元分析采集到的振动信息; 最后, 用额定转速为2 680 r/min、 额定功率为2.8 kW的小型转机进行实验, 分别对比转机在正常和故障情况下的振动信息. 结果表明, 该系统对转机的运行状态监测效果较好.     

转子系统动静件径向摩擦的振动特征

动静件碰摩是旋转机械中较常见且难以确诊的一类故障．本文分析了具有线性支承和非线性刚度转轴的Ｊｅｆｃｏｔ转子系统发生动静件径向接触摩擦时的振动特征,揭示了其多吸引子共存、拟周期振动、次谐波振动以及分叉等非线性动力行为,得出的结论有助于旋转机械摩擦类故障的准确诊断．图６、参９．     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

自制旋转机械故障模拟试验台的转子振动特性研究

本文采用软件仿真与实验分析相结合的方法,研究了自制旋转机械故障模拟试验台转子的振动特性。使用Solidworks软件对转子进行三维实体建模,并在Altair Hyper Mesh软件中划分网格,导入到ANSYS Workbench软件进行后处理分析。首先通过静力学分析获得双盘转子变形与应力分布情况;考虑陀螺效应的影响,通过模态分析获取固有频率及振型云图;生成Campbell图,分析转子在设定转速区间内振动分量的变化特征;通过谐响应分析获取特定频域内的动态响应。最后进行实验模态分析,并与仿真结果进行对比,从而验证有限元模型的准确性。研究表明：转轴轴肩位置处存在一定程度的应力集中;临界转速远大于工作转速,可有效避免共振;该结构动刚度良好符合设计要求。本文可为该类型转子的振动特性分析提供参考,并为旋转机械故障的模拟实验起到了一定的指导作用。     

回转机械故障诊断中的三维全息谱技术

介绍了基于多传感器信息融合理论的三维全息谱的构成原理及其矩阵表示,对三维全息谱及其差谱的物理含义做了清晰的解释,提出了一种基于三维全息差谱的故障诊断方法.试验研究表明,三维全息差谱的初相点相位和配重方位,以及初相点矢径大小和配重大小均呈线性关系.因此,三维全息差谱可以在几个支承面同时反映转子所受激振力大小和方位的变化.诊断实例表明,以三维全息差谱、三维全息谱分解为基础的三维全息谱诊断技术能全面利用转子各测量面的振动信息,在不增加额外诊断设备的情况下,确诊回转机械常见的振动故障,且在现场动平衡领域有着广阔的应用前景.     

Fault Identification of Rotor Machine Based on Optimized Method

The size and complexity of modern equipment require more advanced fault diagnosis techniques Different from signal analysis based methods, a dynamic model based diagnosis technique can further diagnose the location and severity of the fault, and detect multiple faults at one time. A model based fault diagnosis method was developed to identify typical faults of rotating machinery. This method can identify mass unbalances, crack locations and sizes, and oil film parameters in rotating machinery by optimization methods and dynamics simulation technique. Numerical and experimental results demonstrate that the method is useful for detecting faults of rotating systems.     

柴油机故障诊断技术的现状及展望

柴油机作为一种复杂动力机械,其运行状态监测和故障诊断技术越来越受到人们的关注。在柴油机故障诊断领域,信号处理、故障特征提取及识别方法已初具雏形,但离实用化还有一定距离。笔者分析了柴油机常见故障及影响因素,综述了现代柴油机故障诊断技术中常用的各种基于振动信号的时频分析法、瞬时转速波动法、铁谱及光谱分析法、灰色系统理论诊断法、神经网络诊断法及专家系统诊断法的原理、特点及不足,最后指出了柴油机故障诊断的难点和发展方向。