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     

振动故障诊断技术在矿山设备上的应用

振动故障诊断技术具有诊断结果准确可靠,便于设备故障现场的实时诊断;频域分析法是振动诊断技术的方法之一。对振动信号的数值处理后进行频谱分析,并从频谱族中辨识出故障频率。根据对管磨机振动强度的评价标准对比,并通过与计算频率进行比较,找出故障部位,确定故障类型。此方法具有一定的实际应用价值。     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析的滚动轴承故障诊断方法用于实现滚动轴承早期故障的检测.该方法的诊断过程如下:对轴承原始振动信号进行频谱分析,获取振动信号能量集中的频段.根据频段的范围和振动信号的采样频率确定小波包分解的层数.采用小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号中能量集中的频段并生成相应的重构信号,对重构后的振动信号进行Hilbert变换和二次频谱分析.通过对比轴承故障的特征频率和二次频谱中的特征谱线判断轴承是否有故障及其发生位置.运用上述方法对具有外环故障的滚动轴承进行了实验研究并成功地实现了滚动轴承外环故障的检测.实验结果表明基于小波包分析的诊断方法可以有效诊断出滚动轴承的早期故障.     

基于动态核聚类分析的水轮机组故障模式识别

根据水轮机组振动故障与振动征兆之间复杂的非线性关系，总结了适用于水轮发电机组振动故障诊断的频谱特征表和振动部位幅值特征表；针对C-均值聚类易产生误分类问题，提出基于动态核聚类分析的水轮机组故障模式分类方法；对振动信号频率、振动信号幅值特征、振动部位进行分析，获得振动频谱征兆隶属度值，在此基础上，建立了基于故障分层的水轮机组运行状态自动诊断模型．工程应用实例表明：该模型的诊断效率是可行的，诊断结果具有较高的可信度．     

煤矿通风机故障诊断的小波包方法

针对常用的时域和频域分析在诊断通风机故障时存在不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题,提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法.在分析通风机故障特征的基础上,利用时频两域都具有表征信号特征能力的小波,对采集来的通风机振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波信号重构,并计算信号各个频段的能量特征值,提取故障特征,诊断故障发生的时间和故障类型.经实际验证,小波包分解能将故障信号有效的划分到不同的频段内,而且时域和频域局部化特性好,能有效的诊断出通风机故障,具有良好的理论意义与工程应用价值.     

机器振动诊断中信号处理方法的研究

针对传统的时域和频谱分析不很适合处理非平稳和冲击性机器表面振动信号的问题，研究了小波分析和Choi-Williams时频分布两种先进的信号分析方法在机器振动诊断方面的应用，通过对典型诊断实例的研究表明：对此类信号，用小波分析提取信号中的有用成分或用CChoi-Williams分布分析信号的能量分布，并在此基础上进行机器振动诊断，是两种很有效的分析手段。研究结果为进一步深入开展机器故障的振动诊断奠定了一定的基础。     

基于Hilbert变换的滚动轴承内环和外环故障诊断

针对滚动轴承的外环和内环发生故障时轴承产生的振动信号具有调制的特点,提出基于Hilbert变换的滚动轴承内、外环故障诊断方法,介绍基于Hilbert变换的调制信号解调过程:运用Hilbert变换对滚动轴承的振动信号进行包络解调,实现载波和调制波的分离.通过对调制波进行频谱分析实现滚动轴承内、外环故障的诊断,对具有内环故障和外环故障的滚动轴承进行故障诊断仿真.仿真结果表明:基于Hilbert变换的包络解调技术能有效提取调制信号中的包络信号,对包络信号进行频谱分析后可以实现滚动轴承内、外环故障的诊断;诊断结果与实际故障相吻合,基于Hilbert变换的包络解调技术可应用于滚动轴承内、外环故障的诊断.     

篦冷机风机故障的诊断研究

风机设备故障造成整个生产线停产的事故在水泥厂时有发生,风机的故障是可以通过振动诊断技术来提前进行预防的,故障的振动信号是含有大量丰富重要的信息,通过这些信息来反映出故障所具有的振动特性。频谱图是频谱分析法对诊断信息的一种表达方式。频谱分析方法对水泥厂篦冷机及其他设备所用风机的管理与维修提供了科学根据。     

煤矿主通风机故障诊断的小波包方法

针对传统的时域和频域分析存在难以同时诊断故障时间和具体类型的瓶颈问题,提出一种基于小波包分解的煤矿主通风机故障诊断方法.在深入分析煤矿主通风机故障机理的基础上,采集对故障敏感的振动信号,并用具有时频局部化特性的小波对其进行三层小波包分解,通过提取各个频段信号的能量特征值,诊断故障.经实例验证,该方法能有效的诊断出故障时间和类型,为煤矿主通风机故障诊断的研究作了新的探索.     

模糊诊断技术在旋转机械设备故障诊断中的应用

在复杂的机械系统中,一种故障状态可能引起多种故障征兆,而一种故障征兆也可能在不同程度上反映多种故障状态。根据振动信号频谱分析结果,提取频谱特征,获取各种故障征兆信息。在已知故障征兆的情况下,对多故障同时发生和多故障具有相同征兆的诊断问题,利用模糊诊断技术,确定机械设备故障类别的隶属度值,经模糊综合诊断后确定设备的故障。     

8G型电力机车牵引电机轴承故障的振动诊断

介绍了采用振动诊断技术，对机车牵引机轴承故障进行动态检测的方法。利用简易诊断法可判断电机轴承有无异常，而精密诊断法则进一步判断电机在发生故障的部位，借助诊断分析系统，对所测信号进行频谱分析，根据电机轴承不同部位故障的特征频率，确定故障程度和部位，以便及时采取防范措施。     

浅议旋转设备对中不良故障的振动分析

本文对平行不对中、角不对中和综合不对中三种对中不良故障产生的频谱原因和特征进行了简要的阐述,并结合相位分析,通过相对应的事例进行比较,说明如何应用振动分析和相位分析将三种对中不良故障加以区分,准确判断故障类型,为检修提供理论依据。并总结出应用振动分析诊断此类故障时应当注意的一些事项。     

电机气隙不匀故障的诊断与处理

本文以振动分析为基础，将振动频谱分析与相位分析相结合。判断出电机的气隙不匀故障。判断分析过程由最初的机械对中不良故障，到电机气隙不匀故障，最后又到机械加工精度不高，最终找到了问题的根本原因，最后简要地总结了应用振动分析分析电机电气故障时应注意的事项，充分说明了振动分析在电机故障诊断中发挥了及其重要的作用。     

基于对向传播神经网络的水电机组振动故障诊断研究

应用频谱法和对向传播神经网络分类器对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本;通过训练,使构造的对向传播神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。仿真结果表明,与常规方法相比,频谱分析与对向传播神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效,且具有良好的鲁棒性和泛化能力,是一种有效的诊断方法。     

基于联合特征的风电机组故障检测

为了提高风电机组的运行可靠性,有必要对风电机组的故障信号进行实时采集并分析.在风电机组的故障检测诊断技术中,有语音信号诊断技术、振动信号诊断技术、电量参数诊断技术,振动信号诊断技术相对于其它诊断技术能更好地反映风电机组的实际工况.提出一种基于小波分析的联合特征提取方法,结合BP神经网络对风电机组的故障进行分析和诊断.以风电机组齿轮箱故障诊断为例,通过频谱分析和模式识别,发现基于联合特征的分析相对于单特征提取在一定程度上提高了诊断精度.     

全白土悬臂式风机不平衡故障的诊断与处理

本文根据催化剂厂全白土装置悬臂式鼓风机的振动现象和振动频谱，判断其存在不平衡故障，随后跟踪观察其振动发展趋势，并采取相应措施，及时对其进行检修，转子作动平衡处理，解决了设备故障。最后总结了悬臂式风机的不平衡故障特点，为今后同类故障诊断积累经验。     

PCA-MGA-GRNN矿井通风机故障识别方法

为预防因矿井通风机故障而引起事故,基于生产安全及经济方面考虑,对矿井通风机故障类型进行准确、稳定、可靠的识别,提出将改进的遗传算法(MGA)与广义回归神经网络(GRNN)相耦合,从而实现对矿井通风机故障的能检测.通过研究通风机作业过程中振动信号与矿井通风机故障之间的关系,将其不同频率段能量值作为故障表征参数,并以相应的矿井通风机故障类型作为目标参数;对故障表征参数进行主元分析(PCA)计算后与目标参数作为GRNN的输入值与输出值加以训练;利用MGA优化GRNN的光滑因子参数,使其具有更好的网络性能,以此建立PCA-MGA-GRNN矿井通风机智能故障识别模型,结合实际的矿井通风机故障相关数据并经实验验证该模型的识别效果,同时与GA-BP、GA-GRNN、MGA-GRNN、SVM进行对比,实验结果表明该识别模型具有更好的运行速度,识别精度为0.96,可实现对矿井通风机故障类型的智能识别.     

柱塞泵机组故障诊断振动信号分析法

介绍利用柱塞泵表面振动信号不解体诊断柱塞泵机械运动部件故障的研究 .首先讨论了柱塞泵机组的结构与运动特点 ,确定了振动监测部位 ;其次分析了柱塞泵机组的振动激励源和影响因素 ,根据理论与经验公式 ,计算了各激励源振动特征频率 ,分析研究了柱塞泵组各组件部位故障振动频谱识别特征 .对现场运行设备诊断结果的分析说明 ,利用振动信号对柱塞泵机组主要运动部件状态进行监测与故障诊断是可行的     

柱塞泵机组故障诊断振动信号分析法

介绍利用柱塞泵表面振动信号不解体诊断柱塞泵机械运动部件故障的研究,首先讨论了柱塞泵机组的结构与运动特点,确定了振动监测部位;其次分析了柱塞泵机组的振动激励源和影响因素,根据理论与经验公式,计算了各激励源振动特征频率,分析研究了柱塞泵组各组件部位故障振动频谱识别特征,对现场运行设备诊断结果的分析说明,利用振动信号对柱塞泵机组主要运动部件状态进行监测与故障诊断是可行的。     

提取感应电动机转子故障特征的新方法

感应电动机拖动机械负载运行时，如果机械负荷波动较大，通过测取电动机定子电流直接作频谱分析，难于得到正确的结果。作者分析了该种工况下电动机定子电流信号的特点，提出了一种提取电动机转子故障特征的新方法。此法通过对电动机定子电流信号作Ｈｉｌｂｅｒｔ变换解调处理，以调制信号的频谱中是否存在２ｓｆ１频率的故障特征分量，来诊断转子有无断条故障。实测结果表明，这种方法是有效的，尤其适用于这种负荷波动较大的电动机转子故障的诊断。