罗茨真空泵振动噪声机理的研究

罗茨真空泵因其高抽速而得以广泛的应用。日益增高的环境要求迫切需要低噪声罗茨真空泵,而其振动噪声机理的研究是进行罗茨真空泵低噪声设计的前提,文章以ZJ-150A罗茨真空泵为研究对象,综合采用多种信号测试和分析处理方法,分析罗茨真空泵振动噪声产生的机理,查明了泵体振动噪声在各优势频率处产生的原因、振动的主要激励源及其传递路径,为罗茨真空泵的低噪声设计提供了依据。     

电力变压器振动产生机理及影响因素研究

为了研究变压器振动的产生机理,针对饼式绕组结构的油浸式电力变压器,利用铁心和绕组的数学模型,分析了振动产生机理、合成过程以及不同运行工况对振动特性的影响。搭建了基于压电式振动加速度传感器的振动测试平台,针对变压器进行了空载、负载、功率因数、三项不对称度以及油温等变压器运行工况因素对于变压器振动特性影响规律的试验。结果表明:变压器最大分接时的基频振动分量大于额定分接时的基频振动分量;铁心以及绕组产生的振动信号在传递过程中并非线性叠加,箱体振动中基频分量随功率因数增加而增大;三相不对称运行状态下的变压器振动信号中存在50、150以及250Hz分量;变压器箱体振动随油温上升呈线性增长趋势,且温度系数在0.005~0.035的范围内与变压器容量无关。研究结果为基于振动信号分析的变压器监测技术的进一步发展提供了参考。     

数字锁相环引起的振动信号幅值和相位误差分析

在旋转机械设备振动信号测试中，由于数字锁相环不能准确对周期信号进行整周期采样会引起的幅值和相位误差，本文分析了这种误差产生的原因，并给出了减小误差的方法．     

基于振动特征的变压器的故障诊断

变压器振动的主要来源是铁心和线圈振动,铁心与绕组故障引发变压器振动信号变化,故障类型不同信号变化不同.基于自主设计的变压器振动信号采集系统,采集不同故障状态下的变压器振动信号.由于变压器振动信号噪声较多,首先采用基于遗传优化的匹配追踪算法对信号稀疏表示去除噪声,然后对降噪后的不同故障类型信号进行分析处理,最后确定故障诊断方法.研究表明:箱体振动的基频反映铁心的故障,高频分量所占比例反映绕组的故障.一旦出现铁心故障,基频分量会发生明显的改变,运用快速傅里叶变换计算主频幅值的能量即可诊断出铁心故障;绕组发生故障后,会产生大量的高频分量,运用小波-高低频能量算法求取高低频包络谱,对比低频分量与总能量的比值,即可确定故障为绕组垫块脱落故障.     

油浸式变压器绕组振动特性研究

变压器外壳的振动信号是反应变压器运行状态的有效信息。为研究正常运行变压器绕组的振动信号特征,在分析变压器绕组振动原理的基础上对振动频率及加速度幅值两大特征量进行了讨论。并采用短路电流法进行变压器绕组振动信号测试,统计分析了不同型号、不同容量变压器绕组振动信号的频率分布和振动加速度幅值特点,测试结果与理论分析一致,正常状态下变压器绕组的振动信号频率集中在100Hz;B相绕组的所受电动力大于A、C两相,B相振动加速度幅值最大。本文结果可对进一步研究基于振动信号的变压器故障诊断技术提供参考。     

工程振动信号微积分敏感性及其应用研究

工程施工监测中常常需要监测振动速度信号或振动加速度信号,振动速度信号和振动加速度信号的频谱特性差别很大,进而影响后续分析.本文采用傅立叶变换的时域微积分性来分析工程振动信号频谱的微积分敏感性,并通过拉普拉斯变换求取结构振动傅立叶谱,自功率谱,频响函数,并分析它们微积分敏感性.通过频响函数分析了其微分敏感性的物理意义.通过对背景工程中高层建筑实测自然激励的振动信号,验证了频谱微积分敏感性,并分析了频谱微积分敏感性对于振动信号分析的影响.研究结果表明：工程振动信号在数学上由于傅立叶变换的时域微积分性质,使得傅立叶谱峰值的频率分布具有微积分敏感性,随着振动信号微分阶次的升高,高频成分逐渐升高,低频成分逐渐降低;由不同信号的频响函数表达式,对结构动刚度、阻抗、动质量的频率分布规律进行了阐述;不同监测信号对于高、低频成分的识别精度不同,对于结构物高、阶模态的识别精度亦不同,对于高阶的频率成分的识别建议进行振动加速度信号监测,对于低阶频率的识别建议采用振动速度信号监测.     

基于振动分析的滚动轴承故障诊断技术概述及发展趋势

旋转机械的故障约有30%是因滚动轴承引起的。本文主要介绍了滚动轴承在运行过程中的产生振动信号的特征,重点描述了滚动轴承常用的振动信号的分析方法,预测了基于振动分析的滚动轴承故障诊断技术的发展趋势。     

基于快速傅里叶分析法的油浸式变压器绕组振动特性分析

变压器外壳的振动信号是反应变压器运行状态的有效信息。为研究正常运行变压器绕组的振动信号特征,在分析变压器绕组振动原理的基础上,对振动频率及加速度幅值两大特征量进行了讨论。并采用短路电流法进行变压器绕组振动信号测试,统计分析了不同型号、不同容量变压器绕组振动信号的频率分布和振动加速度幅值特点。测试结果与理论分析一致,正常状态下变压器绕组的振动信号频率集中在100 Hz;B相绕组所受电动力大于A、C两相,B相振动加速度幅值最大。结果可对进一步研究基于振动信号的变压器故障诊断技术提供参考。     

流体诱导下洗涤冷却室内部构件的振动特性

洗涤冷却室内分隔板与鼓泡区气液的相互作用,使得分隔板在流体的诱导下产生振动。采用防水型加速度计,在不同工况下测定分隔板的振动信号,通过对振动信号的时域分析,讨论了操作条件(表观气速和静态液位等)对振动强度的影响,得出了分隔板振动强度随表观气速和床层液位的变化规律,且在一定气速下振动最强区域与液位高度关联性很强。     

跨座式单轨车轨耦合系统振动信号采集频率分析

针对跨座式单轨车轨耦合系统振动信号采集时,振动信号采集频率会对车轨耦合动力响应数据处理结果产生影响,利用有限元分析软件建立跨座式单轨车轨耦合系统模型,探究不同车速下车辆与轨道梁振动响应随振动信号采集频率变化的趋势,进而得出适宜于车辆与轨道梁振动信号采集频率范围。研究结果表明：若振动信号采集频率过低,会导致车轨耦合振动响应结果失真,采集频率过高,对结果的精度提高效果并不明显;车辆振动信号采集频率宜不低于200 Hz;轨道梁垂向、横向振动加速度信号采集频率最低值分别为600 Hz和1500 Hz,且车速越高,振动信号采集频率对轨道梁振动加速度结果准确性影响越大。     

水泵、制冷压缩机振动原因分析及改进措施

提出振动是普遍存在的物理现象,可以利用它作一些有用的工作,但对于人类又存在有害的一面,会造成机械设备正常工作的破坏,影响工作精度、降低工作可靠性。分析了振动产生的原因,并针对不同振动提出了相应的改进措施。     

220kV GIL复杂壳体结构振动传播特性分析

长距离城市气体绝缘金属封闭输电线路(gas-insulated transmission line,GIL)包含大量的伸缩节及气隔单元等复杂壳体结构,会使沿GIL壳体传播的振动信号产生相应的时延,进而影响基于时差法的振动故障定位在线监测系统的定位精度.为明晰GIL复杂壳体结构对振动信号传播过程产生的影响,为后续GIL击穿故障定位方法的改进提供依据,本文从理论上分析了振动信号在流体、固体场中的传播方程以及两场间的耦合关系,提出了振动信号在GIL内传播过程的声-结构耦合有限元数值模拟方法,研究了不同激励方式下振动信号在GIL壳体中的传播特性,并在南通220 kV GIL现场开展GIL管壁振动传播特性试验,获得了振动信号经过220 kV GIL伸缩节单元、气隔单元、弯管单元以及支架单元等结构的典型波速与时延情况,同时建立与试验工况一致的有限元仿真模型,验证了文中所提出的GIL内振动信号传播过程数值模拟方法的可行性与有效性.研究结果表明:对于振动故障定位在线监测系统所监测的横波振动信号,220 kV GIL各复杂壳体结构会使其产生0.1～1.1 ms不等的时延.     

倒频谱分析在齿轮故障诊断中的应用

齿轮传动的动态性能和许多因素有关,情况是非常复杂的.本文分析了齿轮传动的频率特性和它所产生的频率和幅值调制信号.利用倒频谱技术可以区分齿轮箱中不同转速的齿轮所产生的振动信号;同时倒频谱不会受信号传递通道和相位所影响.因此倒频谱是分析齿轮缺陷的有效工具.本文并介绍了作者研制的倒频谱分析软件.     

爆破地震波时频域分析方法及应用

为了研究各时频域分析方法对爆破振动信号时频特征提取的有效性,设计了仿真试验并对不同时频域分析方法进行了对比分析,验证了自适应最优核分布在最大程度抑制交叉项的同时具有较高的时频分辨能力和分辨精度,是适合爆破振动信号时频分析的最佳方法。应用此方法对实测的单段和多段爆破振动信号进行时频分析,结果表明：多段爆破振动信号出现多个能量峰值,并且峰值能量增大、持续时间延长是振动信号叠加的结果。此方法可从信号能量大小和持续时间的角度对爆破振动信号时频特性进行详细解读,为爆破地震效应的深入研究提供实用的分析技术。     

铣床振动和噪声测试

为了保证机床的机械运转状态达到规定振动指标,应对机床进行振动和噪声测定。通过频谱分析仪采用"逆谱法"对振动信号进行分析、提取和判断,找出故障位置和产生的原因,给出解决办法,并根据机床运转状况制定维护措施。以X62W铣床为对象进行实例分析,结果表明理论分析与实测结果相吻合。     

频域分析及其在离心式压缩机故障诊断中的应用

简单阐述了压缩机旋转失速和喘振的关系,着重分析了压缩机旋转失速和喘振产生的机理。由于离心式压缩机发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声,振动信号是周期性信号,利用频域分析的方法对离心式压缩机故障进行诊断。取得了很好的效果。     

基于多方法结合应用的齿轮箱故障特征提取研究

基于振动信号分析的齿轮箱故障诊断的关键是实现对信号中故障特征的提取.由于在工程实际中采集到的齿轮箱振动信号含有较强的噪声干扰,所以单一的信号分析方法难以实现对故障特征的提取.因此将两种或两种以上方法相结合应用于齿轮箱振动信号的处理成为当前的研究趋势.为研究将不同方法相结合应用于齿轮箱故障信号特征提取的优势,对大量文献的研究成果进行了归纳整理.综合分析发现:将多种方法结合应用于齿轮箱振动信号特征提取,可有效避免单一方法的局限性,充分发挥不同方法的优势.总结了在齿轮箱故障诊断领域中分别以频谱分析为基础和以非线性理论为基础的将不同信号处理方法结合应用于齿轮箱故障特征提取的现状,最后针对多种方法结合应用于齿轮箱故障诊断的发展趋势提出了建议.     

柴油机故障诊断中振动信号测点位置的研究

在295柴油机上进行设定的进排气系统故障实验,获取各工况下三个不同测点位置的缸盖振动信号,然后利用改进的基于神经网络和小波分析的故障诊断方法进行分析.实验和仿真结果表明,不同测点获取的振动信号蕴含故障特征是不同的.从缸盖上方采集的振动信号更能表征各种故障特征,其故障准确识别率达到95.4%,较其他两个测点有大幅度提高.为基于振动信号的柴油机故障诊断提供了最佳的测点位置,以提高故障的诊断准确性.对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值.     

光磁共振实验中反常共振信号的机理探究

采用3台不同厂家生产的信号发生器输出射频信号来激发铷原子产生光磁共振,均观察到了反常共振信号.通过比较分析信号发生器输出射频信号的频谱,对反常共振信号的产生原因进行了讨论,提出光磁共振实验中的反常共振信号是由射频信号中的倍频谐波引起的.     

振动合成信号源的原理及使用

振动合成演示往往是用两台信号源和一台示波器来进行，由于两独立信号源产生的正弦信号是互不相关的，两信号间的位相差不稳定，在示波器上产生的图形也就不会稳定，演示效果很差。为此采用分频的办法，产生多路不同频率的正弦信号，输出到示波器上进行演示，由于各路信号间的位相差不变，可得到稳定的振动合成图形。