分形法在发动机隐含故障诊断中的应用

在对发动机的机械故障诊断中，由于其结构复杂常使其故障特征不明显，为此提出用分形法对某些隐含故障进行诊断。介绍了分形法诊断故障的基本原理，并利用奇异值降噪技术和分形维数法对隐含故障的特征进行了提取，实现了对发动机轴承隐含故障的诊断。诊断结果表明，发动机轴承正常状态下的分形维数为4．4，出现明显故障时轴承的分形维数为5．3，出现隐含故障时轴承的分形维数为5．37。由此可以看出，用分形维数可以诊断隐含故障，说明分形诊断法能从本质上反映故障的结构特征。     

浅谈主排电机轴承故障的产生、检测及排除

本文从预防和分析诊断的基础出发,及时发现主排电机轴承故障并采取有效措施,解决了设备运行中的异常问题,并通过自动加脂器的应用和振动分析和判断,提出了主排电机维修方面的一些基本思路和方法,为解决设备故障积累了一定依据,对设备的日常维护起到了指导作用,有效解决了轴承引发的设备故障。     

优化神经网络在矿用电机轴承故障诊断的应用

为了解决矿用电机轴承故障难于快速诊断的问题,提出一种SCG优化的BP神经网络用于矿用电机轴承故障诊断以提高准确率和诊断速度,与无监督学习的聚类分析进行对比。实验采集到3种故障和正常运行共448组数据,采用三层小波包分析对数据集进行能量谱提取,然后采用SCG-BP神经网络进行故障诊断分析。结果表明,采用SCG-BP神经网络可以对矿用电机的故障进行快速诊断,准确率远远高于聚类分析,对比不同规模的SCG-BP神经网络,得出选用第一层4个神经元的神经网络收敛速度快,对矿用电机轴承的故障识别率能够达到100%,取得结果达到预期。     

分形法在发动机隐含故障诊断中的应用

在对发动机的机械故障诊断中 ,由于其结构复杂常使其故障特征不明显 ,为此提出用分形法对某些隐含故障进行诊断。介绍了分形法诊断故障的基本原理 ,并利用奇异值降噪技术和分形维数法对隐含故障的特征进行了提取 ,实现了对发动机轴承隐含故障的诊断。诊断结果表明 ,发动机轴承正常状态下的分形维数为 4.4,出现明显故障时轴承的分形维数为 5 .3,出现隐含故障时轴承的分形维数为 5 .37。由此可以看出 ,用分形维数可以诊断隐含故障 ,说明分形诊断法能从本质上反映故障的结构特征。     

基于小波域威布尔分布模型的电机滚动轴承故障诊断

电机轴承的运行状态是否正常，通常可以通过分析电机的滚动轴承的振动信号得到诊断结果.因此，分析和研究电机轴承振动信号是滚动轴承研究的热点.首先对电机滚动轴承振动信号进行降噪等预处理，并对预处理的振动信号进行小波分解，再对小波分解系数进行单支重构，得到不同尺度下的单支重构信号；接着对单支重构信号分别建立威布尔分布模型，并验证模型的恰当性，然后求取单支重构信号的威布尔分布模型的尺度参数和形态参数；最后将模型的尺度参数和形态参数输入SVM模式识别器进行故障诊断和模式识别，识别结果表明其参数能较好地表征电机轴承的运行状态.实验结果证明所提方法能较好地诊断电机轴承的故障.     

基于DSP的交流电机故障诊断

交流异步电机是广泛使用的能量转换装置.对鼠笼异步电动机的常见故障进行分析及诊断,提高电机故障的监测诊断水平,具有重大实用价值.本文应用小波包-神经网络算法实现了基于DSP的交流电机故障诊断.利用小波包分解算法提取出电机故障特征向量,并针对轴承和偏心故障特征,提出对数故障特征向量的算法.将故障特征输入基于任务分解的神经网络,实现基于DSP的电机定子、偏心以及轴承故障诊断.     

超低速旋转不完全重载大轴承故障与诊断探讨

分析了超低速旋转不完全重载大轴承故障特点及其诊断方法,就故障诊断方法以及故障的严重程度的判断进行了讨论,并用此方法对超低速旋转不完全重载大轴承故障实例进行了分析。     

基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法

齿轮故障诊断一般采用振动信号进行故障特征提取,但振动诊断法不便于安装传感器,易受环境和噪声影响.电机本身具有传感器的特性,定子相电流等信号能够反映负载转矩的变化.因此,针对由电机驱动的齿轮传动系统,提出了一种基于电机定子相电流分析的齿轮无损故障诊断方法.推导了电机定子电流如何反应负载转矩的特性,并分析了齿轮正常与故障状态下定子电流的频谱特征,发现可通过观察边频带的出现来判断齿轮发生局部式故障.通过Matlab对故障诊断原理进行了仿真验证,在实验平台上结合频谱分析成功检测出了齿轮断齿故障.     

SVM与PSO相结合的电机轴承故障诊断

针对电机轴承故障问题,提出一种基于支持向量机(SVM,support vector machine)与粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。结合振动信号的时域与小波包能量特征,使表征振动信号的特征具有较好的可靠性和敏感性,提高了故障的诊断准确率。采用PSO算法对SVM的惩罚参数和径向基核函数参数进行寻优,并与其它参数寻优算法进行比较分析。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法不仅对电机轴承的外圈故障、内圈故障和滚珠故障有很好的识别效果,而且还对每一类故障的严重程度有较好的区分,具有较强的实用性。     

在K故障诊断法中减少容差影响的一种办法

Ｋ故障诊断法是一种计算量较少而又比较有效的诊断方法，但在实际使用中受容差 影响较大。为了解决这一问题，提出一种称为Ｋ＋１故障诊断法的改进方法。该方法根 据Ｋ故障诊断法的原理，从总体上估计容差对诊断的影响，用补偿电源进行等效，只要 求增加一个测点。与其它方法相比，所增加的计算量较少，而且特别适用于较大规模的 电路。     

基于SVM"一对一"聚类结构的滚动轴承状态诊断

文章在分析比较几种诊断方法的基础上,根据滚动轴承的故障特点,建立了SVM"一对一"聚类结构并对滚动轴承故障进行诊断;该方法基于结构风险最小化,能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网等智能方法在对滚动轴承状态进行诊断时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;利用SVM"一对一"聚类结构对滚动轴承故障类别进行投票,降低了单个支持向量机的误判概率;具体实验结果表明,该聚类结构对滚动轴承的故障类别具有很高的诊断精度,能够取得理想的聚类效果。     

高密度小波变换在滚动轴承复合故障诊断中的应用

针对目前滚动轴承中多种微弱故障难以准确识别的难题,提出基于高密度离散小波变换和包络谱的滚动轴承复合故障诊断方法.首先对采集的轴承振动信号进行高密度离散小波变换;然后对各尺度上的小波系数和尺度系数进行单子带重构,以消除频率混叠的影响;最后对各子带信号分量进行包络谱分析,并通过滚动轴承各典型故障的特征频率,识别滚动轴承存在的各种故障.将所提方法应用于具有复合故障的滚动轴承的诊断,并与其他常用的诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效地实现滚动轴承早期复合故障诊断.     

小波变换与滚动轴承振动的故障诊断方法研究

简要综合介绍了滚动轴承振动及故障诊断的方法及小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用.通过对滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以分析出滚动轴承振动的故障信号,确定轴承振动的故障部位.     

基于EMD和自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断

提出了一种结合经验模态分解(EMD)和自适应短时傅里叶变换(STFT)的铁路货车滚动轴承故障诊断方法.该方法应用EMD方法把滚动轴承振动信号分解成有限个平稳的内蕴模型函数(IMF);根据滚动轴承故障信号的分布特征,应用以三阶B样条函数作为窗函数、在不同频段自适应选取窗长的自适应STFT对第一个IMF分量进行时频分析和故障信息提取.本文还对197726型货车滚动轴承在外圈剥离、内圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,结果表明,该方法可以有效地在时频域上获取故障信息,为铁路货车滚动轴承故展诊断提供了一种新的方法.     

SS4G型电力机车轴箱轴承组装相关尺寸链分析

针对数台电力机车相继发生相同情况的轴箱轴承故障，进行了SS4G型电力机车轴箱轴承组装相关尺寸链分析以及极限尺寸下轴承横动量的计算，提出了有待进一步研究的若干问题。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

在共振解调技术的基础上，采用小波分析方法对滚动轴承的故障进行了有效的诊断，实例证明，小波分析对处理非平稳信号具有很好的应用效果。     

滚动轴承的状态监测系统

论述了滚轴承的状态监测原理、方法和系统。为了判别轴承有无故障,采用了振动监测和温度监测系统对轴承进行在线监测。发现故障后,则采用共振解调法诊断出故障的部位及其趋势等。     

Nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis

To ensure the system run under working order, detection and diagnosis of faults play an important role in industrial process. This paper proposed a nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA). In proposed method, using essential information of nonlinear system extracted by KPCA, we constructed KPCA model of nonlinear system under normal working condition. Then new data were projected onto the KPCA model. When new data are incompatible with the KPCA model,it can be concluded that the nonlinear system is out of normal working condition. Proposed method was applied to fault diagnosis on rolling bearings. Simulation results show proposed method provides an effective method for fault detection and diagnosis of nonlinear system.     

滚动轴承早期故障振动信号的分离与诊断

利用希尔伯特变换技术，将含故障的轴承振动信号转化为窄带振动包络信号，然后用包络信号的功率谱和活尔什列谱对轴承故障进行诊断，对５套３０７轴承的诊断结果表明，这种方法诊断结果准确可靠，方法简便实用，速度快，特别适用于滚动轴承故障的在线监测与诊断。     

基于动力学仿真的柴油机轴系不对中故障探究

针对柴油机轴系齿式联轴器不对中故障,首先建立齿式联轴器轴向摩擦力数学模型,分析不对中产生的轴向摩擦力特点,然后构建包括齿式联轴器在内的轴系动力学仿真模型,探究齿式联轴器不对中故障下曲轴的动力学行为规律,分析曲轴推力轴承及齿轮的受力变化。仿真结果表明：不对中的齿式联轴器外齿元件会对内齿套产生轴向摩擦力,由此影响曲轴轴向窜动,进而导致曲轴止推轴承和正时齿轮轮齿接触力发生改变。通过实际故障案例验证了仿真结果的正确性。本文结论可为柴油机轴系故障的排查和诊断提供机理依据。