工业电机滚动轴承失效分析与防治措施

在工业电机中,滚动轴承是不可缺少的基础部件之一,也是最易造成损坏的一种机械零件,因此分析滚动轴承的失效原因及找到有效的防治措施就变得尤为重要。     

滚动轴承故障的显式动力学仿真与分析

对机车滚动轴承的故障分类及成因进行了分析和介绍.在实现了基于显式动力学的滚动轴承运动过程的有限元仿真基础上,建立了滚动体故障和麻点故障的轴承故障状态模型,并在仿真软件ANSYS/LS-DYNA下,实现了仿真.同时,对比了有、无故障轴承的不同特性.结果表明,仿真与分析是进一步研究轴承故障机理与特征提取的有效方法之一.     

滚动轴承的装配及故障修理

滚动轴承是一种精密部件认真做好装配工作，对保证装配质量和提高工作效率是十分重要的，使用过程中对出现的故障和损伤要及时进行维护和修理。     

滚动轴承故障试验台的理论建模分析

文章对滚动轴承故障试验台进行了理论建模分析,建立了试验台的动力学模型,并应用质 点系动力学总势能不变值原理推导出试验台的运动微分方程。对所得的微分方程进行了分析,为以后滚 动轴承的故障诊断奠定了基础。     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

离合器电机机械噪音的分析

离合器电机为工业缝纫机电机,它由电机和离合器两部分组成,根据这个特点,从电机零部件配合尺寸的选择、加工工艺,轴承和飞轮等方面分析了电机和离合器两部分机械噪音产生的原因并提出了一些控制和降低噪音方法。     

基于IGA-BP神经网络滚动轴承故障的诊断

为提高滚动轴承故障模式识别技术的研究,基于IGA-BP神经网络的故障诊断原理,运用IGA对BP神经网络的权值与阈值进行调整和优化,利用小波包分解获得轴承振动信号的特征向量,进行了滚动轴承故障的诊断实验研究,对故障模式进行识别。结果表明,IGA-BP神经网络方法具有很强的故障识别能力,说明利用IGA-BP神经网络方法进行轴承故障诊断是可行的。     

电机一般故障原因分析及解决对策

在生产当中电动机因绕组故障而造成烧毁的事故在生产中占有很大的比例,怎样减少这些问题的出现,全面提高电动机的使用效率,是一个值得认真思考的问题,本人根据自己多年的工作实际和有关资料,现提出电动机的一般故障原因分析和解决对策,仅供参考。     

含局部故障的滚动轴承动力学建模及振动分析

基于ANSYS/LS-DYNA软件建立了健康圆柱滚子轴承的二维显式有限元模型,并从轴承运动学的角度验证了本文所建有限元模型的有效性.在健康圆柱滚子轴承模型中引入利用圆周矩形模拟的内、外滚道局部剥落故障,建立含局部剥落故障的圆柱滚子轴承有限元模型,分析了故障区边缘单元的等效应力和滚子滚过内外圈局部缺陷的过程.将仿真结果与实验测试结果对比分析,证明了本文所建立的含局部剥落故障的圆柱滚子轴承有限元模型的正确性.在此基础上,研究了局部故障区域平滑程度对滚动轴承振动特性的影响,故障区域越平滑,振动响应越小.研究结果可为滚动轴承故障诊断提供一定参考.     

井下防爆电机故障原因分析与处理

防爆电机因其故障率高,特别是在井下使用产生的危害大,本文分析了电机常见故障现象、原因,给出了处理方法,以及日常维护、使用和管理,最终目的就是让电机正常运行和使用,减少以至杜绝电机事故的发生。     

考虑滚动轴承故障处塑性变形的有限元建模与动力学特性分析

针对传统动力学模型难以考虑滚动轴承故障处的塑性变形对轴承动力学特性的影响这一问题,提出了考虑滚动轴承故障处塑性变形的有限元模型并进行了动力学特性分析。首先,采用线弹性材料本构模型,在ANSYS LS-DYNA环境下建立了考虑滚动体和外圈滚道不产生塑性变形的弹/弹模型;其次,考虑滚动体过故障时产生塑性变形,采用塑性随动强化本构模型,建立了滚动体和外圈故障处都产生塑性变形的塑/塑模型;最后,考虑故障处最容易产生塑性变形,采用线弹性材料本构模型和塑性随动强化本构模型相结合,建立了滚动体产生弹性变形而故障处产生塑性变形的弹/塑模型。以上模型在轴承元件接触部位都对网格进行了均匀细化,在减少穿透量的同时提高了模型的计算精度。仿真结果表明,与以往不考虑故障处塑性变形的弹/弹模型相比,考虑故障处塑性变形的塑/塑模型和弹/塑模型的峰峰值、均方根值以及加速度信号幅值约减小了1/2,且与测试所得结果波形及幅值更具有一致性;与弹/塑模型相比,塑/塑模型滚动体与内外圈接触力大小、滚动体应变值无明显变化,得出滚动体几乎不产生塑性变形,因此在建模时可以建立仅考虑故障处产生塑性变形的弹/塑模型。     

基于双自适应滑动时间窗滚动轴承故障预测模型

针对传统方法和基于神经网络方法在滚动轴承故障预测中存在的问题,提出一种双自适应滑动时间窗故障预测模型。首先,通过设置能够去除相关性的状态估计非线性算子,将滚动轴承振动信号映射为能够表征其退化状态的故障特征—故障程度指标DR。其次,以损失函数为判据,设置模型参数自适应更新机制,以及建立能够自适应选取数据长度的滑动时间窗口。最后,通过西安交通大学发布的滚动轴承全寿命周期数据,模拟实际中突发性故障和渐发性故障综合作用下的故障发生情况,验证了所提出的故障预测模型的有效性。实验结果表明,提出的预测模型能够准确判断滚动轴承退化阶段的开始时刻和故障时刻,真实反映滚动轴承性能退化的趋势,预测误差仅为0.068%,预测时间仅占2次故障间隔时间的1.385%,满足复杂工况下滚动轴承故障预测的需求。     

滚动轴承实时监测方法的探讨

本文针对工业生产中滚动轴承时常发生故障的问题,论述了七种有效地滚动轴承的实时监测方法。并且对各种监测方法的原理、操作流程和适用范围进行了综述,为滚动轴承的实时监测的选择提供了参考。     

煤矿井下刮板输送机电机故障及解决办法

分析了煤矿井下采掘工作面刮板输送机电机故障的原因，主要有过负荷、断相、机械故障、修理工艺不当造成故障隐患和安装调试故障等，并有针对性地提出了解决的办法。     

浅析滚筒采煤机电机故障

该文通过对滚筒采煤机电机故障进行分析,指出绝缘降低的主要原因并提出改进措施,具有一定借鉴意义.     

工业热水锅炉水循环故障原因分析

针对大部分工业热水锅炉在运行一定时间后普遍发生的变形、爆管等水循环故障,通过对工业热水锅炉水冷壁管传热过程的理论分析表明,过冷沸腾的发生是产生水循环故障的根本原因;主要发生在工业热水锅炉受热面管热流密度最大处及水温最高处;避免发生过冷沸腾的条件是(ρw)>(ρw)min.通过探讨工业热水锅炉工作参数、运行工况、水循环方式以及水质等因素对发生过冷沸腾的影响,从5个方面提出了防止过冷沸腾发生的方法和改进措施。     

高压电机定子绕组的短路故障应急维修

文章阐述了高压电机定子绕组短路烧损后,在现场应急维修的检修工艺和所用的材料,以及维修效果。     

基于改进型深度网络数据融合的滚动轴承故障识别

针对传统智能诊断方法依赖于信号处理和故障诊断经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合softmax分类器,针对数据集不平衡问题引入加权损失函数、正则化以及批量归一化等模型优化技术搭建适于滚动轴承故障诊断的改进型深度卷积神经网络模型。模型从原始实测轴承振动信号出发逐层学习实现特征提取与目标分类。实验结果表明,优化后的深度学习模型可实现对早期微弱故障、不同程度故障的精确识别,在不平衡数据集上也可达到95%的识别准确率,并且模型拥有较快的收敛速度和较强的泛化能力。     

滚动轴承典型故障的模糊诊断方法

本文讨论了模糊逻辑原理在滚动轴承典型故障诊断中的应用。首先介绍了与模糊数学理论有关的基本概念及原理;其次利用岳阳长炼厂提供的滚动轴承运行状态判断标准构造了滚动轴承典型故障与征兆之间的模糊关系矩阵;继而以该厂提供的滚动轴承现场运行数据为基础,给出了模糊逻辑原理在滚动轴承故障诊断中的应用实例,并将诊断结果与现场实物解体情况记录作了对比,最后小结了模糊诊断方法的特点,指出该方法具有较好的推广应用前景。     

异步电动机常用滚动轴承配合与游隙的浅析

本文列出了炼化装置中异步电动机电动机常用的滚动轴承的类型,并针对其在维护维修中轴承配合与轴承游隙两者相互关系在应用中涉及的问题进行浅析。