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电机轴承

电机轴承的相关文献在1984年到2023年内共计2157篇,主要集中在电工技术、机械、仪表工业、铁路运输 等领域,其中期刊论文251篇、会议论文21篇、专利文献499547篇;相关期刊172种,包括中国高新技术企业、轴承工业、沈阳理工大学学报等; 相关会议21种,包括The 4th International Symposium on Materials and Reliability in Nuclear Power Plant(第四届核电站材料与可靠性国际研讨会)、软科学论坛——企业信息与工程技术应用研讨会、第三届核能行业核级泵技术研讨会等;电机轴承的相关文献由4942位作者贡献,包括潘丽、申政、唐子谋等。

电机轴承—发文量

期刊论文>

论文:251 占比:0.05%

会议论文>

论文:21 占比:0.00%

专利文献>

论文:499547 占比:99.95%

总计:499819篇

电机轴承—发文趋势图

电机轴承

-研究学者

  • 潘丽
  • 申政
  • 唐子谋
  • 汤黎明
  • 卓凡
  • 李娜
  • 李广
  • 杨下沙
  • 段志强
  • 不公告发明人
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

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作者

    • 韩鹏; 陈芳蕾; 刘建龙
    • 摘要: 近年来,工业机器人技术得到了迅猛的发展,在工业生产中得到了广泛的应用,具有巨大的市场前景。本文从从工业机器人系统中关键部件入手,分别分析了工业机器人驱动电机轴承、减速器、导轨和丝杠等部位的工况及相关部件的润滑脂选用。
    • 仇宝云; 方涛; 刘木秀; 黄晓磊
    • 摘要: 大型泵站电机滑动轴承发热量大,需要冷却水系统冷却,控制轴瓦温度不致烧熔损坏影响泵机组安全运行。为了既要保证轴承运行温度得到控制,又要减少冷却水系统能耗,以大型泵站主电机为对象,计算滑动推力轴承发热量,对轴承-润滑油-油冷却器-冷却水系统进行冷却传热计算,计算预测了间接供水系统不同主机运行台数时的轴瓦运行温度及其规律,提出了冷却水系统的变阀优化运行方案。结果表明,实例泵站冷却水系统恰好能够满足全泵站机组最不利工况下,电机轴承运行温度的控制要求;冷却水进水温度越高,泵站主机开机台数越多,推力轴承瓦温越高;冷却水系统实施优化运行节能效果显著,可为大型电机冷却水系统的设计和运行管理提供参考。
    • 董程阳
    • 摘要: 针对电机轴承故障诊断过程中,存在种种困难的问题,提出了一种基于多特征融合(MFF)与改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的电机轴承状态诊断方法。首先,利用Sobol序列去初始化算法种群,在算法种群搜索过程中加入了莱维飞行策略,并在WOA算法位置更新公式中添加了惯性权重;然后,提取了电机轴承振动信号的小波包能量特征、平均值和峭度,并将以上电机轴承振动信号特征作为算法的输入;最后,为了验证基于MFF与IWOA-LSSVM的电机轴承诊断方法的有效性,分别以单独使用小波包能量特征作为算法输入,以及小波包能量特征和时域特征共同作为算法输入,进行了两组相关的电机轴承状态识别对比实验。研究结果表明:相比于单一小波包能量特征,采用多特征融合能更全面地反映电机轴承真实运行状态;相比于PSO、GA算法,基于WOA算法可以更有效地避免局部最优;相比于基本WOA算法,改进后的WOA算法可以更有效地避免局部最优;相比于其他电机轴承状态识别算法,IWOA-LSSVM算法的分类性能更优,对电机轴承状态识别率达到99.5%。
    • 陈玉球
    • 摘要: 针对基于深度学习的电机轴承故障识别方法易受环境噪声干扰的问题,提出了一种改进卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)的电机轴承故障识别方法。首先,使用CNN和BiGRU提取电机轴承故障振动信号的空间和时间特征;其次,引入动态选择和自注意力机制,依据不同轴承的故障状态自适应定位相关特征信息,实现故障特征精准有效提取;最后,利用t分布随机近邻嵌入方法,将动态选择和自注意力机制层的特征信息段可视化,进一步提高网络模型的可解释性。试验结果表明,改进CNN-BiGRU网络模型可以有效地对轴承的不同故障类型和故障程度进行识别,在不同背景噪声干扰下的特征学习能力和故障识别准确率显著优于其他典型的深度学习模型。
    • 蓝良生
    • 摘要: 新能源是我国实现工业体系全面提质、弯道超车的重要因素,这一结论在新能源汽车、光伏发电等领域已经得到了充分证实。从机械角度出发,发挥新能源价值的设备主要是新型电机,而新能源电机的核心部件则是轴承,为保障我国新能源产业安全、稳定及可持续性发展,势必需要重视新能源电机机械技术与轴承应用技术。由王勇、赵明编著的《电机轴承故障诊断与分析》(机械工业出版社,2021年2月第1版)一书,通过聚焦新能源产业的现状态势与发展趋势,对我国新能源电机机械设计、制造、生产、应用等问题进行了全方位解析.
    • 徐向荣
    • 摘要: 为提升船舶电机轴承故障诊断精度,确保船舶航行的安全性,研究对抗神经网络算法在船舶电机轴承故障诊断中的应用。采用集合经验模态分解方法求取船舶电机轴承振动信号各固有模态函数分量的能量熵,并使用相关系数法清除虚假分量,将筛选后的有效数据作为船舶电机轴承故障特征。利用对抗神经网络构建轴承故障诊断模型,通过引入条件对抗损失函数解决模型训练过程中的不确定性问题,利用二人零和博弈问题能够描述对抗神经网络的训练过程,将船舶电机轴承故障特征向量与实际船舶电机轴承故障的标签信息作为诊断模型的输入,输出船舶电机轴承故障类别。实验结果显示该方法能够准确提取轴承故障振动信号,故障诊断精度高达99.7%。
    • 王秀芳; 李月明
    • 摘要: 针对传统故障诊断模型存在参数量多、尺寸大、抗噪性差的问题,提出一种基于多尺度深度可分离卷积神经网络(MSDS-CNN:Multi-Scale Depth Separable Convolutional Neural Network)的轴承故障诊断方法。利用不同尺度的深度可分离卷积对输入信号进行并行处理,在获得多尺度信息的同时并保证模型的轻量性。添加Dropout层以提高模型的抗干扰能力,使用全局平均池化层替换全连接层以减小模型参数量。试验结果表明,该方法诊断准确率高达99.6%,与其他方法相比识别准确率高;模型参数量更少、尺寸更小,更轻量化;在噪声干扰下也具有较好的诊断精度。
    • 刘福康; 杨光永; 王林; 吴大飞; 徐天奇
    • 摘要: 针对电机轴承元件故障信号微弱的特点,为提高诊断精度,提出了一种基于改进AO(天鹰算法)优化MCKD(最大相关峭度反卷积)的诊断方法。首先,通过优化参数后的MCKD算法对噪声信号进行降噪处理;其次,对故障信号的包络谱进行分析和诊断;最后,准确提取被强噪声淹没的轴承故障信号。实验结果表明,IAO-MCKD方法与其他经典优化算法相比,能有效增强故障特征,准确提取出故障信号,且该方法具有收敛速度快,处理陷入局部最优问题更灵活等特点。
    • 李兵; 梁舒奇; 单万宁; 曾文波; 何怡刚
    • 摘要: 轴承是电机的重要组成部分,其故障振动信号存在噪声干扰,导致特征提取困难,堆叠降噪自动编码器(SDAE)通过将输入数据随机置零训练网络可以有效抑制噪声干扰。此外,不理想的超参数组合易引起SDAE诊断性能不佳。因此,提出一种基于改进正余弦算法(ISCA)优化SDAE的电机轴承故障诊断方法。首先,在改进正余弦算法(SCA)粒子值更新公式中引入非线性惯性权重并对控制参数加入余弦变化构造ISCA,利用ISCA对SDAE超参数自适应选取;其次,利用具有最优网络结构的SDAE模型的无监督自学习特征提取方法提取振动信号特征参数,从而实现更好的故障诊断效果。仿真及现场实验结果表明,该方法收敛速度快、诊断准确率高,而且具有较强的鲁棒性,在电机轴承故障诊断方面具有较好的应用前景。
    • 于飞; 樊清川; 宣敏
    • 摘要: 为了有效预测复杂工况下的电机轴承故障,提出一种利用蝗虫优化算法(GOA)优化双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的电机轴承故障预测方法。首先,对电机轴承的振动信号利用互补集合经验模态分解(CEEMD)算法进行分解,获得能够表征振动特征的多组固有模态分量(IMF),计算每组IMF分量的奇异值能量,并组成奇异值能量谱作为电机轴承的性能退化指标。其次,采用GOA对Bi-LSTM网络的多个超参数进行迭代寻优,提高模型的预测精度与收敛速度,从而获得一组最优的超参数组合。最后,利用优化后的Bi-LSTM网络实现电机轴承的故障预测。以开源的电机轴承振动信号进行测试实验,实验结果表明,相较于其他多种预测模型,所建立模型具有较高的预测精度同时还具有较强的鲁棒性,能够及时为检修工作提供理论支撑,具有一定的研究价值与工程意义。
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