轴承故障

摘要： 因轴承的工作环境恶劣,导致其故障多发,在对轴承故障进行快速诊断和定位时存在困难,为此,提出了一种基于综合信息融合神经网络的轴承故障智能诊断方法。首先,介绍了前置神经网络的工作原理,推导了前置神经网络的链接权值系数训练方法,制定了前置神经网络的算法流程;并基于D-S证据论和Dempster组合规则,设计了后置神经网络的故障诊断方法;然后,提出了基于综合信息融合神经网络的轴承故障诊断方法,完成了两种神经网络的优势融合;最后,为了对基于综合信息融合神经网络的轴承故障诊断方法的有效性进行验证,采用了美国凯斯西储大学的轴承实验数据进行了试验。研究结果表明:无后置融合模块的故障识别率均值为90.45%,无前置融合模块的故障识别率均值为89.93%,综合信息融合神经网络的故障识别率均值为99.33%;该结果证明,基于综合信息融合神经网络的诊断方法具有较高的故障识别准确率和较强的鲁棒性,将综合信息融合神经网络应用于轴承故障诊断是有效的。

摘要： 在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。首先,用ITD算法对滚动轴承故障原始信号进行了分解,得到了多个固有旋转分量(PRC);其次,依据相关系数和峭度原则,挑选出了与原信号相关度较大的PRC分量,并对其进行了重构;然后,采用MOMEDA算法对重构信号进行了进一步降噪处理,完成了有用信号与噪声信号的分离;最后,对降噪后的信号进行了包络解调分析,提取出了故障特征频率,诊断出了轴承故障具体位置;此外,为了验证该方法的有效性,通过ITD与局域均值分解(LMD)、MOMEDA与最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对仿真信号进行了对比分析,并对轴承外圈进行了实例分析。研究结果表明:相比于ITD-MCKD方法,基于ITD-MOMEDA联合降噪方法的故障诊断准确率提高4.3%,能更有效地去除强噪声,并成功地检测出轴承的故障类型。

摘要： 为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)结合时域分析后使用主成分分析(principal component analysis,PCA)融合特征量的特征提取方法。首先,通过EMD分解得到前5个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量的上、下包络值矩阵的奇异值;然后,对轴承原始信号进行时域分析得到各种时域特征参数;最后对奇异值和时域特征参数使用PCA降维融合后输入到多分类支持向量机(support vector machines,SVM)中进行分类。通过实验仿真验证,融合后的特征量诊断准确率达到了98.6%,该方法能充分地提取出轴承故障特征信息,诊断效果良好。

摘要： 航空发动机主轴轴承是航空发动机中的关键部件,其使用条件苛刻,长时间工作在高速、高温的恶劣环境下,因而它是发动机最容易损伤的零件之一。主轴轴承损伤会导致发动机故障,严重威胁飞机的安全平稳飞行甚至造成更大的安全事故。故而,针对航空发动机主轴轴承进行故障评定方法研究,对于及时发现航空发动机主轴轴承缺陷,确保航空器的安全飞行具有重大意义。对航空发动机主轴轴承的状态监测、评定及诊断,其关键、难点在于如何从轴承振动信号中提取出轴承的动力特征指纹信息。在某种程度上,动力特征指纹提取可以说是当前航空发动机主轴轴承故障评定与诊断研究中的瓶颈问题。

摘要： 为实现轴承故障的精确诊断,采用特征排列的方法分析轴承振动的数值特征,通过贝叶斯超参数优化方法调整神经元数量来拟合轴承振动特征,并用Dropout解决过拟合问题,提出一种基于贝叶斯超参数优化方法的浅层神经网络轴承故障诊断方法。实验表明,在各种阈值下,采用该方法的轴承故障诊断综合评价指标AUC达到99.8%,性能指标高于传统故障诊断方法。

摘要： 针对滚动轴承时域信号难以有效提取其故障特征,且信号频谱在高低频区域内较为存在对分类无意义的冗余特征使得故障分类模型在训练过程中做无用功的问题,提出使用双树复小波进行故障特征提取。在此基础上,将双树复小波和宽度学习模型结合,提出了基于双树复小波与宽度学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用双数复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号;然后提取子频带作为特征向量;最后用宽度学习对样本进行训练以完成快速故障分类。

摘要： 针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题。提出了一种基于时频图和深度神经网络(WT-CNN)轴承故障类别的自动识别方法。首先采用连续小波变换(CWT)将原始信号转为时频图,然后将其输入VGG-16神经网络模型中的卷积网络层(CNN)进行特征自动提取,并使用softmax层完成识别。实验结果表明,该方法可以准确地识别轴承故障类别,其准确率达到100%。因此与其他神经网络和传统机器学习方法相比,WT-CNN神经网络模型能有效对轴承故障类别完成识别任务。

摘要： 矿用通风机为煤矿的关键设备,其轴承在高速旋转过程中受到交变应力的作用,容易发生磨损与失效,对矿井的生产安全造成威胁。对通风机轴承故障的失效形式、产生机理与特征参数进行分析,探究并计算了轴承各零件发生故障时的特征振动频率,并确定了以振动信号为依据的故障诊断方法,提出了一种故障诊断系统方案,通过振动采集设备对通风机轴承的振动数据进行监测,利用工控计算机进行故障诊断,并给出故障维修建议。

摘要： 以舰船异步电动机轴承故障、定子绕组匝间短路、转子断条等故障为研究对象,介绍其产生与分类。针对不同故障类型,梳理了目前主要的故障诊断方法,并进行归纳比较。最后,就基于数据驱动的异步电动机故障诊断技术发展趋势进行了展望。

摘要： 在基于声阵的旋转机械故障监测过程中,目前通常依据专家经验人为确定声阵信号频率范围,以此来进行定位分析,容易造成故障源定位不准确,针对这一问题,提出了一种基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法。首先,依据旋转机械故障声信号具有明显的周期性冲击特性,利用Protrugram方法确定了声阵信号的敏感特征频带范围,并从中提取出了敏感特征频带信号;然后,通过最小均方无失真响应方法(MVDR)对敏感特征频带信号进行了分析,计算了旋转机械所处平面的声场分布,做出了声场分布图;将摄像头监控画面与声场分布图相结合,识别了最大声源位置,即故障源位置;最后,设计了故障模拟实验,对该方法的可行性进行了验证。研究结果表明:该方法对于轴承类故障和不平衡故障的定位误差不超过0.10 m,能有效确定旋转机械的故障源位置,实现旋转机械故障源定位的可视化。

摘要： 对风力发电机组进行振动监测有许多方法,本文首先介绍了振动监测系统的部署、传感器测点布置和可诊断的故障类型、振动监测与故障诊断流程.并以发电机轴承为例,从发电机轴承的振动信号的特征、常用的故障诊断方法和实际应用案例等三方面说明振动监测系统在发电机轴承故障诊断应用中的重要性和有效性.

摘要： 挤压造粒系统是塑料生产装置的核心设备,减速箱是挤压造粒机组重要组成部分,减速箱的振动情况关系着整体机组的长周期完好运行,通过发生的一次轴承故障检测、分析、修复过程,对目前工厂所用常规振动检测方法、机组携带振动检测方法以及专业频谱分析方法进行对比,确定下一步对减速箱振动重点使用的方法.

摘要： 随着我国铁路列车的提速,列车安全问题也愈发重要.传统的轴承故障诊断方法已经不能满足当前需求.基于深度学习的轴承故障分类算法以轴承单故障振动信号为研究对象,对故障信号进行经验模态分解,并将本征模函数的包络谱作为原始特征,采用深度学习的栈式降噪自动编解码器对故障特征进行降维,并利用自动抽取的特征进行分类.实验结果表明,该方法能对不同运行状态下的各种轴承故障进行有效的诊断.

摘要： 本文通过统计分析货车26型轴承故障类型的比例、故障里程和故障程度,确定典型故障轴承.并根据货车运行工况进行台架试验,得出新造轴承、故障(缺陷)轴承在不同试验载荷、试验速度及运转时间下的温度(温升)变化规律,为货车26型轴承适应60t级货车延长段修周期(1.5年延长至2年)及在线健康检测提供参考.

摘要： 最小熵解卷积是一种信号滤波处理方法,可以增强实测振动信号中故障冲击成分,降低传递路径等因素干扰噪声影响,有利于设备故障早期特征信息的识别.分析了最小熵解卷积方法的基本原理,将该方法用于电机轴承实测振动信号的分析处理,验证了该方法对故障信息增强的效果,讨论了滤波器阶数变化对分析效果的影响.结果表明,最小熵解卷积方法可以有效增强振动监测信号中故障产生的微弱冲击信息.通过合理设置滤波器参数可以使效果突出.

摘要： 结合改进的经验模态分解技术(Enhancement Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和多重信号分类算法(Multiple Signal Classification,MUSIC),提出了基于阵列信号机械轴承声源定位技术,对机械转子系统运行时的由故障产生的异常声音进行实时监测和定位分析.首先,利用EEMD技术提取声源信号得到含特征频率的固有模态函数(IMFs),再运用MUSCI算法,对含故障特征频率的固有模态函数分量进行分析,进而实现故障声源定位,有效地解决了工业环境下由于噪声和故障声源信号相互混叠导致的声源信号特征提取困难的问题.通过转子试验台的模拟实验,有效地验证了该方法对转子故障声源定位的准确性.

摘要： 为可靠地检出并识别旋转机械设备轴承故障,提出了一种基于小波包分解和无量纲免疫检测器的轴承故障模式识别方法.该方法采用小波包对原始时域信号进行预处理,分别提取原始时域信号和各频带范围内时域信号的无量纲指标,并计算其敏感因子,根据敏感因子选取敏感特征,结合人工免疫阴性选择算法,生成多个敏感特征无量纲免疫检测器,实现对故障进行识别和分类.仿真实验结果表明,所提方法能有效地识别各种轴承故障.

摘要： 对某600MW机组1C、2C浆液循环泵电机轴承频繁损坏事件进行分析,阐述了高压电动机轴电压、轴电流产生的原因以及危害,并给出了改造措施.

摘要： 对某600MW机组1C、2C浆液循环泵电机轴承频繁损坏事件进行分析,阐述了高压电动机轴电压、轴电流产生的原因以及危害,并给出了改造措施.

摘要： 对某600MW机组1C、2C浆液循环泵电机轴承频繁损坏事件进行分析,阐述了高压电动机轴电压、轴电流产生的原因以及危害,并给出了改造措施.

摘要： 一种滚动轴承组合故障模拟实验台及其模拟方法，实验台包括转轴‑轴承机构、支撑机构、驱动机构以及信号测取机构；转轴‑轴承机构包括转轴和套装在转轴上的故障模拟轴承；支撑机构包括底座和通过滑轨设置在底座上用于夹紧故障模拟轴承外圈的一对上下剖分式轴承座，所述转轴穿接在上下剖分式轴承座中；驱动机构包括设置在底座一端的驱动电机，驱动电机经联轴器连接转轴的一端；信号测取机构包括设置在上下剖分式轴承座上用于对故障模拟轴承的振动信号进行测取的振动传感器组。本发明能够使得滚动轴承的安装、拆卸以及不同故障状态轴承的搭配组合操作变得更加方便，实现了对不同种类滚动轴承的不同组合故障的模拟和实验。

摘要： 本发明涉及一种铁路货车车辆标记涂打设备，设备由移动车体1、移动车体驱动电机2、滑轨桁架3、气体增压缸4、粉泵5、电动喷枪6、喷枪滑行组装台7、喷枪滑行组装台驱动电机8、喷涂粉罐9、滑轨10、纵向行走气缸11、行驶轨道12、电气及PLC自动控制系统13组成，所述的一种铁路货车车辆标记涂打设备其特征在于设备通过电气及PLC自动控制系统13控制喷枪5对停留在固定检修工位上的不同车种车型的铁路货车车辆自动进行车辆检修标记喷涂。本发明的优势主要体现在：淘汰了车辆检修标记钢制模板，单人作业，降低劳动作业时间和劳动力成本；操作人员在喷涂过程中不再近距离接触喷涂目标，改善了作业环境；喷涂字体排列整齐规范、字迹清楚。

摘要： 本发明提供轴承的故障检测方法、故障检测装置和故障检测系统，轴承用于支承电机轴或者与电机轴相联的输入轴或输出轴，方法包括：建立用于表示轴承的转动角度(θ)与电机的参考电流(I)之间的关系的电流角度关系(I‑θ)；当轴承的转动角度等于检测角度(θj)时，测量电机的检测电流(Ijx)；根据电流角度关系(I‑θ)，得到检测角度(θj)对应的检测参考电流(Ij)；比较检测电流(Ijx)与检测参考电流(Ij)的值，当检测电流(Ijx)与检测参考电流(Ij)的差值超过目标阈值时，输出初步报警信号。根据本发明的轴承的故障检测方法操作简便且能及时、准确地对故障作出判断。根据本发明的轴承的故障检测装置和故障检测系统具有同样的优点。

摘要： 本发明公开了一种轴承电源故障反馈系统及轴承电源供电系统，其中轴承电源故障反馈系统包括触点反馈电路和控制电路，触点反馈电路包括第一开关器件，第一开关器件的控制端与轴承电源上的第一继电器连接，第一开关器件的第一端与故障反馈信号输出端连接，第一开关器件的第二端接地，故障反馈信号输出端还与第一电源端连接；控制电路包括第二开关器件，第二开关器件的控制端与故障反馈信号输出端连接，第二开关器件的第一端与第二继电器连接，第二开关器件的第二端接地，其中控制器信号输出端还用于与变频器内主断路器的欠压模块连接。由此可以在轴承电源的温度超过预设的温度阈值时使得变频器失电，保证轴承控制器的用电安全。

摘要： 一种减少轴承齿轮传动系统之轴承故障率的轴承选型方法，具体按照“内环滚动工作面的承载区长度比为C的承载区转过外环承载区时，动态支持内环承载区长度的滚子数Lcnei大于1，即在运转时内环的承载区长度内，存在滚子数大于等于2的几率”的原则，和“该轴承与传动齿轮匹配时轴承内环集中疲劳几率小于等于50％的轴承”的原则选择轴承，能大幅度地降低轴承的故障率，有效地提高了机器的安全性、可靠性和轴承使用寿命。

摘要： 本申请公开了一种基于轴承故障知识图谱的轴承故障诊断方法，涉及航空技术领域，该方法利用样本文本内容及其对应的文本标签基于融合对抗训练的深度学习模型训练得到文本分类模型，采用对抗训练与文本分类模型融合的方式以适应不同来源不同质量的文本数据并实现自动分类，然后将故障轴承的故障描述文本并经过数据预处理后输入所述文本分类模型中得到对应的文本标签，文本标签用于表示故障描述文本所描述的故障现象的属性类型，然后根据故障描述文本的文本标签将故障描述文本填入FMECA表中构建得到轴承故障知识图谱即可用于故障诊断，使得轴承故障知识图谱在轴承故障诊断领域的应用成为可能性，弥补了行业空缺。

摘要： 一种减少轴承齿轮传动系统之轴承故障率的轴承选型方法，具体按照“内环滚动工作面的承载区长度比为C的承载区转过外环承载区时，动态支持内环承载区长度的滚子数Lcnei大于1，即在运转时内环的承载区长度内，存在滚子数大于等于2的几率”的原则，和“该轴承与传动齿轮匹配时轴承内环集中疲劳几率小于等于50％的轴承”的原则选择轴承，能大幅度地降低轴承的故障率，有效地提高了机器的安全性、可靠性和轴承使用寿命。

摘要： 本实用新型公开了一种轴承故障诊断用轴承测速装置，包括操作台，所述操作台的内腔设置有移动组件，所述移动组件的顶部固定连接有推杆，所述推杆的顶部贯穿操作台且固定连接有承载板，所述承载板顶部的左侧固定连接有竖板，所述竖板右侧的顶部固定连接有测速仪。本实用新型通过设置定位柱、凹槽、电动气缸和第二弧形板，可以对不同直径轴承的内表面进行固定，通过设置套筒、螺杆、连接块和第一弧形板，可以对不同直径轴承的外表面进行固定，通过设置竖板、测速仪、双轴电机和转轴，可以带动套筒转动，进而带动轴承转动，对轴承的转速进行测试，通过设置以上结构，具备可以对不同直径的轴承进行固定测速的优点。

摘要： 本实用新型公开了一种用于轴承故障诊断的轴承磨损度检测装置，包括装置箱，所述装置箱的顶部固定连接有固定板，所述固定板的顶部活动连接有活动板，所述活动板顶部的两侧均固定连接有电动推杆，所述电动推杆的输出端固定连接有连接块，且两个连接块相对一侧的前端和后端均固定连接有套管。本实用新型通过活动板，用于对其顶部的机械进行支撑，使其顶部的机械能够稳定的进行运作，同时便于将活动板顶部的机械推送至检测装置的下方，以此方便对轴承进行检测，通过电动推杆，用于推动连接块、套管、弹簧和活动柱进行移动，且通过活动柱推动固定块和夹持板进行移动，以此使夹持板能够对轴承进行夹持定位，并使轴承保持固定。

摘要： 本实用新型公开了一种轴承故障诊断用轴承清理装置，包括装置本体，装置本体的内部固定连接有漏板和支撑板，装置本体的内部且位于漏板和支撑板之间对称转动连接有转动柱，转动柱的外侧等距设有三爪卡盘，支撑板的内部转动连接有连接轴，连接轴与转动柱固定连接，装置本体的内部且位于转动柱的外侧设有清理板，装置本体的内部且位于支撑板的上方设有伺服电机，伺服电机的输出端固定连接有转轴，本实用新型所达到的有益效果是：能够有效地将轴承上的杂质清理干净，提高清理效率，大大提高了轴承的使用寿命，并且对清理后的轴承进行风干，方便后续的使用。