基于阶次跟踪和角域平均的齿轮裂纹故障诊断

针对齿轮箱升速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的阶次分析与时域平均技术相结合，提出了基于阶次跟踪和角域平均的齿轮箱故障诊断方法．该方法先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样，再对时域信号进行等角度重采样，转化为角域平稳信号，然后对角域重采样信号进行角域平均分析，就可提取齿轮的故障特征．通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障．     

齿轮箱在线监测诊断方法研究与系统设计

研究了齿轮箱齿面缺损和齿轮偏心等典型故障的时域、频域和时频域特征,以此为依据提取了故障特征向量,应用RBF神经网络进行了齿轮箱故障识别,识别试验表明文中所研究的方法能准确识别齿轮箱故障状态。以前面研究的故障诊断方法为基础设计了基于LabVIEW的齿轮箱在线监测诊断系统,系统具有齿轮箱振动信号采集,齿轮箱振动信号时域、频域分析和时频分析,以及齿轮箱故障模式识别功能,系统已经应用于交通部救助局海洋救助船船舶动力装置监测诊断系统,作为齿轮箱监测诊断模块。     

基于阶次倒双谱分析的滚动轴承故障诊断方法

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将常规的阶次分析与倒双谱技术相结合,提出了基于阶次倒双谱的轴承故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域非平稳信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行倒双谱分析,就可提取滚动轴承振动信号的故障特征.通过对滚动轴承内圈、外圈故障实验信号的分析.表明阶次倒双谱分析能有效地诊断滚动轴承故障.     

轧机主传动齿轮箱振动原因分析与判断

某型钢万能轧机齿轮箱是生产线的关键设备,在一次设备正常巡检时发现该轧机主传动齿轮箱振动异常.为查找齿轮箱振动的原因,利用现代振动测试手段对齿轮箱的轴承座的振动进行测量.在测试的基础上,利用故障排除法诊断出齿轮箱故障是由于齿轮箱之外其他故障引起.本齿轮箱振动故障诊断拓展了齿轮箱故障诊断方法,对其他齿轮箱振动故障诊断有所启发.     

兆瓦级风力发电机故障诊断

为确保能及时发现风力发电机故障,避免因故障而造成巨大损失,提出采用对兆瓦级风力发电机主轴和齿轮箱振动信号进行频谱分析的方法.从风力发电机采集到的频谱信号若超过设定的报警限,则对实时处理信号与数据库存储信号进行比较,通过LabVIEW图形化编程语言,将采集的信号进行小波变换和频谱分析,获得信号频谱图,可以准确判断出风力发电机产生的故障及位置,为齿轮箱和主轴的故障诊断寻找依据.现场试验证明,该方法可准确、有效地诊断出风力发电机故障,具有可行性.     

棒线材轧机齿轮箱故障诊断技术

为了提高棒线材轧机齿轮箱故障诊断的准确率,采用共振解调技术对"矩阵判别筛选法"和"双特征分析法"机械故障诊断方法进行了整合,在分析大量实验、实测数据以及所发现的21次故障隐患的基础上,归纳出棒线材厂轧机齿轮箱故障诊断的基本规则,并应用于现场实际诊断.     

细化和倒谱分析在坦克齿轮箱故障诊断中的应用

为有效诊断坦克齿轮箱齿轮故障，建立了以微机为主体的频谱分析系统，对某坦克齿轮箱的振动信号进行分析．根据齿轮振动信号频谱具有调制边频的特点，提出了用细化谱分析与倒频谱分析相结合的方法来对齿轮振动信号进行频谱分析和故障诊断，实验结果表明此方法是可行的，为坦克齿轮传动箱的故障诊断提供了有效的途径．     

轴承故障监测与分析

介绍了振动监测技术在高速线材轧机齿轮箱上的应用。通过对减定径机伞齿轮箱和精轧机增速箱两起轴承损伤案例诊断过程的分析,找出了轴承疲劳损伤的故障信号特征、损伤原因和改进措施,确保了设备的稳定运行,为现代设备管理提供了一个有效的工具。     

齿轮箱故障诊断中的正交匹配追踪算法

为通过齿轮箱的振动信号进行故障诊断,应用正交匹配追踪算法对振动信号进行处理.齿轮箱的振动信号包含了齿轮箱运行状态特征,但同时也掺杂了大量噪声信号,总体呈现出非平稳性.齿轮箱故障诊断的关键是从齿轮箱的振动信号中剔除冗余信息,用少量特征信息准确的表达信号,完成对信号中故障特征的提取.传统的频域分析法,只能从频域图上定性的判断故障,无法做到定量判断.正交匹配追踪算法是一种定量提取特征的方法,在傅里叶正交基下对振动信号进行时域向频域的映射,在频域上定量的得到主要特征,再根据主成分分析思想,提取出3组主要特征点,将已知故障分类的信号特征与待检测信号的特征进行对比,通过频域的位置和幅值的两次比较,判断故障状态,实验证明该方法可以准确的判断出齿轮箱从正常状态到100%磨损的5个不同形态的特征,完成对齿轮箱的故障诊断和分类.     

检测与诊断齿轮裂纹故障的一种方法

基于径向基函数(RBF)网络优化的粒子滤波降噪与序贯概率比检验相结合的原理,提出了一种检测与诊断齿轮裂纹故障的方法,并采集一种无裂纹与另外两种存在差异裂纹齿轮的水平方向振动信号,对该方法进行验证.首先,运用RBF网络优化的粒子滤波程序对原始振动信号进行降噪预处理,将振动真实值从中提出;然后,利用时域分析法提取振动真实值的特征参数(峭度值)序列;最后,将特征值序列输入序贯概率比检验程序,根据结果图综合分析对不同齿轮故障进行区分.结果表明建立的优化粒子滤波程序对原始振动信号降噪处理效果良好,获得了细致、准确和稳定的振动信号;序贯概率比检验能比较与区分齿轮不同的故障,改进了齿轮箱故障检测与诊断效果.     

基于综合关联度分析的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断中,针对油中溶解气体分析,传统的三比值法难以包括和反映电力变压器内部故障的所有形态,在实际工作中存在许多变压器故障因查不到故障编码而无法判断的问题。结合油中溶解气体分析技术和灰色关联的相关理论,提出了一种面积关联度和斜率关联度相结合的综合关联度分析方法,给出了变压器故障诊断的算法步骤,并对权重系数的选取进行了探讨。该方法既能表征序列曲线的离散程度,又能反映序列曲线的变化走向相似度,能全面描述序列间联系的紧密程度。实验表明,将该方法用于变压器故障诊断,不仅克服了三比值法存在的问题,而且故障诊断准确率也高于面积关联分析方法和斜率关联分析方法。在收集到的数据中随机选取350组进行计算,诊断准确率达到93．7％。     

机器振动级值趋势预示的方法

机器振动级值趋势预示是在状态监测和故障诊断的基础上，通过空间和时间的综合分析，进一步对机器工作状态的现状和发展进行分析和预测。文章叙述了机器振动级值趋势预示的基本概念，介绍了趋势预示的判据和评定方法，提供了机器振动级值趋势预示的一种设计方法。本项技术已在工业现场的大型机组上获得了实际应用。     

铝电解过程故障诊断综述

铝电解是一个非线性、多耦合、时变和大时滞的工业过程体系,故障发生频率较高。本文介绍了当今铝电解故障诊断所采用的方法和国内外研究现状,以及发展趋势,为铝电解故障诊断的研究提供了理论研究基础。     

齿轮裂纹早期故障的完全解调分析

齿轮轮齿发生早期裂纹时,裂纹故障信号十分微弱,为了有效提取早期裂纹故障特征,本文提出完全解调分析方法,即针对实际的齿轮振动信号调幅、调相同时存在的特点,进行幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析．仿真及实例分析结果表明,本文所提出的方法能将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动信号中提取出来,幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析,可以提高故障诊断准确率．     

基于小波包分析的数控机床主轴滚动轴承故障诊断

滚动轴承损伤类故障的分析诊断基础是提取故障信息。利用小波包分析对机床主轴滚动轴承振动信号进行分解,求出各频段的能量,提取了轴承故障的特征频率并对故障进行定位,表明了小波包分析方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优良性。     

化工过程智能故障诊断技术方法论的研究

动态系统故障诊断是解决现代化工业系统可靠性和安全性必不可少的关键技术之一简要地讨论化工过程智能故障诊断技术的发展状况和趋势后，根据化工过程智能故障诊断技术的特点，系统地对化工过程智能故障诊断技术的多学科特点以及技术策略方法进行研究，强调其科学性、集成性、应用性以及渗透性，将分析与综合、定性与定量、假设与验证相结合等基本思维方法应用到化工过程智能故障诊断中，形成化工过程智能故障诊断技术的方法论．     

运载火箭姿控发动机故障诊断方法研究

针对排除运载火箭测试发射过程中故障的特点,研究了基于故障树模型的故障诊断理论与诊断技术,建立了姿态控制发动机故障树和故障模式,利用其对某型火箭的姿态控制发动机系统出现的故障进行了模拟与诊断.诊断故障发生的趋势与火箭飞行试验故障分析结果一致.     

基于振动信号分析的齿轮故障诊断方法研究

本文介绍了齿轮振动信号的时域分析与频域分析的理论基础。针对齿轮常见故障原因和类型,引出了齿轮故障诊断的常用方法,并选用经典的振动分析法,利用MATLAB信号分析功能,对齿轮故障信号的时域和频域分析进行了详尽的阐述。本文对齿轮故障诊断有一定的指导意义。     

基于模糊数学的汽车悬架系统故障诊断方法

将模糊数学方法引入悬架故障诊断中,分析了故障与征兆之间的模糊关系,建立了悬架故障诊断的模糊综合评判模型。同时借助状态参数法建立了隶属函数数学模型,采用最大隶属原则,对悬架系统进行综合评判。并以典型故障实例验证了所建模型的正确性及实用性。     

基于独立分量分析的滚动轴承故障诊断

本文应用独立分量分析(ICA)将滚动轴承系统产生的声信号从传声器获取的声信号中分离出来,然后再采用基于morlet小波变换的包络分析进行再次降噪并获取特征信号,将此特征信号的特征频率与转子频率之比作为已经训练好的线性神经网络的输入向量,以对滚动轴承的运行状态做出判断.实验表明,此方法可靠、有效地诊断出了轴承的状态.