旋转机械振动信号的小波包分解及故障检测

研究了旋转机械振动信号的特点，指出传统的波形分析和频谱分析存在的问题。提出了从小波包分解序列图和小波包能量分布图两个方面对振动信号分析的方法，赋予小波变换和小波包分解的结果以明确的物理意义，通过测试数据分析旋转机械的三种典型故障在时域、步域及时频域所反映的信息特征，从而表明了该方法的可行性及对故障检测的有效性。     

旋转机械振动故障原因及识别特征研究

机械故障诊断的研究，实质上就是对故障产生的原因和故障征兆参数（或称识别特征）进行分类，并找出二者相互对应关系。本文首次提出振动故障的一次原因和非准确分、倍频（分频滞后、同频滞后、倍频滞后）振动的概念，对传统的故障原因及特征频率分类方法进行了修正，使二者之对应关系更清晰、简捷。机械故障诊断工程实践表明，此方法是可行的，适用于透平机，离心压缩机、泵、风机等旋转机械。     

基于多重分形的旋转机械振动故障检测方法

为获取更加准确的旋转机械振动故障检测结果,提出基于多重分形的旋转机械振动故障检测方法。通过建立旋转机械振动信号采集模型,获取振动信号,采用小波域维纳滤波算法对振动信号去噪处理。分析不同条件下的振动数据,同时引入多重分形方法提取旋转机械振动信号故障特征,通过核模糊C均值聚类算法区分正常信号和故障信号,最终实现旋转机械振动故障检测。实验结果表明,所提方法进行旋转机械振动故障检测率较高,漏检率较低,检测时间较短,可以快速准确地完成旋转机械振动故障检测。     

旋转机械振动诊断标准研究

回顾了机械振动诊断标准的国内外应用现状,对诊断标准的分类及理论基础进行了阐述,指出了使用绝对标准存在的局限性,提出了建立相对诊断标准的主要方法,并应用概率统计原理和方法制订了适合企业实际现状的相对诊断标准。     

旋转机械振动管理专家系统应用

首先分析了旋转机械振动诊断理论基础,为下一步专家系统故障诊断做了铺垫,随后详细介绍了旋转机械振动管理专家系统的设计说明,包括专家系统结构设计以及平台应用。该专家系统的开发对未来智能电厂的建设有着良好的借鉴意义。     

旋转机械故障监测试验系统开发与应用的研究

文中主要介绍振动测试试验系统的设计开发，其可以模拟旋转机械不同类型的故障并能够进行故障监测。系统开发方法和系统设备对于教学和科研有一定积极意义。     

石化旋转机械振动故障诊断与治理实例

介绍某石化总厂自备汽轮发电机组及生产流程中的高速风机由于机械与热不平衡、管道力作用、轴承座台板松动及刚性不足等引发的振动问题。根据旋转机器的具体特性，在时域和频域中分析不同工况下的振动特征，对上述问题进行诊断和治理。结果表明，诊断结论是正确的，治理措施取得良好的减振效果。     

大型旋转机械振动故障诊断新方法

介绍大型旋转机械振动故障诊断的新方法——灰色关联诊断方法及基于人工神经网络的故障诊断方法。并以实测的故障数据为例,证明了其应用的可行性。     

旋转机械动态信号全息谱分析

研究了旋转机械的全息谱分析方法，实现了x和y两方向振动信息的融合。尤其是矢谱，在双通道FFT的基础上，可直接分析出单频椭圆的3个特征参数。把全息谱引入启停分析，可进行全息泊德图和全息瀑布图的分析。指出三维全息谱能用于旋转机械的动平衡，同时还介绍了全息谱分析软件的编制特点。     

旋转机械振动状态监测与故障诊断系统设计及实现

旋转机械是电力行业的重要设备,其运行状况是否完好将会直接影响到企业的效益。该文在介绍状态监测与故障诊断流程的基础上,研究了旋转设备常见故障类型和振动数据分析方法,利用LabVIEW软件实现了振动数据采集与分析、故障知识数据库等功能。该系统提供了良好的人机界面,对旋转设备的振动数据提供了多种分析方法和图形化的显示方式,为后续的故障诊断工作提供了良好的分析平台。     

机械转动设备振动特性的研究

针对机械转运设备振动检测困难,容易造成停机影响生产的问题,采用设备状态监测和故障诊断技术,在机械运行中或不拆卸的情况下,对机械技术状态进行定量测定。避免了被迫停机而影响生产,克服了定期维修带来的不必要的经济损失和设备性能的下降。在保证生产顺行的同时,从而达到设备寿命周期内实现修理费用最为经济和设备综合效率最高的目标。     

大型压缩机管道系统振动现场测试与故障分析

为了分析大型压缩机管道系统的振动故障，对某油田大型压缩机管道系统进行了现场测试和现场模态实验。利用振动测试与实验模态分析的方法，得到了压缩机管道系统振动分布情况和关键部件的固有频率、阻尼比和相应的模态振型，评估了管道系统的振动情况，分析了产生振动的原因。所得实验数据和分析结果对大型压缩机管道系统的动态设计、改造、监测与运行管理具有指导意义。     

基于PSD的旋转机械振动传感器

研究了基于二维光位置敏感探测器(position sensitive detector,简称PSD)的激光振动传感器,重点介绍了PSD的结构、位置和振动检测原理,给出了位置坐标函数表达式和相应的输出信号检测电路框图,分析了影响该传感器检测精度的因素,提出了相应的解决办法,提供了传感器检定数据和实测振动波形。试验结果表明,该传感器各项性能指标完全满足旋转机械轴振测量要求,为旋转机械振动提供了一种新的可靠测量方法。     

基于整机运转状态的齿轮箱故障诊断

在对机床进行故障诊断过程中,对齿轮箱的检测至关重要.综合分析齿轮箱的振动频谱可以快速、准确地确定故障产生的原因以及故障位置.对北方工业大学数控中心的XK5025型数控立式降台铣床齿轮箱进行振动频谱分析后,判定该机床齿轮箱的大齿带轮出现严重磨损是齿轮箱产生异常振动的主要原因,此外,各齿轮轴以及齿轮之间啮合的松动故障也是齿轮箱异常振动重要原因.     

大型旋转机械状态监测与故障诊断研究进展

分析了旋转机械状态监测与故障诊断研究的重要意义。提出了一种由状态监测与故障诊断理论和方法、状态监测与故障诊断关键技术、状态监测与故障诊断系统、状态监测与故障诊断工程应用四个方面相互支撑的旋转机械状态监测与诊断研究的体系架构,给出了一个超超临界汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究的实例。分别综述了大型旋转机械状态监测与故障诊断的理论和方法、关键技术、应用系统研究及其工程应用的进展,提出了对于旋转机械状态监测与诊断研究的思考与建议。     

基于递归神经网络的旋转机械故障诊断方法

为实现对旋转机械的在线故障诊断,对10类故障情况下的振动信号进行频谱分析。发现旋转机械振动信号的频谱中含有丰富的故障信息,以此为故障特征向量建立了诊断模型。在现有神经网络故障诊断方法基础上,提出了一种基于带有偏差单元递归神经网络的在线故障诊断方法,设计了相应的故障样本和故障编码。仿真结果表明,该方法在收敛速度、非线性能力及精度方面明显优于一般方法。对故障模式的回想结果及实际运行结果证明,本方法切实可行,适合于旋转机械的在线故障诊断。