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灰色关联诊断法在滚动轴承故障识别中的应用研究

灰色关联诊断法在滚动轴承故障识别中的应用研究李宝年,何英,刘鹏飞(哈尔滨电工学院)(哈尔滨制药二厂)(哈尔滨技术进出口公司)摘要本文阐述了在滚动轴承故障诊断中,将获得的多个特征参数,采用灰色关联分析方法,通过微机运算,对故障进行快速识别,分类。关键词:故障诊断,滚动轴承,灰色,关联度191言传统的故障识别,常采用单因素对号入座的识别方法,这在一定程度上解决了机器运行中的监测和故障诊断问题。例如:采用振动裂度作为评价故障严重程度的依据。但是,振动裂度对于象轴承这类零件的早期磨损或损伤却不敏感,对因元件破损引起的一类脉冲振动的监测能力很低。又如,振动的峰值因素,滚动轴承的元件缺陷与其配合的元件接触时,便会产生一个尖锐峰值或脉冲,缺陷越大,峰值越尖,幅值越大。但是在轴承元件上具有多个缺陷或里散布状缺陷时,其峰值因数会由于大的或增大的均方根值而变低。此外,轴承转速增高时,各个脉冲之间的时延很小,结果造成脉冲均方根值的增大,从而使峰值因数...  (本文共4页) 阅读全文>>

《京铁科技通讯(太原刊)》2002年01期
京铁科技通讯(太原刊)

197726型滚动轴承故障产生原因及对策

随着改革开放的不断深人,铁路运输四次较大范围的提速适应了国民经济发展需要,但也给铁路车辆部门带来新课题,提出了新要求。几年来,铁道部运输局装备部为使铁路车辆尽快适应运输发展的新需要,提出了提高货车质量、确保行车安全的一系列措施,各车辆段都按照铁道部的总体布署,采取了细化措施,并贯彻落实,抓出成效。安全形势总体是好的,但是由于各方面原因,车辆部门的防燃切轴和大部件折断仍威胁着运输安全。特别是滚动轴承故障,对运输安全和运输秩序造成极大影响。1滚动轴承故障情况 随着铁路运输四次提速,多年来一直是铁路车辆主型转SA转向架和装用的197726型滚动轴承显得不适应,车辆热轴故障明显增多,但由于主要运输干线、红外线轴温预报装置联网,对车辆施行24小时监控,所以车辆停甩的故障增多,但造成燃切轴的事故却大幅度下降,可以说红外线预报对减少车辆燃切轴事故的发生起到了重要作用。但是,近年来,滚动轴承在常温下,在正常运输停站到达作业和在正常段修作业中所出...  (本文共2页) 阅读全文>>

《安徽建筑大学学报》2016年04期
安徽建筑大学学报

经验模态分解和神经网络在滚动轴承故障诊断中应用研究

0引言滚动轴承具有摩擦阻力小和润滑易实现等优点,是旋转机械的基本组成部件。轴承在机械设备中承受载荷,传递载荷,但工作条件最恶劣,是易损零件。据有关资料统计,对于使用滚动轴承的机械设备,故障设备中约有30%是由于滚动轴承损坏引起。出现轴承故障可能导致系统失去某些功能,或造成严重的生产事故。因此,滚动轴承故障诊断技术的研究具有很重要的意义[1]。可以通过测量振动信号对轴承进行诊断。在传统的处理方法中,例如用傅里叶变换处理非平稳、非线性信号会出现无意义的谐波分量。故障信号经常表现出非平稳的特征,对它们进行傅立叶分析不能兼顾信号在时频域中的全局特征和局部特征[2]。小波变换可以解决傅里叶变换的上述问题。但是在选择小波基函数和分解尺度之后,它的分辨率也确定了,并且其时间分辨率与频率分辨率相互影响,反映信号的局部幅值就无法自适应地变化,缺乏灵活性[3]。本文提出了一种基于经验模态分解和神经网络的滚动轴承故障诊断方法,适用于分析具有非平稳特征...  (本文共5页) 阅读全文>>

《煤矿机械》2017年02期
煤矿机械

基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

0 引言典型的滚动轴承故障包括外圈故障、内圈故障和滚动体故障,不同的滚动轴承故障对应着不同的故障频率。所以,可以通过检测不同的故障频率进行滚动轴承故障诊断。检测不同的故障频率的方法主要包括小波分解、小波包分解和EMD分解等。小波分解仅对信号的低频部分进行分解。小波包分解既对信号的低频部分进行分解,也对信号的高频部分进行分解。EMD分解是将信号分解为一系列的IMF分量和一个残余分量。本文将小波分解、小波包分解和EMD分解后与分别与Hilbert变换结合的包络谱分析,用于滚动轴承故障诊断。1 理论故障频率本文采用美国Case Western Reserve University提供的驱动端轴承型号SKF6205的内圈故障振动数据进行分析研究。信号采样频率为12 k Hz。轴承参数为:轴承转速r=1 797 r/min;滚珠个数n=9;滚动体直径d=7.938 mm;轴承节径D=39 mm;滚动体接触角α=0。由以上数据计算滚动轴承不...  (本文共5页) 阅读全文>>

《组合机床与自动化加工技术》2017年02期
组合机床与自动化加工技术

排列熵与核极限学习机在滚动轴承故障诊断中的应用

0引言滚动轴承是机械系统中最关键的零部件之一,其运行状态直接关系到设备能否正常运转。由于实际中工况复杂,轴承故障振动信号常呈现出非线性、非平稳性的特征,而传统的时频域分析方法大多针对线性、稳态信号的分析,因此难以精确、稳定地识别轴承的故障。为了精确、稳定地识别轴承的故障类型,国内外科研工作者提出了一系列的方法。在状态识别方面:文献[1]以滚动轴承信号小波分解后的能量熵作为特征,通过BP神经网络对滚动轴承故障进行识别、诊断。文献[2]提出一种GA和LM组合优化BP神经网络的故障诊断方法,实验结果表明,组合优化后的BP神经网络具有更高的诊断效率和精度。虽然上述方法具有一定有效性,但BP神经网络易陷入局部最优,网络结构参数选取基于经验,解不唯一。与BP相比,支持向量机基于结构风险最小化原则克服了解不唯一、易陷入局部最优。文献[3]采用主成分分析结合支持向量机实现了滚动轴承故障的准确诊断。实验结果证明针对四种轴承状态,识别率达到90%,...  (本文共4页) 阅读全文>>

《机械设计与研究》2017年01期
机械设计与研究

非平稳工况的滚动轴承故障特征研究新方法

滚动轴承(由内圈、外圈、滚动体、保持架组成)可以支承转动的轴及轴上零件,并保持轴的正常工作位置和旋转精度,是机械系统安全稳定地运行的重要条件。然而实际工作中滚动轴承所处环境恶劣,负载多变,滚动轴承是极易损坏的机械元件之一。因此实时监控滚动轴承的运行状态,对于保证相关设备的安全运行和减少经济损失显得十分重要[1-2]。当滚动轴承有局部损伤故障的时候,此时的故障振动信号为受干扰的冲击调制信号[3]。根据滚动轴承故障特征频率计算公式可知,滚动轴承各组成元件的故障特征频率与轴承的几何尺寸及转速直接相关,并且不同的故障类型对应的故障特征频率与转速成比例关系[4]。当转速一定时,滚动轴承的各故障特征频率也为固定值,所以常采用传统的频域分析方法来识别轴承的故障特征频率。包络分析是目前受到广泛认可的恒定转速下的滚动轴承故障诊断方法[5]。该方法的思想利用共振解调将滚动轴承的故障特征从低频干扰和噪声背景中提取出来。但实际工况下,滚动轴承的转速通常...  (本文共5页) 阅读全文>>