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数据挖掘在轴承故障诊断中的应用

本文以大连海事大学自动化研究所与瓦轴集团轴承试验测试中心合作的轴承疲劳寿命二期技术改造与增容项目为选题背景,结合当前国内外关于轴承寿命研究的发展现状,针对数据库和数据仓库技术在故障诊断领域的广泛应用以及现在各工厂基本上都对重要设备实施了实时监控,由传感器不间断的传回试验机组运行状态的各种数据及其参数,已经形成大型数据库或数据仓库这一事实,提出将数据挖掘技术应用于轴承的故障诊断领域,找出典型故障数据中的潜在知识,完成典型故障的识别问题,以推动故障诊断技术的不断向前发展,同时,对轴承寿命的预测做了探讨性的尝试。决策树、关联规则等数据挖掘方法能产生显示的规则,并能有效解决海量数据中知识的发现问题。决策树是一个类似于流程图的树结构,主要用途是提取分类规则,进行分类预测;关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系,并产生规则。本文选用C++Builder自带数据库作为存储设备状态信号的数据库管理系统,建造用于存储设备数据状态的简易数据库  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连海事大学
大连海事大学

船舶感应电机轴承故障的检测方法研究

感应电机以其可靠性高、结构简单及成本低等特点在船舶上得到广泛的应用,船舶感应电机在船舶营运中有着重要的作用,一旦发生故障,对船舶营运、日常维护管理都有着重大影响,甚至可能威胁船舶的航行安全。感应电机的在线故障诊断对于保证船舶正常运营显得十分重要,而感应电机故障发生机率最高的是轴承故障,因此对船舶感应电机轴承故障的检测及应用方法的研究十分必要。由于相对低成本的船舶感应电机对其故障诊断系统的成本有着严格要求,而且由于船舶特有的振动环境以及电网中的谐波噪声环境都比陆地上恶劣,着重研究在方法相对简单、成本较低、工况相对恶劣的条件下,探讨运算相对简单,但能够有效地提取与识别感应电机轴承故障的方法来实现船舶感应电机轴承故障的在线/离线监测。在船舶感应电机轴承故障识别方面提出了一种改进的数据挖掘聚类算法,该算法在没有增加原算法时间复杂度的情况下,有效地提高了聚类的效果;采用电流特征分析法(Motor Current Signature Ana...  (本文共112页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
南京航空航天大学

航空发动机滚动轴承故障诊断与预测关键技术研究

滚动轴承是航空发动机承力传动系统的关键部件,工作在高速、高温以及高载荷的变工况下,极易发生故障,因此,对航空发动机滚动轴承进行故障诊断和寿命预测对于有效地实施航空发动机的视情维修和健康管理具有重要的理论意义和工程实用价值。基于此,本文分别开发了离线油液磨粒检测技术和在线油液磨屑检测技术,研究了航空发动机滚动轴承故障诊断方法和寿命预测方法,并进行了实际工程应用和试验验证。论文主要研究内容如下:(1)总结了常见航空发动机滚动轴承的失效基本模式,以某型航空发动机为例,通过研究典型的主轴承和附件机匣轴承故障案例,分析了其失效原因和机理,结果表明,航空轴承主要失效模式为滚动接触疲劳失效。通过航空轴承加速失效试验平台,进行了实际航空轴承的疲劳剥落失效过程试验,并对轴承进行了失效原因分析,表明通过该试验过程可以模拟航空发动机轴承的疲劳剥落失效过程。最后对航空发动机滚动轴承疲劳失效过程中的征兆信息进行了分析,对现有航空发动机轴承故障监控方法的缺...  (本文共160页) 本文目录 | 阅读全文>>

东南大学
东南大学

基于符号化时间序列分析的轴承故障诊断方法研究

轴承是旋转机械设备的关键部件,其可靠性对设备的安全运行至关重要。随着现代工业技术的发展,机械设备中轴承的工作条件越来越苛刻,发生故障的概率越来越大。从历史统计数据来看,轴承是旋转机械发生故障概率最大的部件之一,因此对轴承的故障诊断方法研究具有十分重要的意义。符号化时间序列分析是由符号动力学理论、混沌时间序列分析和信息理论发展起来的一种新的信号分析方法,经过近十几年的迅速发展已经逐渐成熟。将符号化时间序列分析引入到轴承的故障诊断当中,可以为轴承故障诊断提供一种新的解决思路。本文着重研究基于符号概率有限状态机特征提取的轴承智能诊断算法,主要工作和研究成果归纳如下:(1)介绍了符号化时间序列分析的基本理论,在对之前符号化方法总结分析的基础上,提出了一种高效实用的符号化方法:基于概率密度相空间划分的符号化方法。在该方法中,首先对时间序列进行概率密度统计分析,进而确定若干个概率相等的区间,然后对属于特定区间的值赋予一个特定的符号,这样就把...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

山东大学
山东大学

云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法研究

近年来,伴随着产品质量、生产效率和产品复杂程度的不断提高,对机电装备的可靠性和稳定性提出了更高的要求。而作为机电装备中必不可少的部件,轴承这类易损件在运行过程中发生故障的概率非常大。若不能及时预测并进行故障处理,往往会引发更严重的设备损伤,导致高额的维护成本和严重的经济损失,甚至出现安全问题。现有轴承故障诊断技术存在以下问题:1)传统诊断方法需要人工提取特征,耗时长,诊断结果不稳定;2)而不需要人工提取特征的卷积神经网络诊断方法需要大量的计算资源和较长的训练时间,与故障诊断的实时响应要求存在矛盾。基于上述研究背景,本文提出一种云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法,实现对设备集群中轴承状态准确实时智能的诊断。将整个轴承故障诊断任务完全部署在云端、雾端或者边缘端均有其优势与劣势,由此本文构建了互相协同的云端、雾端以及边缘端的子任务来发挥他们各自的优势,完成对于轴承故障准确实时的诊断。为匹配本次协同的轴承故障诊断任务,在本文中改进了现...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

《节能》2020年02期
节能

高效径向透平发电系统气浮轴承抱死问题分析

为解决蒸汽供给侧与用户侧参数不匹配问题,开发了新型高效无油灵活的小功率径向透平发电系统,该系统采用径...  (本文共3页) 阅读全文>>

权威出处: 《节能》2020年02期
《金属加工(冷加工)》2019年S2期
金属加工(冷加工)

轴承自动冷却装置的改进

机加工中热处理是特殊工序,其中如何保证可控气氛多用炉(以下简称多用炉)炉内温度、气氛均匀,尤为重要。所以炉内风扇运行正常是关键...  (本文共2页) 阅读全文>>