风电主轴承失效分析与优化设计

风电主轴承是风力发电机组的核心部件,其性能直接影响风机可靠性和寿命。通过对4MW风电调心滚子主轴承进行材料、热处理质量、扫描电镜检测分析,结合Romax轴系仿真模型分析轴承两条滚道的受力状态,结果表明受轴向力、倾覆力矩联合作用,轴承出现偏载是导致一侧滚道疲劳的主要原因。对调心滚子风电主轴承进行优化设计并仿真分析,结果表明通过改变接触角进行非对称设计,可改善轴承受力状态。风电主轴承的失效分析与优化设计研究,可为大功率风电主轴承设计提供参考。

主轴热偏移特性检测与影响分析

主轴的热偏移误差直接影响数控机床的定位精度及加工质量。针对数控机床主轴温升及热偏移误差的测试问题,利用磁吸式温度传感器、激光测试仪对主轴温度变化与各方向热偏移误差进行测量,了解机床主轴实际工况,收集主轴温升数据及热平衡时间、主轴热偏移空间状态,分析主轴温升与热偏移误差随测试组数的变化关系。实验结果表明:主轴温升与测试组数的增加呈正比例关系,高转速最大温升12.65℃,明显高于低转速温升8.55℃;主轴各方向热偏移误差随温升而变大,其中高转速下误差变化更剧烈,高、低转速下的最大热偏移分别为35.37μm和15.26μm。本研究成果为以后探寻误差成因及优化补偿设计提供了数据支撑。

考虑传热条件的搅拌摩擦焊主轴力控制研究

针对搅拌摩擦焊接过程中的试件结构和焊缝位置变化,导致主轴力波动、焊接质量不稳定的问题,对焊缝位置改变和试件结构变化两种传热条件下的热-力关系进行研究,提出考虑传热条件变化的主轴力控制方案。采用Deform-3D软件进行搅拌摩擦焊温度场仿真,并与试验测得实际焊接温度和主轴力进行对比分析,得出靠近试件边缘的主轴力的变化趋势。引入焊接力边缘效应修正系数,基于Hammerstein结构建立考虑传热条件的搅拌摩擦焊主轴力模型,并构造广义预测控制主轴力控制器。将控制器集成到西门子840Dsl数控系统中,并在焊接设备上开展工程测试。结果表明,考虑传热条件变化的主轴力控制方案的控制效果较好,在不同传热条件下,可将实际主轴力控制在期望主轴力±5%的范围内。

大功率风机主轴滑动轴承研究现状及发展趋势

风电机组大型化步伐加快,核心零部件的可靠性对风机运行的影响越来越大。滑动轴承具有高承载、长寿命、易维护、可扩展、小体积等优点,对风机主轴承关键零部件的国产安全可靠替代水平提高具有显著作用和很大潜力。分析了大功率风机主轴滚动轴承存在的问题与主轴应用滑动轴承的优势,并详细论述了风机主轴滑动轴承设计、材料、润滑、试验验证等多方面的技术方法和应用现状,总结了大功率风机主轴滑动轴承存在的问题及未来的发展趋势,为大功率风电主轴承数字化设计与产业发展提供参考。

基于传递矩阵法的指向式旋转导向工具主轴振动特性

指向式旋转导向工具应用于井眼轨迹控制时,其主轴的动力学特性将直接影响到井眼轨迹控制效果及作业安全,而在钻进工况下,工具钻压传递机构在主轴上的位置对主轴的动力学特性起着重要的作用。因此,为了分析钻压传递机构的位置对主轴动力学特性的影响,利用多体系统传递矩阵法建立了指向式旋转导向工具外壳-轴承-主轴系统的动力学模型。通过推导主轴上任意节点的几何和力学方程,该研究能够评估钻压传递机构的位置对主轴动态性能的影响规律。结合实例运算分析了钻压传递机构的安装位置对主轴固有频率和振型的影响,探讨了工具造斜时,钻压传递机构安装位置对主轴动态位移的影响。结果表明,随着钻压传递机构安装位置距离钻头越远,主轴固有频率和动态位移均增大,因此在满足工作要求下,推荐钻压传递机构安装位置尽可能靠近钻头端。为验证基于传递矩阵法建立的主轴动力学模型的正确性以及钻压传递装置安装位置对主轴动态位移影响规律,在指向式旋转导向工具试验台架上进行了钻进工况下主轴测点偏移量测试试验,结果表明,试验测得的数据与理论计算的数据基本吻合,误差最大仅为6.47%。

基于双信号融合的主轴/刀柄结合面刚度退化程度预测

为了预测主轴/刀柄结合面刚度退化程度,提出了一种基于激励和响应信号融合的主轴/刀柄结合面刚度退化程度预测方法。首先进行钛合金矩形工件侧铣实验,采集瞬时铣削力信号和主轴/刀柄结合面附近的响应振动信号,构建反映主轴/刀柄结合面刚度退化的数据库。然后根据数据库中瞬时铣削力和振动信号各方向的时域、频域和时频域特征,基于相关性分析优选出瞬时铣削力信号和振动信号的时域均值、频域中心频率、时频域一阶小波包能量3个特征,分别使用低频滤波卷积核和高频滤波卷积核对优选后的特征矩阵进行双通道卷积池化处理,获取深度融合的主轴/刀柄结合面刚度退化程度特征向量。最后以支持向量机模型(SVM)的概率模式转化为朴素贝叶斯分类器(NBC)的条件概率,构建混合分类器模型(NBC-SVM),提高了分类器的分类性能。在主轴/刀柄结合面刚度退化数据库的基础上,基于双通道卷积池化的特征融合方法(CP-FF)和NBC-SVM模型实现了主轴/刀柄结合面刚度退化程度的预测,预测精度达96%。

基于人工智能的机床主轴故障诊断研究

随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM和AE)进行学习,分析比较了它们对主轴7种故障状态分类的准确性。实验结果表明:CNN和LSTM模型均具有较高的准确性,其中CNN模型的准确率最高,达到了99.3%,而AE模型的准确性相对较低,只有76.9%。验证了在机床主轴故障诊断中应用人工智能技术的可行性。

特种车辆传动主轴运行载荷实时评估方法研究

为提升履带装甲车辆综合传动装置疲劳损伤的快速计算能力及其剩余寿命的准确评估性能,提出一种满足多工况条件的传动主轴运行载荷实时评估模型.提取特种车辆典型运行工况的特征参数,并采用K均值聚类及支持向量机方法实现特种车辆典型运行工况的实时判别;构建基于卷积-长短期记忆神经网络的多工况传动主轴运行载荷实时评估模型,采用贝叶斯算法对模型中学习率、神经网络隐含层单元数等超参数进行优化,以提高传动主轴运行载荷评估的准确性;依据特种车辆典型工况下的运行数据开展模型实例验证.结果表明,在换挡工况、转向工况及爬坡工况下,模型对传动主轴运行载荷评估结果的平均绝对百分比误差分别为0.150、0.014、0.006(5°坡工况)及0.004(10°坡工况),表明了本文模型在变工况条件下综合传动装置传动主轴运行载荷评估的有效性.

皮带张紧力和不同卡盘类型对主轴轴线的影响

本文对影响主轴轴线偏移因素进行了研究,采用非接触式位移传感器测量方式评价主轴轴线偏移量,通过偏移量变化的大小找到关键因素。结果表明,不同卡盘类型对机床加工精度影响较小,皮带张紧力对机床加工精度影响较大。并以案例机床为范本,通过理论计算和试验验证的方法确定皮带张紧力最优值时单根皮带频率为31Hz。本文可为后续主轴轴线偏移研究提供参考,并为企业生产活动提供理论支持。

数控机床电动主轴WPD-TSNE-SVM模型故障诊断

为了提高数控机床电动主轴故障诊断效率,设计了一种WPD-TSNE-SVM组合模型。利用小波包方法分解主轴振动信号,并完成样本集TSNE降维的过程,利用SVM完成重构特征的故障分类。构建数控机床主轴信号混合特征空间向量,并进行故障诊断分析。研究结果表明:TSNE方法训练样数据形成规律分布特点,采用非线性SVM多故障分类器实现小波包混合特征的故障准确分类。根据径向基核函数建立的非线性SVM诊断方法获得更高准确率。该方法诊断轴承运行故障,获得更高维护效率,确保数控机床主轴运行稳定性。

面向切削力修正的机床主轴回转精度预测实验分析

为了提高机床控制精度,设计一种可以精确预测面向切削力修正的主轴回转精度分析方法。为验证回转精度预测准确性,建立一套不需要通过标准球实现的主轴回转精度分析系统,可以针对具体切削工况开展主轴回转精度测试。研究结果表明:随着进给速率和切削深度改变,形成了具有规律性的同步误差,切深受到同步误差因素的影响程度最大,而进给速度次之。受切削载荷影响,主轴回转精度显著改变,同步误差和切削载荷具有正相关关系。在变进给及变切宽条件下,测试结果与仿真结果相近,最大误差为0.2μm。设定切宽12 mm与进给速度1200 mm/min时,分离得到的圆度误差与100 r/min空转时圆度误差相比相吻合。

白鹤滩水电站百万千瓦级水轮机主轴窄间隙埋弧焊工艺应用

白鹤滩水电站百万千瓦级水轮机主轴为法兰、轴身三段组焊结构,主轴材料25MnSX锻钢。文中选用AWS A5.23 F9P2-EF3-F3系列埋弧焊丝和焊剂,采用窄间隙埋弧自动焊设备,通过焊接工艺评定试验,制订出水轮机主轴25MnSX的焊接工艺并实施焊接,主轴焊缝一次探伤合格率99%以上。通过主轴组合焊缝止口定位、立式装配及焊后消应热处理合理支撑方式,主轴焊后同心度控制在Φ0.5 mm精度内。

考虑热误差的电主轴建模与可靠性全局灵敏度分析

以数控机床电主轴为研究对象,旨在分析其轴向热伸长量对电主轴可靠性的影响.采用Svenska Kullager-Fabriken(SKF)摩擦力矩模型对轴承生热量进行分析,设定对流换热系数为边界散热条件,建立了热分析有限元耦合模型,求解电主轴的温度以及轴向热伸长分布.将有限元模型与实验结果进行对比,验证了建立的有限元模型的准确性.考虑随机因素的影响,建立电主轴热变形可靠性分析模型,并采用Kriging模型进行可靠性求解.对电主轴热误差可靠性全局灵敏度进行分析,结果表明,转速和冷却水流量对可靠度影响较大,轴向力和径向力对可靠度影响较小.

电主轴热补偿及轴承故障检测在热辐射测温方面的研究

针对电主轴轴体的热变形以及重要零部件轴承在加工中心上的常见故障,提出基于收集电主轴温度变化的热误差实时补偿计算方法与轴承常见故障的诊断方法。热误差补偿方法可以通过对轴体上测温点数据的处理对电主轴单元进行实时的热误差补偿提高加工精度。故障诊断方法是对不同的温度节点设置不同的阈值,阈值对应着电主轴单元内部某些重要零件的故障特征,当节点温度变化超出阈值即进行报警以诊断具体零件的故障。促进了电主轴的智能化进程,为接下来的研究打下基础。

数控机床主轴精密轴承装配技术研究

主轴单元是数控机床的核心功能部件,其装配质量影响着数控机床高速、高精密、高可靠性等性能指标,主轴单元的装配质量又受与之配套的轴承装配质量的影响。以某型主轴单元所配置的精密轴承为研究对象,分析装配技术,制订主轴单元装配流程,并对主轴单元精度检测数据进行跟踪汇总。通过精密轴承装配得到的主轴单元,精度和性能均满足并优于设计要求,由此说明对数控机床主轴精密轴承装配技术的研究具有推广价值。

基于高转速涡轮式数控微主轴单元设计及关键技术研究

高速电主轴内置电机与主轴一体零传动,能将主传动系统转动惯量减到最小,高转速数控微主轴单元系统已成为现代加工中心机床主要关键部件。本文从高转速微主轴支承型式、磁悬浮轴承支承、动静压力轴承支承、主轴控制及润滑冷却技术等高转速微主轴单元关键技术上进行分析;并对主轴变频器及冷却方式选择、轴承选型与电主轴参数计算、数控微主轴单元简化及刚度计算,可将主轴单元模型计算数据与测试实物或同类型样本给出数据对比,判断其选用是否合理。

基于多传感器信号的主轴回转误差在线回归预测方法研究

通过对主轴回转误差形成机理分析,基于多传感器信号构建了主轴回转误差回归预测模型。首先,使用LMD分解方法和皮尔逊相关系数算法对主轴回转误差密切相关的主轴前轴承振动信号、主轴电流信号和前轴承声发射信号进行特征量提取和寻优降维,克服了以往机床主轴回转误差预测中原始信号类型过于单一的问题。其次,针对各监测信号与机床主轴回转误差之间的非线性问题,利用支持向量机模型特有的RBF核函数实现多输入量下的非线性预测、找到数据之间的复杂关系,但模型中宽度系数σ、惩罚因子C和不敏感损失系数ε的有效确定是建立其RBF核函数的难题,为此建立了基于粒子群算法的支持向量机模型对主轴回转误差进行回归预测。再次,为评价该模型的有效性,提出了基于均方误差、平均绝对误差和决定系数的主轴回转误差回归预测模型评价方法。最后,使用i5m4数控加工中心对上述预测模型进行了实验研究,结果表明:该PSO-SVM回归预测模型的均方误差为0.19%,平均绝对误差为4.58%,决定系数为0.9237,相对于优化前模型,该PSO-SVM回归预测模型可准确有效实现主轴回转误差的预测。

基于阿贝原则的机床主轴误差测量研究

机床测量是误差补偿的前提,分析主轴箱移动时产生的阿贝误差原因,给出主轴箱沿Z轴移动时X方向和Y方向的直线度误差,根据主轴箱直线度误差数据进行建模并给予补偿,结合具体的工程实例验证了阿贝误差补偿的有效性。

基于LabVIEW的风电主轴承螺栓预紧力监测系统

针对大型风电主轴承容易产生轴向振动故障问题,基于端盖螺栓预紧力的变化特性,本文拟开发一款螺栓预紧力采集监测系统。该系统采用一种嵌入分布式的垫片压力传感器测量方法,以DH5902N数据采集卡和计算机为硬件,实现螺栓预紧力数据采集和分析。构建应用于风电机主轴承的压力传感器检测模型,通过建立基于传感器数据测量的螺栓预紧力校正算法,实现风电机主轴承轴向受力检测。选用LabVIEW作为软件开发平台,实现多通道数据采集显示与灯光报警等功能,最终实现对风电主轴承的受力状态监测。

基于主轴扭矩—转角特性的高压隔离开关缺陷分析仿真

高压隔离开关的工作环境较为恶劣,导致其经常出现各种故障问题,为电网运行带来巨大安全隐患。为提高高压隔离开关的检修质量,提出基于主轴扭矩—转角特性的高压隔离开关缺陷分析仿真。搭建仿真平台,利用非植入式主轴扭矩—转角检测系统测量分闸与合闸过程中主轴扭矩—转角特性曲线,分析高压隔离开关的运动特性。仿真结果证明,卡涩状态下根据主轴扭矩—转角特性曲线得知合闸段的相关系数为0.81,证明高压隔离开关远远偏离正常状态,能够直观反映其存在卡涩缺陷;平衡弹簧疲劳状态下根据主轴扭矩—转角特性曲线得知合闸面积低于分闸面积,合闸段的相关系数远远低于正常值,说明平衡弹簧处于疲劳状态,文中方法具有一定的应用价值。