选择性融合多尺度筒体振动频谱的磨机负荷参数建模

针对目前采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)得到的系列子信号构建的磨机负荷参数软测量模型泛化性能差、难以进行清晰物理解释,以及EMD算法存在的模态混叠等问题,本文提出了基于选择性融合多尺度筒体振动频谱的建模方法.首先采用EMD、集合EMD(ensemble EMD,EEMD)、希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)共3种多组分信号自适应分解算法获得磨机筒体振动多尺度子信号的集合,接着通过相关性分析剔除虚假无关部分,然后再将与原始信号相关性强的那部分多尺度子信号变换至频域,进而更有利于构建这些多尺度频谱与磨机负荷参数间的映射模型,最后通过改进分支定界选择性集成(improved branch and bound based selective ensemble,IBBSEN)算法建立软测量模型,实现对多源多尺度筒体振动频谱的最优选择性信息融合.基于实验球磨机运行数据的仿真实验表明所提方法在模型可解释性和泛化性能上均优于之前研究所提出方法.

变频器驱动异步电机振动频谱特征分析

为提出一种更加有效的电机振动抑制算法,对电机振动频谱特性进行讨论。介绍了异步电机调速系统振动数据采集单元以及不同运行状态下的电机振动数据采集,给出了调压器调压和变频器变频调速2种情况下不同转速的电机振动频谱图和转速谱图。通过这些谱图,分别对电机振动特征、变频器载波频率对电机振动特征的影响进行了对比分析。谱图分析表明,采用变频器驱动异步电机时,一阶转频引起的强迫振动与自由振动波形会发生畸变,且电机振动峰值增大。随着变频器载波频率的增加,电机振动幅值将显著降低。变频器引入的高阶振动谐波转矩使得电机的振动特征更加复杂。电机振动频谱特征分析为电机振动抑制算法设计与算法评价提供了基础。

基于振动频谱的磨机负荷在线软测量建模

针对磨机负荷(ML)软测量模型难以适应磨矿过程的时变特性,模型需要依据工况实时在线更新的问题,基于磨机简体振动频谱,通过递归主元分析(RPCA)和在线最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的集成,提出了ML参数(料球比、矿浆浓度、充填率)在线软测量方法.首先,针对训练样本,采用主元分析(PCA)分别提取振动频谱在低、中、高频段的谱主元;然后以串行组合后的谱主元为输入,采用LSSVR方法构造ML参数离线软测量模型;最后,采用旧模型完成预测后,应用RPCA及在线LSSVR算法分别递归更新模型的输入和模型的回归参数,从而实现了ML软测量模型的在线更新.实验结果表明,该软测量方法与其它常规方法相比具有较高的精度和更好的预测性能.

振动频谱分析协助下薄壁零件加工工艺参数优化

针对薄壁零件模具推管切削加工频发颤振的生产实际，借助振动频谱分析原理，采用单因素法研究各切削参数对振动的影响，绘制不同切削速度、背吃刀量及进给量对加工振动影响变化图。根据该变化图，确定有效避开自激颤振的振动稳定区，选定薄壁零件切削加工工艺参数优化值：切削速度300～350 m／min、背吃刀量约0．35 mm、进给量约0．25 mm／r，以指导生产加工。

宽幅纸机毛毯张紧辊特征故障振动频谱研究

利用在线监测系统对某高速宽幅纸机压榨部毛毯张紧辊的动态运行过程进行了实时监测,并对获得的故障振动频谱进行了探讨。研究表明:毛毯张紧辊的部件结构类似于普通压榨辊体,具有一些相似的故障行为特征;但运行过程中由于受较大的毛毯张紧力作用,以及宽幅纸机横向毛毯收缩松紧的不一致度相对较大,因此,在劣化过程表现出的额外轴向窜动力所引起的磨损是其特有的故障,对应有相应的振动频谱变化规律。

基于振动频谱分析的注气压缩机故障诊断

针对油田在用的16SGT-MH6型注气压缩机的工作原理及特点,提出并讨论了利用振动频谱分析技术来提取压缩机故障特征的方法,采集关键部件的振动信号作为原始信号,利用智能诊断系统进行数据分析与处理,实现对压缩机的状态监测与故障诊断。该技术已在塔里木油田分公司所属作业区应用42台次,故障诊断准确率达85%左右。

柱塞泵故障振动频谱模糊识别法

对柱塞泵故障模糊诊断基本原理进行了分析讨论 ,建立了基于动态信号处理理论的状态参量法确定泵组故障模糊诊断所需的隶属函数 ,在对泵组振动信号频谱图分析的基础上提取诊断特征 ,利用模糊模式识别方法判断设备正常与否。通过实例分析验证 。

球轴承径向振动频谱的计算机模拟

介绍了角接触球轴承零件表面圆度的谐振值对轴承径向振动的影响。利用球轴承外圈运动的非线性方程，在对圆形偏差仅做一阶展开的情况下，得出了振动方程的分析结果,并对轴承振动的径向加速度频谱进行了计算机模拟，模拟显示与实测结果取得了比较好的一致性。

振动频谱分析及在线振动监控在大型化工企业中的应用

振动频谱分析及在线振动监控是对化工生产关键设备维护保养的重要手段。本文通过国际国内现状、理论分析、工厂实例等,阐述振动频谱分析在运转设备的预知维修以及对管路振动、框架振动改善中起的重要作用,并举出旋转机械因制造过程(以下简称制程)必须装设制程参数监控,如振动、流量、压力、转速、温度或电流等。强调将重要设备旋转机械装设在线制程参数及振动数据的监控系统,结合旋转机械的特性曲线做分析,不仅能监视旋转机械本身,对管路系统、设备效能亦可有效掌握,而且这是一种趋势。

提升机齿轮箱振动频谱诊断中边频分析方法

提升机齿轮箱的振动频谱中存在丰富的低频边频带。讨论了通过频谱细化技术提高特征频率分辨率,并联合使用倒频谱分析技术对低频边频成分进行分离提取,从而提高了故障诊断准确性。

超精密车削单晶硅刀具振动频谱分析

为了在线监测单晶硅超精密车削的脆塑转变现象及分析单晶硅车削过程中材料的微纳去除方式,采用圆弧刃金刚石刀具对单晶硅(100)晶面进行了超精密车削,研究了单晶硅超精密车削时刀具振动频谱分布与切削参数的关系,并对刀具振动频谱的变化规律及其演变机理进行了分析.结果表明,刀具振动频谱分布与刀具和单晶硅接触方式、单晶硅微纳去除模式密切相关.当单晶硅的去除模式从脆性域过渡到塑性域时,材料由崩碎状脆性去除方式转变为以剪切滑移变形为主的塑性去除方式,刀具振动频谱高频段信号增多,且振动总能量增大;塑性域车削时,切削速度越小、切削深度越大、进给量越大,材料微观剪切变形区内位错滑移数量越多,刀具振动频谱高频段信号越多,刀具振动主总能量越大.切削速度、进给量、切削深度对刀具振动频谱分布的影响依次减小,采用合理的切削参数,可以降低切削系统的总体振动.

LiCl熔盐和玻璃的速度自相关函数和振动频谱

对不同温度下熔融LiCl和LiCl急冷模拟所得分子动力学相轨道的分析表明:虽然模拟系统各个粒子在不同时间的位能、速度和所受力都是不同的,但是,即使在1200K,Li^+离子和Cl^-离子的运动也表现出振荡的特性,温度愈低,振荡特性表现得愈明显。另一方面,模拟也表明落在模拟立方元胞内的粒子只有经过相当长的时间才会迂移到另一个格子。计算启发我们,作为近似似可将LiCl系中离子的运动看作是阻尼振荡和布朗运动的迭加。为了深入研究LiCl系的动力学行为,我们计算了不同温度下LiCl系的速度自相关函数和振动频谱并进行了比较。

库尔勒香梨粗皮果振动频谱特性的研究

为了实现库尔勒香梨粗皮果的无损判别与检测,采用脉冲激励法测试了香梨正常果和粗皮果的振动频谱特性,分析了两种品质香梨响应主频率的差异显著性,并通过对两品质香梨石细胞含量的统计测量以及对果皮和果肉显微结构观察,探讨了粗皮果与正常果的响应主频率产生差异的本质原因。结果表明,正常果和粗皮果的响应主频率分别为(687.5±13.1)Hz和(775±19.4)Hz,存在显著差异(p<0.05)。粗皮果具有较高的响应主频率,其本质原因是其果表皮层致密、木质化细胞数量较多、含水率较低且其果肉中有大量分布的石细胞(团)和较多的木质纤维。

转动设备振动频谱1N振源判断与处置

一、概述在现场振动故障检测诊断分析中,频谱分析是最常用、最重要的分析方法之一。当检测分析发现振动的频率与转机转速所对应的频率一致时,通常称为一倍频振动,写作1N。诊断振动故障,检测振动频率,进行频谱分析,会发现有很多频率特征,并对应着不同故障。例如,一般把频率带分为低频、中频和高频部分,低频部分对应于转子异常、基础松动;中频部分对应于轴承滚道表面损伤、水流激振;高频部分对应于金属疲劳、气流激振等。大量的振动案例说明,低频部分振动故障的比例是比较高的,尤其是1N振动,有数据表明,这类故障占到振动故障的30%以上。很多人看到振动频谱特征主要是1N,会简单地认为是转子不平衡,希望通过做动平衡进行解决。结果发现是错误的,有的能得到解决,有的效果不明显,还有的则是处理后效果明显,然而一段时间后会重复出现等。所以对频谱特征主要是1N的情况进行更加细致地分类分析研究,对于现场准确查找故障原因,少走弯路,及时解决问题具有现实意义。

利用振动频谱诊断泵内部故障

工农业生产及人民生活中常用的各种水泵、油泵设备在安装和检修时要从事轴承、密封圈、轴封、滑动面的磨损检查,轴弯曲校验,叶轮等内部零件的外观检查以及消耗品如油脂的更换,以保证泵的安全、可靠运行,从而满足生产和生活的需要.但是,在泵的运行过程中仍然可能出现某些异常情况,如振动,对此应迅速做出判断和处理.

振动频谱法在索力测试中的应用

介绍了振动法测定斜拉索张力的原理以及在某独塔斜拉桥索力测试中的应用,分析了影响索力测试精度的影响因素,提出了克服措施,实践表明振动频谱法测定斜拉索索为简便实用,测试精度高,结果可靠。

三相异步电机故障诊断的振动频谱分析研究

本文提出了电机电磁故障的振动分析方法，通过对气隙磁场及所产生的交变径向力的分析，得出电机正常运行的电磁振动频谱，以此作为基准找出故障频率，进而诊断故障．文中对典型故障进行了分析。

用振动频谱分析拖拉机传动系修理装配质量的研究

本文通过周振动频谱分析的方法，对拖拉机传动系修理后的后桥、变速箱总成中基础部件的装配质量进行了大量的性能测试。试验证明运用振动信号的技术手段，可做为拖拉机传动系的修理装配质量评定的依据。据此，研制了呵“ＪＺＪ－１”型振动检测仪，通过对拖拉机的现场反复检测，肯定了它在使用上的有效性。

基于振动频谱分析的刮板输送机减速器故障诊断

针对刮板输送机减速器故障问题,提出基于振动频谱分析的刮板输送机故障诊断研究。分析模糊专家系统,构建模糊关系矩阵,对减速器故障和现象进行模糊表达。以此通过发现存在的故障现象做出故障类型判断,提高刮板输送机故障诊断效率。实验验证了诊断系统效果,结果表明该分析方法能用于刮板输送机减速器的故障诊断。

振动频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承是转动设备中应用最为广泛的机械零件,是轴及其他旋转构件的重要支承,是最早采用专业化大批量生产的机械基础件之一,在日常的使用与维修中发现,轴承同时也是最容易产生故障的零件。