基于拉普拉斯权重的低速重载设备声发射信号趋势分析

利用声发射技术对低速重载设备进行状态监测是目前较为常用的手段之一。但由于声发射信号的特征量众多,且各个特征量对故障的敏感程度不同,因此,在设备状态趋势分析中选择合适的特征量来反映设备的劣化趋势则显得尤为重要。提出了基于拉普拉斯权重的低速重载设备声发射信号趋势分析方法。根据拉普拉斯映射原理,利用样本间的聚类特性,对声发射的各个特征量的重要性进行排序分析,并以此作为权重系数,将原来的多个特征量融合得到一个综合特征LA。该特征不仅能反映出声发射产生的物理过程,又能突出关键特征量的作用。利用高炉皮带轴承的实测数据进行验证,实验结果表明,新方法能有效地刻画低速重载轴承的劣化趋势,综合特征LA对轴承的故障严重程度较敏感。

基于随机共振理论的低速重载设备故障诊断

基于随机共振理论,结合包络解调分析研究微弱低频幅值调制信号的增强与提取,并应用于低速重载设备的故障诊断.运用信号自含噪声或外加噪声,通过变步长数值算法和调节非线性双稳系统结构参数,来实现微弱低频幅值调制信号的随机共振现象.模拟调幅信号和实测低速重载齿轮箱振动信号的分析结果,证实了本文提出的方法在检测微弱低频幅值调制信号上,明显优于传统的FFT谱分析和包络解调方法.

低粘油在低速重载设备上的应用

鞍钢第二初轧厂于1990年7月开始在1600t剪切机上将N320中极压工业齿轮油改用N150低粘节能齿轮油,两个月后打开减速机检查齿轮的磨损情况发现:(1)齿面有不规则的厚约0.2～0.3mm片状金属剥落,在节线附近有一条微点蚀带,经分析认为。