基于WSN的旋转机械设备故障时频监测方法

由于旋转机械设备结构和振源较为复杂,以单一故障经验设置的阈值无法准确分解多模态故障,为提升故障监测效果,提出基于WSN的旋转机械设备故障时频监测方法。引入集合经验模态分解故障时频信号,分解不同时刻的振动信号,计算IMF分量的能量,结合归一化能量指标和IMF矩阵奇异谱熵指标,完成旋转机械设备故障时频信号分解。根据特征分解结果,运用训练后免疫RBF神经网络监测旋转机械设备故障。实验结果表明,该方法能够缩短监测时间、提高故障监测准确率。

旋转机械设备中滚动轴承故障诊断技术研究

旋转机械设备是工业领域的重要组成部分,滚动轴承是其中的核心组件之一,滚动轴承的运行情况直接影响着整台设备的运行性能与安全。在装备大型化,高速化,智能化的今天,如何对滚动轴承可靠性进行有效监控与维修已成为一个关键问题,对旋转机械设备中滚动轴承故障诊断技术进行深入研究具有重要意义。在本文中,我们将会详细地分析常见旋转机械设备中滚动轴承故障,分析其在生产中的作用,并分析一些关键的滚动轴承故障诊断技术,希望能够为相关人员提供参考,并且对今后旋转机械设备中滚动轴承故障诊断的发展进行了一定的预测,希望能够给有关方面的研究与实践提供一些有意义的借鉴。

邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用

旋转机械应用过程中极易出现内环故障、外环故障、滚动体故障的情况,而这也直接影响机械部件的使用寿命;为准确诊断设备元件的故障行为,达到延长旋转机械设备寿命水平的目的,针对邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用展开研究;求解邻域知识图算法的函数表达式,并以此为基础,完成对故障数据的推荐,再通过预处理的方式,实现对旋转机械设备故障数据的深度挖掘;融合关键故障数据,并对其进行降维处理,根据核特征定义条件,完善具体的故障诊断流程,完成基于邻域知识图算法的旋转机械设备故障诊断算法的设计;实验结果表明,上述方法的应用,可将内环故障、外环故障、滚动体故障三种故障表现行为的诊断准确率均提升至90%以上,可以达到延长旋转机械设备使用寿命的目的。

旋转机械设备滚动轴承故障诊断技术研究

为准确掌握设备故障信息,采用振动分析法实现旋转机械设备滚动轴承的故障诊断。首先进行振动状态监测,然后运用频谱、时域波形、包络解调等工具进行分析,最后得出诊断结论并给出检维修建议。以石油工业中的减三及二中泵为例,对其进行故障诊断分析。研究结果表明:该方法能有效降低设备维护成本5%~10%,节约计划维护时间20%~50%,提升设备运行时间10%~20%,可为现场预知性维检修提供有效指导和帮助,具有一定实用价值。

基于改进PSO-模糊神经网络旋转机械设备故障诊断研究

对旋转机械设备故障进行准确预测最主要的是要提高评价模型的性能,模糊神经网络具有很好的泛化能力和学习能力,但易陷入局部最优解,不能得到最优的故障类型。利用改进的粒子群算法对模糊神经网络的惯性权重和隶属度参数进行优化,极大地提高了模糊神经网络的性能,在旋转机械故障诊断和预测中发挥了极为重要作用。

一种利用多种特征信息的旋转机械设备状态评估方法

对旋转机械设备进行状态评估具有重要的科学理论意义和工程应用价值;然而,强背景噪声干扰和特征指标适应范围的局限性大大增加了评估的难度。首先提出了一种基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法,利用该方法增强振动信号的微弱特征;然后提取振动信号及其包络解调信号的几种典型特征指标;最后利用自组织神经网络和小波包实现特征映射和状态趋势信息提取,构建一种能够真实反映设备不同运行阶段内在性能变化的状态评估指标。设计了船载天线传动机构加速疲劳实验系统,验证了上述方法的有效性。

旋转机械设备状态监测技术应用

工业领域中旋转机械的应用十分广泛,离心泵、发动机、电动机、汽轮机、压缩机等均属于大型旋转机械,而且在石化、冶金、核能以及煤炭、电力等行业中,旋转机械还是关键设备。随着机械工业的不断发展,机械设备越来越体现出轻型化、大型化、自动化、重载化的特点,而设备监测技术在降低机械设备故障率方面有着不容忽视的作用。本文就针对旋转机械设备的状态监测技术展开讨论。

基于同步压缩小波变换的旋转机械设备故障诊断

旋转机械设备是能源、化工和国防等各个行业的关键设备,及时诊断出机械设备发生的各种故障,是保障设备连续、安全、高效运行的重要手段。首先,阐述了时频分析方法在旋转机械设备故障诊断领域中的意义,并介绍了同步压缩小波变换的基本原理与算法。在此基础上,针对旋转机械设备运行中产生的非稳态、非线性故障信号,提出了一种基于同步压缩小波变换的旋转机械设备故障诊断方法。最后,应用本特利转子故障模拟试验台对该方法进行了验证。对具有非线性、非平稳特征的无噪和带噪振动信号进行特征提取的结果表明,基于同步压缩小波变换的旋转机械故障诊断方法是有效的,具有较大的应用潜力与价值。

旋转机械设备在线监测报警值及故障诊断逻辑设定

钢铁厂的旋转机械设备往往具有转速低、负载大、变转速等特点,其振动监测的报警值不能完全按照ISO1816-3的标准进行设定。根据振动标准及离线监测诊断实践经验,针对钢铁厂中几大类关键旋转机械设备,设定了振动监测报警值及在线监测故障诊断逻辑。

旋转机械设备故障诊断与预知维修技术及CSI专家诊断系统的应用

旋转机械设备故障诊断与预知维修技术及ＣＳＩ专家诊断系统的应用镇海发电厂黄叶明１旋转机械设备故障诊断与预知维修技术１．１当前大多数火力发电厂的主要旋转机械都装有传感器以监测其振动、温度、压力及其他过程参数，并当这些参数超过定值时就动作停机。这种监测方式...

旋转机械设备振动监测诊断技术应用研究

现阶段,技术水平不断提高,旋转设备在生产活动中占据重要位置,设备结构逐渐复杂,产生故障的概率也在不断提升,因此故障检测技术要求也在增加。在机械振动信号分析过程中,故障的特征以及部位判断需要利用信号数据信息,提高故障检测准确性,其也是旋转机械故障诊断的重要措施,对诊断技术有效应用作用重大。本文通过对旋转机械设备振动监测诊断技术应用进行分析,结合振动故障出现的形式,使用振动监测技术,探讨在机械故障诊断重大的具体化应用。

大型旋转机械的守护神——QPB-Ⅰ型智能型便携式设备诊断仪

QPB—Ⅰ把最先进的电子技术．信号处理技术和设备诊断技术融合为一体，是新一代旋转机械设备的诊断工具。该仪器具有自动判断检测信号质量好坏的功能，它不仅可以同时检测重要的有量纲特征参数和无量纲特征参数，而且还可以将国际标准（ISO）或国标（GB）以及相对基准事先输入仪器内，随时将所检测的有量纲特征参数与这些标准进行比较，方便地判断设备状态。

CSI 2130振动分析仪在旋转机械故障诊断中的应用

振动值异常是大型旋转机械常见故障,振动故障诊断对于机组的长期稳定运行尤为重要。本文借助CSI 2130振动分析仪对内蒙古国华准格尔发电有限责任公司发生的2起典型辅机振动异常故障进行分析,运用故障诊断技术理论并结合工作经验,确定振动异常的原因分别为泵的出口逆止门不严密及刚度不同而引起的不同共振,对此分别及时采取了更换出口逆止门及对给水泵的润滑油管道加装补偿器的措施,消除了设备隐患。事实证明,CSI2130振动分析仪在振动故障诊断分析中效果明显,可为实施状态检修和优化检修提供服务。

设备状态在线监测平台在旋转型机械中的应用

结合工业互联网、信号分析等技术在设备状态在线监测领域的应用,针对钢铁企业生产工艺流程复杂,旋转型机械设备结构复杂、连续运行时间长、存在检维修困难等问题,重点阐述基于设备运行数据、算法模型及人工诊断专家提前预知设备故障的在线监测及专家诊断平台的应用实践,通过应用总结,进一步明确了监控故障劣化趋势、预测性维修可有效延长设备使用寿命,实现企业效益最大化,取得良好的经济效益。

基于SVDI的变工况旋转机械故障诊断方法

旋转机械设备变工况特点导致振动特征不稳定,给故障诊断带来很大困难这一问题。提出一种基于奇异值分解插值(Singular Value Decomposition Interpolation,SVDI)的变工况故障诊断方法,构建离散工况下的振动信号样本,通过奇异值分解将样本特征矩阵分解为奇异向量、旋转矩阵和特征均值,分别对奇异向量、旋转矩阵和特征均值进行插值,再重构实测工况下的特征矩阵,最后通过特征约简、模式识别方法进行故障诊断。该方法可在没有完备样本库的条件下估计出一定范围内任意工况的振动特征,能解决旋转机械设备变工况条件下的故障诊断难题。多种转速下的齿轮箱故障诊断实例证明了该方法的有效性。

旋转机械故障诊断仪的设计与实现

旋转机械故障诊断仪是一款集振动信号采集、存储、分析为一体的综合监测诊断仪器。主要用于测量、分析和诊断旋转机械设备,对旋转机械设备(包括轴承齿轮)作大量的分析和故障诊断。是一种借助定期对旋转机械运行时振动信号的监测和分析来评估机器的状态并诊断机器故障的仪器。该文依据设备配置的现状,研究设计出一套旋转机械故障诊断仪,达到预先发现设备隐患的目的。

一种旋转机械振动数据采集及分析预处理方法

针对旋转机械振动数据采集以及分析预处理问题,给出了一种基于LabVIEW的数据采集以及分析预处理方法,该方法利用NI CompactRIO设备构建硬件环境,利用LabVIEW实现数据采集与数据分析预处理,能够实现旋转机械设备振动数据的采集与数据分析的预处理,并通过TCP/IP通信为振动分析与故障诊断系统提供振动分析所需数据。最后通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。

旋转机械振动频谱中二倍频分量高故障分析及处理

以内蒙古国华准格尔发电有限责任公司发生的2次旋转机械设备振动故障为例,通过对其振动频谱图中出现的二倍频分量进行分析,找到了设备发生振动的原因为旋转机械设备轴系存在严重不对中、联轴器弹性块磨损严重及设备存在共振。对此采取了对联轴器进行对轮找正、更换联轴器弹性块以及加固钢结构框架等措施,消除了机组事故隐患,机组恢复正常运行。

旋转机械状态监测和故障诊断

通过监测旋转机械设备的振动、温度等物理量的变化，及时掌握设备的工作状态，从而指导设备工程师对设备运行的状态“心中有数”，做到故障提前发现、及时维修，“防患于未然”，提高了设备运行的可靠性。对于精密加工设备，也可配置状态监测系统，当工件或刀具振动异常时，及时提示，保证工件的加工精度，减小报废率。

凌华科技 旋转设备监测入门套件

凌华科技发布最新旋转设备监测入门套件Rotary Machine Condition Monitoring Starter Kit，是针对旋转机械设备所设计的24小时临测解决方案。入门套件包含高精度4通道24位USB接口动态信号采集模块、Phoenix GM Lite旋转机械设备监测记录分析软件、易于安装的磁性底座加速规，及加速规电缆线，从硬件、软件到配件一应俱全，并同时具备测试精确度及使用便利性，