大型直流电动机滑动轴承故障原因分析与检修

轴承是电动机运转的重要部件,需要对其定期规范地进行维护与保养,否则非常容易出现故障,从而导致电机故障,造成不必要的经济损失。因此,在此背景下,分析了大型直流电动机滑动轴承出现故障的原因,并阐述了检修大型直流电动机滑动轴承故障的过程。在电动机使用过程中,如碰撞声或机械噪音等异常声音表明发动机存在机械故障,应停止并维修。经验丰富的维修人员可根据电动机发热程度判断电动机故障的大小。机械故障检查的范围包括:润滑和轴承更换;润滑和更换齿轮;对磁钢进行修补,并将其黏牢;修理并更换定子和铁芯;更换涂层和最终涂层;增加接头以减少轴向移动等。

自润滑滑动轴承典型故障分析及技术措施研究

当前,我国大部分大型同步励磁电机的轴承都是使用可调心的球面自适应轴承,它不仅可以承受重载,运行振动和噪声也很小,并且由于它本身具有可调心的能力,可以实现长期平稳运行。经过分析,我们发现轴瓦侧间隙的大小,合金材质、装配和使用不当都会对滑动轴承的故障和使用寿命有很大的影响。在低速重载的条件下,侧间隙可以适当增大,但在轴瓦包角范围内不允许进行修刮,因为这样会破坏轴瓦的轮廓,导致压力曲线不连续,导致压力突变,进而影响到轴承的承载能力。因此,重载条件建议增加高压顶油装置,在开机之前,在轴瓦下部增加高压顶起油,将转子与轴瓦分开,从而避免轴瓦磨损。

基于AO-VMD的往复压缩机故障特征提取方法

采用原始VMD方法对往复压缩机故障进行诊断时,往复压缩机易损部件的振动信号存在非平稳、非线性这一问题,为此,提出了一种使用天鹰算法(AO),以各分量样本熵的最小值作为适应度函数,对变分模态分解(VMD)进行优化分解的往复压缩机故障特征提取方法。首先,对往复压缩机滑动轴承的故障进行了分析,对其不同状态下的振动信号进行了分析处理;然后,先使用小波消噪对振动信号进行了消噪处理,再分别使用原始VMD和AO-VMD新型分解方法对其进行了处理,并得到了BLIMF分量;最后,计算两种分解方法中各分量的多尺度样本熵(MSE)值,对不同状态的多尺度样本熵值进行了对比分析,从而实现了对往复压缩机各类故障的诊断。研究结果表明:AO-VMD方法利用AO强大的快速搜索和开发能力后,故障分类性能明显优于原始VMD分解方法,各类故障信号多尺度样本熵值区分明显;其省时方面效果显著,基于遗传算法优化VMD方法分解耗时427 s,而AO-VMD方法仅需165 s,满足故障诊断分解方法要求。