基于数学运算的纸机轴承检测方法设计

为实现针对造纸机轴承的自动化检测,维持造纸工艺流程的稳定运行,基于纸机轴承接触角、流动体数量以及滚动体直径等参数建立轴承故障特征频率分析模型,并采用二次迭代的方法对常规模态分解算法进行优化,进而对轴承故障特征频率分析模型进行求解,最终输出轴承故障的Hilbert谱图。为验证模型与算法的可行性,采用加速度传感器采集轴承的振动信号并对信号数据加以分析。试验结果显示,二次迭代模态分解算法能够有效识别出纸张轴承在运行过程中的频率异常状态,识别精度显著优于常规模态分解算法,有助于提高造纸企业对纸机轴承故障检测的准确率。

基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究

针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络(BI-TCP-CNN)的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在输入数据方面进行创新,将轴承振动信号分别转化为对应的格拉姆角场(GAF)矩阵与欧式距离矩阵,并将二者成对组成的二维矩阵作为网络的输入;其次,利用双通道并行的浅层卷积神经网络提取信号中的不同特征并进行融合,在提高特征完备表达的同时大幅降低了模型的参数量。在凯斯西储大学(CWRU)数据集与实验室搭建的故障诊断实物平台上进行的实物验证结果表明,该方法在CWRU数据集以及实物平台上的故障识别精度均在99.2%以上,可很好地实现对纸机轴承的故障诊断。

一种在线修复纸机轴承的方法

介绍了几个典型的在线修复纸机轴承的成功案例。实践证明,此方法可在造纸厂推广应用。

纸机轴承座进水甩油的原因分析及改进措施

普通的轴承座多为迷宫圈式的防水结构,但其防水和防甩油效果一般,较适合在干燥的环境使用,不适合在纸机湿部使用。对此,可以通过在轴承座内侧加装防护罩解决该问题。改进后的纸机湿部轴承座不容易进水和甩油,极大地延长了纸机湿部辊件轴承的使用寿命。