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齿轮振动故障症状特征分析与解决处理方法

1、正常状态频谱显示1X和2X转速频率和齿轮啮合频率GMF。 2、齿轮啮合频率GMF通常伴有旋转转速频率边带。 3、所有的振动尖峰的幅值都较低,没有自振频率。

  • 2024-05-07
  • 阅读253

15种常见的振动故障及其特征频谱

本文整理了十五种常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡,不对中,偏心转子,弯曲轴,机械松动,转子摩擦,共振,皮带和皮带轮,流体动力激振,拍振,偏心转子,电机,齿轮故障,滚动轴承,滑动轴承。

  • 2024-05-07
  • 阅读381

机械故障诊断的报警规则及标准

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  • 2024-05-07
  • 阅读271

基于数字孪生的装备故障预测与健康管理

随着工业技术以及新一代信息技术的迅速发展,石油、化工、电力、游乐、新能源汽车等各领域的装备日趋复杂,装备的集成化智能化程度不断提高。伴随着复杂装备的发展,其设计、制造、测试、运行维护等全寿命周期成本大幅度增加。

  • 2024-05-07
  • 阅读283

工业智能化的核心:故障预测与健康管理(PHM)

通过大数据分析能够有效发现问题间的关联性,但对于挖掘问题之间的因果性却相对乏力,而后者恰恰是工业领域实现智能化转型的关键。要实现对于问题因果性的挖掘,就需要结合工业机理知识,在深入了解系统结构和运行逻辑的基础上进行分析及预测。具体到应用的关键点,最核心的一部分是故障预测与健康管理(PHM)。

  • 2024-05-07
  • 阅读246

基于加速退化试验的滚珠丝杠副统计分析

为有效地获取滚珠丝杠副精度寿命特征, 利用滚珠丝杠副磨损特征建立加速退化模型, 并且根据设计的试验装置和试验过程的摩擦力矩值变化情况, 采用参数估计方法进行退化数据的统计分析, 获得不同应力水平下的滚珠丝杠副加速退化参数模型。

  • 2024-05-07
  • 阅读271

基于声振数据融合的轴承故障诊断1D-CNN算法

通过加速度计和传声器采集数据,实现更准确、鲁棒的轴承故障诊断。该方法从原始振动信号和声学信号中提取特征,并利用基于1d - cnn的网络进行融合。在十组轴承上获得的大量实验结果用于评估所提出方法的性能。通过分析不同信噪比下的损失函数和准确率,经验发现该方法比基于单模态传感器的算法具有更高的诊断准确率。此外,还进行了可视化分析,探讨了所提出的基于1d - cnn的方法的内部机制。

  • 2024-05-07
  • 阅读651

西交赵志斌论文推荐-旋转机械智能诊断的深度学习算法

本文详细评估了深度学习(DL)模型在旋转机械智能诊断中的应用,旨在通过深度学习技术改善旋转机械故障的诊断准确性和可靠性。作者通过分析不同数据集和超参数推荐使用的问题,并且因公开源代码的缺乏导致不公平的比较和效果提升无效,进行了综合性评价。通过使用四种模型(多层感知器MLP、自动编码器AE、卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)和七个数据集进行基准研究,旨在为旋转机械的智能诊断提供一个基准研究。

  • 2024-05-06
  • 阅读1108
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