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振动分析指南

维护的主要目标很简单：提升设备性能并增加利润。为了实现这些目标，团队必须专注于提高资产的可靠性和可用性，从而减少停机时间。其中最有效的方法之一就是监测机器状态。状态监测可以帮助我们评估每一项资产，提供关于其运行行为和当前状态的重要信息。最常用且高效的监测技术就是振动分析。它常用于识别旋转设备的早期磨损迹象，并预测可能的故障。通过持续监测振动水平，工程师可以察觉设备是否开始出现故障的迹象。这使得他们可以在故障发生前采取行动，从而防止昂贵的停机和损坏。

  • 2025-01-13
  • 阅读348

最简单的机泵振动频谱典型特征图例

作者看过一些振动频谱分析的资料，大多写的较为复杂，其实对化工现场的普通机泵的振动监测，频谱分析，记住以下这些典型图谱，对照分析，一般就够用了。

  • 2025-01-25
  • 阅读1229

旋转机械故障模式及机理

旋转机械故障模式及机理

  • 2025-01-13
  • 阅读314

旋转机械振动监测案例研究

旋转机械是指通过旋转运动来完成工作任务的机械设备，如汽轮机、压缩机、电机、发电机、泵、水轮机等，其发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅域、频域和时域反映了机器的故障信息。

  • 2025-01-13
  • 阅读362

上海交大刘成良、覃程锦团队论文/融合残差去噪和多尺度注意力的加权域自适应TBM主轴承故障诊断模型

主轴承被称为掘进机“心脏”，其精确状态监测和故障诊断是保证TBM刀盘驱动安全高效的前提。在隧道掘进机强噪声和跨工况条件下，传统的信号分解和机器学习方法难以提取微弱的故障特征并实现较高的故障分类精度，泛化性能仍有较大提升空间。

  • 2025-01-13
  • 阅读376

西北工业大学姜洪开教授团队论文/自适应多尺度小波引导的周期稀疏表示法用于轴承初期故障特征提取

轴承是机床、汽车和发动机等现代机械设备的重要组成部分。一旦轴承出现故障，这些设备的安全就会受到威胁。因此，轴承故障诊断，尤其是初期故障的检测至关重要。它可以及时确定轴承的运行状态和故障类型，以便及时采取维护和修理措施，提高设备的运行安全性和可靠性。然而，在极其复杂的运行条件下，轴承故障在萌芽阶段产生的脉冲信号往往很弱。这些微弱的信号往往会被严重的噪声和谐波干扰所掩盖。因此，有效提取初期故障特征已成为轴承故障领域的一个挑战性问题和热门研究领域。

  • 2025-01-13
  • 阅读498

PSEP基于平稳特征的协整堆叠式自动编码器模型用于非平稳过程监测

在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。

  • 2025-01-11
  • 阅读548

IJMMMLF精炼过程钢水温度预测的可解释机器学习模型

钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算

  • 2025-01-11
  • 阅读485