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电动机噪声:如何识别原因并实施解决方案

确定电动机噪声的来源通常比解决问题更具挑战性。然而,采用系统的调查方法可以缩小可能的原因,从而使问题更容易解决——有一个前提。如果噪声源自电动机设计本身(例如制造缺陷或异常),那么解决方案可能是不切实际或无法实现的。考虑到这一点,我们将回顾电动机噪声的主要来源——磁噪声、机械噪声和风噪声——以及它们的成因和减少或消除它们的方法。

  • 2025-02-12
  • 阅读300

频率切片图谱模型及其在轴承故障特征提取中的应用

复杂的电气设备在恶劣环境中会对轴承等关键零部件的健康造成重大威胁。微弱特征往往隐藏在诸多干扰之中,这给机械零部件的故障特征提取带来很大的困难。本文提出一种基于频率切片的图谱模型(Frequency Slice Graph Spectrum Model, FSGS Model),意在从提升的数据维度中搜寻契合轴承故障的特征信息。首先,以时频域中的频率切片组为图结构顶点,构造拉普拉斯矩阵。在保留时域特征的基础上,挖掘了故障特征在频谱中的联系。其次,建立了时频图傅里叶聚类。通过二叉树结构对聚类谱的阶数进行塔式分解并重构,提供了不同阶数组合。为了增加识别准确度,采用了谐波谱峭度(HSK)选择最优重构图谱带。通过构造仿真信号验证了该方法的可行性,并且应用于轴承内圈、外圈的故障诊断。与其它常用技术的比较验证了该方法的有效性。

  • 2025-02-12
  • 阅读363

全球人工智能投资报告—投资总额创纪录

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  • 2025-02-12
  • 阅读277

【RSER】工业过程的能源消耗和碳排放预测:现状、挑战和前景

工业过程消耗大量能源并排放大量二氧化碳。借助准确的能源消耗和碳排放预测,工业企业将更容易实现清洁生产,优化能源结构,通过更深入地控制生产情况来降低生产成本和碳排放。由于机器学习建模方法的过度饱和,预测模型在提高准确性和提取数据特征方面面临困难。引入深度学习方法来解决这些问题,然而,数据传输中关键参数和异常的不准确测量加剧了工业大数据的不确定性。这使得基于机器学习的预测模型表现出很强的不确定性和较差的泛化能力。因此,提高当前工业能耗和碳排放预测模型在不同工业情景下的准确性非常困难。本文总结了近年来工业过程能耗和碳减排预测的研究。结合当前工业过程的实际问题,本文总结了三种预测模型:(i)基于深度学习和模型不确定性相结合的多步预测模型,(i)结合机制和数据驱动方法的预测模型,以及(ii)基于智能算法的预测模型。这些模型将成为未来建立通用工业过程能耗和碳排放预测模型的新途径。关键词:系统集成与分析、碳排放、节能减排、深度学习、人工智能

  • 2024-10-09
  • 阅读464

双馈风力发电机转轴微动磨损原因分析及预防措施

摘 要?针对双馈风力发电机转轴微动磨损故障,从发电机的振动,转轴与轴承内圈的配合以及材料性能等方面进行分析,认为轴承原始游隙过小,轴承过盈量偏小,机组振动偏大以及摩擦副材料性能不足是导致转轴呈蜂窝状损伤形貌的原因。通过增大转轴与轴承内圈间的过盈量和轴承原始游隙,减小振动,在接触副涂抹防蠕动膏的措施,有效解决了转轴微动磨损问题,保障了风力发电机的可靠运行。关键词?滚动轴承;风力发电机组;微动磨损;过盈配合;振动;径向游隙

  • 2024-11-01
  • 阅读231

振动频谱分析技术应用于轴承故障

在振动领域,人们普遍认为轴承的剥落过程分为四个阶段:从第一个微观迹象到严重损坏的轴承。有些人将过程分为四个以上的阶段,并且增量更细,但过程仍然是相同的。

  • 2024-11-01
  • 阅读177

故障与诊断:齿轮箱故障简易诊断方法详解

由于齿轮箱结构复杂,频率成分多,齿轮箱简易振动诊断方法一般应具备时域分析和频谱分析两种测试处理和分析手段,并在长期定时定点检测的基础上进行。齿轮箱简易诊断方法一般由振动测试参数和简易诊断仪器选择、结构分析、测点选择、测试时间间隔选择、建立特征参数档案、判断标准选择和制定、定时或调整时间间隔进行振动测试、趋势分析、仪器定期标定九个部分组成。

  • 2024-11-05
  • 阅读342

轴承滚动循环疲劳建模的多尺度概述

滚动轴承是汽车工业、 涡轮机和精密机械的基础部件, 其是不同机构和组件的组成部分。轴承用于传递载荷和运动, 同时为机械零件提供结构支承。轴承由与机械零件配合的外圈、 内圈和多个滚动体组成。根据滚子类型(即圆柱滚子、 球面滚子、 圆锥滚子)对轴承进行分类, 并可根据载荷和润滑要求进行使用。在高速涡轮机、 精密机械、 汽车和航空航天工业中, 轴承在使用过程中承受高交变载荷。轴承在数亿次应力循环的非比例加载下运转。轴承材料在滚动接触疲劳(RCF)下的响应取决于许多因素, 即接触应力、 摩擦系数、 残余应力、 碳化物体积分数、 夹杂物和轴承材料显微组织。在运转过程中, 随着应力循环的进行, 次表面区域的显微组织、 微观织构、 残余压应力和局部硬度发生变化, 使RCF现象更加复杂和不均匀。此外, 非金属夹杂物、 表面缺陷、 滑移和乏油润滑状态会进一步导致轴承使用寿命的离散性和不确定性。

  • 2024-11-01
  • 阅读211
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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华为数字化转型之道

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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