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滚动轴承打滑蹭伤试验研究 预览
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作者 张庆 罗军 +3 位作者 陈超 曾昭洋 金前冲 徐进 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期64-69,76共7页
基于高速滚动轴承试验机对滚动轴承打滑蹭伤展开试验研究,获得不同工况参数下滚动轴承打滑蹭伤的临界转速;研究滚动轴承在打滑蹭伤临界转速下不同运行时间对滚动轴承磨损程度的影响,以及滚动轴承打滑蹭伤后,继续以更高转速运行对滚动轴... 基于高速滚动轴承试验机对滚动轴承打滑蹭伤展开试验研究,获得不同工况参数下滚动轴承打滑蹭伤的临界转速;研究滚动轴承在打滑蹭伤临界转速下不同运行时间对滚动轴承磨损程度的影响,以及滚动轴承打滑蹭伤后,继续以更高转速运行对滚动轴承磨损程度的影响。结果表明:滚动轴承发生打滑蹭伤瞬间伴随着摩擦扭矩、温度及振动加速度的同步突增,且其在润滑不充分及轻载工况下出现打滑蹭伤时的临界转速更低;滚动轴承在打滑蹭伤临界转速下运转时间越长,磨损越严重,这可能是由于打滑蹭伤破坏滚动轴承表面光洁度,使摩擦因数增大从而导致磨损速度加快;滚动轴承打滑蹭伤后,继续以更高转速运转时易出现二次淬火烧伤,大大降低轴承使用寿命。 展开更多
关键词 滚动轴承 高速滚动轴承试验机 打滑蹭伤 工况参数 二次淬火烧伤
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铁路机车车辆滚动轴承剩余寿命的研究
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作者 张宗峰 章建良 +3 位作者 周晴 高卫卫 张委袖 陈喜红 《机车电传动》 北大核心 2019年第1期134-136,共3页
介绍了我国铁路轨道车辆滚动轴承的使用数量、使用状况和寿命管理的一般原则,概述了滚动轴承疲劳寿命规律及发展历程,整理归纳机车车辆滚动轴承的故障损伤类型,图示了轴承寿命一般趋势以及各种寿命之间的关系;研究铁路轴承剩余寿命规律... 介绍了我国铁路轨道车辆滚动轴承的使用数量、使用状况和寿命管理的一般原则,概述了滚动轴承疲劳寿命规律及发展历程,整理归纳机车车辆滚动轴承的故障损伤类型,图示了轴承寿命一般趋势以及各种寿命之间的关系;研究铁路轴承剩余寿命规律,并计算批量轴承可利用工作能力总量及剩余寿命的运用风险,指出修复轴承与新造轴承的差异;计算了剩余寿命运用的经济价值,提出滚动轴承在阶段运用后,检测修复的可用性、可靠性和运用风险,建议对机车车辆滚动轴承寿命管理科学化及成本、风险的优化。 展开更多
关键词 机车车辆 滚动轴承 寿命管理 剩余寿命 疲劳寿命 检测修复
应力波技术在轧机机组机械故障诊断领域的应用研究 预览
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作者 李洪元 高帆 《自动化仪表》 CAS 2019年第7期60-63,共4页
针对轧机机组运行时转速不断变化、负载波动大的特点,提出使用应力波技术来消除外界的干扰因素,反映设备内部真实的故障情况。在介绍了应力波的来源和特点、应力波系统分析工具、轧机减速机常见故障类型以及故障频率获取方法之后,提出... 针对轧机机组运行时转速不断变化、负载波动大的特点,提出使用应力波技术来消除外界的干扰因素,反映设备内部真实的故障情况。在介绍了应力波的来源和特点、应力波系统分析工具、轧机减速机常见故障类型以及故障频率获取方法之后,提出了使用应力波技术诊断轧机机组机械故障时的基本流程。对于简单故障,使用系统故障知识库自动分析;对于复杂故障,使用人工分析和系统自动分析相结合的方式给出结论,并根据设备检修验证情况不断完善系统故障知识库。通过具体案例证明了应力波技术能够自动去除外界干扰,从复杂工况中提取出轧机机组设备真实的故障特征;也证明了应力波技术分析时采用的人机结合的分析方法,可以使最终的诊断结论更加准确。 展开更多
关键词 应力波 轧机减速机 滚动轴承 在线监测 故障诊断 自动分析
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铁道车辆用轴承及其技术动向
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作者 王滨盐 《国外机车车辆工艺》 2019年第3期1-5,共5页
文章在阐述车轴轴承及牵引电动机轴承等各种类型轴承不同特点的同时,对与高速化、小型轻量化、延长维修周期等车辆新概念相适应的轴承及润滑技术新动向进行了介绍。指出今后轴承及润滑剂等的使用条件越来越严苛,迫切要求进一步提高可靠... 文章在阐述车轴轴承及牵引电动机轴承等各种类型轴承不同特点的同时,对与高速化、小型轻量化、延长维修周期等车辆新概念相适应的轴承及润滑技术新动向进行了介绍。指出今后轴承及润滑剂等的使用条件越来越严苛,迫切要求进一步提高可靠性及综合性能。 展开更多
关键词 铁道车辆 滚动轴承 润滑技术 发展动向
压力可调式大型轴承轴向跳动测量仪 预览
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作者 孟艳艳 孙斌 +1 位作者 赵景周 时可可 《轴承》 北大核心 2019年第9期53-55,共3页
针对现有B205轴向跳动测量仪由于加装配重造成测量精度及测量效率低的问题,通过分析B205测量原理和手动压力机工作原理,设计了一种压力可调式轴向跳动测量仪,解决了被测轴承套圈端面受压不均衡的难题,提高了轴向跳动的测量精度,同时降... 针对现有B205轴向跳动测量仪由于加装配重造成测量精度及测量效率低的问题,通过分析B205测量原理和手动压力机工作原理,设计了一种压力可调式轴向跳动测量仪,解决了被测轴承套圈端面受压不均衡的难题,提高了轴向跳动的测量精度,同时降低了劳动强度。 展开更多
关键词 滚动轴承 大型轴承 轴向跳动 测量仪
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一种改进的小波分析和Hilbert包络的轴承故障 预览
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作者 伍建军 骆建彬 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第4期59-62,共4页
实现对滚动轴承的精确诊断,关键是选择调制性较好的特征频率区间并对所选区间的特征信号进行精细分析。针对这一问题,提出了基于改进后的小波分析和Hilbert包络普对滚动轴承的故障诊断。首先,对采集的故障轴承特征信号进行小波分解、降... 实现对滚动轴承的精确诊断,关键是选择调制性较好的特征频率区间并对所选区间的特征信号进行精细分析。针对这一问题,提出了基于改进后的小波分析和Hilbert包络普对滚动轴承的故障诊断。首先,对采集的故障轴承特征信号进行小波分解、降噪、重构,然后根据边带相关算法的基本思想在重构后的特征信号中得到滚动轴承特征信号的最佳调制信号区间,最后,对该区间内的特征信号用希尔伯特包络普进行包络分析,使其图形化呈现,并将其与正常轴承特征信号的包络图对比,由此判断是否出现故障。通过对SKF6203型滚动轴承的诊断,证明该诊断方法可以取得精确而又有效的诊断结果,为旋转类机械故障诊断分析提供了新思路。 展开更多
关键词 滚动轴承 小波变换 希尔伯特变换 故障诊断 边带算法
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KPCA和改进SVM在滚动轴承剩余寿命预测中的应用研究 预览
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作者 者娜 杨剑锋 +1 位作者 刘文彬 陈良超 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第11期1-4,8共5页
为解决支持向量机模型在预测滚动轴承剩余寿命时准确率不高的问题,对核主成分分析(Kernel Principal Com-ponent Analysis,KPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)在剩余寿命预测中的应用进行了研究。... 为解决支持向量机模型在预测滚动轴承剩余寿命时准确率不高的问题,对核主成分分析(Kernel Principal Com-ponent Analysis,KPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)在剩余寿命预测中的应用进行了研究。采用核主成分分析方法融合轴承振动信号时域、频域特征指标并提取第一主成分评估轴承性能退化情况,并将满足要求的多个KPCA主成分作为输入,建立KPCA-LSSVM模型来对轴承剩余寿命进行预测。采用轴承全寿命试验数据对该方法的有效性进行验证,结果表明,该方法提取的轴承性能退化评估指标能够更为全面地表征轴承性能退化情况,建立的KPCA-LSSVM模型可在滚动轴承剩余寿命预测工作中获得良好的预测效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 评估指标 核主成分分析 最小二乘支持向量机
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基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法 预览
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作者 张琛 赵荣珍 邓林峰 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期353-358,446,447共8页
为充分利用振动信号进行故障辨识,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵判据的滚动轴承故障诊断方法。首先,对滚动轴承的振动信号进行EEMD分解获得若干个本征模态函数(intrinsic mode... 为充分利用振动信号进行故障辨识,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵判据的滚动轴承故障诊断方法。首先,对滚动轴承的振动信号进行EEMD分解获得若干个本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),并根据一种IMF分量故障信息含量的评价指标(即峭度、均方差和欧氏距离)选出能够表征原始信号状态的分量进行信号重构;其次,利用奇异值分解技术对重构信号进行处理,结合信息熵算法求取其奇异值熵;最后,利用奇异值熵的大小判断滚动轴承的故障类别。用美国西储大学滚动轴承振动信号对所述方法进行验证的结果表明,相比传统的EMD奇异值熵故障诊断方法,本方法能够清晰的划分出滚动轴承不同工作状态的类别特征区间,而且具有更高的故障诊断精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 集合经验模态分解 奇异值熵 故障诊断
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滚动轴承故障程度评估方法研究 预览
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作者 党鹏飞 云项何 +1 位作者 乔留春 郭玉飞 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第11期13-15,共3页
滚动轴承是旋转机械的关键部件,轴承故障程度评估技术对于保证设备工作性能和可靠性具有重要的工程意义。针对轴承故障程度评估开展研究,提出了一种基于Lempel-Ziv复杂度和正交匹配追踪的故障程度评估方法。首先,利用正交匹配追踪算法,... 滚动轴承是旋转机械的关键部件,轴承故障程度评估技术对于保证设备工作性能和可靠性具有重要的工程意义。针对轴承故障程度评估开展研究,提出了一种基于Lempel-Ziv复杂度和正交匹配追踪的故障程度评估方法。首先,利用正交匹配追踪算法,对实测振动信号进行降噪处理。然后,以Lempel-Ziv复杂度作为轴承故障程度的评估指标。开展不同载荷条件下不同程度轴承内、外圈故障的评估试验,结果表明所提出的评估指标能够有效地在不同负载条件下对轴承故障程度进行评估,受噪声和载荷条件影响较小。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障程度评估 Lempel-Ziv复杂度 正交匹配追踪
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互补集合自适应最稀疏窄带分解及其应用 预览
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作者 陈君航 彭延峰 +2 位作者 李学军 韩清凯 李鸿光 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第20期31-37,共7页
自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)是在包含内禀模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)的过完备字典库中搜索信号的最稀疏解,将信号分解转化为优化问题,但在强噪声干扰时计算精度仍有待提高... 自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)是在包含内禀模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)的过完备字典库中搜索信号的最稀疏解,将信号分解转化为优化问题,但在强噪声干扰时计算精度仍有待提高。因此在结合了互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)算法,得到了新的互补集合自适应最稀疏窄带分解(Complementary Ensemble Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,CE-ASNBD)方法。此方法是加入成对符号相反的白噪声到目标信号,从而减小重构误差,在对滤波器参数的优化过程中实现信号的自适应分解。对仿真和实验数据的分析结果表明,该方法在抑制模态混淆、端点效应、性能、提高分量的正交性和准确性等方面要优于CEEMD和ASNBD方法,并能有效应用于滚动轴承故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 自适应最稀疏窄带分解 互补集合经验模态分解 局部窄带信号
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基于1DCNN的滚动轴承故障诊断方法 预览
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作者 王洋洋 唐建 +1 位作者 代菊英 黄叔展 《机械管理开发》 2019年第10期141-144,159,共5页
针对传统故障诊断方法在轴承故障诊断中的局限性,提出了基于一维卷积神经网络(1DCNN)的智能故障诊断方法。研究构造出一个1DCNN网络结构,该结构以轴承振动信号作为输入,实现了"端到端"的智能诊断。利用该网络结构对仿真信号... 针对传统故障诊断方法在轴承故障诊断中的局限性,提出了基于一维卷积神经网络(1DCNN)的智能故障诊断方法。研究构造出一个1DCNN网络结构,该结构以轴承振动信号作为输入,实现了"端到端"的智能诊断。利用该网络结构对仿真信号和实测信号都实现了很好的分类效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 1DCNN 故障诊断
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基于GWO-SVM算法的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 燕志星 王海瑞 吕维宗 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第10期806-810,共5页
为实现机械设备滚动轴承的实时监测和故障的准确诊断,基于支持向量机(SVM)进行故障分类,提出采用灰狼算法(GWO)优化SVM的惩罚系数c和核函数半径σ;通过小波包对数据进行特征提取;最后以优化的SVM完成故障诊断。实验结果表明:GWO-SVM算... 为实现机械设备滚动轴承的实时监测和故障的准确诊断,基于支持向量机(SVM)进行故障分类,提出采用灰狼算法(GWO)优化SVM的惩罚系数c和核函数半径σ;通过小波包对数据进行特征提取;最后以优化的SVM完成故障诊断。实验结果表明:GWO-SVM算法对故障识别的准确性明显提高。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 GWO-SVM算法 参数优化
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基于特征迁移学习的变工况下滚动轴承故障诊断方法
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作者 康守强 胡明武 +2 位作者 王玉静 谢金宝 V.I.Mikulovich 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期764-772,955共10页
针对滚动轴承尤其是变工况条件下很难或无法获取大量带标签的振动数据,以致诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)及多特征构造和迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用VMD对滚... 针对滚动轴承尤其是变工况条件下很难或无法获取大量带标签的振动数据,以致诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)及多特征构造和迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用VMD对滚动轴承各状态振动信号进行分解,得到一系列固有模态函数,对其构成的矩阵进行奇异值分解求奇异值及奇异值熵,再结合振动信号的时域、频域特征构造多特征集。同时引入半监督迁移成分分析方法(semisupervised transfer component analysis,SSTCA),并对其核函数进行多核构造,将不同工况样本特征共同映射到一个共享再生核Hilbert空间,进而提高数据类内紧凑性和类间区分性。采用最大均值差异嵌入法选择更有效的数据作为源域,将源域特征样本输入支持向量机(supportvectormachine,SVM)进行训练,测试映射后的目标域特征样本。实验表明,所提多核SSTCA-SVM方法与其他方法相比较,在变工况下滚动轴承多状态分类中具有更高准确率。 展开更多
关键词 变工况 滚动轴承 半监督迁移成分分析(SSTCA) 迁移学习 变分模态分解(VMD)
基于自动搜峰和shannon熵的车辆轴承多普勒畸变故障声信号校正研究 预览
14
作者 袁丛振 方宇 胡定玉 《计算机测量与控制》 2019年第4期36-40,共5页
针对传声器采集的运动声源信号存在多普勒畸变问题,提出一种基于自动搜峰和shannon熵的滚动轴承多普勒畸变故障声信号校正方法;首先对所采集的声音信号进行短时傅里叶(STFT)时频分析;然后利用自动搜峰方法进行瞬时频率估计,设置shannon... 针对传声器采集的运动声源信号存在多普勒畸变问题,提出一种基于自动搜峰和shannon熵的滚动轴承多普勒畸变故障声信号校正方法;首先对所采集的声音信号进行短时傅里叶(STFT)时频分析;然后利用自动搜峰方法进行瞬时频率估计,设置shannon熵来提高瞬时频率估计精度,并得到拟合的瞬时频率曲线,进而得到信号重采样时间点;最后对原信号进行时域重采样,从而使畸变信号得以矫正;通过仿真和动态滚动轴承内外圈故障声信号的实验验证了此种方法的可行性。 展开更多
关键词 畸变 自动搜峰 shannon熵 滚动轴承 瞬时频率估计
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尺寸稳定处理时8Cr4Mo4V轴承钢的相变及其对尺寸变化的影响 预览
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作者 王松 夏云志 +2 位作者 于兴福 赵开礼 马欣新 《轴承》 北大核心 2019年第3期48-51,共4页
对8Cr4Mo4V轴承钢试样进行尺寸稳定处理,用扫描电镜观察不同阶段的组织,并测定热膨胀系数和升温期间的热流变化,分析相变的温度区间及其对尺寸变化的影响。结果表明:稳定处理过程中马氏体回火使尺寸减小,残余奥氏体转变使尺寸增大,马氏... 对8Cr4Mo4V轴承钢试样进行尺寸稳定处理,用扫描电镜观察不同阶段的组织,并测定热膨胀系数和升温期间的热流变化,分析相变的温度区间及其对尺寸变化的影响。结果表明:稳定处理过程中马氏体回火使尺寸减小,残余奥氏体转变使尺寸增大,马氏体分解使尺寸减小。一次稳定处理时,轴承钢中马氏体回火及马氏体分解占主导,导致尺寸减小;二次稳定处理时,残余奥氏体转变占主导,导致尺寸增大;三次稳定处理后,尺寸变化量较小,尺寸基本稳定。 展开更多
关键词 滚动轴承 8Cr4Mo4V钢 尺寸稳定处理 相变温度 尺寸变化
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基于共振稀疏分解与谱峭度的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 赵见龙 张永超 +2 位作者 王立夫 孙鲁杰 于智伟 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期111-115,共5页
针对滚动轴承微弱故障特征提取困难,提出了基于共振稀疏分解与谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法,根据滚动轴承故障振动信号中转频及谐波成分与周期性冲击成分的品质因子不同进行共振稀疏分解,得到包含转频及谐波等成分的高共振分量和... 针对滚动轴承微弱故障特征提取困难,提出了基于共振稀疏分解与谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法,根据滚动轴承故障振动信号中转频及谐波成分与周期性冲击成分的品质因子不同进行共振稀疏分解,得到包含转频及谐波等成分的高共振分量和包含故障特征的低共振分量,对低共振分量进行快速峭度图分析,得到包含故障特征的周期性冲击成分的频带范围,利用带通滤波器进行滤波,最后对滤波信号进行希尔伯特包络谱分析,提取出滚动轴承故障特征频率。实验结果表明该方法能有效地提取出表征滚动轴承故障特征的周期性冲击成分,剔除干扰成分,突出故障特征频率谱线,正确识别出滚动轴承的故障状态。 展开更多
关键词 滚动轴承 特征提取 故障诊断 共振稀疏分解 谱峭度
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蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类 预览
17
作者 覃爱淞 吕运容 +2 位作者 张清华 胡勤 孙国玺 《计算机测量与控制》 2019年第5期53-57,共5页
针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法--蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障诊断分类模型;首先采用滚动轴承振动信号的5种代表性时域无量纲指标... 针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法--蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障诊断分类模型;首先采用滚动轴承振动信号的5种代表性时域无量纲指标作为诊断模型输入特征,然后,利用蝙蝠算法的全局寻优能力对ELM模型的参数进行优化,获取最优输入权重和隐含层偏置的ELM分类模型,最后采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集验证算法诊断效果;实验结果表明:该方法可以有效地对滚动轴承不同故障状态进行识别,与BP神经网络、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)方法比较,所提出的方法能够提高故障诊断准确率,达到99.17%。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 极限学习机 无量纲指标 滚动轴承 故障诊断
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基于有向无环图相关向量机的捣固车滚动轴承故障诊断 预览
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作者 张晓丹 李瑞红 赵利辉 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第10期822-827,861共7页
针对捣固车滚动轴承振动故障信号的非线性和非平稳性特点,提出将总体经验模态分解(EEMD)故障特征提取方式和有向无环图相关向量机(DAG-RVM)相结合的故障诊断方法。采用EEMD处理滚动轴承振动信号后得到很多固有模态函数(IMF),并将IMF能... 针对捣固车滚动轴承振动故障信号的非线性和非平稳性特点,提出将总体经验模态分解(EEMD)故障特征提取方式和有向无环图相关向量机(DAG-RVM)相结合的故障诊断方法。采用EEMD处理滚动轴承振动信号后得到很多固有模态函数(IMF),并将IMF能量作为特征向量输入DAG-RVM诊断器中识别。此模型与支持向量机(SVM)比较,体现出RVM在故障诊断中的优势。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 振动故障 特征提取 有向无环图 相关向量机 EEMD IMF
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经验模态分解与核马氏距离的滚动轴承性能退化评估
19
作者 熊国良 毛志德 +1 位作者 张龙 成俊良 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期96-100,104共6页
为了准确识别滚动轴承退化状态,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和核马氏距离的滚动轴承性能退化评估方法。该方法通过EMD分解得到各阶IMF分量的标准偏差提取信号的特征信息,以样本的标准偏差向量作为样本的特征向量,将无故障样本的特... 为了准确识别滚动轴承退化状态,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和核马氏距离的滚动轴承性能退化评估方法。该方法通过EMD分解得到各阶IMF分量的标准偏差提取信号的特征信息,以样本的标准偏差向量作为样本的特征向量,将无故障样本的特征向量和待测样本特征向量设为样本集,通过衡量样本集和待测样本之间的核马氏距离来评估滚动轴承的性能退化程度。通过对轴承不同故障程度数据以及对轴承全寿命实验数据的分析验证了该评估模型的可行性,所提出方法能够准确反映故障程度的加深并持续跟踪故障发展趋势。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 核马氏距离 性能退化评估 滚动轴承
基于LabVIEW的矿井主通风机滚动轴承监测系统设计
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作者 赵见龙 张永超 《煤矿机械》 北大核心 2019年第7期159-162,共4页
针对矿井主通风机滚动轴承实时状态监测和故障诊断困难的问题,以LabVIEW作为软件开发平台建立了一套适用于矿井主通风机滚动轴承的监测系统,通过对滚动轴承振动信号实时采集、显示、存储和分析,实现了对滚动轴承工作状态实时监测,通过... 针对矿井主通风机滚动轴承实时状态监测和故障诊断困难的问题,以LabVIEW作为软件开发平台建立了一套适用于矿井主通风机滚动轴承的监测系统,通过对滚动轴承振动信号实时采集、显示、存储和分析,实现了对滚动轴承工作状态实时监测,通过引入特征提取模块,突出了表征故障特征的周期性冲击成分,并将其输入到故障诊断模块实现滚动轴承故障的分类,提高了故障分类的准确率。该系统适应于复杂工作环境下的矿井主通风机,能够准确识别出滚动轴承的工作状态,为矿井主通风机安全运行提供重要保障。 展开更多
关键词 矿井主通风机 滚动轴承 LABVIEW 状态监测 故障诊断
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