液力耦合器直连故障的原因分析.pdfVIP

维普资讯 诊断技术 技术交流 文章编号 ：1671—0711(2008)03—0055—03 液力耦合器直连故障的原因分析 闰志勇 (湖北大峪口化工有限责任公司，湖北 钟祥 431910) 摘 要：结合设备结构以及振动频谱，分析液力耦合器直连故障的根本原因，并进行了处理。 关键词：干燥机；液力耦合器；轴承；振动分析 中图分类号：TH137．331 文献标识码：B 干燥机是化肥生产车间的关键设备，其运行质 液力耦合器 量以及稳定性对于整个装置的连续运行起着至关重 要的作用。因此在生产过程中应谨慎操作、密切注 蝴 圈 减 意各项运行参数，同时借助现代化的状态监测仪器 ／ ＼ 速 进行趋势分析，为设备检修提供科学的指导。 箱 — 一 、 设备概述 传动 小齿轮 1．传动机构示意图 f见图1) 图1 2．相关参数 输出轴转速22．5r／min； 电机 ：功率315kW，转速997r／min； 传动小齿轮与大齿圈：小齿轮转速22．5r／min， 液力耦合器：限矩型，型号YOX875，广东中 齿数l8个；大齿圈转速2．5r／min，齿数160个；啮合 兴液力传动有限公司； 频率405r／min。 减速箱 ：减速 比43．5，输人轴转速983r／min， 二、故障的诊断分析过程 4．将尸、畴 列分别进行归一化处理，使其符合 变化，可在一定程度上弥补 目前对柴油机故障诊断 神经网络的输人条件。 存在的不足，提高监测诊断的技术水平，对推动舰 5．将数列腓 为神经网络的输人向量， 为 船机电设备故障诊断工作向更高层次发展有着重要 神经网络的输出向量，设定网络结构与初始权值、 军事、经济效益和推广应用前景。 阈值。 参考文献 ： 6．训练BP网络 ，得到对应于每个结点与隐含 1【】齐明侠．大型柴油机故障诊断系统智能化的研究IDI．博士 层的阈值。 学位论文．石油大学(北京)，1999． 7．再次用第一步建立的等维信息GM f1,1)综 2【】周继成等．人工神经网络一第六代计算机的实现 M【】．北京： 合模型来预测未来时刻 (如k+l时刻)的值，作为 科学普及出版社，1993． 网络输人，得到相应的输出，即为灰色神经网络组 3【】陈淑燕，王炜．交通量的灰色神经网络预测方法lJI．东南大 合预测模型的结果。 学学报，2004，34(4)． 四、结束语 基于数据融合的柴油机状态预测系统能够对柴 收稿 日期：2007—05—18 油机监测信息融合处理、分析诊断，并预测其状态