滚动轴承故障诊断技术发展,.docVIP

滚动轴承故障诊断技术发展 ,滚动轴承故障会带来周期性重复冲击，周期性重复冲击振动和调制信号两者有一个共同的特点，即不仅与频率有关，而且与时间有着密切的关系。如果仅从时域或频域分析这两类信号，由于割裂了时域与频域的联系，难获得有关信号特征的全貌。而从联合的时频域来识别这两类信号为了克服传统的傅蟹叶分析的局限性．提出了小波分析，小波分析是一种时频分析的方法，具有很好的时一频定位特性。即对所要监测的对象所发出的信号具有良好的适应能力。 4） 基于非线性几何不变量的诊断方法 这种方法的原理是对所测得的振动时间序列信号进行小波消噪，然后对冲击振动信号的间隔（间隔为滚动轴承故障特征频率的倒数）进行时域分析检查，并进行相间重构计算出多个几何不变量将这些几何不变量作为特征量输入到RBF神经网络对滚随着机械故障诊断技术的发展单一的信号诊断技术已经不能满足故障诊断的要求各种信号相互融合已成为发展方向比如小波分析分形神经网络模糊神经网络即传统的振动技术结合等 2，智能诊断方法的运用 滚动轴承故障的智能诊断技术就是把神经网络、专家系统、模糊理论等技术与滚动轴承的特征参数有机地结合起来进行综合分析的故障诊断技术。 3，远程故障诊断系统的开发 随着计算机和网络技术的发展，远程故障诊断将是现代故障诊断发展的一个重要的方向。网络化是今后发展方向．利用各种通讯手段将故障诊断系统与数据采集系统结合起来组成网络，有利于时机组的管理．减少设备投资．提高系统利用率．进一步促进企业管理现代化。 1， 林英祥，孙清磊,，陈 萍，王悦民，冲击脉冲技术在滚动轴承故障诊断中的应用，海军工程大学学报，2013年8月， 2，崔宝珍 王泽兵 潘宏侠，小波分析一模糊聚类法用于滚动轴承故障诊断，(中北大学机械工程与自动化学院,， 3.何斌，戚佳杰，黎明和，小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用研究，浙江大学学报。 4. 张辉，王淑娟，张青森，翟国富，基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究，哈尔滨工业大学，2004年4月。 5．滚陶海亮，潘波，高庆，郭宝亭，谭春青，动轴承一转子系统非线性动力响应分析，2013年3月。 6，张旭，滚动轴承故障诊断的仿真研究，沈阳理工大学，2012年5月。 7，王晶，陈果，郝腾飞，滚动轴承早期故障的多源多方法融合诊断技术，南京航空航天大学民航学院，2013年10月。 8李俊卿，轴承故障诊断技术及其工业运用，郑州大学，2010， 9，滕丽丽，唐涛，王明锋，基于振动分析的滚动轴承故障诊断技术概述及发展趋势，2011年3月 10. 王立臣，粱浩，滚动轴承故障诊断技术现状及发展趋势，煤炭科学研究总院唐山研究院 断也存在如下问题，也是急需改进的方向： 1)在滚动轴承故障诊断技术的研究中，大多针对轴承元件的剥蚀 故障．而对驻期故障如裂纹等，由于故障信号微弱，对它们的诊断识别 困难．研究也较少．相关的滚动轴承故障诊断的文献资料也鲜有提及； 2)在实际中。滚动轴承除了单一的故障形式外，还呵能出现多种 故障同时复合发生的情形，当前对滚动轴承故障诊断技术的研究多局 限于单一故障。对复合故障分析的较少； 3)轴承故障是一个动态发展的过程，在一般的工业设备中，轻微 的故障订丁能并／fi影响没备的正常运行，只有达到一定的程度正才会更 换轴承。因此，对滚动轴承故障程度的识别有着重要意义。《 随着机械故障诊断技术的发展单一的信号诊断技术已经不能满足故障诊断的要求各种信号相互融合已成为发展方向比如小波分析分形神经网络模糊神经网络即传统的振动技术结合等