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顺序关联分析在旋转机械故障诊断中的应用研究

来源: 365bet官网下载 作者: 365bet官方备用网址 发布时间:2019-07-16
天津理工大学
陈宁
旋转机械广泛应用于社会生产的各个生活领域,大大提高了生产效率,促进了工业现代化的积极发展。
因此,确保旋转机器的安全运行并及时准确地诊断其失效是非常重要的。
在运行状态下旋转机器的转速严格波动,特别是在增加和减小速度的过程中。此时的振动信号是非平稳信号,不适合传统的傅立叶频谱分析。
阶梯比分析是分析通常在工程中使用的旋转机器的旋转状态下的振动信号的方法。关键点是通过重新采样相等的角度将时域中的非平稳信号转换为角度域中的静止信号。此过程称为订单跟踪。
近年来,基于瞬时频率估计的阶次跟踪被广泛使用,因为它不需要硬件速度测量设备。
尽管该方法使用时间和频率分析技术从旋转机器的参考轴提取瞬时频率曲线,但是然后计算重采样时间,但是瞬时频率曲线的提取存在缺陷。具体到每种方法的时间和频率分析。
因此,我们需要估计瞬时频率曲线并将其应用于订单分析,以找到更有效的方法来在旋转期间更准确地诊断机器故障。
针对以往问题,本文提出了一种基于EEMD-HHT结合时频重组估计瞬时频率曲线的方法。结合EEMD-HHT和时频重组算法的优点,精确提取了参考轴的瞬时频率曲线。检查示例的有效性和信号。
在本文中,我们将首先介绍旋转机器的故障诊断方法和振动信号分析方法。
然后分析了旋转机械三种一般故障的振动机理和故障特征。
然后深入研究了监测订单关系分析重要步骤关系的技术。我们将解释一些订单跟踪方法的实现原理,优缺点。详细描述了基于瞬时频率估计的订单跟踪方法。
然后,我们提出了一种基于EEMD-HHT和时频重组的订单分析方法,并给出了具体的实施步骤。
最后,我们建立了一个实验旋转机械故障诊断平台,以模拟三种类型的故障。转子不平衡,转子不对中,动摩擦和静摩擦。使用基于EEMD-HHT的逐步分析方法和时间频率的重新排序来执行旋转机器的故障。


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