在機械設備運行過程中,零部件的運動產生振動和沖擊,包含著豐富的設備健康運行狀態信息[1-2]。振動沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產生,其幅值大小、出現位置表現著設備的健康狀態。在航空、船舶、石油化工等領域的機械設備中,包括航空發動機、內燃機、齒輪箱、往復壓縮機、泵等,沖擊振動是常見的故障模式[3-5]。因此,監測機械振動信號中的沖擊成分可有效反映機械部件運行的健康狀態,對設備進行故障診斷具有重要的意義。振動信號沖擊成分呈現多頻段分布,并伴隨著噪聲干擾,不同頻率成分的沖擊在時域混疊等問題[8-9]。以上情況,導致了復雜機械設備的實際振動監測信號的分析難度,造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問題。更進一步地,其中一些往復機械(柴油機、往復壓縮機、往復泵等)的振動信號的沖擊成分在時域分布上呈現周期性間隔特點,與曲軸特定轉角對應[10-12],單從回轉設備的頻域分析方法在此并不適應。由于實際振動信號的頻域復雜性和時域多沖擊分布特點,因此需要對采集的振動沖擊信號進行頻域分解和時域沖擊的提取,為后續特征提取和故障診斷奠定基礎。故障機理研究模擬實驗臺的使用方法需要熟練掌握。進口故障機理研究模擬實驗臺批發
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軸承故障診斷方法,并用仿真信號和實際軸承振動信號對所提方法進行了驗證,結果表明該方法能夠準確地提取出軸承故障特征數據,進而實現軸承故障的精確診斷。)綜合考慮了軸承故障的周期性、沖擊性以及與原始信號相關性的特點,構建了信息熵、峭度、相關系數的目標函數以及綜合評價指標,通過目標函數和綜合評價指標選取并確定了比較好的參數組合。(3)利用綜合評價指標選取比較好的IMF,通過實驗信號和仿真信號的分析,表明選取的比較好IMF含有較豐富的軸承故障信息,能夠實現軸承故障位置的精確診斷。不同故障類型電機電流信號,以及振動頻譜信號與正常電機的信號之間的對比。?負載對于故障電機振動現象的影響;?不同類型的電機缺陷對于振動信號的敏感性;?在變頻器模式下,振動頻譜信號的干擾識別;?轉子不平衡的識別,以及對振動影響;?采用振動頻譜分析對于軸承故障的識別;?設備基礎松動現象的研究與識別;?不對中對設備振動及噪聲的影響;?電機在不同模式下運行的振動信號對比(直接驅動與變頻器驅動);?頻譜分析與信號處理的學習;進口故障機理研究模擬實驗臺批發