机械故障诊断论文
毕业论文车床溜板箱的故障分析与维护

题目:车床溜板箱的故障分析与维护车床溜板箱的故障分析与维护摘要CA6140型机床广泛应用于各机械加工行业中,其中CA6140溜板箱主要作用就是实现机床刀架的横向及纵向进给。
溜板箱是将丝杠和光杠传来的旋转运动转变为溜板箱的直线运动并带动刀架进给,控制刀架运动的接通、断开和换向。
当机床过载时,能使刀架自动停止;还可以手动操纵刀架移动或实现快速运动等。
固定在鞍座上,并悬挂在床身的前面。
它包括齿轮、离合器及手动和自动进给床鞍用的手柄。
溜板箱上有一个小齿轮。
而小齿轮又与床身前下面的齿条相啮合,可用手转动溜扳箱手轮,可使床鞍纵向移动。
溜板箱包括自动进给用的摩擦离合器和开合螺母,开合螺母停靠在丝杠螺纹的上方,仅在车螺纹时使用。
利用故障分析法建立普通车床溜板箱典型故障图,确定各基本事发生故障的概率顺序,为设备的管理维修及新型车床的可靠性,安全性设计提供了基础数据和依据,对建立和完善车床故障诊断专家系统及知识库具有重要的意义。
关键词;溜板箱进给传动路线齿轮组大滑板数据盘目录1. 溜板箱的简介 (8)车床的重要组成部分 (9)溜板箱的组成部分 (10)溜板箱的各部分功能与作用................................ (12)2. 溜板箱的故障与分析 (13)溜板箱故障的发现 (13)溜板箱故障分析 (15)3 溜板箱故障的解决方法与维护 (17)3.溜板箱故障的解决方法………………………………….........................(17 )3.溜板箱的保养与维护 (18)4 结论 (19)致谢 (20)参考文献 (21)1 溜板箱的简介车床的重要组成部分车床中主轴箱,进给箱,交换齿轮箱,溜板箱是车床的最重要的组成部分。
主轴箱;支撑主轴并带动工件做旋转运动。
进给箱;进给传动系统的变速机构。
交换齿轮箱;将主轴箱的运动传递给进给箱。
溜板箱;接受光杠或丝杠传递的运动,以驱动床鞍和中滑板及刀架实现车刀的纵向,横向的运动。
基于神经网络的柴油机故障诊断的研究

基于神经网络的柴油机故障诊断的研究基于神经网络的柴油机故障诊断的研究漳州师范学院毕业论文(设计)文献综述题目:基于神经网络的柴油机故障诊断的研究姓名:朱勇彬学号:070505114系别:物理与电子信息工程系专业:电气工程及其自动化年级:07级指导教师:闫玉莲20__年10月15日文献综述一、前言随着柴油机技术的发展与进步,人类对柴油机的需求也逐渐增加,与之相应的对柴油工作的稳定性、可靠性的要求也越来越高,所以在柴油机故障诊断的研究领域不断出现新的理论和新的方法,目前这一研究方向也成为国内外研究的热点。
我国是目前世界上拥有和使用柴油机最多的国家之一,因此对柴油机进行状态检验和故障诊断可以极大的提高其运行的可靠性,具有较高的经济效益。
为了保证柴油机各系统能稳定而可靠的工作,对其进行实时无损故障诊断和先期预测非常必要。
由于柴油机工作过程复杂,把人工神经网络技术应用到故障诊断中来,利用BP和RBF网络两种方法来诊断柴油机故障。
二、主体1.1人工神经网络1.1.1人工神经网络的概述人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs),也简称为神经网络(NNs),是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。
它以对大脑的生理研究成果为基础,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现一些特定的功能。
它不但具有处理数值数据的一般计算能力,而且还具有处理知识的思维、学习和记忆能力[1]。
1.1.2人工神经网络的特点和领域神经网络的基本属性反映了神经网络特点,主要表现在:1.并行分布式处理神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力,具有高速寻找优化解的方法,能够发挥计算机的高速运算能力,可很快找到优化解。
2.非线性处理人脑的思维是非线性的,故神经网络模拟人的思维也应是非线性的。
这一特性有助于处理非线性问题。
3.具有自学习功能通过对过去的历史数据的,训练出一个具有归纳全部数据的特定的神经网络,自学习功能对于预测有特别重要的意义。
故障诊断毕业论文

故障诊断毕业论文故障诊断毕业论文在现代社会中,科技的快速发展使得各种设备和系统得以广泛应用。
然而,随着设备和系统的复杂性增加,故障的发生也变得更加频繁。
这就需要我们能够快速准确地诊断和解决问题,以确保设备和系统的正常运行。
因此,故障诊断成为了一个备受关注的领域,也是我选择的毕业论文主题。
故障诊断是指通过分析和判断故障现象,找出故障原因并采取相应的措施来解决问题的过程。
它在各个领域都有广泛的应用,比如工业生产、交通运输、医疗设备等。
而我选择的研究对象是电子设备中的故障诊断。
首先,我将介绍故障诊断的基本原理。
故障诊断的基本原理是通过收集和分析故障现象的相关信息,找出故障的根本原因。
这包括了故障的发生时间、频率、故障现象的表现等。
通过对这些信息的分析,我们可以逐步缩小故障的范围,并最终找到故障的根本原因。
在这个过程中,我们需要运用各种故障诊断工具和技术,比如故障模式识别、故障树分析等。
接下来,我将介绍故障诊断的方法和技术。
故障诊断的方法和技术有很多种,其中比较常用的包括基于规则的诊断、基于模型的诊断和基于统计的诊断。
基于规则的诊断是指通过建立一系列的规则和规则库,根据故障现象的特征来判断故障的原因。
基于模型的诊断是指通过建立系统的数学模型,利用模型和实际数据之间的差异来判断故障的原因。
基于统计的诊断是指通过对大量的故障数据进行统计分析,找出故障的规律和特征,从而判断故障的原因。
这些方法和技术各有优劣,需要根据具体情况选择合适的方法。
然后,我将介绍故障诊断的挑战和难点。
故障诊断的挑战主要体现在以下几个方面:首先,设备和系统的复杂性增加,导致故障的种类和原因变得更加多样化。
其次,故障现象可能会受到多种因素的影响,使得故障的判断和诊断更加困难。
再次,故障现象可能会变化和演化,需要我们能够及时跟进和调整诊断策略。
最后,故障诊断需要大量的数据和信息支持,但是获取和处理这些数据和信息也是一个挑战。
最后,我将介绍我在故障诊断方面的研究和成果。
【论文】汽车发动机常见故障分析毕业论文

【关键字】论文xxxxxxxx 大学学士学位论文题目名称:汽车发动机在使用维护中的常见毛病分析学生姓名:院系:专业年级:指导教师:职称:12 日目录摘要 (1)前言 (2)第一章常见毛病的检测与排除 (4)1.1汽油压力与喷射状况的检测 (4)1.2冷起动困难毛病排除 (5)1.3怠速工况毛病排除 (5)第二章发动机抖动毛病排除实例 (6)2.1喷油嘴电源线偶发短路引起发动机发抖 (6)2.2机油泵冷车输油压力过高引起发动机发抖 (7)第三章冬季常见毛病分析与排除 (8)3.1毛病现象及分析 (8)3.2毛病对策 (9)第四章柴油机毛病诊断与排除方法 (10)4.1柴油机排气烟色 (10)4.2柴油机声音 (11)4.3柴油机振动和温度 (12)4.4仪表指示 (13)4.5查曲轴箱通风 (13)4.6闻气味 (13)4.7拆喷油泵 (14)4.8试供油功能 (14)结论 (16)参考文献 (17)致谢 (18)摘要本文叙述了四个方面的问题:发动机常见毛病,汽油压力与喷射状况的检测、冷起动困难毛病排除、怠速工况毛病排除;举例说明了发动机抖动毛病的排除,包括喷油嘴电源线偶发短路引起发动机发抖,机油泵冷车输油压力过高引起发动机发抖;冬季冷车状态的常见毛病;最后叙述了柴油机毛病诊断方法,通过观察排气烟色声音,感觉振动和温度,观察仪表指示,检查曲轴箱通风,闻气味,拆喷油泵,试供油功能等判断其毛病。
关键词:发动机毛病分析AbstractThis paper describes four areas: engine common faults, petrol injection pressure test conditions, cold starting problems troubleshooting, troubleshooting idle condition; example jitter Troubleshooting engine, including accidental short circuit power line injector Engine shaking, cold oil pump causing the engine oil pressure is too high trembling; winter cold state of the common faults; final narrative of the diesel engine fault diagnosis, by observing the exhaust smoke color the sound, feel the vibration and temperature, observation instrument instructions, check crankcase ventilation, smell the smells, the dissolution of the fuel pump, fuel supply function test to determine their fault.Key words: Engine Failure Analysis前言发动机是汽车的心脏,为汽车的行走提供动力,汽车的动力性、经济性、环保性。
机电一体化设备的故障诊断技术讨论论文_1

机电一体化设备的故障诊断技术讨论论文机电一体化设备的故障诊断技术争论论文机电一体化故障诊断技术主要是通过对设备在工作过程中的状态进行了解,以此来推断其运行是否正常,对其设备的故障进行诊断。
另外,还需要对发生故障的具体状况做出推断,主要包括发生故障的时间、部位以及其故障类型,从而保障其正常生产,防止人员伤亡等平安事故的发生。
由此可见,争论机电一体化设备的故障诊断技术具有重要意义。
1 我国机电一体化设备故障诊断技术的现状及其存在的问题我国的机电一体化设备故障诊断技术自工业革命以后就得到了快速的进展,并在不断的走向成熟。
但是,我国的机电一体化设备故障诊断技术还存在很大的问题,主要包括以下几点。
1.1 没有完整的理论体系优秀的机电一体化设备故障诊断技术需要依靠完整的理论体系,以此来作为行业的参考技术指标,实现理论与实际之间的有效结合。
但是,我国现今的机电一体化故障诊断技术没有完整的理论体系可以依靠,这就导致了机电设备在运行过程中速率的下降,运行效率不高。
1.2 技术不够规范我国传统的机电设备故障诊断技术往往是依据设备的实际状况,主要是指其运行状态来由工作人员依据自身的工作阅历来进行推断。
但是,在实际的机电设备运行过程中,由于设备运行的状态不同、器件之间的差异等等缘由,给诊断工作带来了较大的困难,导致诊断的结果具有很大的不确定性。
可见,我国现今多数的.机电设备在运行过程中发觉故障的可能性是特殊小的,多数的故障都是在设备不能正常运行之后才被发觉的,这就导致了设备运行效率的下降。
其主要缘由就是我国现今的机电一体化设备故障检测技术不够规范。
1.3 没有实现诊断方法的实践我国现今虽然有一部分机电一体化设备故障诊断的方法,但是其还是主要停留在理论层面,并没有实际的应用。
这种做法虽然在表面上看起来操作简洁,实际上却给之后的诊断工作带来了较大的困难,不利于其故障诊断工作的进行。
2 机电一体化设备的故障诊断技术及其特点2.1 机电一体化设备故障诊断技术机电一体化设备故障诊断技术主要运用的原理是数学模型构建、有效采集数据以及数据的处理与分析。
汽车传动系故障诊断与检修毕业论文

汽车传动系故障诊断与检修毕业论文一、内容综述汽车传动系统是汽车的重要组成部分,它的正常运行对于汽车的行驶至关重要。
当汽车出现行驶异常时,很多时候都与传动系统有关。
因此对汽车传动系统的故障诊断与检修就显得尤为重要,这篇毕业论文,就是为了深入探讨这一领域的问题,帮助更多的人了解并解决这个问题。
汽车的传动系统就像人体的血脉一样,负责将动力从发动机传递到车轮,保证汽车的行驶。
一旦传动系统出现故障,汽车就可能无法正常运行。
所以对传动系统的故障诊断与检修是每一个车主和维修人员都需要掌握的技能。
汽车传动系统的故障有很多种,比如异响、漏油、性能下降等。
这些故障会给驾驶带来直接的困扰,甚至可能引发安全事故。
因此了解这些故障的类型和表现,是进行有效诊断的前提。
针对不同类型的故障,有不同的诊断方法。
这篇论文将介绍常用的诊断工具和流程,帮助读者快速识别故障所在。
同时也会介绍一些实用的经验技巧,提高诊断的准确性和效率。
诊断只是第一步,真正的修复工作更为重要。
本文将详细介绍各种故障的检修技术,以及在进行检修时需要注意的事项。
让读者不仅知道如何诊断,还知道如何修复,真正做到学以致用。
论文还将通过真实的案例,让读者了解故障诊断与检修在实际操作中的应用。
同时还会介绍一些实践性的操作训练建议,帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。
1. 背景介绍:介绍汽车传动系统在汽车中的重要性和作用,以及随着汽车行业的发展,传动系故障诊断与检修的重要性日益凸显随着汽车的普及,我们的生活已经离不开它了。
大家都知道,汽车是一个复杂的机械系统,其中传动系统是它的重要组成部分之一。
说到传动系统,你可能会想到汽车的动力传输和行驶控制。
没错汽车传动系统就像我们身体里的血管,为我们身体的每一个细胞输送营养。
对于汽车来说,它扮演着至关重要的角色,保证我们的汽车能够顺畅地行驶。
因此对汽车传动系统的故障诊断与检修就显得尤为重要,今天我们就来聊聊关于汽车传动系的故障诊断与检修的话题。
数控机床维修诊断论文
1绪论21世纪的机床--并联机床VARGUS:螺纹加工专家电阻焊简介模具选材原则选购好的机床我有6招重机制造业成组并行工程应用滚动轴承标准:滚动轴承残磁技术条件ug nx设计应用的质量管理通风机的分类及应用领域企业中产品结构是如何在信息系统中实现的?钛合金在加工中心精加工的工艺分析基于精密测量的复杂零件的快速反求TRUMPF携冲床新品亮相CIMT2007非金属矿超细深加工技术发展现状及趋势切削加工新概念液氮冷却在切磨削加工中的应用国内外机床发展趋势设计新型工业控制系统方法探讨美国开发新型金刚石刀具材料驱动式刀具技术已改变CNC车床加工本质简介[标签:tag]摘要:介绍数控机床电气系统常见典型故障的维修方法、原因分析及预防。
数控机床能适应不同零件的自动加工,当改变加工零件时,只需改变数控程序,而不用凸轮、靠模、样板、或钻镗模等专用工艺装备。
具有生产效率和加工精度高,加工质量稳定的特点。
而经济型数控机床因.2数控机床一般的故障诊断分析2.1 数控机床故障的分类2.1.1常见故障按产生原因分为机械故障和电气故障两类。
所以,维修中首先要判断是机械故障还是电气故障,先检查电气系统看程序能否正常运行,功能键是否正常,有无报警现象等,再检查是否有缺相、过流、欠压或运动异常等现象。
根据上述情况,则可初步判断故障原因在机械方面还是在电气方面。
2.2检查在设备无法正常工作的情况下,首先要判断故障出现的具体位置和产生的原因,我们可以目测故障板,仔细检查有无由于电流过大造成的保险丝熔断,元器件的烧焦烟熏,有无杂物断路现象,造成板子的过流、过压、短路。
观察阻容、半导体器件的管脚有无断脚、虚焊等,以此可发现一些较为明显的故障,缩小检修范围,判断故障产生的原因。
2.3系统自诊断数控系统的自诊断功能随时监视数控系统的工作状态。
一旦发生异常情况,立即在CRT上显示报警信息或用发光二级管指示故障的大致起因,这是维修中最有效的一种方法。
机械故障的形成及其特性分析[论文]
机械故障的形成及其特性分析摘要本文根据机械系统的使用与维修特点,阐述了机械技术状态的变化及其故障形成的一般过程,分析了机械故障的基本特性,指出了机械故障研究中应考虑的问题。
关键词机械故障形成特性中图分类号:u226.8 文献标识码:a故障是机械可靠性与维修研究的前提条件。
在机械的设计与使用中,如何有效地预防、控制和排除各种故障,发挥机械的最大功效一直是人们研究的重要课题。
本文根据机械系统的使用与维修特点,阐述了机械技术状态的变化及其故障形成的一般过程,分析了机械故障的基本特性,指出了机械故障研究中应考虑的问题,对开展机械故障与可靠性的研究具有一定的指导意义。
l 机械使用与技术状态的变化机械在使用中受到各种能量的作用,这些能量的作用主要包括:(1)周围介质能量的作用,包括执行任务的操作人员、修理人员和环境条件的作用;(2)与机械运转以及各机构工作有关的内部能源,如各种载荷、振动、温度等;(3)在制造和装配中集聚在机械材料和零部件内的潜伏能量(铸件的内应力和装配内应力)。
这些能量主要以机械能、热能、化学能的形式存在,当能量达到一定数值时,将导致有害过程的出现,引起机械零部件初始性能和状态的变化,如当配合副以一定的动力和速度运动时,相互将产生有害的摩擦过程,摩擦的结果将导致配合副出现磨损,使配合副的运动等发生变化。
可见随着有害过程的发展,首先将使零部件出现损伤,具体表现为磨损、变形、裂纹、疲劳、腐蚀等,损伤的出现使机械零部件的结构参数发生变化,如尺寸公差、形位公差、配合间隙等的改变。
结构参数的变化又导致了机械功能输出参数发生变化,如机械的输出功率、速度等的改变。
随着损伤程度的进一步扩大,机械零部件的结构参数逐渐超出允许值。
若机械零部件的结构参数超出允许值,而功能输出参数并未超出允许极限范围,则认为机械出现了潜在故障,对应状态为失常状态,此时应通过维护进行消除;若机械经过长时间使用后,其主要零部件的结构参数都达到极限值,需要进行大修或更新。
工程机械维修论文范文2篇
工程机械维修论文范文2 篇工程机械维修论文范文一:水电施工行业工程机械维修1水电施工行业工程机械维修现状工程机械维修是机械管理的重要环节,高效、安全的机械设备离不开维修人员的保障,及时准确的发现设备故障是设备正常运行的保证。
为了缩减维修费用、降本增效,维修不能只更换现成的机械部件,而是通过维修人员的专业知识,准确的判断机械故障,通过分析、诊断进行维修,使其性能达到有效水平。
水电施工行业基本都是露天作业,作业强度高,尤其在开挖、坝体填筑等施工项目中,项目部都采用两班作业,工程机械连轴运转。
另外工地条件简陋,维修工具不齐全,维修人员力量薄弱,诊断仪器不先进,当设备发生故障时不能准确诊断,导致维修周期长,费用高。
违背了设备维修降本增效的目的。
水电施工行业机械维修应该做到使用前的检修和使用中的抢修相结合,在施工不紧张阶段或是设备替换使用阶段,应该组织相关维修人员对停置设备进行检修,对设备的液压系统、电路系统、控制系统、底盘、外观等均进行检查,及时维修更换损坏和磨损严重的部件。
在设备的使用过程中出现故障,应该及时组织人员进行抢修,由于此时设备不能正常工作,严重影响工期,耽搁生产,这时,维修周期显的尤为重要,技术性强、责任心强的维修团队和先进的仪器工具才能保证此项工作的正常完成。
2水利水电工程工程机械使用特点水利水电工程施工中,机械设备使用强度高、工作环境恶劣,主要存在以下三个特点:①操作人员素质参差不齐水电施工行业随着管理方式的转变,高水平,责任心强的机械操作人员越来越少,很多项目部基本都是临聘人员,这些人员操作能力差,缺乏责任心,连基本的设备运行记录都不能完整详细的填写,更别说设备的基本保养,导致设备在使用中出现故障的机率大大增加。
②设备使用强度高在工期紧张、设备配备不足的情况下,项目部往往是牺牲设备为代价来化解施工与设备管理的矛盾,很多设备连续作业好多天,直接造成设备的高发病率、短寿命,设备的各个部件随时都有出现故障的可能性。
改进的概率脉冲神经网络方法研究及在机械故障诊断中的应用
摘要摘要随着人工智能技术的快速发展,人类对大脑的研究日新月异。
如何用计算机来模拟大脑神经元的运行机制引起了广泛的关注,进而衍生出了人工神经网络。
但现有的人工神经网络仍然存在不足,其只模拟了神经元连接方式,而没有建模出大脑神经元利用脉冲传递信息的机制,因此脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的研究应运而生。
SNN为模拟大脑复杂的信息处理机制提供了一种潜在的计算范式,是由计算机学科与生物神经学科交叉形成的研究方向。
受限于大部分脉冲神经元模型点火函数的不可导特性,SNN无法像深度神经网络一样使用反向传播算法迭代优化突触权重,从而限制了深度脉冲神经网络的发展。
针对上述问题,本文构建了改进的PSRM(Probabilistic Spike Response Model)神经元模型,并在此基础上提出一种深度脉冲神经网络监督学习算法。
该算法被应用于旋转机械的故障诊断问题中,以探索SNN在故障诊断问题中的应用能力。
本文主要研究内容有:(1)建立了一种改进的PSRM神经元模型。
本文通过定义的脉冲序列概率表达形式,提出了改进的PSRM神经元模型,解决了PSRM模型扩展性不强的问题。
基于改进的PSRM神经元模型连续可导的重要特性,SNN即可通过反向传播算法来迭代优化突触权重。
为推导得到后续监督学习算法,本文还提出了改进的PSRM 神经元膜电压在时间序列上的递推关系式。
(2)提出了一种基于改进的PSRM神经元模型的监督学习算法。
本文提出了基于改进的PSRM神经元模型的单层和多层学习算法,并通过实验分别验证了两者的有效性。
进一步地,本文将基于改进的PSRM神经元模型的多层学习算法应用到多个分类问题中,其实验结果表明本文提出的方法在多个数据集上均能够获得较好的结果。
(3)提出了一种基于改进的PSRM神经元模型的旋转机械故障诊断方法。
本文将基于改进的PSRM模型多层学习算法应用于轴承故障问题及其数据集上,使用局部均值分解算法从数据中提取特征并设计故障诊断模型,应用基于改进的PSRM神经元模型的多层学习算法训练故障诊断模型,再利用训练好的模型进行故障诊断。
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滚动轴承故障诊断分析 学院名称: 专业班级: 学生姓名: 学生学号: 指导教师姓名:
0引言: 随着科技的发展,现代工业正逐步向生产设备大型化、复杂化、高速化和自动化方向发展,在提高生产率、降低成本、节约能源、减少废品率、保证产品质量等方面具有很大的优势。 但是,由于故障所引起的灾难性事故及其所造成的对生命与财产的损失和对环境的破坏等也是很严重的,这就使得人们对诸如航空航天器、核电站、热电厂及其他大型化工设备的可靠性、安全性提出了越来越高的要求。除了在设计与制造阶段,通过改进可靠性设计、研究和应用新材料、新工艺以及加强生产过程中的质检控制措施提高系统的可靠性与安全性外,提高系统可靠性与安全性的另一个重要途径就是对系统的工作状态进行实时的监测与诊断,从而实现对设备的有效控制,并对灾难性故障的发生进行预警,为采取相应的补救措施提供有效的信息。故障诊断理论就是为了满足对系统可靠性和安全性要求的提高,减少并控制灾难性事故的发生而发展起来的。因此,故障诊断理论的发展必将促进故障监测和监控系统的快速发展与广泛应用,从而可以进一步的提高系统运行的可靠性与安全性,并由此产生巨大的经济和社会效益。 而滚动轴承是旋转机械最重要的零部件之一,也是旋转机械中的易损零件。据统计旋转机械的故障有30%是由轴承故障引起的, 轴承的故障会导致机器剧烈振动和产生噪声, 甚至会引起设备的损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。 滚动轴承诊断方法有倒频谱分析、特征参数分析法、冲击脉冲法、包络分析法、小波分析等。振动分析是对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的常用方法。一般方式为:利用数据采集器在设备现场采集滚动轴承振动信号并储存,传送到计算机,利用振动分析软件进行深入分析,从而得到滚动轴承各种振动参数的准确数值,进而判断这些滚动轴承是否存在故障。 1滚动轴承的故障形式 滚动轴承在正常情况下,长时间运转也会出现疲劳剥落和磨损。而制造缺陷、对重偏差大、转子不平衡、基础松动、润滑油变质等因素会加速轴承的损坏。 疲劳剥落 滚动轴承的内外滚道和滚动体交替进入和退出轴承区域,这些部件因长时间承受交变载荷的作用,首先从接触表面以下最大交变切应力处产生疲劳裂纹,继而扩展到接触表面在表面产生点状剥落,逐步发展到大片剥落,称之为疲劳剥落。 磨损 长时间运转使轴承的内外滚道和滚动体表面不可避免的产生磨损,持续的磨 损使轴承间隙增大,振动和噪声增加。润滑不良和硬质颗粒进入滚道会加速轴承的磨损。 断裂 当轴承所受载荷、震动过大时,内外圈的缺陷位置在滚动体的反复冲击下,缺陷逐步扩展而断裂。 锈蚀 水分或酸碱性物质直接侵入会引起轴承锈蚀。当轴承内部有电流通过时,在滚道和滚动体的接触点处引起电火花而产生电腐蚀,在表面上形成搓板状的凹凸不平。 擦伤 由于轴承的内外滚道和滚动体表面上的微观凸起或硬质颗粒使接触面受力不均,在润滑不良、高速重载工况下,因局部摩擦产生的热量造成接触面局部变形和摩擦焊合,严重时表面金属可能局部融化,接触面上作用力将局部摩擦焊接点从基体上撕裂。
2滚动轴承的失效形式 轴承失效通常划分为四个阶段: 第一阶段:在轴承失效的初始阶段,故障频率出现在超声频段。有多种信号处理手段能够检测到这些频率,如峰值能量gSE、应力波PeakVue、包络谱ESP、冲击脉冲SPM等。此时,轴承故障频率在加速度谱和速度频谱图上均无显示。 第二阶段:轻微的轴承故障开始激起轴承元件的固有频段,一般在500~2KHz范围内。同时该频率还作为载波频率调制轴承的故障频率。起初只能观察到这个频率本身,后期表现为在固有频率附近出现边频。此时,轴承仍可安全运转。 第三阶段:轴承故障频率的谐波开始出现,边频带数目逐渐增多。谐波有时会比基频更早被发现。峰值能量gSE、应力波PeakVue、包络谱ESP、冲击脉冲SPM所测故障频率幅值显著升高。加速度频谱图上也可能观察到轴承故障的高次谐波。此时需要停机检修。 第四阶段:在加速度和速度频谱图上均能看到轴承故障频率的基频和高次谐 波,并伴随有转速频率的边频带,各种手段所测频谱图的基底噪音水平升高,继而轴承故障频率开始消失被随机振动或噪音代替。能明显听到故障轴承产生的噪声。此时轴承已处于危险状态。
3故障分析方法 3.1 倒频谱分析法 倒频谱分析也称为二次频谱分析,是对信号x(t)作进一步的谱分析而得到的,通过对滚动轴承典型故障的振动信号功率谱和倒频谱的比较分析,可知倒频谱能将主要的信息从复杂的频率成分和噪声中识别出来,能较好地辨别出故障特征频率和其它特征频率。在相关文献中采用倒频谱分析技术准确,快速地判定故障发生在轴承滚动体上。 3.2 特征参数分析法 3.2.1 时域特征参数分析 时域的特征参数分析包括有效值、峰值、峰值因子、峭度指标等方法。有效值是指振动振幅的均方根值,表现滚动轴承振动的瞬时值随着时间在不断地进行变化,可用于检测表面皱裂无规则振动波形的异常,但对表面剥落或伤痕等具有瞬变冲击振动的异常是不适用的;峰值是在某个时间内振幅的最大值,对瞬时现象也可得出正确的指示值,对滚动体对保持架的冲击及突发性外界干扰或灰尘等原因引起的瞬时振动比较敏感;峰值因子是峰值与有效值的比,该值适用于点蚀类故障的诊断。通过对峰值因子值随时间变化趋势的监测,可以有效地对滚动轴承进行早期预报,并能反映故障的发展趋势;峭度指标Kv 定义为归一化的4 阶矩,对于其振幅满足正态分布规律的无故障轴承,其峭度指标值约为3,随着故障的出现和发展,峭度指标值具有与峰值因子类似的变化趋势;
3.2.2 频域特征参数分析 当轴承无故障运行时,能量基本上集中在低频段;有故障时,故障引起的冲击力或摩擦力激发起轴承的高频振动,能量向中频段及高频段转移。信号的功率谱反映了信号的能量随频率的分布情况,即反映了信号中的频率成分以及各频率成分的能量大小情况。由此可以看出,通过描述功率谱中主频带位置的变化及谱能 量分布的分散程度,可以较好地描述信号频域特征的变化。频域参数主要有重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差、频率标准差等。 3.3 冲击脉冲法(SPM 法) 滚动轴承存在缺陷时,如有疲劳剥落、裂纹、磨损和滚道进入异物时,会发生冲击,引起脉冲性振动。冲击脉冲的强弱反映了故障的程度,它还和轴承的线速度有关。目前,基于该原理的故障诊断设备还广泛应用于工厂之中。在有关文献中,作者对传统SPM的检测方法进行改进,成功地建立聚丙烯造粒机滚动轴承的在线监测仪器系统,并在现场运行中成功检测出轴承的运行故障,避免重大事故的发生。 3.4 包络分析法 包络分析是目前诊断轴承和齿轮故障的最有效方法。包络分析是一种基于滤波检波的振动信号处理方法。包络分析在进行频谱分析之前,首先对振动信号进行高通或带通滤波,滤掉低频成分,然后对信号进行包络解调,提取附载在高频载波信号上的低频调制信号。最后经过低频滤波,滤掉高频载波,剩下包络之后的低频振动信号。 目前,常用的包络解调分析方法有:宽带解调技术、共振解调技术、选频解调技术、Hilbert 解调技术等。 3.5 小波分析 小波分析是继傅里叶分析之后,在20世纪80年代开始逐渐发展成熟起来的一个有力的信号分析工具。滚动轴承的故障特征信号比较弱,被淹没在高频振动和噪声中不容易分辨,然而经典的功率谱方法又难以检测出信噪比较低的故障特征信号,并且对微弱的故障特征信号不敏感,影响了诊断的可靠性和精确性。小波分析具有多尺度性和“数学显微镜”特性,这使得小波分析能识别振动信号中的突变信号。并且小波变换的空间局部化性质用来来分析信号的奇异性是非常有效的。小波变换可以对振动信号进行不同层度的分解,获取信号不同尺度的轮廓信息和细节信息,其反映了信号的本质信息从而为识别故障特征信号和其干扰信号提供了可能。 4振动分析实例 在长期生产过程的状态监测中发现,滚动轴承的运转状态在其使用过程中 有一定的规律性,并且重复性非常好。正常优质轴承在开始使用时,振动幅值和 噪声均比较小,但频谱有些散乱(图1)这可能是由于制造过程中的一些缺陷,如表面毛刺等所致。
图1 运行一段时间后,振动幅值和噪声维持一定水平,频谱非常单一, 仅出现一、二倍频。极少出现三倍工频以上频谱(图2),轴承状态非常稳定,进入稳定工作期。
图2 继续运行一段时间后,轴承幅值和噪声开始增大(图3),有时出现异响 ,但振动增大的变化较缓慢,此时,轴承峭度值由2.303突然达到33.47,可认为轴承出现初期故障。这时,就要对该轴承进行严密监测,密切注意其变化。 图3 此后,轴承峭度值又开始快速下降,并接近正常值,而振动和噪声开始显著增大(图4),且幅度加快,当振动超过振动标准时(如ISO2372标准),其轴承峭度值也开始快速增大。当峭度值也超过正常值(可用峭度相对标准,此处为4)达4.97, 速度达196.6mm/s时,我们认为轴承已进入晚期故障,需及时检修设备,更换滚动轴承。
图4 轴承表现出晚期故障特征到出现严重故障(一般为轴承损坏,如抱轴、烧伤、保持架散裂 、滚道和滚珠磨损等)时间大都不超过一周,设备容量越大,转速越快,其间隔时间越短。因此,在实际滚动轴承故障诊断中,一旦发现晚期故障特征,应果断判断轴承存在故障,尽快安排检修。