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浅谈煤矿机械的故障诊断和维修
来源:科技创新与应用 发布日期:2017-07-18
目前,随着我国社会经济的不断发展,煤矿机械设备发生故障的频率越来越高,成为了我国煤矿行业事故发生的主要原因之一。因此,文章针对我国目前煤炭企业机械的故障诊断技术做了相关的阐述,并分析我国煤炭行业的现状,根据所存在的问题制定出相应的策略,探讨了提高煤矿机械设备的故障诊断技术和维修技术的途径与方法,希望能对我国煤矿机械的故障诊断和维修问题有一定的参考价值。
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模态分析在汽车方面的应用
来源:技术与市场 发布日期:2017-07-15
结构模态;;对标分析;;质量控制;;故障诊断
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基于SVM算法的环锭纺纱机钢丝圈故障诊断
来源:杭州电子科技大学学报(自然科学版) 发布日期:2017-07-15
使用普瑞美RING EXPERT装置采集环锭纺纱机钢丝圈振动信息,结合联合时域频域方法提取钢丝圈振动信息特征向量,在运用交叉验证法和网格搜索法进行参数优化的基础上,利用支持向量机智能算法对钢丝圈出现的不平衡、碰磨、裂纹等故障进行诊断分析.仿真结果表明,诊断耗时短,正确率达到88.0%,基本解决了中小型纺织企业环锭纺纱机钢丝圈故障诊断问题.
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单通道旋转机械复合故障信号分离及诊断
来源:重庆大学学报 发布日期:2017-07-15
针对单通道条件下旋转机械复合故障信号分离和故障类别诊断难以有效实现的问题,采用总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法构建虚拟多通道和线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)维数约减方法解决单通道盲源分离的欠定问题,并通过完备字典训练和稀疏分解提取故障信号稀疏特征,
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养护机械电气故障诊断系统的研究
来源:筑路机械与施工机械化 发布日期:2017-07-10
为了提高养护机械电气系统的性能和可靠性,提出一种基于多传感器信息融合的养护机械电气故障诊断方法,采用多传感器信息融合技术对养护机械电气控制系统进行故障采集和诊断。以综合养护车滚筒热风加热系统为研究对象,将神经网络与专家系统相结合,对其电控系统进行分析,验证了该诊断方法的可靠性,而且实现了养护机械电气控制系统的状态报警和故障诊断。
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基于LabVIEW的旋转机械故障诊断系统
来源:科技创新与应用 发布日期:2017-07-08
研究旋转机械零部件的故障诊断方法,提出一种基于LabVIEW系统调用MATLAB程序的旋转机械故障诊断方法。主要介绍AIC9000转子试验台与虚拟仪器设备的组合应用,结合LabVIEW、MATLAB软件、EMD方法等,以轴承点蚀故障为例论述了该方法在旋转机械设备故障诊断领域的应用。
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基于量子遗传优化的原子分解算法及其在机械故障诊断中的应用
来源:机械设计与制造 发布日期:2017-07-08
机械设备故障的发生往往伴随着振动现象,通过对故障振动信号进行有效的分析是机械设备故障诊断的关键。最近提出的稀疏分解算法具有多分辨率、稀疏性和冗余的特点,但是也存在着原子库构造困难和分解算法计算量大的问题,为了更好将稀疏分解算法应用于机械故障诊断中,提出在正交匹配追踪算法的基础上,采用具有良好时频特性的Gabor原子,利用量子遗传算法快速求解多参数全局最优解的优点,从振动信号中快速和准确地提取出故障
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基于张量奇异谱分解的机械故障特征提取方法研究
来源:机械设计与制造 发布日期:2017-07-08
提出了将张量奇异谱分解运用于机械故障诊断特征提取,张量奇异谱分解(TSSA)是传统奇异谱分解(SVD)的扩展。由于传统奇异谱分解在处理非平稳、非线性的信号效果不理想,故障特征不明显。因此将传统的奇异谱分解延伸到三阶张量分解中,从而将一维的时间序列转换成为三阶的张量,然后运用标准(PARAFAC)张量分解,标准(PARAFAC)张量分解是把秩为R的张量分解为R个秩-1的张量的和,分解出原始张量的因子
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基于最优特征集和马氏距离KNN分类的机械故障分类方法研究
来源:机械设计与制造 发布日期:2017-07-08
针对传统K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法在进行机械故障信号识别的过程中,无法挖掘特征参数之间关联性,提出一种基于最优特征集的马氏距离KNN分类方法,根据机械故障信号的非线性特点,使用小波分解获得时频域故障特征,通过局部嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)来进行二次故障特征提取,从而获得多相关特征集并对其进行主成分分析得到最优特征集,最后通过
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基于时域同步降噪的电动汽车滚动轴承振动信号分析
来源:轻工科技 发布日期:2017-07-06
电动汽车;;滚动轴承;;时域同步;;故障诊断
027-87841330