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26 个结果
  • 简介:基于LABVIEW的虚拟仪器平台建立数据采集系统,实现了对齿轮进行全生命周期实验过程中采集到大量振动信号数据,提出使用时域分析法(时域同步平均)与频域分析法(功率谱)相结合的信号处理方法对振动信号数据按齿轮可能出现的各种运行状态加以分类,从而有重点的应用倒频谱法对已经出现故障的齿轮箱振动信号进行分析,倒频谱的边频带频谱识别能力有助于研究啮合频率及边频特征,进而准确诊断出齿轮故障性质,并定位出故障齿轮。实验结果得到的齿轮各阶段运行状态数据在工程中很实用,具体涉及齿轮状态判断、故障阈值设定、故障识别及定位等用途。

  • 标签: 倒频谱 齿轮箱 故障诊断
  • 简介:无人机曾发生UHF上、下行链路和C链路陆续中断,全程持续约20min。从视距链路系统功能原理出发,定位故障原因,分析故障机理,确定中断原因分别为区域内存在干扰信号、任务管理处理机中OFP软件存在缺陷和应急处置错误选择了定向天线的伺服方式。最后采取了针对性改进措施,彻底解决了视距链路主备全断故障。该故障解决进一步完善了应急处置体系,对于预防危险性故障,提高系统整体可靠性具有重要意义。

  • 标签: 无人机 视距链路 UHF链路 C链路 全断
  • 简介:航空发动机低压轴前支点轴承试车故检时发现内圈剥落。通过采用故障树分析方法对故障轴承进行失效分析,找到剥落原因。首先检测原材料化学成分,然后针对加工过程中与产生剥落有关的锻造、热处理和磨加工工序,分别对剥落内圈内部缺陷,硬度和淬回火组织,滚道表面形貌与残余应力进行检测分析,最后得出轴承剥落原因为锻造缺陷引起的疲劳剥落。通过增加锻件水浸超声检测的过程控制,可防止缺陷产品流出。

  • 标签: 航空轴承 剥落 分析 锻造缺陷 措施
  • 简介:为了快速准确地对齿轮故障作出分类,结合隐马尔科夫模型(HMM)高效的模式分类能力,提出了基于细化谱(ZOOMFFT)和隐马尔科夫模型的故障分类方法。采用时域同步平均法从复杂信号中提取目标齿轮的啮合信号作为分析对象,对其进行细化谱分析,提取基频、倍频及其边频带幅值作为特征量输入到HMM中训练和识别,再通过对比对数似然概率值来确定齿轮故障类型。试验结果表明该方法可以有效地对齿轮故障进行分类。

  • 标签: 故障分类 细化谱 隐马尔科夫模型 时域同步平均
  • 简介:以碰摩故障为研究对象,将非线性输出频率响应函数(NOFRF)引入到含有碰摩的转子系统故障诊断中。对比分析在转子与定子不同间隙下的转子系统NOFRF值的变化情况,并进行了试验验证。结果表明故障转子系统的NOFRF值对转子与定子不同间隙的变化非常敏感,因此,可以利用转子系统的NOFRF值对碰摩故障的敏感性,不仅可以有效地区分转子系统中的碰摩故障,而且还可以有效地识别转子系统中的碰摩故障的严重程度。

  • 标签: 非线性输出频率响应函数 碰摩 故障诊断 转子系统
  • 简介:高金吉院士是我国设备诊断工程的著名专家,曾任中国石油辽阳石油化纤公司副总工程师,教授级高级工程师,自2001年先后任北京化工大学学术委员会副主任、主任,机电工程学院院长、名誉院长,创建诊断与自愈工程研究中心和组建化工安全教育部工程研究中心,建立国家危险化学品生产过程故障预防及监控基础研究实验室,高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室,并任中心主任。

  • 标签: 中国工程院院士 设备诊断工程 机械故障 专家 工程研究中心 重点实验室