重庆转子轴承故障机理研究模拟实验台

时间:2024年10月17日 来源:

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PT300测试台组成:测试台主要由微型直流电机、调速器、双支撑轴承、动平衡转子盘、轴承、齿轮、转轴、传感器支架、减震基础底座等组成,采用微型模块化设计,可用于现场测点分散的大型结构静力试验、拟静力试验、疲劳试验等场合,能捕准确捉材料由弹性区域进入塑性区域整个过程的缓变信号。主要特点●采集器与控制器之间采用RS485总线星型连接●每个控制器可以控制8个采集器,每个采集器8通道或16通道可选●控制器支持POE供电、NTP同步,福建故障机理研究模拟实验台工作原理故障机理研究模拟实验台的使用方法需要熟练掌握。

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一阶临界转速下振动峰值,一级转子的不平衡。不平衡可能位于中间的转子动平衡仪,也可能位于转子的两端。二阶临界转速,转子振动峰值,在二阶转子不平衡,不平衡转子位于两端,和反向阶段两端不平衡力的角度。2根据振动的工作速度工作速度转子失衡类型判断更为复杂,转子和轴承之间的互相干扰影响较大的特征。振动的工作速度可分为两种类型:1)反向阶段组件。放电检测器工作速度下转子扭转振动组件是更大、反对称转子不平衡。在大多数情况下反对称林加重程度高,这种振动的工作速度比较容易平衡。2)同相分量。工作速度振动出现同相分量有三种可能性:一阶不平衡,第三个订单不平衡和悬臂式的转子不平衡。

:为了解决变分模态分解的参数选取问题并更准确的提取轴承故障特征信息,提出了一种多目标优化变分模态分解(VMD)的轴承故障诊断方法。建立了以信息熵、相关系数和峭度的目标函数以及综合评价指标,将VMD的参数优化问题转换成多目标优化的帕累托(Pareto)问题。首先,利用多目标粒子群优化算法(MOPSO)对三个目标函数进行寻优,得到VMD参数组合的比较好Pareto解集;其次,对Pareto解集用综合评价指标对其进行评价,确定出VMD的比较好参数组合;利用已确定的比较好参数组合对轴承故障信号进行VMD分解,得到若干本征模态分量(IMFs);再利用综合评价指标选择出比较好IMF,提取故障特征。仿真信号和实际轴承振动信号分析结果表明所提方法的有效性。关键词:变分模态分解;故障诊断;信息熵;峭度;多目标粒子群优化算法故障机理研究模拟实验台是故障研究的前沿阵地。

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搭建PT500机械故障实验台过程中,在实验台关键位置设置4个三向加速度传感器,共计12个信号采集通道用以测取轴承座振动信号。实验台共设置4个轴承座,各传感器通过信号采集通道与轴承座连接,由于轴在运转过程中不同方向的振动信号不同,将各传感器的三个信号采集通道分别布置在轴承座的两个径向方向x、y与一个轴向方向z上,各轴承座与其连接通道在实验台中的位置如图6所示。图6中Ⅰ~Ⅳ为四个轴承座,Ch1~12对应12个信号采集通道,以CH1~3为例的三个方向通道布置位置如图中右侧所示,ChV对转速进行测量,P为负载盘。转子实验台通过两个负载盘进行质量不平衡转动实验以模拟转子系统的6种故障状态,每种状态的质量块数量及分布情况如表2所示。在安装质量盘的过程中,单个负载盘负载时,将质量块集中布置;两个负载盘同时负载时,质量块的安装位置呈180°。故障机理研究模拟实验台是深入研究故障与工业 4.0 关系的基础。重庆法国故障机理研究模拟实验台

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在机械设备运行过程中,零部件的运动产生振动和冲击,包含着丰富的设备健康运行状态信息[1-2]。振动冲击往往是由零部件之间的碰撞敲击产生,其幅值大小、出现位置表现着设备的健康状态。在航空、船舶、石油化工等领域的机械设备中,包括航空发动机、内燃机、齿轮箱、往复压缩机、泵等,冲击振动是常见的故障模式[3-5]。因此,监测机械振动信号中的冲击成分可有效反映机械部件运行的健康状态,对设备进行故障诊断具有重要的意义。振动信号冲击成分呈现多频段分布,并伴随着噪声干扰,不同频率成分的冲击在时域混叠等问题[8-9]。以上情况,导致了复杂机械设备的实际振动监测信号的分析难度,造成了早期故障冲击特征难以捕捉等问题。更进一步地,其中一些往复机械(柴油机、往复压缩机、往复泵等)的振动信号的冲击成分在时域分布上呈现周期性间隔特点,与曲轴特定转角对应[10-12],单从回转设备的频域分析方法在此并不适应。由于实际振动信号的频域复杂性和时域多冲击分布特点,因此需要对采集的振动冲击信号进行频域分解和时域冲击的提取,为后续特征提取和故障诊断奠定基础。重庆转子轴承故障机理研究模拟实验台

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