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331.
货车滚动轴承内部故障是行车安全的重大隐患.定期检修时如何对不分解的轴承进行有效诊断,一直是车辆部门攻关的重点课题.由于缺少对轴承故障机理的认识,缺少故障诊断的方式方法,造成故障轴承投入使用,引起行车事故时有发生. 相似文献
332.
朱爱华 《华东交通大学学报》2006,23(5):122-124
以机车牵引电动机滚动轴承为例,分析了滚动轴承最佳游隙选择原则、影响轴承游隙的主要因素等,通过综合分析比较得到滚动轴承的游隙. 相似文献
333.
针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承故障信号难以检测的问题以及多点优化最小熵解卷积修正(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)方法受滤波器阶数、故障周期影响的问题,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)改进的MOMEDA的轴承故障诊断方法。首先采用SVD作为MOMEDA的前置滤波器滤除部分噪声,然后通过MOMEDA多点峭度谱追踪故障周期成分,采用变步长搜索法迭代求解MOMEDA滤波器最优阶数,最后利用最优参数相对应的MOMEDA增强信号中的周期性脉冲,并通过包络谱提取故障特征。仿真信号和试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法。 相似文献
334.
《江苏科技大学学报(社会科学版)》2021,35(3)
目前长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)是滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测的常用方法,但其训练过程中收敛速度慢、波动性剧烈、预测误差大的问题,严重影响其在实际生产中的应用.针对该问题,提出一种双向长短期记忆网络(Bi-directional LSTM, Bi-LSTM)与多层感知机(multilayer perceptron, MLP)融合的预测方法.首先,采用堆叠去噪自编码器(stacked denoising auto encoder, SDAE)对预处理后的滚动轴承振动信号进行特征提取;其次构建Bi-LSTM网络与多层感知机融合的多种预测模型,并通过实验获取较优模型;最后使用较优模型对其剩余寿命进行预测.实验结果表明,相对LSTM,Bi-LSTM,以及LSTM融合MLP等常用模型,采用文中提出的方法,模型在滚动轴承剩余寿命训练过程中,波动性更低、收敛速度更快,同时预测误差也得到明显降低. 相似文献
335.
具有滚动轴承座松动故障转子系统的分叉和混沌 总被引:8,自引:0,他引:8
以转子动力学、Hertz理论和非线性动力学理论为基础,针对一端轴承座松动的滚动轴承——转子系统的具体特点,建立了系统的动力学方程。通过数值仿真研究了转子系统在转速变化和松动间隙扩展时显示的周期分叉、拟周期和混沌运动等复杂动力学现象及其变化规律,得出了有价值的结论,可为该类故障的诊断提供参考。 相似文献
336.
噪声消除是小波变换最成功的应用之一,其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理,然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波.以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数,然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数,通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号,噪声得到了很好的抑制,故障脉冲特征明显增强。采用实验数据,通过与离散小波变换的比较,得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。 相似文献
337.
列检所对滚动轴承故障的分析与处理 总被引:1,自引:0,他引:1
经过近几年来铁路大规模的货车改造,货车轴承已基本实现了滚动化,滚动轴承故障已成为影响铁路运输畅通和安全生产的关键因素.正确分析和处理列车队中发生的滚动轴承故障, 减少中途甩车,防止切轴事故的发生是列检所的重要职责.但是,由于大部分列检人员对滚动轴承的结构、故障特点不了解,不能正确分析处理列车队中的滚动轴承故障,一方面是大量甩车换轮,严重影响安全畅通;另一方面是对真正的故障轴承误判放行,造成中途复甩, 甚至发生燃轴、切轴事故. 相似文献
338.
滚动轴承不仅用作铁道车辆的车轴轴承,而且在电动车组的牵引电动机和驱动装置中也起着很重要的作用。近年来,对其高性能化和长寿命化以及可靠性等都提出了更高要求。本文介绍了电动车组驱动方式的历史,并就各种驱动方式所使用的牵引电动机和齿轮传动装置用轴承的最新技术进行了解说。 相似文献
339.
铁路货车滚动轴承压装压力检测标准的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从理论计算和实测数据两个方面,分析了轴承组装压力与轴承和轴颈过盈配合的关系,对轴承压装力检测标准提出异议。 相似文献
340.