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基于虚拟仪器的轴承加速疲劳试验测试系统 被引量:5
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作者 郭磊 李兴林 +1 位作者 吴参 刘呈则 《电子测量技术》 2012年第8期136-138,共3页
为采集轴承加速疲劳寿命及可靠性试验过程中的数据,开发了1套基于虚拟仪器的测试系统。该系统使用NI公司M系列数据采集卡和调理模块,测试软件采用LabVIEW开发,能够在试验全过程中采集试验全过程轴承振动和温度信号。介绍了轴承加速疲劳... 为采集轴承加速疲劳寿命及可靠性试验过程中的数据,开发了1套基于虚拟仪器的测试系统。该系统使用NI公司M系列数据采集卡和调理模块,测试软件采用LabVIEW开发,能够在试验全过程中采集试验全过程轴承振动和温度信号。介绍了轴承加速疲劳试验台架的工作原理,并详细介绍了测试系统的硬件和软件结构,为开发类似系统提供了参考。此外还展示了利用该测试系统采集的1组轴承加速疲劳试验数据及其分析结果,描述了轴承疲劳失效过程中轴测振动测试数据的变化过程。 展开更多
关键词 轴承 加速疲劳试验 测试系统 虚拟仪器
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风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护 被引量:35
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作者 苏连成 李兴林 +2 位作者 李小俚 张燕辽 张仰平 《轴承》 北大核心 2012年第1期47-53,共7页
对风电机组轴承的故障原因,已实际应用的轴承运行状态监测系统与方法进行了综述,并提出了维护的建议,预测了风电机组轴承故障诊断研究的方向和前景。
关键词 风力发电机 风电轴承 低速轴承 故障诊断 状态监测
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基于包络谱带通峭度的改进谱峭度方法及在轴承诊断中的应用 被引量:24
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作者 张龙 毛志德 +1 位作者 杨世锡 李兴林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第23期171-179,共9页
快速谱峭度法(Kurtogram)是解决用于滚动轴承故障诊断的共振解调方法中带通滤波器中心频率和带宽参数确定问题的有效方法; Kurtogram以滤波后时域信号的峭度值作为滤波效果度量指标,然而该指标易受非高斯噪声和偶然性非周期冲击影响,可... 快速谱峭度法(Kurtogram)是解决用于滚动轴承故障诊断的共振解调方法中带通滤波器中心频率和带宽参数确定问题的有效方法; Kurtogram以滤波后时域信号的峭度值作为滤波效果度量指标,然而该指标易受非高斯噪声和偶然性非周期冲击影响,可能导致滤波频带选择错误。考虑到偶然性冲击和非高斯噪声的包络谱与周期性冲击包络谱之间的特性差别,同时为了排除齿轮局部故障和转子碰摩等故障造成的冲击影响,提出按一定规则截取滤波后信号包络谱的中间段,并以该段数据的峭度值衡量周期性冲击响应的强弱,称为包络谱带通峭度;以包络谱带通峭度代替Kurtogram中滤波后时域信号的峭度值,得到一种改进的快速谱峭度方法。以仿真信号和实验室实测信号分析验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 共振解调 谱峭度 故障诊断 特征提取
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基于自适应频带冲击强度的滚动轴承故障量化评估 被引量:9
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作者 张龙 成俊良 +1 位作者 李兴林 杨世锡 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第19期30-38,共9页
滚动轴承故障程度量化评估是实现其有效剩余寿命预测和状态维修的基础,目前广泛研究的基于距离和概率相似度量的故障定量评估方法存在计算复杂且易于过早饱和等缺点,不利于在线监测应用。常规时域统计指标如均方根值(Root Mean Square,R... 滚动轴承故障程度量化评估是实现其有效剩余寿命预测和状态维修的基础,目前广泛研究的基于距离和概率相似度量的故障定量评估方法存在计算复杂且易于过早饱和等缺点,不利于在线监测应用。常规时域统计指标如均方根值(Root Mean Square,RMS)因具有计算简单且与故障发展趋势一致性较好等优点,在工程实际中得到广泛应用,但RMS对早期故障不够敏感。针对上述不足,提出了一种新的故障量化评估指标——自适应频带冲击强度(Shock Value of Selected Frequency Band,SVSB)。首先利用提出的包络谱谱峰因子(Crest of Envelope Spectrum,EC)对复平移Morlet小波滤波器的中心频率和带宽参数进行优化选择,得到自适应最优滤波器并对分析信号进行滤波;再将滤波信号的RMS值与EC值的乘积作为故障程度评估指标。该指标包含的RMS和EC分别反映了滤波频带内信号的总强度和冲击分量所占比例,因此能有效反映滚动轴承循环冲击故障特征的强弱,从而量化评估冲击类故障程度。人工植入故障实验数据和滚动轴承疲劳试验数据分析表明该方法能够有效跟踪轴承故障发展趋势并对早期故障敏感。 展开更多
关键词 故障定量诊断 滚动轴承 小波滤波 共振解调
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基于支持向量机的滚动轴承性能退化评估方法 被引量:14
5
作者 郭磊 李兴林 +1 位作者 吴参 刘呈则 《轴承》 北大核心 2012年第8期46-50,共5页
由于损伤积累,轴承的性能会逐渐退化,为准确地评估滚动轴承性能退化状态,提出了一种基于支持向量机和小波包分解的方法。并利用具有不同故障程度的滚动轴承的振动信号,对该方法进行了验证。评估结果表明,该方法可以准确地评估轴承的性... 由于损伤积累,轴承的性能会逐渐退化,为准确地评估滚动轴承性能退化状态,提出了一种基于支持向量机和小波包分解的方法。并利用具有不同故障程度的滚动轴承的振动信号,对该方法进行了验证。评估结果表明,该方法可以准确地评估轴承的性能退化程度。 展开更多
关键词 滚动轴承 性能退化 评估 小波包分解 支持向量机
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混沌理论在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:7
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作者 吴参 李兴林 +2 位作者 孙守迁 张燕辽 张仰平 《轴承》 北大核心 2013年第1期60-64,共5页
混沌系统对初始条件和参数极度敏感,这一特点可以用于检测早期检测噪声背景下的滚动轴承故障信号。从几个方面综述了混沌理论在轴承故障诊断中的应用现状,即滚动轴承故障诊断技术的分类与特点,混沌理论在滚动轴承故障诊断中的应用基础,... 混沌系统对初始条件和参数极度敏感,这一特点可以用于检测早期检测噪声背景下的滚动轴承故障信号。从几个方面综述了混沌理论在轴承故障诊断中的应用现状,即滚动轴承故障诊断技术的分类与特点,混沌理论在滚动轴承故障诊断中的应用基础,混沌振子系统在轴承故障诊断中的应用,混沌动力学分析在滚动轴承故障诊断中的应用。并通过分析总结,预测了混沌理论在轴承故障诊断中的下一步研究方向。 展开更多
关键词 滚动轴承 混沌理论 故障诊断 工程应用
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润滑脂噪声在不同测试仪上的比对研究 被引量:5
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作者 谷红宽 刘建龙 +1 位作者 李兴林 吴宝杰 《轴承》 北大核心 2016年第11期50-52,57,共4页
采用不同的振动测试仪器和评定方法对市场上的3款低噪声润滑脂的噪声特性进行对比分析,结果表明:3款润滑脂在不同振动测试仪器和评价方法下的噪声等级顺序未变,结果具有定性可比性,但Be Quiet+仪器更加精密,方法更加定量合理,在实验室... 采用不同的振动测试仪器和评定方法对市场上的3款低噪声润滑脂的噪声特性进行对比分析,结果表明:3款润滑脂在不同振动测试仪器和评价方法下的噪声等级顺序未变,结果具有定性可比性,但Be Quiet+仪器更加精密,方法更加定量合理,在实验室或有争议的场合,宜优先采用。 展开更多
关键词 滚动轴承 低噪声润滑脂 测振仪
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创新驱动助力工程对新昌县轴承企业的推动作用
8
作者 许少宁 李兴林 +2 位作者 张迅雷 俞朝杰 杨初明 《轴承》 北大核心 2016年第9期62-65,共4页
针对新昌县轴承行业现状,新昌县政府、浙江省科协及浙江省机械工程学会联合与轴承产业相关的学会、研究所和高校构建学科群,开展创新驱动助力工程。通过学术引智、服务常态化、拓展相关领域等,以及管理与制度建设创新,助力新昌轴承产业... 针对新昌县轴承行业现状,新昌县政府、浙江省科协及浙江省机械工程学会联合与轴承产业相关的学会、研究所和高校构建学科群,开展创新驱动助力工程。通过学术引智、服务常态化、拓展相关领域等,以及管理与制度建设创新,助力新昌轴承产业。学会通过深入企业考察调研,与新昌县人民政府签订战略合作协议,建立产学研联盟、协同创新服务站,设立不同领域的院士工作站,举办相关论坛及研讨会,开展专业技术人员继续教育工作等,促成了新昌轴承企业在企业管理、技术研发和产品创新方面的有益探索和实践。 展开更多
关键词 轴承 创新驱动 轴承装备 协同创新
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无失效数据下滚动轴承的可靠性估计 被引量:4
9
作者 但召江 楼洪梁 +2 位作者 李兴林 郭明月 陈炳顺 《轴承》 北大核心 2013年第9期22-24,29,共4页
在滚动轴承无失效数据下,将Weibull分布转化为指数分布,以指数分布的失效率和Weibull分布形状参数为切入点,根据历史试验数据,拟合得到形状参数的概率分布,在形状参数先验分布分别为均匀分布与拟合出的概率分布时,利用无失效试验数据得... 在滚动轴承无失效数据下,将Weibull分布转化为指数分布,以指数分布的失效率和Weibull分布形状参数为切入点,根据历史试验数据,拟合得到形状参数的概率分布,在形状参数先验分布分别为均匀分布与拟合出的概率分布时,利用无失效试验数据得出失效率和形状参数的Bayes估计,进而计算出Weibull分布的特征寿命估计,并通过实例验证了估计结果的准确性。 展开更多
关键词 滚动轴承 无失效数据 WEIBULL分布 BAYES估计 形状参数
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基于时序模型和自联想神经网络的齿轮故障程度评估 被引量:8
10
作者 张龙 成俊良 +1 位作者 杨世锡 李兴林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期18-24,共7页
齿轮是机械传动系统中的重要零部件,在役齿轮故障程度评估是机械系统剩余寿命预测和状态维修的基础。目前广泛研究的基于概率相似度量的故障评估方法存在过早饱和等问题,不利于在线监测。提出一种基于自回归时序模型(Auto-Regressive, ... 齿轮是机械传动系统中的重要零部件,在役齿轮故障程度评估是机械系统剩余寿命预测和状态维修的基础。目前广泛研究的基于概率相似度量的故障评估方法存在过早饱和等问题,不利于在线监测。提出一种基于自回归时序模型(Auto-Regressive, AR)和自联想神经网络(Auto-Associative Neural Network, AANN)的齿轮故障程度在线评估方法,其中AR模型用于齿轮振动信号特征提取,AANN用于故障程度评估。提取基准阶段(如无故障阶段)振动信号AR模型系数作为AANN的输入和输出向量,得到基准评估模型。将待评估信号AR系数构成的特征向量输入到基准AANN,得到重构AR系数。基于原始AR系数和重构AR系数组成两个自回归模型分别对待评估信号进行时序建模,分别得到各自的模型残差序列。基于残差序列之间的差异,提出了一种基于残差均方根差值的故障程度定量评估指标。离散故障程度的齿轮振动数据分析结果表明,该方法能有效区分齿轮故障的不同程度;在此基础上利用齿轮全寿命周期试验数据进一步验证该方法的有效性,结果显示提出的方法能够及时发现肉眼没有观测到的早期故障,且随着齿轮性能的不断退化,能直观反映齿轮故障程度的加深。 展开更多
关键词 AR模型 自联想神经网络 齿轮 故障程度评估 预诊断
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