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题名旋转设备故障特征提取的研究
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作者
陈彬
全宇轩
刘阁
商芷萱
张永昌
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机构
华北科技学院应急装备学院河北省矿山设备安全监测重点实验室
华北科技学院化工安全学院
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出处
《机械设计与研究》
CSCD
北大核心
2024年第1期190-199,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51375516)
河北省高等教育学会“十四五”规划重点课题(GJXHZ2021-40)。
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文摘
旋转设备包括滚动轴承等设备,是工业生产中的核心设备之一,长期工作在重荷、高温等环境下,是故障发生率较高的设备类型。任何微弱故障的发生都可能会对设备的可靠运行与安全生产造成恶劣影响,因此针对旋转设备进行故障诊断研究十分重要。而对旋转设备的振动信号进行分析处理,提取其故障特征是目前对其进行故障诊断的重要途径。首先将故障特征提取方法划分为时域、频域、时频域分析和人工智能几个部分,分别详细阐述了国内外对旋转机械的故障特征提取方法,并对其基本理论与优缺点进行了分析,最后总结了各种故障特征提取方法的优点与局限性,并对故障特征提取领域未来发展趋势进行了展望,旨为研究人员带来新的启发。
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关键词
旋转设备
滚动轴承
设备故障
时域分析
频域分析
时频域分析
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Keywords
rotating equipment
rolling bearing
equipment failure
time domain analysis
frequency domain analysis
time⁃frequency domain analysis
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH17
[电子电信—信息与通信工程]
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