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车变速器轴承故障方法分析

      对于机械设备来说,经过一段时间的运转,可能会出现这样或者那样的故障,以下为您进行分析车变速器轴承故障方法。进口轴承

      峰值因素技术,峰值因素技术主要指振动峰值和有效值的比,而振动峰值以及有效值能够利用振动测量设备获取。依据某公司的报道,峰值因素有关参数能够当作齿轮以及轴承故障初期的诊断参数,若是在1~10Hz间进行测量就会可以获取相对更为明显的效果。此种诊断技术速度比较快,而且操作简单,需要应用的设备成本相对偏低,但是存在的缺点就是其它相关振动源发生振动会对峰值因素造成一定的影响。
  振动水平诊断技术,经过把测量的相关振动均方值(RMS)与所允许的门槛值进行比较,能够看出齿轮以及轴承的具体运行状况是否正常,通常情况下RMS值和齿轮以及轴承异常程度存在正比例关系。在大多数状况下,特别是故障发生的初期,振动RMS值发生的变化并不是很明显。但是其他有关原因比如说噪声或是润滑油不良,会造成振动水平发生突然变化。因此该种技术运用比较少。
      倒频谱分析技术,倒频谱分析技术主要是依据故障信号能够进行调制的原理。其能够有效识别出相对复杂、繁琐频谱图中有关周期结构,可以有效分离与提取密集泛频信号当中的有关周期成分,针对具备同簇谐频或是异簇谐频等比较复杂的信号完成有效识别。同时倒频谱分析技术在变速器轴承故障诊断方面的运用也比较有效。
  SPM(冲击脉冲技术),冲击脉冲方法是针对滚动轴承初期故障有效检测的技术。若是轴承损坏之后在运转过程中会形成冲击脉冲,进而导致轴承或是检测系统出现共振,通过窄带滤波之后的信号幅值具体大小就展现出冲击力的具体大小,直接关系到轴承具体损坏状况,其主要是将冲击脉冲级作为诊断参数。此种方法存在的缺点就是诊断参数和轴承自身的几何尺寸以及轴转速存在一定关系,同时会遭受高频环境下的噪声干扰比较大。许多实践表明在环境相对单纯下,此种技术是现阶段变速器轴承故障诊断比较有效的技术之一。
      精化特点信息模型技术,这种技术是一项时序参数模型有效分析方法,主要指在创建观测序列有关参数模型前,依据相关先验知识,充分运用滤波等相关技术把信号中的一些噪声有效剔除,并且在剔除噪声之后的时间序列与精化信息序列创建爱你时序参数模型。这时因为故障特点信息中信噪比在很大程度上得到提升,模型参数对于故障特点凝聚度以及明确性会得到加强,从而便于提升诊断技术的灵敏度以及可靠性。
  频谱细化,从频谱分析方面而言,故障特点信息常常会集中于某一个频段中。为了能够有效提升判断的精确性以及可靠性,就应该在该频段之内具备相对较高的频率分辨率。而频谱细化技术主要是应用移频原理仅仅在相关的某段频段中进行和基带分析相同的多谱线深入分析,从而很大程度上提升分辨率。同时频谱细化技术从细化分辨率与提升运算速率方面而言具备良好的效果。


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