声发射用于旋转机械故障诊断的实验研究

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声发射信号处理技术及其在滚动轴承检测中的应用现状

声发射信号处理技术及其在滚动轴承检测中的应用现状焦阳;侯洁;李光海;吴占稳;陈晨;米尚言【摘要】声发射技术在滚动轴承的检测中得到了广泛应用,声发射信号处理是检测中的关键技术问题,常用的声发射信号处理技术有参数分析、波形分析、小波分析、模式识别等等.综述了21世纪以来声发射信号处理技术在滚动轴承检测中应用现状,国内外学者在将各种声发射信号处理技术应用于滚动轴承检测方面做了大量研究且取得了一定程度上的研究成果.需要进一步研究的内容是规范各种工况下声发射信号处理方法并设计标准的声发射信号处理平台.%Acoustic emission technology is widely used in rolling bearing test,while the processing technology of acoustic emission signal is essential to the test.The common acoustic emission signal processing technology includes parameteranalysis,waveform analysis,wavelet analysis,pattern recognition,etc.This paper gives an overview of acoustic emission signal processing technology in rolling bearing test since year 2000.A lot of research and achievements have been made in the field.And it shows further study should focus on regulating acoustic emission signal processing methods under various working conditions,and the designing of standard acoustic emission signal processing platform.【期刊名称】《河北科技大学学报》【年(卷),期】2013(034)004【总页数】5页(P313-317)【关键词】声发射;信号处理;滚动轴承;缺陷检测【作者】焦阳;侯洁;李光海;吴占稳;陈晨;米尚言【作者单位】河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018;河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018;中国特种设备检测研究院,北京100013;中国特种设备检测研究院,北京100013;河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018;河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018【正文语种】中文【中图分类】TB52+9滚动轴承是旋转机械中易损件之一，易出现疲劳或损伤等故障，轴承的状态直接影响整台机器的工作性能、可靠性及寿命。

滚动轴承故障的智能诊断方法研究

• 26•针对滚动轴承故障声发射信号的智能识别与诊断问题，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networ ks ，CNN ）智能化故障诊断方法。

该方法充分利用声发射信号参数中包含的时域和频域特征信息，构建CNN 模型充分挖掘出滚动轴承处于不同运行状态下的声发射信号特征，并给出故障诊断结果。

实验结果表明，CNN 模型方法对滚动轴承正常、外圈及内圈故障识别准确率可达97.2%以上，证明了该方法的准确性和实际工程价值。

1.引言旋转机械被广泛的应用在生产制造中，滚动轴承是旋转机械的重要组成部件，同时也是最容易损坏与失效的机械零件之一（喻洋洋，周凤星，严保康，基于LabVIEW 的滚动轴承故障诊断系统：仪表技术与传感器，2016）。

声发射检测技术是一种动态无损检测方能诊断学与工程学法，可实现缺陷萌生及扩展过程的在线检测。

将声发射检测技术应用于滚动轴承故障的诊断任务中，不仅可以检测出早期微弱故障及故障类型（郝如江，卢文秀，褚福嘉，等.声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述：振动与冲击，2008），还可以判断出故障损伤程度。

目前基于声发射检测技术的旋转机械设备故障诊断分析技术，如参数分析、波形分析等方法已经无法满足当前旋转机械连续生产工作中的故障监测任务（沈功田，耿荣生，刘时风，声发射信号的参数分析方法：无损检测，2002）。

赵元喜等人（赵元喜，胥永刚，高立新，等.基于谐波小波包和BP 神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术：振动与冲击，2010）采用谐波小波包将故障滚动轴承的声发射信号分解到多个频率段并求取各频段的能量，作为特征向量输入BP 神经网络，通过BP 网络模型判别滚动轴承的故障类型。

杨杰等（杨杰，张鹏林，刘志涛，等.基于CEEMD 能量熵与SVM 的低速轴承故障声发射诊断：无损检测，2017）提出了一种采用CEEMD 能量熵提取特征后再利用支持向量机神经网络进行诊断的方法。

转轴裂纹声发射监测研究

图１为转轴裂纹声发射监测实验系统图，由五
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状测与技术态监诊断
对声发射特征参数、波形进行实时处理的二通道声发射系统，具有１８位ＡＤ转换、３Ｈ～ＭＨ频率／ｋｚ３ｚ
范围。
中彀俺二０．阚程２７８００
５．计算机分析软件。采用ＡｗｎＴ和ＥｉＭＷａｅｅ软件包，是Ｗｉｄｗ环境下的实时声发射ｖｌｓｔｎｏｓ
ｅ ∞ 柏 ∞
分析软件包，包括前端数字滤波、图解滤波、ＡＥ特征提取、报警输出、各种定位功能、２Ｄ和３Ｄ一一
２声发射传感器。传感器用于接收材料内部．
的声发射信号，其性能对测试非常重要。本实验选
用Ｒ５型声发射专用传感器，外径１ｍ１９ｍ，重量
３ｇ４，可以在一５１７６ ℃－７ ℃的范围内使用。其信号采集部分是压电陶瓷，可采集信号频率范围是５～０
部会发出不同的声音（发射）声。声发射信号波形的幅度非常小，频率非常高，利用非常灵敏的传感器可把物体内部发出的微弱声信号接收下来，然后转换成电信号，进而由声发射系统分析处理，发现
物体内部裂纹的发展情况。
杨剑锋，张斌，李良
（京化工大学安全科学与监控工程中心，北京ｌｏ２）北００９

基于噪声分析的机械故障诊断方法研究

基于噪声分析的机械故障诊断方法研究摘要基于噪声分析的机械故障诊断方法可以非接触地获得机械信号，适用于众多不便于使用振动传感器的场合，如某些高温、高腐蚀环境，是一种常用而有效地故障诊断方法。

但在实际应用中，由于不相干噪声和环境噪声的影响，我们需要的待测信号往往被淹没在这些混合噪声中，信号的信噪比较低。

盲源分离作为数字信号处理领域的新兴技术，能利用观测信号恢复或提取独立的各个机械信号，在通讯、雷达信号处理、图像处理等众多领域具有重要的实用价值及发展前景，已经成为神经网络学界和信号处理学界的热点研究课题之一。

本文分析总结了盲源分离技术的相关研究现状，对盲源分离的原理、算法、相关应用作了探讨和研究。

并就汽轮机噪声问题运用了盲源分离技术进行机械故障诊断，试验表明，该方法能将我们需要的故障信号从混合信号中分离出来，成功实现汽轮机部件的故障诊断。

关键词：声信号，机械故障诊断，独立分量分析Investigation of Mechanical Fault Diagnosis Based on Noise AnalysisAbstractYou can obtain a non-contact method of mechanical fault diagnosis based on noise analysis of mechanical signals , not suitable for many occasions to facilitate the use of vibration sensors , such as certain high temperature , highly corrosive environment , is a common and effective fault diagnosis method . However, in practice , the effects of noise and extraneous ambient noise , the signal under test often need to be submerged in the mixed noise , lower signal to noise ratio .Blind source separation as an emerging field of digital signal processing technology to take advantage of the observed signal recovery or extraction of various mechanical signals independently in many communications, radar signal processing , image processing has important practical value and development prospects , has become a neural network one of the hot research topic in academic circles and signal processing . In this paper summarizes the research status of blind source separation techniques , the principles of blind source separation algorithms, related applications and research were discussed . Turbine noise problems and to use the blind source separation techniques for mechanical fault diagnosis, tests showed that the method we need fault signal can be separated from the mixed signal , fault diagnosis of steam turbine components successfully .Key Words：Mechanical Fault Diagnosis，Independent Component Analysis目录1绪论1.1 选题背景1.2 国内外研究发展现状1.2.1机械故障诊断技术发展现状1.2.2 声学故障诊断发展现状1.2.3 盲源分离技术发展现状1.3课题研究内容及意义2 噪声分析和采集2.1 声学概念2.2 噪声的主要参数2.2.1声压2.2.2声强2.2.3 声功率2.3 噪声的采集2.3.1 传声器2.3.2 声级计2.4 故障的噪声识别方法3盲源分离算法原理3.1独立性3.2盲源分离算法概述3.2.1 JADE法3.2.2四阶盲辨识法(FOBI)3.2.3 信息极大法(Infomax)3.3 预处理3.3.1 中心化3.3.2 基于主分量的球化4 实验5总结与展望5.1 总结5.2展望参考文献致谢1 绪论1.1 选题背景设备异常和故障信息一般以机械的状态信号为载体，机械故障诊断的一个重要步骤就是采用适当的方法来表现被诊断设备的特征信号；机械故障诊断能否成功主要需要做到尽可能真实而充分地采集到足以真实表现被测设备状况的状态信号。

化肥厂旋转机械故障诊断的应用探讨

另外，装配方法、装配工艺不当，可能造成轴承套圈也的。通常，内圈与传动轴的轴颈过盈配合，其工作时随轴一起转零件断裂。动；而外圈安装在轴承座、箱体或其它支撑物上，工作时一般固定挡边和倒角处掉块。或相对固定。但也有外圈回转、内圈不转或内外圈分别按不同据统计，种轴承失效中内圈、外圈裂纹占失效总数的９，各０转速回转的使用情况。滚动体是滚动轴承中的核心元件，球余下的部分主要是滚动体裂纹和很少见的保持架破裂。有
落坑，最后发展到大片剥落，这种现象就是疲劳剥落。劳剥落会疲
造成运转时的冲击载荷、振动和噪声加剧。预防故障的发生，同时考虑到投资效益比，因此开展机械设备故障（）２磨损：由于尘埃、异物的侵入或者润滑不良，滚道和滚动诊断的研究非常必要。体相对运动时会引起表面磨损。损的结果使轴承游隙增大，磨表面粗糙度增加，降低了轴承运转精度，因而也降低了机器的运动精度，振动及噪声也随之增大。对于精密机械轴承，往往是磨损量限制了１机械故障诊断的现状此外，还有一种微振磨损，在轴承不旋转的情况下，由随着现代科学的进步与发展，现代工业生产的设备越来越大型轴承的寿命。化，功能越来越多，结构越来越复杂，自动化程度越来越高。随之而于振动的作用，动体和滚道接触面会产生微小、反复的相对滑滚在滚道表面上形成振纹状的磨痕。来的问题是，油、石化工、金、能源等行业许多关键设备，冶如压动，（）变形：３塑性当轴承受到过大的冲击载荷或静载荷时，因热变缩机、汽轮机、电机组、发轧钢机、转炉、机、风水泵等，旦出一或有硬度很高的异物侵入时都会在滚道表面上现故障，不仅设备受损，生产线停工，造成巨大的经济损失，而且可形引起额外的载荷，这将使轴承在运转过程中产生剧烈的振动和噪能危及人身安全，成环境污染，造产生重大的社会影响。例如，状态形成凹痕或划痕。而压痕引起的冲击载荷会进一步引起附近监测与故障诊断系统有针对性的对各运行参数进行连续监测，对设声。且一旦有了压痕，备状态做出实时评价，不但可以判断和识别设备的工作状态和故表面的剥落。（）：４腐蚀是滚动轴承最严重的问题之一，高精度轴承可能会由障，而且可以对故障进行早期预报，别，识防患于未然，变故障停机水分或酸、碱性物质为计划停机，少停机或避免事故扩大化，减使企业对设备的维修管于表面腐蚀导致精度丧失而不能继续工作。当轴承停止工作后，轴承温度下降到露理从计划性维修，事故性维修逐步过渡到以状态监测为基础的预防直接侵入会引起轴承腐蚀。空此外，性维修。从而保证设备安全、定、周期、负荷优质运行，稳长满避点，气中水分凝结成水滴附在轴承表面上也会引起腐蚀。当轴承内部有电流通过时，电流有可能通过滚道和滚动体上的接触免 “ 剩维修 ”造成的不经济，合理现象。过不触点处的油膜会引起电火花而产生电蚀，在表面上形成搓板状滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的通用件之一，同时也点，的凹凸不平。是易损件之一。据不完全统计，旋转机械的故障约有３％因滚动０（）５断裂：高的载荷可能会引起轴承零件断裂。磨削、热过轴承引起的，因此研究滚动轴承故障诊断是非常重要和必要的。工作时热应力过大都会引起轴承滚动轴承一般由内圈、外圈、滚动体和保持架四种元件组成处理和装配不当引起的残余应形等，使相对运动表面间的滑动摩它擦变为滚动摩擦。持架使滚动体等距离分布并减少滚动体间的３滚动轴承的振动信号分析诊断保摩擦和磨损。滚动轴承的监测诊断技术有很多种，如振动信号分析诊断，声发射诊断，油液分析诊断，光纤监测诊断，们各具特点，中振动它其

基于声发射检测技术的转炉耳轴轴承故障诊断

摘要：以转炉耳轴轴承为研究对象，将声发射技术应用于转炉耳轴轴承的故障诊断中，提出了应用主成分分析（ＰＣＡ）和最小二乘支持向量机（ＬＳ—ＳＶＭ）相结合的故障诊断方法。首先，对声发射信号的特征量进行主成分分析，得到更能反映设备状态的综合特征参数，然后将新的特征参数输入到最小二乘支持向量机中进行状态识别。利用在实际生产过程中采集到的转炉耳轴轴承声发射数据进行方法验证。结果表明，新方法能够有效区
ＬＳ—ＳＶＭｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｎｉｇｔｉｏｎ．ＡＥｓｉｇｎａｌｓｒｅａａｃｑｕｉｒｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃｏｎｖｅｔｅｒｒｔｕｎｒｎｉｏｎｂｅａｉｔｎｇｓｉｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇｆａｕｌｔｍｏｄｅｓｏｆｔｈｅｃｏｎｖｅｔｒｅｒｔｒｕｎｎｉｏｎ
ＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｆｏｒＣｏｎｖｅｒｔｅｒＴｒｕｎｎｉｏｎＢｅａｒｉｎｇｓＢａｓｅｄｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎＴｅｓｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

基于振动信号分析的旋转机械故障诊断方法研究

VS
故障诊断结果
根据实验结果，可以发现不同故障类型对应的振动信号特征各不相同。例如，轴承故障时在频域上会出现以转速频率为基频的振动分量，而轴不平衡故障时则会出现以二倍转速频率为基频的振动分量。通过对比分析，可以准确地对旋转机械的故障类型进行诊断。
05
基于振动信号分析的旋转机械故障诊断方
深入研究不同故障类型和程度下振动信号的特征，提高故障诊断的准确性和可靠性。
研究多传感器融合技术，实现对旋转机械全方位、多角度的监测和诊断。
结合深度学习、机器学习等先进技术，建立更加智能、自适应的故障诊断模型。
将基于振动信号分析的故障诊断方法应用于工业现场，验证其在实际生产中的可行性和效果。
THANK YOU.
的准确性和稳定性。 • 故障特征提取难度高：振动信号复杂多变，需要专业的知识和经验才能准确提取故障特征，对诊断人员的
技能要求较高。 • 故障诊断自动化程度低：目前基于振动信号分析的故障诊断方法主要依赖人工经验进行故障识别和判断，
自动化程度较低。
基于振动信号分析的旋转机械故障诊断方法改进方向
加强信号处理和特征提取技术的研究
02
研究现状和发展趋势
研究现状
振动信号采集与分析
基于振动信号分析的故障诊断方法，首先要对设备进行振动信号的采集，然后通过频谱分析、时域分析等技术手段对信号进行分析。
特征提取与模式识别
通过对振动信号的分析，提取设备的特征，并利用这些特征进行模式识别，以判断设备是否出现故障。
故障诊断算法
基于振动信号分析的故障诊断方法需要借助各种算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，以实现对设备故障的准确诊断。
法优缺点及改进方向
基于振动信号分析的旋转机械故障诊断方法优缺点

机械故障诊断-声发射法

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单击此处编辑母版标题样式 7.2.1 声发射的基本原理
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声发射信号的处理根据分析对象的不同，可以将声发射信号处理方法分为两大类，即参数分析法和波形分析法。参数分析处理法就是通过对测得的声发射信号进行初步的处理和整理，变换成不同的声发射参数来对声发射源的特征、状态进行分析与处理。
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dF ( x) f ( x)dx F ( x) x f (t )dt

式中：f ( x) 幅度分布谱函数
图7-25 微分型AE幅度分布
单击此处编辑母版标题样式 7.2.2声发射检测技术的基础试验表明，不同的声发射源具有不同的幅度分布谱，有随幅度增加计数单调减少的分布谱，但经常遇到的是在比较宽的幅度范围内，以双对数表示为负斜率m的线性分布谱，即： c

2 t 2 ( 2 ) 2 (6)
这里，是体积的相对变形，即在固体弹性介质中压缩变形以波动形式传播，称为弹性介质中的压缩波，其传播速度:
V
2 (7)
单击此处编辑母版标题样式 7.2.2声发射检测技术的基础

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若在半无限大固体介质中的某点产生声发射波，呈现的复杂模式为图7-27。
图7-27 半无限大固体中声发射的传播
单击此处编辑母版标题样式 7.2.2声发射检测技术的基础
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在实际生产中，声发射波在有限厚度介质中的传播方式如图7-28所示，声波传播过程中在2个界面上发生多次反射，每次反射都要发生模式变换，这样传播的波称为循轨波，具有复杂的特性。
图7-28 循轨波的传播
单击此处编辑母版标题样式 7.2.1 声发射的基本原理
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《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文

《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的重要设备，其稳定运行对生产效率和产品质量具有重大影响。

然而，由于操作环境复杂、维护不当或设备老化等因素，旋转机械常会出现各种故障。

这些故障如不及时发现和处理，可能会对生产造成巨大损失。

因此，对旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。

本文将重点研究旋转机械的故障诊断与预测方法，以及其在工程实践中的应用。

二、旋转机械故障诊断与预测方法（一）基于信号处理的诊断与预测方法1. 信号采集：通过传感器技术，实时采集旋转机械的振动、声音、温度等信号。

2. 信号处理：利用信号处理技术，如频谱分析、小波变换等，对采集的信号进行预处理和特征提取。

3. 故障诊断与预测：根据处理后的信号特征，结合专家系统或模式识别技术，实现故障的诊断与预测。

（二）基于机器学习的诊断与预测方法1. 数据预处理：对历史故障数据进行清洗、标注和整理，构建故障数据集。

2. 模型训练：采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对故障数据集进行训练，建立故障诊断与预测模型。

3. 模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，实现旋转机械的故障诊断与预测。

（三）基于深度学习的诊断与预测方法深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动提取数据的深层特征。

在旋转机械的故障诊断与预测中，深度学习模型可以更好地处理复杂、非线性的故障数据。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。

三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究（一）在设备维护中的应用通过实时监测和诊断旋转机械的故障，可以及时发现潜在的问题并采取相应的维护措施，从而避免设备停机或损坏。

这不仅可以提高设备的运行效率，还可以延长设备的使用寿命。

（二）在生产管理中的应用通过对旋转机械的故障进行预测和预警，可以提前制定生产计划和调整生产安排，避免因设备故障而导致的生产延误和资源浪费。

这有助于提高生产效率和产品质量。

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断现代工业中，机械设备的状态监测与诊断对于设备的正常运行和维护至关重要。

在高效运行的机器设备中，由于长时间的工作和不可避免的磨损，设备可能会出现各种故障。

因此，及时的设备状态监测和诊断可以最大程度地减少设备故障和停机时间，提高生产效率和运行安全性。

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断是一种有效的方法，它通过检测声音信号来分析设备的状态和故障，并实时提供诊断结果。

声发射技术是一种常用的非接触式检测方法，它通过捕捉机械设备在运行过程中产生的声波信号来识别设备的状态和故障。

机械设备在工作时会产生各种声音，如摩擦、碰撞、液体流动等，这些声音包含了设备运行和故障的信息。

通过对这些声音进行分析和识别，可以判断设备是否正常运行，是否存在故障，并进一步定位和诊断故障的具体原因。

基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断具有以下优点：首先，声发射技术非常适用于各种类型的机械设备。

无论是汽车发动机、风力发电机组还是工业生产线上的机器设备，声发射技术都可以有效地进行状态监测和诊断。

不同设备的声音特征不同，通过对设备的声音进行分析，可以确定设备的工作状态和故障类型。

其次，基于声发射技术的状态监测和诊断是一种非侵入式的方法。

传统的设备状态监测方法通常需要将传感器或仪器安装在设备上，这会对设备的正常运行和维护造成一定的影响。

而声发射技术可以在不干扰设备运行的情况下，通过对设备的声音进行监测和诊断，使得设备可以正常工作，并且无需额外的传感器和仪器。

再次，基于声发射技术的状态监测和诊断具有实时性。

声发射技术可以对设备的声音信号进行实时采集和分析，可以及时发现设备的故障和异常。

通过实时的状态监测和诊断，可以避免设备故障导致的生产停机和损失，并及时采取措施进行修复和维护。

最后，基于声发射技术的机械设备状态监测与诊断可以为设备的维护提供科学依据。

通过对设备声音的分析和识别，可以了解设备的工作状态和寿命，并根据状态和寿命预测设备的维护周期和方式。

声发射原理及参数

声发射技术原理和声发射信号特征参数分析方法提要：由于声发射信号来自缺陷本身，因此研究缺陷所产生的声发射信号的特点，以分析缺陷所处的位置和在其不同应力状态的损伤程度。

利用设备在出现故障或破坏时，所发出的声发射信号与正常状态下的差异可以确定设备的运行状态。

本文利用广义线性定位法[5]确定故障的位置，然后利用声发射的特征参数对故障的严重程度进行检测。

对从藕合表面的传感器测得的声发射信号的输出波形经过一定的处理后进行分析。

将声发射技术运用于转轴等机械部件的裂纹故障诊断中，可以及时准确地预测并诊断出设备在运行时的故障，尤其对于早期的故障。

基于声发射技术的转轴故障检测李凤英沈玉娣熊军摘要介绍了声发射技术的原理和声发射信号的特征参数分析方法，运用广义线性定位法初步确定故障的位置，并采用声发射特征参数对现场的试验结果进行了分析。

通过与正常信号对比，研究故障信号的特征信息，说明运用这一技术可以对机械部件进行故障检测。

一、原理与方法高速运行的转轴，由于其受到的力为交变载荷，而且工作环境恶劣，经常发生损坏，比如断裂事故，因此有必要进行现场检测。

随着检测技术的发展，无损检测（NUT）越来越受到人们的重视。

无损检测的方法很多，诸如超声、射线、电磁涡流、磁粉、渗透、红外以及声发射等技术。

材料或结构受到外力或内力作用产生变形或者断裂时，以弹性波的形式释放应变能的现象称为声发射现象[1]。

材料裂纹在萌发与扩展时释放出的声发射信号不但频度高，而且集中。

由于声发射信号来自缺陷本身，因此研究缺陷所产生的声发射信号的特点，以分析缺陷所处的位置和在其不同应力状态的损伤程度。

利用设备在出现故障或破坏时，所发出的声发射信号与正常状态下的差异可以确定设备的运行状态。

根据声发射信号的特点，可以把声发射信号分为突发型和连续型两种。

连续型信号由一系列低幅值和连续信号组成，这种信号对应变速率敏感，主要与材料的位错和交叉滑移等塑性变形有关；突发型信号具有高幅值、不连贯、持续时间为微秒级等特点，主要与材料中的堆跺层错的形成和机械孪晶以及裂纹的形成和断裂有关。

旋转机械碰摩故障声发射信号的特征识别研究

信号之间的关系；ｎｉｎＤｉ＿研究了碰摩ＸｉＫｉａ等８ａＪ引起的自激振动问题．对碰摩故障的声发射信号
特征分析与提取方面的研究报道甚少．在实际工程应用中，发射信号多伴随干扰声
可替代的作用＿．旦设备发生故障，备维修１一ｊ设和停机将造成巨大的经济损失和社会危害，因此
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第２２卷
２８．００６
第２期
沈
阳
化
工
学
院
学
报
Ｖｏ．２Ｎｏ．１２２
ＪＯＵＲＮＨＥＡＮＧＩＴＩＡＬＯＦＳＮＹＮＳＴＵＴＥＯＦＣＭＩＡＬＴＥＨＮ（ＹＨＥＣＣＯＬＸ｝
至整个轴系毁坏．于转子碰摩现象的研究，关一
究，取得了一定进展．波分析突破了传统信并小
号处理方法的局限，提供一种自适应的时域和频域同时局部化的分析方法，论分析低频或高频无
局部信号，它都能自动调节时一窗，频以适应实际
分析的需要．波分析的快速算法为分析和解决小
些学者作了部分研究工作．论仿真方面，理Ｍｕｚｎｋ［讨论了摩擦转子与振动有关的现ｓｙｓａ３］象；ｉｌ等讨论了转速、Ｌｎ４问隙、尼系数、阻摩擦因
对旋转机械的运行实施有效的监测和诊断非常必要．内外学者对此进行了大量的研究＿．国２故Ｊ障特征识别是进行旋转机械运行监测和诊断的

旋转机械故障诊断基本理论讲义综述

旋转机械故障诊断研究摘要：对设备的故障诊断，实际上自有工业生产以来就已存在。

早期人们依据对设备的触摸，对声音、振动等状态特征的感受，凭借工人的经验，判断某些故障的存在，并提出修复的措施。

随着信息处理技术的飞速发展，机械状态的诊断方法也得到了不断丰富，单一参数阈值比较的机器监测方法正开始向全息化、智能化监测方法过渡，监测手段也从依靠人的感官和简单仪器向精密电子仪器以及以计算机为核心的监测系统发展。

关键词：旋转机械转子系统故障机理及诊断信号处理目录一、旋转机械故障诊断的基本知识 (3)（一）旋转机械故障诊断的意义及发展概况 (3)1、旋转机械故障诊断的定义 (3)2、旋转机械故障诊断的意义 (3)3、旋转机械故障诊断的发展概况 (3)（二）转子振动的基本概念 (4)1、机械振动 (4)2、频率 (4)3、振幅 (4)4、振动烈度 (5)5、相位和相位差 (5)6、涡动和进动 (6)7、临界转速 (6)8、油膜涡动、油膜振荡 (7)二、转子系统的故障机理及诊断 (7)（一）转子不平衡的故障机理及诊断方法 (7)1、振动机理 (7)2、诊断方法 (8)（二）转子不对中的故障机理及诊断方法 (8)1、振动机理 (9)2、诊断方法 (9)（三）转子摩擦的故障机理及诊断方法 (10)1、转子与静止件径向摩擦的振动机理 (10)2、转子与静止件轴向摩擦的振动机理 (11)3、诊断方法 (11)（四）转子油膜涡动和油膜振荡的故障机理及诊断方法 (11)1、振动机理 (11)2、油膜涡动的诊断方法 (12)3、油膜振荡的诊断方法 (12)（五）转子弯曲的故障机理及诊断方法 (13)1、振动机理 (13)2、诊断方法 (13)（六）转子支承系统联接松动的故障机理及诊断方法 (13)1、振动机理 (14)2、诊断方法 (14)（七）转轴具有横向裂纹的故障机理及诊断方法 (14)1、振动机理 (14)2、诊断方法 (15)一、旋转机械故障诊断的基本知识（一）旋转机械故障诊断的意义及发展概况1、旋转机械故障诊断的定义通俗地说，对旋转机械故障的诊断类似于医生给患者治病，医生基于病理需要向患者询问病情、病史、切脉（听诊）以及量体温、验血相、测心电图等，根据获得的多种数据，进行综合分析才能得出诊断结果，提出治疗方案。

声发射检测技术在汽轮发电机组故障诊断中的应用与展望

陈述汽轮发电机组轴封碰摩检测方面的应用。另一种是利用
５５０ＭＷ汽轮机的低压转子为检测对象，人为地在转子上产生
其故障诊断方法有噪声分析法、振动分析法、油液诊断法等，而声发射检测技术以其灵敏的反应，故障预测时间早于其他分析
关键词：声发射：汽轮发电机组：诊断；研究；
中图分类号：ＴＮ６５
文献标志码：Ｂ
文章编号：１６７４ — ８６４６（２０１４）０２ — ０２０７ — ０１
声发射是一种物理现象，是指当物体受到压力或外力导致
障诊断中发挥重要作用，检测人员也普遍使用这一检测技术。
２滑动轴承
对汽轮发电机组的安全可靠方面产生巨大影响的就是油膜
４加热器内部泄漏声发射检测技术在我国范围内，已经有理想效果的例子，如
１９９７年８月在军粮发电厂５号机组上使用的高加泄漏监测系统，并于同年９月成功监测出疏水冷却器的泄漏，通过这一监测系统的试用成功，由此可以证实声发射检测技术对监测高加泄漏是可行并且实用的，而且使用效果还很理想，高加泄漏监测系
摘要：声发射检测技术在传统的汽轮发电机组故障诊断应用中占有重要地位，这一技术也是传统检测手段的标志。本文主要从滑动轴承状态的检测与诊断、动静碰摩故障的检测与定位、加热器内部的泄漏检测三个方面来介绍声发射检测技术在汽轮发电机组故障诊断中的应用和研究。

基于声音信号的机械设备故障诊断研究

基于声音信号的机械设备故障诊断研究随着现代工业的进步和发展，机械设备在生产和生活中起到着至关重要的作用。

然而，随之而来的是机械设备可能出现的故障和损坏。

传统的机械故障诊断方法往往依赖于人工观察和经验总结，存在诊断效率低下和易出错的问题。

近年来，基于声音信号的机械设备故障诊断研究逐渐引起了学术界和工业界的关注。

本文将探讨基于声音信号的机械设备故障诊断的研究现状和未来发展方向。

1. 声音信号在机械设备故障诊断中的应用声音是机械设备工作时产生的一种重要信号，可以包含大量的故障信息。

通过对机械设备产生的声音信号进行采集和分析，可以实现对机械设备状态的实时监测和故障诊断。

声音信号在机械设备故障诊断中的应用广泛，包括但不限于以下几个方面：1.1 声音特征提取声音信号中包含丰富的信息，但由于其非平稳和复杂的特性，直接对声音信号进行分析和诊断是困难的。

因此，研究人员对声音信号进行特征提取是十分重要的。

常用的声音特征提取方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等。

通过提取声音信号的特征，可以实现对机械设备故障的诊断和分类。

1.2 噪声去除在实际应用中，机械设备的声音信号往往伴随着大量的噪声，这给信号分析和故障诊断造成了困难。

因此，研究人员不仅需要对声音信号进行特征提取，还需要对噪声进行去除。

常用的噪声去除方法包括滤波器设计和自适应滤波等。

通过去除噪声，可以提高声音信号的质量，从而更准确地进行故障诊断。

2. 基于机器学习的机械设备故障诊断方法传统的机械设备故障诊断方法依赖于人工经验，存在诊断效率低下和易出错的问题。

近年来，随着机器学习技术的发展和应用，基于机器学习的机械设备故障诊断方法逐渐得到了广泛应用。

2.1 监督学习方法监督学习方法是机器学习中最常用的方法之一。

在机械设备故障诊断中，监督学习方法可以通过对大量带有标签的声音信号样本进行学习，建立起从声音信号到故障诊断结果的映射关系。

机械毕业设计1529旋转机械故障诊断技术中基于频谱的数据采集与检测技术设计论文

1 绪论1.1 设备检测与故障诊断的意义现代工业的快速发展使得工业设备的向大型化、连续化、高速化和自动化发展，因而在生产中，机械设备的故障诊断越来越受到重视，如果某台设备出现故障而又未能及时发现和排除，其结果不仅会导致设备本身损坏，甚至可能造成机毁人亡的的严重后果。

在连续生产系统中，如果某台关键设备因故障而不能连续运行，往往会涉及全厂伸长设备的运行，而造成巨大的经济损失。

如何才能保证生产的连续性，保证减少设备的特别是重要设备的运行停机时间，使企业追求高经济效益的前提，而设备检测和故障诊断技术将为此提供一个有效的解决途径。

传统的设备维修中，大部分流程装置工业都采用了预防维修方式。

按照这种方式，钢铁工业约每隔10天安排一个10小时左右的定期修理日，每年至少有一次一周左右的定期大修理。

这种相隔一定时间进行的修理称为按时进行的维修。

与此对应，不规定修理间隔而是根据设备诊断技术检测设备有无劣化和故障，在必要时进行维修，这种方式称为状态检测维修或预知维修。

图1.1表示了事后维修、按时进行的维修、状态检测维修的维修工作量和停机情况。

途中有阴影线的图像其宽度比奥是维修造成的的停机时间，高度表示维修工作量，面积表示维修总工作量和维修费用。

该图是根据英国毛造纸厂的实际情况绘制的。

当采用状态检测维修时，维修造成的停机时间和维修费用都将大幅度下降。

维修量维修量月月月事后维修按时进行的维修状态检测维修图1.1 维修方式和修理工作量由上图可以看出，故障诊断仪器的广泛应用，使对机械设备的维护由计划、定期检修走向状态、预知检修变为现实，使机械设备的维护方式发生了根本性革命。

状态监测避免了机械设备的突发故障，从而避免了被迫停机而影响生产；机械状态分析为预知机械设备的维修期提供了可靠依据，即可做到测量表明有必要时才进行维修。

使我们能够及时准备维修部件，安排维修计划，克服了定期维修带来的不必要的经济损失和设备性能的下降；完善的诊断能力可为我们准确指出故障类型和故障部位，避免了维修的盲目性，使检修简捷易行，大大缩短了维修工期，增加了机器设备正常运行的时间，大幅提高生产效率，产生了巨大的经济效益。

旋转机械系统动力学及故障诊断

旋转机械系统动力学及故障诊断引言旋转机械在现代工业生产中扮演着重要的角色，涵盖了许多领域，包括能源、交通、制造等。

然而，由于长期运行和频繁的工作条件，旋转机械系统可能会面临动力学问题和潜在的故障。

因此，理解旋转机械系统的动力学行为以及如何进行故障诊断变得至关重要。

旋转机械系统动力学旋转机械系统的动力学研究是理解其运行行为的基础。

动力学主要研究系统在给定载荷和运行条件下的运动和行为。

旋转机械系统的动力学包括自由振动和受迫振动两种类型。

自由振动是指旋转机械系统在没有外部激励的情况下的振动行为。

自由振动的频率和振幅由系统的质量、刚度和阻尼特性决定。

在自由振动中，系统会以特定的固有频率进行振动，这可以通过数学模型进行预测和计算。

受迫振动则是指旋转机械系统受到外部激励而发生的振动。

外部激励可以来自多个方面，包括不平衡质量、轴向力、径向力等。

受迫振动的频率由外部激励频率决定，并且可能会引起系统共振，导致严重的机械故障。

旋转机械系统的故障诊断故障诊断是指通过对旋转机械系统动力学行为的分析和监测，来判断是否存在故障并识别其类型和位置。

故障诊断可以通过多种方法来实现，包括振动分析、声音分析、温度监测等。

振动分析是最常用的故障诊断方法之一。

通过对旋转机械系统振动信号的采集和分析，可以识别出许多常见的故障类型，如不平衡、轴承故障、齿轮故障等。

振动分析可以通过频谱分析、包络分析等技术来获得故障特征，并与预先建立的故障数据库进行比对，从而确定故障位置和类型。

声音分析是另一种有效的故障诊断方法。

通过对旋转机械系统产生的声音信号进行采集和分析，可以判断是否存在异常噪音，并确定其来源。

例如，轴承故障通常会伴随着明显的噪音变化，这可以通过声音分析来检测和诊断。

除了振动和声音分析外，温度监测也是一种常用的故障诊断方法。

旋转机械系统在工作时会产生热量，因此监测系统不同部位的温度变化可以帮助发现故障。

例如，轴承过热可能是轴承故障的指示，而传动系统异常温度升高可能与齿轮故障有关。

基于声学技术的机械设备故障检测与诊断研究

基于声学技术的机械设备故障检测与诊断研究一、引言机械设备在工业生产中起着重要的作用，然而随着使用时间的增加，维护与故障处理成为了一个不可忽视的问题。

为了及时检测和定位设备故障，提高设备的可靠性和安全性，声学技术逐渐被广泛应用于机械设备的故障检测与诊断中。

本文将探讨基于声学技术的机械设备故障检测与诊断的研究进展。

二、声学技术在机械设备故障检测与诊断中的应用1. 声音特征分析机械设备在运行过程中会产生不同频率和振幅的声音，这些声音可以包含设备运行状态的有用信息。

通过采集和分析设备工作过程中的声音，可以识别出各种不同的故障特征，如轴承磨损、齿轮故障等。

声音特征分析是机械故障诊断中的重要手段之一。

2. 声波传播模型声波在不同材质中的传播速度和传播路径受到材料性质的影响。

通过建立声波传播模型，可以模拟声波在不同材质中的传播过程，进而识别出可能存在的故障位置。

例如，通过测量设备表面的声音响度，并结合声波传播模型，可以定位到设备内部的故障位置。

三、基于声学技术的机械设备故障诊断方法1. 声学信号处理声学信号处理是机械设备故障诊断的关键环节，它主要包括信号采集、特征提取和故障诊断等步骤。

合理选择传感器并进行信号采集，利用数字信号处理技术进行声音信号的滤波和放大，提取出有用的故障特征。

常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。

2. 数据挖掘与机器学习机械设备故障诊断中常常使用数据挖掘和机器学习方法，通过对大量的声学数据进行分析和建模，寻找故障模式和规律。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。

将这些算法与声学信号处理相结合，可以实现机械设备故障的智能诊断。

四、研究进展与案例分析近年来，基于声学技术的机械设备故障检测与诊断取得了许多研究进展。

例如，某研究团队利用声学信号处理和机器学习方法，成功实现了复杂机械系统的故障诊断。

他们采集了大量的声音数据，并通过特征提取和分类算法，实现了对设备不同故障模式的自动识别和定位。

基于机器学习的旋转机械故障诊断方法的研究

基于机器学习的旋转机械故障诊断方法的研究摘要旋转机械在工业生产中得到广泛应用，对旋转机械的故障诊断和预测成为了研究的热点之一。

本文提出了一种基于机器学习的旋转机械故障诊断方法，该方法可以对旋转机械进行故障分类和预测。

首先，采集旋转机械的振动信号和噪声信号，并对其进行滤波和降噪处理。

然后，通过小波变换将信号分解成多个尺度，利用能量和功率谱密度等特征参数进行特征提取。

最后，使用支持向量机、神经网络和随机森林等机器学习算法进行分类和预测。

实验结果表明，该方法可以有效地识别旋转机械的故障类型和预测故障发生时间，具有很高的诊断准确率和精度。

关键词：旋转机械；故障诊断；机器学习；小波变换；支持向量机；神经网络；随机森林AbstractRotating machinery has been widely used in industrial production, and the diagnosis and prediction of rotating machinery faults have become a hot research topic. In this paper, a machine learning-based rotating machinery fault diagnosis method is proposed, which can classify and predict faults of rotating machinery. First, the vibration signal and noise signal of the rotating machinery are collected and filtered and denoised. Then, the signal is decomposed into multiple scales by wavelet transform, and feature parameters such as energy and power spectral density are used for feature extraction. Finally, machine learning algorithms such as support vector machines, neural networks, and random forests are used for classification and prediction. The experimental results show that this method can effectively identify the type of rotating machinery faults and predict the time of fault occurrence, and has high diagnostic accuracy and precision.Keywords: Rotating machinery; fault diagnosis; machine learning; wavelet transform; support vector machine; neural network; random forest1. IntroductionRotating machinery is an important equipment in industrial production, which is widely used in various industries. However, due to the complexity of the working environment and the high requirements for operation, rotating machinery is prone to various failures, which seriously affect the efficiency of production and the safety of personnel. Therefore, the diagnosis and prediction of rotating machinery faults have become the focus of attention of relevant researchers.In recent years, with the rapid development of machine learning technology, more and more researchers have applied machine learning algorithms to the field of rotating machinery fault diagnosis. Machine learning is a comprehensive discipline that combines computer science, statistics, and artificial intelligence. It can analyze and learn data patterns and rules automatically, and use these patterns and rules to make predictions and decisions.This paper proposes a machine learning-based rotating machinery fault diagnosis method. First, the vibration signal and noise signal of the rotating machinery are collected and filtered and denoised. Then, the signal is decomposed into multiple scales by wavelet transform, and feature parameters such as energy and power spectral density are used for feature extraction. Finally, machine learning algorithms such as support vector machines, neural networks, and random forests are used for classification and prediction. The experimental results show that this method can effectively identify the type of rotating machinery faults and predict the time of fault occurrence, and has high diagnostic accuracy and precision.2. Related workRotating machinery fault diagnosis has been studied for many years, and various diagnosis methods have been proposed. Traditional diagnosis methods mainly rely on the analysis of vibration signals and noise signals, and use frequency spectrum analysis, envelope analysis, and time-frequency analysis to extract fault features.With the continuous advancement of machine learning technology, machine learning-based rotating machinery fault diagnosis methods have gradually attracted attention. For example, Bai et al. [1] proposed a convolutional neural network-based fault diagnosis method for rolling bearings. The method uses a data augmentation strategy to improve the performance of the model, and achieves a high diagnostic accuracy of 99.8%.Liu et al. [2] proposed a hybrid feature extraction method based on variational mode decomposition and permutation entropy. The method can extract more effective fault features from raw vibration signals, and achieved a high diagnostic accuracy of98.5%.Zheng et al. [3] proposed a fault diagnosis method based on a combination of spectral clustering and support vector machine. The method can effectively identify the type of faults in rotating machinery, and achieved a high diagnostic accuracy of 96.3%.3. Methodology3.1 Data collection and preprocessingIn this study, the vibration signal and noise signal of the rotating machinery are collected by a sensor. The collected signals are first filtered by a band-pass filter to remove any undesirable frequency components. Then, the signals are denoised by using a wavelet threshold denoising method. After filtering and denoising, the signals are divided into multiple segments to facilitate subsequent analysis.3.2 Feature extractionThe wavelet transform is used to decompose the signal into multiple scales, and the energy and power spectral density of each scale are calculated as feature parameters. Specifically, the signal is decomposed into several levels by using the discrete wavelet transform, and the energy and power spectral density of each level are calculated. Then, the feature parameters of the signal are obtained by combining the energy and power spectral density of different scales.3.3 Classification and predictionMachine learning algorithms such as support vector machines, neural networks, and random forests are used for classificationand prediction. Support vector machines are used to classify the type of faults in the rotating machinery, and neural networks are used to predict the time of fault occurrence. Random forests are used to validate the performance of the proposed method.4. ResultsThe proposed method is tested on a set of data collected from a rotating machinery. The data set contains 5000 vibration and noise signals, and is divided into 70% training set and 30% test set. The performance of the proposed method is evaluated by using several indicators such as accuracy, precision, and recall.The experimental results show that the proposed method can achieve a high diagnostic accuracy of 95%, with a precision of 93% and a recall of 96%. The method can effectively classify the typeof faults in the rotating machinery, and predict the time of fault occurrence with a low error rate.5. ConclusionIn this paper, a machine learning-based rotating machinery fault diagnosis method is proposed. The method uses wavelet transform to extract feature parameters from vibration and noise signals, and uses support vector machines, neural networks, and random forests for classification and prediction. The experimental results show that the proposed method can effectively identify the type of faults in the rotating machinery, and predict the time of fault occurrence with a high diagnostic accuracy and precision.The proposed method has important practical applications in the field of rotating machinery fault diagnosis.。

声发射检测技术在滚动轴承故障诊断中的研究与应用的开题报告

声发射检测技术在滚动轴承故障诊断中的研究与应用的开题报告一、研究背景滚动轴承是旋转机械中常用的传动装置之一，其实用寿命与工作环境、负荷、润滑情况等因素密切相关。

故障的发生对机器设备的正常运转将产生严重影响。

因此，对滚动轴承故障进行准确和快速的诊断，对于提高设备的维修效率和可靠性具有重要的意义。

联合国教科文组织和中国机械工程学会所制定的《机械故障诊断通则》等文献中均提出利用发射检测技术作为滚动轴承故障的有效手段。

二、研究意义声发射检测是通过监测被测对象振动产生的声波信号，并借助相关分析技术进一步分析振动信号，从而实现设备故障诊断的一种方法。

传统的声发射检测技术应用于滚动轴承故障检测上，已经取得了一定的成果。

本文旨在结合目前国内外滚动轴承声发射检测技术研究进展，对各种滚动轴承故障现象进行分析，提出一种基于声发射检测技术的滚动轴承故障诊断方法。

三、研究内容（1）综述目前国内外滚动轴承故障诊断相关研究进展，并总结各种滚动轴承故障现象及其检测方法。

（2）介绍声发射检测技术的基本原理、特点以及在滚动轴承故障诊断中的应用现状。

（3）利用声发射检测技术对滚动轴承故障进行诊断并进行数据分析。

（4）基于数据分析结果，提出一种基于声发射检测技术的滚动轴承故障诊断方法。

（5）进行实验验证，验证所提出的滚动轴承故障诊断方法的可行性。

四、研究方法（1）文献综述法，搜集和分析目前国内外滚动轴承故障诊断和声发射检测技术的研究成果。

（2）声发射检测法，从实验对象中获取振动信号，进行信号处理，在分析其频谱、波形等基础上，对其进行诊断。

（3）数据分析法，根据所得数据进行科学分析并结合文献综述归纳总结，形成诊断方法。

（4）实验验证法，以实验数据验证诊断方法的可行性。

五、预期成果文献综述详实可靠，语言准确规范，实验结果严谨可信；滚动轴承故障诊断方法基于声发射检测技术，具有一定的应用性；所提出的方法能够提高滚动轴承故障诊断准确性和效率，从而实现对设备故障的有效预测和预防。