一、离心式风机滚动轴承的润滑（论文文献综述）
冯君宏[1]（2020）在《木工除尘系统用离心风机维护管理探究》文中研究指明离心风机是木工除尘系统中的关键设备,长期运行后会出现各种故障,企业应及时针对离心风机可能出现的故障进行预防性维修,以提高设备的有效性和可靠性。本文结合木工粉尘对风机设备的危害,对离心风机的日常点检、典型故障维修、维护保养项目及周期进行了探讨与分析,为木工企业使用、维护、管理离心风机提供参考。
王健[2]（2020）在《动车组牵引电机风机轴承剩余寿命研究》文中提出随着高速铁路技术的快速发展和高铁市场占有量不断增加,对高速动车组的可靠性和安全性等方面要求不断提高。轴承作为机械系统中重要的零部件,长期工作在恶劣环境条件下,其性能逐渐退化,运行状态直接影响整个车辆的运行状态,也影响到车辆的运行安全。轴承运行状态分析和剩余寿命预测不仅可以减少动车组故障发生率、提高动车组安全性和避免灾难性事故发生,同时可降低动车组维修成本,改善零部件利用效率低的现状。本文研究对象是已经使用四年的牵引电机风机轴承,预测其在四级修（已使用六年）时的剩余寿命。国际标准化组织提出的轴承寿命计算公式只能计算轴承的平均寿命,没有考虑到轴承个体的差异性。虽然有限元分析方法可以分析轴承剩余寿命,也可以模拟部分故障情况下轴承剩余寿命,但是模拟建模复杂,分析效率低。因此,本文提出基于深度学习的方法预测轴承剩余寿命。其主要研究内容如下:（1）介绍动车组检修修程,提出牵引电机风机轴承剩余寿命预测中的难点。讨论轴承剩余寿命预测方法研究现状、轴承加速寿命试验研究现状以及各种信号处理方法的优缺点。（2）研究牵引电机风机轴承工况和计算轴承剩余寿命。建立牵引电机风机力学模型,计算轴承承受的径向力。介绍L-P轴承寿命理论和I-H轴承寿命理论,考虑润滑、温度等因素对轴承寿命的影响,国际标准化组织提出轴承寿命计算公式,计算轴承在不同可靠度情况下轴承寿命,但是该公式计算结果代表轴承在工况条件下的平均寿命。（3）设计轴承加速寿命试验,处理轴承加速寿命试验数据,分析被预测轴承当前的运行状态。采用增加载荷的试验形式完成轴承加速寿命试验,采集轴承振动信号。使用变分模态分解方法处理轴承振动信号,计算加速寿命试验中样本轴承的全寿命周期的AR能量谱。使用K-means算法分析其中一个轴承的全寿命周期各个采样点的运行状态,以其运行状态分析结果为样本,使用SVM算法预测其余轴承的运行状态。（4）计算轴承寿命加速系数。建立热-瞬态动力学有限元分析模型模拟轴承真实工况,利用疲劳寿命分析模块求取轴承寿命加速系数。与轴承寿命理论构造的加速系数比较。（5）轴承剩余寿命预测。本文针对不同运行状态的预测起始点,提出不同的方法预测轴承剩余寿命。针对预测起始点的运行状态是衰退期的情况,利用MWLSTM网络对预测起始点后的AR能量变化进行预测,以能量界限值确定轴承剩余寿命。预测结果与真实结果之间的误差很小,预测方法具有很高的可靠性。针对预测起始点的运行状态是平稳期的情况,与预测起始点运行状态相似的时间点数量多且相似程度接近,基于三参数威布尔模型分析轴承的剩余寿命。预测结果与真实结果之间的误差很小,预测方法有效。根据轴承加速寿命系数将预测结果转化为轴承在实际工况条件下的剩余寿命。
薄建民,白婧[3]（2020）在《裂解炉引风机用轴承故障原因分析》文中研究指明基于实际工程项目数据,通过对轴承的设计、选型、润滑方式和操作维护的研究,分析了轴承故障的原因,并提出了相应措施,从而保证设备的长周期稳定运行。
黄新[4]（2019）在《离心式通风机滚动轴承故障诊断案例分析》文中提出针对某电厂锅炉离心式通风机支撑部位监测点异常振动问题,对其监测振动信号进行分析,最终定位为支撑滚动轴承故障:简要介绍了滚动故障振动机理及诊断思路,并详细介绍了此案例的诊断过程,为电厂辅机类滚动轴承故障诊断提供有价值的参考。
朱雨亮[5]（2019）在《基于振动测试的大中型高压异步电动机的状态评价和故障诊断》文中提出大中型高压异步电动机作为包钢各类设备传动系统的动力源,起着举足轻重的作用。其稳定运行关系着整个包钢的顺利生产。大中型高压异步电动机由于设计、负载、部件磨损、安装等因素,导致有些电机在线运行中出现振动超标的故障。这种振动超标的运行状态会给设备造成隐患。所以在掌握电机结构和原理的基础上,通过故障诊断技术,对存在问题的高压电机进行故障诊断和分析,并提出检修建议,是本课题研究的目的和意义。通过《包钢设备信息管理系统》及《包钢设备状态发布系统》平台,借助检测仪器,长期对包钢各厂矿大量的重点高压异步电机进行数据采集和分析,并进行检修验证,总结各类故障的特性,积累经验。大中型高压异步电动机的振动分为电气因素振动和机械因素振动。电气方面,磁场不均匀、笼条断裂、气隙不均匀等都会引起电磁振动。机械方面,转子不平衡、滚动轴承故障、滑动轴承故障、转轴缺陷、零部件碰磨等,都会引起电机振动,对于不同的振动类型,其频谱有着各自的特点,采用的故障诊断方法和手段也有区别。滚动轴承的故障是最常见的故障类型,通过滚动轴承各组件特征频率的分析和计算,与实际采集的振动信号进行对比,可判别出滚动轴承的故障。但由于早期振动信号微弱,采集数据噪声干扰严重,造成判断的不准确。EMD—经验模态分析法可以有效的分析非平稳的信号,基于电流分析的滚动轴承的故障诊断方法也是一种有效的诊断方法。对于不平衡的振动,机理比较简单,也比较有规律,较好分析和判断,基于LabVIEW的电机转子不平衡故障诊断方法可以进行图形化编程和快速的计算,基于二代小波变换的电机转子不平衡故障检测方法可有效的消除噪声的干扰,准确性较高。对于碰磨引起的振动,频谱图中n?和1/n次谐波比较明显。松动引起的振动,频谱图中基频和1/n次谐波比较明显。信号在幅值上分析,通过波形的最大值、最小值、平均值、有效值等,研究波形幅值的概率分布。傅里叶变换,使信号分解成不同简谐信号的叠加,并进幅值谱分析、功率谱分析、倒频谱分析和相位谱分析。短时傅里叶变换克服了傅里叶变换在时域没有分辨能力的缺点,维格纳（谱）分布是两个信号内积的傅里叶变换。小波分析的发展,很好的解决了时间和频率分辨力的矛盾。线下检修的转子,利用申克HM6U型动平衡机进行动平衡校验,动平衡机可直观地显示出受检转子的剩余不平衡量和相位。以一台风力发电机转子为例,介绍动平衡机的操作流程。对于在线转子,影响系数法,是一种常用的在线平衡方法,通过矢量的运算和三角函数的运算,可求出需加重的质量和相位,能够快速准确的处理现场平衡问题。在实际工作中,分别利用本特利SCOUT100数据采集器、宝钢Telesen 8833便携式数据采集器、郑州机械研究所VMS-04B型振动监测分析与平衡系统进行数据采集和分析。对几个比较有代表性的滚动轴承故障、平衡故障、碰磨故障和支持刚度不足的故障案例进行数据采集、频谱分析,作出故障判断,并通过检修,对理论知识进行验证。
李伟明[6]（2019）在《大型风机齿轮箱在线监测与故障诊断应用研究》文中指出风机主要应用于国民经济各领域以及各种场所的通风换气,其中石油化工、冶金、电力、纺织、船舶和城市轨道交通等应用最多,随着企业装置的大型化,风机也趋大型化。风机的运行环境及工况大都比较恶劣,且连续生产,这就导致风机容易发生故障。齿轮箱作为重要的传动部件,也是故障多发部件,因此对大型风机齿轮箱进行在线监测与故障诊断研究,以期尽早发现潜在故障,进行“预知维修”,可以有效的避免故障引起的突发事故,减少不必要的经济损失。但由于风机的运行工况大部分都处在强背景噪声中,齿轮箱早期故障的微弱信号就极易被背景噪声淹没,因此,风机齿轮箱的故障诊断带面临着许多问题。本论文针对上述问题,把风机的齿轮箱为研究对象,以振动传感器所采集的生成数据为基础,重点对齿轮箱部件振动特征信号进行准确的提取,以期提高故障诊断的正确率,达到大型风机齿轮箱的在线监测于故障诊断的目的。本文主要研究内容如下:（1）对风机和齿轮箱的基本结构进行了研究,详细剖析了齿轮箱各部件发生故障的比例及其主要的失效形式,对齿轮和滚动轴承故障状态下的振动信号模型和故障特征进行了分析。（2）基于常见的故障诊断方法及信号处理方法,对各种方法的优缺点进行了分析,为大型风机齿轮箱在线监测与故障诊断提供了理论依据。（3）针对风机使用现场的环境影响,原始故障振动信号属于非平稳及非线性的微弱信号,应对信号进行滤波降噪处理。通过实验室机组进行了振动数据测取,然后进行了数据处理,得到了多维无量纲指标,根据无量纲指标判断齿轮箱是否存在故障。鉴于多维无量纲指标之间存在一定的交叉重叠,且计算量过大,由此借助了主成分分析法进行降维分析;并利用检验数据验证了主成分分析法的有效性。（4）基于实验室齿轮箱的研究基础及现有试验条件,对实验机组进行了在线监测实例验证,使用2个传感器对正常状态、齿轮磨损、齿轮断齿、齿轮点蚀、齿轮裂纹、轴承内圈磨损、轴承外圈磨损和保持架断裂胶合8种情况在1200r/min的转速下进行测试,运用主成分分析进行降维,100%区分出异常,并能明确区分出异常中的5种故障,准确率达75%,由此可应用于工业风机齿轮箱的在线监测与故障诊断。
黄宾[7]（2018）在《工业离心式风机振动原因及处理措施探讨》文中研究表明总结了作者多年设备管理经验,针对工业生产用离心式风机运行时产生振动的原因及其处理防范措施、相关检修方法及优化等几个方面进行分析和论述,希望能对在工业离心式风机的使用和维护方面提供一点有益借鉴,以确保风机安全可靠运行,从而提高生产效益。
王子为[8]（2018）在《复杂环境下新无量纲指标的构建与实验验证》文中研究指明装备安全是石化工业安全、稳定、长周期、满负荷、优化的生产运行的基础,如何降低故障率、提高可靠性是国内外石化企业最为关注的问题。随着石化装备日益大型化、集成化、复杂化,石化装备安全工作面临更大的挑战。石化装备中大型旋转机械的地位至关重要,催化裂化等主要工艺都离不开旋转机械,而在旋转机械故障库中,轴承故障约占总故障数的44%左右。因此,对旋转机械中的滚动轴承进行故障诊断具有重要意义。张清华教授团队前期研究成果表明,无量纲免疫诊断技术在轴承故障诊断中具有良好的潜力和诊断优势。本论文在前期研究的基础上,针对复杂环境下滚动轴承的故障诊断问题,提出新的无量纲指标构建方法和诊断技术。具体工作包括:（1）针对传统无量纲指标难以解决旋转机械中滚动轴承故障诊断的问题,分析了滚动轴承的故障机理,以轴承常态运行下的振动信号为“标准振动信号”,提出“互无量纲指标”概念,在传统无量纲指标基础上通过归一化构建了一套新无量纲指标。（2）提出了一种小波包降噪的预处理方法。在复杂环境下对振动信号进行去噪预处理,才能更准确体现机器的真实振动情况。本文提出一种小波包去噪的预处理方法,通过对实验机组采集的振动信号进行算法验证,仿真结果表明,该方法能有效提高信号的信噪比,精确提取信号的原有特征。（3）设计了一种基于随机森林模型的新无量纲指标融合诊断方法。方法将小波包去噪算法、互无量纲指标和随机森林算法有机结合,提出了预处理、模型构建、诊断机制和参数选择等构架,形成了一套系统、收敛、时间复杂度低的新方法。仿真和半实物机组实验验证表明,该方法对轴承故障具有好的识别能力,相对传统无量纲指标方法能大幅提高诊断精度。依托广东省石化装备故障诊断重点实验室,对工作内容做了仿真和半实物机组实验验证。本论文的成果是对无量纲免疫诊断技术的有力补充,也是对石化装备旋转机械中关键部件滚动轴承故障诊断技术的新探索。
谢克平[9]（2018）在《全国水泥最佳实用技术（BAT）水泥粉磨技术汇编》文中进行了进一步梳理1、来自装备制造商的BAT项目M1、库下卸料粉流掣技术一、产品特性由昆明艾克自动化公司研发的粉流掣,跳出了以往对待粉料卸料处理的惯性思维,采用中国易经原理以柔克刚的太极自然思维,通过大量实物实验,结合对库内粉料的静动力学分析,找到了特殊的多通道流态化动态自适应平衡的空间结构的数学模型,从而研发出专用的无动力卸料装置——太极锥（图1）。克服了粉料在库中存放与卸料长期形成的固疾,彻底
李亚[10]（2018）在《离心风机振动噪声预报与控制技术研究》文中研究表明离心风机是一种广泛应用的流体机械,使用过程中突出的问题是噪声高,已成为影响人们工作与生活舒适性的重要噪声源之一,开展离心风机振动噪声预报与控制技术研究具有重要的理论意义和工程应用价值。本文系统分析了离心风机振动噪声机理与控制技术国内外研究动态,归纳了各类振动噪声源。利用典型离心风机,在半消声室中进行了振动噪声测量试验,获得了风机结构振动、蜗壳辐射声、蜗壳内表面脉动压力、管内流速与噪声等试验数据,为风机流场、振动与噪声预报方法的验证提供了试验数据,同时也为风机优化设计效果验证提供对比数据。采用激光扫描获得了叶轮三维构型,考虑了叶轮后盘与蜗壳之间的间隙和喇叭状进风口,进行了风机全流域精细的结构化网格划分,流域分为:包含叶轮的阶梯状旋转域、蜗壳为主的区域以及方变圆段与随后的管道区域。采用RANS方法计算了稳态流场,使用大涡模拟了瞬态流场,利用管中流速和蜗壳脉动压力试验结果进行了验证,从而形成了获取流体激励力源的数值预报方法。基于大涡模拟方法获得了流体作用于叶轮的动态力和力矩,利用转子动力学计算原理得到了电机轴承处动态力,利用结构有限元分别计算了轴承动态力、蜗壳内表面脉动压力引起的蜗壳外表面振动位移。然后,用声学有限元预报了蜗壳结构声辐射,从而将稳态流场、瞬态流场、结构有限元、声学有限元等手段融合起来,形成了风机蜗壳振动与声辐射的完整预报方法,并用半消声室噪声测量结果进行对比分析,验证了蜗壳振动声辐射预报方法的有效性。结合大涡模拟获得的叶轮表面脉动压力、蜗壳内表面流体脉动压力,考虑叶轮旋转,利用声学有限元计算了与风机连接的管道内部噪声,与试验结果较为接近,验证了旋转叶轮与蜗壳内压力脉动辐射声预报方法是准确可靠的。最后,逐一梳理了风机振动噪声控制方法,针对试验风机,根据理论分析与振动噪声试验结果,采取了敷设阻尼材料、改进支撑方式、改动叶片出气边形状等减振降噪措施。测试表明:蜗壳噪声在轴频处降低了约7dB,在高频段整体下降约4dB,蜗壳噪声降低明显;管内流速降低了0.5m/s,管内噪声在轴频处噪声降低约3dB,在一阶叶频处降低约4dB。
二、离心式风机滚动轴承的润滑（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、离心式风机滚动轴承的润滑（论文提纲范文）
（1）木工除尘系统用离心风机维护管理探究（论文提纲范文）
| 1 木工粉尘对风机设备的危害 |
| 2 木工除尘系统离心风机的维护管理要点 |
| 2.1 日常点检 |
| 2.2 典型故障及解决办法 |
| 2.3维护周期及项目 |
| 2.3.1 清洁周期及项目 |
| 2.3.2 润滑周期及项目 |
| 2.3.3 维修保养周期及项目 |
| 3 小结 |
（2）动车组牵引电机风机轴承剩余寿命研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题来源 |
| 1.2 论文背景及研究意义 |
| 1.3 轴承剩余寿命预测国内外研究现状 |
| 1.3.1 基于统计分析的预测方法研究现状 |
| 1.3.2 基于物理模型的预测方法研究现状 |
| 1.3.3 基于人工智能的预测方法研究现状 |
| 1.3.4 轴承寿命试验和信号处理方法研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容和方法 |
| 第2章 牵引电机风机轴承及轴承寿命理论 |
| 2.1 牵引电机风机轴承 |
| 2.1.1 牵引电机风机性能参数 |
| 2.1.2 牵引电机风机力学模型 |
| 2.1.3 牵引电机风机轴承 |
| 2.2 轴承寿命理论 |
| 2.2.1 Ioannides-Harris理论 |
| 2.2.2 Lundberg-Palmgren理论 |
| 2.3 牵引电机风机轴承理论剩余寿命计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 轴承加速寿命试验及轴承运行状态分析 |
| 3.1 轴承加速寿命试验 |
| 3.1.1 轴承加速试验的加速形式 |
| 3.1.2 轴承加速寿命试验机 |
| 3.1.3 轴承加速寿命试验方案设计及结果 |
| 3.2 轴承振动信号处理 |
| 3.2.1 轴承振动信号分析特征指标 |
| 3.2.2 轴承振动信号处理过程及方法 |
| 3.2.3 轴承振动信号处理结果 |
| 3.3 轴承运行状态分析 |
| 3.3.1 基于K-means算法建立轴承运行状态预测训练样本 |
| 3.3.2 基于SVM算法的轴承运行状态预测 |
| 3.3.3 轴承运行状态分析结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 轴承寿命加速系数 |
| 4.1 轴承接触理论 |
| 4.1.1 赫兹接触理论 |
| 4.1.2 次表面应力 |
| 4.1.3 轴承von-Mises应力 |
| 4.2 轴承有限元分析 |
| 4.2.1 轴承静力学有限元分析 |
| 4.2.2 轴承热-瞬态动力学耦合有限元分析 |
| 4.3 轴承加速系数计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 轴承剩余寿命预测 |
| 5.1 运行状态相似点 |
| 5.2 长短时记忆网络 |
| 5.3 MWLSTM网络 |
| 5.4 轴承剩余寿命预测方法 |
| 5.4.1 基于序列对序列预测的轴承剩余寿命预测 |
| 5.4.2 基于MWLSTM网络的轴承剩余寿命预测 |
| 5.4.3 基于三参数威布尔模型的轴承剩余寿命预测 |
| 5.5 轴承剩余寿命预测结果 |
| 5.5.1 衰退运行状态轴承剩余寿命预测结果 |
| 5.5.1.1 基于序列对序列预测的轴承剩余寿命预测结果 |
| 5.5.1.2 基于MWLSTM网络的轴承剩余寿命预测结果 |
| 5.5.2 平稳运行状态轴承剩余寿命预测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（3）裂解炉引风机用轴承故障原因分析（论文提纲范文）
| 1 问题的提出 |
| 2 问题分析 |
| 2.1 风机原始设计情况 |
| 2.2 轴承的润滑问题 |
| 2.3 风机侧安装轴承时冷态膨胀量预留不足 |
| 3 结束语 |
（4）离心式通风机滚动轴承故障诊断案例分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 滚动轴承主要故障类型及原因 |
| 1.1 疲劳剥落 |
| 1.2 磨损 |
| 1.3 塑性变形 |
| 1.4 锈蚀 |
| 1.5 断裂 |
| 1.6 胶合 |
| 1.7 保持架损坏 |
| 2 滚动轴承故障诊断方法 |
| 2.1 简易诊断 |
| 2.2 精密诊断 |
| 3 滚动轴承故障诊断案例 |
| 3.1 振动情况概述 |
| 3.2 振动分析 |
| 4 结论 |
（5）基于振动测试的大中型高压异步电动机的状态评价和故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 大中型高压异步电动机介绍及国内外发展状况 |
| 1.2 大中型高压异步电机在包钢各厂矿的使用情况和存在的问题 |
| 1.3 引起大中型高压电机振动的原因 |
| 1.4 包钢各厂矿大中型电机产生振动的原因总结 |
| 1.5 包钢各厂矿对大中型异步电机的振动监测和分析 |
| 1.6 振动故障的处理 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 大型异步电动机故障振动信号特征和诊断方法 |
| 2.1 大型异步电动机滚动轴承故障的振动信号特征和诊断方法 |
| 2.1.1 滚动轴承振动故障机理 |
| 2.1.2 滚动轴承故障振动特征 |
| 2.1.3 滚动轴承故障诊断的方法 |
| 2.2 大型异步电机转子不平衡振动机理分析 |
| 2.2.1 转子不平衡故障机理 |
| 2.2.2 转子不平衡的故障特征 |
| 2.2.3 转子不平衡故障的诊断方法 |
| 2.3 大型异步电机转子与静止部件摩擦振动机理分析 |
| 2.3.1 转子碰磨机理 |
| 2.3.2 转子碰磨振动故障特征 |
| 2.4 大型异步电机转子支撑部件松动的振动机理分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于振动测试方法及信号处理的分析方法 |
| 3.1 振动信号的时域分析 |
| 3.2 振动信号的频域分析 |
| 3.3 振动信号的时频域分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 大中型异步电动机转子平衡方法介绍 |
| 4.1 大中型异步电动机转子修理车间动平衡设备介绍 |
| 4.2 大中型异步电动机转子修理车间实施动平衡(案例) |
| 4.3 大型异步电机在线平衡方法 |
| 4.4 大型异步电机在线平衡(案例) |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于振动的电机故障诊断案例 |
| 5.1 滚动轴承故障导致的振动问题处理案例 |
| 5.2 平衡问题导致的振动问题处理案例 |
| 5.3 转子碰磨导致的振动问题处理案例 |
| 5.4 连接松动和支撑刚度不足导致的振动问题处理案例 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）大型风机齿轮箱在线监测与故障诊断应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 风机齿轮箱故障诊断的目的与意义 |
| 1.3 在线监测与故障诊断技术 |
| 1.3.1 故障诊断技术的方法 |
| 1.3.2 故障诊断技术的信号处理方法 |
| 1.4 风机齿轮箱故障诊断技术的研究现状 |
| 1.4.1 在线监测与故障诊断的发展现状 |
| 1.4.2 风机齿轮箱在线监测与故障诊断的研究进展 |
| 1.5 主要研究内容和技术路线 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 风机齿轮箱失效类别与振动特性的关系 |
| 2.1 风机的结构特点 |
| 2.1.1 风机的分类 |
| 2.1.2 风机的组成结构 |
| 2.2 齿轮箱故障类型 |
| 2.2.1 齿轮故障分析 |
| 2.2.2 滚动轴承故障分析 |
| 2.3 齿轮和轴承发生故障的振动信号特征频率 |
| 2.3.1 齿轮故障的振动信号特征频率 |
| 2.3.2 轴承故障的振动信号特征频率 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大型风机齿轮箱的故障诊断技术 |
| 3.1 齿轮箱的振动分析技术 |
| 3.1.1 振动的分类 |
| 3.1.2 振动监测参数及标准 |
| 3.2 振动信号的分析处理 |
| 3.2.1 振动信号的时域分析 |
| 3.2.2 振动信号的频域分析 |
| 3.2.3 振动信号的时频分析 |
| 3.3 使用常规指标对大型风机齿轮箱进行故障诊断 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于PCA降维无量纲指标的故障诊断 |
| 4.1 齿轮箱故障诊断的常规指标和无量纲指标 |
| 4.1.1 齿轮箱故障诊断的常规指标 |
| 4.1.2 齿轮箱故障诊断的无量纲指标 |
| 4.2 齿轮箱运行状态的数据采集 |
| 4.2.1 数据采集器 |
| 4.2.2 无量纲指标的故障特征 |
| 4.3 基于PCA的齿轮箱故障诊断技术 |
| 4.3.1 主成分分析 |
| 4.3.2 主成分分析法的特点 |
| 4.3.3 基于主成分分析的齿轮箱故障诊断技术 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 大型风机齿轮箱在线监测与故障诊断系统应用研究 |
| 5.1 风机齿轮箱实验平台 |
| 5.1.1 模拟实验机组 |
| 5.1.2 实验机组在线监测与故障诊断系统 |
| 5.2 实验方案 |
| 5.2.1 实验样品的设计 |
| 5.2.2 测点位置选择 |
| 5.2.3 测试方案 |
| 5.3 在线监测与故障诊断系统的实际应用 |
| 5.3.1 烟气轮机的基本状况 |
| 5.3.2 机组在线状态监测 |
| 5.3.3 机组故障诊断的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附件:攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）工业离心式风机振动原因及处理措施探讨（论文提纲范文）
| 1 风机振动的原因 |
| 1.1 基础因素及其检查处理措施 |
| 1.2 安装精度不达标及其检查处理措施 |
| 1.3 风机转子不平衡和检查处理措施 |
| 1.4 管道共振和检查处理措施 |
| 2 结束语 |
（8）复杂环境下新无量纲指标的构建与实验验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究的背景与意义 |
| 1.3 滚动轴承故障诊断技术研究概述 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 现阶段仍存在的主要问题及发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究内容与论文结构安排 |
| 第二章 旋转机械中滚动轴承故障诊断原理及方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 滚动轴承的基本参数及失效形式 |
| 2.2.1 滚动轴承振动的基本参数 |
| 2.2.2 滚动轴承失效主要形式 |
| 2.3 滚动轴承振动信号的采集 |
| 2.3.1 采样过程 |
| 2.3.2 采样间隔和频率混叠 |
| 2.4 滚动轴承故障常用诊断方法 |
| 2.4.1 振动检测法 |
| 2.4.2 温度检测法 |
| 2.4.3 油液检测法 |
| 2.4.4 声发射法 |
| 2.5 无量纲指标在故障诊断技术中的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 互无量纲指标 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 振动信号的幅值域分析 |
| 3.2.1 振动信号的幅值概率密度 |
| 3.2.2 有量纲指标和无量纲指标 |
| 3.2.3 无量纲指标特点 |
| 3.3 振动信号的时域分析 |
| 3.3.1 相关与相关系数 |
| 3.3.2 互相关函数 |
| 3.4 振动信号的频域分析 |
| 3.4.1 傅里叶变换的基本性质 |
| 3.4.2 离散傅里叶变换 |
| 3.4.3 快速傅里叶变换的概念 |
| 3.5 互无量纲指标的构建方法与原理 |
| 3.5.1 故障特征信号的提取方法 |
| 3.5.2 互无量纲指标的定义 |
| 3.5.3 互无量纲指标的数值计算方法 |
| 3.5.4 互无量纲指标与原无量纲指标的比较与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 小波包降噪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 小波变换的基本理论 |
| 4.2.1 连续小波变换 |
| 4.2.2 离散小波变换 |
| 4.2.3 常用小波函数简介 |
| 4.3 小波包降噪 |
| 4.4 降噪质量评价指标 |
| 4.4.1 均方根误差 |
| 4.4.2 信噪比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 互无量纲指标的实验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 随机森林算法 |
| 5.2.1 决策树简介 |
| 5.2.2 集成学习 |
| 5.2.3 随机森林算法概述 |
| 5.2.4 随机森林算法主要特征 |
| 5.3 基于随机森林算法的互无量纲指标故障诊断方法 |
| 5.3.1 实验环境 |
| 5.3.2 构建随机森林算法模型 |
| 5.3.3 实验步骤 |
| 5.3.4 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）离心风机振动噪声预报与控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 离心风机的工作原理 |
| 1.1.2 离心风机的基本参数 |
| 1.2 离心风机振动噪声源 |
| 1.2.1 风机振动产生的原因 |
| 1.2.2 风机噪声产生的原因 |
| 1.3 离心风机振动噪声的研究现状 |
| 1.3.1 风机内部流场数值模拟方法 |
| 1.3.2 蜗壳振动声辐射理论分析与数值模拟 |
| 1.3.3 风机管道内声辐射理论分析与数值模拟 |
| 1.4 离心风机振动噪声控制技术的研究现状 |
| 1.4.1 风机振动控制技术 |
| 1.4.2 风机噪声控制技术 |
| 1.5 本文主要工作 |
| 第二章 离心风机振动噪声测量试验 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验对象 |
| 2.3 试验设施与仪器、仪表 |
| 2.4 试验方案 |
| 2.4.1 试验设计 |
| 2.4.2 试验依据 |
| 2.4.3 试验内容 |
| 2.4.4 具体试验方案 |
| 2.4.5 试验数据表达形式 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 风机流场数值模拟 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 离心风机稳态流场模拟与验证 |
| 3.2.1 数值计算方法 |
| 3.2.2 模型建立 |
| 3.2.3 结构化网格划分 |
| 3.2.4 网格收敛性分析 |
| 3.2.5 数值计算结果的分析与验证 |
| 3.2.6 流场分析 |
| 3.3 离心风机非稳态流场模拟与验证 |
| 3.3.1 大涡模拟方法 |
| 3.3.2 计算设置 |
| 3.3.3 脉动压力计算与验证 |
| 3.3.4 瞬态流场计算结果分析 |
| 3.3.5 大涡模拟结果输出 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 风机蜗壳振动噪声预报 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 半消声室中测量声成份分析 |
| 4.2.1 蜗壳隔声分析 |
| 4.2.2 电机不带叶轮时噪声分析 |
| 4.2.3 管道辐射噪声对风机噪声测量结果的影响 |
| 4.2.4 以活塞声源进行量级预报 |
| 4.3 叶片－轴承－电机壳体－蜗壳辐射声预报 |
| 4.3.1 来自叶片的电机轴承力 |
| 4.3.2 振动计算 |
| 4.3.3 振动辐射声计算 |
| 4.4 离心风机内表面流体激励诱发的涡壳振动声 |
| 4.4.1 蜗壳内部表面力的获取 |
| 4.4.2 内表面流体激励蜗壳振动计算 |
| 4.4.3 内表面流体振动声辐射计算 |
| 4.5 风机蜗壳振动噪声验证 |
| 4.5.1 两条途径下振动噪声的对比 |
| 4.5.2 计算结果与验证 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 风机管内噪声预报与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 风机叶轮引起的管内噪声 |
| 5.2.1 叶轮旋转引起的声辐射预报模型 |
| 5.2.2 风机在自由场中辐射声预报过程 |
| 5.2.3 叶轮引起管内噪声预报过程 |
| 5.3 蜗壳脉动压力引起管内噪声计算 |
| 5.3.1 壁面脉动压力的声辐射原理 |
| 5.3.2 蜗壳脉动压力引起管内噪声预报过程 |
| 5.4 管道内噪声预报结果验证与分析 |
| 5.4.1 两条途径下管内噪声的对比 |
| 5.4.2 计算结果与验证 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 风机振动噪声优化设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.1.1 一般的优化要求 |
| 6.1.2 现有风机振动噪声情况 |
| 6.1.3 振动噪声优化方向的确定 |
| 6.2 风机外表面粘贴阻尼材料方案设计 |
| 6.2.1 阻尼材料吸声原理 |
| 6.2.2 阻尼材料参数选用 |
| 6.3 风机添加弹性支撑方案设计 |
| 6.3.1 振动模态计算与分析 |
| 6.3.2 隔振原理 |
| 6.3.3 支撑方案 |
| 6.4 风机叶片优化方案设计 |
| 6.4.1 现有风机叶片剖析 |
| 6.4.2 优化后的方案 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 离心风机优化试验验证 |
| 7.1 模型加工与安装 |
| 7.1.1 阻尼材料粘贴 |
| 7.1.2 截锥弹簧相关计算 |
| 7.1.3 阻尼弹簧减振器的选用 |
| 7.1.4 叶片改动 |
| 7.2 振动噪声测量结果 |
| 7.2.1 流量情况 |
| 7.2.2 振动测量结果与比较 |
| 7.2.3 蜗壳辐射声测量结果与比较 |
| 7.2.4 管内噪声测量结果与比较 |
| 7.3 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 学术论文和科研成果目录 |
四、离心式风机滚动轴承的润滑（论文参考文献）
- [1]木工除尘系统用离心风机维护管理探究[J]. 冯君宏. 中国设备工程, 2020(11)
- [2]动车组牵引电机风机轴承剩余寿命研究[D]. 王健. 吉林大学, 2020(08)
- [3]裂解炉引风机用轴承故障原因分析[J]. 薄建民,白婧. 化工机械, 2020(01)
- [4]离心式通风机滚动轴承故障诊断案例分析[J]. 黄新. 内燃机与配件, 2019(18)
- [5]基于振动测试的大中型高压异步电动机的状态评价和故障诊断[D]. 朱雨亮. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [6]大型风机齿轮箱在线监测与故障诊断应用研究[D]. 李伟明. 华南理工大学, 2019(01)
- [7]工业离心式风机振动原因及处理措施探讨[J]. 黄宾. 装备制造技术, 2018(09)
- [8]复杂环境下新无量纲指标的构建与实验验证[D]. 王子为. 广东工业大学, 2018(12)
- [9]全国水泥最佳实用技术（BAT）水泥粉磨技术汇编[A]. 谢克平. 2018第十届国内外水泥粉磨新技术交流大会暨展览会论文集, 2018
- [10]离心风机振动噪声预报与控制技术研究[D]. 李亚. 中国舰船研究院, 2018(05)