基于振动信号处理和最大相关峭度反卷积算法的轴承故障诊断方法研究文献综述

 2023-04-15 09:09:21

文献综述

文 献 综 述1.1研究背景及意义滚动轴承在工业现场有着非常广阔的应用场景,但在实际使用中,轴承部件往往因为风沙侵蚀、运行环境改变、外力损害等使得其产生故障。

与旋转机械中其它部件相比,滚动轴承的寿命离散度更大,即使在加工材料、加工工艺、生产设备及工作环境相差不大条件下,同一批次生产出的轴承使用寿命也相差甚远。

在实际工程应用中,某些轴承服役时间虽已远超过额定寿命仍能正常工作,如果呆板地按传统方式对轴承进行定期检修,势必会因过度维修而造成人力和财力浪费。

然而,有些轴承远未达到额定寿命便过早出现损伤,若更换维护不及时,则很容易因旋转精度下降、旋转阻力增大,造成滚动体受阻、卡死,从而产生热轴、燃轴及切轴等现象[1],最终引发一系列不良后果[2]。

由此可见,开展滚动轴承状态监测以及故障诊断技术的研究,有利于准确了解、把握轴承故障的萌生及演变进程,对于了解轴承性能状态以及尽早发现潜在故障、保障设备安全稳定服役、避免出现突发事故及减少人力财力损失等方面起着至关重要的作用。

轴承的故障极易导致严重的后果,因此对轴承进行定期维护,发现早期故障、准确预测故障可能发生的时间及类型,并以此指导检修工作十分必要。

1.2现有发展现有的轴承故障检测方法主要有利用工程师现场经验和使用状态检测技术。

但是,利用人的经验来检测机械问题具有局限性。

在情况恶化到所发生的变化可以察觉的时候,设备可能已经大范围受损。

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