第階段:利用通用的頻譜分析儀診斷滾動(dòng)軸承故障。20紀(jì)60年代中期,由于快速傅立葉變換技術(shù)(FFT)的出現(xiàn)和發(fā)展,同軸減速機(jī)振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析得到了很大的發(fā)展。人們根據(jù)對(duì)滾動(dòng)軸承元侔損傷時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)特征頻率的計(jì)算和采用頻譜分析儀實(shí)際分析得到的結(jié)果,進(jìn)行比較來判斷滾動(dòng)軸承是否存在故障。第二階段:利用沖擊脈沖技術(shù)診斷R系列減速機(jī)滾動(dòng)軸承故障。在60年代末期,先由瑞典開發(fā)出沖擊脈沖計(jì),根據(jù)沖擊脈沖的大幅值來診斷同軸減速機(jī)滾動(dòng)軸承故障。這種方法能比較有效地檢測(cè)到R系列減速機(jī)滾動(dòng)軸承的早期損傷類故障。第三階段:利用共振解調(diào)技術(shù)診斷滾動(dòng)軸承故障。1974年,美發(fā)明了項(xiàng)稱為“共振解調(diào)分析系統(tǒng)”的專利技術(shù)。共振解調(diào)技術(shù)與沖擊脈沖
技術(shù)相比,對(duì)同軸減速機(jī)軸承早期損傷類故障的診斷更為有效。共振解調(diào)技術(shù)不但能診斷出軸承是否存在故障,而且可以判斷出R系列減速箱故障發(fā)生在那個(gè)元件上以及評(píng)估故障的嚴(yán)重程度。第四階段:研發(fā)以微機(jī)為中心的滾動(dòng)軸承監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)。20紀(jì)90年代以來,隨著微機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展,研發(fā)以微機(jī)為中心的同軸減速機(jī)滾動(dòng)軸承監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)引起了內(nèi)外專家學(xué)者的重視。微機(jī)信號(hào)分析監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)具有靈活性高、適應(yīng)性強(qiáng)、易于維護(hù)升的特點(diǎn),便于推廣應(yīng)用。隨著信號(hào)檢測(cè)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)、人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,R系列減速機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷已經(jīng)成為合數(shù)學(xué)、物理、力學(xué)等自然學(xué)科和計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)、人工智能技術(shù)的綜合性學(xué)科。與傳統(tǒng)的診斷方法相比,目前的研究方向主要集中在以下幾個(gè)方面:
1、小波變換。從80年代后期開始,作為應(yīng)用數(shù)學(xué)的個(gè)分支,小波變換得到了迅速地發(fā)展。由于小波變換在時(shí)域、頻域的局部化和可變時(shí)頻窗方面的特點(diǎn),與傳統(tǒng)的傅立葉變換相比,小波變換更適于分析非穩(wěn)態(tài)信號(hào)。R系列減速機(jī)滾動(dòng)軸承的損傷信號(hào)是典型的非穩(wěn)態(tài)信號(hào),所以用小波變換處理同軸減速機(jī)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào),可更為有效地獲得故障特征信息。
2、專家系統(tǒng)。近年來隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,專家系統(tǒng)技術(shù)得NT迅速地發(fā)展。專家系統(tǒng)就是個(gè)智能化的計(jì)算機(jī)程序,它能夠模擬R系列減速機(jī)在處理問題時(shí)的些推理方法,利用已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)建立模型、解決問題。專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域可使?jié)L動(dòng)軸承診斷分析和決策更加準(zhǔn)確可靠。
3、模糊診斷。由于在滾動(dòng)軸承診斷信號(hào)中,故障特征振動(dòng)與故障類型不存在對(duì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,種故障可能引起多種特征,而種故障特征可能對(duì)應(yīng)多類故障,因而近年來,模糊理論被引進(jìn)到滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域。同軸減速機(jī)滾動(dòng)軸承故障模糊診斷中的概念是模糊概念,可以用模糊集合來表示,而模糊變換運(yùn)算是用來討論模糊判斷和推理的。
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同軸減速機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷的目的,是從故障定位到故障定性,進(jìn)而確定故障程度.由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有處理復(fù)雜多模式及進(jìn)行聯(lián)想、推理和記憶的功能,因而近年來在故障診斷領(lǐng)域引起廣泛的研究。/Products/r87jiansuji.html


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