风机轴承

作品数：157被引量：343H指数：9
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再生风机轴承失效分析技术综合应用
《石油化工设备技术》2025年第1期19-22,I0002,共5页刘景明 蔡国娟 
针对某石化芳烃装置再生风机故障,从风机振动快变、轴承失效等方面开展数据分析和分类排查,并综合运用动、静专业监检测技术手段,对轴承失效的发生发展过程进行分析描述,最终判定导致风机异常停机的原因是轴承安装质量和保持架材质问题...
关键词：再生风机 轴承失效 振动 故障特征频率 安装质量 
基于卷积神经网络的烟气脱硫脱硝轴流式增压风机轴承故障诊断
《石油和化工设备》2025年第1期159-161,共3页蒋在跃 王爱明 
传统的故障诊断方法往往依赖于经验判断或简单的物理检测,这些方法存在诊断精度低、操作复杂等问题,对增压风机轴承故障进行及时、准确的诊断具有重要意义。为此,本项目拟采用卷积神经网络方法,对轴流风机进行烟气脱硫脱硝过程中轴承的...
关键词：故障诊断 烟气脱硫脱硝 风机轴承 卷积神经网络 
聚类量化在风机轴承退化评估中的应用
《机械设计与制造》2024年第12期139-143,共5页张磊 陈长征 周丽婷 杨明政 
基于结构噪声信息的大型风力机传动系统运行状态识别与故障诊断方法研究(51675350)。
为解决风机轴承退化指标单调性差、可解释性不足的问题,提出了一种基于t分布随机邻近嵌入(t-SNE)和聚类量化的风机轴承退化评估方法。该方法首先提取健康参考状态和任意时刻监测状态振动信号的时域、频域及时频域特征,并对其进行参照化...
关键词：t-SNE 聚类量化因子 自适应阈值 退化指标单调性 
基于图正则化堆叠自编码器的风机轴承故障诊断方法被引量：1
《发电技术》2024年第6期1146-1152,共7页刘展 刘健洵 包琰洋 李大字 
国家自然科学基金项目(62273026);工信部高技术船舶科研项目(MC-202025-S02)。
【目的】为解决风电机组轴承故障诊断中的故障特征提取效率低、特征表示不够精准以及现有方法难以适应复杂信号需求的问题,提出一种基于图正则化的故障诊断方法,提升了对振动信号的分析能力,从而实现对不同故障类型的准确分类和可靠诊...
关键词：风电机组 轴承 故障诊断 图正则化 自编码器 图嵌入 特征提取 振动信号 
风机轴承失效分析及预防措施
《内蒙古科技大学学报》2024年第3期235-239,共5页申丽娟 麻永林 曹淑芬 谢港生 邢淑清 
内蒙古自治区自然科学基金(2022MS05046)。
风机轴承在运行仅1440 h后,出现了振动异常的现象,这明显偏离了正常使用寿命的预期。为查明原因,对出现问题的轴承进行了拆解检查,拆解后发现,风机轴承的内外圈表面均出现了显著的剥落现象。为探究轴承失效的原因,采用扫描电镜观察微观...
关键词：轴承 失效 分析 预防 
基于MWKCNN与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法
《沈阳工程学院学报（自然科学版）》2024年第3期7-14,共8页宁兆秋 张东 方文墨 孙志强 孙明 徐继文 杨巍 郑伟 单春海 
辽宁省科技厅创新能力提升联合基金(2022NLTS1601);沈阳市中青年科技创新人才支持计划(RC210143)。
针对实际风电场的风机运行工况多变、数据完备性缺失导致的风机轴承故障诊断精度降低的问题,提出一种基于多重宽核卷积神经网络(multiple wide kernel convolutional neural networks,MWKCNN)与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法。首...
关键词：多重宽核卷积神经网络 风机轴承 故障诊断 迁移学习 变工况数据量缺失 下采样损失 
论大型风机轴承快速冷却装置的应用
《中国设备工程》2024年第18期128-130,共3页田帅 张耀丰 魏巍 李俊维 李涛 
引风机的运行需要大型轴承,由于高速旋转和长时间运行,轴承可能会受到高温的威胁,这就应结合实际需求来开展快速冷却装置的创新。这里在分析引风机轴承温度超温的原因基础上,结合自身从事引风机管理的实践经验,提出了防止引风机轴承温...
关键词：大型引风机 轴承保养 快速冷却装置 冷一次风系统 
基于ConvLSTM的风机轴承寿命预测被引量：1
《组合机床与自动化加工技术》2024年第6期161-165,170,共6页肖宗朕 杜浩飞 王勇 张超 张丹丹 李建军 
国家自然科学基金资助项目(51965052,62066036);内蒙古自然科学基金项目(2022MS06009);内蒙古自治区高等学校青年科技英才计划人才项目(NJYT22074)。
针对普通滚动轴承寿命预测模型在提取特征过程中存在特征提取不充分、预测误差大等问题,提出了基于双通道的卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)风机轴承寿命预测模型。首先,将原始轴承振动信号进行小波阈值去噪,去除振动信号中的噪声干扰;其...
关键词：寿命预测 深度学习 卷积长短时记忆网络 振动信号 特征提取 
CEEMD与AO-SVM结合的风机轴承故障诊断
《机械科学与技术》2024年第6期962-966,共5页孙润发 汤占军 
国家自然科学基金项目(61962031)。
由于风机的运行环境恶劣,当轴承发生故障时,其振动信号往往受到环境噪声的干扰,导致对于振动信号的故障信息提取困难。针对这一问题,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和样本熵(SE)结合的特征提取方法,并将天鹰优化算法(AO...
关键词：特征提取 互补集合经验模态分解 样本熵 天鹰优化算法 支持向量机 
基于IMHSA-MSCNN-BiLSTM的风机轴承故障诊断被引量：1
《电子测量技术》2024年第7期170-176,共7页张家安 邓强 马增强 李志军 
河北省自然科学基金创新集体项目(E2020202142)资助。
由于风力发电机组的非平稳运行条件和周围恶劣的工作环境,风机轴承故障振动脉冲特征易被随机噪声干扰所淹没,这给准确检测滚动轴承故障造成了挑战。为了降低随机干扰对后续特征提取的影响和算法复杂度,提出了一种改进多头自注意力机制(I...
关键词：风机轴承故障诊断 改进多头自注意力机制 多尺度卷积网络 双向长短期记忆网络 
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