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临清市鑫昇迪轴承有限公司

Linqing Xinshengdi Bearing Co., Ltd

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    详细内容

    轴承故障诊断技术:从振动分析到多源信息融合的预测性维护

    关键词:轴承、故障诊断、预测性维护

    摘要
    传统振动分析难以捕捉轴承早期微弱故障。本文解析声发射(AE)、电流信号、热成像与机器学习在故障诊断中的应用,结合多传感器数据融合与迁移学习技术,实现轴承剩余使用寿命(RUL)预测误差<5%。

    核心内容

    • 多物理场信号采集

      • 声发射监测:采用谐振式传感器(中心频率150kHz),捕捉微裂纹扩展产生的高频信号(100-300kHz),灵敏度达-65dB;

      • 电机电流分析(MCSA):通过FFT提取定子电流谐波(2倍转差频率),检测内圈故障的信噪比提升20dB;

      • 红外热成像:使用非制冷氧化钒探测器(NETD<20mK),识别局部过热区域(温差>2℃),定位精度达0.5mm。

    • 特征提取与降维

      • 时频分析:结合小波包变换(WPT)与同步压缩变换(SST),提取故障特征频率(BPFI、BPFO)的时频脊线;

      • 熵值特征:计算排列熵(PE)、样本熵(SampEn)等12维非线性特征,区分正常与故障状态的AUC值达0.98;

      • 流形学习:采用t-SNE算法将128维振动信号降至3维,可视化故障演化路径,早期故障识别率提升至95%。

    • 深度学习模型

      • 一维卷积神经网络(1D-CNN):直接处理原始振动信号,在CWRU轴承数据集上准确率达99.2%,较SVM提升15%;

      • 长短期记忆网络(LSTM):融合多传感器时序数据,预测RUL的RMSE值降低至2.3%,较ARIMA模型提高40%;

      • 迁移学习框架:基于ResNet-18预训练模型,在少量目标域数据(10%标签)下实现跨工况故障诊断,准确率>90%。

    • 工业部署案例

      • 风电齿轮箱轴承:部署无线传感器网络(WSN),实现100台风电机组的实时监测,误报率<0.5%,维护成本降低35%;

      • 高铁轴箱轴承:采用边缘计算网关,在10ms内完成故障诊断并触发制动,避免2起脱轨事故。


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