导读:本文包含了振动监测诊断论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:故障诊断,频谱,齿轮箱,轴承,小波,阈值,机械。
振动监测诊断论文文献综述
王智冲,张学英[1]（2019）在《试析大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现》一文中研究指出本文主要针对大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现展开深入研究,首先进行大型旋转机械振动信号监测与分析,然后阐述了大型旋转机械典型故障诊断,最后结合大型旋转机械振动监测与故障诊断培训系统设计与实现,充分彰显出振动监测和故障诊断的应用价值,给予大型旋转机械的顺利运行强有力的保障,避免造成不必要的安全隐患的经济损失。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年33期）
袁铸,李名莉[2]（2019）在《基于小波分析的球磨机振动监测与故障诊断》一文中研究指出为对球磨机进行振动监测与故障诊断,在现有一些小波阈值去噪方法的基础上提出一种新的阈值去噪算法,并对去噪后的信号进行小波分解和Hilbert小波包络谱分析,提取特征向量,突出故障特征频率。通过对球磨机齿轮在正常和故障状态下的几种现场信号实验仿真分析,验证了该方法的有效性。(本文来源于《矿山机械》期刊2019年12期）
王慧中,斯一波,楼锋[3]（2019）在《核电站空调风机振动监测与诊断》一文中研究指出核电站对空调设备的振动要求严格,本文运用频谱分析的方法对空调风机的动平衡进行校正,提出常见故障类型对应的振动特征,并给出相应的处理方法,为风机振动故障的快速定位和处理提供参考。(本文来源于《制冷与空调》期刊2019年09期）
张胜国,吴金亮,何万宏,金云林,张绍英[4]（2019）在《在线振动监测诊断技术在化纤装置中的应用》一文中研究指出离线定期振动监测诊断技术可以识别设备运行中振动异常的原因、部位和程度。离线定期振动监测存在的时限性,对关键设备的振动监测方式进行在线振动监测技术改造,实现对主流程设备的连续实时监测。该系统帮助化纤装置实现了"预知维修"。(本文来源于《聚酯工业》期刊2019年05期）
姬相磊,高旭东,杜振东[5]（2019）在《风力发电机轴承振动监测故障诊断分析》一文中研究指出为提高风力发电机轴承状态异常判别和故障诊断能力,保证机组可靠稳定运行,降低机组维护成本,发电机轴承采用了振动在线状态监测频谱信号的判别方法,即利用振动数据样本及特征频率分析,监测轴承运行状态。通过对轴承振动数据的分析来评定其运行状态,为轴承故障预判提供依据。(本文来源于《微特电机》期刊2019年08期）
杨丛军[6]（2019）在《半自磨机振动监测与故障诊断》一文中研究指出半自磨是当前矿自磨的主流选择,半自磨机在使用较长时间之后可能会出现振动异常的问题,通过对其进行振动检测,能够确定振动异常的位置和原因,并通过针对性的措施来解决问题,维护半自磨机的正常运行。本文以某选矿厂的半自磨机故障问题为例,对半自磨机振动检测与故障诊断进行了分析。(本文来源于《世界有色金属》期刊2019年07期）
屈海军[7]（2019）在《基于振动监测技术在旋转机械故障诊断中的应用》一文中研究指出旋转机械故障诊断中通常采用振动监测技术,同时利用综合计算机技术、可编程技术、虚拟仪器技术等来展开旋转机械故障监测工作,并利用现代化手段分析设备运行中产生的振动信号,便于实现多通道信息采集。旋转机械在运行中,主要依赖于故障诊断系统,在防范故障隐患的环节,作业人员利用故障故障诊断系统,有效的排查设备运行中的安全问题,采用振动参数作为设备运行状态的主要指标,及时找到振动参数的共性,掌握旋转机械故障诊断工作的关键。(本文来源于《装备维修技术》期刊2019年02期）
魏巍宏[8]（2019）在《基于振动监测和油液分析的齿轮箱多参数故障诊断方法优化研究》一文中研究指出相比于单参数故障诊断方法,多参数故障诊断方法可以更加准确地识别出设备的故障工况。但在实际应用中,多参数监测方案的制定较大程度依赖于从业人员的经验和知识水平,敏感对象单一的监测方案会导致诊断结果精度不足,项目功能冗余的监测方案会导致监测成本过高。为了探索出简洁有效的多参数监测方案制定方法,本文以齿轮箱为研究对象,对基于振动监测和油液分析的多参数故障诊断方法进行优化研究。主要内容如下:首先,在探究齿轮表面失效机理与振动信号特征、油液信息指标内在联系的基础上,分别对振动信号的时域波形、频域谱图和油液的理化性能指标、磨粒信息等常用设备状态监测项目进行分析,确定待优化的齿轮箱多参数状态监测方案,为故障诊断方法的优化研究提供理论支撑。其次,为了获得准确的齿轮箱磨损故障工况信息,在QPZZ-II型旋转机械故障模拟实验台上开展齿轮箱故障模拟实验。根据齿轮磨损故障工况特点,按照正常、轻微磨损、异常磨损、严重磨损和失效五个阶段,对齿轮全生命周期的故障工况模拟方法进行设计并完成加工。构建由振动传感器、采集仪和信号分析软件组成的振动监测系统,采集齿轮箱故障振动信号并提取相关特征参数。构建由毛细管粘度计、颗粒计数器和旋转式铁谱分析系统组成的油液分析系统,采集故障齿轮油样并提取相关特征参数。然后,为了实现基于振动监测和油液分析的齿轮箱多参数故障诊断方法,在探究神经网络解决故障诊断问题的原理基础上,构建基于BP神经网络的故障诊断模型,根据齿轮箱故障模拟实验结果建立故障诊断模型的训练样本集,完成齿轮箱多参数故障诊断基础模型的仿真和训练,并对该模型的训练结果进行总结。最终,针对齿轮箱多参数故障诊断基础模型易发生过拟合的问题,提出一种基于遗传算法的优化方法,在完成算法框架和相关算子设计的基础上,对故障诊断基础模型进行优化,剔除多参数监测方案中的冗余项目,确定故障诊断模型的最优初始连接权值、阈值。通过模型性能对比试验,验证基于遗传算法的齿轮箱多参数故障诊断模型优化方法的正确性和有效性。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
陈思龙[9]（2019）在《振动监测系统在吐丝机故障诊断中的应用》一文中研究指出精密分析吐丝机振动监测频谱图,确定吐丝机轴承故障的具体原因,及时进行解体检修,避免设备事故的发生。(本文来源于《设备管理与维修》期刊2019年08期）
窦岩,张维皓,郭兰中,韩成[10]（2019）在《电梯振动监测与诊断技术研究》一文中研究指出利用目前监测方法从信息系统中采集并判断电梯曳引机的运行状态,当电梯关键零部件发生严重故障的时候能给予警告并进行报警,用以保障电梯正常安全运行,从而提高电梯运行的可靠性。(本文来源于《科技风》期刊2019年08期）
振动监测诊断论文开题报告
（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：
为对球磨机进行振动监测与故障诊断,在现有一些小波阈值去噪方法的基础上提出一种新的阈值去噪算法,并对去噪后的信号进行小波分解和Hilbert小波包络谱分析,提取特征向量,突出故障特征频率。通过对球磨机齿轮在正常和故障状态下的几种现场信号实验仿真分析,验证了该方法的有效性。
（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。
振动监测诊断论文参考文献
[1].王智冲,张学英.试析大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现[J].科学技术创新.2019
[2].袁铸,李名莉.基于小波分析的球磨机振动监测与故障诊断[J].矿山机械.2019
[3].王慧中,斯一波,楼锋.核电站空调风机振动监测与诊断[J].制冷与空调.2019
[4].张胜国,吴金亮,何万宏,金云林,张绍英.在线振动监测诊断技术在化纤装置中的应用[J].聚酯工业.2019
[5].姬相磊,高旭东,杜振东.风力发电机轴承振动监测故障诊断分析[J].微特电机.2019
[6].杨丛军.半自磨机振动监测与故障诊断[J].世界有色金属.2019
[7].屈海军.基于振动监测技术在旋转机械故障诊断中的应用[J].装备维修技术.2019
[8].魏巍宏.基于振动监测和油液分析的齿轮箱多参数故障诊断方法优化研究[D].中国矿业大学.2019
[9].陈思龙.振动监测系统在吐丝机故障诊断中的应用[J].设备管理与维修.2019
[10].窦岩,张维皓,郭兰中,韩成.电梯振动监测与诊断技术研究[J].科技风.2019
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