轴承是异步电机常见故障类型中发生故障概率最大的部件。谐波法是目前轴承故障诊断的常用方法,想要准确的获取故障特征谐波分量,需要对故障信号进行去噪预处理。针对故障信号提取特征频率的噪声干扰问题,结合电机轴承故障机理分析,提出运用解析模态分解(AMD)算法和小波阈值去噪算法相结合的谐波检测方法来提高电机轴承故障特征谐波分量提取的准确性。实验结果表明,所提方法能够准确的提取故障信号的特征分量,可有效提升故障诊断的准确性和可靠性,降低了电动机故障发生概率。

介绍一起工艺液氩泵电机轴承因过载而散架损坏,进而造成泵轴弯曲变形的故障,叙述了泵轴修复与复位试车的详细过程,最后提出了日常防范措施。

针对电机轴承故障诊断模型构建时间长、准确率不高的问题,提出一种基于改进贝叶斯分类的故障诊断方法。首先通过小波包变化、粗糙集及主成分分析方法分别构造原始故障特征集、降维后的故障特征集,再将原始故障特征集和降维后的故障特征集输入到改进贝叶斯分类模型中实现故障诊断,以此为基础设计一套交流发电机轴承故障诊断系统。最后以国内车辆车载电机轴承振动数据为依据,将改进贝叶斯分类方法和神经网络及最小二乘支持向量机方法作对比分析,结果表明:改进贝叶斯分类方法建模时间更短,故障诊断准确率更高。

为确保汽车电动助力转向系统(EPS)电机主轴与轴承过盈配合设计合理,通过理论计算对电机主轴和轴承的公差进行设计,并通过有限元软件ABAQUS对轴承与主轴过盈配合时内圈变形量和压入力进行分析,根据分析结果对电机主轴公差设计进行适当调整。最后制作极限样品进行DOE验证,样品满足使用要求。

针对电机轴承微弱故障识别困难这一问题,提出了优化最大相关峭度解卷积（optimized maximum correlated kurtosis deconvolution,OMCKD）结合自互补Top-Hat变换的诊断方法。为解决MCKD关键影响参数难以设置的问题,提出利用人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）并行搜索MCKD参数全局最优解,实现关键影响参数的自动优化调节。首先利用OMCKD方法对原始信号进行预处理,提取被噪声所掩盖的微弱特征信息,继而对解卷积信号做自互补Top-Hat变换处理,进一步抑制背景噪声干扰,强化周期性冲击特征。最后对所得结果做频谱分析,并通过分析谱图中幅值突出的频率成分判定轴承的状态。两组实测信号分析结果表明所述方法可有效用于电机轴承故障诊断,具有一定可靠性及优越性。

本文围绕大港油田第三采油厂柱塞泵在维修、管理过程中核实的原因,结合现场维修经验,对柱塞泵震动、泵效下降及电机轴承发热等常见故障进行分析,提出整改措施,对减少这类故障具有一定的指导意义。