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Y4-73-12N014D风机典型故障下的径向振动频谱数据集

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简介:
该数据集包含Y4-73-12N014D型风机在多种典型故障状态下的径向振动频谱信息,旨在支持风力发电设备的健康监测和故障诊断研究。 电机型号为JS136-4。

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  • Y4-73-12N014D
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    该数据集包含Y4-73-12N014D型风机在多种典型故障状态下的径向振动频谱信息,旨在支持风力发电设备的健康监测和故障诊断研究。 电机型号为JS136-4。
  • 特征整理
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    本数据整理集聚焦于典型故障电机的频谱特征分析,汇集了各类电机在不同运行状态下的振动信号与频谱图,旨在为电机故障诊断提供丰富的参考依据。 ### 故障电机典型频谱特征整理数据集概述 本数据集主要针对三相异步故障电机的典型频谱特征进行了整理与汇总,旨在为电机故障诊断提供重要的参考依据。通过收集不同类型的故障电机在运行过程中所产生的振动信号,并利用频谱分析技术,可以识别出各种故障的特征频率及其变化规律。这对于提高电机维护效率、减少非计划停机时间具有重要意义。 ### 1. 转子偏心 - **故障特征**:转子偏心会导致转子与定子之间的间隙发生变化,在旋转过程中形成周期性的振动源。 - **频谱特征**: - 明显的两倍行频分量(即2X); - 出现1X波峰及其极通过频率的边带频率。 - **诊断意义**:这些频谱特征可用于快速定位是否存在转子偏心问题。 ### 2. 轴弯曲 - **故障原因**:通常由电流分布不均匀引起局部过热,导致转子发生弯曲变形。 - **频谱特征**: - 展现出所有不平衡现象的特征频率; - 在电机冷却状态下,可以通过检测轴弯曲状态来进行进一步分析。 - **诊断建议**:定期检查电机冷却条件下的轴弯曲情况,并及时调整或更换损坏部件。 ### 3. 转子条断裂 - **故障表现**:转子条断裂后会产生异常振动。 - **频谱特征**: - 在1X处产生极通过频率的边带,以及其谐波(如2X,3X等); - 每个谐波附近都会出现“裙带”式的边带频率。 - **处理措施**:一旦发现此类频谱特征应立即停机检修以避免造成更大损失。 ### 4. 电机缺相 - **故障原因**:连接松动是导致电机缺相的主要原因之一。 - **频谱特征**: - 强烈的两倍行频(100Hz)振动; - 伴有13行频的边带频率。 - **预防措施**:加强日常巡检力度,确保所有连接部位紧固无松动。 ### 5. 轴承故障 - **故障类型**: - 内圈故障:出现故障频率(pbfi)及谐波,并伴有转频的边带; - 外圈故障:出现故障频率(pbfo)及谐波。 - **频谱特征**: - 内圈和外圈故障分别对应不同的故障频率及其谐波分量; - 转频边带的存在有助于区分内圈与外圈故障。 - **诊断方法**:结合频谱分析结果,采用振动测试等手段进行综合判断。 ### 6. 匝间短路 - **故障机制**:绕组间的绝缘性能下降导致短路,进而引发振动加剧。 - **频谱特征**: - 正常情况下无法通过振动信号直接识别; - 必须借助电动机电路分析来进行监测和评估。 - **处理建议**:加强对绕组绝缘状态的监控以防止因短路引发的安全事故。 ### 7. 转子不平衡 - **波形特点**:正弦波; - **轴心轨迹**:圆形或椭圆形; - **频谱特征**: - 1X频率为主导成分; - 径向振动(水平和垂直方向)也以1X为主; - 振幅随转速升高而增大。 - **处理策略**:通过重新平衡转子来消除不平衡现象。 通过对这些典型频谱特征的了解与掌握,可以有效地帮助工程师们在实际工作中快速准确地诊断电机故障,并提高维修效率。此外,对于研究人员来说,这些数据也是宝贵的研究资料,可用于开发更加智能高效的电机故障诊断系统。
  • 齿轮箱信号解析
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    本研究聚焦于通过振动分析技术识别和解析齿轮箱运行中常见的故障模式,旨在提高设备维护效率与可靠性。 本段落探讨了国际标准振动信号分析方法在齿轮箱故障诊断中的应用,并详细分析了齿轮箱常见故障及其振动信号的时域与频谱特征,旨在为诊断分析工程师提供有效的帮助。
  • 信号诊断中应用
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    本研究聚焦于利用振动信号数据集进行机械故障诊断的应用探索,通过分析不同工况下机械设备的振动特征,实现早期故障预警与状态监测。 振动信号数据集 该数据集包含多个振动信号示例,旨在帮助工程师和科学家对振动信号进行分析和处理。 ### 数据来源 这些振动信号是从各种机械设备和系统中收集而来,包括汽车引擎、风力涡轮机、工业泵以及其他旋转机械。采集设备主要包括加速度计和振动传感器。 ### 数据格式 每个示例都包含时间序列数据,通常以CSV文件的形式存储,其中包含了时间戳和相应的振动幅值信息。 ### 数据处理 这些振动信号可以用于多种应用场景中,例如故障检测与诊断、设备健康监测以及预测性维护等。常用的数据处理技术包括时域分析、频域分析及时频分析方法。 ### 数据访问 该数据集可以从相关平台或学术机构获取到,具体信息可参考相应资源渠道的指引。
  • 齿轮箱.zip
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    本资料集为《齿轮箱典型故障数据》,包含多种齿轮箱常见故障的数据记录与分析报告,旨在帮助工程技术人员进行故障诊断和预防维护。 我有150M的齿轮箱故障数据用于训练神经网络项目。这些数据涵盖了点蚀、断齿、磨损及各种混合故障的情况,并且全部以txt格式存储。关于文件的具体格式与内容,也有详细的说明文档提供支持。因此这套数据非常适合进行故障验证分析和模型训练工作。
  • 单一通道信号
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    这段数据集包含了由于单一故障引起的电机振动信号,旨在研究和分析电机在不同故障状态下的振动特性。适用于故障诊断与健康监测的研究领域。 数据单独下载没什么意义,主要是为了配合另一篇文章进行练习。可以参考这篇文章:https://blog..net/qq_24598387/article/details/83183583(这里删除了链接) 重写后: 数据单独下载没有实际用途,应该与配套的文章一起使用以达到更好的学习效果。
  • 预测分析
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    本研究利用大规模机器故障数据集进行深度分析与建模,旨在提高故障预测准确性,助力工业系统维护决策优化。 本数据集包含多个关键性能指标,这些指标反映了机器在运行过程中的多种状态和环境因素。 利用此数据集分析机器在不同操作条件下的性能数据,可以为机器的维护、优化及故障预测提供支持。 **数据说明** | 字段 | 说明 | |--------|-------------------------------------------| | footfall | 经过机器的人数或物体数量 | | tempMode | 机器的温度模式或设置 | | AQ | 机器附近的空气质量指数 | | USS | 超声波传感器数据,表示接近度测量 | | CS | 当前传感器读数,表示机器的电流使用情况 | | VOC | 检测到的挥发性有机化合物水平 | | RP | 机器部件的旋转位置或每分钟转数 | | IP | 机器的输入压力 | | Temperature | 机器运行温度 | | fail | 表示故障发生的二元指示器(1表示有故障,0表示无故障) | **问题描述** - 故障预测分析:哪些因素最可能导致机器发生故障? - 环境影响评估:环境因素如何影响机器性能? - 使用模式识别:识别不同的使用模式,并分析这些模式与故障的关系。
  • 煤矿通检测及原因剖析
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    本研究聚焦于煤矿通风机运行中的振动问题,深入分析其产生原因,并提出相应的诊断与预防措施,以保障矿井安全高效生产。 针对煤矿主通风机故障发生的不确定性和复杂性问题,本段落通过对煤矿主通风机的轴承及旋转部位进行故障机理分析,并以主通风机滚动轴承为例设计了振动参数采集系统。具体来说,采用加速度传感器来收集振动信号,并利用Matlab软件中的数据采集工具箱文件调用采集卡运行函数,实现了对主通风机振动状态监测和故障机理的深入研究。
  • TE化工过程_过程__TE化工过程
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    本数据集包含TE化工过程中的各类故障实例,旨在提供一个全面的过程故障分析和诊断资源,适用于研究与教育。 在IT行业特别是数据分析、机器学习以及工业自动化领域,数据集是至关重要的资源。TE化工过程数据集_故障数据_过程故障数据_故障集_TE化工过程_TE这个标题揭示了一个专注于化工过程故障的数据集,这是一份专门针对TE化工过程的故障数据,非常适合用于智能故障检测和诊断的研究。 我们要理解什么是化工过程:通过化学反应或物理变化将原材料转化为具有特定性质和用途的产品的一系列操作。这些过程通常在大型工厂中进行,并涉及复杂的设备与严格的控制条件。 故障数据是指在化工过程中发生异常或故障时收集的数据,包括但不限于设备的运行参数、工艺条件及报警信息等。它们记录了系统从正常状态到异常状态的变化,为分析故障原因和预防措施提供依据。 过程故障数据进一步细化这些数据,并强调其与化工过程运行状态的相关性。例如温度、压力、流量和浓度变化以及故障发生前后的序列信息,有助于研究人员识别故障模式并预测潜在问题。 故障集则指的是这个数据集中包含了多个独立的故障案例,使研究者可以进行多角度分析,训练及验证不同的故障检测模型。这些模型可能基于监督学习、无监督学习或半监督学习方法,如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和深度学习(例如LSTM或CNN)。 TE化工过程明确指出这是针对特定公司的化工过程,表明其具有行业特异性,因此这个数据集对于理解和优化TE公司生产流程或者为其他相似化工过程提供参考有很大价值。该数据集可能包含CSV、Excel或其他格式的文件,记录详细的故障事件、时间戳及相关参数和故障类型等信息。 此数据集是研究与开发化工过程故障检测算法的重要工具。通过深入分析和挖掘这些数据,工程师和技术人员能够建立更精准的故障预测模型,提高生产效率并减少停机时间和经济损失。同时为实现化工过程智能化自动化提供坚实的数据基础,并推动行业的数字化转型。
  • 各种轴承
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    本研究专注于分析在不同故障条件下滚动轴承的数据变化与特征,旨在探索有效的故障诊断方法和技术。通过详尽的数据采集和深入解析,为预测维护提供坚实依据。 文件夹内包含大量滚动轴承的数据,这些数据涵盖了多种状态的轴承:包括工作状况良好的轴承、外圈有剥落现象的轴承、内圈有损伤的轴承、滚珠出现剥落问题的轴承以及保持架断裂的情况。