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钟秉林专注于机械故障的诊断。

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简介:
本书主要针对化工、石化、电力、钢铁和航空等行业广泛应用于的各类旋转机器以及往复式压缩机,对其进行了全面而系统的论述,深入剖析了机器故障的类型、产生的原因、表现出的具体特征,并提供了相应的故障防治策略。特别强调了各类高参数旋转机器的故障问题,以振动故障诊断为核心线索,对各种类型的故障进行了细致的分类,包括但不限于:不平衡性故障、不对中性故障、滑动轴承油膜不稳定现象、转子摩擦现象、浮环密封失效以及流体激振现象,以及高速转子自激振动问题。本书从理论分析和实践经验相结合的角度,对这些故障的内在机理和显著特征进行了详尽的阐述。此外,书中还探讨了往复式压缩机中的故障振动和管道振动诊断分析方法,并提出了有效的防治措施。同时,对齿轮和滚动轴承的故障原理、信号特征以及检测方法进行了深入分析。此外,本书还详细介绍了振动信号分析的技术;在无损检测领域,阐述了油液分析技术和声发射技术在故障诊断中的应用;并探讨了现代智能诊断技术中模糊控制、神经网络算法和专家系统在故障诊断领域的应用价值。

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客服
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  • 检测与
    优质
    《机械故障检测与诊断》由钟秉林教授撰写,本书深入浅出地介绍了机械设备故障检测和诊断的基本原理和技术方法,适用于工业界及学术研究。 本书主要针对化工、石化、电力、钢铁及航空等行业中的旋转机器和往复式压缩机进行深入探讨,系统地介绍了这些机械设备的故障类型及其产生原因与表现特征,并详细阐述了相应的防治方法。书中特别关注高参数旋转机械的各类问题,以振动诊断为核心内容,具体分析了不平衡、不对中、滑动轴承油膜不稳定、转子摩擦、浮环密封及流体激振等常见故障现象,并结合理论知识和实践经验对这些故障进行了详尽解释。 此外,本书还针对往复式压缩机的振动问题以及管道振动提供了有效的诊断方法与预防措施。同时探讨了齿轮与滚动轴承在设备运行中的潜在故障及其信号特征、检测技术等内容。书中还包括关于振动信号分析的技术介绍,并重点讨论了油液分析和声发射等无损检测手段的应用,还涉及到了模糊逻辑、神经网络及专家系统等现代智能诊断工具的使用方法和技术细节。
  • 智能家系统__家系统_系统_系统_系统
    优质
    本项目聚焦于开发先进的智能故障诊断及专家系统,结合人工智能技术实现对复杂设备和系统的高效、精准故障分析。该系统能够提供快速的故障定位、原因解析以及维修建议,显著提升工业生产效率与安全性。通过集成机器学习算法和知识库管理,我们致力于打造一个智能化程度高、适应性强的故障诊断平台,广泛应用于制造业、能源行业等多个领域。 智能故障诊断与专家系统详细介绍了故障诊断的过程及算法步骤。
  • CNN模型
    优质
    本研究构建了一种基于卷积神经网络(CNN)的机械故障诊断模型,旨在提高机械设备故障检测和分类的准确性和效率。 用于机械故障诊断预处理的模型包括一维CNN整体网络。这些代码适用于两篇论文:《基于卷积神经网络的滚动体轴承故障智能诊断,使用原始传感信号》(paper_1)和《基于卷积神经网络的轴承故障诊断,以振动信号的二维表示作为输入》(paper_2)。前提条件是使用Matlab 2013a、Python 2.7.11以及Tensorflow(在ubuntu14.04中更好)。首先应运行image_matrix.m来准备自己的数据。其次,需利用disorder_images.py和input_bear_data.py将数据转换为tensorflow的输入格式。
  • MATLAB案例教程及程序5__基MATLAB分析5_matlab_源码
    优质
    本书为《基于MATLAB的机械故障诊断案例教程》第五部分,聚焦于利用MATLAB进行机械故障分析的技术与实践,包含详细实例和源代码。适合工程技术人员参考学习。 基于MATLAB的机械故障诊断技术案例教程程序5提供了一个详细的指南,帮助用户理解和应用MATLAB在机械故障诊断中的实际操作技巧。该教程通过一系列具体实例演示了如何使用MATLAB进行数据采集、信号处理以及故障模式分析等关键步骤,旨在提升工程师和研究人员的技术能力,并促进他们在实践中更有效地利用这些工具和技术来解决复杂的机械设备问题。
  • 学教学PPT.zip
    优质
    本资料为《机械故障诊断学》课程的教学PPT,内容涵盖机械设备常见故障的识别、分析与预防措施,适用于高校机械工程专业师生参考使用。 机械故障诊断学是一门研究机械设备在运行过程中可能出现的各类故障,并通过相应的技术手段进行检测、分析与处理的学科。该课程PPT内容涵盖了机械系统的基本原理、常见故障类型及其成因,以及如何利用现代化技术和方法来提高设备维护效率和延长使用寿命等方面的知识。
  • 旋转系统.vi
    优质
    《旋转机械故障诊断系统.vi》是一款专为监测和维护旋转机械设备设计的软件工具。通过数据分析与智能算法,该系统能够有效识别设备运行中的潜在问题,并提供及时准确的维修建议,确保机器高效稳定地运行。 在动态测试的数据分析处理方法中,波形分析与频谱分析最为重要且常用。波形分析通常是对信号在时间域内的特性进行研究,即对各种物理量的动态变化过程中的幅值随时间的变化函数f(t)进行解析和评估,在特定的时间范围内观察其行为特征。
  • 旋转设备.ppt
    优质
    本PPT探讨了针对旋转机械的关键故障诊断技术,涵盖振动分析、油液监测及声学检测等方法,旨在提升设备维护效率和可靠性。 旋转机械是指主要通过旋转动作来实现功能的设备,特别是那些转速较高的机器。这类机械设备在大型石油、化工、冶金及电力等行业中有广泛应用。由于设计加工缺陷、安装调试不当或维护检修不到位等原因以及操作失误,在运行过程中会导致振动现象的发生,这些振动可以分为径向振动、轴向振动和扭转振动三种类型。其中,过大的径向振动常常是导致设备损坏的主要原因,并且也是进行状态监测的重要参数及故障诊断的依据之一。旋转机械的主要问题通常源自其转动部件——转子系统。因此,深入研究如何对这种类型的机械设备实施有效的故障诊断方法具有重要的意义和价值。
  • Python_code_python_FAULT__python_
    优质
    本教程专注于教授如何使用Python进行代码故障诊断,涵盖常见错误类型及解决策略,帮助开发者提升问题排查能力。 提供一个基于故障诊断的Python程序供相关学者下载学习。
  • 1dcnntest1_1DCNN_轴承_基TensorFlowCNN方法_轴承_
    优质
    本研究运用TensorFlow平台,提出了一种针对轴承故障诊断的1dcnntest1_1DCNN模型,通过卷积神经网络有效识别和分析轴承运行数据中的异常特征,旨在提高故障检测的准确性和效率。 使用Python语言,在TensorFlow 2.3.1和Python 3.6环境下运行的一维卷积网络应用于轴承故障诊断的项目。