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1.
针对航天发射台转盘轴承工作时出现滚动体集聚导致摩擦力矩增大的问题,研究转盘轴承中滚动体之间间隙变化对集聚效应的影响。通过对典型工位处进行有限元分析,对比不同接触类型转盘轴承的滚道变形和滚动体接触作用力的分布规律。在确定滚动体与隔离块的几何关系后,进一步分析了滚道变形和滚动体接触作用力的时变性对滚动体间隙变化的影响,并将间隙变化和集聚效应建立了联系。有限元计算得到的发射台框架变形与实验测量数据一致,验证了有限元计算的可靠性。仿真结果显示,由于下滚道发生轴向变形,滚动体在运动过程中不断交替进行“爬坡”和“下坡”;滚道径向变形导致滚动体之间增大了较多的间隙;各滚动体的驱动摩擦力不断变化,运动状态具有时变性,当转盘轴承中间隙增加时,运动状态不断变化的滚动体导致增加的间隙出现累积,引起滚动体集聚。为消除滚动体集聚效应,探索其对摩擦力矩的影响,进行了对比实验。结果表明:集聚效应导致发射台的摩擦力矩增加,且变化剧烈。 相似文献
2.
振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂,对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点,在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而,由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强,传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此,研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点,在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取,可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法,能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取,然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后,通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明,并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类,可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。 相似文献
3.
4.
旋转机构是旋转调制捷联惯导系统的关键部件之一。为了精确模拟旋转机构的动力学特性,研究了支撑旋转轴系的双列球轴承的动力学建模方法,提出了使用Bushing单元来建立同时具有径向移动刚度、轴向移动刚度和径向角刚度的三向刚度轴承动力学模型的方法。利用有限元数值仿真方法计算了三向刚度数值,并利用轴承手册上的经验公式进行了验证。在此基础上,建立了含弹性轴承支撑的旋转调制捷联惯导系统旋转机构的结构动力学有限元模型,分析比较了轴承有无角刚度两种状态下的固有模态。分析结果表明:对于旋转调制捷联惯导系统旋转机构来说,轴承模型角刚度对计算精度的影响较大,角刚度已知的模型更接近真实情况。 相似文献
5.
7.
航空发动机主轴轴承温度场分析是发动机润滑系统热分析的关键。针对传统简单节点热网络法中轴承温度节点设置过于简化、人为设置轴承生热分配比例等问题,提出改进的多节点热网络法。基于Hertz热扩散理论,将轴承三元件分别划分为接触表面与主体两个节点,并以Hertz扩散热阻连接;轴承接触区设置油膜节点,加载轴承生热载荷,节点与轴承接触面之间通过油膜热阻连接;构建多节点轴承热网络模型,获得轴承内部更细致的温度场分布。研究表明,轴承表面温度显著高于其内部主体结构温度,而接触区对应的两个接触面之间也存在明显的温度差异,使用本文建立的多节点热网络法对滑油出口温度的计算误差不超过7%。 相似文献
8.
将牵引电机应用于双流制窄轨电力机车时,由于窄轨机车轨距小,所以牵引电机安装空间异常狭小,比一般牵引电机在安装空间、电机结构、电磁负荷等方面的要求更加苛刻。针对窄轨双流制电力机车的运用特点和特殊要求进行了分析,提出了牵引电机的设计要求和关键技术难点,并对关键技术难点给出了相应的分析和解决措施。对该牵引电机的制造过程及电机试验测试情况进行了论述。试验结果表明,该牵引电机达到了设计预期,完全能满足设计要求。 相似文献
9.
为了研究航空发动机中介轴承故障特征,基于Hertz非线性接触理论,建立了一种考虑时变位移激励的4自由度中介轴承外圈故障动力学模型。采用双转子试验台对中介轴承外圈故障进行实验模拟,实验结果和动力学模型数值求解结果一致,验证了所建立模型的准确性。采用动力学模型仿真分析了中介轴承外圈存在缺陷情况的振动响应。研究了中介轴承振动方根幅值、波形因子、脉冲因子、峰值因子和峭度因子随缺陷大小、径向载荷的变化规律。结果表明:随着缺陷尺寸或径向载荷增大,中介轴承振动方根幅值呈增大趋势。脉冲因子、峰值因子和峭度因子等无量纲参数随着缺陷尺寸增加,先增大后减小。随着径向载荷增加,以上三个无量纲参数呈增大趋势。同时,证明方根幅值、脉冲因子、峰值因子和峭度因子等特征参数对中介轴承外圈故障敏感。 相似文献
10.
轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的. 相似文献