高鐵站自動扶梯故障診斷、檢測及維修
發(fā)布時間：2020-12-07 03:30
本文介紹了高鐵站自動扶梯發(fā)生故障的類型,并以實例的方式介紹了自動扶梯傳統(tǒng)故障的檢測順序、檢測方法、故障處理程序及一例實際發(fā)生故障的處理流程。同時介紹了CBM在機電設備故障檢測中的優(yōu)勢,并以仿真程序的方式與傳統(tǒng)自動扶梯故障處理做了對比。通過對比可知將CBA技術應用在自動扶梯故障處理中的優(yōu)勢。
【文章來源】：中國設備工程. 2020年16期 第52-53頁
【文章頁數(shù)】：2 頁
【部分圖文】：
未加噪及加噪后信號的時域波形
幾年來，隨機共振技術被廣泛應用于生物信號處理、視覺圖像與聽覺識別、光信號處理等領域，將隨機共振引入旋轉(zhuǎn)部件故障診斷領域典型的代表是國防科學技術大學的胡蔦慶教授。隨機共振可以用到機電設備故障診斷中，以下是隨機共振的仿真信號用以說明CBA技術在故障診斷中的優(yōu)勢。假設仿真信號：，其中A為振幅的余弦信號，采樣頻率f=0.0001Hz，噪聲強度D=0.0018，采樣點數(shù)N=8000，時間步長=fh/1，a、b為非線性雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構參數(shù)a=b=0.01。圖1未加噪及加噪后信號的時域波形圖2隨機共振前信號的頻譜圖從圖1、2可以看出，在未進行信號處理之前，故障特征信號湮沒在頻譜信號中，而且沒有明顯的沖擊信號，由于噪聲的干擾及故障特征較弱的原因，難以獲得有用的故障信息。從圖3可以看出，經(jīng)過隨機共振處理后，頻譜圖中出現(xiàn)明顯的故障脈沖，故障特征頻率很容易提齲通過提取信號特征頻率可以發(fā)現(xiàn)故障部位，可以在故障發(fā)生之前預防，在一定程度上降低了事故發(fā)生概率，提升安全度。如果將CBM技術應用到高鐵站等大型公共場所可通過加強和完善監(jiān)測監(jiān)控手段，掌握扶梯的工作狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取相應對策，不會影響正常運行，從而降低不可預見的事故發(fā)生率。3結(jié)語CBM在高鐵站的機電設備中已有應用，但應用不是十分的廣泛，如果將CBM技術應用在像高鐵站這樣人流量大的公共場所的電、扶梯維修中，將通過全程監(jiān)控設備狀態(tài)實現(xiàn)對設備剩余壽命的預估，判斷故障維修需求，降低維修費用，節(jié)約人工成本，有效疏散高度集中的人流。參考文獻：[1]李曉明等.農(nóng)業(yè)機械損壞的類型、原因及解決方法[J].農(nóng)機使用與維修.2015年第3期.[2]嚴力，軌道交通電、扶梯系統(tǒng)安全管理研究[D].浙江工業(yè)大學，2019年
腹收險鋃現(xiàn)校?韻率?隨機共振的仿真信號用以說明CBA技術在故障診斷中的優(yōu)勢。假設仿真信號：，其中A為振幅的余弦信號，采樣頻率f=0.0001Hz，噪聲強度D=0.0018，采樣點數(shù)N=8000，時間步長=fh/1，a、b為非線性雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構參數(shù)a=b=0.01。圖1未加噪及加噪后信號的時域波形圖2隨機共振前信號的頻譜圖從圖1、2可以看出，在未進行信號處理之前，故障特征信號湮沒在頻譜信號中，而且沒有明顯的沖擊信號，由于噪聲的干擾及故障特征較弱的原因，難以獲得有用的故障信息。從圖3可以看出，經(jīng)過隨機共振處理后，頻譜圖中出現(xiàn)明顯的故障脈沖，故障特征頻率很容易提齲通過提取信號特征頻率可以發(fā)現(xiàn)故障部位，可以在故障發(fā)生之前預防，在一定程度上降低了事故發(fā)生概率，提升安全度。如果將CBM技術應用到高鐵站等大型公共場所可通過加強和完善監(jiān)測監(jiān)控手段，掌握扶梯的工作狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取相應對策，不會影響正常運行，從而降低不可預見的事故發(fā)生率。3結(jié)語CBM在高鐵站的機電設備中已有應用，但應用不是十分的廣泛，如果將CBM技術應用在像高鐵站這樣人流量大的公共場所的電、扶梯維修中，將通過全程監(jiān)控設備狀態(tài)實現(xiàn)對設備剩余壽命的預估，判斷故障維修需求，降低維修費用，節(jié)約人工成本，有效疏散高度集中的人流。參考文獻：[1]李曉明等.農(nóng)業(yè)機械損壞的類型、原因及解決方法[J].農(nóng)機使用與維修.2015年第3期.[2]嚴力，軌道交通電、扶梯系統(tǒng)安全管理研究[D].浙江工業(yè)大學，2019年1月.[3]RandallR.B.;AntoniJ.A.Rollingelementbearingdiagnostics-Atutorial[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing，2011,25,485-520.[4]HeD.;LiR.Y.;ZhuJ.D.Plasticbearingfaultdiagnosisbase
【參考文獻】：
期刊論文
[1]農(nóng)業(yè)機械損壞的類型、原因及解決方法[J]. 李曉明,齊忠軍. 農(nóng)機使用與維修. 2015 (03)
[2]狀態(tài)維修決策的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 張耀輝,王少華,韓小孩,魏立剛. 裝甲兵工程學院學報. 2013(02)
碩士論文
[1]軌道交通電扶梯系統(tǒng)安全管理研究[D]. 嚴力.浙江工業(yè)大學 2019
本文編號：2902534
【文章來源】：中國設備工程. 2020年16期 第52-53頁
【文章頁數(shù)】：2 頁
【部分圖文】：
未加噪及加噪后信號的時域波形
幾年來，隨機共振技術被廣泛應用于生物信號處理、視覺圖像與聽覺識別、光信號處理等領域，將隨機共振引入旋轉(zhuǎn)部件故障診斷領域典型的代表是國防科學技術大學的胡蔦慶教授。隨機共振可以用到機電設備故障診斷中，以下是隨機共振的仿真信號用以說明CBA技術在故障診斷中的優(yōu)勢。假設仿真信號：，其中A為振幅的余弦信號，采樣頻率f=0.0001Hz，噪聲強度D=0.0018，采樣點數(shù)N=8000，時間步長=fh/1，a、b為非線性雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構參數(shù)a=b=0.01。圖1未加噪及加噪后信號的時域波形圖2隨機共振前信號的頻譜圖從圖1、2可以看出，在未進行信號處理之前，故障特征信號湮沒在頻譜信號中，而且沒有明顯的沖擊信號，由于噪聲的干擾及故障特征較弱的原因，難以獲得有用的故障信息。從圖3可以看出，經(jīng)過隨機共振處理后，頻譜圖中出現(xiàn)明顯的故障脈沖，故障特征頻率很容易提齲通過提取信號特征頻率可以發(fā)現(xiàn)故障部位，可以在故障發(fā)生之前預防，在一定程度上降低了事故發(fā)生概率，提升安全度。如果將CBM技術應用到高鐵站等大型公共場所可通過加強和完善監(jiān)測監(jiān)控手段，掌握扶梯的工作狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取相應對策，不會影響正常運行，從而降低不可預見的事故發(fā)生率。3結(jié)語CBM在高鐵站的機電設備中已有應用，但應用不是十分的廣泛，如果將CBM技術應用在像高鐵站這樣人流量大的公共場所的電、扶梯維修中，將通過全程監(jiān)控設備狀態(tài)實現(xiàn)對設備剩余壽命的預估，判斷故障維修需求，降低維修費用，節(jié)約人工成本，有效疏散高度集中的人流。參考文獻：[1]李曉明等.農(nóng)業(yè)機械損壞的類型、原因及解決方法[J].農(nóng)機使用與維修.2015年第3期.[2]嚴力，軌道交通電、扶梯系統(tǒng)安全管理研究[D].浙江工業(yè)大學，2019年
腹收險鋃現(xiàn)校?韻率?隨機共振的仿真信號用以說明CBA技術在故障診斷中的優(yōu)勢。假設仿真信號：，其中A為振幅的余弦信號，采樣頻率f=0.0001Hz，噪聲強度D=0.0018，采樣點數(shù)N=8000，時間步長=fh/1，a、b為非線性雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構參數(shù)a=b=0.01。圖1未加噪及加噪后信號的時域波形圖2隨機共振前信號的頻譜圖從圖1、2可以看出，在未進行信號處理之前，故障特征信號湮沒在頻譜信號中，而且沒有明顯的沖擊信號，由于噪聲的干擾及故障特征較弱的原因，難以獲得有用的故障信息。從圖3可以看出，經(jīng)過隨機共振處理后，頻譜圖中出現(xiàn)明顯的故障脈沖，故障特征頻率很容易提齲通過提取信號特征頻率可以發(fā)現(xiàn)故障部位，可以在故障發(fā)生之前預防，在一定程度上降低了事故發(fā)生概率，提升安全度。如果將CBM技術應用到高鐵站等大型公共場所可通過加強和完善監(jiān)測監(jiān)控手段，掌握扶梯的工作狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取相應對策，不會影響正常運行，從而降低不可預見的事故發(fā)生率。3結(jié)語CBM在高鐵站的機電設備中已有應用，但應用不是十分的廣泛，如果將CBM技術應用在像高鐵站這樣人流量大的公共場所的電、扶梯維修中，將通過全程監(jiān)控設備狀態(tài)實現(xiàn)對設備剩余壽命的預估，判斷故障維修需求，降低維修費用，節(jié)約人工成本，有效疏散高度集中的人流。參考文獻：[1]李曉明等.農(nóng)業(yè)機械損壞的類型、原因及解決方法[J].農(nóng)機使用與維修.2015年第3期.[2]嚴力，軌道交通電、扶梯系統(tǒng)安全管理研究[D].浙江工業(yè)大學，2019年1月.[3]RandallR.B.;AntoniJ.A.Rollingelementbearingdiagnostics-Atutorial[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing，2011,25,485-520.[4]HeD.;LiR.Y.;ZhuJ.D.Plasticbearingfaultdiagnosisbase
【參考文獻】：
期刊論文
[1]農(nóng)業(yè)機械損壞的類型、原因及解決方法[J]. 李曉明,齊忠軍. 農(nóng)機使用與維修. 2015 (03)
[2]狀態(tài)維修決策的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 張耀輝,王少華,韓小孩,魏立剛. 裝甲兵工程學院學報. 2013(02)
碩士論文
[1]軌道交通電扶梯系統(tǒng)安全管理研究[D]. 嚴力.浙江工業(yè)大學 2019
本文編號：2902534
本文鏈接：http://sikaile.net/jixiegongchenglunwen/2902534.html
教材專著
