大型旋转机械故障诊断的方法

　　大型旋转机械故障诊断的方法及其故障诊断系统的设计作者将以矿井提升机的主轴装置为监测对象，利用振动信号传感器监测主轴装置的工作状态，采集相应的振动信号数据。对所采集的振动信号利用频域分析和RBF神经网络相结合的方法，对提升机的振动信号进行识别，判断提升机当前工作状态。在此基础矿井提升机主轴装置的在线监测与故障诊断系统。仿真信号分析矿井提升机主轴装置的故障模拟试验难以实施，无法采集提升机主轴装置的故障信号，因此在旋转机械故障诊断模拟试验台上完成相应的故障模拟试验。

　　电动机通过联轴器驱动主轴，主轴两端安装有滚动轴承，主轴中部安装有转子，主轴通过V带驱动齿轮箱。该试验台结构与矿井提升机主轴装置相似，因而其振动信号可用于提升机主轴装置故障诊断的研究。

　　在试验过程中，通过安装于轴承座上的振动传感器采集轴承座的振动信号;通过更换轴承模拟不同的轴承故障，其他部分不变以保证相同的工况。所更换的轴承已预先加工好相应的故障，包括外圈故障、内圈故障、滚动体故障和混合故障。所构建的RBF神经网络的训练精度误差曲线和实际输出测试结果与期望输出结果对比，所建立的RBF神经网络分类器实际输出值相对于理论值有一定的误差，但误差均在可接受范围内。