[发明专利]一种监测内圈温度的试验装置在审

专利信息
申请号: 202010737549.4 申请日: 2020-07-28
公开(公告)号: CN111999063A 公开(公告)日: 2020-11-27
发明(设计)人: 周操 申请(专利权)人: 人本股份有限公司;上海人本集团有限公司;温州人本轴承有限公司
主分类号: G01M13/045 分类号: G01M13/045;G01K13/00
代理公司: 温州瓯越专利代理有限公司 33211 代理人: 于艳玲
地址: 325000 浙江省温*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种监测内圈温度的试验装置,包括试验轴,试验轴内设有内腔,内腔的侧壁上设有通腔,通腔远离试验轴的腔口设有电热偶,试验轴的外侧套设有固定座,固定座与试验轴之间与电热偶对应的位置设有待测轴承和陪试轴承,试验轴的一端设有滑环,滑环包括静止部和旋转部,电热偶和旋转部电联接,试验轴上设有驱动装置,内腔内穿设有导线,导线的一端与滑环连接,另一端与电热偶连接,滑环的静止部与信号采集装置电联接,进行试验时,通过驱动装置使试验轴转动带动待测轴承和陪试轴承的内圈转动,待测轴承和陪试轴承的外圈保持静止状态,通过滑环将电流信号传至信号采集装置,从而对待测轴承和陪试轴承内圈的温度数据进行采集。
搜索关键词: 一种 监测 内圈 温度 试验装置
【主权项】:
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  • 本发明公开了一种轴承检测装置,涉及轴承检测领域。本发明包括检测主机和装夹机构,检测主机上安装有驱动箱,驱动箱的一端安装有检测主轴,驱动箱的上端安装有检测探头;检测主机上还安装有用于将轴承安装固定于检测主轴上的装夹机构。本发明中在夹块的内侧设置有与轴承外圈表面贴合的半圆形凹槽,当两个夹块合拢时,通过两个夹块内侧的两个半圆形凹槽分别紧贴夹持于轴承的两侧,从而将轴承外圈完全包覆并夹持固定,使得轴承检测时的安装状态与实际工作时的安装状态更加贴合,进而提高检测数据的精确性;且当推送组件将轴承推送安装到检测主轴上时,夹持驱动组件驱动两个夹块同步将轴承夹持固定,从而使轴承的夹装过程更加方便快捷。
  • 一种发动机测功机轴系振动监测装置-202320965711.7
  • 赵凯绅;武欣;郭万山;翟磊;赵辉;时海朝;侯沙沙;孙文科 - 瑞庆汽车发动机技术有限公司
  • 2023-04-25 - 2023-10-13 - G01M13/045
  • 本实用新型涉及发动机试验测试技术领域的一种发动机测功机轴系振动监测装置,包括被测试发动机及测功机,所述被测试发动机通过轴系与测功机连接,所述轴系包括依次连接的前端传动轴、等速万向节一、中段长轴、等速万向节二、后端传动轴及扭矩仪;前端传动轴连接有主轴承加速度传感器,后端传动轴的另一端与扭矩仪连接后与测功机连接,测功机的主轴承连接有测功机轴承加速度传感器。本实用新型结构合理,通过对轴系中主轴承加速度传感器、测功机轴承加速度传感器探测到的信号进行分析,可以实现对轴系失效早期征兆的测量和预判,降低运行风险及经济损失,实现发动机试验台架测功机轴系运转时的振动监测及早期失效预警。
  • 基于数据融合的列车轴承故障诊断方法、系统、装置及介质-202310814954.5
  • 王田天;谢劲松;牛步钊;阳劲松;彭畅;潘彤阳;田龙祯;张志康 - 中南大学
  • 2023-07-04 - 2023-10-10 - G01M13/045
  • 本发明公开了基于数据融合的列车轴承故障诊断方法、系统、装置及介质,包括:构建轴承故障动力学模型,进一步获取轴承仿真振动信号,从而获取轴承故障动力学模型的故障特征频率;将轴承故障动力学模型的故障特征频率与真实故障轴承试件的故障特征频率进行融合,获取仿真融合故障数据;将仿真融合故障数据频域信号输入卷积神经网络中进行预训练,基于参数迁移策略对真实试验的故障数据进行迁移学习,构建轴承故障诊断模型;基于最优化的轴承故障诊断模型,获取列车轴承的故障位置。本发明通过融合仿真与真实数据达到减少源域与目标域的特征分布差异的目的,并利用机理仿真数据辅助训练模型,提升卷积神经网络模型的泛化能力、稳定性和准确性。
  • 基于双域信号的旋转机械协同跨域故障诊断系统及方法-202310589532.2
  • 王金瑞;邢硕;张宗振;韩宝坤;鲍怀谦;季珊珊 - 山东科技大学
  • 2023-05-24 - 2023-10-10 - G01M13/045
  • 本发明公开了基于双域信号的旋转机械协同跨域故障诊断系统及方法,涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域,包括:基于双域信号特征提取器,将时域和频域信号特征提取;将每一层时域和频域采集的信号特征进行合并,基于双域融合特征提取器进行双域融合特征提取;使用Wasserstein距离度量器来度量源域和目标域之间特征的相似度;对双域特征进行逐层融合和提取,然后分别用故障分类器和域分类器进行分类。本发明利用了时域和频域信号的互补特性,具有较强的域对齐能力,采用Swin‑Transformer并行融合网络来同时提取和融合双域特征,并实现了对抗训练和Wasserstein距离相结合的域自适应技术,消除了转速波动对特征提取的影响,实现旋转机械转速波动工况下轴承的协同跨域故障诊断。
  • 基于密集特征重用的轴承早期故障诊断方法及系统-202311118929.X
  • 肖钊;莫丰源;谢虎;陶洁;邓杰文 - 湖南科技大学
  • 2023-09-01 - 2023-10-10 - G01M13/045
  • 本发明涉及轴承故障诊断技术领域,提供了一种基于密集特征重用的轴承早期故障诊断方法及系统,所述方法包括:建立所述轴承的振动信号样本数据集;对所述振动信号样本数据集进行预处理;按通道级联的特征重用方法,对稠密神经网络不同层级的特征进行重用,构建基于密集特征重用的神经网络模型DFRN并进行训练;将实时采集轴承的振动信号输入至训练后的所述基于密集特征重用的神经网络模型DFRN进行故障诊断,得出所述轴承的早期故障诊断类型。本发明有效利用了网络结构所有卷积层产生的早期故障特征,提高特征复用率,解决了深层模型中有用信息丢失的问题,从而提高强噪声环境下轴承早期故障诊断的准确率。
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