基于胶囊网络的刚性联轴器振动分析与故障诊断

"这篇文档是关于刚性联轴器振动机理的研究以及基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型在故障诊断中的应用。文中详细介绍了刚性联轴器在不对中情况下的振动行为，以及振动分析在设备状态监测与故障诊断中的重要作用。此外，文档还涵盖了状态监测与故障诊断的基本知识，包括各种振动术语、传感器类型及其工作原理，并提到了一些常见的图谱用于故障分析。" 在刚性联轴器的振动机理中，当两转子存在角度不对中时，两轴线形成一定角度α，导致半联轴器端面之间产生拉压应力。这种应力变化随着转子转动而交替，每转180°，轴器上的力就会交变一次，转子因此在径向上产生二倍频振动，两侧径向振动相位呈180°反相。这种振动模式可能导致设备性能下降和潜在的故障。 故障诊断是设备管理中的关键环节，通过振动分析、油液分析、轴位移监测等方法可以有效地检测和预测设备的健康状况。振动分析是其中最常用的一种，它包括对振幅、频率、相位等参数的测量。振幅表示振动的幅度大小，而频率则反映了振动的周期性。倍频（如基频、二倍频等）和特征频率是识别特定故障的关键指标。相位信息对于理解振动信号的方向和同步性至关重要，同相振动和反相振动与刚性联轴器的径向振动相位关系相符。 此外，文档还介绍了多种振动传感器，如磁电式速度传感器、压电式加速度传感器和电涡流式位移传感器，它们各自具有不同的工作原理和性能特点，广泛应用于设备状态监测。通过这些传感器收集的数据，可以绘制出各种常规图谱，如频谱图、时域图等，这些图谱对于识别故障模式、判断故障源非常有帮助。 这篇文档深入探讨了刚性联轴器振动与故障之间的关联，并提供了全面的状态监测与故障诊断技术介绍，旨在提升设备管理和维护的效率与准确性。