善测（天津）科技有限公司位于天津市西青学府工业区，于 2015年 7 月份成立，公司注册资本 500 万，是一家集研发生产一体的高科技公司。公司提供旋转机械状态监测和健康管理。等产品和服务。
基于叶尖定时的旋转叶片振动检测及参数辨识技术
大型旋转机械主要包括航空发动机、烟气轮机、汽轮机、鼓风机等，是航空、舰船、电力、石化、冶金等工业系统广为应用的关键设备。叶片作为大型旋转机械的部件，叶尖振幅测量设备，是设备安全运行和提高其效率的重要保障。叶片振动是导致叶片工作失效的主要原因之一。由于叶尖定时测振属于严重的欠采样方法，振动参数辨识相对困难。本文在课题组多年研究基础上，主要致力于叶尖定时振动参数辨识算法的研究。建立了叶尖定时测振模型，通过理论和仿zhen分析振动信号特点，提出了新的叶片振动参数辨识方法，并通过大量现场实验数据验证，绵阳叶尖振幅，取得满意的结果。主要内容如下:
1、对旋转叶片进行受力分析，建立了整个叶尖定时测振系统模型，包括叶片组模型、激振力模型以及叶尖定时传感模型等，是叶尖定时算法理论研究和仿zhen分析的基础。通过仿zhen对比了恒速和变速下的同步振动和异步振动信号特点。
2、讨论了不同条件下叶尖定时振动信号分析处理的难点。对典型的叶尖定时算法进行了理论推导，包括速矢端迹法、双参数法、自回归方法等，分析对比了各算法优缺点，为探索欠采样下的新算法指明方向。
3、提出了基于任意角分布的多传感器叶片振动参数辨识新方法。主要针对变速下同步振动、恒速下同步振动以及恒速下异步振动三种情况分别提出了三种不同的振动参数辨识方法，并获得发明两项。对各方法进行了详细的理论推导及仿zhen分析，其中运用了二乘、曲线拟合、全相位FFT以及振动倍频遍历等算法，能够准确辨识出不同条件下叶片振动幅值、频率、倍频等参数。解决了因欠采样引起的振动参数辨识不全、不确定性问题。
4、讨论了传感器布局对不同叶尖定时振动参数辨识算法的影响。建立传感器采样点分布范围DR这一函数对传感器布局优劣进行评价;利用明显度(ΔS%)对振动倍频遍历结果进行判定。结合实际条件，拟出了基于任意角分布的多传感器布局择优选取方法。
5、在多种旋转机械设备上完成了叶片振动检测实验，通过大量实验数据，对各种叶尖定时振动参数辨识算法进行了实验验证。实验分析结果表明了算法的可行性和有效性。
减速机不盖上盖的情况下
在减速机不盖上盖的情况下，将轴装配安装到位，轴承两侧压盖螺栓紧固到位，然后在轴的一端轴向施加一定的压力。
该轴向力的大小可参照轴在运行中所承受的轴向力，然后使用塞尺测量间隙1与间隙2，叶尖振幅测量，测量完成后计算间隙1与间隙2之和，并与轴承测量的原始游隙对比，保证二者的差值在±40μm之内，若无法达到要求，则可以通过增加调整垫片调整，叶尖振幅测量系统，直到达到要求为止。
当数控机床工作台在其运动方向上换向时，由于反向间隙的存在会导致伺服电机空转而工作台无 实际移动，此称之为失动。如在G01切削运动时，反向偏差会影 响插补运动的精度，若偏差过大就会造成形状各异的情形。
而在 G00 定位运动中，反向偏差影响机床的定位精度，使得钻 孔、镗孔等孔加工时各孔间的位置精度降低。这样的反向间隙 若数值较小，对加工精度影响不大则不需要采取任何措施。
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