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基于六西格玛解决齿轮箱的高温问题
其中，齿轮箱故障占整个机组故障的15%~20%，是一种具有很高价值和故障率的核心部件。齿轮箱内高温故障占轴承故障的48%左右，因此研究如何解决齿轮箱高温问题迫在眉睫。
42230编辑于 2022-10-31 - 来自专栏全栈程序员必看
Python对字典根据键值分组进行排序
drivechain_10': '发电机非驱动端轴承', 'drivechain_11': '发电机转子', 'drivechain_2': '后主轴承径向', 'drivechain_3': '齿轮箱内齿圈径向 ', 'drivechain_4': '齿轮箱高速轴叶轮侧径向/轴向', 'drivechain_5': '齿轮箱低速轴电机侧径向', 'drivechain_6': '齿轮箱中间轴电机侧径向', 'drivechain_7': '齿轮箱中间轴叶轮侧轴向', 'drivechain_8': '齿轮箱高速轴电机侧径向', 'drivechain_9': '发电机驱动端轴承', 'tower '), ('drivechain_4', '齿轮箱高速轴叶轮侧径向/轴向'), ('drivechain_5', '齿轮箱低速轴电机侧径向'), ('drivechain_6', '齿轮箱中间轴电机侧径向 '), ('drivechain_7', '齿轮箱中间轴叶轮侧轴向'), ('drivechain_8', '齿轮箱高速轴电机侧径向'), ('drivechain_9', '发电机驱动端轴承')
6.4K10编辑于 2022-07-11 - 来自专栏Python进阶之路
Python数据处理 | 批量提取文件夹下的csv文件，每个csv文件根据列索引提取特定几列，并将提取后的数据保存到新建的一个文件夹
-8"就可以解决 df1 = pd.read_csv(file_path1) # 索引指定列的数据 df2 = df1[['时间', '风机', '平均齿轮箱主滤芯 1_1压力', '平均齿轮箱主滤芯1_2压力', '平均齿轮箱主滤芯2_1压力', '平均齿轮箱主滤芯2_2压力']]
9.2K30编辑于 2022-05-09 - 来自专栏52phm社区
故障诊断和故障预测数据集汇总并附下载方式
本篇目录 轴承类数据集 齿轮箱数据集 机床数据集 风电机组数据集 钢铁数据集 工业机器人 电机故障诊断数据集 机电设备故障数据集 结构健康监测和评估数据集 液压装置状态评估数据集 半导体制造过程数据集 3、江南大学轴承数据 获取下载数据方式： http://www.52phm.cn/datasets/bear/Bearing-data-set-of-Jiangnan-University.html 4、 IEEE PHM 2008涡轮风扇发动机退化仿真数据集CMAPSSData.zip数据下载 http://www.52phm.cn/datasets/IEEE-PHM/IEEE-PHM2008.html 齿轮箱数据集 东南大学齿轮箱数据 获取下载数据方式： http://www.52phm.cn/datasets/gearbox/Geabox-data-set-of-Southeast-University.html
9.9K31编辑于 2023-05-04 - 来自专栏52phm社区
齿轮故障诊断的实验数据集及python处理
2.试验台结构 试验台装置整体传动系统主要由电机作为驱动输入，通过皮带带动齿轮箱，而齿轮箱输出端通过皮带带动刹车系统。具体试验台装置、原理图及加速度计安装示意图。 December_2009_10kHz_pos1 3个齿磨损 Gearbox_three_worn_teeth_full_load_13_December_2009_10kHz_pos1 齿轮磨损和脱落 4. 9.8605 df['Gearbox_no_fault_full_load_01_December_2009_10kHz_pos1'] = data1_acc df.to_csv("齿轮箱数据集转速 plt.savefig(title + '_spec.png') plt.show() if __name__ == '__main__': df = pd.read_csv("齿轮箱数据集转速
1.9K00编辑于 2022-08-09 - 来自专栏剑指工控
变频器市场的6个未来预测
变频器将安装在可现场安装的模块化外壳中，并为控制、驱动逆变器、电机和齿轮箱提供可配置的选项。模块化概念还将提供与公共总线系统的网络连接、集成安全和能源管理选项，例如可再生能源的捕获和使用。 、驱动控制和 I/O 的集中控制单元，可与其他驱动模块联网扩展；第二个单元是一个分散的控制模块，包括用于有限组驱动器和 I/O 的嵌入式运动控制，可以联网回到主机控制器；第三个是带有集成驱动器、电机、齿轮箱和 可以联网回到主机控制器；第三个是带有集成驱动器、电机、齿轮箱和 I/O 的机电一体化套件，可选择单轴嵌入式控制功能。 可以联网回到主机控制器；第三个是带有集成驱动器、电机、齿轮箱和 I/O 的机电一体化套件，可选择单轴嵌入式控制功能。 4. 更多特定应用程序设计：变频驱动设计和客户应用程序的未来是软件集成和特定应用程序编程。数据访问必须易于访问，以实现无缝共享和连接。
53811编辑于 2021-12-13 - 来自专栏智能制造预测性维护与大数据应用
PCIE1802||风力发电机状态监测与故障诊断系统
本系统通过安装振动、速度、温度、电压电流等传感器对齿轮箱、叶片、轴系等各部位信号进行采集和分析，获取RMS、峰峰值、一倍频、N倍频、圆心轨迹等特征。 该系统基于开放式架构，采用研华嵌入式工业电脑MIC-7500和24位高分辨率动态信号采集卡PCIE-1802等，针对风机齿轮箱，轴承，传动轴等进行监测；提供叶片，塔筒，螺栓，电气绝缘特性等健康监测和故障预警 系统实施 在主轴承轴向和径向、齿轮箱输入端、行星级、中间轴、高速轴的水平和垂直方向、发电机驱动端和非驱动端径向安装8路加速度IEPE振动传感器、2路速度传感器、8路发电机功率、轴承温度等工艺参数传感器 主要核心产品 PCIE-1802/1802L 采用研华PCIE-1802（8通道）和PCIE-1802L（4通道）组成12通道数据采集系统。 8/4通道同步采集，每通道可达216kS/s 24位分辨率，动态范围115dB 宽电压输入范围：±0.2~ 10 V 内置抗混叠滤波器 IEPE传感器，软件配置可提供4或10mA激励电流 软件可选AC/
1.2K20编辑于 2022-05-31 - 来自专栏智能制造预测性维护与大数据应用
iDAQ风力发电机状态监测与故障诊断系统
本系统通过安装振动、速度、温度、电压电流等传感器对齿轮箱、叶片、轴系等各部位信号进行采集和分析，获取RMS、峰峰值、一倍频、N倍频、圆心轨迹等特征。 该系统基于开放式架构，采用研华模块化分布式测控系统，包括256kS，24-bit，4通道动态信号采集模块iDAQ-801、32通道隔离DIO模块iDAQ-731、4槽独立式机箱iDAQ-964、独立式控制器 针对风机齿轮箱，轴承，传动轴等进行监测；提供叶片，塔筒，螺栓，电气绝缘特性等健康监测和故障预警，预知性维修。 系统实施 在主轴承轴向和径向、齿轮箱输入端、行星级、中间轴、高速轴的水平和垂直方向、发电机驱动端和非驱动端径向安装8路加速度IEPE振动传感器、2路速度传感器、8路发电机功率、轴承温度等工艺参数传感器 主要核心产品 振动采集 iDAQ-801-AE 256kS/s/ch,24位,4通道DSA iDAQ模块 •支持热插拔 •4通道同步采样256kS/s •24位分辨率,IEPE供电 •可配置抗锯齿滤波器
1.5K10编辑于 2022-11-08 AI助力可再生能源系统优化研究
迄今为止，我一直在研究基于经验、统计和AI的方法，用于评估风能潜力和风力涡轮机齿轮箱中的功率损失。这包括将概率分布拟合到风速数据、应用机器学习模型并比较它们的性能。 在机械方面，我使用物理模型和基于AI的预测模型研究齿轮箱功率损失，目标是改进实时效率预测和更好的资源管理。您的研究中是否有某个方面特别有趣？我的研究中一个特别有趣且具有挑战性的方面是我的数据集的性质。 更准确地说，是使用统计和机器学习方法评估风能潜力，以及通过物理和基于AI的方法预测风力涡轮机齿轮箱中滚动轴承的功率损失。
18110编辑于 2025-10-20- 来自专栏JVMGC
国产开源MIT开源协议,风电场监控项目,数据存储采用时序数据库
4.风机故障记录风机序号、故障类型、负责人、处理状态、处理时间、描述等，其中故障类型主要分为叶片故障、转向故障、发电机故障、其他故障四种。 风机序号、机舱温度、机舱角度、齿轮箱油温度、低速轴温度、高速轴唯独、齿轮油压力、交流电压、发电机输出及频率、功率因素、瞬时功率等。 机组状态参数：包括：风轮转速、发电机转速、发电机线圈温度、发电机前后轴承温度、齿轮箱油温度、齿轮箱前后轴承温度、液压系统油温、机舱温度等。 4）平均风速统计：统计日月年的平均风速大小以及风向次数。 6.4 功率展示 1）功率分段折线图：统计特定大小功率持续时长、时间占比等。可清晰查看最大最小功率的数值以及持续时长。
2.2K11编辑于 2023-03-10 - 来自专栏龙行天下CSIEM
科学瞎想系列之六十五 双馈风力发电机组的双模控制
a)双馈型风电机组 b)直驱型风电机组 图1 两种风电机组原理框图 双馈机组由风轮经增速齿轮箱驱动双馈异步发电机，双馈异步发电机定子绕组直接并网，转子绕组通过滑环碳刷引出，经转子变频器并入电网， 全功率模式的机组虽然变频器容量较大成本较高，但由于该机型为无刷结构，基本上实现了免维护，加之取消了齿轮箱，使得机组可靠性大大提高。 加之有齿轮箱损耗，使得机组系统效率比直驱型机组偏低，但其效率曲线形状与直驱机组相同，保持了直驱机组宽广的高效范围，只不过整体效率曲线略低于直驱型机组。 考虑双模控制的机组在全功率范围内的系统效率曲线示意图如图4所示。 图4 双模控制效率对比（图片来源网络） 机组在低功率段的系统效率显著提高，机组在低风速段输出功率会有所提高，切入风速会有所降低，拓展了机组运行的风速范围，提高了机组发电量。
2.1K30发布于 2018-04-18 - 来自专栏Python项目实战
风电不再“听天由命”：聊聊 AI 是怎么提前“预判”风机生病的
比如：齿轮箱磨损轴承疲劳偏航系统卡滞这些问题，可能早就有信号，只是我们没“看懂”。2️⃣一个风机故障，成本有多高？ 给你个直观的：高空检修一次：几十万齿轮箱更换：百万级非计划停机：发电损失+罚款所以风电行业有一句话：“最贵的不是修风机，而是风机突然坏。”二、预测性维护：AI真正的用武之地1️⃣什么叫预测性维护？ 三、AI在风电预测性维护中的典型应用场景场景一：齿轮箱与轴承故障预测（重头戏）这是最值钱、也是最成熟的应用。AI会做什么？ 五、AI预测性维护，最容易踩的4个坑这部分很重要，都是我见过的真实翻车现场。坑一：数据没对齐时间轴SCADA是分钟级振动是毫秒级不对齐直接训练，模型学的是噪声。
13910编辑于 2026-01-20 - 来自专栏IT创事记
智能制造的“敲门砖”：设备健康管理撬动数字化升级
齿轮箱是水泥厂升降机的核心设备。它通常处于100多米高的平台上，维修人员需要每天攀高爬低，确保相关设备正常运转。 然而，这种人工维护的方式难免百密一疏，高空作业的安全性也缺乏保障。 一旦齿轮箱“掉链子”，引发计划外的停机，就会造成整个生产流程的中断，不仅经济损失难以估量，而且可能威胁到安全生产的底线。 以本文开头提及的齿轮箱应用场景为例：原有的人工维护方式既不方便，也容易漏报故障，日常巡检还存在高空作业的安全隐患，而新上的“在线检测”系统到底能否担纲重任，“老师傅”们的内心里依然存疑。 事后发现，齿轮箱的确存在“断齿”问题，由此避免了因非正常停机造成的损失。 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3wuabmaaaaiaalo5elvrvbnodc22qafqa.f10002.mp4?
50920编辑于 2023-02-17 - 来自专栏用户9688532的专栏
开发一种低噪声、低振动的 Orbitless 电动汽车主减系统
工程师可在产生噪声最多的传动级（通常是齿轮箱的输入级）使用 Orbitless 传动，以进一步降低噪声辐射。 Orbitless传动的尺寸大小与传统的行星轮系减速器相近，齿轮箱也能够形成不同大小尺寸的系列化产品，且使用与传统齿轮箱相似的标准零件。 然而，业界当前把大部分精力放在电池技术和电机技术创新，很少真正提及或研发出新的齿轮传动技术，大家都觉得电动化后齿轮箱变得不重要，其实这是错误的，因为齿轮箱直接与 NVH 性能相关。 在项目的初期，Romax 主要聚焦在 4 个主要方面。 31.png 图 4 – 概念设计的剖面图 虚拟结果 最初的结果满足之前的预期，传动效率大于 98%、传动误差较小、能够使用标准轴承、满足接口和封装尺寸。
59320编辑于 2022-05-11 - 来自专栏龙行天下CSIEM
科学瞎想系列之八 直驱风力发电机组为什么不用双馈异步发电机？
目前主流风力发电机组的技术路线主要有三种，一是直驱型机组，即不要齿轮箱，风轮直接驱动发电机，这种发电机转速很低（大约在每分钟十几到二十几转），体积重量很大 ; 二是双馈型机组 ; 即风轮通过三级升速的齿轮箱 ，驱动双馈异步发电机，通常发电机的转速在1000转/分钟以上 ; 三是半直驱机组，即风轮通过一级或两级升速的齿轮箱驱动发电机，发电机转速大约在每分钟一百多转到三四百转左右。
2.7K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏CAE学习
转向架—CRH380B型动车组转向架
动力轮对和非动力轮对的主要区别是：动力轮对在中部偏向一侧安装有齿轮箱，两车轮两侧安装轮盘制动盘；非动力轮对车轴上安装有三个轴装制动盘。 轴箱定位采用转臂式。 牵引传动（驱动）装置因采用架悬式牵引电机，所以动力转向架构架下悬吊安装电机吊架，电机吊架可相对构架横向移动（板簧可变形，并设有电机吊架横向减振器），其上的电机通过联轴节与动力轮对一侧设置的齿轮箱连接。
4.3K10编辑于 2022-05-19 - 来自专栏HT
基于 HTML5 WebGL 的 3D 科幻风机
环境温度、机舱温度、齿轮箱温度、风速的图形百分比会随着时间发生改变。 三. 环境监测。 ? 左边对风机的各个参数实施了监测，右面是风速变化的折线图。 四. 数据监测。 ? 相关伪代码： var checkInternals = () => { /** * 故障信息 * 变桨系统 主轴 偏航系统 齿轮箱 油冷装置 发电机 风冷装置 */ var , 'i8']], [3, ['齿轮箱温度正常。', 'i1']], [4, ['油冷装置温控表正常。' , 'i8']], [3, ['齿轮箱温度偏高。', 'i1']], [4, ['油冷装置内积尘过多。' 相关伪代码： var old3Value = whiteShell3Line.getRotationX() var old4Value = whiteShell4Line.getRotationX()
1.6K10发布于 2020-02-11 - 来自专栏HT
基于 H5与WebGL 的科幻风机 3D 展示
环境温度、机舱温度、齿轮箱温度、风速的图形百分比会随着时间发生改变。 三. 环境监测。 ? 左边对风机的各个参数实施了监测，右面是风速变化的折线图。 四. 数据监测。 ? 相关伪代码： var checkInternals = () => { /** * 故障信息 * 变桨系统 主轴 偏航系统 齿轮箱 油冷装置 发电机 风冷装置 */ var , 'i8']], [3, ['齿轮箱温度正常。', 'i1']], [4, ['油冷装置温控表正常。' , 'i8']], [3, ['齿轮箱温度偏高。', 'i1']], [4, ['油冷装置内积尘过多。' 相关伪代码： var old3Value = whiteShell3Line.getRotationX() var old4Value = whiteShell4Line.getRotationX()
1.2K31发布于 2020-03-13 设施运维智能化提升的方向
技术实现：数据采集：部署振动、温度、电流等传感器，实时监测设备状态（如轴承、齿轮箱）。特征提取：利用时频分析（如小波变换）、统计模型（如PCA）提取故障特征（如高频振动对应轴承磨损）。 典型案例：风电场运维：通过振动传感器+LSTM模型预测风机齿轮箱故障，提前3-6个月预警，减少非计划停机（如金风科技的风机PHM系统）。 4. 安全监控与应急响应核心目标：通过AI实时识别安全风险，提升应急响应速度。技术实现：行为识别：利用视频分析（如OpenPose、SlowFast）识别异常行为（如人员闯入禁区、违规操作）。 技术实现：知识图谱：构建设施运维知识库（如设备参数、故障案例、维修手册），支持自然语言查询（如“风机齿轮箱故障如何处理？”）。
60310编辑于 2025-07-17- 来自专栏机器人小农
机器人该做哪些备件呢？（本体部分）
备货等级按照：1必备，2中等，3消耗品，4不常备 备件名称：工艺管线包 备货等级：1，3 说明：管线包实际上属于消耗品，其特点是种类烦多、零件难找、生产必备、易损坏等，所以管线包是必备的同时也是消耗品 一般中负载以上的机器人备个马达还是有必要的 备件名称：齿轮箱 备货等级：2 说明：齿轮箱这东西其实很难损坏，但是漏油却比较常见，还有就是与马达链接的花键轴容易磨损。 所以再第二到第四年期间需要做备货 备件名称：中心手（4-6轴） 备货等级：1 说明：中心手是机器人上机械结构非常复杂的元件，一旦出现故障维修周期就会很长。 备件名称：结构铸件，钣金件 备货等级：4 说明：结构铸件在不发生碰撞的情况一般不会坏，但是碰撞这事又有谁能说的清呢！ 备件名称：机械限位 备货等级：4 说明： 备件名称：润滑油脂，齿轮油 备货等级：3 说明：这些本不属于备件，但是这又是机器人运维必不可少的消耗品。
91110编辑于 2022-06-29
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