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广东江门专用的Dodge轴承专业公司


发布时间:2021-02-23
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[0003]该CT扫描装置100在从X射线照射装置103照射X射线的状态下,使旋转体105在床部102的周围旋转,并通过检测部104检测透过被检查体110的X射线,由此得到被检查体110的剖面图像。[0004]在CT扫描装置100中,将检查部101的开口部1lA形成为能够供被检查体110通过的程度的尺寸(约为直径Im左右),且为了实现CT扫描装置100自身的小型化,需要缩小配置轴承51的旋转支持部107的空间。因此,使用相对于滚珠的节圆直径的滚珠直径非常小的所谓超薄壁型的双列滚动轴承作为轴承51。此处,所谓超薄壁型滚动轴承是指内径为650mm以上、且滚动体的直径Db与滚动体的节圆直径P⑶之比即Db/P⑶的值为0.03以下的超薄壁的大型滚动轴承。


要保证螺栓7拧紧后锁定件6与固定环3有空隙,所述锁定件6可以在螺栓7上自由旋转。如图3所示,是合页式滚动轴承实施例2,所述左页片Ia上固定有两个固定环3a,所述右页片2a上固定有两个转动轴4a。这种合页式滚动轴承在使用时,如装配门和窗户时,受力为扭力,两对的固定环3a和转动轴4a使得其扭矩的力臂更长,这样合页上受到的力更小。


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4.2)利用MATLAB中的newpnn函数构建PNN网络,该函数的调用格式为net=newpnn(P,T,spread);其中net为训练好的PNN网络,P为输入矩阵,T为目标矩阵,spread为扩展速度;附图6.为PNN网络的结构示意图。PNN网络输入层有8个元,分别对应特征向量p中的8个特征值;输出层有4个元,分别对应类别向量的四个元素值。


故障诊断的关键在于故障特征的提取,矩阵奇异值是矩阵的固有特征,通过对矩阵的奇异值分解可以有效提取矩阵中的关键信息。奇异值具有良好的稳定性,即当矩阵元素发生小的变动时,矩阵的奇异值变化也很小,这个性质可以有效地降低测量噪声对振动信号特征提取的影响;同时,矩阵的奇异值可以通过少数的值表征原矩阵的特性,从而降低特征矩阵的维数,有利于提高网络的诊断精度和速度。


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4)将滚动轴承不同状态下的特征向量构成特征矩阵,并输入到PNN网络中进行训练,得到训练好的PNN网络。具体包括以下步骤:4.1)设置滚动轴承故障四种工作状态的类别向量,如表2所示。表2滚动轴承故障类别向量PNN网络的输入为滚动轴承四种状态下振动信号经特征提取后的特征向量;输出为代表滚动轴承四种工作状态的类别向量,(1,0,0,0)对应正常状态,(0,1,0,0)对应滚动体故障,(0,0,1,0)对应内圈故障,(0,0,0,1)对应外圈故障。


[0003]在给保持架装配滚动体时还存在的问题是,只要滚动轴承未完全组装好,滚动体又可能从保持架中掉落。防止滚动体的掉落的方式例如是,保持架防丢失地包围滚动体。但为了装配滚动体,然后需要临时使保持架变形(菊形保持架)。有时实心的滚动轴也可以通过中空滚子插入并且在两侧用螺丝拧紧或焊接。该解决方案确定用于吸收通过轴的导向力并且具有较大的制造成本和较大的重量。


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