滚动轴承是机械设备中主要的故障源之一,它的失效将直接导致整台设备的运行失常。针对其典型故障模式,提出了一种基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对降噪后信号进行分解,基于互相关系数分析提取典型的IMF分量,并对所提取的IMF分量进行时、频域特征分析,从而进行故障诊断。首先通过对模拟信号完成CEEMDAN法与总体平均经验模态分解(EEMD)对比分析,证明该方法优于EEMD分解,继而以模拟实验为验证实例。研究结果表明了小波阈值和CEEMDAN方法在滚动轴承故障模式识别中的有效性。

利用声信号对往复泵进行状态监测,针对往复泵的声信号是具有非平稳性、非线性等复杂特征的信号,采用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)计算时间序列声信号的多重分形谱,并提取作为故障特征量。分别用支持向量机(SVM)、遗传算法(GA)改进的SVM、混合蛙跳算法(SFLA)改进的SVM进行故障识别。通过实验测取往复泵的原始信息信号并分析,验证了声信号的波动呈现明显的多重分形特性,可以有效区分正常状态与故障状态,对比研究三种识别方法表明了基于混合蛙跳算法优化(SFLA)改进的支持向量机识别效果最好,基于MFDFA和SFLA-SVM相结合的故障诊断方法能准确地提高往复泵泵阀的故障诊断准确率,是往复泵故障诊断方法的一种新的有效方法。

为了延长空冷器风机的使用寿命,减少停机次数,运用可靠性分析方法对其进行了相关分析研究。通过收集整理某石化公司的维修历史记录,计算出它的无故障运行时间,运用K-S检测法进行拟合优度检测,得出风机的无故障运行时间服从威布尔分布,在此基础上求得了风机无故障运行时间的概率密度函数、可靠度函数、失效率函数等可靠性指标。同时根据风机的故障情况对其进行了可靠性增长趋势和失效模式的分析。结果表明该类风机的平均寿命为10308h,现阶段定期维修的时间多集中在3600h左右;在可靠度为0.9时,预防性维修周期为2230h。经过适当的维修后该类风机的可靠性有显著增长的趋势,特别是在大修后增长得最为明显。引起风机主要故障部位是皮带/皮带轮/轮毂处,且故障多数会引起噪声和振动异常。

论文以石油钻机井口钻柱冲卸扣和旋扣机械化作业设备—铁钻工冲扣钳壳体为研究对象,根据力学分析计算结果,基于Solidworks三维建模软件对冲扣钳壳体的重要组成板件进行参数化的建模,建立了壳体重要零件的结构优化数学模型,在不改变冲扣钳壳体各零件之间的配合的前提下利用ANSYS Workbench有限元软件对冲扣钳壳体尺寸参数进行了轻量化设计,同时对零件尺寸进行了敏感度分析。通过轻量化设计,在满足工作要求及强度和刚度条件下可将自重相对减小11.2%,减少了材料成本,为铁钻工冲扣钳的设计研制提供了理论依据。

针对润滑油中铁谱磨粒分析所存在的问题，以泥浆泵作为研究对象，将自适应神经网络模糊系统（ANFIS）引用到铁谱磨粒的自动识别中。通过研究铁谱磨粒特征与故障原因的对应关系，建立ANFIS仿真模型，从而实现了铁谱磨粒分析的智能化。该分析模型使铁谱磨粒分析过程突破了人工经验的限制，从而提高了泥浆泵故障诊断的准确率。

液压套管动力钳是油田套管上、卸扣的重要井口工具。文中提出对新设计的液压套管动力钳的齿轮传动系统进行了强度校核,针对齿轮传动系统的不同的运动状态将三维模型导入Workbench中进行了力学仿真分析。对套管钳的齿轮传动系统进行了动力学仿真分析,在Solidworks和ADAMS软件中分别实现了对套管钳齿轮传动系统的建模、装配以及对齿轮传动系统的动力学分析。经过仿真分析得到套管钳齿轮传动系统的结构强度满足使用要求以及齿轮传动系统运行平稳的结论,同时仿真分析为新型套管钳的传动系统的设计提供了有价值的仿真模拟依据。

猫道机液压系统是个复杂的多回路系统，该研究以猫道机为实例用GO（GO methodology）法对其进行了固有可靠性分析。根据猫道机的工作原理画出其结构简图，并据此建立猫道机液压系统的GO图。根据GO图对系统可靠度进行计算和分析，并对猫道机液压系统各回路中的薄弱环节进行了探讨，提出提高可靠性的可行性建议。这对猫道机的设计具有很强的指导意义，同时也说明GO法在复杂多回路系统中的实用性。

猫道机是一种石油井场输送钻杆到钻台的自动化输送设备，是以液压驱动为主的复杂系统，其中液压故障是导致系统停工的重要原因。以猫道机为例，对复杂液压系统进行了运行可靠性的分析。在分析猫道机结构与工作原理的基础上，建立了相应的可靠性框图，建立了可靠性分析的数学模型。通过对液压元件的可靠性参数和相关性进行分析，计算出猫道机液压系统的可靠度。运用蒙特卡罗法对猫道机液压系统进行随机抽样仿真，从而验证了文中复杂液压系统可靠度计算方法的精确性。