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机械设备故障诊断技术试卷第1页共6页北京科技大学2007--2008学年第二学期机械设备故障诊断技术试卷院(系)班级学号姓名试卷成绩(占课程考核成绩的60%)平时成绩课程考核成绩题号一二三四小计得分一、判断题（对的打“√”，错的打“×”，每小题1分，共10分，）1、机械设备故障的特点主要包括：多样性、层次性、多因素和相关性、延时性和不确定性。(√)2、周期信号是由不同频率的正弦信号迭加而成。(×)3、时间函数卷积的频谱等于各个时间函数频谱的乘积。(√)4、受加窗的影响，经FFT得到的离散频谱，其幅值、相位和频率都可能产生较大的误差。(√)5、倒频谱和幅值谱的横坐标具有相同物理单位。(×)6、为了使加速度传感器获得线性范围更宽的频率响应特性，应该采用强力磁座的安装方式来代替螺栓连接。(×)7、在旋转机械中，转子的不平衡将主要引起机器的轴向振动。(×)8、转子的阻尼越大，转子的一阶临界转速就越高。(×)9、油膜轴承实际的涡动频率，通常高于转频的一半。(×)10、没有故障的正常齿轮在啮合时，由于啮合刚度的变化也将引起齿轮轴的振动。(√)得分装订线内不得答题自觉遵守考试规则，诚信考试，绝不作弊机械设备故障诊断技术试卷第2页共6页二、填空题（每空1分，共8分）1、周期信号的频谱特性包括：离散性、谐波性和收敛性。2、请列举在工程信号分析中五个常用的幅域统计特征值：均值、峰峰值、歪度、峭度、均方根值。三、选择题（单选，每小题3分，共18分）1、非周期离散信号的傅里叶变换是(C)。(A)非周期的连续谱(B)周期的离散谱(C)周期的连续谱(D)非周期的离散谱2、窄带随机信号的自相关信号为(C)。(A)(B)(C)(D)3、正弦信号的概率密度函数曲线为(A)。(A)(B)得分得分机械设备故障诊断技术试卷第3页共6页(C)(D)4、某滤波器在频率f1～∞的范围内幅频特性平直，它使信号中高于f1的频率成分几乎不受衰减地通过，而低于f1的频率成分将受到极大地衰减，则该滤波器属于(B)。(A)低通滤波器(B)高通滤波器(C)带通滤波器(D)带阻滤波器5、由下列设备故障所引起的振动中，属于自激振动的是(D)。(A)转子不平衡(B)转子不对中(C)转子碰摩(D)油膜振荡6、为了监测轴承座的轴向振动，在传感器的测点选择时，应该选择图中(A)的位置。四、简答题（共64分）1、(10分)请简述设备维修方式的变革，并介绍各种维修方式的优缺点。答：（1）事后维修。优点：不需要安排计划；对有些设备，更换比维修更便宜。缺点：得分机械设备故障诊断技术试卷第4页共6页意外停机引起生产损失；可能引起灾难性的设备事故；库存备件投资多；容易引起设备的二次损坏。（2）计划维修。优点：机器运行寿命相对较长；减少意外停机；备件库存小。缺点：不能防止计划外的突发事故；过剩维修导致维修费用增加；过剩维修引起人为维修故障；不足维修引起设备二次损坏。（3）预知维修。优点：减少非计划停机损失；延长维修时间间隔；大大减少库存备件；减少维修费用；过剩维修减小到最少。缺点：需要初始投资；需要学习培训2、(10分)请利用傅里叶变换的卷积特性画出被矩形窗截断的余弦函数x(t)的频谱示意图,其中000cos(2),()0,fttTxttT。机械设备故障诊断技术试卷第5页共6页3、(10分)某机器工作轴转速为6000r/min，如果要分析的故障频率估计在工作轴轴频的8倍频以下，并且要求谱图上频率分辨率ΔF=1Hz,则在进行数据采集时采样频率和采样点数应该如何设置？答：频率：6000/60=100HZ,最大频率Fm=8*100=800HZ,采样频率Fs=2.56*800=2048采样点数N=2.56*(800/1)=20484、(10分)车床加工零件外圆表面时常产生振纹，表面振纹主要是由转动轴上齿轮的不平衡惯性力使主轴箱振动而引起的。振纹的幅值谱如下图a）所示，主轴箱传动示意图如下图b)所示。传动轴1、2、3上的齿轮齿数分别为z1=30，z2=40，机械设备故障诊断技术试卷第6页共6页z3=20，z4=50，传动轴(1轴)转速n1=2000(r/min)，试分析哪一根轴上的齿轮不平衡量对加工表面的振纹影响大？为什么？答：HZ=2000/60=100/3HZ;2轴：100/3*30/40=25HZ5、(12分)请运用傅里叶变换和信号幅值调制的基本原理，简述齿轮齿面出现集中缺陷和分布缺陷时的振动分析与诊断方法。答：局部缺陷：齿轮每转一周产生一个脉冲激励，齿轮的啮合频率被一个短的周期脉冲所调制，在频谱中表现为在啮合频率两侧有大量的边频带，其幅值较低，且分布均匀而平坦。（局部缺陷，冲击历程短，频域分布宽）分布缺陷：指比较均匀分布的缺陷，它相当于时域包络线较宽的脉冲。因此，它在频域中表现为在啮合频率两边产生了一簇幅值较高、起伏较大、分布较窄的边频带。（分布缺陷，冲击历程长，频域分布窄）6、(12分)请谈谈你对机械设备状态监测与故障诊断技术的理解和对本课程的建议。