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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ME</journal-id><journal-title-group><journal-title>Modern Engineering</journal-title></journal-title-group><issn>2996-6973</issn><eissn>2996-6981</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ME.2024070032</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>高效真空泵组气冷罗茨泵传动齿轮损坏分析及处理措施</title><url>https://artdesignp.com/journal/ME/1/7/10.61369/ME.2024070032</url><author>刘旭东</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-09-20</published-time></date></history><abstract>&amp;nbsp;1号机高效真空泵组气冷罗茨泵出现异常声音、振动，检查发现气冷罗茨泵自由端从动齿轮损坏断齿进行原因分析和处理，经对气冷罗茨泵各部件解体检查、对相关部位安装间隙测量及运行数据进行分析，查找出齿轮损坏的最终原因，并给出了有效的处理措施及建议。</abstract><keywords>气冷罗茨泵,传动齿轮,润滑不良,冲击载荷,高温异音</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]张森.基于音频信号的风电叶片损伤检测算法研究[D].北方民族大学,2024.DOI:10.27754/d.cnki.gbfmz.2024.000392.&amp;nbsp;[2]程志峰.600MW级超超临界汽轮机盘车装置优化探析[J].中国设备工程,2023,(S2):155-157.&amp;nbsp;[3]肖时晖.盾构主减速机冷却装置设计及试验验证[D].湘潭大学,2023.DOI:10.27426/d.cnki.gxtdu.2023.002183.&amp;nbsp;[4]程晓涵,李宗吾,王亚洲,等.振动筛激振器斜齿轮中心距对其动力学特性的影响分析&amp;mdash;&amp;mdash;仿真实验与科研实践联动的案例设计[J].实验技术与管理,2023,40(09):220-228+259.&amp;nbsp;DOI:10.16791/j.cnki.sjg.2023.09.031.&amp;nbsp;[5]郭阿童.风电机组齿轮箱常见故障及防护措施[J].仪器仪表用户,2023,30(10):92-94+84.&amp;nbsp;[6]聂林红.农业机械零件断裂失效主要类型与优化策略研究[J].南方农机,2023,54(17):87-88+126.&amp;nbsp;[7]黄昌顺.基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究[D].沈阳化工大学,2023.DOI:10.27905/d.cnki.gsghy.2023.000068.&amp;nbsp;[8]张楠楠.基于标志性特征提取和深度学习的轴承故障诊断[D].河南理工大学,2023.DOI:10.27116/d.cnki.gjzgc.2023.000312.&amp;nbsp;[9]赵东辉.基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究[D].大连交通大学,2023.DOI:10.26990/d.cnki.gsltc.2023.000299.&amp;nbsp;[10]邵雯丽.输出PDF预测及其在气化炉烧嘴剩余寿命的研究[D].内蒙古科技大学,2023.DOI:10.27724/d.cnki.gnmgk.2023.000205.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
