滚动轴承外圈缺陷非线性动力学分析

为揭示故障轴承系统复杂的非线性动力学特征，建立了基于轴承外圈缺陷、接触非线性和间隙非线性的轴承系统非线性动力学微分方程，并采用数值方法对其求解，得到转子系统在不同转速、不同缺陷程度、不同阻尼下的相图、庞加莱图、分岔图等。研究结果表明，转速和缺陷程度是影响轴承系统非线性动力学特性的重要因素，随着转速和缺陷程度的不同，系统会产生周期、拟周期和混沌等多种非线性行为。     

基于D-S证据融合的转子碰摩故障诊断方法

转子碰摩故障可以体现在转子振动、定子振动和转子瞬时转速波动等多项信息中,每种信息代表了不同侧面的故障特征,因此可通过多信息融合方法来提高诊断的正确性.为此,构造了基于定子振动和转子瞬时转速信号的转子碰摩故障诊断识别框架,采用S函数确定了mass函数的形式,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的推理方法,将定...     

波纹度故障下低压转子系统的非线性动力学研究

针对转子系统存在滚动轴承波纹度故障的问题,以某船用燃气轮机低压转子系统为研究对象,建立了轴承波纹度故障下的双跨三支承滚动轴承转子系统的动力学模型,并采用龙格库塔法对该系统的运动微分方程进行数值求解,研究了波纹度最大幅值和波纹度个数对系统的非线性动力学特性影响规律。结果表明:随着波纹度最大幅值的变化,系统逐渐进行周期四、周期二、一个混沌域和拟周期运动;当波纹度个数远小于或远大于滚动体个数时,系统进行单周期运动,当波纹度个数接近滚动体个数时,系统进行拟周期运动,特别是当波纹度个数是滚动体个数的整数倍时,系统的非线性动力学特性变得十分复杂。研究结果可以为滚动轴承的故障诊断提供一定的理论依据,降低轴承波纹度对低压转子系统非线性动力学特性的不良影响。     

基于全矢谱-深度置信网络的转子故障诊断方法研究

针对传统方法采用单通道信息进行设备故障诊断容易造成误判以及传统故障诊断需要大量专家经验知识的不足,结合全矢谱技术在多通道信息融合中可以全面反映振动信号特征的优势,以及深度学习具有强大的自特征提取能力和较好的模式识别能力,提出了一种基于全矢谱-深度置信网络的转子故障智能诊断方法.对采集到的多通道的机械振动信号利用全矢谱技...     

早期碰摩转子径向运动信号的仿真分析

针对早期碰摩时转子振动特征与其他旋转机械常见故障(如不对中)特征相重复的问题,研究转子径向运动信号中蕴含的早期碰摩故障特征。建立了转子动力学模型并求解得到仿真转子振动信号,从中计算出转子径向运动信号(径向运动速度、径向运动加速度)并进行了分析。结果表明:发生早期碰摩时,径向运动速度、径向运动加速度信号会在碰摩点处发生瞬间剧烈波动,可用来指示碰摩部位;频谱中高频成分大大增加,大部分情况下高频代替转频成为主要成分。这些特征与正常状况有显著区别,可望用于早期碰摩故障的诊断。     

汽轮机非线性间隙气流激振力作用下转子系统的分岔研究

研究了汽轮机转子在非线性间隙气流激振力作用下的动力学特性,建立了非线性气流激振力作用下汽轮机转子系统的无量纲运动方程,并采用数值仿真方法研究分析了气流激振力、质量偏心和进气速度对转子系统的分岔特性。结果表明:汽轮机非线性间隙气流激振力的存在,使得系统在亚临界转速区域出现的短暂混沌消失,系统的混沌区域在临界转速附近明显减小,且由于气流激振力的作用,部分拟周期运动在超临界转速区域演变为5倍周期运动;质量偏心和进气速度对转子系统的非线性分岔特性也有很大的影响,使得系统运动更加复杂化。     

一种轴承故障等级诊断改进方法

针对频谱分析不能确定轴承故障程度的缺点,提出 PCA（principle component analysis）与优化的 SVM （support vector machine）相结合的方法,研究轴承不同故障类型、同种故障类型不同故障等级的实验振动数据,同时对轴承振动信号的13个特征属性参数进行了主成分分析,确定了最优特征属性参数,并利用优化的SVM 对轴承故障进行诊断。实验结果表明：该方法确定了最优属性参数,减少了冗余信息,提高了诊断准确率,减少了时间消耗,不仅有效地诊断出了轴承的故障类别,而且实现了轴承的故障等级诊断,使诊断更加精细化,为工程实际中轴承的健康管理提供了有益参考。     

非线性转子系统碰摩现象的动力学仿真

针对一类非线性转子系统 ,建立了碰摩模型。在此基础上 ,通过模型的动力学仿真分析 ,研究了非线性碰摩转子系统的同频、倍频、分频、拟周期和混沌振动及其出现特点。其中揭示的振动特征对转子系统的状态识别与诊断具有一定的意义     

船舶汽轮发电机组浮筏隔振系统建模及振动

为了减小船舶汽轮发电机组的振动与噪声,对某船用汽轮发电机组浮筏隔振装置进行了建模设计.使用有限元分析软件ANSYS对该发电机组及浮筏隔振系统进行三雏实体建模,考虑机组自重变形以及不对中效应,根据平衡条件,将汽轮发电机组转子-轴承系统简化为有限元动力学模型,在此基础上讨论了船舶汽轮发电机组及浮筏隔振系统在不对中激扰力作用...     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

基于IMCKD与谱负熵的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击信号常被强大噪声淹没,导致轴承故障诊断难度较大的问题,提出一种基于改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)与谱负熵的故障特征提取方法。首先,采用改进的最大相关峭度解卷积以最大相关峭度为目标对原始振动信号进行降噪处理,检测信号中的周期性冲击成分;然后,以最大谱负熵值为准则寻找信号的最佳分析频段;最后,通过平方包络解调提取出轴承的故障特征。仿真和实测信号验证了该方法的有效性。     

一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究

提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法.利用模糊C 均值聚类法对测量空间进行分割,再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近,从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性.计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能,方案可行.     

基于小波包变换和BP网络的齿轮箱故障诊断

利用小波包分析提取出齿轮箱在各种工况下振动信号的有效成分,根据时频域特点提取比较典型的特征参量,利用改进的BP网络进行训练,根据训练结果判别齿轮箱的故障状态。     

高冲击含游隙的转管武器对射击精度的影响

转管武器射击时,其枪机本体与枪机座之间的轴承游隙,依据非线性动力学特征-混沌运动,经过混沌计算对转管武器射击的精度有很大的影响。弹丸运动的质量偏心对系统的动力学特性有一定的影响,一定的偏心会使枪机本体(转子)的振动加剧、混沌运动区域变长,但是枪管套箍可以采用偏心来减少影响。对此可以对3 000 m射击的高射速转管武器提出了间隙大小的指导。     

基于阶次小波包与粗糙集的轴承故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

基于MED和EEMD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出将最小熵反褶积(MED)和集成经验模态分解(EEMD)方法相结合用于提取轴承微弱故障特征的方法。首先,采用MED对滚动轴承振动信号降噪,以增强冲击特征;然后,利用EEMD分解降噪后信号得到一组固有模态分量(IMF),依据相关系数和峭度准则,选择敏感的IMF分量重构信号,并采用希尔伯特包络解调提取故障特征;最后,通过仿真信号和实验台信号验证了该方法的有效性。     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

多转子-轴承系统虚拟样机建模及仿真

以LMS Virtual.Lab Motion为开发环境建立了某传动箱多转子-轴承系统虚拟样机,导入PRO/E模型文件进行简化,建立实体模型。针对目前所建立的齿轮传动系统虚拟样机过于简化的情况,建立了考虑时变啮合刚度的非线性扭转振动模型。通过组合副和用户自定义程序,实现了齿轮副和轴承端的耦合振动模型。仿真结果表明:通过虚拟样机仿真的方法获得载荷谱是可行的,其可用于深入研究传动箱的振动分析、强度校核和寿命预测。     

基于MOMEDA和IITD的滚动轴承微弱故障特征提取

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。