早期碰摩转子瞬时转速波动特征的实验研究

转子瞬时转速信号中含有丰富的碰摩特征信息,而且基本不受不对中、不平衡等常见故障的影响,可望用于转子碰摩故障的诊断,据此利用仿真和实验手段研究早期碰摩故障时转子的瞬时转速变化规律.建立了考虑转子瞬时转速变化的碰摩动力学模型,通过一阶共振转速范围内的计算求解,发现随着转速的升高,依次会发生不碰摩-单点碰摩-局部碰摩现象,且转速波动幅度会依次增大;单点碰摩和局部碰摩时的瞬时转速波动频谱均以转频为主要分量,但单点碰摩时包含较多的高阶倍频分量,局部碰摩时高阶倍频分量较弱.然后,搭建转子碰摩实验平台,分别进行了不碰摩、单点碰摩和两种不同程度的局部早期碰摩故障的模拟,实测的瞬时转速波动和频谱分析结果与仿真结果相一致,证明了转子瞬时转速波动信号可以指示碰摩故障的发生和严重程度,可为转子碰摩故障提供新的诊断思路和途径.     

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...     

混沌振子在转子系统早期碰摩故障检测中的应用

根据Duffing方程解的特性设计出混沌振子 ,利用混沌振子对噪声的免疫力和对小信号的敏感性对微弱信号进行检测 ,并将此方法应用于转子系统早期碰摩故障检测中 ,结果表明此方法简单、可行。     

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     

转子碰摩情况下瞬时转速变化规律的仿真研究

考虑到碰摩会造成转子瞬时转速波动的实际情况,对已广泛应用的弹性模型进行了改进,建立了考虑转子瞬时转速波动的转子碰摩仿真模型。利用该模型仿真计算了不同转速下轴心轨迹和瞬时转速波形、频谱,发现在碰摩严重程度不同的情况下,转子瞬时转速有着明显的规律性变化。     

基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断

主泵是核电厂非常重要的设备,它直接关系到整个核动力装置能否安全运行,对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点,可以应用于主泵的故障诊断。为此,首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等三种典型故障的故障信息,然后使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对故障模型进行训练,最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好,从而验证了该方法的有效性。     

轴承—转子系统故障的诊断方法

从转子动力学的角度将轴承—转子系统的常见故障分为强迫振动故障和自激振动故障,以轴承—转子系统中最有代表性的9个异常振动分量的频率特征为故障特征量,建立了系统故障的BP网络诊断模型.对于强迫振动故障可以采用BP网络诊断方法进一步确定故障源,对于自激振动故障采用在线动力学分析的方法找出引起系统失稳的原因,通过改变某些参数去消除自激振动.     

基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取

针对液压泵振动信号出现的调制现象,提出基于集总平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行解调,并运用小波包分解频带能量的方法提取了轴向柱塞泵的特征向量.首先,利用EEMD将采集到的柱塞泵振动加速度信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);然后,选取包含主要故障信息的本征模函数通过能量算子解调的方法进行包络解调,从而提取振动信号在高频谐振带的包络成分;最后,运用小波包理论提取各频带的能量作为特征向量.结果表明:基于EEMD和平滑能量算子解调的方法能有效地避免模态混叠现象,提取振动信号的包络成分,成功获得各种状态下的特征向量.     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

基于动力学仿真的行星变速箱故障机理研究

针对某型行星变速箱故障机理研究欠缺和故障诊断困难的问题,在刚柔耦合动力学理论和齿轮故障信号模型基础上,建立了行星变速箱齿轮-箱体刚柔耦合动力学模型,分别计算行星变速箱正常状态和齿轮故障下的齿轮啮合力和箱体表面振动信号,进而研究齿轮故障机理,最后通过对故障模拟试验采集的实测信号与仿真信号的频谱成分对比,验证了所建模型的正确性。结果表明:齿轮发生故障时,振动信号频谱会出现相应的特征边频带。