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.     

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。     

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。     

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     

基于瞬时转速分析的坦克柴油机失缸故障诊断方法

针对柴油机失缸故障检测排除工作效率低的问题,利用瞬时转速分析方法实现柴油机失缸故障快速检测。通过坦克实车故障模拟试验,测量了柴油机气缸失火时的瞬时转速信号,采用非线性插值方法对瞬时转速序列进行整周期调整。利用小波包分解方法对瞬时转速信号提取了转速波动信号,分析提取了瞬时转速信号的复杂度和时域、频域特征,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,实现了气缸失火故障诊断,并利用瞬时转速波动率作为判定参数,实现了故障定位。     

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。     

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。     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.     

基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法

为了有效地检测液体火箭发动机涡轮泵的故障,分析了某型液体火箭发动机的28次历史试车数据,得到了涡轮泵转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率的数值,研究了这4个转子固有频率幅值的稳定性及对涡轮泵故障的敏感性,得出了它们具有较强的稳定性和故障敏感性的结论。在此基础上,提出并验证了基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法。结果表明,基于转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率幅值能有效地检测涡轮泵的故障。     

基于线性混合盲分离模型的电机故障诊断方法

基于定子电流信号的频谱分析方法诊断电机故障,其检测的精度易受到噪声干扰及频率分辨率的限制。为解决这一问题,提出了一种基于线性混合盲分离模型的电机故障诊断方法。该方法采用固定点算法从电机的定子电流信号中分离出故障特征信号,由观测信号估计出混合矩阵,据此计算故障特征信号的幅值,再根据幅值在电机正常和故障状态下的变化实现对电机故障的诊断。以电机转子故障为例进行了实验,结果表明:该方法可实现转子断条故障的可靠诊断,并且在短数据条件下,也能取得较好的诊断效果。