基于声振信号EMD分解的轻微碰摩故障诊断方法研究

针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解(Empirical Mode Decomposition简称EMD)的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取。由于EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解。通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式函数时域特征和边界谱特征与转子径向位移及轴承座加速度信号对比分析,确定了碰摩部件;从而证明基于声振信号EMD分解的碰摩故障诊断方法的有效性。     

裂纹碰摩耦合故障转子系统诊断分析

采用有限元方法分析了裂纹碰摩耦合故障转子系统的响应,研究裂纹碰摩耦合故障转子系统在动态特性方面和单一裂纹故障、单一碰摩故障的区别及耦合故障的诊断方法.由于当碰摩比较严重时,响应信号中碰摩特征比较明显,容易掩盖裂纹特征,使基于信号分析的诊断方法只能诊断出碰摩,难以诊断出裂纹故障,因此本文利用裂纹引起的等效弯矩现象,通过基于模型的诊断方法,区别碰摩裂纹耦合故障和碰摩故障,该方法不仅能诊断裂纹的有无,还能诊断裂纹的位置.最后通过试验验证了仿真结果.     

具有弹性静子的碰摩转子轴承系统非线性动力特性研究

建立了非线性油膜力作用下具有弹性静子的转子-轴承系统碰摩故障模型。采用Rugge-Kutta数值积分方法对碰摩故障进行动力学求解,得到系统响应的分岔图。对比研究了有、无碰摩故障情况下系统动力特性,分析了静子质量及碰摩刚度对转子响应的影响。分析结果表明：静子质量越大、碰摩刚度越大,转静子的耦合作用越明显;碰摩刚度较小时,产生的碰摩力较小,即使发生碰摩,对系统的动力特性影响也很小。     

基于小波变换与统计分析的转子碰摩声发射特性研究

为解决转子碰摩损伤声发射信号分类及解释难题,应用PCI-2声发射系统和WS-ZHT1型多功能转子实验台组成转子碰摩声发射检测系统,采集转子局部碰摩声发射信号,通过理论分析声发射信号特征和小波基函数性质,dB8小波适合提取声发射信号特征;碰摩产生大量声发射信号,大量声发射信号的统计特性蕴涵较多碰摩信息。对不同转速条件下不同检测位置碰摩声发射信号的统计分析表明,声发射信号的功率谱密度集中在100～400 kHz。声发射信号平均幅值、平均能量可作为区分转子碰摩程度特征参数;功率谱主频可作为区分声发射相对位置特征参数,结论与碰摩类型无关。     

双盘转子系统轴向－径向碰摩非线性动力学特性分析

动静碰摩是透平机械常见的故障之一,其动力学行为较为复杂,表现为在机器运行的过程中碰摩故障产生的故障征兆丰富多样。建立了双盘转子-轴承系统在轴向碰摩、径向碰摩以及两种碰摩共同冲击下的有限元法连续模型,采用计及了回转效应和剪切效应的梁单元,对转子系统在不同碰摩情况下的非线性动力学行为进行了数值模拟,研究了转子转速、转子系统上的不平衡量的分布以及碰摩刚度对系统的影响。研究结果表明：相对于径向碰摩故障的动力学特征,轴向碰摩产生的非线性特征不明显,与工程中观察的现象基本一致的;但当两种碰摩均考虑时,系统的非线性动力学特征与仅考虑径向碰摩时有显著的不同。所得计算结果可为大型高速旋转机械系统的故障诊断和碰摩故障的振动控制提供理论指导,从而保证系统的安全运行。     

转子系统耦合故障研究进展与展望

对近年来转子系统耦合(多)故障的研究现状、进展进行了综述,包括裂纹-碰摩、松动-碰摩、不对中-碰摩、油膜失稳-碰摩等耦合故障形式,结合国内外有关耦合故障的研究成果,从动力学模型、非线性动力学特性、故障诊断和试验研究等方面来介绍该领域的研究现状,并阐述了对该领域相关发展方向的一些看法,最后对转子系统耦合故障今后的研究方向进行了展望。     

基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法

提出了基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现碰摩故障时,振动信号往往由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。本文方法先利用信号共振稀疏分解方法从转子碰摩信号中提取冲击成分,再对提取的冲击成分进行重分配小波尺度谱分析,最后根据尺度图中冲击成分的周期诊断转子碰摩故障。算法仿真和应用实例验证了该方法诊断转子碰摩故障的有效性。     

转子全周碰摩与局部碰摩的识别方法研究

摘 要：超临界汽轮发电机组的结构和工况复杂,容易引起转、静子间的碰摩。根据碰摩诱发因素的不同,可将其分为全周碰摩与局部碰摩。由于两种碰摩故障的时、频特征相似,传统的时、频域分析方法很难准确提取它们的故障特征。本文针对这一不足,提出一种基于经验模式分解-奇异值分解（EMD-SVD）与支持向量机（SVM）的碰摩故障识别方法,用于对转子全周碰摩与局部碰摩故障进行识别。首先,通过EMD获取碰摩信号的固有模式函数（IMF）;然后,提取表征信号主要能量的前四阶IMF组成特征矩阵并进行SVD分解,得到关于原信号的一组特征值;最后,将特征值输入SVM,对原信号进行分类识别。转子试验台全周碰摩与局部碰摩试验结果表明,本方法对转子全周碰摩与局部碰摩故障的分类准确率高,其中以径向基函数作为核函数的SVM分类准确率达到96.0%。     

非对称温度场对高压转子系统碰摩响应的影响

实际作业的转子系统在发生碰摩故障的同时,经常要承受非对称、非稳定温度场的作用,势必要改变转子系统的碰摩响应特性。以某型航空发动机高压转子系统为研究对象,建立了高压转子停车后自然对流的流-热耦合模型,研究了高压转子不同停车时刻自然对流的流体速度和温度分布。在此基础上,建立了非对称温度作用下具有多自由度的连续转子碰摩响应的有限单元模型,对多种忽略和考虑自然对流温度场影响的碰摩响应结果进行了对比研究。结果表明,当考虑停车温度场影响时,高压转子的碰摩响应增大了系统振动响应的振幅,改变了轴心轨迹的分布,频谱图上的出现了丰富的由碰摩力和非对称温度场所激发的频率成分,振动情况更加复杂。     

非线性转子的反向全周碰摩响应

本文对一个具有非线性刚度的单盘转子的反向全周碰摩进行研究。通过数值计算和已有实验结果的比较说明在反向全周碰摩研究中考虑转轴的非线性刚度是有必要的;采用平均法求得了系统反向全周碰摩的解析解,判断了解的稳定性,研究表明非线性转子系统既存在摩擦力方向改变引起的反向全周碰摩,同时转轴的非线性刚度和干摩擦共同作用也可以导致转子的反向全周碰摩,且这种反向全周碰摩运动是稳定的周期运动;讨论了系统参数对反向全周碰摩振幅、频率及其存在性的影响。本文的研究结论为转子系统的设计提供了一定的理论支持。     

多跨转子系统耦合故障定量诊断方法

随着空分设备的大型化和复杂化,其多跨转子系统的故障呈现严重化和耦合化。及时诊断并处理故障对于系统的稳定运行具有重要意义。以有限元理论和谐波平衡理论为基础分析多跨转子系统的动态特性并提出多跨转子系统耦合故障定量诊断方法。利用故障前后转子系统的振动响应各次谐波分量与系统剩余量方程的频率响应矩阵之间的关系推导诊断理论并获得诊断方程,以转-定子碰摩和联轴器不对中耦合故障为例建立多跨转子系统和实验台转子系统的有限元模型,通过数值仿真和转子实验台实验准确地诊断出故障位置,验证方法的有效性和稳健性。通过同一转速下故障前后转子系统至少n 1个测点的振动响应数据可以在线确定具有n个耦合故障转子系统的故障位置。对于转子系统的主要振动故障,如碰摩、不对中、裂纹等,诊断方法具有良好的适用性。     

基于EMD和分形盒维数的旋转机械耦合故障诊断方法研究

针对旋转机械耦合故障的诊断问题,提出一种基于EMD（Empirical Mode Decomposition）和分形盒维数的诊断方法。该方法结合EMD对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,先对故障信号进行EMD处理,得到含有故障特征的本征模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后求出各IMF的盒维数,通过盒维数的比较分析进行故障诊断。构造了含有裂纹-碰摩-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型,用龙格库塔法求出故障模型振动信号。通过对耦合故障信号进行分析,得到耦合故障特征向量,并与传统的边界谱诊断方法比较,证明该方法对旋转机械耦合故障诊断的有效性和优越性。     

基于EMD的奇异值熵在转子系统故障诊断中的应用

提出了一种基于EMD（Empirlcal Mode Decomposition）和奇异值熵的转子系统故障诊断方法。该方法首先用EMD方法分解转子系统的振动信号，得到若干个基本内禀模式函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），然后利用IMF分量形成初始特征向量矩阵，并对初始特征向量矩阵求奇异值熵，奇异值熵的大小反映了转子系统运行状态的差别，从而可以通过奇异值熵的大小判断转子系统的工作状态和故障类型。对实验数据的分析结果证明了该方法的有效性。     

基于Volterra级数和KPCA的旋转机械故障诊断方法研究

提出了一种基于Volterra级数和核函数主元分析（KPCA）的故障诊断方法。在提出的方法中,首先利用量子粒子群优化（QPSO）算法辨识出正常、转子裂纹、转子碰摩、基座松动四种状态下的Volterra级数,然后将Volterra核函数作为特征向量输入到KPCA进行训练识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,在只考虑一阶Volterra核不能进行很好地识别时,可以从二阶、三阶Volterra核上来区分。     

基于蝙蝠算法优化的变分模态分解的转子裂纹检测方法

针对转子裂纹故障特征难于提取,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化参数的变分模态分解(VMD)诊断转子裂纹故障的方法。将蝙蝠算法应用于变分模态分解,对变分模态分解中参数K和惩罚因子α进行全局寻优,用BA搜索VMD的最优(α,K)组合,迭代过程采用局部极小包络熵为适应度值。仿真分析的结果表明,BA-VMD方法能很好的完成VMD参数K和α的自适应获取,且在抗模态混叠和抗噪声干扰方面的具有明显优势,最后采用BA-VMD方法对裂纹转子的位移信号进行了实验分析,分析结果表明,采用BA-VMD方法处理后的频谱能充分反映出信号的频率特征,且通过频率结构特征很容易识别出转子裂纹的故障特征。     

形态分量分析在转子早期碰摩故障诊断中的应用

提出了一种基于形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用形态分量分析从转子早期碰摩故障信号中提取出冲击成分。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当转子系统中出现早期碰摩时,其振动信号往往由以转频及其谐波为主要成分的周期成分、包含转子早期碰摩故障信息的冲击成分及随机噪声构成。周期成分表现为信号中的平滑部分,而冲击成分则表现为信号中的细节部分,因此,可根据周期成分与冲击成分的形态差异,用形态分量分析实现二者的分离。对形态分量分析的阈值方法进行了改进,提出了基于半软阈值的形态分量分析,仿真结果表明,基于半软阈值的形态分量分析要优于基于硬阈值的形态分量分析。对某转子早期碰摩故障信号进行了分析,结果表明,基于半软阈值的形态分量分析能有效地提取转子早期碰摩故障信号中的冲击成分,进而诊断转子早期碰摩故障。