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.     

基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法

为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。     

电磁外力激励下裂纹转子非线性振动响应实验研究

介绍了转子裂纹故障预测和诊断常用方法、发展过程及意义,重点对振动检测诊断技术的相关理论和应用研究成果做了阐述,然后就裂纹转子在周期电磁外加载荷激励下的非线性振动响应及实验结果进行研究.目的是提供一种预测和诊断裂纹转子的新思想.     

时间序列-脉冲响应分析法诊断结构故障

通过脉冲响应对结构故障的敏感度分析,本文提出一种由响应时间序列获得系统脉冲响应,并通过 Kalman 滤波方法对故障识别方程进行估值的诊断结构刚度故障的方法。数字仿真与悬臂梁预制裂纹的诊断试验结果说明本文提出的裂纹诊断方法是有效的,并有工程要求的精度。     

工程结构裂纹损伤振动诊断的发展现状和展望

本文综述了基于工程结构裂纹的振动诊断方法，介绍了国内外一些工程结构损伤诊断的研究成果，依据不同的损伤识别参数对裂纹损伤方法进行了介绍，并将船舶与海洋工程结构中的裂纹振动诊断进行了展望。     

基于高阶有限元方法的裂纹斜梁振动特性分析

裂纹结构的动力学建模和仿真是裂纹故障定量识别的前提和基础.为建立高效而精确的裂纹斜梁动力学辨识模型,采用具有正交特性的勒让德正交多项式作为梁横向位移场的附加高阶形函数,推导出了具有解析形式的斜梁单元刚度矩阵和质量矩阵,同时利用断裂力学和能量原理得到了裂纹单元的刚度方程,并建立了含裂纹斜梁的高阶有限元动力分析模型.数值算例表明该方法在计算效率和精度方面均有良好的表现,为斜梁的裂纹识别提供了有效的计算方法.     

变速箱故障声压信号的小波包分解与诊断

针对变速箱故障声压信号的非平稳时变特点,给出了小波包分析处理变速箱故障声压信号的原理和方法,并分析了一个变速箱齿根裂纹故障的诊断实例.实验结果表明,该方法在变速箱声学诊断中是有效可行的,在其它机械的声学诊断中也具有一定的参考价值.     

基于小波有限元的悬臂梁裂纹识别

研究了悬臂梁裂纹识别中的正反问题．即通过裂纹位置和尺寸求解梁的固有频率以及利用梁的固有频率．识别裂纹位置和尺寸。以矩形截面裂纹悬臂梁为例，利用小波有限元方法建立了梁自由振动的有限元模型．其中裂纹被看作为一刚度已知的扭转线弹簧，求解出了系统的固有频率；通过行列式变换，将反问题求解简化为只含线弹簧刚度一个未知数的一元二次方程求根问题，分别做出了以不同固有频率作为输入值时裂纹位置与弹簧刚度之间的解曲线，曲线交点预测出裂纹的位置与尺寸。数值算例证实了算法的有效性，为工程结构裂纹故障预示与诊断提供了新的方法。     

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。     

粒子滤波方法在转子典型故障诊断中的应用

转子的故障诊断是当前转子动力学的一个难点。针对这个问题,提出基于粒子滤波方法的转子典型故障诊断方法。针对Jeffcott转子建立不对中、裂纹和弯曲复合故障模型,并构建基于粒子滤波器的参数估计方程。通过在转子实验台上模拟故障对算法进行验证,结果表明:粒子滤波方法对于转子故障有较高的识别能力,可以诊断单一故障和多重故障。与传统的转子故障诊断方法相比,它不依赖于经验和故障事例,同时可较精确地估计故障参数。