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利用多振子系统的耦合性进行叶轮机械监测的可行性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
叶轮机械的叶轮系统是典型的非线性多振子系统,其各组件的振动均具有耦合性.包括叶片流固耦合。利用关联维对风机五个工况叶轮轴向振动信号和叶轮出口气动信号量化结果发现:二者信号关联维曲线的走向一致,即双方信号整体结构变化具有一致性、互体现性。证明了利用叶轮机械的耦合振动信号对之进行监测具有可行性. 相似文献
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利用近似熵表述风机五种工况下叶轮轴向振动信号和叶轮出口振动信号,两种信号近似熵曲线走向一致,具有互体现性。利用这两种振动信号对叶轮机械进行监测具有可行性。 相似文献
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为了满足不同掘进距离的不同通风需求,设计了叶片角度可调的风机叶轮结构。该叶轮结构紧凑、制造成本低、能够实现变工况同步调节,在满足不同工况所需风量和风压的前提下,实现风机更节能、高效的运行。用LMS模态测试软件对叶轮整体结构进行了模态分析,通过试验得到了叶轮的模态参数,为避免叶轮共振提供了依据。同时,对风机不同工况,不同位置的振动信号进行了测试,通过分析采集到的振动信号得到了不同位置振动的主要原因,为风机结构的优化提供了参考。 相似文献
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为解决内燃机故障诊断这一复杂问题,在ANSYS环境下,对6110型内燃机曲轴在正常工作状态和几种故障状态下进行瞬态动力学分析,得到曲轴的振动信号,对各信号进行相空间重构,并计算其关联维数,采用支持向量机(SVM)直接对关联维数进行分类,从而将配气机构的故障诊断转换为对曲轴振动信号关联维数的分类。研究结果表明:内燃机曲轴在不同工作状态下,振动信号的关联维数各不相同,将关联维数作为特征参数能够去除内燃机曲轴振动信号时域图中的冗余信息,突出故障类型,将关联维数与支持向量机相结合能够较好地解决内燃机故障诊断中的样本少、维数高等问题。 相似文献
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针对综放工作面垮落煤岩性状识别的技术问题,采集了综放开采现场垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于分形盒维数和小波包能量矩的识别方法。该方法结合分形盒维数对非线性信号整体定量描述的特点和小波包能量矩对非线性信号在各频带精细描述的特点,先对振动信号进行分形特征分析,求出其盒维数,然后对振动信号进行小波包变换,并计算各频带的能量矩。以分形盒维数和小波包能量矩构造特征向量,并作为BP神经网络的输入来识别顶煤垮落和顶板岩石垮落两种工况。试验结果表明:分形盒维数和小波包能量矩构造的特征向量可用于识别垮落煤岩,识别率达到95%。 相似文献
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分别运用试验、数值模拟等对对旋风机二级区域进行了研究。重点对设计工况和非设计工况风机内部气固耦合流动进行了深入的试验研究,使用动态压力传感器测量了压力脉动,运用信号分析方法对信号做了详细分析,同时结合数值模拟对流场细节进行了讨论。揭示了流场内的压力脉动导致二级叶轮工作环境的恶劣是各种故障产生的根本原因。 相似文献
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为实现煤矿旋转机械故障自动监测、诊断和预警,减少无计划停机,提高机械维修效率,针对现有同类技术无法进行故障在线提取和自动识别等问题,设计一种矿用旋转类设备运行自动监测及预警系统。系统采用模块化功能设计,利用SO 2372-1974《设备振动标准》预设故障数据库,通过加速度传感器收集机械振动曲线,通过分析振动信号得到旋转机械运转情况下的振动参数,并与预设的故障数据库参数特征相对比,完成机械故障的自动监测。系统具有精细监测和粗略监测2种监测模式,利用互锁形式进行关联。转子-轴承旋转模拟实验结果表明:该系统可以对旋转机械故障进行早期的判断、实时监测和预警,系统可靠性高,操作简便。 相似文献