船载浮式离心压缩机转子动力学特性分析

以船载浮式离心压缩机转子为研究对象,建立了考虑隔振器(AVM, anti-vibration mount)的转子-轴承-弹性基础动力学模型。由于实际波浪载荷作用周期长,所以在计算过程中,将由波浪载荷导致的复合基础运动考虑为静态加载,不考虑瞬态特性。基于这一点,计算了复合基础运动下的轴承特性以及整体惯性载荷,并分析了船载浮式离心压缩机转子的横向振动以及运行稳定性。通过分析发现,基础运动会影响轴承的动力特性,使轴承负载产生一个偏离角度,并导致轴承交叉耦合项增大。轴承动力特性的改变和隔振器的采用,会使得系统固有频率和不平衡响应发生明显变化,隔振器会使转子在最危险工况下的共振峰值明显减低。与此同时,基础运动会通过轴承以及密封运行间隙影响转子系统的稳定性,使对数衰减率降低,甚至会导致转子失稳,而隔振器可以改善转子的稳定性。     

防微杜渐 “设备医生”大显身手——浅谈设备状态监测与故障诊断技术的应用和发展

我国现代工业及科学技术的飞速发展使机械设备日趋大型化、高速化、重载化和复杂化,功能日趋完善,自动化程度越来越高。在此背景下,单个部件的故障会影响整个设备甚至整个生产线的正常运行。因此,设备的状态监测与故障诊断就显得越来越重要,其经济效益也十分显著。     

碳纤维增强复合材料层合板Lamb波衰减特性研究

为提取适用于碳纤维增强复合材料层合板声发射故障诊断的模态信号,利用三维弹性理论及传递矩阵法获得Lamb波的频散曲线。以碳纤维增强复合材料层合板为研究对象搭建实验平台,改变断铅激励位置从而获得不同声发射信号。对采集的声发射信号进行小波尺度谱分析,结合频散曲线分离出不同模式的Lamb波,分别研究其不同频率的幅度及能量衰减特性。实验结果表明,较其它信号,低频率S0波幅度信号衰减速度较低,对碳纤维增强复合材料层合板的声发射故障诊断研究具有较大优势。     

基于频响函数辨识鼓筒-轮盘结合部连接参数的选点原则

基于频响函数的辨识方法被广泛用于识别结合部动态参数,其中如何选择频响数据是关键问题。本文针对结合部采用弹簧和阻尼器连接的鼓筒-轮盘模型提出了频响数据选取原则和对应于该原则的量化标准。具体选点原则为所选取的局部信噪比最高的频点所对应的模态对连接刚度的综合灵敏度应该最高。为了定量比较不同模态对连接刚度的综合灵敏度,建立了具体的量化指标和标准。理论分析表明本文所提出的频响数据选取原则和量化标准是有效的,具有一定的工程应用价值。     

基于剪切耗能假设的黏弹性夹芯梁的振动和阻尼特性

基于一阶剪切变形理论和哈密顿原理建立了三层粘弹性夹芯梁结构的有限元模型并对其振动和阻尼特性进行了研究。建模时认为粘弹材料层不可压缩,振动能量是依靠粘弹性层的剪切变形来耗散的。为验证本模型的正确性,将其与解析解作了对比。同时,为了证明本方法的优越性,将其与常用的“实特征模态”、“近似复特征模态”、“钻石法”和“近似法”四种数值方法做了比较。结果表明本方法的精度在这几种数值方法中是最好的。最后,讨论了粘弹性夹芯梁结构参数变化对系统固有频率和损耗因子的影响,得到了一些有工程实际意义的结论。     

便携式位移-加速度振动信号测试系统软硬件设计与实现

本文设计的便携式位移-加速度振动信号测试系统其硬件体系由传感器、信号采集装置、笔记本电脑组成,将信号前置处理电路、信号采集电路、自带电源电路集成,形成信号采集装置,位移传感器与加速度传感器可置放于信号采集装置内,笔记本电脑可固定于信号采集装置上.系统的软件体系采用Delphi与Matlab混合编程,Innosetup制作安装程序.整个系统软硬件有机结合、体积小、重量轻、携带操作使用方便,特别适用于现场测试.     

免疫遗传算法在智能桁架结构振动主动控制系统优化设计中的应用

研究智能桁架结构中主动构件的配置和反馈增益的同步优化问题.基于有限元法,建立智能桁架结构的机电耦合有限元模型.根据结构的最大耗散能理论,建立智能桁架结构中主动构件的位置和反馈增益的同步优化的目标函数.最后,采用免疫遗传算法解决这一个同时含有离散和连续变量的优化设计问题,并通过一个平面16杆智能桁架结构的振动主动控制系统的优化设计和数值仿真,表明所提出的优化设计方法和优化算法的有效性.     

航天发射场供气系统健康管理技术

针对新一代航天发射场采用全新的在线供气模式,难以有效评估单样本设备健康状态的问题,提出一种基于隐马尔可夫的设备健康状态管理与预测方法。首先,利用设备监测数据构建隐马尔可夫健康状态评估模型,通过对不同观测序列与不同观测次数下的预测准确率进行仿真,确定出最优的模型参数;其次,把实时数据代入模型,根据模型的计算结果取最小值,从而判断出设备的健康状态;最后,将当前数据与历史数据进行拟合,预测出系统的安全可靠寿命。经实际检验,该方法有效解决了单样本多状态设备的健康评估。     

基于Chirplet变换的水轮机非平稳振动信号分析

首先应用调制移频和多采样率转换技术对水轮机过渡过程中的非平稳振动信号进行预处理,然后应用基于Chirplet的自适应信号分解方法和自适应Gauss Chirplet谱图对其进行时频分析。针对旋转机械的振动特点,改进了自适应Chirplet信号分解过程中Chirplet参数优化计算方法。分析结果与其他时频分析方法的对比表明：自适应Gauss Chirplet谱图时频分辨率高,而且没有交叉项干扰,适合于分析非平稳机械振动信号。     

基于PSO算法的模糊PSVM及其在旋转机械故障诊断中的应用

研究了粒子群优化改进的模糊线性PSVM在旋转机械故障诊断的应用。常规的PSVM对噪声或野值敏感,模糊PSVM可以很好的解决这种问题;对于非平衡样本,PSVM分类面会偏重于数据点较多的一类,从而降低正确分类性能,通过为不同样本分别设计不同的惩罚因子,提高分类器性能;模糊线性PSVM分类器的惩罚因子采用经典粒子群优化算法进行优化,避免传统方法对初始点和样本的依赖。通过旋转机械故障分类应用实例进行了设计方法的验证,首先对振动信号进行滤波,然后以不同频率频谱的谱峰能量作为FLPSVM分类器的输入特征参数,用于区分旋转机械的5种典型故障,试验结果表明了方法的有效性。