阶跃载荷下气体轴承-转子系统瞬态特性流固耦合分析

以气体轴承-转子系统为研究对象,基于流固耦合法,对系统在铣削过程中受到阶跃载荷瞬间转子位移动态响应、气膜流场压力变化等瞬态特性进行研究。研究结果表明：在流固耦合作用下,转子最终达到稳定平衡状态,在不同阶跃载荷下,转子均出现偏心倾斜,转子末端及刀头处出现振荡过程;阶跃载荷越大,系统超调量、上升时间、转子偏斜位移越大,而超调时间变小;与稳态阶跃载荷相比,矩形阶跃载荷下系统因预载荷导致超调量减小,稳定时间缩短;矩形阶跃载荷超调时刻的压力变化较小且高压区域波动平稳,有利于提高转子瞬态响应特性。     

主动磁悬浮轴承-转子系统的非线性动力学研究

研究了8磁极主动磁悬浮轴承-转子系统的非线性动力学特性,建立了系统的非线性动力学模型,并通过Taylor公式对其进行非线性展开,用数值方法对得到的系统空间状态方程进行分析,通过Matlab软件编程,借助Poincare影射和Lyapunov指数对系统的运动形态进行分析,结果发现在一定参数条件下,系统会产生分叉和混沌现象,并结合试验分析了系统在不同参数条件下的运动状态.     

轴承-转子系统模态参数时域识别的研究

轴承－转子系统模态参数时域识别对于回转机械的状态监测与故障诊断具有重要意义。然而，一般时域识别方法通常存在对系统定阶的困难，因此本文提出一种逐步扩阶的ＳＴＤ方法，并在双跨转子实验台上进行了模态参数识别实验，结果表明，该方法较好地解决了对系统定阶的困难，可以取得良好的识别结果     

轴承-转子系统的分岔与混沌特性研究

利用一种精确的非稳态非线性油膜力模型求得油膜力。以无量纲偏心和一个反映多种影响因素的综合参数为分岔变量,用数值积分法在广泛的参数变化范围内研究了轴承一转子系统运动的变化规律,作出了分岔图。借助Poincare映射和Lyapunov指数分析了系统的运动形态。结果表明,利用该油膜力模型可从不同角度发现由倍周期分岔导致的混沌现象和概周期运动等复杂的非线性动力学行为。随着参数的变化,复杂的运动区域中间会出现简单的运动区域。这为合理设计系统参数以避开危险区域提供了依据。     

5自由度磁悬浮轴承-转子系统非线性动力学研究

为了探讨磁悬浮轴承-转子系统的稳定性,从非线性多自由度的角度对5自由度主动磁悬浮轴承-转子系统的非线性动力学特性进行研究.在考虑电磁力、重力和不平衡力周期性影响的情况下,建立5自由度磁浮轴承-转子系统的动力学模型,通过泰勒公式对其进行非线性展开,运用多尺度法的基本原理对5自由度非线性微分方程进行复数处理.通过Matlab软件编程,借助庞加莱映射图和相图对系统的运动形态进行分析,得到在复数领域中的倍周期运动、拟周期运动和混沌运动的相图及庞加莱映射截面图.在试验过程中也发现,随着转速的增加,磁悬浮轴承-转子系统的轴心轨迹由有规律的稳定运动状态进入无规律的失稳运动状态.数值模拟和试验结果都表明:磁悬浮轴承-转子系统中存在丰富的非线性动力学现象,在不同参数条件下,系统存在稳定的倍周期运动、临界的拟周期运动和失稳的混沌运动现象.     

转子系统振动信号的小波分析原理与应用研究

分析了小波变换对非平稳信号的时频局部细化分解原理,指出小波分析工程应用的核心是对信号子频带信息的深层利用。通过对滑动轴承支承的转子系统正常及轴颈发生瞬态碰摩两种状态信号小波分解结果的利用,对子频带信息的能量特征量和小波域信息熵相对变化率进行了计算。结果表明,小波域能量比和信息熵相对变化率可以准确地探测与定位系统内轴颈瞬态碰摩故障,具有量化系统异常变化程度的能力。     

关联维数方法在转子系统载荷类型识别中的应用

针对传统载荷大小识别在应用上的局限性,利用分形理论中的关联维数,对单跨转子系统的响应振动信号进行定量特征提取,实现转子系统的载荷类型识别。在正弦、稳态、线性、冲击4种类型载荷作用下,对不同测点的不同方向的实测振动信号,利用改进阈值处理函数进行降噪,通过作图法选定几个重要参数,计算降噪后信号的关联维数,对载荷的类型进行判断识别。结果表明:在4种类型载荷下,对振动信号进行关联维数计算,可以实现定量的特征提取,关联维数的结果具有明显的分段性,能够实现4种不同载荷类型的有效识别。     

基于ANSYS的轴承-转子系统动力特性研究

在ANSYS中建立了轴承-转子系统的实体模型,采用Solid185和Solid95单元进行了网格划分,得出了转子系统的固有频率和振型,通过改变油膜刚度获得了转子系统固有频率随油膜刚度的变化规律。结果表明支承刚度对转子系统的动力特性有很大的影响,在进行高速旋转机械动力学设计时,轴承与转子设计必须一起协调进行,轴承刚度的动态特性不容忽视。     

箔片动压气体轴承-转子系统的振动特性试验

基于轴承-转子系统的非线性响应,搭建箔片动压气体轴承-转子系统振动试验平台,结合时域图、频谱图、轴心轨迹图和时间-频率-幅值三维谱图分析轴承-转子系统升、降速过程中运行状态的变化情况,研究轴承-转子系统运行过程中的非线性振动特性以及升、降速率对低频振动的影响。试验结果表明：在箔片动压气体轴承转子系统升、降速过程中,较高的升速率和较低的降速率均可以有效抑制低频能量的聚集,减小或者避免低频振动的产生;较高的升速率可以提高锁频振动发生时的工频,较低的降速率能够在工频较高时结束锁频振动现象。     

变压器故障信号去噪方法的研究

变压器故障信号由于受各种噪声影响,不能完全反映变压器的实际运行情况,将小波变换的信号处理技术应用于变压器故障诊断中,能消除噪声的影响,Matlab仿真结果表明了小波变换消噪的优越性。     

基于相关系数的EEMD转子信号降噪方法

针对转子振动信号周期性强的特点,应用集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)对转子振动信号降噪过程中固有模式函数(intrinsic mode functions,简称IMF)分量的选取问题,提出了基于相关系数的EEMD降噪方法。首先,对原始信号进行EEMD分解得到IMF分量,并计算各IMF分量自相关函数与原信号自相关函数的相关系数;然后,根据相关系数选择相应的IMF分量重构信号最终达到对原信号降噪的目的;最后,对比了EEMD过程中不同加噪次数对降噪效率和效果的影响,给出了加噪次数的设置方法。仿真信号和转子振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。     

压缩感知在滚动轴承振动信号降噪中的应用

针对滚动轴承振动信号降噪的问题,研究压缩感知在滚动轴承信号降噪中的应用。分析滚动轴承振动信号的DCT变换系数值分布的特点,提出能够自适应信号类型的重构停止阈值计算方法,使用OMP进行信号重构的同时实现降噪。与传统小波阈值降噪方法进行实验对比分析,结果表明:使用的方法在降噪效果上与小波双曲阈值方法接近,优于小波软阈值方法,且处理的数据量远小于小波方法。     

基于CEEMD的滚动轴承振动信号自适应降噪方法

针对滚动轴承故障特征信号容易被噪声掩盖难以提取的问题,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承振动信号自适应降噪方法。为了准确判定噪声分量和有用信号分量的分界点,在对振动信号进行CEEMD分解后,设计了依据信噪分量自相关函数的单边波峰宽度特性自适应地判定分界点的方法。为了保证重构信号的完整性,利用改进的小波阈值降噪方法提取低频IMF分量中的高频有效信息。实验分析表明,结合改进阈值函数的CEEMD自适应降噪方法能够有效地去除故障振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了滚动轴承振动信号的突变细节,达到了不错的降噪效果。     

柔性转子滚动轴承系统混沌行为研究

研究了滚动轴承支承的柔性转子系统的混沌行为。考虑空间Euler-Bernoulli杆单元、刚性圆盘、圆柱滚子轴承非线性接触力、不平衡力,使用有限单元法建立了柔性转子轴承系统的非线性动力学方程组。根据FPA修正法确定求解周期,采用Runge-Kutta法、Newton-Raphson法求解非线性动力学方程组,用获得的系统最大Lyapunov指数判断系统的混沌行为。以某滚子轴承柔性转子系统为例,研究了该类转子系统在径向间隙、不平衡力、转轴刚度比对柔性转子系统混沌特性的影响规律,发现随着轴承径向间隙的增大,系统的混沌区间逐渐增大、变多。不平衡力的存在使得系统混沌的转速及范围变大。随着刚度比增大,振幅峰值及对应的转速均逐渐增大,系统混沌区间也增多,轴承非线性振动对柔性转子系统非线性行为的影响逐渐增强。     

作用于转子系统的正弦载荷定量识别研究

为了通过监测电机定子电流来实现作用于转子系统正弦载荷的识别,提出了两种载荷定量的方法。方法一建立异步电机—转子系统机电耦合方程,由已知的三相电流求解方程得到了原载荷。方法二结合支持向量机和希尔伯特模量法,根据定子电流信息确定了作用在转子系统上正弦载荷的幅值和频率,进而还原出载荷。通过搭建的转子系统实验台,进行了载荷定量的实例识别,所得的结果验证了两种方法的有效性并根据识别结果分析了两种方法各自的优缺点。     

静压阻尼器-轴承-转子系统的动力学研究

用有限差分法计算静压型挤压油膜阻尼器的刚度、阻尼系数,在状态空间中建立静压阻尼器轴承转子系统的运动方程,通过不平衡响应及特征值计算,分析系统的过临界振动特性及稳定性裕度;针对实际系统,计算、分析了静压阻尼器的参数对系统动力性能的影响,以系统综合动力性能为目标对系统进行了优化。给出的系统动力学分析计算方法及性能分析结果可用于工程实际。     

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。     

大型汽轮发电机组轴承负荷在线监测方法研究

提出大型汽轮发电机组轴承负荷在线监测的意义；对比分析目前大型汽轮发电机组轴承负荷的各种测试方法；指出现11轴承支承力法，即通过安装在轴承与轴承座间的测力传感器直接测量轴承负荷的方法，是对大型汽轮发电机组轴承负荷在线监测的一种较好方法；并提出测轴承支承力法的关键技术，即机组轴承负荷传感器的结构适应性、功能适应性、长期稳定性和可靠性要求；研究测轴承支承力法对大型汽轮发电机组轴承负荷在线监测的可行性。研究结果表明，测轴承支承办法是必要和可行的。     

自适应BP神经网络的转子系统载荷识别的研究

为了研究振动信号与系统所受载荷的耦合关系,提出了BP神经网络的识别方法。以拉格朗日方程为基础,建立了机械转子轴承系统的弯扭耦合方程,得到了基于系统位移和扭转角响应的系统运算方程。在MATLAB/simulink环境下建模,使用信号发生器模拟加载并对其进行仿真,构建自适应算法的BP神经网络模型,利用振动位移对实验的载荷进行识别。研究结果表明,在对转子系统进行载荷识别时,自适应BP神经网络方法相对简单且有更高的识别精度,平均相对误差为2.15%。