FT细化校正阶次全息谱分析方法

针对变转速下阶次全息谱分析精度不高问题,提出FT细化校正阶次全息谱分析方法。用基于三次样条插值的阶次跟踪对转子时域非平稳信号进行等角度重采样获得角域平稳信号;用FT细化校正法精确计算出各阶次幅值及相位信息,由幅值、相位信息求出阶次全息谱参数;据计算结果获得阶次全息谱图。通过仿真及转子实验台信号分析表明,该方法能精确获得阶次全息谱图,且能准确根据FT细化校正阶次全息谱图判断旋转机械转子的故障种类。     

基于加速度信号全谱分析的转子碰摩故障特征提取实验研究

转子在运行过程中的振动加速度信号包含了转子运行状态大量信号，瞬态过程中故障加速度信号特征的提取及其识别对于旋转机械故障诊断是十分重要的。旋转机械振动的全谱分析是一种使一些典型故障尤萁是碰摩故障能被很清楚检测出来的有效方法，本文在对旋转机械转子中的一些典型碰摩故障进行了模拟试验，以及对故障发生过程中的加速度信号进行采集的基础上，对转子故障加速度信号的全谱特性进行了分析，提取和总结出由故障造成的加速度信号突变和对应的谱特征。分析结果表明：采用转子振动加速度信号对转子的碰摩故障进行诊断是有效的。加速度信号全谱图可以丰富旋转机械碰摩故障诊断系统知识库中的特征信息，对于更准确地诊断转子中的碰摩故障具有重要意义。     

基于相位差校正法的全息谱研究

针对传统全息谱在噪声干扰下精度降低的问题,提出了一种新的基于相位差校正法的全息谱分析方法。该方法首先对时域信号加窗截断后进行FFT变换,然后引入相位差法校正其频率、幅值和相位,最后合成全息谱图。通过仿真及对柔性转子实验台的振动信号的分析,表明基于相位差校正法的全息谱可以明显提高其分析精度,更加精确而有效地诊断旋转机械的故障。     

基于声信号三维谱分析的转子复合碰摩故障特征提取

转子在运行过程中的声音包含了大量的转子运行状态信号,变速过程中故障声信号特征的提取及其识别对于旋转机械故障诊断是极其必要的,目前基于声信号三维谱分析的转子故障特征提取还不多,在对转子旋转机械中的一些典型产生的碰摩故障及复合碰摩故障进行了试验模拟,对故障发生过程中的声信号进行采集的基础上,对转子故障声信号的三维谱特性进行了分析。提取和总结出由故障造成的声信号突变和对应的声谱特征。分析结果表明:采用声信号对转子的碰摩故障进行诊断是有效的。声信号三维谱图丰富旋转机械碰摩故障诊断系统知识库中的特征信息,可以用于更准确地诊断转子中的碰摩故障。     

转子复合碰摩故障特征提取实验研究

对旋转机械中的一些典型碰摩故障及复合碰摩故障进行了试验模拟,对故障发生过程中的加速度信号进行了采集.在此基础上,对转子故障加速度信号的三维谱特性进行了分析,提取和总结出由故障造成的加速度信号突变和对应的谱特征.分析结果表明采用加速度信号对转子的碰摩故障进行诊断是有效的.加速度信号三维谱图可以丰富旋转机械碰摩故障诊断系统知识库中的特征信息,对于更准确地诊断转子中的碰摩故障具有重要的意义.     

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。     

基于局部均值分解与快速独立成分分析的潜水泵故障诊断

针对潜水泵故障诊断与分析时的信号干扰问题,提出使用局部均值分解与快速独立成分分析相结合的方法。将采集的振动信号进行局部均值分解,得出一系列的乘积函数分量,计算出每个分量与振动信号的互相关系数,选取互相关系数较大的分量进行重构并与振动信号组成矩阵,对矩阵进行快速独立成分分析处理,将处理后的有效数据进行频谱分析,得到最后的频谱图。通过具体实验,对比局部均值分解与快速独立成分分析处理后的正常运行和故障运行的频谱图,实现故障分析与诊断。实验结果表明,经过局部均值分解与快速独立成分分析处理的频谱图能够清晰地分辨出故障特征频率,提高了故障诊断的准确性。     

采用包络检波去除SISAR直达波干扰的新方法

为了去除直达波干扰，从强的直达波干扰背景中有效提取SISAR侧影成像的目标全息信号，提出了对接收的含有目标全息信号和强直达波的混合信号直接进行包络检波，然后通过对检波后的输出进行时域的正交分解，恢复目标的全息信号的新方法．仿真结果验证了理论分析的正确性。     

转子系统油膜失稳故障的时频特征分析

采用转子试验台对油膜失稳故障进行模拟,通过调整转盘厚度和转轴长度来改变试验参数,最后采集两组不同参数下的发生油膜失稳的振动信号,通过三维谱图、重排小波尺度图和轴心轨迹对其故障特征进行提取,得到发生油膜失稳故障的一些新的时频特征,并对其产生机理进行了分析,得出的结论可为油膜失稳故障诊断提供理论参考。     

基于MCSSD的转子碰摩故障早期检测

提出了基于多尺度线调频基信号稀疏分解(Multi-scale Chirplet Sparse Signal Decomposition,简称MCSSD)的转子碰摩故障早期检测方法,该方法用MCSSD方法对转子碰摩故障振动信号进行单次分解,从原信号中分离出具有最大幅值的工频(或倍频)信号分量。由于MCSSD方法是采用线性直线逐段自适应逼近分析信号的各分量频率,分解得到的信号分量与真实信号分量具有很好的频率匹配特性,不会产生频率混叠现象,因此,与小波分解与EMD分解相比,MCSSD能更有效地从转子早期碰摩故障振动信号分离出最具最大幅值的工频(或倍频)信号分量。将该信号分量从原信号中去除,对残余信号分量做频谱分析,即可有效诊断转子早期碰摩故障。应用实例证明了该方法的有效性和优越性。     

基于预应力法的转子不平衡响应研究

利用预应力及谐响应分析的方法研究了转子的不平衡响应，得出在某频率范围内，转子在指定点处位移对频率的响应曲线以及在指定频率处，整个转子上的应力、应变响应的影响等。     

基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断系统

针对目前汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统精度较低这一问题，本文提出了基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断方法。该方法在文献采用扩展隶属函数和变权重模糊综合评判模型的基础上，提出采用聚焦式计算方法对初始扩展隶属函数进行修正，使得初始扩展隶属曲线中正常与不正常的转折区域被更加细致地刻划，从而大大提高了转折处的分辨率，使故障诊断系统的精度得到明显提高。采用新的诊断策略设计和实现了600MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统。用于广东省某电厂的诊断结果表明，这一新的故障诊断方法对于大型汽轮发电机组的振动故障诊断是有效的。     

Failure analysis of turbo-generator of a 10 MW captive power plant

The failure analysis of a disc and a few of the rotor parts of a turbo-generator of a 10 MW captive power plant has been made. It was found that a part of the rim of the 23rd disc, which had cracked by fatigue, became unstable and was flung off. This hit the diaphragm and the diaphragm carrier in its vicinity and led to their catastrophic failure.     

故障矢量诊断法

本文基于振动故障信息的矢量特征，提出故障矢量诊断法用于诊断转子类故障，并解决信号处理中产生的问题，文中列举了两个诊断实例，诊断结果表明：故障矢量诊断法是转干系统故障的定量、定位诊断的有力工具。     

Experimental identification of shaft misalignment in a turbo-generator system

Precise and authentic estimation of the dynamic features of rotating machines and prevention of failure requires accurate experimental characterisation of their critical components, for example, bearings and couplings. These are difficult to model theoretically, and they often suffer from uncertain parameters in their model. Especially, when there is a misalignment in the rotor system, dynamic characterisation of bearings and couplings changes drastically. In the present study, multiple fault parameters (MFPs) of critical components of turbo-generator, that is, bearing and coupling together with residual unbalances (RUs), are evaluated experimentally using model-based methodology. A test rig was developed and used for experimentation in which different levels of misalignment was introduced. After estimating the MFPs, then the accuracy was checked through an impact test on the rotor test rig. The effect of different levels of misalignments on estimated parameters was studied.     

Reliability estimation of semi-Markov systems: a case study

In this article, we are concerned with the estimation of the reliability and the availability of a turbo-generator rotor using a set of data observed in a real engineering situation provided by Electricité De France (EDF). The rotor is modeled by a semi-Markov process, which is used to estimate the rotor's reliability and availability. To do this, we present a method for estimating the semi-Markov kernel from a censored data.     

Development of the Method for Automated Estimation of the Effect of Operational Parameters on a Vibration State of a Turbo-Generator Set

A method for estimating the influence of operational mode parameters of a turbo-generator unit on its vibrational state is proposed and recommended for application in the automated vibration- monitoring system for turbo-generator rotors. Correlation and graphic methods are applied for determining the interrelation between the operational mode parameters and vibrational characteristics of a turbo-generator unit. Results of full-scale investigations on the vibrational state kinetics of the generator in variation of its power consumption are presented.     

基于信息熵的转子动力特征分析与诊断方法研究

针对转子系统运行过程中的非线性、耦合性、非平稳突变性等复杂特征,提出基于信息熵特征提取方法,将转子系统动力分析与参数识别方法有机结合,分析转子典型故障——裂纹、碰摩及裂纹碰摩耦合等不同状态下响应参量的信息熵特征及变化规律,并构建小波神经网络模型实现转子系统故障状态诊断。通过对转子系统实测信号的分析诊断,验证理论方法的有效性。     

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。     

基于EMD模糊熵和SVM的转子系统故障诊断

提出一种经验模态分解、模糊熵和支持向量机相结合的转子系统故障诊断方法。该方法首先对转子系统故障信号进行经验模态分解,得到若干阶表征故障信息的固有模态函数,并运用基于能量原理的虚假模态消除方法剔除虚假模态分量;再利用模糊熵能够表示信号复杂程度且具有相对稳定性等特点,选取前4阶固有模态函数的模糊熵值作为各故障信号的特征向量;最后将该特征向量输入到支持向量机中进行转子系统的故障分类。试验结果表明,该方法能够有效的提取转子系统故障特征和对转子系统进行故障诊断。