基于转子实验台的典型故障信号模拟与分析

通过在转子实验台上来模拟转子不平衡和摩擦两种故障,利用数据采集系统采集这些故障信号,并对信号的产生进行了机理分析,并利用LabVIEW软件分析了这两种故障在正常和非正常两种不同情况下的时域和频域分析图.将实验结果与理论分析相结合,验证了旋转机械两种典型振动故障的识别特征,丰富了故障档案.     

灰色系统理论在接触摩擦故障诊断中的应用

旋转机械中的转子与静止件由于安装误差、润滑不良、转子质量不平衡、受热受压变形等原因而造成摩擦.摩擦故障在发生初期,其故障特征并不明显,给故障诊断带来很多困难.为保证机器长周期、满负荷优质运行,本文针对转子接触摩擦这一常见故障,利用灰色系统的基本原理与方法,以白化函数生成为基础,将灰类进行归纳判断聚类对象,达到诊断转子接触摩擦故障的目的,实例表明这一方法是有效的。     

旋转机械故障诊断的计算机仿真方法研究

以往的旋转机械故障诊断技术研究主要包括对经验案例的汇集和在小型转子试验台上的工况模拟试验,由于故障发生某些关键点采集数据存在实际困难,加上试验条件的有限,因此该技术有很大局限。深入的研究必须建立起数学模型,研究故障机理,然后用计算机仿真方法对故障进行定量分析,作出诊断。用旋转机械故障诊断的计算机仿真方法计算了不平衡转子上关键点的振动烈度,和试验台测试数据基本一致,表明该仿真方法切实可行。     

旋转机械参数图形软形态学自适应边缘检测

针对旋转机械振动参数图形边缘特征提取困难问题,根据模糊软形态学理论,提出滤波增强处理方法及自适应边缘检测算子.在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行转子正常运转、转子不平衡故障、转子不对中故障、汽流激振故障、轴承松动故障的实验研究.将得到的振动参数三维图形转化为二维灰度图形,对二维灰度图形进行模糊软形态学滤波增强处理和自适应边缘检测.结果表明,该方法在滤除参数图形中噪声的同时,可以有效地提取图形边缘特征,为旋转机械故障诊断提供了一种新的图形特征提取方法.     

双面整机平衡的矢量作图法

整机平衡是旋转机械在本身轴承上进行的转子平衡方法.对于动平衡机上平衡有困难的转子,或者因平衡机上未平衡好,装配有误差等原因仍有不平衡振动的转子特别有意义.本文以工业上常见的简支梁转子为例,研究了双面整机平衡的矢量作图法.论述了整机平衡原理、测试装置与操作过程.     

电厂汽轮机高中压转子振动突变故障识别研究

为了保证电厂汽轮机能够在高温、高转速环境中安全稳定运行,提出电厂汽轮机高中压转子振动突变故障识别方法．根据电厂汽轮机高中压转子振动突变故障时的轴系振动特点,利用一体化电涡流位移传感器采集相应的故障信号,利用小波包分析提取高中压转子振动突变故障特征,将提取到的故障特征作为输入量,输入采用人工鱼群算法优化的RBF神经网络中,输出电厂汽轮机高中压转子振动突变故障类型识别结果．在实验过程中对质量不平衡、转子热弯曲、转轴不对中、转动部件飞脱、动静碰磨、汽流激振、结构共振、结构刚度不足、转子裂纹等9种常见故障进行识别．实验结果表明,该方法分解并重构的电厂汽轮机高中压转子振动突变故障信号质量较高,获得故障识别结果与实际故障相同,识别精度高,结果具备可靠性．     

基于经验模态分解的旋转机械故障信号去噪源分离

针对旋转机械故障诊断中信号源不足的问题,综合经验模态分解(EMD)、主成量分析(PCA)和去噪源分离(DSS)各自的优点,提出一种基于EMD和PCA的欠定去噪源分离方法(EMD-PCA-DSS)。首先通过EMD求出本征模函数(IMF),进而重组IMF分量和原观测信号作为新的观测信号,解决了盲源分离(BSS)中源信号数据不足的问题。然后,通过PCA估计观测信号的源数,利用DSS估计出源信号。将该方法应用于某转子的实测故障信号分析中,诊断出转子发生了不平衡故障,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,这对于机械设备的状态监测和故障诊断具有重要的工程意义。     

基于DASP的转子典型故障模拟与分析

以柔性转子实验台为研究对象,采用DASP灢v10分析软件模拟了转子不平衡和不对中两种典型故障, 对电涡流传感器、压电加速度传感器采集到的信号进行了机理分析,给出了在正常和故障两种情况下的时域分析、 频域分析及轴心轨迹图,并将实验结果与理论分析进行了比对,验证了转子振动时两种典型故障的识别特征,从而 对旋转机械系统的故障机理和故障诊断有了更深入的了解。     

自由转子陀螺的运动分析

以静电陀螺为例的自由转子陀螺是一种新型陀螺，其转子是靠静电力或磁力来支撑的，不与任何部件接触，所以转子的质心可以在三维空间中有明显的移动，当同样干扰因素出现时，该陀螺运动状态所受的影响明显地不同于普通机械陀螺运动状态所受的影响，在研究静电陀螺的基础上分别就各种干扰力矩、转子的动不平衡和静不平衡等因素对自由转子陀螺运动的影响进行了分析，并建立了自由转子陀螺的一般运动方程。这样，就为各种自由转子陀螺的设计和研制提供了理论参考。     

子波神经网络在故障诊断中的应用研究

根据旋转机械常见的故障类型和故障信号时域采样数据,以子波空间作为模型识别的特征空间,采用信息熵为代价函数的神经网络学习算法,由于波神经网络对故障进行学习和诊断,实验结果表明,子波神经网络的故障诊断方法在在了不解故障信号频率结构的情况下,即可对平衡和非平衡故障信号进行诊断,适于设备在线监测及设备的巡检。     

基于支持向量机的转子振动故障融合诊断技术

针对某些大型复杂旋转机械振动信号特征提取和故障样本获取难的问题,提出了一种基于小波包特征谱熵支持向量机（SVM）的转子振动故障融合诊断方法.通过转子实验台模拟了转子振动的4种典型故障,并采集其振动故障数据.用小波包对振动故障信号进行分解,提取故障信息含量大的频带并计算出其小波特征谱熵作为故障特征,建立故障诊断模型.通过对故障类别的区分和故障严重程度的判断,验证了该方法在解决转子振动故障信号的特征提取及小样本情况下的故障诊断问题等方面是有效的.     

带有支承松动故障的转子系统的非线性振动

应用转子动力学和非线性动力学理论分析了支承松动的转子系统的复杂非线性现象，通过以转速比变化为参数的分叉图得出：当工作转速低于一阶临界转速时，支承松动引起的振动较大；而当工作转速高于一阶临界转速时，松动引起的振幅反而较小，但是在一定的条件下会发生亚谐共振现象而引起较大的振动.同时，还通过频谱分析对转子支承松动的振动特征进行了研究.以上结论及振动特征为旋转机械的转子故障诊断提供了理论依据.     

双跨转子轴承系统碰摩-松动耦合故障非线性动力学分析

建立了双跨转子轴承系统碰摩松动耦合故障形式下的非线性动力学模型,并进行了数值分析。利用分叉图、Poincaré截面图和相位图观测转速、偏心量以及松动质量变化时系统非线性动力学响应的变化,得出不同参数变化对系统特性的影响规律。结果表明,该系统具有明显的混沌和分岔特性,且偏心量和松动质量对系统的非线性特性影响十分明显,数据结果能为有效进行故障预测提供理论依据。     

旋转机械转子系统风险云模型评估

为了保证旋转机械长期安全、稳定、高效运行,针对其实际的转子系统相关风险状况,提出旋转机械转子系统风险云模型评估方法。首先利用FMECA（故障模式、影响及危害性分析）总结了旋转机械转子系统失效模式,发现其可靠性存在的缺陷和薄弱环节,辨识导致转子系统故障的主要失效模式,然后根据应力⁃强度干涉模型构建单一失效模式下转子系统云模型的期望、熵和超熵三个数字特征,使其与结合云模型的模糊性、随机性相结合,得到转子系统风险云模型评估的定性及定量结果。将其应用到汽轮机转子系统中,采用MATLAB仿真对转子系统进行综合评估并以云滴形式直观地展现。     

应用经验模态分解下的AR模型提取旋转机械故障特征

将时间序列的AR模型引入到旋转机械故障诊断中,采用了经验模态分解与AR模型相结合的方法提取旋转机械的故障特征。通过选取含有故障信息的固有模态函数进行功率谱分析,提取故障特征,分析故障原因。仿真和试验结果表明,此法能够有效地提取故障特征参数,为旋转机械的故障诊断提供了方法保障。     

双时滞轴承—转子系统动力学分析

轴承支撑的转子系统在旋转机械中应用广泛,其动力学特性对旋转机械的正常运行有很大影响.本文基于轴承转子动力学方程,推导了主动控制下的双时滞轴承转子系统在工作状态下产生的非线性动力学行为,并以此为基础,编程计算分析和比较了主动控制前后滚动轴承轴颈中心的运动轨迹.研究结果表明：时滞控制影响轴承转子系统的振动行为,采用适当的控制方式,可有效减小轴承的振动幅度,减少故障.     

基于IMF信息熵与SVM的转子振动故障智能诊断方法

提出了基于内禀模态信息熵与支持向量机的转子振动故障诊断方法。采用EMD方法将转子振动信号分解为若干个内禀模态分量,由各个内禀模态分量的信息熵构成转子状态的特征参数。采用支持向量机分类器对故障类型进行分类。通过转子试验台的仿真实例证明了该方法的有效性。另外,在特征提取环节对比采用了传统的Fourier变换法,结果体现了EMD方法在非线性和非稳态信号处理上的优越性。