含碰摩故障的新型转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型

针对航空发动机整机振动,建立了一种新型转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型.该模型具有如下特点:1)考虑转子、滚动轴承及机匣之间的耦合作用;2)考虑了实际航空发动机的弹性支承及挤压油膜阻尼效应;3)将转子考虑为等截面自由欧拉梁模型,运用模态截断法进行分析;4)考虑了滚动轴承间隙、非线性赫兹接触力以及变柔性VC(Varying Compliance)振动;5)考虑了转子与机匣之间的碰摩故障.运用数值积分方法获取了系统响应,研究了航空发动机的整机振动规律.     

带碰摩耦合故障的转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型

建立了含转子不平衡-松动-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型.在模型中,充分考虑了转子系统的不平衡、基础松动及转静碰摩故障的耦合;对滚动轴承模型,充分考虑了轴承间隙、轴承滚珠与滚道的非线性赫兹接触力以及由轴承支撑刚度变化而产生的VC（varying compliance）振动.运用数值积分方法获取了系统响应,并利用振幅-转速曲线图、分叉图、相平面图、频谱图、Poincaré截面图和轴心轨迹图研究了系统的分叉与混沌运动,分析了旋转速度、碰摩刚度、转子偏心量、轴承座质量、轴承座与机匣间的连接刚度以及机匣与基础间的连接刚度对系统响应的影响,得到了在不平衡-松动-碰摩故障耦合下的转子-滚动轴承-机匣耦合系统动力响应规律.     

滚动轴承转子系统不对中-碰摩耦合故障非线性动力学分析

为了获取转子系统不对中-碰摩耦合故障下的动力学特性,通过拉格朗日待定乘子法建立了在完整约束下滚动轴承转子系统非线性动力学微分方程,采用龙格库塔数值法研究了不对中-碰摩耦合故障下系统的动力学响应,采用时域图、轴心轨迹图、分叉图、Poincare截面图和FFT谱图分析了不对中度、碰摩刚度和碰摩间隙对转子振动响应的影响。分析结果表明:不对中度的增大会使系统1倍频振动响应增大,也会产生2倍、4倍等偶数倍频,同时出现与VC(Varying Compliance)频率之间的组合频率响应。在低转速下,碰摩刚度和碰摩间隙对转子系统的影响较小;在高转速下,较小的碰摩刚度和较大的碰摩间隙会缓解系统的非线性行为。     

含不平衡-碰摩-基础松动耦合故障的转子-滚动轴承系统非线性动力响应分析

建立了滚动轴承支承下的转子系统的不平衡-碰摩-基础松动耦合故障动力学模型.充分考虑了滚动轴承的间隙、非线性赫兹接触力以及由变柔性VC(Varying compliance)振动,综合考虑了转子不平衡、转静碰摩以及基础松动故障的耦合振动.运用数值积分方法分析了转子旋转速度、滚动轴承间隙、碰摩刚度、转子偏心量及轴承座质量对系统动力响应的影响,并运用分叉图、相平面图、频谱图以及Poincar橛成溲芯苛讼低撤植嬗牖煦缣卣?发现了含不平衡、碰摩及基础松动耦合故障的转子-滚动轴承系统的非线性动力响应规律.     

航空发动机转静径向碰摩位置的智能识别技术研究

获取航空发动机转静碰摩位置对于诊断发动机碰摩故障和改进设计具有重要意义,基于航空发动机转子实验器的机匣振动加速度信号,研究了一种基于拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps,LE）结合球结构支持向量机的径向碰摩位置智能识别方法。首先,采用拉普拉斯特征映射算法提取碰摩样本的特征信息,并用网格搜索法优化拉普拉斯特征映射算法的相关参数;然后,将特征样本作为输入到球结构支持向量机分类器,识别不同位置的碰摩样本。最后,利用实测的碰摩数据对此方法进行了验证,并与主成分分析法(PCA)所得特征样本的分类结果进行了比较,结果表明了方法的实用性和有效性。     

双圆盘立式悬臂转子-轴承系统碰摩-裂纹耦合故障分析

在考虑了非线性油膜力的基础上,建立了具有碰摩-裂纹耦合故障的双圆盘立式悬臂转子-轴承系统的动力学模型,在此基础上用数值仿真方法研究了该模型在四种不同工况下的动力学行为,即无故障、单一碰摩故障、单一裂纹故障、碰摩-裂纹耦合故障,通过对该转子-轴承系统在不同工况下位移响应随旋转角速度变化的分叉图分析,发现在各种不同工况下该转子轴承系统响应表现出不同的特点,并给出了一些典型的Poincare截面图、轴心轨迹图和幅值谱图,分析了该转子系统在不同角转速下的运动状态.该研究结果为转子-轴承系统特别是立式悬臂转子-轴承系统的故障诊断提供了理论参考.     

弹性机匣-滚动轴承双盘碰摩转子系统动力学特性

提出考虑机匣弹性、轴承非线性回转动力激励、机匣与定子间弹性联接和陀螺效应的非对称悬臂双盘转子系统(简称为弹性转子系统)力学模型,利用数值积分方法分析系统在不平衡、轴承回转非线性动力激励和碰摩耦合故障下系统的分叉与混沌行为及幅频特性,分析结果表明:转子偏心矩、阻尼和转子中心与机匣中心之间的间隙对系统碰摩响应的演化规律均有较大的影响,一般情况下系统通向混沌的道路主要是周期3倍分叉,机匣弹性主要影响高阶临界转速,而轴承回转非线性动力激励主要影响低阶临界转速.     

松动碰摩转子轴承系统周期运动稳定性研究

根据松动碰摩耦合故障转子轴承系统的非线性动力学方程，利用求解非线性非自治系统周期解的延拓打靶方法，对系统周期运动的稳定性及其失稳规律进行了研究，得到了系统在不平衡量-转速、碰摩间隙-转速等参数域内的分岔集。分析表明：在较大和较小的不平衡量下，系统的周期运动分别以Hopf分岔形式和倍周期分岔形式失稳；耦合故障转子轴承系统表现出与碰摩转子轴承系统相似的分岔失稳规律；随着系统动静件之间的碰摩间隙减小，系统的Hopf分岔集区间变大而且失稳转速降低。该结论可以为转子系统的故障诊断、安全稳定运行及振动控制提供理论依据。     

转子全周碰摩与局部碰摩的识别方法研究

摘 要：超临界汽轮发电机组的结构和工况复杂,容易引起转、静子间的碰摩。根据碰摩诱发因素的不同,可将其分为全周碰摩与局部碰摩。由于两种碰摩故障的时、频特征相似,传统的时、频域分析方法很难准确提取它们的故障特征。本文针对这一不足,提出一种基于经验模式分解-奇异值分解（EMD-SVD）与支持向量机（SVM）的碰摩故障识别方法,用于对转子全周碰摩与局部碰摩故障进行识别。首先,通过EMD获取碰摩信号的固有模式函数（IMF）;然后,提取表征信号主要能量的前四阶IMF组成特征矩阵并进行SVD分解,得到关于原信号的一组特征值;最后,将特征值输入SVM,对原信号进行分类识别。转子试验台全周碰摩与局部碰摩试验结果表明,本方法对转子全周碰摩与局部碰摩故障的分类准确率高,其中以径向基函数作为核函数的SVM分类准确率达到96.0%。     

具有不平衡-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承系统非线性动力学研究

建立了滚动轴承支承下的转子系统的不平衡-碰摩耦合故障动力学模型.在滚动轴承模型中,充分考虑了滚动轴承间隙、滚动轴承的滚珠与滚道的非线性赫兹接触力以及由滚动轴承支撑刚度变化而产生的VC(Varying compliance)振动,在转子系统中,考虑了不平衡和转静碰摩耦合故障.运用数值积分方法获取了系统的非线性动力响应,分析了转子旋转速度、滚动轴承间隙、碰摩刚度、转子偏心量对系统动力响应的影响,研究了系统分叉与混沌特征分析,发现了通往混沌的倍周期分叉和阵发性分叉途径.     

MDCNet轴承智能故障诊断方法研究

目的 为解决轴承故障特征时频图像难以识别的问题,在进行时频图像训练和学习故障特征的基础上,提出新的故障诊断方法。方法 本文提出一种MDCNet网络,该网络由多尺寸卷积核模块（Multi-Size Convolution Kernel Module）、双通道池化层（Dual-Channel Pooling Layer）和跨阶段部分网络（Cross Stage Partial Network）组成。首先,将采集的振动信号经过同步压缩变换,得到信号的瞬时频率图像,然后输入神经网络获得故障诊断结果。结果 将提出的方法在西储大学轴承数据集进行预测,准确率达到了99.9%。与AlexNet、VGG–16、Resnet等传统方法进行对比试验,结果表明MDCNet方法分类精度可达99.9%,高于传统方法的分类精度（95.70%、98.51%、97.64%）。结论 结果表明,本文所提出方法的预测准确率高于其他方法的,验证了该方法在包装机械故障诊断中是可行的。     

耦合隐马尔可夫模型在轴承故障诊断中的应用

由于多通道数据包含了丰富的信息,有效融合多通道数据可以得到更加准确可靠的诊断结果。鉴于此,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型的滚动轴承多通道融合故障诊断方法。该方法利用含两条链的耦合隐马尔可夫模型融合轴承水平方向和垂直方向的振动信号来进行故障诊断。通过对滚动轴承常见故障的诊断分析表明,与常用的基于隐马尔可夫模型的故障诊断方法相比,该方法可以更加准确地诊断轴承的故障。     

DAS-1动态信号分析与故障诊断系统

DAS-1动态信号分析与故障诊断系统是我们在借鉴消化吸收引进技术的基础上,对1989年推出的“CDMS 信号处理、故障诊断及振动分析系统”做大规模改进而研制成功的新一代彩色汉化系统。本文着重介绍了系统的功能和设计思想;并且从彩色汉字显示和窗口技术,多通带带通数字滤波器的设计和实现,带数字抗混滤波的离线回放分析功能,提高软件FFT 和谱分析速度和精度的方法,高精度的时间和转速测量新技术,快速转速跟踪滤波方法,三维谱阵的光标显示技术和高速模态动画显示等八个方面论述了其技术特点。     

基于数据增强的滚动轴承智能故障诊断方法

目的 针对包装机械设备中滚动轴承应用场景多且有效故障数据难采集而导致的智能诊断方法诊断准确率较低的问题,提出一种基于数据增强的滚动轴承智能诊断方法.方法 首先根据轴承振动信号的故障特征,提出一种数据增强方法,有效扩充训练数据样本多样性.然后采用卷积神经网络对原始样本和增强样本进行故障诊断训练,从而大幅度提高诊断模型的诊断性能.为了验证所提方法的有效性,建立滚动轴承故障试验台并采集轴承故障数据.结果 实验结果表明,在标签训练样本不充足的情况下,提出的方法与不使用数据增强方法相比,模型在诊断准确率方面取得了较大的提高,能够准确地识别各类轴承故障.结论 该方法实现了准确地对稀缺标记样本下滚动轴承故障的诊断,为保证包装机械滚动轴承故障诊断的诊断精度提供了可靠的方法.     

基于商空间和支持向量机的滚动轴承故障智能诊断

针对滚动轴承故障诊断中存在的故障类型多样且有效特征难以选取等问题,提出了一种基于商空间和支持向量机的智能诊断模型。该模型利用商空间的粒化分层思想将输入样本按照不同等价关系进行粒化分层,并对每一粒度层的时域和频域特征进行约简,然后将每一层约简后的特征向量输入到支持向量机进行状态识别,最后对各粒度层状态识别结果加权融合得到最终结果。利用轴承全寿命试验数据对该模型进行验证,识别精度达到96.92%。     

真空包装机的智能化故障诊断系统

提出并实现了一种基于专家系统和神经网络集成的方法。同时给出了系统的硬、软件结构，并通过实验证明该智能故障诊断系统的可靠性和准确性。     

RH-KTB大型真空冶金系统智能故障诊断

研究RH-KTB系统的故障种类及特点,进行故障树分析,找出故障间的关系并建立了原始样本采集系统.利用决策树理论对炉外精练大型真空冶金系统的约简集进行快速学习和分类.最后,提出一种基于粗糙集-决策树理论的炉外精炼大型真空冶金系统故障诊断模型.从理论上保证及时对干扰数据进行排除并实现快速诊断.基于该模型开发了一套智能故障诊断系统并应用于大型真空冶金系统,应用效果良好.     

Jeffcott转子碰摩的弯扭耦合振动特性分析

针对两端刚性支承的Jeffcott转子，采用库仑摩擦模型描述了碰摩力和力矩，建立了碰摩转子的非线性弯扭耦合振动微分方程。从扭振对碰摩特性的影响和扭振碰摩特征响应两个角度，进行了碰摩特性的数值分析。通过以转速比变化为参数的分岔图发现：弯振分岔图大致可分为四个复杂运动区，有无考虑扭振的分岔图都具有周期运动、拟周期运动和复杂的混沌运动形式，但它们进入和离开这些复杂运动区的路径和在复杂区内的运动形式却有所不同；而扭振分岔图与考虑弯扭耦合的弯振分岔图存在对应关系，它也可分为四个复杂运动区，也具有周期运动、拟周期运动和复杂的混沌运动等形式。文中揭示的振动特征为转子系统的状态识别与诊断提供了一条新思路。