基于关联维数和小波能量谱熵的碰摩故障智能诊断

提取了转静碰摩故障的关联维数和小波能量谱熵特征,构造了基于支持向量机的碰摩故障智能诊断模型。首先,基于转子碰摩动力学仿真模型,进行了关联维数和小波能量谱熵对碰摩故障的灵敏度分析,然后,以碰摩故障仿真样本为学习样本,利用SVM构造了碰摩故障分类器,得出了用于识别碰摩故障的SVM判别函数;最后,利用航空发动机转子故障实验器,通过实验得到碰摩故障实验样本,对其进行降噪处理,计算其关联维数和能量谱熵后,代入SVM判别函数,直接判别是否出现碰摩故障。实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于一类支持向量机与主成分分析的转静碰摩故障检测技术

由于实际旋转机械中转静碰摩故障获取较为困难,而大量拥有的是正常的非碰摩状态样本,为此,本文引入一类支持向量机学习算法进行转静碰摩故障识别,通过对大量正常样本的学习得到碰摩故障判别边界,从而实现碰摩擦故障检测。由于转子故障信号的频谱存在大量冗余,本文又提出一种基于主成分分析的转子故障特征提取方法。该方法首先对信号频谱进行归一化处理后,然后,对大量样本的频谱进行主成分分析,按不同的能量保持率要求提取出低维特征。最后,通过诊断实验表明了本文方法的正确有效性。     

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。     

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.     

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.     

支持向量机在电机转子故障诊断识别中的应用

提出了一种基于支持向量机的鼠笼式电机转子断条故障检测方法,通过对电机转子断条故障进行实验模拟,获取了采样信号,利用支持向量机(SVM)对故障样本进行训练,使得支持向量机(SVM)具有分类功能.最后,采用支持向量机(SVM)对电动机各种转子断条故障进行诊断分类,取得较满意的结果.     

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.     

双转子系统动静碰摩动力学研究与基于振动加速度的实验验证

基于航空发动机动静碰摩故障的特点,建立双转子系统动静碰摩的动力学模型。模型中充分考虑机匣与轮盘碰撞时的弹性变形、接触渗透及弹性阻尼支撑,应用Hertz接触理论和库伦模型,建立干摩擦情况下双转子系统动静碰摩故障时的运动微分方程。运用四阶经典Runge-Kutta法进行求解,得到碰摩故障下双转子系统的动力学响应。因为实际的航空发动机转子的振动位移不易获取,多是测得轴承座或者机匣的振动加速度,为了提取碰摩状态下轴承座振动加速度特征,建立双转子系统试验台,进行动静碰摩实验,从轴承座测量振动加速度,通过频谱分析和包络谱分析方法,分析了轴承座振动加速度信号中的碰摩特征。结果表明双转子系统动静碰摩时,可将两个激励源的倍频和组合频率成分作为航空发动机动静碰摩故障的典型特征。而且当两个振源的频率值相互接近到20%的时候,双转子系统拍振信号强度较大。动力学仿真和实验取得了很好的一致性,验证了所提出的双转子系统碰摩模型的正确有效性。     

球结构支持向量机在转轴碰摩位置识别中的应用

摘要：碰摩是旋转机械中常见的故障,碰摩故障位置识别是一个有待深入研究的故障诊断问题。对球结构支持向量机进行改进,充分考虑分类球的大小对分类的影响,经过理论分析和仿真实验得到新的分类规则。把转轴上不同位置的碰摩当作不同的故障,转轴碰摩故障位置识别就是个较大规模的多类别故障诊断问题,运用改进的球结构支持向量机进行转轴碰摩故障位置识别。实验结果表明,和其他同类算法相比,改进的球结构支持向量机具有识别率高、速度快、计算量少、数据处理容量大等优点,适合于较大规模的多类别故障诊断。
     

不平衡-碰摩-松动耦合故障的转子动力学建模与盲分离研究

建立了不平衡-碰摩-基础松动耦合故障的转子动力学模型。在模型中,轴承简化为线性弹簧,转子考虑为两端无约束的等截面自由欧拉梁,同时,建立了不平衡、碰摩和松动耦合转子动力学运动方程,运用模态截断法,利用数值积分方法获取转子系统的振动响应。显然,系统响应是多个耦合故障信号的混合,因此借助盲源分离方法进行了转子系统耦合故障信号分离研究,并运用ZT-3型多功能转子试验台进行了实验验证,仿真和实验结果表明了所建立故障动力学模型的正确性以及利用盲分离方法实施耦合故障分离的有效性