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利用电涡流技术和声发射技术对静压型机械密封的端面膜厚分别进行直接和间接测量,研究机械密封在不同转速和压力下的膜厚变化规律,并通过先进信号分析和人工智能,研究密封在不同膜厚区间的声发射特征,建立基于人工神经网络的机械密封端面的状态识别模型,以实现对密封流体膜厚的区间估计。研究结果表明:机械密封工作时压力主要影响膜厚的变化区间,而转速主要影响膜厚的瞬时波动;构造的基于BP神经网络的联级决策模型,对于密封膜厚的平均识别率达到了85%,从而实现了机械密封端面膜厚从有损检测到无损检测的转变。 相似文献
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《流体机械》2016,(3):11-17
维持机械密封端面间一定的膜厚是保证机械密封正常运行的关键,利用声发射技术监测得到的反映机械密封膜厚状态的信号往往信噪比很低,对其工作状态进行分类存在一定的困难。提出一种基于声发射信号利用总体经验模式分解(EEMD)和离散隐马尔可夫模型(DHMM)识别的机械密封端面膜厚识别技术。首先对声发射信号进行分帧处理,运用EEMD方法对信号进行时频分析,对分解出的子频分量分别提取时域和频域特征,再由核主成分分析法对特征参数进行优化降维,利用简化后的特征参数矢量训练各个机械密封端面膜厚状态的DHMM,最后由训练好的DHMM实现机械密封端面膜厚状态的识别,从而实现机械密封端面接触状态的监测。试验研究表明:该方法能够快速有效地判断出膜厚状态,并且需要的训练样本少,训练速度快,对实现机械密封端面接触状态的智能化在线监测具有重要的意义。 相似文献
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针对机械密封运行过程中反映密封端面接触状态的工作参数(端面开启时间、膜厚等)测量困难的问题,提出基于声发射信号的机械密封端面接触状态监测方法。根据密封端面产生的声发射信号具有时变非线性且突发性强的特点,采用经验模态分解(EMD)法对原始信号进行分离提取。EMD法能够将信号分解为不同时间尺度和不同频带的一系列固有模态函数,然后根据能量分布特征对伪分量进行剔除,得到"近源"声发射信号,抽取其信号特征运用Laplace小波相关系数法实现对密封端面接触状态的准确识别。通过机械密封测试试验证明,声发射监测技术能准确地识别机械密封装置动静环之间的接触状态和摩擦形式,能够在工业现场推广使用。 相似文献
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密封端面间的接触状态和应力分布影响着密封端面的磨损和变形,对机械密封的寿命和密封性能尤其重要。为研究密封端面间的接触状态和应力分布,建立机械密封动环、静环和静环座完整准确的双接触对有限元模型,分析工作压力、静环高径比(静环高度和外径的比值)、载荷系数和静环辅助O形圈内径比(O形圈的内径与机械密封平衡直径的比值)等参数对接触状态和应力分布的影响规律,得到密封端面间的接触状态和应力分布。结果表明:工作压力较低时端面接触应力分布均匀,端面全接触;但压力较高时接触应力分布可能不均匀,且工作压力越高分布均匀性越差,端面接触面积越小;静环高径比、载荷系数和静环辅助O形圈内径比等参数的增加会使接触应力分布更均匀,接触面积增加,端面最大接触应力减小,有利于密封的运转。 相似文献
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声发射技术是液膜密封端面摩擦状态的有效检测方法,但是受工业背景噪声的影响,难以分离出声发射信号中所需信息。针对此问题,采用基于ARMA模型的自校正Kalman滤波技术处理声发射信号。该滤波器能在系统模型参数和噪声特性未知的情况下,收敛于稳态最优卡尔曼滤波器,因此滤波后的声发射信号的所需特征信号更突出,有利于液膜密封端面摩擦状态的检测。建立RBF神经网络,以时域、频域和时频域特征值作为输入进行网络训练,实现密封端面摩擦状态模式识别。实验结果证明,该监测方法能实时有效地识别端面摩擦状态,识别结果与电涡流直接测量得到的结果一致。 相似文献
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针对液膜密封状态监测领域无损监测开发不足、信号特征评估困难以及摩擦状态判别智能化特性缺乏的问题,提出一种基于声发射时频分析与卷积神经网络的液膜密封摩擦状态识别方法。该方法将声发射无损监测技术应用于液膜密封的摩擦状态监测,卷积神经网络作为液膜密封摩擦状态自主决策的实现手段,声发射信号的时频信息作为卷积神经网络的特征输入,分析短时傅立叶变换、 S变换以及小波变换3种时频分析方法对卷积神经网络识别性能的影响。结果表明:对于液膜密封的声发射信号,3种时频分析方法与卷积神经网络结合的优选顺序为:短时傅立叶变换、 S变换、小波变换;基于声发射时频分析与卷积神经网络的液膜密封摩擦状态识别方法准确率较高,相比其他识别方法取得了较好的识别效果。 相似文献
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粒子滤波在机械密封端面接触状态声发射监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
机械密封端面运行过程中所产生的声发射信号在传递过程中容易受到环境噪声的干扰,难以有效地从背景噪声中分离出来。研究粒子滤波技术在机械密封端面膜厚及开启状态声发射监测中的应用。将声发射传感器安装在机械密封静环座上,对动静环端面开启状态进行外部间接检测;运用粒子滤波技术处理采集的声发射信号,提取信号时域、频域及小波包能量特征;建立BP神经网络模型,对机械密封端面开启状态及膜厚进行识别。结果表明:粒子滤波技术能够有效地将密封端面产生的信号从背景噪声中分离出来;通过BP神经网络对提取的特征值进行模式识别,实现了密封端面膜厚变化范围的间接测量。该方法分析结果与电涡流传感器直接测量所得到的结果完全一致。 相似文献
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针对机械密封端面开启状态确定和端面开启厚度测量困难这一问题,提出基于声发射信号端面开启状态监测技术。将电涡流传感器安装在密封装置静环上,将声发射传感器安装在静环座上,分别对动静环之间端面开启状态进行内部直接测量和外部间接检测。把采集的声发射信号运用小波阈值降噪法进行降噪处理后,提取典型的小波包能量特征。建立RBF神经网络模型,将提取的小波能量特征作为模型的输入,对机械密封端面开启状态进行识别。与电涡流传感器测量结果比对表明,声发射技术能够对机械密封开启状态进行准确的识别。利用声发射识别技术,实现了对主轴机械密封油膜开启状态由"内测"到"外测"的转变,便于工业现场应用和推广。 相似文献
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为研究和掌握混合摩擦状态下机械密封端面摩擦热的变化规律,基于端面接触分形模型和平均膜厚分形模型,建立了机械密封端面混合摩擦热计算模型,并通过计算分析了端面混合摩擦热的影响因素。结果表明,随着转速的增大,总摩擦热和液膜黏性剪切摩擦热比增大,微凸体接触摩擦热比减小;随着密封介质压力或弹簧比压的增大,总摩擦热近似呈线性增大,黏性剪切摩擦热比减小,接触摩擦热比增大;随着端面分形维数的增大和特征尺度系数的减小,总摩擦热和黏性剪切摩擦热比增大,接触摩擦热比减小,且端面越光滑,总摩擦热、黏性剪切摩擦热比、接触摩擦热比的变化幅度越大;当密封端面处于混合摩擦状态时,接触摩擦热大于黏性剪切摩擦热。 相似文献
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为探讨接触式机械密封启停过程摩擦状态的转变特性,采用自主研发的摩擦磨损实验装置,对碳石墨-碳化硅配副材料的摩擦特性进行实验研究。通过采集启停过程中的声发射信号以及摩擦扭矩数据,分析二者之间的关联性,研究启停过程中端面摩擦状态的转变特性。结果表明:在启停阶段,声发射信号均方根值与摩擦扭矩值变化趋势相同,均为先增大后减小,最后再增大至一稳定值,二者具有很强的相关性;研究的配副材料在7 s左右出现声发射信号峰值,表明此时发生从干摩擦状态到混合摩擦状态的转变;稳定阶段的声发射信号以及摩擦扭矩值分别与转速、压力呈正比关系。 相似文献
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针对国内外对机械密封寿命预测研究不足,不能明确退化模型等问题,提出了基于声发射特征抽取和SVR的机械密封寿命预测方法。首先基于声发射技术通过实验采集了多组机械密封的全寿命数据,对数据进行小波去噪,并进一步进行小波包分解,从中提取能够表征机械密封运行状态的时频域特征以及其他统计特征;利用KPCA对高维特征进行降维处理,再通过马氏距离进行特征融合得到机械密封退化指标,将之作为SVR的输入训练退化模型。实验结果显示,基于声发射特征提取的机械密封寿命预测方法有着较好的泛化能力和较高的精度。 相似文献
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针对现有机械密封监测技术难以有效预测剩余使用寿命的问题,提出基于声发射特征融合的退化指标和QPSO-SVR寿命预测模型的机械密封剩余寿命预测方法。首先通过实验采集多组机械密封的全寿命数据,进行小波阈值降噪处理,从原始声发射信号中提取出能表征机械密封运行状态的特征,利用KPCA分析优化得到的声发射特征,然后通过马氏距离对得到的特征进行融合进而得到能够表征机械密封退化的指标,利用QPSO优化SVR模型参数,建立寿命预测模型。实验结果显示:基于退化指标和QPSO-SVR模型的寿命预测方法有着较好的泛化能力和较高的精度,具有良好的工业前景。 相似文献
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系统是在LabVIEW环境下开发的,针对机械密封端面的摩擦工况信息编写了数据采集及存储模块,并通过对硬件控制程序的编写实现了对非NI驱动硬件的操作.系统提供了丰富的数据分析功能,并对系统数据分析功能进行了详细的说明.介绍了数据储存和回放、数据处理、数据采集模块.并通过对标准信号的分析验证了系统数据分析的可靠性,达到了预期的设计要求. 相似文献