基于聚类分析的旋转机械声发射碰摩定位算法

旋转机械的特性决定了其在运行中可能会出现碰摩故障并且不易停机检修,所以旋转机械的碰摩定位是一个亟需解决的问题。针对此问题,提出了利用声发射信号特性的参数定位方法,并采用改进的聚类算法优化定位结果。该方法能够在旋转机械运行时进行检测,并且能够准确对碰摩源进行定位。试验结果表明,与时差定位算法相比,提出的方法可以更有效地分离出碰摩源,而且经过改进后的聚类算法运行速度更快。     

基于非线性输出频率响应函数的转子碰摩故障诊断方法研究

以碰摩故障为研究对象,将非线性输出频率响应函数(NOFRF)引入到含有碰摩的转子系统故障诊断中。对比分析在转子与定子不同间隙下的转子系统NOFRF值的变化情况,并进行了试验验证。结果表明故障转子系统的NOFRF值对转子与定子不同间隙的变化非常敏感,因此,可以利用转子系统的NOFRF值对碰摩故障的敏感性,不仅可以有效地区分转子系统中的碰摩故障,而且还可以有效地识别转子系统中的碰摩故障的严重程度。     

基于声发射的滚动轴承故障诊断方法

为诊断低速滚动轴承故障,克服传统振动法诊断时故障信号极其微弱的缺陷。在实验室条件下对各类故障模式滚动轴承进行声信号采集,并对故障轴承声信号进行参量分析和波形分析的基础上,利用撞击数和神经网络技术对滚动轴承进行了故障诊断,提高了低速滚动轴承故障诊断的有效性和准确性。     

基于包络谱分析的滚动轴承内圈故障声发射诊断研究

滚动轴承的早期故障信号很微弱,常规的振动法很难检测。声发射检测法具有采集较宽频率范围信号的特点,采用声发射法对内圈缺陷滚动轴承进行检测,采集宽频的声发射信号,利用小波分析方法把信号分解在不同频带,对低频信号进行重构,将重构后的包络谱特征频带与内圈故障理论特征频率相比较,结果表明:在包络谱图上可以找到理论的故障特征频率范围,这说明包络谱分析法对滚动轴承内圈故障声发射诊断是有效的。     

起重机梁活性缺陷的声发射信号特征

探讨起重机梁缺陷的声发射信号特征和发展规律。采用模拟梁加载试验,获得梁上人工裂纹萌发和扩展过程的声发射信号。通过经验模式分解方法分析出不同载荷和裂纹扩展过程的声发射频率特征。结果表明,起重机梁活性缺陷声发射信号为突发性信号,每一事件声发射所含频率成分复杂。一般裂纹萌发时的声发射信号频率较低;随着裂纹的发展,频率逐渐增高,缺陷频率范围约为25～160 kHz。该研究为起重机械活性缺陷的声发射检测技术提供了理论基础。     

基于优化极限学习机的涡轴发动机转子碰摩故障诊断

针对涡轴发动机容易在转子过渡态-稳态间瞬间失衡导致碰摩现象,提出改进遗传算法优化的极限学习机诊断模型。基于某涡轴发动涡轮机匣振动信号包络曲线,仿真涡轴发动机正常状态、燃气涡轮转子碰摩状态、动力涡轮转子碰摩转态、燃气与动力涡轮转子碰摩转态4种工况的振动信号;对振动信号进行频谱分析,提取振动信号特征参数构建故障样本数据集;使用改进遗传算法优化极限学习机,并将它用于碰摩故障诊断。结果表明：训练集平均诊断准确率为96.8%、波动幅值为2.82%;测试集平均诊断准确率高达95.43%、波动幅值为0.93%,收敛误差达到0.22,验证了所提出的方法诊断准确率高、波动幅值小、误差低,适用于碰摩故障诊断。     

压力容器声发射检测中常见非缺陷信号分析

介绍了压力容器声发射检测中常见的机械振动、电磁干扰、氧化皮开裂脱落、鞍座垫板摩擦等非缺陷定位信号的特征。频谱分析发现机械噪声、氧化皮和摩擦的声发射信号频率逐渐增加,电磁噪声信号频率较高。因此可通过频率特征区分这些信号。     

钢丝绳声发射信号传播特性分析

针对钢丝绳断丝缺陷的在役动态监测需要,提出采用COMSOL软件对钢丝绳的声发射检测信号传播特性进行研究。首先建立钢丝绳结构模型,然后模拟不同频率、不同位置的断丝声发射信号在结构中的传播过程,获得不同位置的信号位移场及能量变化,最后根据导波理论,采用模态特征曲线结合小波变换分析不同类型声发射源的特征频率与模态成分。结果表明:声发射信号传播过程中,对于不同频率和激发方向的声发射源,其主要模态成分和特征频率的差异较大,可根据不同位置的时频分析结果,结合理论频散曲线判别声发射源信号的主要模态特征,并确定结构中声发射源的不同振动方向与中心频率。该研究结果可为钢丝绳损伤声发射检测提供理论参考依据。     

涡轴发动机转子碰摩故障振动信号分析

涡轴发动机的工况决定它容易在转子过渡态因瞬间失衡而出现碰摩现象。碰摩故障会引起部分统计特征参数发生突变现象。基于三叉树检测算法,提出转子局部碰摩故障监测方法。基于某涡轴发动机转子振动倍频幅值包络线、试车转速曲线,分别仿真涡轮机匣测点发生局部碰摩故障与正常工作状态下的振动信号。对振动信号进行频谱分析,并提取振动信号的峭度指标、裕度指标、总量,以对转子碰摩故障进行甄别。结果表明：转子基频容易凸显故障特征;基于统计特征的碰摩监测方法能够较好地识别出转子碰摩故障。     

声发射信号特征分析中的小波变换应用方法

对声发射信号进行分析与处理是目前获取声发射源信息的唯一有效途径,也是声发射技术发展的难点和瓶颈。针对声发射信号的特点,对小波变换用于声发射信号的特征分析问题进行了研究,总结出了适用于声发射信号的小波变换信号特征提取方法,并对未来小波变换在声发射领域的应用与研究方向进行了探讨。     

基于声发射信号模式的齿轮特征识别研究

鉴于声发射信号对齿轮早期裂纹具有独特的敏感性,对早期齿轮声发射信号的特征识别具有重要意义。介绍小波变换理论及其原理,建立齿轮疲劳试验平台,利用小波阈值降噪对不同工况下齿轮声发射信号进行预处理,获取高能量频段的信号并提取时域、频域特征参数,将其作为BP神经网络的输入,以识别不同工况下的声发射信号。实验结果表明：与去噪后的全频段信号相比,基于高能量频段信号所提取的特征参数具有更高的识别率,为早期齿轮故障信号分析和检测提供借鉴。     

小波包-AR谱在钛合金材料声发射监测技术中的应用

鉴于钛合金材料的声各向异性和高声波衰减系数使疲劳试验过程中的声发射监测十分困难。提出了小波包与AR谱相结合对钛合金材料声发射信号进行分析的方法。即对输出信号进行小波包分解,然后分频段对信号进行重构得到包含不同频率成分的时域信号,再进行AR谱分析,从而提取出频谱特征。分析表明,该方法对利用声发射信号分析钛合金材料部件的损伤和裂纹扩展是有效的。可为钛合金部件损伤和裂纹扩展的识别提供可靠的依据。     

2.25Cr-1Mo材料在拉伸过程中的声发射信号聚类分析

声发射(AE)技术能用来区分发生在受载材料内的不同损伤模式,而聚类分析能在无先验知识的情况下通过揭示数据内部结构对数据进行分类。声发射波形包含了丰富的声发射源信息,而常规的特征参数并不能满足深层次的声源识别要求。文章尝试从波形的频率分布特征、形状特征和强度特征三个方面分别选取小波变换能量特征系数、波形裕度因子和幅值作为描述声发射波形的新参数。基于波形新参数的聚类分析能有效地区分加氢反应器材料2.25Cr-1Mo带裂纹和无裂纹试件拉伸过程中屈服阶段塑性变形信号、微裂纹扩展信号和断裂失稳信号。     

基于声发射检测的碳布／环氧树脂复合材料压缩损伤评价

用声发射仪器监测二维编织碳布／环氧树脂复合材料的压缩损伤过程。通过载荷与声发射特征关系图,判断出其在损伤过程中的临界失效载荷,作为判断材料临界损伤强度的依据。通过对碳布／环氧树脂复合材料在压缩损伤过程中产生的声发射信号进行小波包分解,并对信号进行频谱分析以及对小波包分解后的各层进行能量分析,得出了声发射源即纤维断裂信号、基体断裂信号和层间开裂信号的频率分布范围。     

冲压过程中冲压速度对声发射信号幅度的影响

冲压速度对冲压成形工艺影响很大,为此利用声发射技术来检测不同速度下的冲压过程。以不同速度下的冲压过程产生的声发射信号幅度为研究对象,研究两者之间的关系。结果表明,冲压速度对冲压成形过程中产生的声发射信号幅度影响非常大。即随着速度的增大,声发射信号幅度随之增大。     

飞机疲劳开裂声发射波形信号的人工神经网络模式识别方法

利用SOM神经网络,对分类挑选的飞机疲劳过程采集的声发射波形信号进行模式识别分析,得到一组(300个)疑似裂纹的波形信号。其特点有:频谱图上同时出现三个明显的峰值,其能量相对较大,且频率基本固定。其中,第三峰值频率(168.5kHz)与先前的试验数据(175.8kHz)相接近,已具备了较明显的裂纹特征。     

铝合金腐蚀声发射信号特性研究

采用声发射检测技术对5A03(LF3)铝合金腐蚀过程进行监测,证明利用声发射技术检测铝合金贮罐腐蚀破坏状态的可行性。根据实际使用中铝合金贮罐发生腐蚀的机理及特性制定5A03铝合金腐蚀的模拟试验方案,采集并分析了铝合金腐蚀声发射信号的分布及关联性。最后结合电化学试验验证了本实验的合理性。文章结论可作为现场声发射诊断的初步依据。