基于声发射主轴机械密封开启状态识别技术

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。     

机械密封端面接触状态的声发射监测方法

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。     

粒子滤波在机械密封端面接触状态声发射监测中的应用

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。     

机械密封端面接触状态测控技术

介绍了目前常用来描述端面接触情况的状态参量，探讨了端面间隙、温度及声波常用的测量方方法，重点分析了主动式超声波检测方法，并对机械密封端面接触状态测控技术的研究状况进行了总结。     

基于DHMM和SVM的机械密封端面接触状态识别

搭建非接触式机械密封试验台,采用声发射传感器对机械密封接触状态进行监测,并采用离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法对采集的信号进行模式分类识别。同时,采用电涡流传感器直接测量机械密封端面膜厚来验证发射传感器的测量结果。结果表明,离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法均具有较高的识别准确率,其中支持向量机能更有效地实现机械密封接触状态的识别,从而能够实现机械密封性能的监测。     

基于声发射技术的磨削状态识别

基于最大熵原理对声发射数字信号进行分析处理,提出了用较小样本数识别磨削状态的方法;研究了不同样本数的均方差,基于磨削实验研究使用概率分布识别磨削状态.通过实验证明了最大熵方法的有效性,给出了用于磨削状态识别合理的样本数.     

基于声发射和小波神经网络的机械密封状态分类新方法

采用声发射方法监测得到的复杂机械密封的声发射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和小波神经网络的机械密封工作状态分类的方法。该方法将小波与神经网络结合,基于声发射信号时域和小波包能量分析的特征提取方法,充分利用声发射信号中的有用信息,能很好地表征机械密封的工作状态。以旋转轴用动密封装置为例,采用上述方法对其工作状态进行监测。实验证明,该方法能够有效地对复杂机械密封的工作状态或故障类型进行分类。     

机械密封端面摩擦机理及其声发射信号特性研究

分析了机械密封端面摩擦机理,根据端面的摩擦机理,选用声发射信号(Acoustic Emission, AE),作为表征密封端面摩擦状态的监测信号,建立了基于AE信号的密封端面摩擦状态的监测模型。根据机械密封的工程应用需求,将密封端面工作状态分为三种类型：边界摩擦状态、混合摩擦状态和流体润滑状态,利用采集的声发射信号和建立的监测模型,能够有效地识别密封端面的工作状态,识别率大于70%。     

基于Elman神经网络与PSO算法的机械密封端面摩擦状态识别

搭建非接触式机械密封试验台,采用声发射传感器对机械密封接触状态进行监测,并采用离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法对采集的信号进行模式分类识别。同时,采用电涡流传感器直接测量机械密封端面膜厚来验证发射传感器的测量结果。结果表明,离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法均具有较高的识别准确率,其中支持向量机能更有效地实现机械密封接触状态的识别,从而能够实现机械密封性能的监测。     

基于Elman神经网络与PSO算法的机械密封端面摩擦状态识别

声发射法可用于监测机械密封工作过程中端面的摩擦状态。为准确提取机械密封端面声发射信号特征,提出了一种利用PSO算法(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)对Elman神经网络进行优化的方法。采用该方法对机械密封端面的摩擦状态进行识别,并比较了优化前后神经网络对机械密封端面摩擦状态的识别率。结果表明:经过PSO算法优化后的Elman神经网络对机械密封的端面摩擦状态有更高的识别率,从而实现了对机械密封端面摩擦状态实时有效的监测。     

机械端面密封计算技术

本文综述了机械密封密封环温度场,密封环变形和密封端面摩擦润滑计算技术的国内外研究现状,介绍了常用的计算方法,并比较了它们的优缺点,指出采用有限元法计算机械密封密封环温度场和变形效果较好,机械密封端面摩擦润滑问题计算的关键是建立合理机械密封摩擦特性模型。     

旋转机械状态监测的声发射技术

前言:对比于以振动做为检测机械故障的方法,应用声发射(Acoustic　Emision——A.E.)于状态监测则既简单又快速。Trevor　Holroyd是英国Holroyd仪器公司的管理主任,他说明了其中的原因。 声发射(AE)是一个包括检测高频构造发生的弹性波或应力波在内的主动技术。自从1960年第一台商品A.E。仪器问世以来,AE技术主要应用于监测工程结构中的缺陷生成。在这种应用中,该项技术的极端灵敏性能使其用于遥远位置的AE传感器,以检测出微裂纹扩展的单一增量。     

基于声发射信号的机械密封寿命预测

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。     

机械密封端面液膜厚度状态检测技术研究

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。     

机械密封端面摩擦机制与摩擦状态

机械密封端面摩擦状态是决定机械密封工作寿命和密封性能好坏的关键因素.从微观角度探讨了机械密封端面摩擦机制,分析了机械密封端面分别处于干摩擦、边界摩擦、流体摩擦和混合摩擦状态时的工作特性,介绍了机械密封端面摩擦状态的判断方法,分析了端面摩擦状态对机械密封性能的影响.对于普通机械密封,端面的最佳摩擦状态应该是混合摩擦状态,如密封性能要求较高,则应该是边界摩擦状态.     

机械端面密封技术的热点问题

根据时代特点和当前机械端面密封技术发展趋势，提出了21世纪初机械密封技术的若干热点问题；流体动压型机械密封是密封技术中最活跃的领域，可控型机械密封是防止密封失效的可靠保障，新型材料的合成与加工是开发新型机械密封的基础，传统型机械密封处于进一步提高的阶段，应重视密封技术（机理和性能和预测）的基础研究、CAD设计技术和新型密封技术的推广应用。     

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

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。     

中压机械密封端面接触状态和应力研究

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。     

基于QPSO-SVR和声发射信号的机械密封寿命预测

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。     

机械端面密封技术研究现状及发展趋势

从摩擦、结构、材料和设计等几个方面阐述了机械密封的研究现状、存在问题和发展趋势。