叶尖碰摩诱发的转子系统振动响应数值分析与试验研究

针对透平机械中叶尖碰摩诱发的转子系统振动问题,基于转子-叶片-定子耦合系统模型,通过对叶尖碰摩过程的数学表征,采用谐波平衡法和Newmark-β法,分别对转定子的稳态响应和瞬态响应进行数值计算,并分析了不同参数对系统振动响应的影响。通过分析发现,叶尖碰摩下的转定子稳态响应会呈现出“硬式”非线性特征;偏移量增加会导致峰值偏移提前,非线性特征更明显;接触刚度增加使得系统的振动加剧,并且离散性增加;叶片数增加后,“削峰”现象更加明显。由于定子的约束,系统的瞬态响应峰值明显被限制了,同时,在过临界转速后,系统会出现一个不稳定运动,使得系统振动出现瞬时增加。除了仿真分析,还基于转子-叶片碰摩试验台,对叶尖单侧碰摩下的转子和定子振动位移进行了测试。从测试结果可知,转轴的振动响应也会体现叶片的振动特征,而从定子的振动响应中可以看出由于转子涡动导致的频率调制现象。     

环境激励下的旋转机械工作模态参数辨识

伴随着高速透平机械向大跨度、柔性结构方向发展,转子-轴承系统的稳定性将面临着严峻考验。在出厂测试阶段,确保机组转子系统具有足够稳定性裕度是降低生产现场机组发生失稳故障风险的重要手段。采用适用于随机平稳环境激励下的随机子空间法,对机组的模态参数进行辨识,可规避在转子非驱动端增设电磁激振器的传统测试方法。通过分析转子振型进动方向,区分一阶正反进动的模态参数。结合3-σ统计聚类算法,剔除非稳定的噪声或物理极点,形成了区分转子系统的正反进动的稳态图。数值仿真表明,随机子空间法可以有效地辨识系统的模态参数,利用旋转机械的振型进动方向分析方法可以区分正反进动。此外,通过传统扫频激励模态参数辨识试验,验证了随机子空间方法的辨识精度和工程测试可行性。研究结果可为透平机组的稳定性测试提供技术和理论支撑。     

SVM多类分类算法及其在故障诊断中的应用

支持向量机理论最初是针对两类问题线性可分的模式识别提出来的.在故障诊断领域,多类故障诊断是经常出现的问题.介绍了几种基于支持向量机的多类分类算法的原理,在此基础上提出一种权重二叉树多类分类算法,考虑故障状态和正常状态、重要故障和次要故障、常见故障和不常见故障之间的权重不同,适当把最佳分类面往远离重要的或常见的类别一方偏离一定的距离.在小样本情况下对转子模拟试验台典型的多类故障进行诊断,结果表明它比较符合实际工程要求.     

基于Hilbert-Huang变换的水轮机非平稳压力脉动信号分析

水力压力脉动在水轮机的运行过程中是不可避免的现象，而且在过渡过程中具有较强的非平稳性。以机组启动过程中的非平稳尾水管水力压力脉动信号分析为例，研究压力脉动在过渡过程中的时变特征。为了降低时频分析的计算量，提高时频分辨率，首先应用采样率转换技术对现场测试信号进行预处理，然后应用Hilbert-Huang变换进行时频分析，识别确定信号中的频率成分及其相对机组运行条件的变化情况。分析结果表明：水轮机尾水管中的水力压力脉动以低频成分为主，其时变性与运行条件密切相关，但是在过渡过程中，其频率成分相对时间的变化情况与机组转速变化不成比例：与其它时频分析方法相比，Hilben—Huang变换时频分辨率高，适合分析非平稳低频水力压力脉动信号。     

支持向量机及其在机械故障诊断中的应用

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,对小样本决策具有较好的学习推广性。对近年来支持向量机的研究进展及其在故障诊断中的应用做了简要介绍,讨论了支持向量机的特点和存在的问题,展望了其在机械故障诊断的研究前景。     

考虑流体作用的转子动力学有限元模型

在不考虑流体作用的转子动力学有限元模型的基础之上,利用流固耦合分析导出的薄圆盘和圆柱体单独在流体中分别作平移和转角振动时受到的流体阻力公式,建立组成转子的圆盘和轴段在流体中的单元运动方程,把作用在转子上的流体力整合到系统整体运动方程中,得到了考虑流体作用的转子动力学有限元模型,即FRDFEM模型。然后用FORTRAN语言编制了考虑流固耦合的大型复杂转子系统动力学分析的有限元计算机程序———RSDA。最后用该计算机程序对某实际涡轮泵转子系统进行了动力学分析。图3表1参19     

基于信息融合技术的发动机故障诊断的研究

研究了信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。研究结果表明,基于神经网络的特征层信息融合诊断效果明显优于单一传感器,而且可实现信息压缩,进行实时处理与诊断;基于Dempster-Shafer证据推理的决策层信息融合,可对异质传感器信息进行非同步处理,对发动机故障分类准确性高、可靠性强,但融合精度不及特征层融合方法,预处理代价高。在实际应用中,应根据传感器类型、信号预处理方式、系统的复杂程度等合理选择信息融合方法。     

风力机行星齿轮传动系统动力学研究综述

风力机行星齿轮动力学研究对降低其振动和噪声、延长风力机使用寿命和提高运行可靠性具有重要意义。行星齿轮传动自由度多、结构复杂、非线性因素和内部激励丰富,而且风力机外部激励复杂,国内外学者已对其进行较为广泛、深入的研究。从系统建模、动力学方程求解、动力学特性分析、动力学优化设计等方面系统评述国内外学者对行星齿轮系统动力学的研究现状,从固有特性、参数稳定性、非线性动态响应等方面详细介绍动力学特性的研究进展,其中齿侧间隙、轴承间隙和齿面摩擦等是现有研究关注较多的非线性因素。根据风力机行星齿轮系统的工作环境和行星齿轮动力学研究的发展趋势,给出了风力机行星齿轮系统需要深入研究的方向。     

水电机组状态监测分析诊断系统的研制及应用实例

由清华大学等单位联合研制的水电机组状态监测分析诊断系统（ 简称 Ｐ Ｓ Ｔ Ａ Ｉ系统） ， 于１９９７ 年１１ 月在广州抽水蓄能电厂１ 号机上投入使用， 经过一年多的运行检验， 已於１９９８ 年１２ 月通过技术鉴定并受到好评。该系统硬件采用基于 Ｉ Ｐ Ｃ 的数据采集系统及上、下位机网络通信的分层分布结构； 软件采用基于 Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｎ Ｔ 操作系统，实现了复杂的并行多任务调度机制。该厂还结合机组检修， 根据系统对１ 号机提供的导轴承瓦温和大轴摆度（ 轴振） 等异常情况及诊断处理措施， 对机组进行了有针对性的局部安装调整， 取得了满意的结果。该系统的成功使用， 为水电机组按状态实施检修和预测性维护提供了技术手段； 但由于该系统研制时间短， 且是初次使用， 尚需进一步积累经验， 有些系统功能及仿真计算等方面也有待改进和完善。     

盲源分离在机械故障诊断中应用综述

介绍了盲源分离(blind source separation,简称BSS)的基本概念和研究发展,综述了盲源分离在机械故障诊断中的研究现状,主要论述了基于盲源分离的机械噪声源分离、基于盲源分离的机械故障的特征提取和模式分类.并提出了盲源分离在机械故障诊断应用中需要进一步研究的问题.