分享到:

转子系统轴心轨迹特征提取与自动识别研究

随着现代工业技术迅速发展,旋转机械设备正朝着大型化、高速化、轻型化和智能化的方向发展。旋转机械日益复杂,转子系统作为其的核心部分,长期运行过程中,存在各种随机因素,极易发生故障,轴系之间的连锁反应,往往会造成巨大损失和严重后果。因此,对转子系统的故障监测与故障诊断具有重要意义。近年来,随着物联网的快速发展,对转子系统的智能故障诊断也提出了更高的要求。轴心轨迹的特征提取与自动识别是旋转机械故障诊断中一种常用的方法。轴心轨迹是由一组互相垂直的振动位移信号合成,通过观察和监测轴心轨迹可以形象、直观地获取设备的运行状况。传统的方法多采用时频处理、信号处理技术,故障诊断效率低,误判率高。本文在传统信号处理的基础上,引入图像处理、不变矩特征提取与自动识别等技术,取得了较好的试验效果,并针对双跨转子系统两个转子处轴心轨迹区别做了详细的试验分析,无疑将为旋转机械故障诊断技术研究提供新的研究思路和数据支持。论文主要工作如下:(1)对转子系统轴心轨  (本文共94页) 本文目录 | 阅读全文>>

华北电力大学
华北电力大学

转子轴心轨迹的提纯、特征提取与自动识别研究

转子轴心轨迹包含着丰富的故障信息,在汽轮机故障诊断中有着重要作用,而如何能够得到清晰的轴心轨迹并将其分类识别一直是故障诊断研究中的热点。本文在此背景下对轴心轨迹的提纯、特征提取与自动识别做了以下研究:首先,本文介绍了转子轴心轨迹的振动机理,并从其振动分类及形成原因来进一步了解了振动机理;通过介绍转子动力学模型,对简化的力学模型求解微分方程以得到轴心轨迹图的计算公式,并对各种不同故障状态下的轴心轨迹特征进行了分析、介绍。其次,在研究轴心轨迹提纯方面,本文引用了小波变换、谐波小波、EEMD原理三种方法对轴心轨迹进行了提纯处理。通过仿真实验发现,三种方法均能够实现轴心轨迹的提纯,但小波变换在提纯处理过程中会因小波基、分解层数及阈值参数的不同而导致提纯效果也不相同;谐波小波算法相对简单,编程容易实现,且提纯效果也较小波变换清晰,但由于谐波小波不能按照工程要求去任意细化所要分析的频段,故使其在工程应用中有较大的局限性;对于EEMD算法则能...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

山东大学
山东大学

旋转机械轴心轨迹的理论计算、提纯和自动识别研究

旋转机械的轴心轨迹作为转子振动状态的一类重要图形征兆,包含了大量的故障信息,是诊断专家在诊断过程中采用的一项不可缺少的故障征兆信息,由于轴心轨迹的提纯效果、轴心轨迹的特征自动提取和形状自动识别的水平,都直接影响着故障诊断专家系统的智能化水平,因此我们需要对轴心轨迹全面的进行研究。本课题结合滑动轴承支撑的转子—轴承系统的实测轨迹,分别从轴心轨迹的理论计算、提纯和自动识别三个方面对旋转机械的轴心轨迹进行研究。首先根据轴承的结构,对轴承系统进行了短轴承理论假设,推导出基于短轴承理论的油膜压力解析表达式,进而通过求解系统的运动微分方程来获得该转子—轴承系统理论上的轴心轨迹图形。其次将小波分析理论运用于轴心轨迹的提纯,结合提纯效果的对比说明利用传统的小波进行提纯时需要选用合适小波进行分解,并需要分解到合适的层数才能够获得较好的效果。在此基础上,由于谐波小波具有明确的表达式,实际上是个理想的滤波器,并且具有较为简单的算法,所以将谐波小波引入...  (本文共90页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

旋转机械轴心轨迹的提纯、特征提取与自动识别研究

轴心轨迹包含了丰富的故障信息,是一种诊断旋转机械故障的有力工具。因此,对轴心轨迹的提纯、特征提取和自动识别进行全面的研究,并开发专门的轴心轨迹分析仪是十分必要的。首先,对各种故障原因下转子的振动机理进行了详细的分析、对相关故障原因下转子的受力情况进行了理论计算、介绍了各种故障原因下转子轴心轨迹的时域波形特点、频域频谱特征。其次,在对原始轴心轨迹信号进行滤波提纯的研究中,针对轴心轨迹信号的非平稳特点,考虑到谐波小波频域定位特性,本文采用了谐波小波对轴心轨迹信号的频域频段进行细化分解,提取目标频段的数据点,通过实验证实了谐波小波在非平稳信号滤波中的可行性和优越性。针对旋转机械振动信号数据采集和轴心轨迹图形的特点,采用了用数学形态滤波器实现轴心轨迹提纯的方法。仿真计算及现场实验验证了该方法的有效性。再次,针对轴心轨迹是图像征兆的特点,采用了一种根据轴心轨迹图形几何特征和不变矩特征的特征提取方法。通过仿真试验验证不变矩并不随着图像的伸缩...  (本文共89页) 本文目录 | 阅读全文>>

《内燃机学报》1988年04期
内燃机学报

动载荷轴承的温度平衡和轴心轨迹计算(Ⅰ)——进油压力为零的情形

本文改进了作者早几年提出的动载荷轴承功率计算公式并把它推广到带油槽或油孔的轴承;从能量方程出发,考虑了包括热传导在内的诸因素,建立了温度平衡公式;提...  (本文共6页) 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

基于弯扭耦合振动与轴心轨迹辨识的水轮发电机组故障诊断研究

随着水电机组的研究、制造和应用向巨型化、大容量方向发展,水轮发电机组振动问题越来越突出,人们针对机组的振动现象开展了深入的研究,积极探寻有效的状态监测与故障诊断方法并取得了许多成果。但由于研究范式的局限,尤其是研究理论在技术实现方法上的限制,使得某些类型的振动故障难以准确诊断。研究水电机组弯扭耦合振动现象并解析其机理极具挑战性,研究成果将有助于全面了解轴系动力学特性,增强振动分析手段,并提高故障诊断的准确性。论文以刚性支撑的单质量不平衡转子为研究对象,建立了计及陀螺效应的转子弯扭耦合振动数学模型,并通过仿真试验分析了该类转子的弯扭耦合振动特性:考虑陀螺效应后,弯振响应变大,单盘转子的临界转速增加。弯振响应主要包含工频(1X分量)以及耦合的|Ω±ωti|、|ω1i±ωti|等频率(Ω为转频、ωti为外扭矩角频率);由于没有重力影响,扭振响应的1X分量很小,主要包含耦合的|Ω±ω1i|(ω1i为外激励角频率)、|Ω±ω2i|(ω2i...  (本文共145页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖北工业大学
湖北工业大学

基于深度学习的旋转机械轴心轨迹细粒度识别算法研究

随着我国制造业的发展,大型旋转机械的故障诊断与监测工作变得尤为重要,而旋转机械的轴心轨迹可以直观反映其运行状态。传统的旋转机械轴心轨迹识别方法常采用“特征提取+分类器”的模式识别方式,但受特征的故障表达能力和分类器的精度等因素影响,旋转机械故障的严重程度一直未能有效识别。基于此,本文利用深度学习开展了轴心轨迹细粒度识别的研究工作。在总结国内外对旋转机械轴心轨迹故障机理、轴心轨迹提纯和轴心轨迹自动识别等研究现状的基础上,分析了轴心轨迹识别目前存在的主要问题,并建立了相关的轴心轨迹数据库。不仅建立了包含对应不同故障的轴心轨迹库A;而且提出基于细长度、弯曲度、圆环宽度比、幅角跨度比和最小曲率半径的五种衡量指标用以对应故障的不同严重程度,并建立包含15种类型的轴心轨迹细粒度图形库B。此后,基于卷积神经网络(CNN)的LeNet-5模型构建适用于轴心轨迹识别的CNN网络结构,并通过实验调整其结构参数,确定最适用于轴心轨迹细粒度识别网络结构...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>