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基于图的旋转机械健康状态评估与早期故障诊断技术研究

发布时间:2020-07-12 04:21
【摘要】:旋转机械作为一种常见机械,被广泛应用于各种工业领域中。同时,随着工业技术的发展,当代旋转机械日趋大型化、自动化、集成化、高速化。其关键部件一旦发生故障,将造成巨大的经济财产和生命财产损失。因而旋转机械的健康管理问题近年来得到了广泛关注。本研究针对旋转机械系统健康管理中的健康状态评估和早期故障诊断两大核心问题,提出了一种基于图的旋转机械系统健康状态评估和故障诊断方法,并以旋转机械最常见部件之一:滚动轴承为研究对象,从理论和实验两个角度,对该方法的评估性能和诊断性能进行探究。首先对滚动轴承运行过程中所采集的振动信号进行时频周期图谱提取。其次通过图建模将时频周期图谱表达为无向加权图,并且引入了两套权重计算公式。第一套权重计算公式用于旋转机械的健康状态评估问题,而检测到系统异常后,在异常时刻计算第二套权重从而进行故障诊断。针对滚动轴承健康状态评估问题,本研究通过使用无向加权图的图谱对时频周期图谱进行映射,从而得到一系列彼此正交的图谱频率。并从理论和实验两个角度证明了滚动轴承的健康状态能够被反应在主图谱频率中。进一步地,本研究利用基于高斯分布假设的变化点检测算法对主图谱频率进行监测,进而发现旋转机械运行过程中的异常状态。针于滚动轴承早期故障诊断问题,探究了一种基于K近邻分类器的滚子轴承故障诊断方法。在上述健康状态评估基础上,当检测到异常后,通过第二套权重公式计算该时刻的图结构,并将其送入K近邻分类器中进行类别识别。其中K近邻分类器中的训练样本为各种类型故障的若干图结构。需要指出的是,作为K近邻分类器设计的核心问题,样本度量方法的不同将直接对最后诊断结果产生决定性影响。因此,本研究分别在图谱距离、图熵距离、加权边距离、模式距离四种常见图距离度量准则下,对K近邻分类器诊断效果进行实验分析与评估,最终证明加权边距离下的K近邻分类器对轴承的故障诊断效果最优,并且优于其它同类算法。综上所述,本研究将旋转机械系统健康状态评估和早期故障诊断两大模块进行整合,提出一套从评估到诊断的完整框架。同时,本研究通过辛辛那提大学轴承数据库和西储大学轴承数据库对所提方法的评估性能和故障诊断性能进行了验证。实验证明所提出的方法能够有效的对旋转机械进行健康状态评估和故障诊断,并且其评估性能和故障诊断性能优于现有方法。最后,本文对研究的主要内容进行了概况总结,并对后续的工作展望进行了讨论。
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TH133
【图文】:

旋转机械系统,部件


和工业部门的重视[2]。逡逑尽管旋转机械系统在不同的应用场景中有不同的结构和组成,但一般包括逡逑以下几种常见部件(如图1-1),逡逑mmm逡逑转子逦轴承逦齿轮逡逑图1-1旋转机械系统常见部件逡逑?转子:转子为旋转机械系统中的旋转部件,并一般有轴承支撑。转子通过逡逑旋转来完成工作任务。转子的常见故障包括不对中,不平衡,弯曲,疲劳逡逑裂纹等。同时转子的故障还会造成其他相关部件的损坏并最终造成旋转逡逑机械系统的失效。逡逑?轴承:轴承为旋转机械系统中的承载部件,主要作用为支撑转子,降低其逡逑运动过程中的摩擦系数,并确保其回转精度。因为高速,高温,重载等原逡逑因,轴承往往出现各种故障,是旋转机械系统中最“脆弱”的部件之一。逡逑-1邋-逡逑

工作流程图,健康状态,故障诊断技术,旋转机械


机械故障的振动诊断等方面取得了显著成果。熊诗波团队在重型旋转机械动态逡逑特性分析、诊断和机械动态测试等方面做出了突出成绩。逡逑一般来说,旋转机械健康状态评估和故障诊断技术的工作流程如图1-2所逡逑示。逡逑首先利用传感器对系统运行过程中的声音、振动、温度、电流等相应信号逡逑进行采集,在应用某种或多种信号处理技术(包括时域、频域、时频域分析)逡逑的基础上提出反映机械系统健康状态以及故障征兆的特征,进而利用所提取逡逑特征对系统的健康状态进行评估,同时当系统出现异常后,诊断异常出现的原逡逑因。逡逑-2邋-逡逑

诊断技术,适应范围,常用方法,健康状态


以旋转机械系统健康状态评估与早期故障诊断为问题驱动,以旋转逡逑机械最常见重要部件之一:滚动轴承为研宄对象,提出了一个统一的方法框架逡逑(如图1-4所示),该框架分为振动信号建模、健康状态评估、早期故障诊断三个逡逑模块,以旋转机械振动信号为输入,分别输出旋转机械系统出现异常状态的时逡逑间,以及造成异常的故障类型。最后在具体应用实例中验证了方法的有效性和逡逑优越性。逡逑^短时周期A邋|无向加权图邋^逦?逡逑振动图谱逦(权重1)、逡逑逦j逡逑}2异常决策 ̄I邋(]邋主图谱频率邋0逦图谱邋Y邋|逡逑|邋[邋逦v逦v逦逦逦'…::ZJ逡逑璧I气崹严1邋0邋|图盟量I邋0邋I邋K近邻分类器I邋I逡逑渥逦1逡逑输出2:故障类型逡逑图1-4基于图的旋转机械健康状态评估和故障诊断框架逡逑-7-逡逑

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本文编号:2751413


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