转子系统振动故障的诊断方法及时频分析技术研究

发布时间：2020-10-31 19:08

　　 在现代工业生产中,旋转机械的应用占有重要的地位。旋转机械工作环境恶劣,工作时间长,易出现各种故障。转子-轴承系统作为旋转机械的核心部件,对其进行有效的状态监测及故障诊断,及时发现并排除故障,能够有效地保证生产安全性,并且在很大程度上提高机械的使用效率。因此,对旋转机械转子系统进行故障诊断研究有着重要意义。 经过多年发展,转子系统故障诊断技术有了长足的进步。但是,目前研究的诊断技术和设备绝大多数以经验积累和数据库为基础,转子系统故障发生的机理还未被充分揭示,因而其准确性和精度尚未达到理想的地步。由此可见,深入透彻的研究转子系统故障机理和有效精确的诊断方法成为当务之急。 本课题对转子系统振动故障分析与诊断技术进行了探讨研究,主要包括以下几方面内容： 一,对转子系统故障的机理进行研究,介绍了转子系统的故障分类,详细归纳总结了几种典型故障情况下振动信号的特征,包括不平衡、不对中、动静碰摩、轴承松动、油膜涡动与油膜振荡,为进行故障诊断提供了理论依据。 二,研究了常用的振动信号分析处理方法以及时-频分析技术,包括时域统计特征参数、相关分析；频域上的频谱分析、功率谱密度分析和相干分析；时-频域内的短时Fourier变换、小波分析和HHT变化方法。分别探讨了各种分析方法的有效性及局限性,选择其中较常用且高效率的几种,应用Matlab语言编程实现。 三,进行实验研究,建立转子系统实验台,并对其进行转子系统振动仿真建模。为了使仿真结果更接近实际,对实验系统的初始不平衡质量进行辨识,将辨识结果返回模型,以达到模型修正的目的。应用此模型进行数值仿真,并将结果与实验测得信号对比,实现模型的确认。 四,应用轴心轨迹图、功率谱图、三维谱图、小波分解及HHT变换等常用的诊断算法对实验转子系统测得振动信号进行诊断处理,将分析结果与理论特征进行对比,实现转子系统的故障诊断。
【学位单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：TH165.3
【部分图文】：

4.1实验系统构成 4.1.1实验装置本文建立的实验系统如图4.1所示，由一根转轴和两个圆盘组成。转子支撑在2个滑动轴承上，每个盘上可装24个质量螺栓。系统采用5路电涡流位移传感器分别测量转子水平和垂直方向的振动，以及转轴相位信号。转子由高速电机拖动，转子和电机之间用弹性联轴节相连以减少振动的相互影响。图4.1实验系统图片 Fig.4.lPhotoofthetestsysteln实验系统由美国Bently公司的转子实验台，电涡流位移传感器及其前置放大器TKss，丹麦B&K公司的多通道便携式数据采集系统3560一。(sN:2443435)以及Pe机构成。电涡流位移传感器的灵敏度高、线性范围大、频率范围宽(0~10KHz)、结构尺寸小、抗干扰能力强、不受介质影响且是采用非接触测量，它与被测点没有接触，适合于测量转子相对于轴承的相对位移，包括轴的平均位置及振动位移。由于高速旋转机械的转子轴表面具有很高的切线速度

碰摩时系统结构图

打一瑞~六瑟侧飞尸六茄一飞矛一扁频率IHz图4.12(c)仿真结果幅值谱图 Fig4.12(e)AmPlitodesPectraofsimulationsignal 50100150200250300频率/比图4.12(d)实验信号幅值谱图Fi梦 .12(d)AmPlitudespeetraofmeasured51，al 0nU，‘划仅玲长墓熟一一O---lEn泌但划校熟愧犷一一龙x方向位移lum 50100150访向位移如m图4.12(e)仿真信号轴心轨迹图图4.12(O实验信号轴心轨迹图Fi舒 .12(e)ShaftothitofsimulationsignalFig4.12(0Shaftorbitofmeasuredsignal图4.12碰摩双盘转子系统在转速为4000r/min时仿真结果与实验信号对比 Fig4.12Contrastbeb刀eensimulationresultsandexPen幻。entdatasofthedual一isksrotorsystemwithrub一 imPacthaPPeningatthesPeedof4000r/min结果显示转子振动是带有次谐波和超谐波分量的准周期振动，有的学者认为这是混沌现象。仿真运动与实验所测结果在本质上是相似的。从以上不平衡和碰摩状态的仿真信号与实验数据对比结果可知，所建立的有限元模型及初始不平衡参数辨识结果是可信的。4.5本章小结本章对做转子系统故障研究的实验转子系统进行了有限元建模，应用模型参数辨识方法对圆盘的初始不平衡质量进行辨识，将辨识所得结果返回模型进行模型修正，再应用仿真程序求得系统的振动响应，并与实验结果对?
【引证文献】

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1 李孟麟;融合叶尖定时信号的旋转机械转子故障诊断技术研究[D];天津大学;2011年

本文编号：2864379