机械密封端面液膜厚度状态检测技术研究

发布时间：2017-09-18 18:42

  本文关键词：机械密封端面液膜厚度状态检测技术研究

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【摘要】：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。
【作者单位】： 四川日机密封件股份有限公司;西南交通大学机械工程学院;
【关键词】： 机械密封 膜厚检测 声发射 人工智能 状态识别
【基金】：国家重大科技成果转化项目(核电站重要泵用机械密封成果转化)
【分类号】：TH136
【正文快照】： 机械密封作为旋转机械设备中不可缺少的一种装置,因为其可靠性好、泄漏量小、功率消耗少、使用寿命较长等一系列优点,在反应釜、压缩机、泵、搅拌器、离心机、过滤机和转盘塔等机械工艺设备上得到了广泛的应用[1]。机械密封通过密封动静端面之间的流体膜来实现对工作介质的密

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本文编号：877245