基于Hilbert-Huang变换的核电上充泵故障诊断方法研究
发布时间：2021-11-05 08:45
核电上充泵是核电站中至关重要的设备,为了确保上充泵稳定运行,需要对其运行过程的振动信号进行监测,通过使用信号处理技术对信号进行分析,识别其故障特征,并在故障发生的初期进行处理。由于大多数旋转机械的故障信号具有非线性、非平稳的特征,而Hilbert Huang变换（HHT）在处理这类信号具有优势,该方法已经普遍运用到故障诊断、语音处理、指数预测和工程振动等领域。但目前Hilbert Huang变换还存端点效应的缺点,在信号的两端无法正常的分解,针对这个问题,本文进行了改进,并通过Matlab仿真与实际故障实验验证改进的有效性,本片论文具体工作如下:1简单介绍了本课题的研究目的和意义,分析了核电上充泵的结构组成,对离心泵的故障诊断从国内外研究现状进行探讨,接着介绍了常见的时频分析方法:短时傅里叶变换、魏格纳分布、小波变换及HHT,并结合信号的特征对信号处理方法进行对比,确定本文的方法,针对核电上充泵常见的几种故障进行分析,通过力学模型阐明齿轮故障、滚动轴承故障及转子碰摩故障的频域特性;2针对HHT中经验模态分解时的端点效应,用图例说明产生的原因及端点效应导致的后果,接着采用基于波形匹配和最...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“XX型号”核电上充泵产品图
?这些设备的准确性和精度都差强人意，无法达到关键设备平稳运作的需求，从防止产生隐患的角度，就针对旋转机械故障诊断进行大力研究，在信号“采集—检测—分析—处理—预知”的流程中，提升故障信号的识别的能力，尤其是故障诊断需要应用复杂且准确的分析和处理方法。1.2.2离心泵故障的国内外研究现状根据资料调查表明：水泵故障约占到大型电站锅炉所有故障的三成左右，而且水泵结构越大，其故障率越高，水泵组结构越精密，故障产生的后果越严重，这反映了水泵的强力化、精密化、高效化发展是机组故障率高的原因[3,55]。图1.2为多级离心水泵内部结构1/4剖面示意图，从图中可以看出多级离心泵主要由转子系统、定子系统和其他部件组成，其中最为核心的为由叶轮、泵轴、密封环组成的转子系统。图1.2多级离心水泵内部结构四分之一剖面示意图除此之外还有泵体、轴承、填料函等，转子系统一般可分为高压端和低压端，转子两端有滑动轴承支撑，高压端和低压端中间一般为螺旋密封，通过与螺旋型沟槽平
第2章时频分析方法及旋转机械典型故障16图2.1滚动轴承结构及其参数示意图假设滚动体与轴承内外圈之间发生的接触为纯滚动接触，可根据数学模型的关系获得轴承运动的部件特征频率。（1）滚动体的公转频率即保持架的转动频率cf为11cos2cdffrD（2-15）（2）滚动体的自转频率bf为221cos2pbrDdffdD（2-16）（3）个滚动体与轴承外圈上某一固定点接触的频率of为1cos2orrndfzffD（2-17）（4）个滚动体与轴承内圈上某一固定点接触的频率if为1cos2ircrndfnfffD（2-18）（5）滚动体上某一固定点与外圈或内圈接触的频率ef为221cos2pebrDdfffdD（2-19）在滚动轴承的故障诊断中，内圈的旋转频率和滚动体通过外圈的频率对接触面的缺陷更敏感，这是进行故障分析的主要参考根据。在正常状态下，滚动轴承的时域波形没有影响并且变化缓慢。就频谱而言，无故障轴承的振动加速度频率分量主要集中在低频段，而在高频段只有很少的频率分量。当滚动轴承的内圈表面被损坏时，滚动轴承通常具有径向间隙，并因载荷被挤压到一侧。损伤的位置和滚动体的冲击也会对振动幅度的强度带来影响。旋转频率与滚动元件的旋转频率的振幅调制相关。在滚动体的表面发生点蚀的情况下，如果点蚀部位通过内圈或外圈滚道面，则会因点蚀产生冲击振动。一般来说，滚动轴承具有径向游隙，所以，类似于在内圈上产生点蚀的情况，也取决于点蚀部分与内圈或外圈接触的位置，同样也可能发生振幅调制，但是它
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于独立特征选择与流形学习的故障诊断[J]. 杜伟,房立清,齐子元. 振动与冲击. 2018(16)
[2]基于DEMD的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断[J]. 牟竹青,黄国勇,吴建德,范玉刚. 振动.测试与诊断. 2018(04)
[3]基于振动烈度的液压泵故障多信息特征提取方法研究[J]. 刘思远,李晓明,刘建勋,张建姣,赵静一. 振动与冲击. 2018(14)
[4]“华龙一号”上充泵流量曲线及部分控制逻辑优化[J]. 孙奇,王广飞,吴萍,侯婷. 中国核电. 2018(02)
[5]多工况下多级离心泵水动力噪声数值研究[J]. 王凯,李钰,刘厚林,夏晨,刘中纯. 振动与冲击. 2018(09)
[6]改进希尔伯特-黄变换的滚动轴承故障诊断[J]. 马风雷,陈小帅,周小龙. 机械设计与制造. 2018(05)
[7]基于Hilbert-Huang变换的混流泵流动诱导振动试验[J]. 李伟,季磊磊,施卫东,杨勇飞,平元峰,张文全. 农业工程学报. 2018(02)
[8]基于多点噪声分析的离心泵早期汽蚀故障诊断[J]. 周云龙,吕远征. 振动与冲击. 2017(07)
[9]基于遗传算法的1000MW核电套装转子动平衡优化[J]. 王俊爵. 传动技术. 2017(01)
[10]基于SIE和SVR的液压泵故障定量诊断[J]. 王余奎,李洪儒,许葆华. 振动.测试与诊断. 2017(01)
博士论文
[1]微弱机械冲击信号的检测与提取方法研究[D]. 刘鸣洲.浙江大学 2018
[2]基于数学形态学和局部均值分解的旋转机械故障诊断方法[D]. 郑直.燕山大学 2015
[3]旋转机械轴承振动信号分析方法研究[D]. 彭畅.重庆大学 2014
[4]基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究[D]. 唐友福.上海大学 2013
[5]基于希尔伯特—黄变换的故障转子振动模式分析方法研究[D]. 熊炘.浙江大学 2012
[6]模态域信号处理在水声中的应用[D]. 李关防.哈尔滨工程大学 2009
[7]免疫机理与支持向量机复合的故障诊断理论及试验研究[D]. 牛慧峰.燕山大学 2009
[8]希尔伯特—黄变换在水声信号处理中的应用研究[D]. 高云超.哈尔滨工程大学 2009
[9]多目标粒子群优化算法的全局搜索策略研究[D]. 王宇嘉.上海交通大学 2008
[10]Hilbert-Huang变换在旋转机械振动信号分析中的应用研究[D]. 胡爱军.华北电力大学（河北） 2008
硕士论文
[1]基于HHT和BP神经网络的压缩机气阀故障诊断研究[D]. 谢昭灵.电子科技大学 2018
[2]基于改进型HILBERT-HUANG变换的旋转机械故障诊断系统设计[D]. 李德冲.天津工业大学 2017
[3]基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断系统研究[D]. 胡二猛.南京信息工程大学 2016
[4]基于机器学习的滚动轴承故障识别研究[D]. 陈春旭.中国矿业大学 2016
[5]基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 张耀.兰州理工大学 2014
[6]复杂网络在离心泵故障诊断中的应用[D]. 梁超.东北电力大学 2014
[7]基于HHT和模糊C均值聚类的液压泵故障诊断研究[D]. 卢传奇.燕山大学 2012
[8]Hilbert-Huang变换的改进及其在机械故障特征提取中的应用[D]. 胡小林.重庆大学 2010
[9]Hilbert-Huang变换在干式真空泵故障诊断中的应用研究[D]. 李刚.燕山大学 2008
[10]基于HHT的往复泵故障特征提取及诊断[D]. 崔军明.大庆石油大学 2006
本文编号：3477471
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“XX型号”核电上充泵产品图
?这些设备的准确性和精度都差强人意，无法达到关键设备平稳运作的需求，从防止产生隐患的角度，就针对旋转机械故障诊断进行大力研究，在信号“采集—检测—分析—处理—预知”的流程中，提升故障信号的识别的能力，尤其是故障诊断需要应用复杂且准确的分析和处理方法。1.2.2离心泵故障的国内外研究现状根据资料调查表明：水泵故障约占到大型电站锅炉所有故障的三成左右，而且水泵结构越大，其故障率越高，水泵组结构越精密，故障产生的后果越严重，这反映了水泵的强力化、精密化、高效化发展是机组故障率高的原因[3,55]。图1.2为多级离心水泵内部结构1/4剖面示意图，从图中可以看出多级离心泵主要由转子系统、定子系统和其他部件组成，其中最为核心的为由叶轮、泵轴、密封环组成的转子系统。图1.2多级离心水泵内部结构四分之一剖面示意图除此之外还有泵体、轴承、填料函等，转子系统一般可分为高压端和低压端，转子两端有滑动轴承支撑，高压端和低压端中间一般为螺旋密封，通过与螺旋型沟槽平
第2章时频分析方法及旋转机械典型故障16图2.1滚动轴承结构及其参数示意图假设滚动体与轴承内外圈之间发生的接触为纯滚动接触，可根据数学模型的关系获得轴承运动的部件特征频率。（1）滚动体的公转频率即保持架的转动频率cf为11cos2cdffrD（2-15）（2）滚动体的自转频率bf为221cos2pbrDdffdD（2-16）（3）个滚动体与轴承外圈上某一固定点接触的频率of为1cos2orrndfzffD（2-17）（4）个滚动体与轴承内圈上某一固定点接触的频率if为1cos2ircrndfnfffD（2-18）（5）滚动体上某一固定点与外圈或内圈接触的频率ef为221cos2pebrDdfffdD（2-19）在滚动轴承的故障诊断中，内圈的旋转频率和滚动体通过外圈的频率对接触面的缺陷更敏感，这是进行故障分析的主要参考根据。在正常状态下，滚动轴承的时域波形没有影响并且变化缓慢。就频谱而言，无故障轴承的振动加速度频率分量主要集中在低频段，而在高频段只有很少的频率分量。当滚动轴承的内圈表面被损坏时，滚动轴承通常具有径向间隙，并因载荷被挤压到一侧。损伤的位置和滚动体的冲击也会对振动幅度的强度带来影响。旋转频率与滚动元件的旋转频率的振幅调制相关。在滚动体的表面发生点蚀的情况下，如果点蚀部位通过内圈或外圈滚道面，则会因点蚀产生冲击振动。一般来说，滚动轴承具有径向游隙，所以，类似于在内圈上产生点蚀的情况，也取决于点蚀部分与内圈或外圈接触的位置，同样也可能发生振幅调制，但是它
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于独立特征选择与流形学习的故障诊断[J]. 杜伟,房立清,齐子元. 振动与冲击. 2018(16)
[2]基于DEMD的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断[J]. 牟竹青,黄国勇,吴建德,范玉刚. 振动.测试与诊断. 2018(04)
[3]基于振动烈度的液压泵故障多信息特征提取方法研究[J]. 刘思远,李晓明,刘建勋,张建姣,赵静一. 振动与冲击. 2018(14)
[4]“华龙一号”上充泵流量曲线及部分控制逻辑优化[J]. 孙奇,王广飞,吴萍,侯婷. 中国核电. 2018(02)
[5]多工况下多级离心泵水动力噪声数值研究[J]. 王凯,李钰,刘厚林,夏晨,刘中纯. 振动与冲击. 2018(09)
[6]改进希尔伯特-黄变换的滚动轴承故障诊断[J]. 马风雷,陈小帅,周小龙. 机械设计与制造. 2018(05)
[7]基于Hilbert-Huang变换的混流泵流动诱导振动试验[J]. 李伟,季磊磊,施卫东,杨勇飞,平元峰,张文全. 农业工程学报. 2018(02)
[8]基于多点噪声分析的离心泵早期汽蚀故障诊断[J]. 周云龙,吕远征. 振动与冲击. 2017(07)
[9]基于遗传算法的1000MW核电套装转子动平衡优化[J]. 王俊爵. 传动技术. 2017(01)
[10]基于SIE和SVR的液压泵故障定量诊断[J]. 王余奎,李洪儒,许葆华. 振动.测试与诊断. 2017(01)
博士论文
[1]微弱机械冲击信号的检测与提取方法研究[D]. 刘鸣洲.浙江大学 2018
[2]基于数学形态学和局部均值分解的旋转机械故障诊断方法[D]. 郑直.燕山大学 2015
[3]旋转机械轴承振动信号分析方法研究[D]. 彭畅.重庆大学 2014
[4]基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究[D]. 唐友福.上海大学 2013
[5]基于希尔伯特—黄变换的故障转子振动模式分析方法研究[D]. 熊炘.浙江大学 2012
[6]模态域信号处理在水声中的应用[D]. 李关防.哈尔滨工程大学 2009
[7]免疫机理与支持向量机复合的故障诊断理论及试验研究[D]. 牛慧峰.燕山大学 2009
[8]希尔伯特—黄变换在水声信号处理中的应用研究[D]. 高云超.哈尔滨工程大学 2009
[9]多目标粒子群优化算法的全局搜索策略研究[D]. 王宇嘉.上海交通大学 2008
[10]Hilbert-Huang变换在旋转机械振动信号分析中的应用研究[D]. 胡爱军.华北电力大学（河北） 2008
硕士论文
[1]基于HHT和BP神经网络的压缩机气阀故障诊断研究[D]. 谢昭灵.电子科技大学 2018
[2]基于改进型HILBERT-HUANG变换的旋转机械故障诊断系统设计[D]. 李德冲.天津工业大学 2017
[3]基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断系统研究[D]. 胡二猛.南京信息工程大学 2016
[4]基于机器学习的滚动轴承故障识别研究[D]. 陈春旭.中国矿业大学 2016
[5]基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 张耀.兰州理工大学 2014
[6]复杂网络在离心泵故障诊断中的应用[D]. 梁超.东北电力大学 2014
[7]基于HHT和模糊C均值聚类的液压泵故障诊断研究[D]. 卢传奇.燕山大学 2012
[8]Hilbert-Huang变换的改进及其在机械故障特征提取中的应用[D]. 胡小林.重庆大学 2010
[9]Hilbert-Huang变换在干式真空泵故障诊断中的应用研究[D]. 李刚.燕山大学 2008
[10]基于HHT的往复泵故障特征提取及诊断[D]. 崔军明.大庆石油大学 2006
本文编号：3477471
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