机械结构损伤分析与故障识别方法研究

发布时间：2017-11-14 09:07

  本文关键词：机械结构损伤分析与故障识别方法研究

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【摘要】：机械结构损伤会使机器的生命周期缩短，可靠性降低，其受载后产生的疲劳损伤进一步扩展会导致结构破坏和严重事故的发生，因此对机械结构的损伤进行分析与识别，对设备进行维修和排故有着重要的指导意义。 机械结构工作过程中会产生一系列振动和噪声，振动和噪声的强弱及其包含的频率成分能反映出故障的有无、类型、部位和程度等，因此频谱分析在静态和动态的旋转机械的特征提取中扮演着重要的角色。薄板结构是机械结构常见的一种，其受载后通常会产生疲劳裂纹，这种损伤恶化会导致事故的发生，对包含不同故障类型的机械结构振动信号而言，其信号的复杂程度表现不一，并且故障信号通常会分布在频谱中某些特定频段。因此，通过对特定频段内信号成分进行分析和识别，，就能实现不同故障类型的区分。本文主要研究工作为： （1）基于希尔伯特变换（HT）的光纤光栅动应变信号的谱分析方法研究。以旋转叶片为研究对象，通过采集和处理该结构的动态光纤光栅应变信号，根据其谱分析结果，获得了分布式光纤光栅传感的旋转叶片动应变信号中的共有特性。并采用局部置零法和HT对其频谱成分#3进行了深入分解，由结果可知，频谱成分#3为转速的调制信号，并随转速增加而变化，并引起其他成分的变化。 （2）基于多尺度熵(MSE)和支持向量机(SVM)的机械结构损伤定位方法研究。通过四角固支带损伤铝板的激振实验，获取了对称式分布的光纤光栅传感器信号，提出了基于MSE和SVM的损伤定位方法，实验结果表明该方法可有效定位损伤的最小区域，优于基于SFRF损伤指标的方法，但损伤种类对检测结果存在一定程度的影响。 （3）基于JADE和MSE的机械结构故障识别方法研究。首先，将已采集的发动机机匣的振动信号与4种转子故障模拟信号进行叠加，构成了包含有转子故障的机匣振动信号。其次，通过JADE分解故障模拟信号获取有效成分，并根据多尺度熵的平均值来识别不同的转子故障。实验结果表明，对于一定转速下机匣振动信号和特定模拟故障信号叠加比例，该方法能有效地将4种故障区分开来。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3;TN911.7

【参考文献】

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本文编号：1184747