基于自校正Kalman滤波的液膜密封端面摩擦状态监测技术

发布时间：2018-04-21 03:04

  本文选题：声发射 + 液膜密封　； 参考：《润滑与密封》2016年04期

【摘要】：声发射技术是液膜密封端面摩擦状态的有效检测方法,但是受工业背景噪声的影响,难以分离出声发射信号中所需信息。针对此问题,采用基于ARMA模型的自校正Kalman滤波技术处理声发射信号。该滤波器能在系统模型参数和噪声特性未知的情况下,收敛于稳态最优卡尔曼滤波器,因此滤波后的声发射信号的所需特征信号更突出,有利于液膜密封端面摩擦状态的检测。建立RBF神经网络,以时域、频域和时频域特征值作为输入进行网络训练,实现密封端面摩擦状态模式识别。实验结果证明,该监测方法能实时有效地识别端面摩擦状态,识别结果与电涡流直接测量得到的结果一致。
[Abstract]:Acoustic emission (AE) technology is an effective method to detect the friction state of liquid film seal, but it is difficult to separate the required information from the acoustic emission signal due to the influence of industrial background noise. To solve this problem, self-tuning Kalman filter based on ARMA model is used to process acoustic emission signal. The filter can converge to the steady-state optimal Kalman filter when the system model parameters and noise characteristics are unknown, so the characteristic signal of the filtered acoustic emission signal is more prominent, which is conducive to the detection of the friction state of the liquid film seal end surface. The RBF neural network is established and trained with time domain, frequency domain and time-frequency domain eigenvalues as input to realize the pattern recognition of the friction state of seal end face. The experimental results show that the method can effectively identify the friction state of the end face in real time, and the recognition results are consistent with the results obtained by direct eddy current measurement.
【作者单位】： 西南交通大学机械工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU12CX039) 国家重大科技成果转化项目
【分类号】：TH136;TH117

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本文编号：1780631