机械密封端面接触状态的声发射监测研究

发布时间：2018-07-28 15:08

【摘要】：有效监测机械密封的端面接触状态有助于对密封失效做出早期预警。针对密封声发射信号难以降噪的问题,提出基于神经网络粒子滤波和最小二乘支持向量机的声发射建模方法。首先通过机械密封的端面膜厚测量,研究声发射能量在密封启动过程中的变化规律;接着利用人工神经网络构建信号的状态空间,再通过粒子滤波算法对状态空间滤波降噪;最后从滤波信号中提取特征,并利用最小二乘支持向量机构建机械密封端面接触状态的检测模型。实验数据证明该方法能有效实现机械密封端面状态的无损检测,具有良好的工业前景。
[Abstract]:Effective monitoring of the end contact state of mechanical seals is helpful for early warning of seal failure. Aiming at the difficulty of noise reduction of sealed acoustic emission signal, a modeling method of acoustic emission based on neural network particle filter and least square support vector machine is proposed. Firstly, the change rule of acoustic emission energy in the starting process of seal is studied by measuring the thickness of end surface film of mechanical seal, then the state space of signal is constructed by artificial neural network, and then the state space filtering noise is reduced by particle filter algorithm. Finally, the feature is extracted from the filtered signal, and the detection model of the contact state of the mechanical seal end surface is built by using the least square support vector mechanism. The experimental data show that this method can effectively realize the nondestructive testing of the mechanical seal end surface, and has a good industrial prospect.
【作者单位】： 西南交通大学机械工程学院;四川日机密封件股份有限公司;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU12CX039)
【分类号】：TH136

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2150640