基于过程信息融合的旋转机械信息（火用）故障诊断研究

发布时间：2020-12-10 10:39

　　本文以国家自然科学基金资助项目:“旋转机械振动故障信息火用诊断方法研究”为课题研究背景,以旋转机械转子系统为研究对象,基于对国内外旋转机械振动故障诊断理论与技术研究现状的分析,针对目前振动故障诊断中依靠随机提取的状态信息进行诊断存在的不足,本文提出了基于多状态的过程信息来进行诊断的新思路,在此基础上,本文首次建立了一个全新的基于过程信息融合的旋转机械信息火用故障诊断体系,该诊断体系对振动信号的故障判别、故障定位以及故障烈度诊断进行了系统的研究。首先,根据论文研究内容的需求,设计了转子故障模拟试验方案,对每种故障均进行了多次升速试验,获得了大量的故障试验数据,为论文的研究提供了强有力地数据支持。同时通过与已有文献总结的故障征兆进行对比,不仅对所模拟故障信号的正确性进行了验证,还发现了一些故障在升速过程中新的故障征兆及过程变化规律。第二,针对当前旋转机械故障诊断中依靠随机抽取的状态信息进行诊断存在的不足,提出了基于多状态的过程信息来进行诊断的新思路。从信息熵的思路出发,选取最能反映故障振动信号过程变化规律的单轴振测点和单瓦振测点来构造双测点多转速下的信息熵矩阵。并根据已有的试验数据,分别计... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：144 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

数据采集系统示意图

障升速过程中的故障特征，即各自的过程变化规律。图 3-1－图 别表示转子从 1000r/min 到 3000r/min 的升速过程中，转子不平衡纹、动静碰磨、支座松动（地脚螺钉松动）、支座松动（上端盖松静碰磨、支座松动+动静碰磨这 8 种典型故障的 2 个振动信号通道即反映了这 8 种故障时域过程变化规律的奇异谱熵样本矩阵。每种一组最能反映其故障征兆的升速过程数据来构造其信息熵 样本矩道中，1 号通道是由电涡流传感器测得的轴振信号，是从 3 个轴振反映其故障征兆的那一个；2 号通道是由加速度传感器测得的瓦振中是每隔 50r/min 进行采样，因而对于每种模拟故障试验，在每个有 41 个采样点。

不对中故障的奇异谱熵样本矩阵

【参考文献】：
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本文编号：2908555