离心压缩机的动态特性分析及故障诊断方法研究

发布时间：2017-05-02 23:09

  本文关键词：离心压缩机的动态特性分析及故障诊断方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：离心压缩机是工业生产中的重要设备，其工作运行环境十分复杂，故障时常发生。因此，安全稳定的运行是整个工业生产的重要保障，研究离心压缩机故障的有效诊断方法是十分有意义的。本文在分析某大型离心压缩机叶轮动态特性的基础上，利用自组织特征映射神经网络的方法对离心压缩机常见单一故障和并行故障进行诊断分类。 在阐述模态分析理论和应用的基础上，本文结合生产实际，对某大型离心压缩机关键零部件叶轮进行模态分析。建立叶轮的有限元模型，利用理论模态分析计算出叶轮的前10阶固有频率和模态振型，并对结果进行分析。得出系统的前三阶固有频率均避开了叶轮旋转频率，避免了共振现象的发生，确保其运行的稳定性，为离心压缩机故障诊断的进行提供保证。 本文简述了离心压缩机几种常见故障类型，包括转子不平衡、转子不对中、转子弯曲、油膜振荡、喘振和旋转失速等。列出了其故障原因和对应的特征频率及解决方案，并分别列举了如何用典型故障诊断方法谱图法对常见单一故障进行判断。 再者简要说明了自组织特征映射神经网络的结构和算法。由于自组织特征映射网络的无监督、自学习和侧向联想能力的特性，在故障识别和诊断方面有其自身的优越性。本文利用小波包分解振动信号，用各频带能量作为特征向量，采用自组织特征映射神经网络对离心压缩机故障进行识别，可以实现并行故障的诊断，且方法简便、准确率高。
【关键词】：模态分析 故障诊断 小波包分解 自组织特征映射神经网络
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH452;TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 机械故障诊断技术的概念及研究内容9-11
• 1.1.1 机械故障诊断技术的概念9-10
• 1.1.2 机械故障诊断技术的研究内容10-11
• 1.2 机械故障诊断技术的发展状况11-13
• 1.2.1 国内研究动态及水平11-12
• 1.2.2 国外研究动态及水平12-13
• 1.3 机械故障诊断技术的发展趋势13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 第二章 离心压缩机叶轮动态特性分析15-23
• 2.1 模态分析的概念15
• 2.2 模态分析的分类15-16
• 2.3 模态分析理论的应用16
• 2.4 离心压缩机叶轮模态有限元分析16-22
• 2.4.1 叶轮模态分析的有限元模型17-18
• 2.4.2 叶轮的实体几何模型建立18-19
• 2.4.3 叶轮的有限元网格模型19-20
• 2.4.4 求解模型20-22
• 2.4.5 结果分析及讨论22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 离心压缩机故障谱图诊断法23-34
• 3.1 离心压缩机常见故障类型24-25
• 3.2 利用谱图对离心压缩机故障进行诊断25-33
• 3.2.1 转子不平衡26-27
• 3.2.2 转子不对中27-29
• 3.2.3 转子弯曲29-30
• 3.2.4 油膜涡动30-32
• 3.2.5 机械松动32
• 3.2.6 旋转失速32-33
• 3.3 本章小结33-34
• 第四章 基于 SOM 神经网络的离心压缩机故障诊断方法研究34-47
• 4.1 自组织特征映射神经网络34-39
• 4.1.1 SOM 神经网络结构35-36
• 4.1.2 SOM 神经网络学习训练原理36-39
• 4.2 基于 SOM 神经网络的离心压缩机故障诊断方法39-46
• 4.3 本章小结46-47
• 第五章 结论47-48
• 5.1 结论47
• 5.2 展望47-48
• 参考文献48-50
• 在学研究成果50-51
• 致谢51

【参考文献】

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本文编号：341866