转子系统不平衡—不对中耦合故障的动力学分析与诊断

发布时间：2017-08-23 02:35

  本文关键词：转子系统不平衡—不对中耦合故障的动力学分析与诊断

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【摘要】：在旋转机械中，由于制造、装配不良或系统经常处于高速、高载状态，很容易发生转子不平衡、不对中等故障，若不及时诊断，将会引发碰摩、基础松动等二次故障，进而引发多故障的相互耦合，这对机器的正常运转造成重大的影响。而系统一旦产生故障，往往不是以一种故障的形式出现，而是以多故障的相互耦合形式发生。对此，本文针对不平衡-不对中耦合故障做了如下研究： 首先对转子不平衡、不对中故障的机理进行了研究，建立了转子系统不平衡、不对中以及不平衡-不对中耦合故障的有限元模型。 对系统进行了临界速度分析和振动响应分析，采用Newmark_β数值积分法求得了耦合故障的振动特性，分析时充分考虑了转动惯量、剪切变形以及陀螺力对系统的影响。定量分析了不平衡量，不同转速对整个系统的影响。通过对转子系统耦合故障的轴心轨迹、时频特性、三维瀑布图以及轴承振动响应的研究，，发现转子系统耦合故障具有丰富的故障特性。 分析了几种经典的流形学习算法在故障诊断中的应用，深入研究了FDA、LFDA以及IOLFDA三种流形学习算法的故障诊断机理，提出了基于小波包与LFDA的故障诊断方法。选取仿真分析中的振动数据和轴心轨迹数据作为样本，分别用这五种流形学习算法对样本进行故障诊断，发现LE和LPP算法不能识别正常和故障信号，而FDA、LFDA以及IOLFDA三种算法能够完全识别正常、单故障和耦合故障特征，IOLFDA对测试样本的识别率最高。 在综合故障试验台上对不平衡、不对中以及不平衡-不对中耦合故障进行了模拟实验。采用信息融合技术，对采集的故障信号进行了时频特性分析，发现故障在轴向、径向和垂向三个方向表现出了不同的故障特性；不平衡故障以1倍转频为主，不对中故障以2倍转频为主，不平衡-不对中耦合故障的特征不是两种故障特征的简单叠加，在整体上表现出了不平衡故障的特性。 最后将本文提出的基于小波包与LFDA算法的故障诊断方法应用到耦合故障实验中，对比分析了LE、LPP、FDA、LFDA以及IOLFDA几种流形学习算法的诊断效果，发现LE、LPP无法识别故障，FDA、LFDA识别效果较好，而小波包与LFDA的诊断效果最好，这为耦合故障诊断提供了一种有效的分析方法。
【关键词】：转子系统 耦合故障 Newmark_β 有限元 流形学习 小波包消噪
【学位授予单位】：湖南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景和意义10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 本文的主要工作13-16
• 第二章 转子系统不平衡 不对中耦合故障建模16-27
• 2.1 转子系统故障机理研究16-21
• 2.1.1 转子不平衡故障机理16
• 2.1.2 转子不对中故障机理16-21
• 2.2 基于 DyRoBeS 的转子系统不平衡 不对中耦合故障建模21-26
• 2.2.1 DyRoBeS 的两种坐标系22-23
• 2.2.2 转子系统不平衡 不对中耦合故障的几何模型23-24
• 2.2.3 转子系统不平衡 不对中耦合故障的有限元模型24-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第三章 基于 DyRoBeS 的转子系统耦合故障动力学分析27-41
• 3.1 Newmark_ 数值积分法27-28
• 3.2 转子系统不平衡 不对中耦合故障的模态分析28-29
• 3.3 转子系统不平衡 不对中耦合故障振动响应分析29-33
• 3.3.1 转子系统不平衡 不对中耦合故障稳态响应分析29-30
• 3.3.2 转子系统不平衡 不对中耦合故障瞬态响应分析30-32
• 3.3.3 转子系统不平衡 不对中耦合故障振动响应轴心轨迹分析32-33
• 3.4 转子系统不平衡 不对中耦合故障特征频率分析33-34
• 3.5 重要参数对不平衡 不对中耦合故障转子系统的影响34-38
• 3.5.1 转动惯量对不平衡 不对中耦合故障转子系统的影响34-35
• 3.5.2 转速对不平衡 不对中耦合故障转子系统的影响35-37
• 3.5.3 不平衡量对不平衡 不对中耦合故障转子系统的影响37-38
• 3.6 本章小结38-41
• 第四章 转子系统仿真信号的特征提取与故障诊断41-54
• 4.1 转子系统耦合故障动力学特征提取与诊断流程41-42
• 4.2 转子系统不平衡 不对中耦合故障动力学特征提取42-43
• 4.3 基于流形学习的转子系统故障诊断方法43-50
• 4.3.1 基于小波包的故障信号降噪方法43-44
• 4.3.2 非线性流形学习故障诊断方法44-49
• 4.3.3 基于小波包与 LFDA 的转子故障诊断方法49-50
• 4.4 转子系统不平衡 不对中耦合故障仿真信号的故障诊断50-52
• 4.4.1 仿真振动位移信号的模式识别50-51
• 4.4.2 仿真轴心轨迹信号的模式识别51-52
• 4.5 本章小结52-54
• 第五章 转子系统耦合故障诊断实验54-63
• 5.1 转子系统不平衡 不对中耦合故障实验台搭建54-55
• 5.1.1 综合故障模拟实验台54-55
• 5.1.2 振动信号采集系统55
• 5.2 转子系统不平衡 不对中耦合故障实验方案设计55-57
• 5.4 基于小波包与 LFDA 的不平衡 不对中耦合故障诊断57-61
• 5.4.1 不平衡 不对中耦合故障数据预处理58
• 5.4.2 不平衡 不对中耦合故障模式识别58-61
• 5.5 本章小结61-63
• 第六章 总结与展望63-66
• 6.1 论文总结63-65
• 6.2 研究展望65-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 附录：攻读硕士学位期间主要研究成果目录71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王宗勇,吴敬东,姚红良,闻邦椿;质量慢变转子系统的碰摩分析[J];东北大学学报;2004年06期

2 李宏坤;赵利华;练晓婷;;非线性刚度转子-轴承支承松动故障的特征分析[J];动力学与控制学报;2011年03期

3 黄一样;申群太;;小波消噪在滚动轴承故障诊断的应用研究[J];仪器仪表用户;2009年03期

4 许馨;吴福朝;胡占义;罗阿理;;一种基于非线性降维求正常星系红移的新方法[J];光谱学与光谱分析;2006年01期

5 赵广;刘占生;叶建槐;陈锋;;齿式联轴器不对中啮合力模型及其对转子系统动力学特性影响[J];哈尔滨工程大学学报;2009年01期

6 王宇飞;谢永鹏;;旋转机械转子不平衡故障的诊断与分析[J];湖南工业职业技术学院学报;2009年05期

7 陈果;李兴阳;;航空发动机整机振动中的不平衡-不对中-碰摩耦合故障研究[J];航空动力学报;2009年10期

8 付波;周建中;彭兵;安学利;;固定式刚性联轴器不对中弯扭耦合振动特性[J];华中科技大学学报(自然科学版);2007年04期

9 高洪涛,李明,徐尚龙;膜片联轴器耦合的不对中转子—轴承系统的不平衡响应分析[J];机械设计;2003年08期

10 阳建宏;徐金梧;杨德斌;黎敏;;基于主流形识别的非线性时间序列降噪方法及其在故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2006年08期

本文编号：722531