两种信号变换方法在罗茨鼓风机故障特征提取中的应用研究

叶轮与壳体动静碰摩为三叶罗茨鼓风机多发故障,若碰摩严重会造成较大的安全隐患和经济损失,研究其故障特征具有重要意义。分析了三叶罗茨鼓风机叶轮与壳体发生动静碰摩的故障特征,应用振动测试系统采集该故障信号,采用小波变换和经验模态分解分别对实际碰摩故障信号进行分析,提取其故障特征,并将两种方法进行了对比。研究表明,经验模态分解比小波变换更适用于三叶罗茨鼓风机动静碰摩故障特征提取。     

转子碰摩系统实验研究

为了研究碰摩转子系统的非线性动力学行为,建立了转子碰摩故障试验系统,通过改变转速和偏心量,观察系统碰摩状况的变化情况,通过时域分析、频谱、轴心轨迹等工具分析系统发生碰摩后的响应.实验表明:系统发生碰摩后,会出现分频和高频成分,为诊断转子系统碰摩故障提供依据.     

经验模式分解在汽轮机局部碰摩故障信号分析中的应用

采用经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）方法对汽轮机转子局部碰摩振动信号进行分解,实现碰摩、噪声和背景信号的分离,从而提取局部碰摩振动信号的故障特征．分析结果表明,对具有局部碰摩故障的汽轮机振动信号进行EMD分解得到的内蕴模态函数（IMF）具有明显的碰摩特性．EMD方法可以有效地应用于汽轮机转子局部碰摩故障诊断中．     

涡轴发动机悬臂型动力涡轮转子定点碰摩仿真

针对某型涡轴发动机动力涡轮转子的悬臂结构特征,基于ANSYS建立转子叶片-机匣有限元模型,并进行临界转速测试试验验证所建立模型的准确性.针对转子叶片-机匣可能出现的定点碰摩故障,以二次函数拟合叶尖-机匣间因机匣凸点产生的静态间隙变化,并基于静态间隙函数与分段线性碰摩力理论,建立动力涡轮转子叶片与机匣内壁的定点碰摩模型,同时考虑不平衡载荷,开展定点碰摩仿真.研究表明:在发生不平衡-定点碰摩故障时,区别于扭振,弯曲振动的基频幅值主要由不平衡故障引起;转轴中心点的弯振频谱图、扭振频谱图都出现倍频分量,且与转子每周碰摩次数相关的倍频幅值增大明显;此外,不平衡-定点碰摩故障还将导致接近系统扭振固有频率的扭振倍频幅值的分量增大.     

利用ICA的局域波分解及其在机械故障诊断中应用

局域波分解算法的自身局限使得分解分量之间的正交性不能得到保证,分解分量存在信息冗余,从而影响了分解质量.针对这个问题,将独立分量分析(ICA)引入局域波分解过程中,以消除分解分量的信息冗余,使得局域波分解得到的基本模式分量之间相互正交独立,改善局域波分解算法的局限性,准确地进行局域波分解.应用该方法对转子早期碰摩振动信号进行了分析,并对分解得到的高频基本模式分量进行Hilbert包络解调分析,准确提取了转子碰摩故障特征.试验数据的分析结果证明了方法的准确性和有效性.     

基于模态扩展与谐波分解的转子碰摩故障精确诊断

以某单跨双盘模型转子实验台为例,建立了该转子-轴承系统有限元模型,得到转子系统前两阶固有频率和振型向量等模态参数·基于转子系统碰摩力的周期性假设,利用模态扩展方法,对故障和健康转子系统振动信号的残差矩阵进行傅立叶级数的分频谐波近似,估算得到转子-轴承各节点的碰摩力·根据转子各结点估算碰摩力的频谱、时序以及等效碰摩力幅确定碰摩发生位置,进而对碰摩故障的程度进行定性评估·试验表明,这种方法可以对转子周期性碰摩进行较精确的诊断,并为其他转子-轴承系统故障诊断提供参考·     

转子碰摩非线性动力学特征分析

利用数值方法研究了转子碰摩系统随外激励频率变化的复杂动力学行为。指出高频振动分量的出现与否是判断系统产生碰摩的必要条件;当发迹轴承间隙时,系统中可能出现单处碰摩或多处等不同的碰摩形式。     

基于局域波和混沌的转子系统早期碰摩故障诊断

为实现低信噪比下的微弱信号检测,提出一种基于局域波和混沌的微弱信号检测方法.将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量,每个分量为单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期碰摩故障信号检测结果说明了该方法的有效性.     

利用声发射的往复空压机环状阀泄漏故障诊断试验

利用声发射信号对往复空压机气阀进行了故障诊断,并以某往复空压机的排气阀为例,结合有效电压和能量对气阀漏气、阀片裂纹、阀片断裂及阀片变形等故障进行了测量,从而获得了故障特征信号.研究结果表明:随转角变化的声发射信号包络波形能体现排气阀启、闭的特征位置,气阀漏气、阀片变形及断裂等会导致气阀启、闭特征位置发生变化;根据启、闭特征位置偏离度及相应的有效电压和能量,可以判断气阀故障的严重程度;声发射包络波形平均幅值及相应的有效电压和能量,可以体现气阀漏气、阀片变形及断裂等故障.通过试验结果还发现,阀片裂纹不能通过声发射信号来识别.     

噪声环境下基于小波熵的声发射识别

针对声发射技术在旋转机械故障检测中的强噪声干扰问题,提出了一种基于小波熵的声发射检测算法.该算法首先给定一个合理的阈值.对声发射信号进行小波分解.然后进行分帧处理,使信号在较短的时间间隔内保持特性基本不变,从而求出每一帧信号的小波熵.通过比较每一帧信号的小波熵值与阈值的大小,判断该信号为声发射帧还是噪声帧.为了检验算法的检测效果,在转子实验台上获得碰摩声发射信号.并在测试数据上叠加不同信噪比的高斯白噪声和非平稳噪声,进行声发射识别.实验结果表明:该算法具有较高的识别正确率;在低信噪比环境下,通过调整阈值的可调参数可以有效提高识别的正确率.