基于SVD原理的PCA特征频率提取算法及其应用

针对实测转子位移信号存在噪声污染的问题,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法。首先,从理论上推导了PCA与SVD的内在联系,即PCA产生的协方差矩阵特征值等于SVD产生的矩阵奇异值的平方,且PCA产生的特征向量等于SVD产生的左奇异向量;然后,基于上述结论,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法,并通过仿真信号验证了算法的有效性;最后,将该算法应用于大型滑动轴承试验台主轴的轴心轨迹提纯,得到的轴心轨迹清晰、集中,可成功识别转子的不对中及碰磨故障。     

EEMD滤波的转子轴心轨迹提纯方法

针对轴心轨迹提纯问题,研究了集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition ,EEMD)抑制模态混叠的特性及其滤波特性,提出了基于EEMD滤波的转子轴心轨迹提纯方法。应用EEMD将信号分解成一系列的固有模式函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,再根据先验知识选择相应的IMF分量重构信号,组合成提纯轴心轨迹。对小型转子试验台转子轴心轨迹的成功提纯验证了该方法的有效性,与谐波窗和EMD轴心轨迹提纯方法的对比结果表明了该方法的优势,为转子系统故障诊断提供了一种新的手段。     

基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法

提出一种基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法。将从转子上测得的互相垂直的两个方面上的原始时域信号用小波包分解后,采用逆Ｇｒａｙ编码对分解结果进行整序处理,得到按频率大小由低到高排列的频段序列,再根据对不同类型转子故障特征的先验知识,分别选取若干不同的频段进行重构,利用重构数据合成的轴心轨迹,删除了噪声的干扰,能更清晰地表现转子故障的特征。     

集成轴心轨迹信息熵及盒维数的转子故障程度判别与故障预示

以转子故障的定量诊断为切入点,针对转子故障程度判别灵敏度不足问题,借助轴心轨迹蕴含的丰富信息,在同时考虑转子轴心轨迹形状不规则程度和混乱程度两方面信息基础上,基于轴心轨迹信息熵和盒维数,提出并构建了一种新的直观评价转子运行状态指标及转子故障程度判别及故障状态预示方法。该方法首先网格化轴心轨迹,然后应用信息熵计算轴心轨迹在网格中的分布情况,量化轴心轨迹混乱程度;同时应用盒维数方法量化故障状态与正常状态轴心轨迹形状的不规则程度,最后集成两方面信息,综合评价转子运行工作状态与判别转子故障程度。实验结果表明:由于利用了轴心轨迹的边界信息,该方法可以识别转子正常模式与故障模式;综合考虑两个指标得出正常状态评估指数最低、碰摩故障指数最高,符合转子实际运行状态,验证了该评估方法的有效性。此外,通过与轴心轨迹象限面积熵法和盒维数法的对比,提出的有量纲指标相比无量纲指标拥有更优的状态描述能力,也符合转子故障的发展趋势,为旋转机械的实时状态评估和故障预测提供了一种新的途径。     

偏微分方程在轴心轨迹提纯中的应用

转子轴心轨迹包含了丰富的故障征兆信息,但因噪声的干扰,实测的轴心轨迹往往非常混乱。针对传统轴心轨迹提纯方法存在的问题,提出了偏微分方程(partial diffetential equation)轴心轨迹提纯新方法。分析了PDE滤波的基本原理、PDE滤波器的参数设计及其数值化过程,指出了PDE滤波与传统滤波器的相关性,实现了基于PDE的轴心轨迹提纯。实验表明,PDE方法可有效滤除信号中的噪声,且适应性强;去噪之后信号畸变少,保证了滤波前后信号固有结构不变。     

谐波小波在旋转机械故障诊断中的应用

为了对具有非平稳信号的旋转机械的轴心轨迹形状进行识别,提出一种基于谐波小波滤波提纯的方法.谐波小波具有明确的函数表达式,算法实现简单,具有良好的"盒形"频谱特性,能将信号不交叠且不遗漏地分解到相互独立的空间,便于信号特征的提取.采用谐波小波进行滤波提纯,可以将故障信息从原始轴心轨迹信号中分离出来,从而获得轴心轨迹的形状,为旋转机械的故障诊断提供了依据.大量仿真试验表明,该滤波提纯方法简单,具有较强的实用价值.     

水电机组故障诊断专家系统中图形征兆的提取

将小波包分解及重构技术用于转子轴心轨迹提纯，利用离散余弦变换实现轴心轨迹的自动识别，结合水轮发电机组故障诊断系统，实现了轴心轨迹图形征兆的提取，论证了所述方法的合理性和可行性．利用该方法提高了系统的诊断速度和精度．     

并发故障信息DSmT融合算法的应用研究

针对主冷却泵长期工作在高温、高压及高辐射的恶劣工作环境中,其并发故障存在较高概率并难以诊断,提出一种DSmT决策级融合算法,构建了泵主轴转子不平衡、泵主轴转子不对中及主轴损坏的DSmT辨识理论框架,由实测采集数据综合确定DSmT故障特征信度赋值,利用DSmT对多个独立证据源进行决策判断得出主冷却剂泵故障及并发故障的诊断结果.实验结果表明该方法能有效识别主冷却剂泵并发故障特征,具有一定的理论基础及工程应用价值.     

基于虚拟仪器的机械转子轴心轨迹分析

转子轴心轨迹是判断机械转子运行状态和故障征兆的重要依据,文中研究了几种机械转子典型故障及其对应的频率和轴心轨迹特征,运用LabVIEW软件平台,开发出智能控件化虚拟式轴心轨迹测试分析系统,调用由VC 编写的动态链接库(DLL)函数实现对机械转子振动信号的采集.试验表明,转子轴心轨迹测试分析系统可实时显示轴心轨迹、轴心位置和两路相互垂直振动信号的波形和频谱,以此可以判断一些常见的旋转机械故障,计算出用来消除转子不平衡的平衡质量块的大小及坐标点位置.     

局域波法在转子轴心轨迹特征提取中的应用

为排除转子系统故障诊断中各种噪声干扰,提出基于局域波分解尺度滤波来提纯轴心轨迹的方法,并给出尺度滤波的滤波器表达式.局域波法将任何复杂信号分解成为有限数目的具有一定物理意义的基本模式分量(IMFs),每一个分量描述时变信号中不同频率和尺度范围的固有振动模式.通过对加噪信号的有效去噪,检验了尺度滤波的可行性.诊断实例说明,该方法可合理、有效地提取转子系统的故障特征.     

基于GSRDPGE算法的转子故障数据集降维方法研究

针对旋转机械故障数据集因高维和信息冗余而导致故障分类困难的问题,提出有效降低数据维数的组稀疏残差判别保持图嵌入算法.首先,该算法改进了类间稀疏编码的方式,得到了更具判别性的类间稀疏权重矩阵;然后,通过加权的方式清除特征集中离群点对稀疏编码的影响;最后,以类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算最优判别投影矩阵.通过Iris仿真数据集和双跨转子系统的故障数据集对所提算法进行验证,并与其他几种典型降维算法对比,证明该算法能够同时兼顾数据分布状态的全局性和局部性,使故障类别之间差异性更突出,并能够提高故障模式识别准确率.研究表明,该算法可为转子故障智能诊断提供参考依据.     

基于LabVIEW的轴心轨迹测量系统

设计并实现了基于LabVIEW的轴心轨迹测量系统．系统由多功能转子实验台、电涡流传感器、数据采集卡、微机和数据采集处理软件组成，利用LabVIEW软件构造出实时数据采集、保存系统，并对传感器进行了标定．通过此系统用户可以方便地把握转子轴心轨迹的变化情况，及时发现和诊断故障．     

智能控件化虚拟式轴心轨迹分析系统

转子轴心轨迹和轴心位置的变化是判断转子运行状态和故障征兆的重要依据.根据秦氏模型的原理,研究了智能控件化虚拟仪器的原理和形成过程,将智能控件化虚拟仪器这一全新的仪器概念引入到轴心轨迹分析系统中,在VMIDS系统上开发出智能控件化虚拟式轴心轨迹分析仪,可实时显示轴心轨迹和轴心位置,还可以显示两路相互垂直振动信号的波形和频谱.利用快速傅立叶变换(FFT)实现了轴心轨迹的分量分解和分量合成,能清楚地得到转子轴心轨迹的组成成分,判断一些常见的旋转机械故障.     

瞬态提纯轴心轨迹在回转机械诊断中的应用研究

针对回转机械常用信号处理方法的４个缺陷,提出了基于改进傅里叶变换的瞬态提纯轴心轨迹方法,淫来分析瞬变信号,该方法集成了短时傅里叶变换和全息谱的优点,通过一系列工频椭圆的变化规律来直观地反映转子的振动特性。经启车实例分析,证明该方法将成为诊断和分析转子振动特性的强有力工具。     

分数阶阻尼裂纹转子的非线性动力学特性分析

为了有效地提高转子系统特性的分析精度,使其能够准确地进行故障诊断,以Jeffcott转子模型为基础,建立了带有分数阶阻尼和横向呼吸裂纹故障的转子系统的动力学模型.采用4阶龙格库塔法和10阶连分式欧拉法对转子系统的动力学方程进行数值仿真计算,利用轴心轨迹图、Poin-care截面映射图和分岔图等,研究了阻尼的分数阶次、转速和裂纹深度对裂纹转子动态特性的影响,并通过实验对理论分析结果进行了验证.分析结果表明:在半临界转速附近,由于裂纹的存在,转子的轴心轨迹呈现明显的双环型(或称内8字形),因此响应中的2倍频分量占主导地位.随着分数次阻尼阶次的增加,转子系统依次经历混沌、准周期和周期运动,同时裂纹深度、不平衡量以及转速对转子系统的动态特性具有明显影响.     

飞轮电池转子故障诊断系统设计

为了观测飞轮电池转子不对称而产生的失稳、质量不平衡、部件脱落、联轴器连接不平衡等现象,以便及时对故障进行诊断和处理,采用物联网技术设计一个实时对飞轮转子轴心轨迹状态进行评估的诊断系统,利用脉冲耦合神经网络对二维轴心轨迹图进行分割,得到归一化的圆形度时间序列特征向量,在特定的识别器训练和识别,快速地判断工作状态是否正常,使得识别结果更加直观有效.     

电主轴轴心冷却用环路热虹吸管的传热特性

为了加强电主轴轴心冷却、减小电主轴的热变形,以150SD型磨削电主轴转子为对象,采用单环路热虹吸管来冷却主轴轴心,利用环路热虹吸管无需外部动力及传热效率极高的特征,从原理上避免了"动密封"问题对电主轴轴心冷却的困扰。对高离心力作用下单环路热虹吸管内传热工质的流动及传热状态进行了理论分析;以正戊烷为工质,对适用于该主轴轴心冷却尺寸的环路热虹吸管的传热特性进行了实验研究,并对其应用于电主轴轴心冷却的实际效果进行了预测。结果显示:在文中的实验工况下,单环路热虹吸管的运行温度稳定,其传热性能在充液率为60%左右时达到最佳,热阻仅为0.57℃/W;当采用4根单环路热虹吸管冷却结构时,150SD型磨削电主轴转子的最大温升为28.5℃,且这一温升数值随着转速的增加而继续减小,表明单环路热虹吸管在电主轴轴心冷却方面具有良好的应用效果。     

基于Lyapunov指数-相轨迹的发电机组故障诊断

以混沌理论为基础,根据非线性动力学系统的运动特性,对汽轮发电机组转子故障进行了分析阐述·通过对所测发电机组转子在3种不同工作状态下的时间序列进行的最大Lyapunov指数计算,并结合对这3种状态相轨迹图进行的分析和研究,发现发电机转子在不同工作状态下其时间序列的Lyapunov指数具有明显差异·因此,基于Lyapunov指数的实质,提出了发电机组故障诊断的"Lyapunov指数-相轨迹"法·该研究也为其他复杂机械的故障诊断和预测开辟了有效途径·     

一种新矩在水电机组轴心轨迹识别中的应用

结合不变矩和神经网络提出一种水电机组轴心轨迹自动识别方案,证明了离散点状态下曲线不变矩具有平移不变性和旋转不变性,但不满足比例因子缩放不变性;构造一组同时满足平移不变性、旋转不变性和比例因子缩放不变性的新曲线不变矩;通过引入动量项的BP神经网络对轴心轨迹自动识别。并给出了仿真和实际水电机组轴心轨迹识别诊断结果;对初步定性诊断结果进行定量分析,计算轴心轨迹形状特征参数,为故障定位分析提供参考．     

基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法优化

以转子呈各向异性、支撑刚度非线性时的自动平衡系统为研究对象，提出一种轴心轨迹重构方法来实时测算稳定的基频振动矢量作为最优自动平衡的控制输入，并在自动平衡试验台上进行了试验验证。结果表明，相较于传统单向传感器自动平衡系统，基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法的振动幅值降低了7.54 μm，同比下降约5%。