基于時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解的轉子系統(tǒng)故障診斷
發(fā)布時間:2020-09-15 18:27
汽輪機、壓縮機、燃氣輪機等旋轉機械是工業(yè)生產(chǎn)中常見的設備類型,在工業(yè)領域具有重要的應用。研究有效的方法監(jiān)測設備的健康狀況,診斷故障的類型、位置、嚴重程度,對于保證機械設備的正常運行、避免經(jīng)濟損失和人員傷亡具有重要意義。振動診斷方法是轉子系統(tǒng)故障診斷領域普遍采用的方法,主要包括故障機理、故障特征提取和故障模式識別三個方面。因此,本文在時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解的基礎上,分別從以上三個方面展開轉子系統(tǒng)故障診斷的研究。首先,總結了轉子系統(tǒng)常見的碰磨、裂紋、油膜渦動、不平衡故障的故障特征;建立了典型故障狀態(tài)下的的轉子系統(tǒng)動力學模型,采用計算機數(shù)值分析方法求解各個故障的運動微分方程,得到各個故障的仿真信號,從而為開展轉子故障診斷研究奠定理論基礎。為有效提取轉子故障信號的特征,將時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解(Time Varying Filtering Based Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)應用于轉子系統(tǒng)的故障診斷。首先,針對該方法存在的參數(shù)選取盲目問題,研究了采用粒子群算法進行參數(shù)尋優(yōu)的參數(shù)優(yōu)化TVFEMD方法。然后,采用參數(shù)優(yōu)化TVFEMD與Hilbert變換結合,作為一種時頻分析方法,從轉子故障信號中提取故障特征。最后,經(jīng)對轉子故障仿真信號和實驗采集的故障信號分析表明,該時頻分析方法能夠從故障信號中有效提取故障特征,且與現(xiàn)有方法相比具有較強的優(yōu)越性。在參數(shù)優(yōu)化TVFEMD與Hilbert變換相結合的時頻分析方法基礎上,根據(jù)不同故障信號時頻分布特征的區(qū)別,研究了一種基于信息熵和粒子群優(yōu)化支持向量機實現(xiàn)故障類型識別的方法。首先,對轉子故障信號進行參數(shù)優(yōu)化時變?yōu)V波經(jīng)驗模態(tài)分解和Hilbert變換,獲取信號的Hilbert時頻圖。然后,計算時頻圖的部分頻帶能量熵。最后,將熵值作為特征向量輸入支持向量機實現(xiàn)對轉子狀態(tài)的識別。經(jīng)對仿真和實測轉子故障信號進行診斷,結果表明,該方法能夠準確判別正常、不平衡、碰磨、油膜渦動等轉子系統(tǒng)典型狀態(tài),且不受轉子轉速影響;與EMD結合時頻熵的方法相比,具有更高的診斷精度。
【學位單位】:華北電力大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:TH133
【部分圖文】:
kck1k2czmxPtωo’oa) 碰磨轉子系統(tǒng)模型 b) 碰磨力模型圖 2-1 轉子碰磨故障模型2.1.3 數(shù)值仿真給定系統(tǒng)的參數(shù)為:m 2.8kg, 0.4, 3,q e 1,n 1, 0.4 1.65, f 0.1, 0.3, 2。將參數(shù)帶入公式(2-4)中,使用標準定長的四階 Runge-Kutta 法進行數(shù)值求解,以得到轉子的振動響應。誤差控制量10-3。圖 2-2 為 y 方向的碰磨仿真結果。從中可以看出,該信號存在豐富的頻成分,由 50 Hz 的基頻及 1/2X、3/2X 等分數(shù)諧波及 2X、3X、4X 等高倍諧波成;軸心軌跡呈不規(guī)則的花瓣形;龐加萊圖呈現(xiàn)不規(guī)則曲線。以上特征均符合2-1 所示的轉子系統(tǒng)碰磨的故障特征,從而證明使用該仿真信號進行碰磨故障究的有效性和準確性。
可知系統(tǒng)的一階臨界轉速為 radsMk882.5/20 。不同裂紋深度下的剛變量設置參見文獻[51]。采用四階 Runge-Kutta 法求解公式(2-12)所示的系統(tǒng)的運動微分方程,求解周期 T 2 ,步長為 0. 01 T。初值設 0.1000000011221122x yxyx y x y 。為消除瞬應,舍棄前 500 個周期,計算 100 個周期的動力響應。圖 2-5、2-6、2-7、2-8 分別為裂紋深度 A 0. 8 R時不同轉速下系統(tǒng)的波形、頻譜、軸心軌跡和龐加萊截面圖。從圖 2-5、2-6 中可以看出,在 1 /3、等分數(shù)次臨界轉速下,系統(tǒng)響應由基頻及其倍頻組成,具有明顯的分數(shù)次共象,且隨著轉速提高,基頻及倍頻成分增多,幅值加大;軸心軌跡近似呈橢圓且隨轉速提高不斷接近圓形;龐加萊映射圖為一個單獨的點。從圖 2-7、2可以看出,隨著轉速增加,波形出現(xiàn)調制現(xiàn)象,不規(guī)則程度不斷加重;頻譜由1 /2等分數(shù)次諧波、基頻與倍頻組成,表明系統(tǒng)發(fā)生了油膜振蕩;軸心軌跡環(huán)套小環(huán)的曲線逐步成為圓環(huán)狀;龐加萊映射圖由幾個獨立的點逐步變?yōu)榉馇。
21下的轉子裂紋故障仿真結果
本文編號:2819311
【學位單位】:華北電力大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:TH133
【部分圖文】:
kck1k2czmxPtωo’oa) 碰磨轉子系統(tǒng)模型 b) 碰磨力模型圖 2-1 轉子碰磨故障模型2.1.3 數(shù)值仿真給定系統(tǒng)的參數(shù)為:m 2.8kg, 0.4, 3,q e 1,n 1, 0.4 1.65, f 0.1, 0.3, 2。將參數(shù)帶入公式(2-4)中,使用標準定長的四階 Runge-Kutta 法進行數(shù)值求解,以得到轉子的振動響應。誤差控制量10-3。圖 2-2 為 y 方向的碰磨仿真結果。從中可以看出,該信號存在豐富的頻成分,由 50 Hz 的基頻及 1/2X、3/2X 等分數(shù)諧波及 2X、3X、4X 等高倍諧波成;軸心軌跡呈不規(guī)則的花瓣形;龐加萊圖呈現(xiàn)不規(guī)則曲線。以上特征均符合2-1 所示的轉子系統(tǒng)碰磨的故障特征,從而證明使用該仿真信號進行碰磨故障究的有效性和準確性。
可知系統(tǒng)的一階臨界轉速為 radsMk882.5/20 。不同裂紋深度下的剛變量設置參見文獻[51]。采用四階 Runge-Kutta 法求解公式(2-12)所示的系統(tǒng)的運動微分方程,求解周期 T 2 ,步長為 0. 01 T。初值設 0.1000000011221122x yxyx y x y 。為消除瞬應,舍棄前 500 個周期,計算 100 個周期的動力響應。圖 2-5、2-6、2-7、2-8 分別為裂紋深度 A 0. 8 R時不同轉速下系統(tǒng)的波形、頻譜、軸心軌跡和龐加萊截面圖。從圖 2-5、2-6 中可以看出,在 1 /3、等分數(shù)次臨界轉速下,系統(tǒng)響應由基頻及其倍頻組成,具有明顯的分數(shù)次共象,且隨著轉速提高,基頻及倍頻成分增多,幅值加大;軸心軌跡近似呈橢圓且隨轉速提高不斷接近圓形;龐加萊映射圖為一個單獨的點。從圖 2-7、2可以看出,隨著轉速增加,波形出現(xiàn)調制現(xiàn)象,不規(guī)則程度不斷加重;頻譜由1 /2等分數(shù)次諧波、基頻與倍頻組成,表明系統(tǒng)發(fā)生了油膜振蕩;軸心軌跡環(huán)套小環(huán)的曲線逐步成為圓環(huán)狀;龐加萊映射圖由幾個獨立的點逐步變?yōu)榉馇。
21下的轉子裂紋故障仿真結果
【參考文獻】
相關期刊論文 前10條
1 鄧飛躍;唐貴基;王曉龍;;諧波分解結合自互補Top-Hat變換的軸承微弱故障特征提取方法[J];振動工程學報;2015年06期
2 曹青松;向琴;熊國良;;機械松動現(xiàn)象與故障特性研究綜述[J];噪聲與振動控制;2015年02期
3 楊世錫;尚小林;柳亦兵;嚴可國;劉學坤;;大型旋轉機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷研究進展[J];振動.測試與診斷;2015年01期
4 唐貴基;龐彬;;改進的HVD方法在轉子故障診斷中的應用[J];電機與控制應用;2015年02期
5 向玲;鄢小安;;汽輪機轉子故障診斷中LMD法和EMD法的性能對比研究[J];動力工程學報;2014年12期
6 于海;陳予恕;曹慶杰;;多自由度裂紋轉子系統(tǒng)非線性動力學特性分析[J];振動與沖擊;2014年07期
7 趙榮珍;于昊;徐繼剛;;基于LMD近似熵與HMM的轉子故障診斷方法[J];蘭州理工大學學報;2012年06期
8 楊宇;王歡歡;喻鎮(zhèn)濤;袁輝;;基于ITD改進算法和關聯(lián)維數(shù)的轉子故障診斷方法[J];振動與沖擊;2012年23期
9 朱瑜;張朋波;王雪;;轉子系統(tǒng)油膜渦動及油膜振蕩故障特征分析[J];汽輪機技術;2012年04期
10 程軍圣;楊怡;楊宇;;局部特征尺度分解方法及其在齒輪故障診斷中的應用[J];機械工程學報;2012年09期
本文編號:2819311
本文鏈接:http://www.sikaile.net/jixiegongchenglunwen/2819311.html