發(fā)布時(shí)間：2021-05-16 00:05

　　綠色低碳的現(xiàn)代能源體系背景下,清潔能源的安全高效利用對(duì)加快能源結(jié)構(gòu)調(diào)整及推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)意義重大。作為清潔能源轉(zhuǎn)換的核心設(shè)備,水電、風(fēng)電機(jī)組的巨型化和耦合化使得其運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)問(wèn)題和故障風(fēng)險(xiǎn)日益突出,這對(duì)系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)分析與早期故障辨識(shí)方法提出了更高要求。因此,本文以水輪發(fā)電機(jī)組、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組等大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械為研究對(duì)象,通過(guò)凝煉系統(tǒng)早期故障診斷中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題,解析了多故障源耦合激勵(lì)下的系統(tǒng)非線性動(dòng)力學(xué)特性和故障機(jī)理,深入開(kāi)展了基于噪聲干擾抑制和噪聲輔助分析的早期故障信號(hào)辨識(shí)理論研究,提出了大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障分離與特征提取方法,構(gòu)建了系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備性能評(píng)估與劣化分析模型,對(duì)保障機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行和推進(jìn)狀態(tài)檢修體制改革具有一定的理論創(chuàng)新意義和工程應(yīng)用價(jià)值。論文主要研究工作及創(chuàng)新性成果如下:（1）針對(duì)大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械中貫流式機(jī)組操作油管不對(duì)中、受油器松動(dòng)及操作油管與浮動(dòng)瓦碰摩問(wèn)題,建立了考慮操作油雜質(zhì)影響的時(shí)變非線性油膜力模型,并搭建了多源激勵(lì)下的機(jī)組耦合故障動(dòng)力學(xué)模型,研究了系統(tǒng)隨不對(duì)中分量、操作油雜質(zhì)和受油器徑向剛度等參數(shù)變化出現(xiàn)的周期運(yùn)動(dòng)、擬周期運(yùn)動(dòng)等非線性動(dòng)力學(xué)行為,揭示了多故障源耦合激... 

【文章來(lái)源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：132 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題研究的背景與意義
    1.2 關(guān)鍵問(wèn)題及研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
2 多故障源耦合激勵(lì)下的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械動(dòng)力學(xué)特性分析
    2.1 引言
    2.2 時(shí)變非線性油膜力下機(jī)組耦合故障動(dòng)力學(xué)模型
    2.3 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特性分析
    2.4 本章小結(jié)
3 基于噪聲干擾抑制的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械微弱故障信號(hào)檢測(cè)
    3.1 引言
    3.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪理論
    3.3 基于概率密度函數(shù)相似性的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪
    3.4 基于概率熵閾值經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪算法
    3.5 本章小結(jié)
4 基于噪聲輔助分析的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械早期故障特征增強(qiáng)
    4.1 引言
    4.2 Duffing振子隨機(jī)共振理論
    4.3 基于部分Duffing振子模型隨機(jī)共振的早期故障特征增強(qiáng)
    4.4 實(shí)例驗(yàn)證
    4.5 本章小結(jié)
5 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械早期復(fù)合故障分離與特征提取
    5.1 引言
    5.2 基于連續(xù)譜峭度解卷積的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障分離與特征提取
    5.3 仿真與實(shí)例驗(yàn)證
    5.4 本章小結(jié)
6 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械關(guān)鍵設(shè)備性能評(píng)估研究
    6.1 引言
    6.2 基于H-K聚類邏輯回歸模型的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械關(guān)鍵設(shè)備性能評(píng)估
    6.3 實(shí)例驗(yàn)證
    6.4 本章小結(jié)
7 全文總結(jié)與展望
    7.1 全文工作總結(jié)
    7.2 進(jìn)一步研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1：攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄2：攻讀博士學(xué)位期間獲獎(jiǎng)及參與科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]滾動(dòng)軸承早期性能退化評(píng)估技術(shù)研究[J]. 黃海鳳,高宏力,李丹,楊昕時(shí),黃曉蓉,張莉.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2017(11)
[3]基于最大相關(guān)峭度反褶積的齒輪箱復(fù)合故障特征提取[J]. 王志堅(jiān),寇彥飛,王俊元,張紀(jì)平,齊明思,趙志芳.  噪聲與振動(dòng)控制. 2017(03)
[4]廣義變分模態(tài)分解及其在齒輪箱復(fù)合故障診斷中的應(yīng)用[J]. 楊宇,羅鵬,程軍圣.  中國(guó)機(jī)械工程. 2017(09)
[5]改進(jìn)EMD-ICA去噪在水輪機(jī)組隱蔽碰磨診斷中的應(yīng)用研究[J]. 鄭源,潘天航,王輝斌,葛新峰,張異眾.  振動(dòng)與沖擊. 2017(06)
[6]基于隨機(jī)共振和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的水力發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷[J]. 賈嶸,李濤濤,夏洲,馬喜平.  水利學(xué)報(bào). 2017(03)
[7]風(fēng)電、水電“十三五”[J]. 徐裴裴.  通用機(jī)械. 2017(01)
[8]基于奇異值分解和變分模態(tài)分解的軸承故障特征提取[J]. 趙洪山,郭雙偉,高奪.  振動(dòng)與沖擊. 2016(22)
[9]基于H-K聚類邏輯回歸的貫流式機(jī)組水導(dǎo)軸承磨損性能評(píng)估研究[J]. 黨建,賈嶸,羅興锜,武樺.  水利學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]基于EMD和邏輯回歸的軸承性能退化評(píng)估[J]. 周建民,黎慧,張龍,李鵬.  機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2016(05)

博士論文
[1]滾動(dòng)軸承故障特征提取與早期診斷方法研究[D]. 李永波.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷及預(yù)測(cè)與狀態(tài)評(píng)估方法研究[D]. 朱文龍.華中科技大學(xué) 2016
[3]基于時(shí)頻分析與特征約簡(jiǎn)的水電機(jī)組故障診斷方法研究[D]. 薛小明.華中科技大學(xué) 2016
[4]基于新異類檢測(cè)和支持向量機(jī)的水電機(jī)組診斷技術(shù)研究[D]. 周葉.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 2015
[5]基于Duffing振子混沌和隨機(jī)共振特性的微弱信號(hào)檢測(cè)方法研究[D]. 賴志慧.天津大學(xué) 2014
[6]水電機(jī)組狀態(tài)評(píng)估及智能診斷方法研究[D]. 肖劍.華中科技大學(xué) 2014
[7]基于多小波的水電機(jī)組振動(dòng)特征提取及故障診斷方法研究[D]. 盧娜.武漢大學(xué) 2014
[8]水輪發(fā)電機(jī)組軸系非線性動(dòng)力特性分析[D]. 張雷克.大連理工大學(xué) 2014
[9]齒輪箱復(fù)合故障診斷方法研究[D]. 李蓉.湖南大學(xué) 2013
[10]基于健康評(píng)估和劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 潘羅平.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 2013

碩士論文
[1]燈泡貫流式水輪發(fā)電機(jī)組軸系非線性動(dòng)力學(xué)特性研究[D]. 周新新.東北大學(xué) 2014
[2]基于邏輯回歸和支持向量機(jī)的設(shè)備狀態(tài)退化評(píng)估與趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究[D]. 雷金波.上海交通大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3188578