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基于隨機(jī)森林的屏蔽泵故障診斷方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-29 23:11
  針對(duì)核動(dòng)力屏蔽泵運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的典型故障類型,本文研究了基于隨機(jī)森林的診斷方法原理與實(shí)現(xiàn)過(guò)程,通過(guò)故障模擬試驗(yàn)獲得了屏蔽泵故障狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了特征量提取與分析研究,然后采用隨機(jī)森林算法對(duì)部分特征量樣例數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建立了屏蔽泵故障診斷模型,最后利用剩余部分樣例數(shù)據(jù)對(duì)診斷模型進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明基于隨機(jī)森林的屏蔽泵故障診斷方法性能良好。 

【文章來(lái)源】:核科學(xué)與工程. 2020,40(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

基于隨機(jī)森林的屏蔽泵故障診斷方法研究


屏蔽泵故障診斷實(shí)施方案流程

示意圖,屏蔽泵,測(cè)點(diǎn),信號(hào)


梳理屏蔽泵在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的機(jī)械類故障主要包括軸承磨損、轉(zhuǎn)子不平衡、葉輪口環(huán)刮磨、轉(zhuǎn)子與定子屏蔽套刮磨等,通過(guò)搭建屏蔽泵運(yùn)行試驗(yàn)回路,設(shè)計(jì)加工相應(yīng)故障類型及不同故障程度的模擬試驗(yàn)件,在高速穩(wěn)態(tài)工況下開(kāi)展屏蔽泵正常運(yùn)行狀態(tài)和上述各種故障狀態(tài)下的運(yùn)行試驗(yàn),利用壓電式加速度傳感器配套相應(yīng)的采集系統(tǒng)測(cè)量屏蔽泵在各種運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),傳感器測(cè)點(diǎn)布置參考文獻(xiàn)[2]中的方法,即在屏蔽泵靠近上、下導(dǎo)軸承位置指向軸心方向相隔90°分別布置2個(gè)傳感器(X方向、Y方向),在頂蓋垂直下止推軸承方向布置1個(gè)傳感器(Z方向),測(cè)點(diǎn)布置位置示意圖如圖2所示。屏蔽泵上述各種故障狀態(tài)模擬試驗(yàn)與正常狀態(tài)運(yùn)行試驗(yàn)采用交叉方式進(jìn)行,即將故障模擬試驗(yàn)件安裝到屏蔽泵上模擬某一種故障狀態(tài)運(yùn)行后,更換上屏蔽泵正常完好的零部件確認(rèn)其狀態(tài)恢復(fù)正常后,再進(jìn)行下一類故障狀態(tài)的模擬試驗(yàn),這樣可以確保獲取到真實(shí)可靠的反應(yīng)每一類故障狀態(tài)信息的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),通過(guò)故障模擬試驗(yàn),經(jīng)篩選共獲得了屏蔽泵不同狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)樣本信息如表1所示,每條振動(dòng)數(shù)據(jù)中包括了5個(gè)測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)原始序列。

狀態(tài)圖,特征量,故障,軸承


通過(guò)對(duì)振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行特征量提取,獲得了屏蔽泵在各種運(yùn)行狀態(tài)下的特征量樣本數(shù)據(jù),對(duì)故障和正常運(yùn)行狀態(tài)下的特征量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)故障狀態(tài)下的部分特征量較正常出現(xiàn)明顯的增長(zhǎng),且隨著故障程度的惡化而上升。由于不同故障類型的特征量存在相似的變化且特征量較多,無(wú)法歸納出規(guī)則知識(shí)進(jìn)行診斷,因而采用基于隨機(jī)森林的方法進(jìn)行屏蔽泵故障診斷是一種有效途徑。圖3是軸承磨損故障下X方向(上部)測(cè)點(diǎn)歸一化的1/2f幅值特征量數(shù)據(jù)與正常運(yùn)行狀態(tài)下的對(duì)比,圖4是轉(zhuǎn)子不平衡故障下X方向(上部)測(cè)點(diǎn)歸一化的1f幅值特征量數(shù)據(jù)與正常運(yùn)行狀態(tài)下的對(duì)比。圖4 轉(zhuǎn)子不平衡故障與正常狀態(tài)下歸一化的特征量對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3371558

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