航空發(fā)動機低壓渦輪軸連接狀態(tài)辨識
發(fā)布時間:2020-12-13 15:22
隨著我國航空航天技術(shù)的發(fā)展,對航空發(fā)動機的各個零部件的設計、生產(chǎn)過程進行系統(tǒng)地分析,實現(xiàn)航空發(fā)動機整體性能的提高是當前我國航空工業(yè)進一步發(fā)展的必然要求。低壓渦輪軸作為航空發(fā)動機重要的零部件之一,是傳遞發(fā)動機動力的核心部件之一,其性能的好壞將直接影響到發(fā)動機的整體性能,一旦發(fā)生故障也將直接影響發(fā)動機的安全可靠運行。本文選擇低壓渦輪軸作為研究對象,重點關(guān)注其裝配性能,一方面以故障診斷的思想對多螺栓裝配時單個螺栓的預緊力變化問題進行研究,通過采用不同的信號處理方法、特征提取方法對辨識模型進行訓練,實現(xiàn)預緊力辨識;同時對低壓渦輪軸盤栓接結(jié)合部剛度問題進行研究,通過采集軸盤的振動信號,結(jié)合相關(guān)理論計算獲得結(jié)合部剛度,并結(jié)合相關(guān)仿真對計算所得的剛度進行優(yōu)化與驗證,最終獲取準確的結(jié)合部剛度。本文的具體內(nèi)容主要包括以下三個部分:(1)單螺栓、多螺栓連接結(jié)構(gòu)預緊力辨識方法研究:本文第一部分從螺栓預緊力變化時對振動信號的影響出發(fā),基于故障診斷的思想,以不同預緊力連接狀態(tài)為不同的故障對振動信號進行分析,對采集的不同預緊力連接狀態(tài)下的單螺栓、多螺栓連接結(jié)構(gòu)振動信號,采用VMD方法進行處理,并用奇異值分解、獨立...
【文章來源】:大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 選題背景及意義
1.2 預緊力監(jiān)測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 故障診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4 結(jié)合部剛度國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.5 論文主要研究內(nèi)容
2 預緊力辨識相關(guān)理論與過程
2.1 信號預處理
2.1.1 小波包變換
2.1.2 經(jīng)驗模態(tài)分解
2.1.3 變分模態(tài)分解
2.2 特征提取
2.2.1 奇異值分解
2.2.2 獨立分量分析
2.2.3 損傷系數(shù)
2.3 信號分析
2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡
2.3.2 支持向量機
2.4 本章小結(jié)
3 螺栓連接結(jié)構(gòu)預緊力辨識方法
3.1 基于奇異值分解與支持向量機的預緊力辨識方法
3.2 基于獨立分量分析與支持向量機的預緊力辨識方法
3.2.1 基于所有樣本的ICA特征提取
3.2.2 基于分類樣本的ICA特征提取
3.3 基于損傷系數(shù)與支持向量機的預緊力辨識方法
3.4 本章小結(jié)
4 預緊力辨識方法驗證
4.1 單螺栓驗證實驗
4.1.1 基于奇異值分解與支持向量機的預緊力辨識
4.1.2 基于獨立分量分析與支持向量機的預緊力辨識
4.1.3 基于損傷系數(shù)與支持向量機的預緊力辨識
4.2 多螺栓驗證實驗
4.2.1 基于奇異值分解與支持向量機的預緊力辨識方法驗證
4.2.2 基于獨立分量分析與支持向量機的預緊力辨識方法驗證
4.2.3 基于損傷系數(shù)與支持向量機的預緊力辨識方法驗證
4.3 本章小結(jié)
5 基于振動信號的結(jié)合部剛度辨識
5.1 子結(jié)構(gòu)綜合法
5.2 等效替代模型
5.2.1 彈簧-阻尼單元模型
5.2.2 接觸單元模型
5.2.3 虛擬材料模型
5.3 結(jié)合部剛度優(yōu)化及驗證
5.4 單螺栓實驗及仿真優(yōu)化驗證
5.4.1 單螺栓實驗
5.4.2 單螺栓連接結(jié)構(gòu)仿真
5.5 本章小結(jié)
6 低壓渦輪軸連接狀態(tài)辨識
6.1 低壓渦輪軸實驗
6.2 預緊力辨識
6.2.1 基于奇異值分解和支持向量機的預緊力辨識方法
6.2.2 基于獨立分量分析和支持向量機的預緊力辨識方法
6.2.3 基于損傷系數(shù)和支持向量機的預緊力辨識方法
6.3 低壓渦輪軸盤結(jié)合部剛度辨識
6.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于K-奇異值分解和層次化分塊正交匹配算法的滾動軸承故障診斷[J]. 張文顥,李永健,張衛(wèi)華. 中國機械工程. 2019(04)
[2]基于VMD的自適應形態(tài)學在軸承故障診斷中的應用[J]. 錢林,康敏,傅秀清,王興盛,費秀國. 振動與沖擊. 2017(03)
[3]基于子結(jié)構(gòu)綜合法的螺栓結(jié)合部切向動剛度優(yōu)化辨識[J]. 譚峰,殷國富,董冠華,王亮,唐偉鑫. 四川大學學報(工程科學版). 2015(S2)
[4]基于經(jīng)驗小波變換的機械故障診斷方法研究[J]. 李志農(nóng),朱明,褚福磊,肖堯先. 儀器儀表學報. 2014(11)
[5]基于頻響函數(shù)的螺栓結(jié)合部法向剛度辨識與實驗研究[J]. 董冠華,殷國富,胡曉兵,孫明楠,胡騰. 四川大學學報(工程科學版). 2014(04)
[6]基于奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷[J]. 付勝,徐斌,杜曉帆,呂孟宸. 機械傳動. 2013(09)
[7]改進的小波相鄰系數(shù)降噪方法及其在機械故障診斷中的應用[J]. 楊紹普,趙志宏. 機械工程學報. 2013(17)
[8]彈性板中低階導波模態(tài)聲彈性效應分析[J]. 劉飛,吳斌,何存富,劉宗發(fā). 北京工業(yè)大學學報. 2013(06)
[9]基于獨立分量分析與相關(guān)系數(shù)的機械故障特征提取[J]. 趙志宏,楊紹普,申永軍. 振動與沖擊. 2013(06)
[10]機械故障診斷基礎研究“何去何從”[J]. 王國彪,何正嘉,陳雪峰,賴一楠. 機械工程學報. 2013(01)
博士論文
[1]旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的時頻分析方法及其應用研究[D]. 鐘先友.武漢科技大學 2014
[2]狀態(tài)監(jiān)控與智能診斷關(guān)鍵技術(shù)研究及其在汽車起重機主泵中的應用[D]. 杜文遼.上海交通大學 2013
[3]基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究[D]. 趙志宏.北京交通大學 2012
[4]混合智能技術(shù)及其在故障診斷中的應用研究[D]. 雷亞國.西安交通大學 2007
碩士論文
[1]航發(fā)低壓轉(zhuǎn)子連接螺栓組螺栓裝配預緊力研究[D]. 黃偉強.大連理工大學 2018
[2]風力發(fā)電機傳動系統(tǒng)振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 郭梅.浙江大學 2017
[3]基于奇異值分解的信號處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 聶振國.華南理工大學 2016
[4]基于小波包能量和頻響函數(shù)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)損傷識別研究[D]. 姬晨濛.北京建筑大學 2015
[5]基于聲彈性原理的超聲波螺栓緊固力測量技術(shù)研究[D]. 張俊.浙江大學 2005
本文編號:2914760
【文章來源】:大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 選題背景及意義
1.2 預緊力監(jiān)測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 故障診斷國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4 結(jié)合部剛度國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.5 論文主要研究內(nèi)容
2 預緊力辨識相關(guān)理論與過程
2.1 信號預處理
2.1.1 小波包變換
2.1.2 經(jīng)驗模態(tài)分解
2.1.3 變分模態(tài)分解
2.2 特征提取
2.2.1 奇異值分解
2.2.2 獨立分量分析
2.2.3 損傷系數(shù)
2.3 信號分析
2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡
2.3.2 支持向量機
2.4 本章小結(jié)
3 螺栓連接結(jié)構(gòu)預緊力辨識方法
3.1 基于奇異值分解與支持向量機的預緊力辨識方法
3.2 基于獨立分量分析與支持向量機的預緊力辨識方法
3.2.1 基于所有樣本的ICA特征提取
3.2.2 基于分類樣本的ICA特征提取
3.3 基于損傷系數(shù)與支持向量機的預緊力辨識方法
3.4 本章小結(jié)
4 預緊力辨識方法驗證
4.1 單螺栓驗證實驗
4.1.1 基于奇異值分解與支持向量機的預緊力辨識
4.1.2 基于獨立分量分析與支持向量機的預緊力辨識
4.1.3 基于損傷系數(shù)與支持向量機的預緊力辨識
4.2 多螺栓驗證實驗
4.2.1 基于奇異值分解與支持向量機的預緊力辨識方法驗證
4.2.2 基于獨立分量分析與支持向量機的預緊力辨識方法驗證
4.2.3 基于損傷系數(shù)與支持向量機的預緊力辨識方法驗證
4.3 本章小結(jié)
5 基于振動信號的結(jié)合部剛度辨識
5.1 子結(jié)構(gòu)綜合法
5.2 等效替代模型
5.2.1 彈簧-阻尼單元模型
5.2.2 接觸單元模型
5.2.3 虛擬材料模型
5.3 結(jié)合部剛度優(yōu)化及驗證
5.4 單螺栓實驗及仿真優(yōu)化驗證
5.4.1 單螺栓實驗
5.4.2 單螺栓連接結(jié)構(gòu)仿真
5.5 本章小結(jié)
6 低壓渦輪軸連接狀態(tài)辨識
6.1 低壓渦輪軸實驗
6.2 預緊力辨識
6.2.1 基于奇異值分解和支持向量機的預緊力辨識方法
6.2.2 基于獨立分量分析和支持向量機的預緊力辨識方法
6.2.3 基于損傷系數(shù)和支持向量機的預緊力辨識方法
6.3 低壓渦輪軸盤結(jié)合部剛度辨識
6.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于K-奇異值分解和層次化分塊正交匹配算法的滾動軸承故障診斷[J]. 張文顥,李永健,張衛(wèi)華. 中國機械工程. 2019(04)
[2]基于VMD的自適應形態(tài)學在軸承故障診斷中的應用[J]. 錢林,康敏,傅秀清,王興盛,費秀國. 振動與沖擊. 2017(03)
[3]基于子結(jié)構(gòu)綜合法的螺栓結(jié)合部切向動剛度優(yōu)化辨識[J]. 譚峰,殷國富,董冠華,王亮,唐偉鑫. 四川大學學報(工程科學版). 2015(S2)
[4]基于經(jīng)驗小波變換的機械故障診斷方法研究[J]. 李志農(nóng),朱明,褚福磊,肖堯先. 儀器儀表學報. 2014(11)
[5]基于頻響函數(shù)的螺栓結(jié)合部法向剛度辨識與實驗研究[J]. 董冠華,殷國富,胡曉兵,孫明楠,胡騰. 四川大學學報(工程科學版). 2014(04)
[6]基于奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷[J]. 付勝,徐斌,杜曉帆,呂孟宸. 機械傳動. 2013(09)
[7]改進的小波相鄰系數(shù)降噪方法及其在機械故障診斷中的應用[J]. 楊紹普,趙志宏. 機械工程學報. 2013(17)
[8]彈性板中低階導波模態(tài)聲彈性效應分析[J]. 劉飛,吳斌,何存富,劉宗發(fā). 北京工業(yè)大學學報. 2013(06)
[9]基于獨立分量分析與相關(guān)系數(shù)的機械故障特征提取[J]. 趙志宏,楊紹普,申永軍. 振動與沖擊. 2013(06)
[10]機械故障診斷基礎研究“何去何從”[J]. 王國彪,何正嘉,陳雪峰,賴一楠. 機械工程學報. 2013(01)
博士論文
[1]旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的時頻分析方法及其應用研究[D]. 鐘先友.武漢科技大學 2014
[2]狀態(tài)監(jiān)控與智能診斷關(guān)鍵技術(shù)研究及其在汽車起重機主泵中的應用[D]. 杜文遼.上海交通大學 2013
[3]基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究[D]. 趙志宏.北京交通大學 2012
[4]混合智能技術(shù)及其在故障診斷中的應用研究[D]. 雷亞國.西安交通大學 2007
碩士論文
[1]航發(fā)低壓轉(zhuǎn)子連接螺栓組螺栓裝配預緊力研究[D]. 黃偉強.大連理工大學 2018
[2]風力發(fā)電機傳動系統(tǒng)振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 郭梅.浙江大學 2017
[3]基于奇異值分解的信號處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 聶振國.華南理工大學 2016
[4]基于小波包能量和頻響函數(shù)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)損傷識別研究[D]. 姬晨濛.北京建筑大學 2015
[5]基于聲彈性原理的超聲波螺栓緊固力測量技術(shù)研究[D]. 張俊.浙江大學 2005
本文編號:2914760
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/hangkongsky/2914760.html
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