【摘要】：本課題來源于由國家自然科學(xué)基金(青年)資助的研究項(xiàng)目——大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動故障的融合信息熵定量特征研究(50105004)。 首先,本文闡明了研究信息融合故障診斷技術(shù)的意義,介紹了信息融合的概念,回顧了火電機(jī)組信息融合故障診斷方法的發(fā)展?fàn)顩r,特別提到了融合定量診斷是今后的發(fā)展方向。接著介紹了信息熵的基本概念,并詳細(xì)描述了旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號在時域的奇異譜熵、頻域的功率譜熵、時-頻域的小波空間特征譜熵和小波能譜熵這四種信息熵特征。 隨后,詳細(xì)描述了轉(zhuǎn)子典型故障模擬實(shí)驗(yàn),將本次實(shí)驗(yàn)的臺架,檢測系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)過程進(jìn)行了詳細(xì)的描述。在經(jīng)過了大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析計算后,得到了六種轉(zhuǎn)子典型振動故障各自四種信息熵的熵值范圍,即熵帶。將每種熵看作是一個維度,那么這四種熵就組成了一個四維空間,對任意一種故障分別求它的四種熵帶的平均值,得到四個信息熵的熵值中心,把這種故障的四個熵值中心看成四維坐標(biāo),就唯一確定了上述四維空間中的一個點(diǎn),本文把這個點(diǎn)定義為該種故障在四維空間中的故障熵點(diǎn)。同理,對其它幾種故障也可以得到各自在四維空間中的故障熵點(diǎn)。在這個基礎(chǔ)上,本文提出了一種新的轉(zhuǎn)子振動故障的融合定量診斷指標(biāo)——四維信息熵距。它綜合考慮了振動信號各個征兆域的特征,因而故障判別效果較好。 最后,本文指出了當(dāng)前融合定量診斷方法普遍存在的不足,就是只注重在單一狀態(tài)下對信號各個域的特征量進(jìn)行融合,卻忽略了故障信號的過程變化規(guī)律。通過定義信息這樣一個能夠?qū)@種過程變化規(guī)律進(jìn)行描述的物理量來研究基于過程信息融合的診斷方法,這將成為今后融合定量故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：TH17
【圖文】：

軸裂紋故障的特征主要表現(xiàn)為[49]：1) 各階臨界轉(zhuǎn)速較正常時要小，尤其在裂紋嚴(yán)重時；2) 由于裂紋造成剛度變化且不對稱，轉(zhuǎn)子的共振轉(zhuǎn)速擴(kuò)展為一個區(qū)；3) 裂紋轉(zhuǎn)子振動的一階分量的分散度比無裂紋時大；4) 轉(zhuǎn)速超過臨界轉(zhuǎn)速后，一般各高階諧波振幅較未超過時��；5) 恒定轉(zhuǎn)速下，各階諧波幅值 1X，2X 和 3X 及其相位不穩(wěn)定，且尤以 2X 突出；3.2 典型故障模擬實(shí)驗(yàn)3.2.1 實(shí)驗(yàn)臺架為了獲得有更多代表性的數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)在兩個不同的實(shí)驗(yàn)臺上分別進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)分兩個階段，第一階段實(shí)驗(yàn)工作在 A 實(shí)驗(yàn)臺上完成，實(shí)驗(yàn)臺的布置如圖 3-1 所示，轉(zhuǎn)軸直徑 16。第二階段實(shí)驗(yàn)在 B 實(shí)驗(yàn)臺上完成，實(shí)驗(yàn)臺的布置如圖 3-2 所示，轉(zhuǎn)軸直徑 10。

量轉(zhuǎn)子的實(shí)時轉(zhuǎn)速，光電頭布置在輪盤 3 位置。光電鍵相傳感器產(chǎn)生的脈沖信號觸振動信號采樣，確定各階振動信號的相位。3.2.2 實(shí)驗(yàn)檢測系統(tǒng)由于振動信號中包含了豐富的故障信息，有時還非常直觀，其測試分析的手段方法和理論比較成熟，易于實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時監(jiān)測和診斷。模擬實(shí)驗(yàn)通過采集振動信號行處理并分析，各種數(shù)據(jù)采集和分析裝置組成各有不同，但它們具有一些共同的特點(diǎn)圖 3-3 表示了模擬實(shí)驗(yàn)的振動信號采集系統(tǒng)的基本組成，用虛線框起來的是屬于基環(huán)節(jié)部分。圖 3-4 是檢測系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。

(4) 數(shù)據(jù)濾波環(huán)節(jié)其任務(wù)是通過信號濾波裝置將前置放大器輸出的信號進(jìn)行進(jìn)一步處理，過濾掉高頻(1KHz 以上)信號，同時通過模擬——數(shù)字轉(zhuǎn)換卡(A/D)將信號傳送到計算機(jī)。(5) 數(shù)據(jù)監(jiān)測和記錄環(huán)節(jié)其任務(wù)是對采集到的轉(zhuǎn)子運(yùn)轉(zhuǎn)振動數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，并選擇一定方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄存盤。這項(xiàng)工作均在計算機(jī)上完成，所采用的軟件系統(tǒng)為華中科技大學(xué)能源與動力工程學(xué)院研制的多功能振動分析及動平衡系統(tǒng)，同時使用了磁帶記錄儀作為數(shù)據(jù)備份。

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 孔繁森;吳雅夫;李聰;;基于信息熵的設(shè)備電氣故障診斷復(fù)雜性評價[J];吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2011年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 陳非;基于過程信息融合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械信息（火用）故障診斷研究[D];華中科技大學(xué);2010年

2 陳非;基于過程信息融合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械信息（火用）故障診斷研究[D];華中科技大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 王峰;發(fā)動機(jī)臺架試驗(yàn)實(shí)時監(jiān)測技術(shù)的研究與軟件實(shí)現(xiàn)[D];武漢理工大學(xué);2010年

2 袁浩東;基于振動能量的故障診斷方法研究[D];鄭州大學(xué);2012年

3 黃成東;基于信息熵的渦旋壓縮機(jī)的故障診斷研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

4 王佳;基于模態(tài)分析與信息熵的齒輪箱故障診斷研究[D];中北大學(xué);2013年

5 李成攻;信息融合在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[D];曲阜師范大學(xué);2013年

6 何劍;基于小波分析的電力變壓器局部放電故障診斷[D];東北石油大學(xué);2013年

本文編號：2764273