罗跃纲[1]2002年在《转子系统故障的若干非线性动力学问题及智能诊断研究》文中提出旋转机械是指大型汽轮发电机组、水轮发电机组、核电机组、航空航天发动机、高速压缩机、离心机、离心泵和高精度机床等以转子系统为工作主体的机械设备,它们广泛地应用于电力、石化、冶金、机械、航空等各工业部门。随着科学技术与现代化工业的发展,旋转机械正朝着大型化、连续化、高速化、轻型化、集中化、自动化和大功率、大载荷方向发展。这一方面提高了生产率,降低了生产成本;但另一方面,这些设备一旦发生故障,所造成的经济损失将会成倍的增加。最近几十年来由于机械设备故障导致的灾难性事件时有发生,造成的经济损失、人员伤亡和社会影响也是难以估量的。因此,一方面对于旋转机械在速度、容量、效率和安全可靠性等方面提出了更高的要求;另一方面使得发展并应用先进的状态监测与诊断技术对设备故障进行检测和诊断显得尤为重要。本文以旋转机械的转子系统和工程结构为主要研究对象,首先系统阐述了转子系统中转轴的非线性刚度问题、转静子碰摩和基础松动等非线性故障转子动力学问题及研究方法、基于神经网络的智能诊断技术的研究目的、意义与研究概况,存在的问题与不足。在此基础上,系统、深入地研究了非线性转子系统由于转轴非线性刚度、碰摩和松动耦合故障引起的分岔与混沌行为,以及若干相关问题;结构损伤智能诊断识别中特征(敏感)参数的选取问题、智能诊断方法的改进措施,以及在设备与结构故障诊断中的应用问题。本文的主要工作有以下几个方面:1. 建立了具有非线性刚度轴支撑的Jeffcott 转子系统动力学方程,利用多尺度法对弱非线性刚度系统的非共振、主共振、超谐共振和亚谐共振响应进行了分析;并应用数值分析方法研究了具有强非线性刚度系统响应的复杂动力学行为,系统参数变化对系统动力学响应的影响以及混沌运动的激变特性。2. 真实的转子系统的刚度通常是非线性的,本文建立了具有非线性刚度的转子系统局部碰摩的动力学微分方程,并应用数值分析方法研究了此类系统响应的复杂动力学行为,利用转子响应的分岔图、最大Lyapunov 指数曲线图、Poincaré截面映射图、时域波形图、相轨线图、轴心轨迹图、幅值谱图和功率谱图等图形分析了系统响应的周期运动、拟周期运动、
李飞敏[2]2008年在《转子—滚动轴承耦合系统碰摩故障动力学分析与智能诊断》文中研究指明缩小转静间的间隙是航空发动机追求高性能的重要手段,但加剧了转静件间碰摩的可能性。目前碰摩故障已经成为了航空发动机设计、制造和使用过程中的“拦路虎”,并对飞行安全造成了极大威胁。有鉴于此,本文针对航空发动机的碰摩故障,建立了转子-滚动轴承耦合系统模型,进行了碰摩故障动力学机理分析,并在此基础上,运用支持向量机实现了碰摩故障的智能诊断。第一、本文针对实际航空发动机模型,在考虑滚动轴承非线性赫兹接触和轴承径向间隙的情况下,建立了含不平衡-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承耦合系统动力学模型。利用时间波形图、轴心轨迹图、频谱图、叁维瀑布图、Poincaré图、分岔图等方法,讨论了转子系统旋转速度、轴承间隙、碰摩刚度、不平衡量和碰摩间隙等参数对系统响应的影响,并研究了碰摩故障特征。第二、研究了基于支持向量机的转静碰摩故障智能诊断。首先介绍了支持向量机的相关理论,然后利用ZT-3多功能转子实验台和航空发动机转子实验器,获取了不同状态下的碰摩故障样本,基于碰摩机理研究,利用倍频分析方法,提取了碰摩故障的特征征兆,形成了实验碰摩故障样本库。同时,利用含不平衡-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承耦合系统动力学模型仿真了不同转速及系统动力学参数下的碰摩故障样本,经过特征提取后,形成仿真碰摩故障样本。最后,利用仿真碰摩故障样本对支持向量机进行了学习训练,利用实验碰摩故障样本进行了诊断分析。同时,对比了支持向量机和神经网络的智能诊断结果,结果充分表明了支持向量机在航空发动机转静碰摩故障识别中的应用潜力。第叁、为了进一步研究碰摩耦合故障非线性特征,在论文中将关联维数理论应用于非线性时间序列分析,对仿真计算和实验获取的耦合故障非线性时间序列进行相空间重构,并计算出关联维数,比较了不同碰摩程度和系统不同的运行状态下的关联维数特征,发现了耦合故障下关联维数的变化规律。
姚红良[3]2006年在《故障旋转机械动力学及诊断技术中若干问题的研究》文中指出随着科学技术的进步和现代工业的发展，旋转机械在电力、能源、交通、国防和化工等领域中得到广泛应用并发挥着越来越重要的作用，对旋转机械动力特性的研究也逐渐得到了人们的重视。对于复杂的旋转机械系统，由于各种非线性因素及各种故障的影响，在振动剧烈时会发生机毁人亡的重大事故。因此，研究转子系统故障机理和诊断技术有着十分重要的意义，目前国内外研究学者在这些方面进行了大量的研究，已取得了丰硕的成果。 深入分析某一型号旋转机械力学模型的动力学特性，有助于该种旋转机械的设计和使用，但是许多情况下，力学模型的建立要考虑参数的随机特性。实际的转子系统结构参数的随机性是由于工程材料特性、加工制造的原因以及使用环境的影响造成的，因此，即使是同一批生产的同一型号的转子系统，其实际结构参数仍具有一定的差异。分析各随机参数对旋转机械运行的灵敏度问题，可以得知哪些参数在设计、制造时需要严格控制，避免设计的盲目性；分析各随机参数对旋转机械故障特征的影响，可以得知在故障发生时，需要首先修改哪些参数，从而可以减小或根治该类故障。分析旋转机械运行的可靠性，可得知旋转机械各部件的安全程度，而对设计进行修正，避免意外故障的发生，此外还可以通过可靠性指标来评价整机的设计水平。因此，转子系统的灵敏度和可靠性分析在旋转机械的设计、生产、使用、故障维修处理等方面均有重要的应用价值。 旋转机械的故障诊断对于旋转机械的安全运行和维护保养具有重要的意义，国内外的许多科技工作者致力于故障诊断的研究，在故障机理的分析、故障特征的提取、故障预测及推理、故障诊断等多个方面取得了显着的成果，并取得了重大的经济效益和社会效益。目前工业生产的发展要求故障诊断技术能够迅速地定量诊断出故障的具体位置以及故障的严重程度，因此国际上已兴起了旋转机械定量诊断技术的研究，并在单一故障的诊断中取得了成功。 本论文的工作主要集中对旋转机械故障机理和定量故障诊断的研究，具体内容如下：
侯佑平[4]2007年在《基于转子—轴承耦合系统的耦合故障机理分析及智能诊断》文中研究指明旋转机械转子系统的碰摩故障通常是由不平衡、不对中、油膜涡动等故障所引发的二次故障,其信号通常具有周期、拟周期和混沌叁种复杂的非线性特征。一般大型高速旋转机械通常采用动压滑动轴承作为支承系统,但对于整体重量和结构要求较高的高速轻型旋转机械,如航空发动机,通常采用滚动轴承支承系统。两种转子系统在实际工程中均有着十分广泛的应用。首先针对油膜涡动下的转子碰摩故障诊断问题,建立了含不平衡、油膜涡动以及碰摩耦合故障的转子-滑动轴承系统动力学模型,考虑不平衡、油膜涡动、碰摩等耦合故障;然后,在相同的转子系统参数下,在考虑滚动轴承非线性赫兹接触和轴承径向间隙的情况下,建立了含不平衡-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承系统动力学模型。利用轴心轨迹图、频谱图、叁维瀑布图、Poincaré图、分岔图等方法,重点讨论转子系统参数对其信号的影响,研究了两种模型中碰摩故障的特征。在获取了包括各种状态下的耦合故障样本后,提取反映故障特征的信息,构造了结构自适应神经网络,并用该神经网络对从转子模拟实验台和航空发动机转子实验器采集到的碰摩故障数据进行诊断,诊断结果充分表明了建立的神经网络对于识别不平衡-油膜涡动-碰摩耦合故障以及不平衡-碰摩耦合故障的有效性。为了进一步提取耦合故障特征,在论文中将关联维数理论应用于非线性时间序列分析,对仿真计算获取的耦合故障非线性时间序列进行相空间重构,并计算出关联维数,比较了不同故障状态下的关联维数特征,发现了耦合故障下关联维数的变化规律,并以此作为耦合故障识别的重要特征。
王凤利[5]2003年在《基于局域波法的转子系统非线性动态特性及应用研究》文中研究表明转子系统是旋转机械的重要组成部分，其动态特性一直备受关注。就其本质而言，转子动态特性问题绝大多数是属于非线性的。随着生产与科学技术的发展，旋转机械向高速、重载、轻型化和自动化方向发展，转子系统动态特性分析与应用研究已是一项迫切的任务。本文开展了转子系统故障诊断与模态参数辨识的研究，主要内容如下： 1、本文应用局域波法对非线性系统、非平稳信号分析进行了研究。通过几种时频分析方法的比较，表明局域波法对于非平稳、非线性信号的分析更具有效性，局域波时频分析清晰地描述非线性系统的特性，对非线性系统给出了更深的认识。 2、将局域波时频分析方法应用于转子系统故障诊断领域，为转子系统故障诊断提供了新的诊断方法。 局域波法为转子轴心轨迹的提纯提供了有效的途径，通过局域波分解后的IMF来重构信号，剔除了噪声的干扰，保留了有用的故障信息，利用重构信号合成的轴心轨迹清晰地反映了转子系统的油膜涡动故障特征。 应用局域波分析转子系统动静件碰摩和不对中早期故障信号，并且和传统的频谱分析结果进行了比较，结果表明局域波分析能够清晰地反映了故障转子振动信号能量的时频分布特征，克服了全域波信号分析造成的能量扩散和泄漏，可用于转子早期故障发展的特征提取。 以Jeffcott裂纹和碰摩转子为研究对象，建立了裂纹和碰摩转子耦合振动的分析模型，应用局域波时频分析方法来分析裂纹和碰摩故障转子耦合振动信号的时频特征，为工程中多非线性故障转子系统的振动监测与故障诊断提供了很好的依据。 3、提出了基于IMF和混沌的微弱信号检测方法。通过混沌振子Duffing方程解的特性分析，应用分形技术来识别混沌运动及其分岔参数，为实际应用中混沌振子的准确设计提供了保证，阐明了对转子系统早期不对中故障信号进行检测和诊断的机理，对于工程实际中转子系统的早期故障诊断提供了有效的依据。 4、探讨了分形动力学理论在转子系统故障诊断中的应用，将局域波法和分形理论相结合，提出了以IMF分形维数作为状态特征量的转子系统故障诊断方法。通过分析不同故障状态下的响应信号局域波分解后的IMF分形维数对不同故障的敏感性，细致地刻划了振动信号中所蕴含的信息，反映了产生相应故障的动力学机制。仿真信号和转子故障实测信号的分析验证了该方法的有效性。 5、将局域波法应用于非线性系统的模态参数识别，为非线性系统的模态参数辨识提供了新的方法。通过对立方刚度非线性系统的模态参数的辨识，仿真结果验证了方法的有效性。针对转子系统的模态参数测试识别的问题，提出测取转子系统在降速过程非稳定运行工况下的振动响应信号，应用本文提出的非线性模态参数识别方法得到了转子系统的瞬时固有频率和瞬时阻尼系数。
舒浩华[6]2008年在《压缩机预知维护关键技术及监测系统研究》文中指出压缩机作为流程制造业的重要构成装备,其安全高效运行对流程制造业生产经营至关重要。维护作为保障压缩机安全稳定高效运行的重要技术手段得到了学术界和企业界的广泛关注。如何构建先进的压缩机维护策略和相应维护支撑工具是设备维护领域的重要研究课题。本文在国家自然科学基金项目、中国石油化工股份有限公司科技攻关项目和长沙市科技计划项目的支持下,对压缩机的非线性故障机理、故障诊断方法、故障智能诊断技术和状态预测技术进行了深入系统地研究,并结合背景企业典型压缩机组的预知维护需求设计开发了相应的监测系统,主要研究工作和创新性研究成果有:1、在建立转子-轴承系统非线性动力学模型的基础上,通过计算机仿真,分析了系统参数变化对系统响应形式的影响规律以及对系统响应稳定性的影响,发现了如下规律:(1)、压缩机转子-轴承系统的激励频率、偏心量和轴承支座质量对系统的分叉与混沌运动有决定性的影响,在满足一定条件下,系统响应将出现周期运动、概周期运动和混沌等复杂的运动形式,转子系统通向和离开混沌的途径主要有倍周期分叉、阵发性分叉以及概周期运动;(2)、滑动轴承的油膜力对系统的运动状态有本质影响,系统的稳态周期响应存在着倍周期分叉和阵发性分叉等有可能使各系统的运动发生本质变化的分叉现象,倍周期分叉和概周期运动是系统通向和离开混沌的道路之一;(3)、从系统的分叉图可以看出,系统响应对参数的变化敏感,参数的微小变化可能引发系统响应形式的巨大变化。上述规律为转子系统的故障机理与特征分析提供了理论基础和依据。2、针对分形维数对噪声敏感的特点,提出了关联维数与EMD降噪相结合的转子系统故障诊断方法,通过对仿真信号的分析诊断,验证了该方法的有效性,为压缩机松动、碰摩和松动碰摩耦合故障的诊断提供了新思路。针对广义解调时频分析方法特别适用于处理多分量调幅-调频信号的特点,提出了基于广义解调时频分析的压缩机齿轮故障诊断方法,通过对齿轮启动过程仿真和实验信号的分析诊断,结果表明该方法较小波等时频分析方法能有效性地提取齿轮振动信号的调制特征,为齿轮故障诊断提供了新方法。3、研究了基于案例推理的压缩机智能诊断技术,考虑到案例推理技术在智能诊断应用中存在的案例无法共享交换与集成、推理过程不具有重用性和推理检索方式单一等不足,设计了基于本体的案例表示方法和相应检索机制,实现了基于案例推理的设备故障智能诊断,并以某石化企业的压缩机组为实施对象,将基于案例推理的智能诊断技术应用于工程实践,取得了良好的应用效果。4、针对压缩机状态预测问题,研究提出了支持向量机与EMD结合的状态预测方法,该预测方法不仅适用于小样本统计机器学习,而且在预测步数较长的情况下仍然具有很好的预测效果,具有很强的推广能力。对压缩机实际监测数据的预测表明,该方法较单一的支持向量机预测方法在预测精度上有显着改进。5、以大机组的预知维护实施为目标,研究了大机组的群监测技术,该技术利用设备机组群在结构特性、运行工况和技术参数等方面的相似性提升了设备监测的准确性和经济性。以背景企业K5403压缩机为具体监测对象,借助软件组态技术、虚拟仪器技术和面向对象技术,设计开发了压缩机群监测系统,该系统运行稳定、功能完善、结构可扩展性强,可有效应用于流程企业压缩机群监测。
何其振[7]2012年在《基于确定学习的一类非线性系统故障诊断研究》文中研究说明随着科学技术的高速发展，人们对系统运行的可靠性和安全性的要求也越来越高，因此故障诊断技术受到越来越多的重视。传统的故障诊断方法分为基于模型的方法和基于信号处理的方法：前者需要建立系统的精确数学模型，并不适用于复杂的非线性系统；后者虽然避开了系统的数学模型，但也因此错过了诊断过程中很多故障的信息。近年来，基于知识的非线性系统故障诊断方法备受关注，结合最近提出的确定学习理论，本学位论文主要研究基于确定学习的一类非线性故障诊断，其中包括如下叁个方面的内容：第一，介绍确定学习理论和快速模式识别机制。根据径向基函数(Radial basis function,RBF)的特性和满足持续激励条件的前提下，介绍确定学习理论中关于局部RBF神经网络建模的方法，然后根据已获得的建模信息和非线性系统相似性的判断依据，从而实现当前动态模式和已有动态模式之间的快速匹配和识别。第二，针对一类未知非线性系统，提出一种基于确定学习的故障诊断方法。其中包括学习故障和诊断故障两个阶段：首先利用确定学习理论，对未知故障系统动态进行RBF神经网络局部准确建模，并保存建模信息建立系统故障模式库；然后根据快速模式识别机制，利用故障模式库分析当前系统动态，实现当前系统故障的检测和分离功能。第叁，将基于确定学习的故障诊断方法引入转子系统碰摩故障以及基础松动与碰摩耦合故障的诊断中。同样，先搭建Jeffcott转子碰摩故障以及基础松动与碰摩耦合故障的系统动态模型，建立起常数RBF神经网络形式的不同碰摩程度和不同故障类型的转子系统故障模式库；然后根据故障模式库快速实现转子系统的不同碰摩程度和不同故障类型的诊断。与目前已有的智能故障诊断方法相比，本论文方法突出了系统建模信息的处理和在诊断过程中的再利用等问题，通过建立故障模式库和利用模式识别机制进行故障诊断，诊断具有灵敏性、快速性和广泛的适用性。最后，本文将此方法运用在转子系统的故障诊断中，用实际的非线性故障系统验证诊断方法的可行性和有效性。
罗跃纲, 张松鹤, 杜元虎, 闻邦椿[8]2008年在《转子系统碰摩故障诊断研究》文中研究指明综述了近年来转子系统碰摩故障诊断研究的主要成果和发展前景。首先,对转子系统碰摩故障的动力学模型、非线性动力学特性和故障诊断问题的研究现状进行了概述。在此基础上,对大型旋转机械转子系统故障研究的发展趋势进行了展望。
石帅锋[9]2014年在《非线性轴承—转子系统的不平衡响应特性研究》文中研究表明作为石油、化工、冶金、电力、机械等行业重要设备的旋转机械，轴承-转子系统是其核心部件。对转子系统进行准确的状态监测和故障诊断才能保证旋转设备的高效稳定运行。传统的转子振动分析是基于单一通道的，用单一通道测得的信号来衡量转子系统的特征量。对于大部分轴承-转子系统来说，其支撑具有各向异性，导致两个垂直方向获得的振动信息有很大差别，当采用单通道信息来判断转子状态时，必然会导致误判。针对以上问题，本文将全矢谱技术应用到轴承-转子系统的不平衡响应研究中去。基于同源信息融合的全矢谱技术，能够综合两个通道的故障信息，进而能反应出转子运动的真实情况。由于转子系统本身的结构参数对其动力学特性有重大影响，因而通过研究全矢谱各参数随着转子系统固有特征量的变化情况，能够为旋转设备的诊断提供一定的理论支持。本文的主要研究内容如下：1.建立了具有非线性刚度支承的轴承-转子系统模型的动力学方程，研究了转子系统模型不平衡的故障机理。简单介绍了非线性转子动力学的理论基础，研究了非线性模型的动力特性。结果表明：非线性刚度系数会导致幅频特性曲线出现硬特性或软特性，使不平衡响应出现跳跃现象。2.建立了线性模型下全矢谱各参数与转子系统参数之间的关系，采用四阶龙格-库塔方法求解模型的不平衡响应。研究了在不同的非线性刚度系数下，系统支承刚度对全矢谱参数的影响。结果表明：在恒定转速下，刚度变化对振矢，振矢比，矢相位有较强的规律性影响。3.分别在忽略和考虑非线性刚度系数的情况下，运用全矢谱技术研究了不平衡响应的规律，并用影响系数法和相关实验进行了验证。结果表明：对于线性模型，不同的不平衡量下其不平衡响应为一组同心椭圆，其振矢比和矢相位保持不变；对于非线性模型，不平衡响应椭圆的振矢比和矢相位随着不平衡量的变化而改变，此时用主振矢来评价不平衡响应的大小更为合理。
王靖岳[10]2015年在《随机扰动下齿轮传动系统的非线性动力学与故障辨识研究》文中研究指明现代机械设备,如变速箱、机器人、航空发动机、风机、水泵等,对齿轮传动系统的动态特性及安全性提出了更高的要求。另外,故障诊断对于保障设备的安全运行、避免灾难性事故的发生和减少重大经济损失具有十分重要的意义。齿轮传动系统的非线性动力学研究以及故障诊断技术已受到国内外学者的广泛关注。因此,本文对含有非光滑性、非线性和随机性的齿轮传动系统非线性动力学及故障辨识技术进行了深入研究。本文主要内容如下：1.运用Monte-Carlo法和中心极限定理对齿轮啮合频率、齿轮阻尼比、啮合刚度、齿侧间隙等随机扰动以及输入力矩引起的随机扰动进行了数值模拟。2.考虑齿轮啮合频率、阻尼比、啮合刚度、齿侧间隙等随机扰动以及输入力矩引起的随机扰动建立了齿轮传动系统的随机非线性动力学模型,并建立了随机扰动下含磨损故障的齿轮非线性动力学模型。应用4-5阶变步长的Runge-Kutta法对动力学方程进行了数值分析,并验证了其有效性。3.综合运用时间历程曲线图、相图、Poincare图、功率谱图和Lyapunov指数,讨论了齿轮传动系统内部参数和外部激励的随机扰动对系统产生分岔和混沌振动的影响；分析了载荷比、齿频比、阻尼比、齿侧间隙和啮合刚度等各个随机参数在不同工况下对系统动力学特性的影响；并探讨了如何匹配参数使系统稳定运行。4.应用线性、非线性反馈控制法以及外加周期信号法、外加恒定载荷法和位相法等叁个非反馈控制法对齿轮传动系统中的混沌振动进行了有效的控制或抑制。5.针对齿轮磨损故障,本文提出了一种基于Symlets A小波族形态去噪和频率切片小波变换的故障辨识方法。仿真分析和实验测试结果相一致,验证了含齿面磨损故障模型的正确性和此方法的有效性。6.针对滚动轴承点蚀故障,本文提出了一种自相关形态滤波和经验模态分解的故障辨识方法。用实验验证了此方法的有效性和优越性。
参考文献：
[1]. 转子系统故障的若干非线性动力学问题及智能诊断研究[D]. 罗跃纲. 东北大学. 2002
[2]. 转子—滚动轴承耦合系统碰摩故障动力学分析与智能诊断[D]. 李飞敏. 南京航空航天大学. 2008
[3]. 故障旋转机械动力学及诊断技术中若干问题的研究[D]. 姚红良. 东北大学. 2006
[4]. 基于转子—轴承耦合系统的耦合故障机理分析及智能诊断[D]. 侯佑平. 南京航空航天大学. 2007
[5]. 基于局域波法的转子系统非线性动态特性及应用研究[D]. 王凤利. 大连理工大学. 2003
[6]. 压缩机预知维护关键技术及监测系统研究[D]. 舒浩华. 湖南大学. 2008
[7]. 基于确定学习的一类非线性系统故障诊断研究[D]. 何其振. 华南理工大学. 2012
[8]. 转子系统碰摩故障诊断研究[C]. 罗跃纲, 张松鹤, 杜元虎, 闻邦椿. 第八届全国转子动力学学术讨论会论文集. 2008
[9]. 非线性轴承—转子系统的不平衡响应特性研究[D]. 石帅锋. 郑州大学. 2014
[10]. 随机扰动下齿轮传动系统的非线性动力学与故障辨识研究[D]. 王靖岳. 东北大学. 2015
标签：机械工业论文; 故障诊断论文; 刚度论文; 非线性动力学论文; 动力学论文; 线性系统论文; 非线性论文; 耦合系数论文;