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基于声发射技术的旋转机械碰摩故障诊断研究

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基于声发射技术的旋转机械碰摩故障诊断研究

STUDY OF ACOUSTIC EMISSION ON RUBBINGIMPACT FAULT DIAGNOSIS OF ROTATINGMACHINES

摘 要

Abstract

目 录

Contents

第1章 绪论

1.1 课题研究的目的和意义

1.2 旋转机械碰摩故障声发射检测的意义

1.3 国内外研究现状及分析

1.3.1 声发射源机理研究

1.3.2 声发射波传播

1.3.3 仪器及传感器

1.3.4 声发射信号处理技术

1.3.5 声发射技术的应用

1.4 本文主要研究内容

第2章 动静碰摩声发射源机理分析

2.1 引言

2.2 转子动静碰摩过程分析

2.2.1 动静碰摩的原因

2.2.2 碰摩过程分析

2.3 表面接触分析

2.3.1 表面的微观形貌

2.3.2 粗糙表面间的接触

2.3.3 表面接触模型

2.4 声发射信号与碰摩接触力的关系

2.4.1 经验模型

2.4.2 改进的模型

2.5 声发射信号能量的传播

2.6 实验研究

2.6.1 全周碰摩实验装置

2.6.2 全周碰摩实验结果及讨论

2.6.3 局部碰摩实验装置

2.6.4 局部碰摩实验结果及讨论

2.7 本章小结

第3章 动静碰摩声发射信号分析方法研究

3.1 引言

3.2 连续小波变换消噪

3.2.1 小波变换消噪的基本理论

3.2.2 修正的阈值选择方法

3.2.3 实例分析

3.3 参数分析方法

3.4 波形分析方法

3.4.1 短时傅立叶变换

3.4.2 Wigner-Ville 分布

3.4.3 小波变换

3.4.4 基于EMD 的时频分析

3.5 转子动静碰摩实验研究

3.5.1 信号采集系统

3.5.2 转子轴承系统

3.5.3 实验结果及分析

3.6 本章小结

第4章 动静碰摩声发射源定位

4.1 引言

4.2 声发射源定位方法

4.3 声发射信号到达时间的识别方法

4.4 突发型声发射信号到达时间的自动识别方法

4.4.1 基于AR 模型的AIC 算法

4.4.2 Hilbert 变换及其对信号包络的提取

4.4.3 AR-AIC 方法的应用

4.5 连续型声发射信号到达时间识别及波速识别

4.6 本章小结

第5章 基于盲目反卷积的声发射源识别技术研究

5.1 引言

5.2 声发射波传播的数学模型

5.3 基于倒双谱的盲目反卷积

5.3.1 倒谱定义

5.3.2 基于倒双谱的FIR 系统辨识

5.3.3 多解析盲目反卷积算法

5.4 盲目反卷积的声发射信号分析

5.4.1 数值仿真分析

5.4.2 实际声发射信号的盲解卷积

5.5 本章小结

第6章 碰摩故障声发射检测的实验研究

6.1 引言

6.2 实验装置及测试系统

6.3 轴封动静碰摩实验研究

6.4 可倾瓦径向滑动轴承动静碰摩实验研究

6.4.1 实验装置及方法

6.4.2 实验结果及讨论

6.5 本章小结

结 论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文及其它成果

攻读学位期间参与的科研项目

致 谢

哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书

个人简历

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摘要

动静部件碰摩是旋转机械中常见典型故障,其对旋转机械的安全稳定运行有着很大的危害。因此,对碰摩故障进行及时有效地识别和诊断对于保证旋转机械安全运行有着重要意义。
  为了对旋转机械碰摩接触产生的声发射信号有更好的理解,以实现对碰摩故障的有效识别,有必要对碰摩产生声发射信号的机理进行分析。本文分析了旋转机械动静碰摩的过程,指出动静碰摩接触的实质为多微凸体接触;基于GW接触模型,建立了声发射信号均方根值与碰摩接触力之间关系的理论模型,从该模型能够看出测量声发射信号均方根值的概率分布与接触表面微凸体的概率分布相同;通过进行全周碰摩和局部碰摩实验研究,证明声发射信号能量在转子结构中传播是线性衰减的。
  对于早期的动静碰摩故障,其产生的声发射信号与背景噪声相比往往很弱,因此需要对声发射信号的降噪技术进行研究。根据声发射信号的特点,提出运用自适应阈值方法对连续小波变换的系数进行的消噪,采用逆连续小波变换对消噪后的小波变换系数进行重构,研究发现该方法能够有效的去除声发射信号中的背景噪声,保留信号中的弱冲击成分。
  对转子结构分析的基础上,将碰摩故障的定位归为声发射源的线性定位问题,通过研究指出碰摩故障定位的关键技术是确定声发射波到达传感器的时间和声发射波传播速度的确定。针对突发型声发射信号的特点,提出采用AR模型确定声发射波的到达时间。针对连续型的声发射信号,通过带通滤波提取信号的特征频率,采用互相关技术确定其时间差,并对其传播速度进行识别。
  为了对声发射源信号进行有效的识别,更好的对其进行分类,将盲目反卷积技术用于声发射信号的处理,从检测到的声发射信号中消除信号在传播路径中受到的干扰,以提取真实的声发射源信号。
  在600MW超超临界汽轮发电机组轴系模拟实验台上进行了密封瓦与密封盘碰摩、径向可倾瓦滑动轴承碰摩实验。实验结果表明本文中提出的对碰摩声发射信号的处理方法能够对含强背景噪声的检测信号进行处理,有效的降低噪声。可倾瓦径向滑动轴承故障检测实验表明:声发射信号能够诊断出可倾瓦轴承的瓦块与轴的碰摩,通过合理布置声发射传感器在轴承座上的位置,根据声发射信号到达多个传感器的时间、声发射信号的均方根值以及轴承的结构可以推断出与轴发生碰摩的瓦块位置,为碰摩故障的早期诊断,提供了一种有效手段。

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