基于基座多传感器信息融合的转子裂纹故障诊断

摘要

基于振动分析的故障诊断方法是转子故障诊断中最常用且行之有效的方法。在由转子及转子支承部件组成的转子系统的故障诊断过程中，常常直接以转子本身为监测对象，传感器一般安装在靠近转子部件的轴承座上，或设计专用传感器支撑架实现传感器安装，这在实际应用中十分不便，通用性差。以基座为监测对象进行转子故障诊断，传感器安装方便，通用性强。但是，由于基座离故障源较远，采集到的振动信号比较微弱，所以目前基于基座的故障诊断技术尚处于探索阶段。而多传感的信息融合方法可以扩展时空范围，获得更多信息量，能更全面描述诊断对象。所以本文提出基于基座多传感器信息融合的裂纹转子故障诊断方法，主要从以下几个方面进行了研究:
　　1.通过ANSYS有限元分析软件对基于滑动轴承支撑的裂纹转子实验台进行振动瞬态分析。分析其在实际运行情况下基座振动特性，归纳出影响基座振动特性的若干因素及基座多传感器布置方案。
　　2.采用美国Spectra Quest公司的转子实验台和奥地利的Dewetron数据采集系统进行基座多传感器振动测试实验研究，通过相关函数法对信号进行分析，验证基座多传感器布置方案。
　　3.研究了自适应加权的信息融合方法，在总均方误差最小的前提下计算出基座上各个传感器的权值，根据权值求得融合信号。在小波分析多层分解下提取出故障特征值，并结合升速过程中的伯德图有效的诊断出转子裂纹故障。
　　4.研究了基于支持向量机(SVM)的多传感器信息融合方法，对不同时域特征量、基座多传感器信号和轴承座单传感器信号、正常运转和不同深度裂纹转子情况进行了实验对比分析，得出了最优故障诊断方案。
　　本文突破常规转子故障诊断受被测对象结构和工况限制的问题，通过基座多传感器信息融合技术对转子裂纹故障进行诊断研究，为转子故障诊断提供一种新的参考方法。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 项目研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 裂纹转子—轴承—基座系统动力学研究现状

1．2．2 多传感器信息融合国内外研究现状

1．3 论文的主要研究内容

第二章 基座振动特性有限元分析

2．1 有限元分析软件ANSYS

2．2 裂纹转子实验台有限元建模

2．2．1 建模对象及相关参数

2．2．2 模型单元的选取

2．2．3 建模及网格划分

2．3 基座振动特性分析

2．3．1 加载及求解

2．3．2 瞬态分析结果

2．3．3 结论分析

2．4 本章小结

第三章 基座多传感器振动测试实验研究

3．1 振动测试方案

3．1．1 实验设备

3．1．2 实验方案

3．2 基于相关函数的基座多传感器优化布置

3．2．1 相关函数法

3．2．2 仿真实验

3．3 基座传感器布置方案

3．4 本章小结

第四章 基于基座自适应加权的转子裂纹故障诊断

4．1 转子裂纹故障机理及诊断

4．2 自适应加权融合

4．2．1 信息融合的原理及过程

4．2．2 自适应加权融合算法

4．2．3 仿真分析

4．3 小波分析

4．3．1 连续小波函数介绍

4．3．2 离散小波函数介绍

4．4 裂纹转子故障诊断实例

4．4．1 实验方案

4．4．2 基座多传感器信息融合故障诊断

4．4．3 不同位置诊断结果对比分析

4．5 本章小结

第五章 基于SVM基座信息融合的裂纹转子故障诊断

5．1 支持向量机理论

5．1．1 统计学习理论

5．1．2 支持向量机

5．2 支持向量机模型选择

5．2．1 核函数选择

5．2．1 多类分类方法选择

5．3 裂纹转子故障诊断应用研究

5．3．1 SVM特征量的选取

5．3．2 基座多传感器信息融合故障诊断

5．3．3 诊断结果对比分析

5．4 本章小结

第六章 研究结论与展望

参考文献

致谢

附录：攻读硕士学位期间主要研究成果目录