本文關鍵詞： 信號處理 故障特征頻率提取 稀疏 欠定盲源分離 葉輪葉片裂紋　出處：《振動工程學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：葉輪是離心壓縮機的核心部件,實現(xiàn)壓縮機葉片裂紋早期故障識別在工業(yè)生產中具有非常重要的意義。有裂紋的葉片的異常振動會直接反映到流體的壓力脈動中。然而實際中由葉片裂紋造成的異常振動非常小,使得壓力脈動中的故障信息非常微弱,導致故障頻率難以識別。先利用稀疏盲源分離方法對離心壓縮機擴壓器處的壓力脈動信號進行處理,然后對分離的信號進行包絡分析,最后提取出故障特征頻率,實現(xiàn)了離心壓縮機葉輪葉片裂紋故障檢測,可以對葉輪狀態(tài)進行長期實時監(jiān)測。
[Abstract]:Impeller is the core component of centrifugal compressor. It is very important to realize the early fault identification of compressor blade crack in industrial production. The abnormal vibration of the cracked blade will be directly reflected in the pressure fluctuation of the fluid. However, in practice, it is caused by the blade crack. Abnormal vibration is very small. The fault information in pressure pulsation is very weak, and the fault frequency is difficult to identify. Firstly, the pressure pulsation signal at the diffuser of centrifugal compressor is processed by using sparse blind source separation method. Then the envelope analysis of the separated signal is carried out and the fault characteristic frequency is extracted finally the fault detection of the blade crack of the centrifugal compressor impeller can be realized and the condition of the impeller can be monitored in real time for a long time.
【作者單位】： 大連理工大學機械工程學院;山東大學高效潔凈機械制造教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51575075)
【分類號】：TH452

【參考文獻】

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本文編號：1492967