發(fā)布時(shí)間：2020-05-07 06:33

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械在各行各業(yè)均有廣泛應(yīng)用,轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件,也是轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)的重點(diǎn)研究對(duì)象。轉(zhuǎn)子裂紋故障是轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的一種常見(jiàn)故障,對(duì)其動(dòng)力學(xué)特征展開(kāi)研究及進(jìn)行故障特征量提取是十分必要的。本文將呼吸裂紋轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)作為整體數(shù)學(xué)建模并進(jìn)行了數(shù)值仿真計(jì)算,分析了系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性。針對(duì)傳統(tǒng)動(dòng)力學(xué)非線性分析方法難以在低轉(zhuǎn)速小裂紋下難以識(shí)別裂紋故障的問(wèn)題,引入HHT分析方法并據(jù)此提取其故障特征量,以達(dá)到在低轉(zhuǎn)速小裂紋時(shí)對(duì)故障進(jìn)行有效診斷的目的。本文主要工作有:(1)對(duì)當(dāng)前呼吸裂紋故障數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了總結(jié)研究,并基于中性軸偏移法對(duì)模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化。研究表明,與經(jīng)典的裂紋模型對(duì)比可知,偏移中性軸模型在裂紋角較小時(shí)與綜合模型差別不大,起始閉合角度由于中性軸產(chǎn)生了偏移,較綜合模型而言增大,更符合實(shí)際情況;裂紋角較大時(shí)綜合模型與余弦模型相似,而偏移中性軸模型裂紋全開(kāi)區(qū)間有明顯的增大,符合實(shí)際情況。(2)對(duì)呼吸裂紋轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行數(shù)值求解,主要對(duì)系統(tǒng)做了經(jīng)典轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)非線性分析。研究結(jié)果表明:當(dāng)呼吸裂紋轉(zhuǎn)子兩端加上受非線性油膜力影響的軸承之后,裂紋轉(zhuǎn)子在轉(zhuǎn)速為1/3、1/2倍臨界轉(zhuǎn)速時(shí)的亞臨界共振現(xiàn)象消失,時(shí)域圖、龐加萊圖、軸心軌跡圖及頻譜圖上均無(wú)法體現(xiàn)裂紋的存在;在高轉(zhuǎn)速下系統(tǒng)的分岔圖、瀑布圖呈現(xiàn)出復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)特征,頻率成分增多,多周期運(yùn)動(dòng)與擬周期運(yùn)動(dòng)交替出現(xiàn)。(3)對(duì)不同裂紋深度下的系統(tǒng)模型進(jìn)行了 EMD分解,對(duì)分解出的前三高頻率IMF分量分別進(jìn)行HHT譜分析及邊際譜分析,計(jì)算結(jié)果表明:隨著裂紋的增大,其系統(tǒng)響應(yīng)分解出的前二高頻率IMF1、IMF2分量瞬時(shí)頻率域增大,頻率成分增多,幅值基本保持不變,而第三高IMF3分量整個(gè)時(shí)間域內(nèi)頻率保持穩(wěn)定,幅值變化程度大,且隨著時(shí)間的變化波動(dòng)程度加劇,由此可知呼吸裂紋對(duì)系統(tǒng)的影響主要體現(xiàn)在HHT方法提取的低頻分量上。(4)利用EMD方法提取的系統(tǒng)響應(yīng)IMF分量,分別構(gòu)造了不同的矩陣計(jì)算奇異值作為裂紋故障特征量,并對(duì)原始信號(hào)加入高斯白噪聲模擬實(shí)際信號(hào),研究表明以Volterra預(yù)測(cè)級(jí)數(shù)法構(gòu)造的矩陣奇異值作為故障特征量在亞臨界轉(zhuǎn)速時(shí)對(duì)裂紋故障具有良好的敏感性和穩(wěn)定性。
【圖文】：

第一個(gè)條件，相較傳統(tǒng)信號(hào)的定義類(lèi)似于窄帶信號(hào)，第二個(gè)條件目的在于控件，使其限制為局部限定，用來(lái)消除瞬時(shí)頻率波動(dòng)，該波動(dòng)是由波形不對(duì)稱(chēng)造成的F 分量體現(xiàn)了數(shù)據(jù)內(nèi)部的震蕩模式，每個(gè) IMF 只有一個(gè)振蕩模式，沒(méi)有復(fù)雜的波的，如下圖為一個(gè)典型的 IMF 分量。

圖 2-3 （a）Volterra 級(jí)數(shù)預(yù)測(cè)法實(shí)際值、預(yù)測(cè)值（b）預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差(a) True and Predicted Values of Volterra Series Prediction Methods (b) Predicted Absol方程是著名的混沌時(shí)間序列，經(jīng)計(jì)算可知，Volterra 預(yù)測(cè)模型在短時(shí)間內(nèi)取度。由此可見(jiàn)該方法對(duì)于時(shí)間系列的預(yù)測(cè)具有很好的精度。2） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型構(gòu)相空間后，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)在混沌動(dòng)力學(xué)中是十分常見(jiàn)于混沌時(shí)間序列內(nèi)部存在確定的規(guī)律性，其規(guī)律源于系統(tǒng)內(nèi)部的非線性，序列中體現(xiàn)出相關(guān)性。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)已有廣泛成熟的應(yīng)用，本文也不做重點(diǎn)應(yīng)用，因此僅簡(jiǎn)略介紹其步驟。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)的具體步驟為：建立網(wǎng)絡(luò)，，確定嵌入維數(shù) m 作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入個(gè)數(shù)。學(xué)習(xí)階段，輸入 N-1 個(gè)數(shù)值序列，不斷修正誤差，直到誤差被控制在所需圍之內(nèi)。預(yù)測(cè)，將第 N 個(gè)數(shù)值輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，加權(quán)后輸出即為預(yù)測(cè)值。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TH133

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2652578