轉(zhuǎn)子作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件,在發(fā)電、機(jī)械方面都扮演著重要的角色。由于實(shí)際工作環(huán)境中工作條件復(fù)雜并且振動(dòng)源豐富,轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)通常是非線性和非平穩(wěn)的多分量信號(hào),并且信號(hào)信噪比較低。因此,本文以轉(zhuǎn)子作為研究對(duì)象進(jìn)行故障特征提取與故障識(shí)別研究,具體研究內(nèi)容如下:將具有良好分解能力的VMD方法應(yīng)用于轉(zhuǎn)子早期故障信號(hào)處理。VMD會(huì)將信號(hào)分解為多個(gè)本征模態(tài)分量（IMF）,針對(duì)如何從若干IMF中篩選出包含故障特征信息的最佳IMF,采用K-L散度的方法,即計(jì)算各IMF與原數(shù)據(jù)之間的K-L散度值。因?yàn)镵-L散度可以表征兩個(gè)信號(hào)之間的相似性,K-L散度值越小表明兩信號(hào)之間相似性越高。因此,選擇K-L散度值小的分量作為主分量進(jìn)行頻譜分析和時(shí)頻分析,就可以將故障特征準(zhǔn)確提取出來。以轉(zhuǎn)子碰摩故障和不平衡故障兩種故障為例,使用VMD與K-L散度相結(jié)合的方法對(duì)其進(jìn)行處理,結(jié)果顯示該方法均能夠?qū)⑴瞿收虾筒黄胶夤收咸卣魈崛〕鰜?驗(yàn)證了該方法的有效性。針對(duì)低信噪比條件下的轉(zhuǎn)子微弱故障診斷,采用基于奇異值分解與VMD的轉(zhuǎn)子故障診斷方法。首先通過VMD將轉(zhuǎn)子故障信號(hào)分解為若干IMF分量,同樣利用K-L散度的方法選取出包含故障... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障類型示意圖

10 20 30 40 50 60 70X: 20Y: 0.04251頻率/Hz10 20 30 40 50 6000.20.4頻率/Hza) IMF1 頻譜圖 b) IMF2 頻譜圖圖 2-5 仿真信號(hào) EMD 分解分量頻譜圖 2-5 可知，EMD 方法可以分解出 20Hz 和 50Hz 的兩個(gè)頻率分量，但中都含有20Hz成分，即發(fā)生了模態(tài)混疊效應(yīng)，并且可以看出把IMFz 頻率成分的幅值相加與仿真信號(hào)中的其幅值近似相等；并且觀察量可以發(fā)現(xiàn)分量出現(xiàn)了一定程度的端點(diǎn)效應(yīng)。由此可知，采用 EM取出特征頻率，但是會(huì)出現(xiàn)模態(tài)混疊效應(yīng)和端點(diǎn)效應(yīng)。MD 應(yīng)用實(shí)例 Bently RK-4 轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)做銅棒與軸的局部碰摩實(shí)驗(yàn)，在距離軸一銅質(zhì)碰摩頂針，碰摩頂針不與軸接觸，之后用碰摩頂針靠近轉(zhuǎn)軸生。碰摩發(fā)生在圓盤右側(cè)傳感器附近。從 1350r/min 開始記錄數(shù)r/min。信號(hào)采樣頻率為 1280Hz，分析時(shí)間為 41.5s，單組數(shù)據(jù)長度ntly RK-4 轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)如圖 2-6 所示。

碰摩故障信號(hào)EMD分解分量圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3303704