本文關(guān)鍵詞：機(jī)械密封端面液膜厚度狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 機(jī)械密封 膜厚檢測(cè) 聲發(fā)射 人工智能 狀態(tài)識(shí)別

【摘要】：利用電渦流技術(shù)和聲發(fā)射技術(shù)對(duì)靜壓型機(jī)械密封的端面膜厚分別進(jìn)行直接和間接測(cè)量,研究機(jī)械密封在不同轉(zhuǎn)速和壓力下的膜厚變化規(guī)律,并通過(guò)先進(jìn)信號(hào)分析和人工智能,研究密封在不同膜厚區(qū)間的聲發(fā)射特征,建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械密封端面的狀態(tài)識(shí)別模型,以實(shí)現(xiàn)對(duì)密封流體膜厚的區(qū)間估計(jì)。研究結(jié)果表明:機(jī)械密封工作時(shí)壓力主要影響膜厚的變化區(qū)間,而轉(zhuǎn)速主要影響膜厚的瞬時(shí)波動(dòng);構(gòu)造的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)級(jí)決策模型,對(duì)于密封膜厚的平均識(shí)別率達(dá)到了85%,從而實(shí)現(xiàn)了機(jī)械密封端面膜厚從有損檢測(cè)到無(wú)損檢測(cè)的轉(zhuǎn)變。
【作者單位】： 四川日機(jī)密封件股份有限公司;西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)械密封 膜厚檢測(cè) 聲發(fā)射 人工智能 狀態(tài)識(shí)別
【基金】：國(guó)家重大科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(核電站重要泵用機(jī)械密封成果轉(zhuǎn)化)
【分類號(hào)】：TH136
【正文快照】： 機(jī)械密封作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中不可缺少的一種裝置,因?yàn)槠淇煽啃院谩⑿孤┝啃�、功率消耗少、使用壽命較長(zhǎng)等一系列優(yōu)點(diǎn),在反應(yīng)釜、壓縮機(jī)、泵、攪拌器、離心機(jī)、過(guò)濾機(jī)和轉(zhuǎn)盤(pán)塔等機(jī)械工藝設(shè)備上得到了廣泛的應(yīng)用[1]。機(jī)械密封通過(guò)密封動(dòng)靜端面之間的流體膜來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)工作介質(zhì)的密

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：877245