本文關(guān)鍵詞： 呼吸裂紋轉(zhuǎn)子 動力學 智能預(yù)診 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?動態(tài)預(yù)測　出處：《哈爾濱工業(yè)大學》2014年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機械是現(xiàn)代化工業(yè)社會必不可少的裝備，對國民經(jīng)濟的重要行業(yè)和航空航天等國防重點領(lǐng)域有極其重要的影響。旋轉(zhuǎn)設(shè)備一旦發(fā)生突然故障，設(shè)備的維修和非計劃停機所帶來的經(jīng)濟損失和社會危害是巨大的。轉(zhuǎn)子裂紋故障是旋轉(zhuǎn)機械中最常見的故障形式之一，因此對裂紋轉(zhuǎn)子的故障性質(zhì)和發(fā)展過程進行深入研究，并對裂紋轉(zhuǎn)子剩余壽命進行預(yù)測，從而采取相應(yīng)的措施實現(xiàn)預(yù)防性維護，降低事故發(fā)生率和計劃外停機次數(shù)，對于保證系統(tǒng)實現(xiàn)高效、安全、平穩(wěn)、低成本運行具有重要的經(jīng)濟價值和社會意義。 本文針對具有橫向呼吸裂紋的Jeffcott轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障特征提取、性能評價和剩余壽命預(yù)測等預(yù)診關(guān)鍵技術(shù)進行研究，提出了一種融合動力學分析、斷裂力學理論和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測方法的裂紋轉(zhuǎn)子預(yù)診新途徑。 在對重力占主要作用的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)裂紋呼吸變化過程分析的基礎(chǔ)上，，利用獨立完整的數(shù)學函數(shù)對裂紋呼吸過程進行描述，建立了裂紋轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力學模型，并對呼吸裂紋轉(zhuǎn)子系統(tǒng)特有的動力學行為進行了分析。研究了轉(zhuǎn)子在經(jīng)過1/3和1/2亞臨界轉(zhuǎn)速區(qū)時的振動位移、軸心軌跡隨轉(zhuǎn)速的變化規(guī)律，并利用Floquet理論對轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速、裂紋深度和阻尼等參數(shù)對系統(tǒng)周期運動穩(wěn)定性的影響進行了分析。針對裂紋轉(zhuǎn)子在經(jīng)過1/3和1/2亞臨界轉(zhuǎn)速區(qū)時的振動響應(yīng)，利用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥mpirical Mode Decomposition, EMD）法進行分解，提取特定高倍頻振動成分作為裂紋故障的典型特征，有助于深入理解轉(zhuǎn)子裂紋的變化規(guī)律，使特征提取具有明確的物理意義。在標準轉(zhuǎn)子實驗臺上對裂紋轉(zhuǎn)子經(jīng)過亞臨界轉(zhuǎn)速區(qū)時的軸心運動軌跡演化規(guī)律和特定高倍頻成分變化規(guī)律進行了實驗驗證。實驗結(jié)果與仿真分析結(jié)果一致，驗證了呼吸裂紋函數(shù)建模的正確性和基于EMD方法的裂紋故障特征提取方法的有效性。 在完成裂紋轉(zhuǎn)子動力學研究和特征提取之后，綜合考慮裂紋轉(zhuǎn)子動力學和斷裂力學理論信息，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back-propagation Neural Network, BPNN）模型的性能評價模型。利用斷裂力學理論分析了裂紋產(chǎn)生和發(fā)展的基本原理及過程，研究了裂紋尖端的應(yīng)力強度因子理論及計算方法；建立了呼吸裂紋轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的有限元模型，并將動力學響應(yīng)與斷裂力學理論相結(jié)合求解出了在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)過程中考慮裂紋面接觸問題的動態(tài)應(yīng)力強度因子，研究了整周期內(nèi)應(yīng)力強度因子的變化規(guī)律，為進一步全面理解呼吸裂紋的特性提供了條件；在求得動態(tài)應(yīng)力強度因子的變化幅度后，利用斷裂力學中經(jīng)典的Paris裂紋擴展模型對特定裂紋深度的疲勞擴展壽命進行評估，作為性能評價的基礎(chǔ)；將由EMD方法所提取的1/3和1/2亞臨界轉(zhuǎn)速下的特定高倍頻幅值及其均值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合特征輸入，并將由疲勞劣化程度和疲勞擴展壽命得到性能值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，從而建立了綜合考慮動力學振動特征和斷裂力學信息的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評價模型，實現(xiàn)了振動特征與具有斷裂力學意義的性能值之間的非線性映射。 以所評價的性能為基礎(chǔ)，根據(jù)動態(tài)預(yù)測思想，分別建立了多尺度馬爾可夫剩余壽命動態(tài)預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剩余壽命動態(tài)預(yù)測模型，針對兩種模型各自的預(yù)測特性，最終建立了基于多尺度馬爾可夫模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的動態(tài)預(yù)測模型。通過對裂紋轉(zhuǎn)子的剩余壽命仿真驗證表明，本文所提出的混合預(yù)測模型具有良好的動態(tài)預(yù)測性能，是一種行之有效的預(yù)測方法。 本文以裂紋轉(zhuǎn)子動力學分析為基礎(chǔ)，結(jié)合斷裂力學理論從機理上認識故障產(chǎn)生、發(fā)展過程和表現(xiàn)特征，并采用智能方法實現(xiàn)了性能的評價和剩余壽命預(yù)測，最終提出了一種新的裂紋轉(zhuǎn)子故障預(yù)診途徑，將傳統(tǒng)的基于模型的劣化過程分析理論引入預(yù)診領(lǐng)域，為基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)診技術(shù)在工程中的應(yīng)用提供理論支撐。
[Abstract]:Rotary machinery is an essential equipment for modern industrial society . It has an important influence on the important industries of national economy and national defense priorities such as aerospace and so on . In the event of a sudden failure of rotating equipment , the economic loss and social harm caused by equipment maintenance and unplanned downtime are enormous . The failure of rotor crack is one of the most common fault forms in the rotating machinery . Therefore , the failure property and the development process of the crack rotor are predicted . Therefore , corresponding measures are taken to realize preventive maintenance , reduce the accident rate and the number of unplanned downtime , and have important economic value and social significance for ensuring the system to realize high efficiency , safe , stable and low cost operation . In this paper , the key technologies of fault feature extraction , performance evaluation and residual life prediction of Jeffcott rotor system with transverse breathing crack are studied . A new method of fusion dynamics analysis , fracture mechanics theory and crack rotor pre - diagnosis based on data driving prediction method is presented . Based on the analysis of the crack breathing process of the rotor system with the main function of gravity , the dynamic model of the crack rotor system is established by using the independent and complete mathematical function , and the dynamic behavior of the rotor system is analyzed . The experimental results are consistent with the results of the simulation analysis . The validity of the modeling of the breathing crack function and the method of feature extraction based on EMD method are verified . Based on the fracture mechanics theory , the stress intensity factor theory and the calculation method of the crack tip are analyzed . The dynamic response and fracture mechanics theory are used to evaluate the fatigue life of the crack tip . The dynamic response and the fatigue propagation life are used as the output of the neural network . Based on the evaluated performance , the dynamic prediction model of residual life of multi - scale Markov model and the residual life dynamic prediction model of BP neural network are established according to the dynamic prediction idea . Based on the prediction characteristics of the two models , a dynamic prediction model based on multi - scale Markov model and BP neural network model is established . The simulation of the residual life of the crack rotor shows that the hybrid prediction model proposed in this paper has good dynamic prediction performance and is an effective prediction method . In this paper , based on the dynamic analysis of the crack rotor , the fault generation , the development process and the performance characteristic are realized by combining the theory of fracture mechanics , and the performance evaluation and the residual life prediction are realized by using the intelligent method . The traditional model - based deterioration process analysis theory is introduced into the pre - diagnosis field , which provides a theoretical support for the application of the data mining based pre - diagnosis technology in the engineering .

【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH113;TH165.3

【參考文獻】

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本文編號：1545740