本文選題：聲發(fā)射 + 液膜密封　； 參考：《潤滑與密封》2016年04期

【摘要】：聲發(fā)射技術(shù)是液膜密封端面摩擦狀態(tài)的有效檢測方法,但是受工業(yè)背景噪聲的影響,難以分離出聲發(fā)射信號中所需信息。針對此問題,采用基于ARMA模型的自校正Kalman濾波技術(shù)處理聲發(fā)射信號。該濾波器能在系統(tǒng)模型參數(shù)和噪聲特性未知的情況下,收斂于穩(wěn)態(tài)最優(yōu)卡爾曼濾波器,因此濾波后的聲發(fā)射信號的所需特征信號更突出,有利于液膜密封端面摩擦狀態(tài)的檢測。建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以時域、頻域和時頻域特征值作為輸入進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)密封端面摩擦狀態(tài)模式識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該監(jiān)測方法能實(shí)時有效地識別端面摩擦狀態(tài),識別結(jié)果與電渦流直接測量得到的結(jié)果一致。
[Abstract]:Acoustic emission (AE) technology is an effective method to detect the friction state of liquid film seal, but it is difficult to separate the required information from the acoustic emission signal due to the influence of industrial background noise. To solve this problem, self-tuning Kalman filter based on ARMA model is used to process acoustic emission signal. The filter can converge to the steady-state optimal Kalman filter when the system model parameters and noise characteristics are unknown, so the characteristic signal of the filtered acoustic emission signal is more prominent, which is conducive to the detection of the friction state of the liquid film seal end surface. The RBF neural network is established and trained with time domain, frequency domain and time-frequency domain eigenvalues as input to realize the pattern recognition of the friction state of seal end face. The experimental results show that the method can effectively identify the friction state of the end face in real time, and the recognition results are consistent with the results obtained by direct eddy current measurement.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(SWJTU12CX039) 國家重大科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目
【分類號】：TH136;TH117

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本文編號：1780631