針對(duì)裂紋轉(zhuǎn)子振動(dòng)位移信號(hào)不平穩(wěn)、非線性,故障特征難提取,且在故障初期缺少對(duì)樣本的收集和整理等問(wèn)題,提出了一種基于VMD（Variational Mode Decomposition-變分模態(tài)分解）和AR（Auto Regressive-自回歸）模型的轉(zhuǎn)子裂紋故障診斷方法。采用VMD方法對(duì)轉(zhuǎn)子位移信號(hào)處理,得到若干個(gè)平穩(wěn)的本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function）,再分別對(duì)每個(gè)IMF分量建立AR模型,利用最小二乘法計(jì)算模型參數(shù)和殘差的方差,將模型參數(shù)和殘差的方差作為系統(tǒng)狀態(tài)特征向量,建立馬氏距離（Mahalanobis distance）判別函數(shù),通過(guò)設(shè)置相應(yīng)加權(quán)參數(shù)得到綜合距離來(lái)實(shí)現(xiàn)裂紋故障診斷。最后采用VMD和AR方法進(jìn)行了轉(zhuǎn)子裂紋故障的診斷實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于VMD和AR模型診斷轉(zhuǎn)子裂紋故障是可行和有效的,克服了AR模型在診斷轉(zhuǎn)子裂紋故障的不足。 

【文章來(lái)源】：機(jī)械強(qiáng)度. 2020,42(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

故障診斷流程

轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖2所示，圖3為轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，圖4為通過(guò)激光切割模擬出的轉(zhuǎn)子裂紋。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為2 900 r/min，采樣頻率2 kHz，分別在無(wú)裂紋狀態(tài)和模擬裂紋狀態(tài)下采集數(shù)據(jù)各9段，一共18段數(shù)據(jù)。一段數(shù)據(jù)512個(gè)點(diǎn)，約12個(gè)周期。采集的同一狀態(tài)下的前6段數(shù)據(jù)作為診斷特征的樣本，后3段作為待診斷樣本。如圖5、圖6所示分別為無(wú)裂紋狀態(tài)和模擬裂紋狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)和頻譜。由圖5和圖6可知，裂紋轉(zhuǎn)子表現(xiàn)出了1×，2×，3×諧波成分，而無(wú)裂紋轉(zhuǎn)子表現(xiàn)出1×并且伴有較小幅值的2×成分，其原因是轉(zhuǎn)子存在一定的彎曲變形，但在實(shí)驗(yàn)允許誤差范圍內(nèi)。由實(shí)際預(yù)先的頻譜分析，k預(yù)取4，并根據(jù)文獻(xiàn)[24]531-544計(jì)算階次的確定范圍是4～10之間，為了簡(jiǎn)化后續(xù)計(jì)算，且AR模型的前幾階的模型參數(shù)主要決定了AR模型性能特性，選擇AR模型的階數(shù)p為4，模型參數(shù)和殘差的方差的估計(jì)法參考文獻(xiàn)[24]531-544的最小二乘估計(jì)法得到。設(shè)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的兩個(gè)工況為j(j=1代表無(wú)裂紋軸，j=2代表裂紋軸)，則一個(gè)IMF分量的特征向量為Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。對(duì)樣本數(shù)據(jù)相應(yīng)的特征狀態(tài)的IMF中的模型參數(shù)和方差分別求平均值，得到相應(yīng)狀態(tài)的特征參考向量，為

由實(shí)際預(yù)先的頻譜分析，k預(yù)取4，并根據(jù)文獻(xiàn)[24]531-544計(jì)算階次的確定范圍是4～10之間，為了簡(jiǎn)化后續(xù)計(jì)算，且AR模型的前幾階的模型參數(shù)主要決定了AR模型性能特性，選擇AR模型的階數(shù)p為4，模型參數(shù)和殘差的方差的估計(jì)法參考文獻(xiàn)[24]531-544的最小二乘估計(jì)法得到。設(shè)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的兩個(gè)工況為j(j=1代表無(wú)裂紋軸，j=2代表裂紋軸)，則一個(gè)IMF分量的特征向量為Hi=[ai1,ai2,ai3,ai4，σi2]。對(duì)樣本數(shù)據(jù)相應(yīng)的特征狀態(tài)的IMF中的模型參數(shù)和方差分別求平均值，得到相應(yīng)狀態(tài)的特征參考向量，為圖4 轉(zhuǎn)子裂紋

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3384104