往復(fù)壓縮機(jī)滑動(dòng)軸承間隙復(fù)合故障診斷方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-06 23:12
往復(fù)壓縮機(jī)是石油、化工等領(lǐng)域用于壓縮和輸送氣體的關(guān)鍵設(shè)備,一旦發(fā)生事故會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,因此,研究往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)對保證其正常運(yùn)行具有重要意義。本文以往復(fù)壓縮機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)滑動(dòng)軸承間隙復(fù)合故障為研究對象,從故障診斷過程的數(shù)據(jù)獲取、特征提取和狀態(tài)識別角度出發(fā),深入研究多體動(dòng)力學(xué)仿真、信號處理方法、盲源信號處理技術(shù)和智能模式識別等方法,結(jié)合往復(fù)壓縮機(jī)滑動(dòng)軸承間隙復(fù)合故障振動(dòng)信號特性,提出了一套有效的往復(fù)壓縮機(jī)滑動(dòng)軸承間隙復(fù)合故障診斷方法。主要工作如下:往復(fù)壓縮機(jī)滑動(dòng)軸承間隙故障因其隱蔽性和形成周期長,試驗(yàn)成本高等問題,難以開展多類型故障復(fù)合試驗(yàn)以致故障數(shù)據(jù)獲取不足,為解決此問題,進(jìn)行了含間隙運(yùn)動(dòng)副的往復(fù)壓縮機(jī)軸承復(fù)合故障狀態(tài)多體動(dòng)力學(xué)仿真方法研究。選取連桿大頭軸承及小頭軸承間隙故障為研究對象,首先分析影響滑動(dòng)軸承間隙故障的因素,利用“無質(zhì)量連接法”建立軸承間隙故障運(yùn)動(dòng)學(xué)分析模型,運(yùn)用非線性接觸碰撞模型理論建立軸承間隙故障動(dòng)力學(xué)模型,然后利用多體動(dòng)力學(xué)分析軟件建立軸承間隙復(fù)合故障動(dòng)力學(xué)仿真模型,實(shí)現(xiàn)了往復(fù)壓縮機(jī)軸承間隙復(fù)合故障狀態(tài)數(shù)據(jù)的獲取。通過傳感器所拾取的往復(fù)壓縮機(jī)軸承間...
【文章來源】:東北石油大學(xué)黑龍江省
【文章頁數(shù)】:125 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
論文組織結(jié)構(gòu)框架圖
圖 2.1 連桿大頭軸承間隙機(jī)構(gòu)示意圖Fig.2.1 Schematic diagram of connecting rod big end bearing bush clearance mechanism圖 2.1 采用長度為 e 的無質(zhì)量連桿2 3A A 代替運(yùn)動(dòng)副間隙,只傳遞運(yùn)動(dòng)副作用力無形變,θ2為曲軸轉(zhuǎn)角:在 X 軸上的各矢量分量為:22334L cos θ ecosβ Lcosθ x(2-1)在 Y 軸上的各矢量分量為: sin sin sin 02 2 3 3L θ e β L θ (2-2)即 βLeθLLsinθ sinsin32323 ,大頭瓦間隙 e 相對連桿長度 L3非常小,則:2323θLLsin θ sin(2-3)對公式(2-3)中時(shí)間求導(dǎo):322323θθθLLθ-coscos (2-4)再對公式(2-4)中時(shí)間求導(dǎo):θθθθLcos-sin2
第二章 往復(fù)壓縮機(jī)軸承間隙復(fù)合故障動(dòng)力學(xué)建模與分析下,不斷的重復(fù)分離碰撞致使曲軸和大頭軸承之間間隙變大,故障程度加劇。因此,準(zhǔn)確的建立接觸碰撞模型對連桿大頭軸瓦間隙故障的研究就顯得尤為重要。本節(jié)以往復(fù)壓縮機(jī)連桿大頭軸承為研究對象,結(jié)合曲軸與連桿大頭軸承碰撞特點(diǎn),建立連桿大頭軸承-曲軸非線性接觸碰撞模型,同時(shí)引入描述碰撞過程摩擦作用的一種非線性摩擦模型。在多體動(dòng)力學(xué)理論和連桿大頭軸承-曲軸接觸碰撞模型基礎(chǔ)上,建立連桿大頭軸承間隙故障動(dòng)力學(xué)模型,為深入接觸碰撞力的變化規(guī)律及機(jī)組響應(yīng)特征研究提供理論基礎(chǔ)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于SWD-AVDIF的齒輪箱復(fù)合故障診斷方法[J]. 李娟,程軍圣,黃祝慶,卿宏軍. 噪聲與振動(dòng)控制. 2019(01)
[2]基于MCKD和teager能量算子的滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷[J]. 齊詠生,劉飛,高學(xué)金,李永亭,劉利強(qiáng). 大連理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[3]基于粒子群優(yōu)化盲源分離方法的電機(jī)滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷[J]. 張江亞,李艷華. 機(jī)床與液壓. 2019(01)
[4]基于近鄰元分析算法的滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷[J]. 余震. 中國工程機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]狀態(tài)形態(tài)學(xué)濾波與EWT的故障特征提取方法研究[J]. 王金東,張隆宇,趙海洋,李穎,夏法鋒. 噪聲與振動(dòng)控制. 2018(05)
[6]基于原始振動(dòng)信號的往復(fù)壓縮機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷[J]. 楊洪柏,聶昂,張江安,張宏利,劉樹林. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程. 2018(09)
[7]基于IVMD的單通道盲源分離方法及其應(yīng)用[J]. 湯杰,陳劍,楊斌. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2018(07)
[8]基于K-S和加權(quán)證據(jù)理論的復(fù)合故障診斷方法[J]. 袁鵬慧,張清華,謝剛,熊建斌,孫國璽. 機(jī)床與液壓. 2018(07)
[9]深度置信網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用研究綜述[J]. 劉方園,王水花,張煜東. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(01)
[10]基于過程分段多重分形的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷研究[J]. 王金東,高一淇,趙海洋,叢蕊,趙巖. 壓縮機(jī)技術(shù). 2017(04)
博士論文
[1]往復(fù)壓縮機(jī)軸承間隙故障診斷與狀態(tài)評估方法研究[D]. 趙海洋.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[2]高速公路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 夏創(chuàng)文.華南理工大學(xué) 2013
[3]基于形態(tài)分量分析和線調(diào)頻小波路徑追蹤的機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 陳向民.湖南大學(xué) 2013
[4]往復(fù)式壓縮機(jī)多源沖擊振動(dòng)時(shí)頻故障特征研究[D]. 王憲明.東北石油大學(xué) 2013
[5]局部均值分解方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 張亢.湖南大學(xué) 2012
[6]EMD算法研究及其在信號去噪中的應(yīng)用[D]. 王婷.哈爾濱工程大學(xué) 2010
[7]機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)源的盲分離方法研究[D]. 葉紅仙.浙江大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于最優(yōu)品質(zhì)因子信號共振稀疏分解與HFE的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法[D]. 卜慶超.東北石油大學(xué) 2018
[2]基于HHT和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮機(jī)氣閥故障診斷研究[D]. 謝昭靈.電子科技大學(xué) 2018
[3]往復(fù)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)與典型故障仿真技術(shù)研究[D]. 張譯丹.北京化工大學(xué) 2017
[4]往復(fù)式壓縮機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)故障建模與分析[D]. 翟斌.北京化工大學(xué) 2017
[5]基于形態(tài)分量分析的齒輪箱故障診斷研究[D]. 牛志雷.石家莊鐵道大學(xué) 2016
[6]基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合在FPSO監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)上的應(yīng)用[D]. 趙旻昊.天津大學(xué) 2014
[7]基于稀疏表示與字典學(xué)習(xí)的圖像去噪算法研究[D]. 姜鵬飛.西安電子科技大學(xué) 2011
[8]往復(fù)機(jī)械故障動(dòng)力學(xué)分析及故障診斷研究[D]. 肖理.西安建筑科技大學(xué) 2008
[9]盲源分離及其在2D12型往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[D]. 汪紅艷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007
本文編號:3122326
【文章來源】:東北石油大學(xué)黑龍江省
【文章頁數(shù)】:125 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
論文組織結(jié)構(gòu)框架圖
圖 2.1 連桿大頭軸承間隙機(jī)構(gòu)示意圖Fig.2.1 Schematic diagram of connecting rod big end bearing bush clearance mechanism圖 2.1 采用長度為 e 的無質(zhì)量連桿2 3A A 代替運(yùn)動(dòng)副間隙,只傳遞運(yùn)動(dòng)副作用力無形變,θ2為曲軸轉(zhuǎn)角:在 X 軸上的各矢量分量為:22334L cos θ ecosβ Lcosθ x(2-1)在 Y 軸上的各矢量分量為: sin sin sin 02 2 3 3L θ e β L θ (2-2)即 βLeθLLsinθ sinsin32323 ,大頭瓦間隙 e 相對連桿長度 L3非常小,則:2323θLLsin θ sin(2-3)對公式(2-3)中時(shí)間求導(dǎo):322323θθθLLθ-coscos (2-4)再對公式(2-4)中時(shí)間求導(dǎo):θθθθLcos-sin2
第二章 往復(fù)壓縮機(jī)軸承間隙復(fù)合故障動(dòng)力學(xué)建模與分析下,不斷的重復(fù)分離碰撞致使曲軸和大頭軸承之間間隙變大,故障程度加劇。因此,準(zhǔn)確的建立接觸碰撞模型對連桿大頭軸瓦間隙故障的研究就顯得尤為重要。本節(jié)以往復(fù)壓縮機(jī)連桿大頭軸承為研究對象,結(jié)合曲軸與連桿大頭軸承碰撞特點(diǎn),建立連桿大頭軸承-曲軸非線性接觸碰撞模型,同時(shí)引入描述碰撞過程摩擦作用的一種非線性摩擦模型。在多體動(dòng)力學(xué)理論和連桿大頭軸承-曲軸接觸碰撞模型基礎(chǔ)上,建立連桿大頭軸承間隙故障動(dòng)力學(xué)模型,為深入接觸碰撞力的變化規(guī)律及機(jī)組響應(yīng)特征研究提供理論基礎(chǔ)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于SWD-AVDIF的齒輪箱復(fù)合故障診斷方法[J]. 李娟,程軍圣,黃祝慶,卿宏軍. 噪聲與振動(dòng)控制. 2019(01)
[2]基于MCKD和teager能量算子的滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷[J]. 齊詠生,劉飛,高學(xué)金,李永亭,劉利強(qiáng). 大連理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[3]基于粒子群優(yōu)化盲源分離方法的電機(jī)滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷[J]. 張江亞,李艷華. 機(jī)床與液壓. 2019(01)
[4]基于近鄰元分析算法的滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷[J]. 余震. 中國工程機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]狀態(tài)形態(tài)學(xué)濾波與EWT的故障特征提取方法研究[J]. 王金東,張隆宇,趙海洋,李穎,夏法鋒. 噪聲與振動(dòng)控制. 2018(05)
[6]基于原始振動(dòng)信號的往復(fù)壓縮機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷[J]. 楊洪柏,聶昂,張江安,張宏利,劉樹林. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程. 2018(09)
[7]基于IVMD的單通道盲源分離方法及其應(yīng)用[J]. 湯杰,陳劍,楊斌. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2018(07)
[8]基于K-S和加權(quán)證據(jù)理論的復(fù)合故障診斷方法[J]. 袁鵬慧,張清華,謝剛,熊建斌,孫國璽. 機(jī)床與液壓. 2018(07)
[9]深度置信網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用研究綜述[J]. 劉方園,王水花,張煜東. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(01)
[10]基于過程分段多重分形的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷研究[J]. 王金東,高一淇,趙海洋,叢蕊,趙巖. 壓縮機(jī)技術(shù). 2017(04)
博士論文
[1]往復(fù)壓縮機(jī)軸承間隙故障診斷與狀態(tài)評估方法研究[D]. 趙海洋.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[2]高速公路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 夏創(chuàng)文.華南理工大學(xué) 2013
[3]基于形態(tài)分量分析和線調(diào)頻小波路徑追蹤的機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 陳向民.湖南大學(xué) 2013
[4]往復(fù)式壓縮機(jī)多源沖擊振動(dòng)時(shí)頻故障特征研究[D]. 王憲明.東北石油大學(xué) 2013
[5]局部均值分解方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 張亢.湖南大學(xué) 2012
[6]EMD算法研究及其在信號去噪中的應(yīng)用[D]. 王婷.哈爾濱工程大學(xué) 2010
[7]機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)源的盲分離方法研究[D]. 葉紅仙.浙江大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于最優(yōu)品質(zhì)因子信號共振稀疏分解與HFE的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法[D]. 卜慶超.東北石油大學(xué) 2018
[2]基于HHT和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮機(jī)氣閥故障診斷研究[D]. 謝昭靈.電子科技大學(xué) 2018
[3]往復(fù)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)與典型故障仿真技術(shù)研究[D]. 張譯丹.北京化工大學(xué) 2017
[4]往復(fù)式壓縮機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)故障建模與分析[D]. 翟斌.北京化工大學(xué) 2017
[5]基于形態(tài)分量分析的齒輪箱故障診斷研究[D]. 牛志雷.石家莊鐵道大學(xué) 2016
[6]基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合在FPSO監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)上的應(yīng)用[D]. 趙旻昊.天津大學(xué) 2014
[7]基于稀疏表示與字典學(xué)習(xí)的圖像去噪算法研究[D]. 姜鵬飛.西安電子科技大學(xué) 2011
[8]往復(fù)機(jī)械故障動(dòng)力學(xué)分析及故障診斷研究[D]. 肖理.西安建筑科技大學(xué) 2008
[9]盲源分離及其在2D12型往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[D]. 汪紅艷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007
本文編號:3122326
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