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《大连理工大学》 2003年
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基于局域波法的转子系统非线性动态特性及应用研究

王凤利  
【摘要】:转子系统是旋转机械的重要组成部分,其动态特性一直备受关注。就其本质而言,转子动态特性问题绝大多数是属于非线性的。随着生产与科学技术的发展,旋转机械向高速、重载、轻型化和自动化方向发展,转子系统动态特性分析与应用研究已是一项迫切的任务。本文开展了转子系统故障诊断与模态参数辨识的研究,主要内容如下: 1、本文应用局域波法对非线性系统、非平稳信号分析进行了研究。通过几种时频分析方法的比较,表明局域波法对于非平稳、非线性信号的分析更具有效性,局域波时频分析清晰地描述非线性系统的特性,对非线性系统给出了更深的认识。 2、将局域波时频分析方法应用于转子系统故障诊断领域,为转子系统故障诊断提供了新的诊断方法。 局域波法为转子轴心轨迹的提纯提供了有效的途径,通过局域波分解后的IMF来重构信号,剔除了噪声的干扰,保留了有用的故障信息,利用重构信号合成的轴心轨迹清晰地反映了转子系统的油膜涡动故障特征。 应用局域波分析转子系统动静件碰摩和不对中早期故障信号,并且和传统的频谱分析结果进行了比较,结果表明局域波分析能够清晰地反映了故障转子振动信号能量的时频分布特征,克服了全域波信号分析造成的能量扩散和泄漏,可用于转子早期故障发展的特征提取。 以Jeffcott裂纹和碰摩转子为研究对象,建立了裂纹和碰摩转子耦合振动的分析模型,应用局域波时频分析方法来分析裂纹和碰摩故障转子耦合振动信号的时频特征,为工程中多非线性故障转子系统的振动监测与故障诊断提供了很好的依据。 3、提出了基于IMF和混沌的微弱信号检测方法。通过混沌振子Duffing方程解的特性分析,应用分形技术来识别混沌运动及其分岔参数,为实际应用中混沌振子的准确设计提供了保证,阐明了对转子系统早期不对中故障信号进行检测和诊断的机理,对于工程实际中转子系统的早期故障诊断提供了有效的依据。 4、探讨了分形动力学理论在转子系统故障诊断中的应用,将局域波法和分形理论相结合,提出了以IMF分形维数作为状态特征量的转子系统故障诊断方法。通过分析不同故障状态下的响应信号局域波分解后的IMF分形维数对不同故障的敏感性,细致地刻划了振动信号中所蕴含的信息,反映了产生相应故障的动力学机制。仿真信号和转子故障实测信号的分析验证了该方法的有效性。 5、将局域波法应用于非线性系统的模态参数识别,为非线性系统的模态参数辨识提供了新的方法。通过对立方刚度非线性系统的模态参数的辨识,仿真结果验证了方法的有效性。针对转子系统的模态参数测试识别的问题,提出测取转子系统在降速过程非稳定运行工况下的振动响应信号,应用本文提出的非线性模态参数识别方法得到了转子系统的瞬时固有频率和瞬时阻尼系数。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TH113

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 王凤利;基于局域波时频分析的机械故障诊断[J];大连海事大学学报;2005年04期
2 王凤利;邢辉;段树林;马孝江;;局域波法的多分辨分析特性及其应用[J];大连海事大学学报;2007年01期
3 王凤利;赵德有;马孝江;;基于局域波和混沌的转子系统早期故障诊断[J];大连理工大学学报;2009年01期
4 王凤利;赵德有;;基于局域波法的非线性系统模态参数识别研究[J];大连理工大学学报;2011年01期
5 王凤利;李宏坤;;利用ICA的局域波分解及其在机械故障诊断中应用[J];大连理工大学学报;2012年04期
6 王凤利;于洪亮;段树林;马孝江;;基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法[J];交通运输工程学报;2008年01期
7 郝志华;林田;马孝江;;基于经验模式分解的神经网络模型及其在转子系统故障诊断中的应用[J];中国电机工程学报;2006年20期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 陈建国;基于独立分量分析的机械故障特征提取及分类方法研究[D];大连理工大学;2011年
2 苑宇;重构吸引子奇异值分析与时频域分形在往复机振动分析中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
3 别锋锋;基于局域波时频谱的往复机故障智能诊断方法研究[D];大连理工大学;2008年
4 崔宝珍;自适应形态滤波与局域波分解理论及滚动轴承故障诊断[D];中北大学;2013年
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1 王继选;汽轮机转子碰摩的非线性振动研究[D];华北电力大学(河北);2007年
2 王绍敢;基于局域波与遗传神经网络的齿轮箱故障诊断[D];中北大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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4 张凯;刘占芳;;离心场中悬臂梁的动频和椭圆运动性质[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
5 郭树起;杨绍普;;非均质变截面杆的自由振动[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
6 郝颖;吴志强;;双线性滞后系统减振分析[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
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8 张恩佳;周佳亮;;流固耦合技术在水轮机蝶阀活门动态特性分析中的应用[A];抽水蓄能电站工程建设文集2011[C];2011年
9 钱苏翔;焦卫东;胡红生;;某海洋油气平台压缩机振动信号的时频分析与故障诊断[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 张博闻;祁炜;杨冬;唐小程;宋执环;;基于EMD的频率族分离法在滚动轴承故障诊断中的应用[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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1 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 姜恒;多尺度结构功能材料在水下声隐身中的应用基础研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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5 倪丽萍;基于分形技术的金融数据分析方法研究[D];合肥工业大学;2010年
6 陈奇;基于分形理论的汽车变速箱齿轮接触强度研究[D];合肥工业大学;2010年
7 刘文静;LRB隔震桥梁的可靠性与等效线性化方法研究[D];华中科技大学;2010年
8 王栋;随机与混沌神经放电节律的时间序列分析[D];陕西师范大学;2010年
9 吴跃;抗高直链大米淀粉回生的物理修饰及其回生的检测和表征[D];江南大学;2010年
10 胡爱花;混沌同步的有关问题研究[D];江南大学;2010年
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1 武文宾;冲击地压的非线性岩梁混沌动力学分析[D];山东科技大学;2010年
2 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
3 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
4 伍修锟;呼吸性煤尘物理化学特性的研究及应用[D];山东科技大学;2010年
5 旺扎拉;特种车辆变速箱齿轮传动失效分析[D];长春理工大学;2010年
6 蒋静;基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
7 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
8 韩冬振;远程诊断中心的设计与实现[D];郑州大学;2010年
9 韦建威;基于OMAP5912的准在线故障诊断系统软件平台关键技术研究[D];郑州大学;2010年
10 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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4 廖明,张文明,方湄,冯雅丽;时间序列分形特征的判别[J];北京科技大学学报;1998年05期
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1 盖强;局域波时频分析方法的理论研究与应用[D];大连理工大学;2001年
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1 赵志福;船舶齿轮箱故障诊断系统研究[D];武汉理工大学;2011年
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【二级引证文献】
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6 何庆飞;姚春江;陈桂明;陈小虎;杨庆;;基于奇异值分解和小波包分析的液压泵振动信号特征提取方法[J];数据采集与处理;2012年02期
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4 王正英;面向设备管理的机电设备状态监测与故障诊断技术研究[D];天津大学;2007年
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6 曹冲锋;基于EMD的机械振动分析与诊断方法研究[D];浙江大学;2009年
7 张超;基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D];西安电子科技大学;2012年
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10 苗锋;盲信号分离算法及其在转子故障信号分离中的应用方法研究[D];兰州理工大学;2014年
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1 周浩亨;杭钢脱硫风机振动在线监测与故障诊断系统的研究与设计[D];江西理工大学;2010年
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3 王跃华;甘春标;杨世锡;;Jeffcott转子不确定动力学建模与故障特征识别[A];第九届全国动力学与控制学术会议会议手册[C];2012年
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5 李鸿光;;基于微分的经验模态分解及其在多重转子故障分析中的应用[A];The 5th 全国动力学与控制青年学者研讨会论文摘要集[C];2011年
6 刘成俊;刘军;井上刚志;石田幸男;;电磁外力激励下裂纹转子非线性振动响应实验研究[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
7 李楠;;一种鼠笼式异步电动机转子早期故障检测的新方法[A];第十届全国电工数学学术年会论文集[C];2005年
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1 陶海亮;转子—支承系统典型故障非线性动力特性分析与实验研究[D];中国科学院研究生院(工程热物理研究所);2013年
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3 于海;高维非线性转子—轴承系统降维方法与故障特性分析[D];哈尔滨工业大学;2013年
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1 金思勤;转子系统积油和不对中故障的仿真及试验研究[D];东北大学;2009年
2 阳桂蓉;基于定子电流幅值校正频谱细化的电机转子故障诊断研究[D];电子科技大学;2011年
3 杨文瑛;基于经验模态分解的转子故障信号熵特征提取研究[D];兰州理工大学;2012年
4 胡常安;基于混合杂草算法—神经网络的转子故障数据分类方法研究[D];兰州理工大学;2012年
5 李劼;基于模型的转子裂纹时域识别方法研究[D];华东理工大学;2012年
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7 曲秀秀;转子耦合故障振动信号的盲分离技术研究[D];南京航空航天大学;2011年
8 邓堰;转子故障智能诊断中的特征提取与选择技术研究[D];南京航空航天大学;2008年
9 杨娟;转子故障信号的量化特征提取方法研究[D];兰州理工大学;2010年
10 冉钧;转子故障信号的滤波与模式辨识方法研究[D];兰州理工大学;2012年
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