基于转子—轴承耦合系统的耦合故障机理分析及智能诊断
【摘要】：
旋转机械转子系统的碰摩故障通常是由不平衡、不对中、油膜涡动等故障所引发的二次故障,其信号通常具有周期、拟周期和混沌三种复杂的非线性特征。一般大型高速旋转机械通常采用动压滑动轴承作为支承系统,但对于整体重量和结构要求较高的高速轻型旋转机械,如航空发动机,通常采用滚动轴承支承系统。两种转子系统在实际工程中均有着十分广泛的应用。
首先针对油膜涡动下的转子碰摩故障诊断问题,建立了含不平衡、油膜涡动以及碰摩耦合故障的转子-滑动轴承系统动力学模型,考虑不平衡、油膜涡动、碰摩等耦合故障;然后,在相同的转子系统参数下,在考虑滚动轴承非线性赫兹接触和轴承径向间隙的情况下,建立了含不平衡-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承系统动力学模型。利用轴心轨迹图、频谱图、三维瀑布图、Poincaré图、分岔图等方法,重点讨论转子系统参数对其信号的影响,研究了两种模型中碰摩故障的特征。
在获取了包括各种状态下的耦合故障样本后,提取反映故障特征的信息,构造了结构自适应神经网络,并用该神经网络对从转子模拟实验台和航空发动机转子实验器采集到的碰摩故障数据进行诊断,诊断结果充分表明了建立的神经网络对于识别不平衡-油膜涡动-碰摩耦合故障以及不平衡-碰摩耦合故障的有效性。
为了进一步提取耦合故障特征,在论文中将关联维数理论应用于非线性时间序列分析,对仿真计算获取的耦合故障非线性时间序列进行相空间重构,并计算出关联维数,比较了不同故障状态下的关联维数特征,发现了耦合故障下关联维数的变化规律,并以此作为耦合故障识别的重要特征。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH17
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