不平衡激励下的转子碰摩故障诊断方法研究

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1、工学硕士学位论文不平衡激励下的转子碰摩故障诊断方法研究STUDYONFAULTSDIAGNOSISMETHODOFARUB-IMPACTROTORWITHUNBALANCEDEXCITATION李洋哈尔滨工业大学2015年7月国内图书分类号：TH17.2学校代码：10213国际图书分类号：621密级：公开工学硕士学位论文不平衡激励下的转子碰摩故障诊断方法研究(应用型)硕士研究生：李洋导师：宋宝玉教授申请学位：工学硕士学科：机械设计及理论所在单位：机电工程学院答辩日期：2015年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedInd

2、ex:TH17.2U.D.C.:621DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringSTUDYONFAULTSDIAGNOSISMETHODOFARUB-IMPACTROTORWITHUNBALANCEDEXCITATION(ApplicationType)Candidate：LiYangSupervisor：Prof.SongBaoyuAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：MechanicalDesignandTheoryA

3、ffiliation:SchoolofMechatronicsEng.DateofDefence：July,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology：摘要摘要转子系统作为汽轮机、航空发动机、水轮机、风机和离心压缩机等旋转机械的核心部件，发挥着十分重要的作用。随着对转子系统速度和效率的要求越来越高，转、定子之间的间隙也开始变得越来越小，使得碰摩故障发生的频率不断增大。转子系统碰摩故障轻则影响设备寿命，重则导致重大的安全生产事故。质量不平衡是导致碰摩故障发生

4、的较为常见的因素，因此本文针对不平衡激励下的转子碰摩故障，研究了其故障振动信号的降噪预处理方法和故障特征提取方法；搭建了转子碰摩故障诊断实验台，并在不同工况条件下进行故障诊断实验，验证了本文研究的转子碰摩故障诊断方法的有效性。针对转子碰摩故障信号受环境中噪声影响，具有一定不均匀性和随机性，且信噪比低的特点，提出了基于奇异值分解和小波变换的复合降噪方法。该方法首先针对SVD算法降噪阶次的选择影响其处理精度的问题，对奇异矩阵的对角元素做了滤值处理。其次，结合小波阈值降噪算法和模极大值降噪算法的优点，对小波降噪算法进行改进。最后将奇异值分解

5、和小波降噪相结合用于转子碰摩故障振动信号的降噪预处理，抑制了噪声干扰，提高了信号的信噪比。针对转子碰摩故障信号非平稳、非线性的特点，将一种新的局域波分解算法——固有时间尺度分解（ITD）方法应用到转子碰摩故障特征提取中。针对ITD存在伪分量和端点效应的问题，本文采用相关系数法去除伪分量，并提出了基于特征点匹配延拓的端点效应抑制方法，对ITD算法进行改进。将该方法应用到转子碰摩故障诊断，可以准确提取到转子碰摩故障特征。通过与EMD算法进行对比，验证了改进的ITD方法具有计算简单，无需计算高阶矩阵，运算效率高的这一突出特点。本文建立了单跨

6、度单盘转子-轴承系统局部碰摩故障动力学模型，并进行仿真分析，给出了由于不平衡激励而产生的不同转速条件下转子碰摩故障振动信号的时域波形图、频谱图、轴心轨迹图和Poincaré截面图，总结了碰摩故障特征。此外，搭建了转子碰摩故障诊断实验系统，并在不同工况条件下进行故障诊断实验，采用本文研究的故障诊断方法准确提取到了故障特征。将实验结果与仿真分析进行对比，验证了本文所提出的基于SVD和小波变换的复合降噪方法和改进的ITD故障特征提取方法的有效性。关键词：转子系统；碰摩；固有时间尺度分解；端点效应；故障诊断IAbstractAbstractA

7、sthecorecomponentofmanyrotatingmachinerysuchasturbogenerator,aircraftengine,turbine,windpowergenerator,centrifugalcompressorandsoon,therotorsystemplaysaveryimportantrole.Withtheincreasinglyhigherdemandofhighspeedandhighefficiencyoftherotorsystem,thegapbetweentherotorand

8、thestatorisbecomingsmallerandsmaller,andthefrequencyofrub-impactfaultisincreasingconsistently.Therub-impactfau