旋转机械故障诊断方法的研究

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1、旋转机械故障诊断方法的研究摘要：旋转机械故障产生机理复杂，故障特征难以捕捉。其故障大致分为机身部分的故障、往复运动部件的故障、旋转部件的故障等等。本文通过浅要的分析总结一些常用和成熟的诊断方法，为旋转机械的故障诊断分析提供了有实用价值的方法，具有一定的工程应用意义。关键词：旋转机械；故障诊断;方法RotatingMachinerymethodoffaultdiagnosisAbstract:Rotatingmechanicalfailuremechanismofcomplex,faultcharacteristicselusive.FauItroughlyd

2、ividedintoitsfuselagepartofthefault,reciprocatingmotioncomponentfailures/failures,etc.rotatingcomponents.Throughsimpletosumupsomeofthecommonlyusedmethodinthediagnosisandmatureforrotatingmachineryfaultdiagnosisandanalysisprovidesausefulmethod,theapplicationmusthavemeaning•KeyWOXds•r

3、otatingmachinery;faultdiagnosis;method引言：旋转机械结构复杂，不同方面的特征信号只从不同侧面反映设备的故障，都有一定的局限性。在对旋转机械进行故障诊断时，需要对设备的多种特征信号进行融合处理和综合诊断。・旋转机械故障的诊断方法1•基于矢谱和D-S理论的旋转机械故障诊断目前，旋转机械故障诊断中往往只对设备状态信息中的一种或几种信息进行多层次、多角度的分析和观察，从小提取有关设备状态的特征。由于信号类型单一,能够提供的信息较少，因而很难做岀准确评价，诊断的结论难冇说服力，在许多情况下得出诊断结果并不可靠。因此自必要在多传感器

4、信息融合的基础上进行综合诊断，以对旋转机械状态进行更准确的评价。(1)诊断系统实现系统的信息融合相对于信息表征的层次可以分为数据层、特征层和决策层融合3个层次。对应信息融合的3个层次，旋转机械故障诊断系统可分为三大模块:数据层融合模块、特征层融合模块及决策层融合模块。数据层信息融合是直接在采集到的原始数据层上进行的融合,在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行数据的综合和分析，是最低层的融合。特征层融合属于中间层次，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取，然后对特征信息进行综合分析与处理。决策层融合是高级融合，其结果为控制决策提供依据。决策融合是三级融合的

5、最终结果，是直接针对具体决策目标即旋转机械的故障类型，融合结果直接影响决策水平。(2)诊断结论①所识别目标类型应具冇最大的可信度值。②所识别目标类型的可信度值必须大于不确定可信度值。③所识别目标类型与其他类型的可信度值之差必须人于某一阈值。该阈值应根据实际诊断情况，同时考虑到能有效区分故障的要求而定。④不确定可信度值必须小于某一阈值。(2)结论利用矢谱对旋转机械转了各截面的信息进行融合，由神经网络进行局部诊断,在此基础上，利用D-S证据理论进行全局诊断。综合利用了多种传感器的融合信息，可以获得更好的诊断效果，避免了单一传感器的局限性。将其技术应用到旋转机械故

6、障诊断中，口J充分发挥其强大的信息处理优势，解决了旋转机械故障诊断中不确定推理过程，增大了诊断结果的可靠性与准确性，减小了系统状态的不确定性。2.基于AE技术的旋转机械故障监测与诊断声发射技术应用于旋转机械故障监测与诊断是一种高效实用的方法。针对旋转机械结构特征及其声发射信号特点,开发了以声发射技术为核心的旋转机械故障监测与诊断专用系统,介绍了该系统的组成模块及其功能实现。在模拟工况件下，利用该系统的时频分析功能和包络分析功能对一批故障滚动轴承进行了实时诊断，证明了该系统的科学性、有效性和实用性。(1)旋转机械故障诊断的研究利用声发射技术开展旋转机械状态监测

7、和故障诊断工作具冇以下几方面的优势：①旋转机械的主要功能由旋转动作完成，转了是其主要部件，声发射检测技术对轴承转子系统的主要故障具冇很强的实用性，对旋转机械的不平衡、初始弯曲、刚度非对称、非对中、油膜涡动和油膜振荡、旋转失速、松动与碰摩、转子裂纹等故障都能进行很好的监测与诊断，可以广泛应用于航空发动机等旋转机械设备运动部件的缺陷检测与安全评定。②对缺陷的变化极为敏感,可以检测到微米级的显微裂纹变化，检测灵敏度高。③不受检测对象材料限制，可以长期连续地监视缺陷的安全性以及超限报警。④可提供冋转部件活性缺陷随载荷、时间、温度等外变量变化而变化的实时或连续信息，因

8、而适用于工业生产屮高速、连续工作的旋转机械在线监控及