【摘 要】
:
以某一具有膜片式弹性联轴器的多盘悬臂转子系统为研究对象,基于有限元方法,考虑联轴器平行、偏角和组合不对中影响建立了系统的动力学模型,其中滑动轴承采用非线性油膜力模型.采用轴心轨迹图、不对中力与油膜力对比图、幅频响应及三维谱图,分析了三种不对中形式对系统振动特征的影响,研究表明联轴器不对中会引起倍频的振动;延迟失稳转速,减小l阶和2阶油膜振荡能量,即对油膜振荡产生抑制作用.
【机 构】
:
东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110819
【出 处】
:
2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016
论文部分内容阅读
以某一具有膜片式弹性联轴器的多盘悬臂转子系统为研究对象,基于有限元方法,考虑联轴器平行、偏角和组合不对中影响建立了系统的动力学模型,其中滑动轴承采用非线性油膜力模型.采用轴心轨迹图、不对中力与油膜力对比图、幅频响应及三维谱图,分析了三种不对中形式对系统振动特征的影响,研究表明联轴器不对中会引起倍频的振动;延迟失稳转速,减小l阶和2阶油膜振荡能量,即对油膜振荡产生抑制作用.
其他文献
由于地下变电站的密闭性,变电站内的电气设备中的SF6气体一旦发生泄漏,易造成电力设备的运行故障,并导致室内工作人员或抢修人员窒息,而且当变电站处于人流密集区域时,会对该区域人员产生严重中毒危害.对变电站泄漏气体及其衍生物的浓度和毒性含量进行分析,提出电力工作人员防护措施.基于突发绝缘气体泄漏对环境影响,设计了泄漏气体处理方案,通过实验对泄漏后快速回收处理过程进行模拟,并对各监测点进行数据监控和分析
石化行业是国家经济发展的支柱产业,也是典型的流程工业,其生产装备具有大型化、复杂化、生产工艺自动化、连续化的特点,设备投资巨大、能耗物耗与经济利益直接相关,故障引起非计划停产不仅将带来巨大的经济损失,还可能导致机毁人亡的重大事故.与发达国家相比,我国能源动力机械普遍存在两个突出问题:一是安全运行周期短,故障率高;二是运行效率普遍偏低.在设计、选型、定购、引进装备时只注重设备本身的效率,忽视与生产过
局部保持投影作为一种无监督的维数约简方法,没有充分利用样本的类别信息,易导致聚类效果不理想.为此提出了一种基于类别信息的改进局部保持投影方法,通过在计算训练样本间距时引入类别信息,使得每个点的近邻点主要是同类别的点,从而改善聚类效果.将该方法应用于齿轮的故障诊断,首先计算样本多个时域特征参数,利用改进的局部保持投影对训练样本进行维数约简,得到聚类中心和转换矩阵;其次再通过转换矩阵约简测试样本维数,
针对故障信号的非平稳特征和单源信息进行故障识别易造成误判,提出了一种多维经验模式分解(MEMD)与全矢谱(FV)结合的故障特征提取方法一全矢多维经验模式分解(FV-MEMD).MEMD是一种基于多源信息等尺度分解的信号分析方法,该方法避免了采用传统EMD分解的分量在数量和频率成分出现的不匹配现象.首先使用MEMD算法对多源信息进行自适应分解得到各阶IMF分量,然后采用互信息法计算出多元信息和各自的
对旋转机械进行频谱结构预测可以有效地掌握设备未来的运行状态.基于单源信息的频谱结构具有不确定性,无法进行预测研究.为保证预测结果的唯一性和准确性,将全矢谱技术引入预测模型,结合反向传播(BP)神经网络,构建全矢-BP神经网络预测模型.对风机设备轴承的频谱结构进行多步预测,比较预测精度.研究结果表明,该方法能准确对设备的频谱结构进行预测,为设备的预知维修提供技术支持.
SF6具有绝缘和灭弧性能,己广泛应用于变电站中的高压开关设备.由于制造、安装等质量差异以及材料老化等原因,高压开关设备易发生SF6气体泄漏,可能会造成电力设备的运行故障,严重时导致室内上作人员的中毒.提出并设计了SF6泄漏在线监测控制系统,应用此系统能够实现变电站室内SF6浓度分布在线监测,及时检测泄漏现象和缺氧情况,并将现场SF6和O2测量信息通过485网络远传至DCS,实时存储多种信息数据以供
分形维数是复杂形体不规则性的量度,已应用于故障模式识别领域.传统分形维数通过不同测度来覆盖不同振动信号的几何形状,算法准确率低且计算复杂.压缩机气阀振动信号属于典型的非线性复杂信号,包含有一定分性特征.为有效提取气阀故障特征,实现典型故障模式的识别,提出了基于数学形态学的改进分形维数算法,通过定义腐蚀与膨胀算子简化信号结构,采用参数优化、分段分形等手段,结合广义覆盖面积理论,对形态学分形维数方法进
针对大型旋转机械故障特征之间错综复杂的非线性关系问题,提出一种将核方法与模糊C-均值(FCM)技术融合的故障辨识方法.以一个双跨度转子实验台为研究对象,围绕着其故障数据集的聚类与解决好故障模式识别需求,首先利用核方法将原始数据集进行一个非线性映射至高维的核空间,使在原低维空间中高度非线性化的特征在核空间呈线性可分,由此实现了增大不同类别故障数据子集之间的特征差异目的;然后在核空间中进行模糊C-均值
多普勒畸变的发生使轨边声学诊断系统测取的声学信号出现频谱扩展和移动的现象,给列车轴承的故障诊断带来了困难.提出了一种基于麦克风阵列的角插值重采样方法来去除存在于测取信号中的多普勒畸变.相比于传统方法来说,该方法简单并且几乎不需要先验知识,对噪声具有更强的鲁棒性,在实际应用中具有显著的优势.该方法将多重信号分类方法和滑动窗方法结合起来提取时间-角度曲线,并利用该曲线构造重采样时间序列.通过对信号进行
针对旋转机械设备局部故障使测量信号表现出瞬态特性,将图像稀疏重构方法引入到时频流形的理论分析框架中,提出了一种新的时频流形稀疏重构的瞬态特征提取方法.基于时频流形突出的特征增强效果,运用图像稀疏的方法有效地从非线性时频流形结构中学习到时频分量.通过上述构造的时频字典对原始信号的时频分布进行瞬态特征的重构表达分析,实现对原始信号的幅值和相位恢复.该重构方法将图像稀疏重构的稀疏原理同时频流形在瞬态特征