柴油机是一种重要的动力装置,其被广泛应用于内燃机车、船舶、汽车和发电设备等领域。柴油机组的轴系包含众多部件,对动力设备的正常运行起着至关重要的作用;作为轴系主要组成部分的联轴器和减振器,其运行状态的好坏将直接影响动力设备的安全性和可靠性;轴系一旦发生故障,柴油机组的机械性能将迅速恶化,影响设备的正常运行,故障严重时还将造成重大的经济损失,甚至危及人身安全。因此,对柴油机组轴系的运行过程进行状态监测并提供故障预警就具有重要的意义。柴油机组轴系许多故障在稳定工况下的征兆表现并不明显,经常不能及时准确地对轴系进行故障特征信号提取和故障诊断。在非稳定工况,轴系的瞬时转速和传递力矩频繁变化,与稳定工况扭转振动信号相比,非稳定工况扭转振动信号蕴含了更加丰富的轴系故障信息。故进行非稳定工况轴系故障诊断技术研究,对提高柴油机组故障诊断系统的准确性和及时性都具有非常重要的意义。论文以非稳定工况轴系扭振计算为基础,将扭振阶次分量和模态参数作为特征参数,利用自组织特征神经网络对柴油机轴系部件联轴器和减振器故障进行了诊断研究。本文编写程序将冲击响应法和阶次分析法用于非稳定工况轴系扭振计算,即通过单位冲击响应函数与非稳定工况激励力矩的卷积积分来求得轴系扭振响应;并将计算结果与轴系实测扭振响应和TVCA软件计算结果进行对比,验证了该方法对非稳定工况扭振计算的可行性和准确性。针对传统频谱分析法用于非稳定信号分析时产生严重"频率混叠"的问题,本文编写程序使用基于等角度重采样的阶次分析法对非稳定工况柴油机组轴系扭振响应进行了试验分析;结果表明,阶次分析法可以正确清晰地分析出非稳定工况扭振信号中的阶次分量,相比其他分析方法,阶次分析法用于旋转机械非稳定信号分析具有显著的优势。以某机车柴油发电机组轴系为原型建立当量系统模型,使用仿真计算的方法研究了联轴器和减振器常见故障导致的刚度阻尼变化对轴系固有模态参数和非稳定工况扭振响应的影响,确定出了对轴系不同故障反应敏感的扭振响应阶次分量和模态参数。最后,结合非稳定工况扭振阶次分析法、轴系固有模态参数识别法和自组织特征神经网络,对轴系部件联轴器和减振器故障进行了诊断。通过对典型故障的诊断分析表明,该网络能够对联轴器和减振器常见故障进行快速准确地诊断。综上,非稳定工况柴油机轴系故障诊断研究,丰富了轴系扭转振动分析方法,提出了在非稳定工况下基于扭振响应阶次分量和模态参数的故障诊断方法,具有一定的工程应用价值。