【摘 要】
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涡轮增压器转子工作环境伴随着高温和高压,并且由于制造、安装工艺上的缺陷,使得增压器转子故障率较高。典型的增压器转子故障包含不平衡、转子裂纹、转子碰摩等。为了实现增压器转子轴承系统故障快速高效诊断,在分析典型故障转子动力学特性的基础上,对特征参数进行提取和优选,形成可以表征故障特性的特征矩阵。首先,针对增压器转子轴承系统三维模型模拟故障计算量较大的问题,提出了可行的模型简化方式。本文先将三维转子模型
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涡轮增压器转子工作环境伴随着高温和高压,并且由于制造、安装工艺上的缺陷,使得增压器转子故障率较高。典型的增压器转子故障包含不平衡、转子裂纹、转子碰摩等。为了实现增压器转子轴承系统故障快速高效诊断,在分析典型故障转子动力学特性的基础上,对特征参数进行提取和优选,形成可以表征故障特性的特征矩阵。首先,针对增压器转子轴承系统三维模型模拟故障计算量较大的问题,提出了可行的模型简化方式。本文先将三维转子模型简化成集总参数模型,并通过对比两种建模方法得到的转子模态和临界转速,验证了集总参数法建模的准确性。但是,考虑到集总参数建模划分盘轴数目过多,在集总参数模型基础上进一步简化成4轮盘3轴段的简化盘-轴模型。采用理论方法求解了简化盘-轴模型的临界转速,对比三维模型计算结果,验证了该模型的可行性和准确性。其次,为了针对不同类别的故障现象建立故障特性参数与故障类型的匹配机制。根据牛顿第二定律建立了转子典型故障动力学模型,通过分析不同故障下的动力学响应,得到了转子典型故障轴心轨迹（椭圆形、内“8”形、包络环形和“葫芦”形）与频谱特征（0.5X、1X、1.5X、2X、2.5X、3X、3.5X、4X）。然后,先利用改进Hu不变矩算法对故障转子轴心轨迹进行特征提取,再采用支持向量机特征递归消除法（SVM-RFE）对提取的特征进行特征选择与排序,并使用交叉验证法CV（Cross Validation）优化的SVM算法对删减特征后的组合分类识别。结果表明:SVM-RFE能够实现精简特征参数并获得较高的分类识别准确率。最后,在分析了增压器转子故障特征在不同转速下的表现情况基础上,将频谱特征与改进Hu不变矩组成的融合矩阵,并基于SVM-RFE提出了一种优化特征子集的融合特征算法,形成了能够表征增压器转子轴承系统典型故障的改进融合特征矩阵。结果表明:改进融合特征矩阵能够取得较好增压器故障分类性能并精简特征参数。
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