基于机器视觉的旋转机械微小振动放大方法实验研究

1

作者 赵乐 段承杰 +3 位作者 丁鹏 翟立宏 张铭光 马波 《机电工程》 北大核心 2025年第1期42-50,共9页

基于机器视觉的旋转机械微小振动放大过程中,未能将大运动和微小运动分离,导致其放大结果会产生伪影。针对这一问题,提出了一种基于加速度滤波和振幅阈值滤波的微小振动放大方法。首先,采用了复值可操纵金字塔分解图像,将图像信号转变... 基于机器视觉的旋转机械微小振动放大过程中,未能将大运动和微小运动分离,导致其放大结果会产生伪影。针对这一问题,提出了一种基于加速度滤波和振幅阈值滤波的微小振动放大方法。首先,采用了复值可操纵金字塔分解图像,将图像信号转变为局部相位信号和局部幅值信号;然后,采用了加速度滤波算法从局部相位信号中分离出线性大运动信号,采用了振幅阈值滤波算法分离了非线性大运动信号,得到了微小振动信号,并对其进行了放大;最后,对放大信号和局部幅值信号采用复值可操纵金字塔逆变换重构了图像,构建了转子实验台,对上述微小振动放大方法的有效性进行了验证。研究结果表明:测点在水平和垂直方向上的振动位移幅值均低于0.15 mm,在局部放大图中可以明显分辨出低于5 Hz的转子基频信号,且其余频率成分未被放大。该方法在微小振动放大处理前增加大运动和微小振动分离过程,仅对微小振动进行处理,能够减少大运动对微小振动信号放大产生的干扰,有效改善了微小振动放大结果中的伪影问题。 展开更多

关键词 机械振动 去伪影 复值可操纵金字塔 加速度滤波 振幅阈值滤波 图像重构 非线性大运动和微小运动分离

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IGMM结合区间统计的机械故障预警方法研究

2

作者 苏方健 刘文才 马波 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第1期154-158,共5页

针对机械工况恶劣、结构复杂,单特征门限报警的故障预警方法对其预警常出现误、漏报警事件的现状,提出一种无限高斯混合模型(IGMM,Infinite Gaussian Mixture Model)结合区间统计的机械故障预警方法。首先,将机械振动信号映射为高维特... 针对机械工况恶劣、结构复杂,单特征门限报警的故障预警方法对其预警常出现误、漏报警事件的现状,提出一种无限高斯混合模型(IGMM,Infinite Gaussian Mixture Model)结合区间统计的机械故障预警方法。首先,将机械振动信号映射为高维特征空间,对其所在空间进行区间划分。然后,利用IGMM估计出机械健康状态下高维特征空间在各区间频数的分布;利用累计计数方法统计出机械在实时状态下高维特征空间在各区间频数的分布。最后,对以上两个频数分布计算距离并将其与自学习得出的预警阈值作比较,实现故障预警。验证结果表明,提出方法的预警准确率较高且时效性较好。 展开更多

关键词 故障预警 无限高斯混合模型 机械设备

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基于特征贡献率的机械故障分类方法 被引量：2

3

作者 马波 赵祎 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期458-464,622,共8页

为提高往复压缩机、航空发动机等复杂机械故障分类的准确率,依据特征参数对不同故障的敏感度存在差异的特性,提出一种狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,简称DPMM)与贝叶斯推断贡献(Bayesian inference contributi... 为提高往复压缩机、航空发动机等复杂机械故障分类的准确率,依据特征参数对不同故障的敏感度存在差异的特性,提出一种狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,简称DPMM)与贝叶斯推断贡献(Bayesian inference contribution,简称BIC)相结合的分析方法。采用DPMM方法自学习机械振动信号高维特征的统计分布模型,并依据BIC理论计算得到各特征参数对模型的贡献率,通过对比观测数据与各类故障数据特征贡献率间的差异实现故障分类。试验结果表明,该方法的平均分类准确率比基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的故障诊断方法的平均分类准确率提高19.29%,比基于Relief算法的故障诊断方法的平均分类准确率提高32.71%,且该方法的时效性高,泛化性能强,能够更有效地进行复杂机械故障分类。 展开更多

关键词 故障诊断 特征贡献率 狄利克雷过程混合模型 贝叶斯推断

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基于无限学生t混合模型聚类的机械故障预警方法 被引量：9

4

作者 马波 苏方健 +1 位作者 赵祎 蔡伟东 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期74-80,共7页

往复式压缩机、柴油机等复杂机械的振动信号往往呈现较强的非平稳特性,导致传统单特征门限报警法的报警准确率较低。针对该问题,提出一种基于无限学生t混合模型(infinite student’s t-mixture model,iSMM)聚类的机械故障预警方法:首先... 往复式压缩机、柴油机等复杂机械的振动信号往往呈现较强的非平稳特性,导致传统单特征门限报警法的报警准确率较低。针对该问题,提出一种基于无限学生t混合模型(infinite student’s t-mixture model,iSMM)聚类的机械故障预警方法:首先,通过提取机械振动信号特征构建高维特征空间,并采用iSMM对其进行建模,以描述机械设备的状态;其次,利用基于匹配的KL散度近似算法计算机械设备在历史正常状态和观测状态下的模型间距离;最后,将该距离与基于3σ准则自学习出的报警阈值进行比较,实现故障预警。利用往复式压缩机故障案例对所提方法进行验证,结果表明本文方法较单特征门限报警法报警准确率高且时效性好,可有效地对复杂机械进行故障预警。 展开更多

关键词 故障预警 机械设备 无限学生t混合模型 无监督学习

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基于动态长短期记忆网络的设备性能退化预测方法 被引量：3

5

作者 卫炳坤 王庆锋 +1 位作者 刘家赫 张田雨 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期92-99,共8页

针对目前基于数据驱动的旋转机械退化状态预测中时序列信息考虑不充分、寿命标签制定不合理、退化模型累计误差大等问题,提出一种融合趋势滤波、模糊信息粒化、动态长短期记忆网络(LSTM)的旋转机械退化趋势与退化区间预测方法。以振动... 针对目前基于数据驱动的旋转机械退化状态预测中时序列信息考虑不充分、寿命标签制定不合理、退化模型累计误差大等问题,提出一种融合趋势滤波、模糊信息粒化、动态长短期记忆网络(LSTM)的旋转机械退化趋势与退化区间预测方法。以振动信号为例,首先提取表达设备退化信息的特征指标,然后通过趋势滤波与模糊信息粒化提取主要退化趋势与模糊退化边界,其次利用动态LSTM进行综合性能退化预测;最后,利用网络公开的轴承训练数据集验证了本文方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 长短期记忆网络 性能退化预测 趋势滤波 模糊信息粒化

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基于猎人猎物优化算法改进粒子滤波的滚动轴承剩余使用寿命预测技术 被引量：1

6

作者 张田雨 王庆锋 +1 位作者 舒悦 肖旺 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期98-108,共11页

针对目前滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测存在的预测精度不高、预测模型累计误差大等问题,提出一种融合Hodrick-Prescott(HP)趋势滤波边界线(HPTF-BL)、猎人猎物优化算法改进粒子滤波(HPO-PF)的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。该方法首先... 针对目前滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测存在的预测精度不高、预测模型累计误差大等问题,提出一种融合Hodrick-Prescott(HP)趋势滤波边界线(HPTF-BL)、猎人猎物优化算法改进粒子滤波(HPO-PF)的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。该方法首先将HP趋势滤波与退化边界线构建相结合,对表达轴承退化信息的特征指标进行处理,得到上下退化边界与主要退化趋势,然后利用猎人猎物优化算法(HPO)改进粒子滤波(PF)的重采样过程,再使用改进的方法对特征指标进行趋势预测,最后结合设定的失效阈值线得到最终的剩余使用寿命。使用美国辛辛那提大学智能维护系统(IMS)中心的轴承实验数据验证了所提方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 剩余使用寿命(RUL) HP趋势滤波边界线(HPTF-BL) 猎人猎物优化算法改进粒子滤波(HPO-PF)

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基于动态主题模型的往复机械故障早期预警方法

7

作者 张铭光 骆学理 +2 位作者 贾登 张易 马波 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期88-97,共10页

往复机械的故障早期高预警准确率对于设备安全运维具有重要意义。目前企业广泛应用的单特征门限报警方法存在预警准确率普遍较低的问题,这主要是由往复机械运行过程中振动激励性信号的非平稳性导致。针对该问题,提出一种基于动态主题模... 往复机械的故障早期高预警准确率对于设备安全运维具有重要意义。目前企业广泛应用的单特征门限报警方法存在预警准确率普遍较低的问题,这主要是由往复机械运行过程中振动激励性信号的非平稳性导致。针对该问题,提出一种基于动态主题模型(dynamic topic model,DTM)的往复机械故障早期预警方法。该方法运用机器统计学习的主题模型建模方法,基于往复机械正常运行状态的数据生成正常运行数据模型分布,并将其作为基准模型,根据实时工况状态数据建立的混合模型与基准混合模型间的差异实现对往复机械的故障早期预警。最后,分别采用往复压缩机工程案例数据和故障模拟试验数据对所提方法进行验证,结果表明:所提方法可准确识别设备的异常状态,同时减少了预警分析计算时间,有效提升了往复机械故障早期预警的准确性和时效性。 展开更多

关键词 往复机械 早期预警 动态主题模型 振动响应信号 准确性 时效性

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基于GAN样本生成技术的智能诊断方法 被引量：16

8

作者 马波 蔡伟东 赵大力 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第18期153-160,共8页

基于数据驱动的设备故障智能诊断方法是监测设备健康状况的重要手段,然而实际应用中,难以获取到足量有效的故障数据训练智能诊断模型。鉴于设备健康状态数据充足和现有智能诊断方法故障机理利用不足,提出基于生成对抗网络(GAN)样本生成... 基于数据驱动的设备故障智能诊断方法是监测设备健康状况的重要手段,然而实际应用中,难以获取到足量有效的故障数据训练智能诊断模型。鉴于设备健康状态数据充足和现有智能诊断方法故障机理利用不足,提出基于生成对抗网络(GAN)样本生成技术的智能诊断方法。健康状态数据反映了设备个性特征,故障机理反映了设备共性特征,基于两种特征融合,得到故障数据样本,通过对深度卷积神经网络的训练为设备个体构建个性化的智能诊断模型。采用来自CWRU轴承数据和实验台模拟故障数据进行的实验结果表明,该方法相比现有智能诊断方法无需真实故障样本,在变负载条件下实现了很高的诊断准确率,具有较好的变工况迁移能力。 展开更多

关键词 生成对抗网络(GAN) 样本生成 故障机理 智能诊断 迁移学习

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薄壁机匣发动机轴承位置不平衡响应矢量逆推方法 被引量：2

9

作者 冯坤 朱振桥 +3 位作者 左彦飞 王辰 胡明辉 耿斌斌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第16期89-95,共7页

整机动平衡相较传统工艺动平衡可大幅提高整机不平衡振动控制效率;由于发动机振动测点位于薄壁机匣支承结构表面,无法直接测得轴承位置的不平衡响应矢量,使整机动平衡难度增大。为此,提出一种基于机匣外部测振信号的轴承位置不平衡响应... 整机动平衡相较传统工艺动平衡可大幅提高整机不平衡振动控制效率;由于发动机振动测点位于薄壁机匣支承结构表面,无法直接测得轴承位置的不平衡响应矢量,使整机动平衡难度增大。为此,提出一种基于机匣外部测振信号的轴承位置不平衡响应矢量逆推方法;虑及薄壁机匣支承结构动力特性的影响,通过仿真分析结合试验获得测点振动响应与轴承位置不平衡激励之间的影响函数矩阵;利用该函数矩阵及机匣外部振动测点实测响应逆推轴承位置不平衡响应矢量。通过对典型双转子发动机高保真机匣系统的数值仿真分析,验证了该方法的有效性;对于实现发动机转子不平衡矢量逆推以及整机振动控制具有工程应用价值。 展开更多

关键词 薄壁机匣 不平衡响应矢量 逆推 数值仿真

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基于特征增强倒频谱分析的齿轮故障诊断方法

10

作者 江志农 张永申 +2 位作者 冯坤 胡明辉 贺雅 《机械传动》 北大核心 2019年第10期13-17,55,共6页

齿轮发生故障后,由于采集到的振动信号同时包含故障冲击、确定性啮合信号及噪声等多种信号,同时,各种信号还会受传递路径的影响,使得齿轮故障特征提取难度较大。倒频谱分析是常见的齿轮故障诊断方法,能将边频带中的周期成分显示为单根谱... 齿轮发生故障后,由于采集到的振动信号同时包含故障冲击、确定性啮合信号及噪声等多种信号,同时,各种信号还会受传递路径的影响,使得齿轮故障特征提取难度较大。倒频谱分析是常见的齿轮故障诊断方法,能将边频带中的周期成分显示为单根谱线,有助于故障诊断,但当故障特征信号较微弱时,倒频谱中得到的故障特征并不明显。为此,提出一种特征增强倒频谱分析方法,利用最小熵解卷积、自回归线性预测和小波去噪3种特征增强方法,逐步增强齿轮振动信号中的故障冲击特征,再利用倒频谱进行故障特征提取。通过实验,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 齿轮 最小熵解卷积 自回归线性预测 小波去噪 倒频谱 特征提取

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轴承周期冲击激励下发动机薄壁支承结构响应机理研究 被引量：5

11

作者 耿斌斌 左彦飞 +3 位作者 王辰 江志农 胡明辉 贺雅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期72-78,99,共8页

燃气涡轮发动机轴承故障频发,然而,轴承故障信号经过复杂的薄壁结构传至机匣表面衰减严重,致使基于振动信号分析的轴承故障诊断难度增大。为此,从轴承故障特征产生机理出发,在薄壁支承系统固有特性分析的基础上,基于周期冲击激励与振动... 燃气涡轮发动机轴承故障频发,然而,轴承故障信号经过复杂的薄壁结构传至机匣表面衰减严重,致使基于振动信号分析的轴承故障诊断难度增大。为此,从轴承故障特征产生机理出发,在薄壁支承系统固有特性分析的基础上,基于周期冲击激励与振动响应时频域关联分析,阐释了轴承冲击激励下,复杂薄壁支承结构测点的响应特征。相关结论可以为基于共振解调的轴承故障诊断提供参考,对具有薄壁支承结构的燃气轮机轴承故障预警或诊断有一定的参考价值。 展开更多

关键词 薄壁支承结构 轴承故障 响应机理 有限元分析

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面向燃机多工况宽频域工作模态参数识别的随机子空间方法 被引量：2

12

作者 左彦飞 庞陈意 +1 位作者 江志农 冯坤 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期225-236,311,共13页

面向燃气轮机工作状态下多工况、宽频域模态参数识别需求,在对典型燃机整机振动模态分析的基础上,虑及测试数据类型、测点位置与方向的选取及不同运行工况影响,提出一种针对燃机整机工作模态参数识别的随机子空间方法。基于实测振动数据... 面向燃气轮机工作状态下多工况、宽频域模态参数识别需求,在对典型燃机整机振动模态分析的基础上,虑及测试数据类型、测点位置与方向的选取及不同运行工况影响,提出一种针对燃机整机工作模态参数识别的随机子空间方法。基于实测振动数据,对典型燃机工作模态参数进行了自动划分识别。结果表明:通过分别控制行块数,充分挖掘位移、速度、加速度三种类型数据包含的不同频段模态参数信息并对识别结果择优合并,能够较好识别出数十倍于燃机工频的宽频域模态;合理选取测点位置和方向,能够得到关心频段内局部或整体模态;利用多转速运行工况数据,能够区分出受转速影响的整体模态。实现了对燃机整机振动宽频域范围内整体和局部模态、机匣和转子模态的识别,可为在此基础上的动力特性分析、整机动力学模型修正、结构振动状态评估、振动故障特征提取等提供支撑。 展开更多

关键词 燃气轮机 模态参数识别 随机子空间识别方法 宽频域 多工况

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多种喘振原因及对策 被引量：4

13

作者 祝思宁 董玉华 +1 位作者 王慧 王平 《设备管理与维修》 2019年第11期164-169,共6页

喘振和旋转分离是离心式压缩机与轴流式压缩机所特有的一种故障,总结导致喘振的13种原因,并对7种原因提出相应的解决方案,明显提高了经济效益和社会效益。

关键词 喘振原因 控制逻辑 反应效率 工艺操作 流道堵塞 设计问题 介质湿度

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基于多体接触瞬态动力学支承不同心模拟分析方法 被引量：6

14

作者 柏长青 左彦飞 +1 位作者 耿斌斌 胡明辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期81-88,共8页

以典型带中介轴承的发动机高压转子系统为研究对象,提出一种基于多体接触瞬态动力学的发动机转子支承不同心故障等效模拟分析方法,建立了高压转子-轴承-局部支承系统的多体动力学模型。在轴承受力分析的基础上,通过对接触运动状态非线... 以典型带中介轴承的发动机高压转子系统为研究对象,提出一种基于多体接触瞬态动力学的发动机转子支承不同心故障等效模拟分析方法,建立了高压转子-轴承-局部支承系统的多体动力学模型。在轴承受力分析的基础上,通过对接触运动状态非线性模拟和支承结构柔性化,研究了单个滚珠、滚珠与轴承外圈、轴承外圈与支承结构的瞬态接触力、力矩以及支承结构振动响应,得到不同心故障特征的产生机理和传递规律。结果表明:压紧区、松脱区以及单个滚动体与内外圈的相对位置变化产生的复杂相互作用是滚动体接触力复杂频率成分产生的直接原因;全部滚珠与外圈的瞬态接触力合力及合力矩是产生不同心故障特征的激励源;轴向振动工频及倍频是不同心故障的典型特征;轴向和径向2倍频、3倍频相对工频幅值的大小可表征不同心故障的严重程度。本文所得结果可为燃机不同心故障分析诊断提供参考。 展开更多

关键词 燃气涡轮发动机 支承不同心 不同心激励 多体动力学

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基于EMD与坐标寻优的松脱件定位方法

15

作者 张柳 鞠燕娜 马波 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期57-63,共7页

针对目前松脱件定位方法普遍存在的定位误差大的问题,采用多传感器布局方案,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)与坐标寻优的松脱件定位方法。EMD处理可分离信号不同振动波成分并提取信号主要本征模函数(intr... 针对目前松脱件定位方法普遍存在的定位误差大的问题,采用多传感器布局方案,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)与坐标寻优的松脱件定位方法。EMD处理可分离信号不同振动波成分并提取信号主要本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量,使到达时间提取及波速计算更为准确;多传感器布局能有效降低定位偏差,通过制定传感器选取策略选择最优的传感器组合用于定位分析,实现定位的进一步优化。最后搭建平板试验台并与不同定位方法进行对比,结果显示本文方法定位精度最高,最小定位偏差在0.1 m左右。 展开更多

关键词 松脱件 定位 经验模态分解 多传感器布局

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基于和声搜索优化栈式自编码器的柴油发动机故障诊断 被引量：17

16

作者 陈鲲 茆志伟 +1 位作者 张进杰 江志农 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期132-140,共9页

针对机械故障诊断中专业知识的不足会影响手工特征提取效果的问题,提出了应用栈式自编码器(Stacked autoencoder,SAE)直接从复杂的原始信号中逐层提取深度特征。通过逐层预训练、微调等操作来训练栈式自编码器的提取特征能力,并通过在... 针对机械故障诊断中专业知识的不足会影响手工特征提取效果的问题,提出了应用栈式自编码器(Stacked autoencoder,SAE)直接从复杂的原始信号中逐层提取深度特征。通过逐层预训练、微调等操作来训练栈式自编码器的提取特征能力,并通过在网络中的每一个隐含层前引入Dropout正则化层、批规范层来防止过拟合,加速收敛。针对SAE网络中的超参数取值问题,首先通过一系列对照试验得到各超参数合适的取值范围,然后在该范围内进一步提出了使用和声搜索算法(Harmony search,HS)优化超参数,达到自适应调整网络结构,提高特征提取能力的效果。试验结果表明,当使用包含七种气门健康状态的柴油机振动数据测试时,所提出的HS-SAE方法的故障分类精度优于SAE和多种传统故障诊断算法。 展开更多

关键词 自编码器 特征提取 参数优化 故障诊断

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故障机理与领域自适应混合驱动的机械故障智能迁移诊断 被引量：6

17

作者 于功也 蔡伟东 +2 位作者 胡明辉 刘文才 马波 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期315-326,共12页

航空发动机的健康稳定对于保障飞行器的安全运行具有重要的作用,针对各台发动机建立具备高准确率的智能诊断模型是飞行器稳定运行的关键。现有故障诊断方法在具备故障数据的条件下能取得较好效果,但实际应用中往往因仅含正常数据,无法... 航空发动机的健康稳定对于保障飞行器的安全运行具有重要的作用,针对各台发动机建立具备高准确率的智能诊断模型是飞行器稳定运行的关键。现有故障诊断方法在具备故障数据的条件下能取得较好效果,但实际应用中往往因仅含正常数据,无法实现诊断模型的构建。针对该问题,提出一种故障机理与领域自适应混合驱动的机械故障智能迁移诊断方法,该方法首先依据故障机理和源域数据建立旋转机械故障虚拟样本生成模型,再采用目标域正常数据实现生成模型对目标域的自适应,最后通过虚拟样本训练得到目标域故障诊断模型。采用标准数据集和实验室轴承数据对提出方法进行验证,结果表明,提出方法对不同型号轴承诊断时取得88.61%的平均准确率,相比对比方法高41.22%。 展开更多

关键词 故障诊断 故障机理 个性化模型 迁移学习 领域自适应

原文传递

数据驱动的聚类分析故障识别方法研究 被引量：20

18

作者 王庆锋 刘家赫 +1 位作者 卫炳坤 张程 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第18期7-14,共8页

设备故障预测与健康管理已经进入了智能化时代,从设备状态监测数据中分析、提取故障特征信息,实现故障自动识别与分类是实现故障自愈调控的前提。以离心压缩机为研究对象,基于K-means聚类分析和数据驱动方法,构建K-means聚类故障模式识... 设备故障预测与健康管理已经进入了智能化时代,从设备状态监测数据中分析、提取故障特征信息,实现故障自动识别与分类是实现故障自愈调控的前提。以离心压缩机为研究对象,基于K-means聚类分析和数据驱动方法,构建K-means聚类故障模式识别模型,筛选故障识别灵敏度高的故障特征参数作为模型输入参数,基于监测数据训练得到不同故障的聚类中心,探索数据驱动的基于聚类中心距离判据的离心压缩机故障识别方法。应用中石油某公司离心压缩机正常和喘振、碰摩、不对中故障案例数据进行模型验证,结果表明:监测数据驱动的聚类分析故障识别方法能够实现离心压缩机多故障模式自动识别;与支持向量机故障识别方法相比,K-means聚类分析故障识别模型准确性更高;数据驱动方法计算实时监测数据聚类中心,利用直观距离判据实现故障模式自动识别,能够实现故障诊断和智能决策实现,为开展自愈调控提供技术支撑。 展开更多

关键词 数据驱动 聚类分析 故障识别 自愈调控 故障特征参数

原文传递

周期性碰摩激励作用下薄壁机匣支撑系统响应机理 被引量：5

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作者 韩金昌 左彦飞 冯坤 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期167-175,共9页

针对发动机薄壁机匣支撑系统在碰摩激励作用下动力学响应复杂,基于机匣振动信号的碰摩故障特征识别难度大的问题,提出了一种用于故障特征机理分析的数值仿真方法。通过建立薄壁机匣系统的等效动力学三维实体模型,将碰摩激励进行等效力... 针对发动机薄壁机匣支撑系统在碰摩激励作用下动力学响应复杂,基于机匣振动信号的碰摩故障特征识别难度大的问题,提出了一种用于故障特征机理分析的数值仿真方法。通过建立薄壁机匣系统的等效动力学三维实体模型,将碰摩激励进行等效力学简化,利用瞬态动力学方法对周期性碰摩故障进行了数值仿真。在系统固有特性分析的基础上,对机匣测点在碰摩激励作用下的时域、频域响应特征展开研究,得到了碰摩故障特征的产生机理。机匣位移振动信号主导频率为系统整体低阶固有频率,加速度振动信号主导频率为碰摩脉冲激励频率及其倍频,上述结论可作为碰摩故障发生的依据,为故障早期诊断提供参考。 展开更多

关键词 薄壁机匣 碰摩 故障诊断 动力学响应 故障特征

原文传递