一種柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識方法技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)公開的是一種柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識方法，通過搭建柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)試驗臺架，進(jìn)行系統(tǒng)多故障的試驗，對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的位移、振動加速度、軸心軌跡等參數(shù)的監(jiān)測，發(fā)明專利技術(shù)了信號采集、處理系統(tǒng)。針對實際的并發(fā)多故障現(xiàn)象，故障辨識，分別基于希爾伯特變換、小波分析、軸心軌跡圖像處理等方法得到振動加速度、位移信號的時域和頻域特征值，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機對不平衡故障、球軸承疲勞故障等進(jìn)行診斷，提出高效的在線實時故障檢測算法。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及機械工程，尤其涉及一種一種柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合 實驗器及故障辨識方法。
技術(shù)介紹
高速旋轉(zhuǎn)機械是機械、石油化工、航空航天、電力等工業(yè)部門中應(yīng)用最為廣泛的關(guān) 鍵機組，例如高速加工機床、壓縮機、電動機、發(fā)動機等。研究轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的不平衡、軸承疲勞 和基礎(chǔ)松動故障的實驗、針對故障耦合形式提出準(zhǔn)確、高效的辨識算法，是建立軸承轉(zhuǎn)子系 統(tǒng)故障診斷理論的需要，其成果將對促進(jìn)高速滾動軸承及柔性轉(zhuǎn)子系統(tǒng)性能的發(fā)展、對提 聞和保持聞速旋轉(zhuǎn)機械的綜合指標(biāo)和可罪性、提聞?wù)麄€系統(tǒng)的壽命和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)都有著重 要的理論意義和實用價值。專利號為201010595048. 3的專利技術(shù)涉及一種氣體軸承-轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動態(tài)加載一體化 實驗臺，涉及超聞速旋轉(zhuǎn)機械加載技術(shù)；主要基于超聞速氣體軸承支承I旲塊，一體化基礎(chǔ) 支撐結(jié)構(gòu)，迷宮-氣膜聯(lián)合密封結(jié)構(gòu)，靜、動態(tài)加載機構(gòu)和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)；包括徑 向氣體軸承、止推氣體軸承、徑向-止推聯(lián)合氣體軸承、軸承拆卸工裝、一體化機匣、凸臺、 蓋板、密封支架、迷宮密封環(huán)、氣膜密封環(huán)、主支撐架、激振器、可調(diào)簡支梁、非連續(xù)變截面簡 支梁、簡支梁加載調(diào)整螺栓、加載彈簧、力-頻率傳感器、可傾瓦加載軸承、蝸殼、驅(qū)動渦輪、 止推盤、轉(zhuǎn)軸等；缺少對多故障耦合的辨識研究，而本專利技術(shù)可測試轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動、溫度、 位移等信號以及軸承的磨損、潤滑狀態(tài)，且增加了數(shù)據(jù)采集及信號處理軟件，專利技術(shù)了高效的 柔性轉(zhuǎn)子-滾動軸承-基礎(chǔ)系統(tǒng)的多故障辨識算法，故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，提高了 轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)故障診斷的正確率。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)公開的是一種柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識 方法，通過搭建柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)試驗臺架，進(jìn)行系統(tǒng)多故障的試驗，對轉(zhuǎn)子系統(tǒng) 的位移、振動加速度、軸心軌跡等參數(shù)的監(jiān)測，專利技術(shù)了信號采集、處理系統(tǒng)。針對實際的并發(fā) 多故障現(xiàn)象，故障辨識，分別基于希爾伯特變換、小波分析、軸心軌跡圖像處理等方法得到 振動加速度、位移信號的時域和頻域特征值，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機對不平衡故障、球 軸承疲勞故障等進(jìn)行診斷，提出高效的在線實時故障檢測算法。且提出如下創(chuàng)新點1、使用希爾伯特法提取特征值，有一定濾波作用，消除外界干擾。2、目前使用希爾伯特法的研究多采用人工識別，項目提出將頻譜圖分區(qū)，提取各 區(qū)能量總和作為特征值，便于進(jìn)行智能識別。3、使用能量值作為故障特征，通過智能識別能量值大小是否超過閾值，可判定系 統(tǒng)是否正常運行，達(dá)到預(yù)判有無故障的效果。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試樣本。4、將任意格式軸心軌跡圖更改為統(tǒng)一像素大小以及統(tǒng)一灰度值,運用canny算子 大小對圖像做不同程度的邊緣檢測。5、提取圖像的七個不變矩作為主要評判標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一七個不變矩的大小的輸出格式 表示為科學(xué)計數(shù)法。6、以七個不變矩和三個特征值為主要評判依據(jù)，作為支持向量機的訓(xùn)練和測試樣 本，運用支持向量機判斷故障的種類。7、應(yīng)用小波對實驗所得軸心軌跡的二維圖像進(jìn)行去噪處理，可得到高信噪比的軸 心軌跡。8、運用仿射不變矩的方法對軸心軌跡圖像進(jìn)行變換，得到可表示該圖像的特征值。9、以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為識別工具，仿射變換得到的特征值為輸入量，通過大量數(shù)據(jù)輸 入對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到能夠識別不同故障特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷系統(tǒng)。具體實施方式下面對本專利技術(shù)的實施例作詳細(xì)說明，本實施例選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不平衡故障及 軸承球疲勞故障的故障辨識，給出了詳細(xì)的實施方式和具體的操作過程，但本專利技術(shù)的保護(hù) 范圍不限于下述的實施例。1.讀入相關(guān)信號2.對相關(guān)信號進(jìn)行3層小波分解3.組裝BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練用矩陣4.將訓(xùn)練用矩陣進(jìn)行分組，分成訓(xùn)練時的輸入矩陣和輸出矩陣，并且做歸一化處理。5.訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時做出殘差圖顯示收斂情況。6.讀入測試所用相關(guān)信號數(shù)據(jù)5000個7.對相關(guān)信號進(jìn)行3層小波分解8.組裝BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試用矩陣9.使用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障預(yù)測盡管本專利技術(shù)的內(nèi)容已經(jīng)通過上述優(yōu)選實施例作了詳細(xì)介紹，但應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到上述的描述 不應(yīng)被認(rèn)為是對本專利技術(shù)的限制。在本領(lǐng)域技術(shù)人員閱讀了上述內(nèi)容后，對于本專利技術(shù)的多種 修改和替代都將是顯而易見的。因此，本專利技術(shù)的保護(hù)范圍應(yīng)由所附的權(quán)利要求來限定。本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點】
本專利技術(shù)是一種柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識方法，其特征是，使用希爾伯特法提取特征值，有一定濾波作用，消除外界干擾。

【技術(shù)特征摘要】
1.本發(fā)明是一種柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識方法，其特征是，使用希爾伯特法提取特征值，有一定濾波作用，消除外界干擾。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識方法，其特征是，采用人工識別，將頻譜圖分區(qū)，提取各區(qū)能量總和作為特征值，便于進(jìn)行智能識別。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識方法，其特征是，使用能量值作為故障特征，通過智能識別能量值大小是否超過閾值，可判定系統(tǒng)是否正常運行，達(dá)到預(yù)判有無故障的效果。4.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試樣本。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柔性轉(zhuǎn)子滾動軸承基礎(chǔ)系統(tǒng)多故障耦合實驗器及故障辨識方法，其特征是，將任意格式軸心軌跡圖更改為統(tǒng)一像素大小以及統(tǒng)一灰度值，運用canny算子大小對圖像做不同...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉璐，
申請(專利權(quán))人：新昌縣冠陽技術(shù)開發(fā)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：