基于聲發(fā)射的非接觸式機械密封膜厚檢測技術(shù).pdf

1、非接觸式機械密封是核電站的關(guān)鍵設(shè)備，也是流體機械中應(yīng)用最廣泛的設(shè)備之一。非接觸式機械密封的性能好壞和運行狀態(tài)往往直接影響整個機械設(shè)備。近年來，日益嚴(yán)峻的環(huán)境問題對非接觸式機械密封的研究提出了巨大挑戰(zhàn)。非接觸式機械密封的理想工作狀態(tài)是端面開啟厚度達到最優(yōu)化，此時，密封端面既能得到良好潤滑也能實現(xiàn)密封零泄露量。本文的研究對象是液膜潤滑非接觸式機械密封，研究目的是實現(xiàn)密封端面膜厚狀態(tài)的有效檢測。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　非接觸式機械密

2、封端面的接觸狀態(tài)變化時會產(chǎn)生聲發(fā)射波，密封端面的聲發(fā)射信號能良好地反映出密封端面的接觸狀態(tài)。聲發(fā)射技術(shù)可以實現(xiàn)對機械密封的動態(tài)無損檢測，具有靈敏度較高和適用范圍廣等特點。本文利用聲發(fā)射技術(shù)搭建檢測試驗臺并采集聲發(fā)射信號。然后基于聲發(fā)射信號的特性，制定聲發(fā)射信號分析處理方案。
　　采集的聲發(fā)射信號含有大量背景噪聲，直接對其進行信號分析難以反映機械密封端面的真實狀態(tài)，本文提出基于高斯混合粒子濾波(Gaussian Sum Partic

3、le Filter，簡稱GSPF)的聲發(fā)射信號濾波技術(shù)。GSPF算法在理論上改善了粒子濾波存在的問題，并且仿真實驗說明了GSPF具有過程噪聲低和估計精度高等優(yōu)點。將GSPF濾波技術(shù)應(yīng)用于聲發(fā)射信號的分析與處理，結(jié)果說明GSPF提取的聲發(fā)射信號能有效地反映真實信號的特性。
　　對濾波后的信號進行特征提取，試驗中從時域、頻域、時頻域三個方面提取聲發(fā)射信號的特征值，包括:方差、均方根、峰值、歪度、波形因子、重心頻率、頻率方差、均方頻率、

4、有效值、標(biāo)準(zhǔn)差、子帶能量比。數(shù)據(jù)表明，多組聲發(fā)射信號特征值，在不同狀態(tài)下具有明顯的差異性，而在同一狀態(tài)下一致性較好。這一方面說明本試驗采用的濾波技術(shù)效果突出;另一方面，得到較好的特征值可以提高機械密封膜厚狀態(tài)的識別效率。
　　針對BP網(wǎng)絡(luò)存在的問題，利用自適應(yīng)遺傳算法(Adaptive Genetic Algorithm，簡稱AGA)對其進行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。AGA采用自適應(yīng)交叉率和變異率提高算法的收斂性，并通過修剪相似個體和添加新個體防