旋轉(zhuǎn)機械軸心軌跡的理論計算、提純和自動識別研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機械的軸心軌跡作為轉(zhuǎn)子振動狀態(tài)的一類重要圖形征兆，包含了大量的故障信息，是診斷專家在診斷過程中采用的一項不可缺少的故障征兆信息，由于軸心軌跡的提純效果、軸心軌跡的特征自動提取和形狀自動識別的水平，都直接影響著故障診斷專家系統(tǒng)的智能化水平，因此我們需要對軸心軌跡全面的進行研究。本課題結(jié)合滑動軸承支撐的轉(zhuǎn)子—軸承系統(tǒng)的實測軌跡，分別從軸心軌跡的理論計算、提純和自動識別三個方面對旋轉(zhuǎn)機械的軸心軌跡進行研究。 首先根據(jù)軸承的結(jié)構(gòu)，對

2、軸承系統(tǒng)進行了短軸承理論假設(shè)，推導(dǎo)出基于短軸承理論的油膜壓力解析表達式，進而通過求解系統(tǒng)的運動微分方程來獲得該轉(zhuǎn)子—軸承系統(tǒng)理論上的軸心軌跡圖形。 其次將小波分析理論運用于軸心軌跡的提純，結(jié)合提純效果的對比說明利用傳統(tǒng)的小波進行提純時需要選用合適小波進行分解，并需要分解到合適的層數(shù)才能夠獲得較好的效果。在此基礎(chǔ)上，由于諧波小波具有明確的表達式，實際上是個理想的濾波器，并且具有較為簡單的算法，所以將諧波小波引入軸心軌跡的提純，效果

3、顯示諧波小波具有更好的提純效果。 再次進行軸心軌跡的特征提取。本文采用圖像處理的方法，對軸心軌跡的形狀特征進行提取。先將軸心軌跡圖形轉(zhuǎn)換成圖像，再以圖像的不變矩作為軸心軌跡的形狀特征，通過仿真試驗驗證不變矩并不隨著圖像的伸縮、旋轉(zhuǎn)等變化而變化，因此用不變矩作為軸心軌跡的形狀特征是可行的。 然后進行軸心軌跡的自動識別。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的非線性映射能力、較強的容錯能力和自學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點，對于分類識別的問題非常適用，所以構(gòu)