基于混沌吸引子不變量信息熵特征的轉(zhuǎn)子故障診斷方法研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機械是工業(yè)部門中應用最為廣泛的一類機械設備，其核心部件為轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)。利用振動信號對轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的運行進行實時監(jiān)測、分析與診斷，是保證旋轉(zhuǎn)機械穩(wěn)定、高效運作的重要措施。但隨著旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)速的提高和新材料、新結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的線性理論已不能滿足現(xiàn)代轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障分析的需要，非線性理論和方法在轉(zhuǎn)子故障診斷的研究中占有愈加重要的地位。然而，現(xiàn)有成果仍存在難以系統(tǒng)歸納可用于故障識別的非線性特征、難以對信號給出精確的量化評價結(jié)果的缺陷，一定程

2、度上降低了故障識別的準確性?；诖?，本文針對轉(zhuǎn)子典型故障的動力學模型，運用混沌理論與信息熵方法，對其振動信號的非線性狀態(tài)特征的量化提取問題開展了研究。主要工作內(nèi)容及獲得的研究結(jié)論如下：
　　 (1)通過對不同慢變參數(shù)下系統(tǒng)數(shù)學模型的建立和演算，完成了基于混沌理論的典型故障轉(zhuǎn)子動力學行為分析，并歸納了四種故障在不同轉(zhuǎn)速域內(nèi)的動力學響應差異特征，且該差異特征在系統(tǒng)故障慢變過程下仍保持一致性，因此能夠作為轉(zhuǎn)子故障模式辨識所需的特征信息

3、，為本研究所提出方法的合理性做出了證明。
　　 (2)根據(jù)轉(zhuǎn)子故障非線性振動信號處理的要求，設計了局部投影濾波的改進算法，將鄰域半徑和噪聲子空間維數(shù)等參數(shù)的自適應選擇環(huán)節(jié)加入原算法中，以充分保留強噪聲背景下系統(tǒng)的混沌運動信號。將該算法用于轉(zhuǎn)子試驗臺采集的故障信號降噪，獲得了較為理想的結(jié)果。
　　 (3)針對實際復雜不可建模系統(tǒng)的情況，通過計算不同故障下轉(zhuǎn)子隨轉(zhuǎn)速變化的關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)，反映其不同的動力學

4、行為狀態(tài)，并利用故障轉(zhuǎn)子模型仿真序列及實驗采集數(shù)據(jù)的分析，對該方法的有效性進行了驗證。其結(jié)果說明，系統(tǒng)的吸引子不變量可準確反映出其非線性運動的狀態(tài)和程度，是實際復雜系統(tǒng)非線性特性識別的有效特征參數(shù)。
　　 (4)對轉(zhuǎn)子故障非線性特征差異較大的一階臨界轉(zhuǎn)速域和高頻轉(zhuǎn)速域進行吸引子不變量信息熵的量化提取，得出其熵帶和熵值分量譜，作為區(qū)分四種典型故障的依據(jù)。同時，研究了利用熵值分量譜圖反映故障嚴重程度的方法，為采用非線性理論進行轉(zhuǎn)子系