具有呼吸裂紋的轉(zhuǎn)子動力學(xué)特征提取及預(yù)診方法研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械是現(xiàn)代化工業(yè)社會必不可少的裝備，對國民經(jīng)濟(jì)的重要行業(yè)和航空航天等國防重點(diǎn)領(lǐng)域有極其重要的影響。旋轉(zhuǎn)設(shè)備一旦發(fā)生突然故障，設(shè)備的維修和非計劃停機(jī)所帶來的經(jīng)濟(jì)損失和社會危害是巨大的。轉(zhuǎn)子裂紋故障是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常見的故障形式之一，因此對裂紋轉(zhuǎn)子的故障性質(zhì)和發(fā)展過程進(jìn)行深入研究，并對裂紋轉(zhuǎn)子剩余壽命進(jìn)行預(yù)測，從而采取相應(yīng)的措施實現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，降低事故發(fā)生率和計劃外停機(jī)次數(shù)，對于保證系統(tǒng)實現(xiàn)高效、安全、平穩(wěn)、低成本運(yùn)行具有重要的經(jīng)濟(jì)價值和

2、社會意義。
　　本文針對具有橫向呼吸裂紋的Jeffcott轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障特征提取、性能評價和剩余壽命預(yù)測等預(yù)診關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，提出了一種融合動力學(xué)分析、斷裂力學(xué)理論和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測方法的裂紋轉(zhuǎn)子預(yù)診新途徑。
　　在對重力占主要作用的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)裂紋呼吸變化過程分析的基礎(chǔ)上，利用獨(dú)立完整的數(shù)學(xué)函數(shù)對裂紋呼吸過程進(jìn)行描述，建立了裂紋轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力學(xué)模型，并對呼吸裂紋轉(zhuǎn)子系統(tǒng)特有的動力學(xué)行為進(jìn)行了分析。研究了轉(zhuǎn)子在經(jīng)過1/3和1/

3、2亞臨界轉(zhuǎn)速區(qū)時的振動位移、軸心軌跡隨轉(zhuǎn)速的變化規(guī)律，并利用Floquet理論對轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速、裂紋深度和阻尼等參數(shù)對系統(tǒng)周期運(yùn)動穩(wěn)定性的影響進(jìn)行了分析。針對裂紋轉(zhuǎn)子在經(jīng)過1/3和1/2亞臨界轉(zhuǎn)速區(qū)時的振動響應(yīng)，利用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥mpirical Mode Decomposition, EMD）法進(jìn)行分解，提取特定高倍頻振動成分作為裂紋故障的典型特征，有助于深入理解轉(zhuǎn)子裂紋的變化規(guī)律，使特征提取具有明確的物理意義。在標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)子實驗臺上對裂紋

4、轉(zhuǎn)子經(jīng)過亞臨界轉(zhuǎn)速區(qū)時的軸心運(yùn)動軌跡演化規(guī)律和特定高倍頻成分變化規(guī)律進(jìn)行了實驗驗證。實驗結(jié)果與仿真分析結(jié)果一致，驗證了呼吸裂紋函數(shù)建模的正確性和基于EMD方法的裂紋故障特征提取方法的有效性。
　　在完成裂紋轉(zhuǎn)子動力學(xué)研究和特征提取之后，綜合考慮裂紋轉(zhuǎn)子動力學(xué)和斷裂力學(xué)理論信息，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back-propagation Neural Network, BPNN）模型的性能評價模型。利用斷裂力學(xué)理論分析了裂紋產(chǎn)生和發(fā)展

5、的基本原理及過程，研究了裂紋尖端的應(yīng)力強(qiáng)度因子理論及計算方法；建立了呼吸裂紋轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的有限元模型，并將動力學(xué)響應(yīng)與斷裂力學(xué)理論相結(jié)合求解出了在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)過程中考慮裂紋面接觸問題的動態(tài)應(yīng)力強(qiáng)度因子，研究了整周期內(nèi)應(yīng)力強(qiáng)度因子的變化規(guī)律，為進(jìn)一步全面理解呼吸裂紋的特性提供了條件；在求得動態(tài)應(yīng)力強(qiáng)度因子的變化幅度后，利用斷裂力學(xué)中經(jīng)典的Paris裂紋擴(kuò)展模型對特定裂紋深度的疲勞擴(kuò)展壽命進(jìn)行評估，作為性能評價的基礎(chǔ)；將由EMD方法所提取的1/3和

6、1/2亞臨界轉(zhuǎn)速下的特定高倍頻幅值及其均值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合特征輸入，并將由疲勞劣化程度和疲勞擴(kuò)展壽命得到性能值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，從而建立了綜合考慮動力學(xué)振動特征和斷裂力學(xué)信息的基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評價模型，實現(xiàn)了振動特征與具有斷裂力學(xué)意義的性能值之間的非線性映射。
　　以所評價的性能為基礎(chǔ)，根據(jù)動態(tài)預(yù)測思想，分別建立了多尺度馬爾可夫剩余壽命動態(tài)預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剩余壽命動態(tài)預(yù)測模型，針對兩種模型各自的預(yù)測特性，最終建立

7、了基于多尺度馬爾可夫模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的動態(tài)預(yù)測模型。通過對裂紋轉(zhuǎn)子的剩余壽命仿真驗證表明，本文所提出的混合預(yù)測模型具有良好的動態(tài)預(yù)測性能，是一種行之有效的預(yù)測方法。
　　本文以裂紋轉(zhuǎn)子動力學(xué)分析為基礎(chǔ)，結(jié)合斷裂力學(xué)理論從機(jī)理上認(rèn)識故障產(chǎn)生、發(fā)展過程和表現(xiàn)特征，并采用智能方法實現(xiàn)了性能的評價和剩余壽命預(yù)測，最終提出了一種新的裂紋轉(zhuǎn)子故障預(yù)診途徑，將傳統(tǒng)的基于模型的劣化過程分析理論引入預(yù)診領(lǐng)域，為基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)診技術(shù)在工