转子裂纹的高阶谱分析

本文研究了具有不同的裂纹深度、裂纹位置的转子裂纹的高阶谱 (主要是三阶谱 )特性 。

基于遗传算法的旋转机械转子裂纹识别的研究

转子裂纹是旋转机械中常见且危险的一种故障，转子裂纹的有效识别和定位也是故障诊断领域一直研究的课题。将转子裂纹的识别作为一反问题，从反问题的求解角度，提出了基于遗传算法的转子裂纹识别策略，该策略的基本思路是借助于有限元分析方法建立裂纹转子的有限元模型，并将转子裂纹识别问题形式化为一优化问题，进而利用遗传算法进行优化求解实现转子裂纹的识别。数值仿真研究表明，所提出的裂纹识别的反问题进化求解策略能以较好的精度和鲁棒性识别转子裂纹，是有效可行的，且适用于更广泛的无损检测和缺陷辨识等应用场合。

基于区间B样条小波有限元的转子裂纹定量识别

研究一种基于区间B样条小波有限元的转子横向裂纹定量识别方法。构造包含转动惯量影响的区间B样条小波Rayleigh梁单元,高精度求解裂纹转子前三阶固有频率,获得裂纹相对位置和相对深度作为变量的固有频率解曲面。然后将实测的裂纹转子前三阶固有频率作为裂纹识别问题的输入,利用三条等高线的交点定量识别出裂纹存在的相对位置和相对深度。数值仿真和试验研究结果表明,该方法鲁棒性强,单元数量少,辨识精度和效率高,为转子系统裂纹定量识别提供了新方法。

基于高阶谱分析的转子裂纹的诊断

研究了基于高阶谱特性的转子裂纹的诊断 ,分析和实验表明无裂纹轴和有裂纹轴的高阶谱具有显著的差别 ,不同的裂纹深度、位置的转子裂纹的高阶谱 (主要是三阶谱 )也有较大的差别 。

异常振动分析识别汽轮发电机组转子裂纹故障

转子裂纹可能导致汽轮发电机组发生断轴毁机事故并造成重大损失,在机组运行中及时发现转子裂纹对于保障机组的安全稳定运行具有重要现实意义。在归纳总结裂纹转子振动特性研究结果的基础上,结合现场振动故障诊断经验,提出较为实用的异常振动分析识别裂纹转子的方法,并且通过对2台600 MW等级机组异常振动的分析和诊断,介绍了发电机转子和低压转子裂纹的发现过程。由于判断准确,及时停机检查,发现了裂纹,从而避免了机组继续运行可能发生的灾难性事故。

转子裂纹对叶尖间隙动态变化规律的影响

为指导叶尖间隙的动态测量和主动控制,建立了航空发动起涡轮转子缩减模型,在考虑转子部件所受热应力、离心力基础上,重点考虑了不同深度的裂纹发生在叶片和转子盘不同位置时对叶尖间隙的影响。结果表明:叶尖间隙变化范围随裂纹深度变大而变大;保持裂纹深度与叶片宽度比为0.5,分别取裂纹距离叶尖0.005,0.025和0.04m时,叶尖间隙变化范围较正常工况下最大偏移量分别为0.11,0.38和0.9mm;裂纹位于叶根时叶尖间隙的变化范围较均匀应力作用下叶尖间隙变化范围明显增大,且在发动机加、减速过程中的叶尖轨迹呈现明显不对称现象。

基于机器视觉的航空发动机转子裂纹故障识别系统

在大型设备早期故障诊断中,利用数字图像处理可以很好地对设备状态做出测试和分析,以航空发动机转子表面早期裂纹故障为例,首先利用CCD图像采集将被摄取目标转换成图像信号,其次通过像素分布和亮度、颜色分析,将这些信息转变成数字信号,再次利用现代数字信号处理技术对这些信号进行运算来提取目标特征,最后对设备的故障状态做出判断;以图像获取、预处理、图像分割、裂纹特征提取和故障识别为算法流程,设计了一套转子系统早期裂纹自动检测识别系统,实验分析表明,该系统在航空发动机转子早期表面裂纹故障检测识别中具有精度高、速度快的优点。

基于非线性Volterra核辨识的转子裂纹故障诊断方法研究

Volterra级数模型是一类能够完全描述系统的非线性传递特性的模型。将Volterra核的辨识应用于转子裂纹的故障诊断,提出一种基于Volterra核的转子系统故障诊断方法。该方法利用系统的输入输出同步采样信号,采用RLS算法进行非线性系统Volterra时域核的辨识,利用得到的一阶核、二阶核和三阶核来判断系统当前所处的状态。以正常转子和有裂纹转子为例进行实验验证,实验结果表明:该方法不仅可以从一阶核的特性来判断系统的变化,而且还可以从二阶核、三阶核等来判断系统的变化,提供更丰富的故障信息。

基于粗糙集的转子裂纹故障诊断研究

针对诊断转子裂纹故障时出现的许多不确定性的信息,信息的重要度不同以及冗余等问题,提出了一种基于粗糙集的裂纹故障诊断方法。利用粗糙集相对约简的不唯一性和不确定知识的表达能力,将诊断转子裂纹的相关特征参数进行模糊化及离散化处理,构建故障决策表。对故障征兆参数进行约简,去除冗余信息,求出集合的正域。根据依赖度和重要度关系,求出集合的核,作为诊断转子裂纹故障的规则,简化了诊断过程。实例表明,该方法能较大的提高转子裂纹故障诊断的效率和可靠性。

第二代小波有限元理论与转子裂纹定量识别的研究

（项目资助号：50505033）1项目负责人及所在单位：陈雪峰,西安交通大学2起止年限：2006年1月～2008年12月3项目简介以高速、重载、长周期运行为特征的转子系统面临着更加恶劣和苛刻的工作条件,转子结构的损伤通常首先表现为裂纹的出现和扩展,从而导致重大事故发生,因而预知微小裂纹的出现并定量识别其参数是工程实践中的重要课题。

多轴系耦合作用下齿轮系统转子裂纹故障的振动特性研究

为了探究多轴系耦合齿轮系统中的转子裂纹故障与单轴系转子裂纹故障振动响应特性的异同点,基于Jones轴承建模理论,建立滚动轴承的拟静力学模型;利用Timoshenko梁单元建立传动轴的有限元模型;考虑时变啮合刚度、齿轮传递误差、陀螺效应等因素,利用集中参数法建立齿轮副的动力学模型。将轴承、传动轴与齿轮副模型进行集成,建立齿轮系统非线性动力学模型;利用能量释放率理论与应力强度因子为零法分析裂纹转子单元的呼吸效应,利用Newmark-β数值积分法对转子裂纹故障进行动力学仿真,研究转子裂纹故障的振动响应特征。结果表明:与单轴转子系统转子裂纹的振动响应特征不同,当齿轮系统发生转子裂纹故障时,由于齿轮啮合的引起的耦合效应及转子裂纹引起的呼吸效应,时域响应表现出明显的幅值调制现象,频域中转频及其2倍频幅值增加明显,在啮合频率处伴有明显的边频带。研究结果可为齿轮系统转子裂纹故障的监测与诊断提供理论基础。

转子裂纹检测与寿命预测技术研究

现代的抗疲劳设计法——损伤容限设计使零件在出现疲劳裂纹后通过严格的检修、剩余寿命计算和断裂控制仍能安全使用 ,使充分利用零件的剩余强度成为可能。对损伤容限设计的关键技术——初始缺陷或服役中出现的疲劳裂纹检测和疲劳剩余寿命预测技术进行了研究。成功地研制了一套性能优良的交流电位表面裂纹监测系统 ,分辨率为 0 .1 mm,测量精度达到± 2 % ,测量范围为 0～ 1 0 0 mm;开发出一套微机平台上的基于断裂力学的 (含表面裂纹 )转子剩余寿命计算程序 ,为分析裂纹扩展形态和概率断裂力学方法估算剩余寿命提供了快速计算途径。有较强的工程实用性和良好的市场开发前景。

发动机非线性转子裂纹检测与延缓扩展的研究

发动机非线性转子裂纹的存在及扩展易引起重大安全事故,因此通过分析转子的振动信号检测裂纹是否存在和当裂纹存在的情况下如何延缓裂纹扩展显得尤为重要。非定常状态下裂纹转子的振动信号显现出非周期、非线性,并且裂纹故障特征易被其它过渡信号掩埋,检测的难点是如何从上述信号中提取故障特征,采用希尔伯特黄(HHT)边际谱方法可提取出裂纹故障特征。另外针对裂纹扩展问题,提出了一种新的可描述转子任意旋转位置时裂纹开闭程度模型,对不同转子参数所引起裂纹开闭程度的变化,提出了延缓裂纹扩展的策略。仿真结果表明,HHT边际谱可实现对4%程度转子裂纹的早期检测,并且提出的延缓裂纹扩展方法可有效的延缓转子裂纹扩展。

M701F型燃机压气机转子裂纹原因探讨、处理对策及对运行方式的讨论

本文针对M701F型燃机出现的压气机第三级轮盘裂纹以及所导致的轴承振动大现象,对裂纹产生的原因进行了分析探讨,提出了相应的处理对策,并对优化此种机型运行方式提出了一些建议。

转子裂纹AE信号特征提取的时频分析方法

转子裂纹的声发射(AE)信号是一种非平稳、非线性信号,对于非平稳、非线性信号,时频分析是有效的方法。由于小波包对时变信号具有多分辨分解和重构能力,以及伪Wigner-Vill时频分布对时变信号具有优良描述特性,可以将两者结合起来用以诊断早期裂纹故障。通过实验研究,说明该方法能够从微弱的早期裂纹AE信号中清晰准确地提取出裂纹故障特征,实现转子早期裂纹故障的精确诊断。

汽轮发电机组转子裂纹的现场振动监测分析实例

总结了3起汽轮发电机组主转子及同轴连接的辅助转动部件裂纹故障状态下的现场振动监测数据,并结合断裂位置、裂纹形式进行了分析。说明汽轮发电机组转子裂纹动态监测现场最有效的方法就是振动监测分析方法。同时指出振动趋势分析除关注总幅值明显变化外,应特别关注半频、工频、2倍频、3倍频振动分量的长周期变化规律。将振动数据进行历史比对和趋势变化分析,以及进行变转速和变工况振动试验有助于尽早发现问题。

浅析转子裂纹形成和发展的机理及其预防

对汽轮发电机组转子裂纹形成和发展的机理进行了讨论、分析。认为转子开裂最重要的机理包括高周疲劳、低周疲劳、蠕变和应力腐蚀等,此外环境状态也起着关键作用。并简要阐述了裂纹轴的一些基本特征,讨论了易产生裂纹的轴及其设计的一些特点。

转子裂纹的振动测量及诊断方法

转子裂纹是造成大型旋转机械恶性事故的重要原因之一。特别是随着旋转机械在设计和使用方面不断向大功率发展,转子承受的应力更大,工作环境更为恶劣,发生这种事故的概率有所增加。因此,研究轴裂纹的早期监测及诊断方法具有重大的经济和社会效益。 近年来,包括振动测量、监测、分析在内的旋转机械防护系统已经得到广泛的应用。防护系统要提供准确的预先报警及机械故障信息,实现最大效益,还取决于监测仪器以及对测量数据的正确说明。 一、轴裂纹检测仪器 对轴裂纹早期检测最有用的振动信号是旋转机械的横向同步响应及二次谐波,在工作转速下和每次开停机时可以监测这些信号。低转速时发出的低速转动同步信号也能提供有关的信息。以上所讨论的振动信号其频率都较低。测量转子低频振动响应最方便可选的传感器是非接触式电涡流位移探头,它可安装在机器的轴承或靠近轴承的静止部位。这些传感器测量转子、定子间的相对运动。

转子裂纹的故障机理及诊断方法研究

转子裂纹是大型旋转机械中比较少见但却非常严重的故障之一,由于转子裂纹对振动的响应不敏感,产生原因复杂,具有很大的隐蔽性,再加上发生的概率比较低,常常会被忽视或者误判,最终酿成恶性事故,危害极大。因此,尽早发现转子裂纹的早期征兆,并即时采取应对措施具有非常重要的意义。该文对转子裂纹的故障机理、产生原因、故障特征、诊断方法等多个方面进行了深入的研究,并结合具体案例进行了验证。

基于蝙蝠算法优化的变分模态分解的转子裂纹检测方法

针对转子裂纹故障特征难于提取,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化参数的变分模态分解(VMD)诊断转子裂纹故障的方法。将蝙蝠算法应用于变分模态分解,对变分模态分解中参数K和惩罚因子α进行全局寻优,用BA搜索VMD的最优(α,K)组合,迭代过程采用局部极小包络熵为适应度值。仿真分析的结果表明,BA-VMD方法能很好的完成VMD参数K和α的自适应获取,且在抗模态混叠和抗噪声干扰方面的具有明显优势,最后采用BA-VMD方法对裂纹转子的位移信号进行了实验分析,分析结果表明,采用BA-VMD方法处理后的频谱能充分反映出信号的频率特征,且通过频率结构特征很容易识别出转子裂纹的故障特征。