船用柴油机非稳态振动信号分析系统

船舶柴油机作为一个多变复杂、多层次的动力系统,其表面振动信号直接受内部零部件工作状态的影响。非稳态振动信号可以用来反映系统内部的运行状况,从而可实时监测柴油机运行状况,因而,准确、多元的提取出振动信号特征是关键步骤。本文主要使用数据分析软件MATLAB对非稳态振动信号进行时域、频域特征参数提取,分析气阀磨损对振动信号的影响规律,并基于此构建船舶柴油机非稳态振动信号分析系统。

发动机稳态与非稳态振动信号分析比较

主要探索了在发动机机械故障诊断中采用非稳态信号分析方法进行故障诊断。介绍了定转速非稳态数据采集器测试原理,讨论了短时傅里叶(Fourier)变换的原理与窗函数选择方法。应用它分析了发动机稳态与非稳态加速振动信号并进行了比较。试验与分析结果表明:定转速非稳态数据采集器能准确地测取发动机加速过程中所设定转速的振动信号;采用短时Fourier变换和窄带能量累加方法能有效提取加速振动信号中分析对象的故障特征,具有良好的重复性和稳定性;加速振动的信噪比远比稳态振动大得多。

汽车发动机非稳态振动信号分析方法比较研究

采用短时Fourier变换、小波包AR谱和二阶循环谱方法分别对发动机加速信号进行了时频分析,提取了分析对象的故障特征,并对3种方法进行了比较研究。研究表明:短时Fourier变换的频率分辨特性相对较差;小波包对单个故障有良好的分辨特性,但对多个故障的分辨能力较差;而循环谱方法有更好的频率分辨特性,且在特征频率处有更显著的谱峰。

汽轮机叶片内共振系统的稳态和非稳态振动特性研究

针对汽轮机叶片弯曲—转子扭转耦合振动系统,利用数值方法揭示系统在叶片弯曲、转子扭转振动固有频率分别为1∶1和1∶3两种内共振情况下的稳态和非稳态振动特性。通过分析可知,系统不仅存在两个主共振,还存在超谐和亚谐共振的非线性动力学现象。由于阻尼器的调频特点,使得主共振频率点既可能升高(1∶1内共振),也可能降低(1∶3内共振)。在系统非稳态响应中,主共振、超谐和亚谐共振幅值将会降低,共振点一般会出现延迟现象。内共振状态对汽轮机叶片系统有重要影响。

基于等角度重采样的非稳态振动数据分析方法研究

在俯冲拉起、地面开车发动机不同状态之间切换等某些特殊状态下,直升机动部件的旋转频率是个变化量,采用傅立叶变换或者傅立叶级数展开算法进行频谱计算,得到的是对应数据的均值,由于频率在时刻变化,所得结果并不能真实反应这一过程中的振动量值。为解决这一问题,本文以旋翼转速为基准,引入等角度重采样方法对振动数据进行阶比分析,得到了不同阶次频率的真实振动量值,为特殊状态下的振动数据分析提供一种分析手段。

转子-叶片干摩擦耦合系统的稳态和非稳态振动

本文用数值方法研究转子扭振-叶片弯曲振动等效系统的稳态和非稳态响应。叶片受气流周期激励力作用，与转轴通过平台干摩擦阻尼器相连，干摩擦力采用光滑模型计算。分析扭振和弯曲振动的固有频率具有1：1和1：3两种比值情况（内共振关系）的振动表明，系统不仅存在两个主共振，由于干摩擦力的非线性特点，还存在超谐和亚谐共振状况。由于阻尼器的引入，耦合系统的主共振频率点既可能升高（1：1情况），也可能降低（1：3情况），这是耦合系统中阻尼器的调频特点，在升速的非稳态响应中，主共振和超、亚谐共振幅值将会降低．而共振点一般会出现延迟现象，但也有某些共振点有所提前（1：3情况），因此存在内共振条件的干摩擦系统，具有丰富和复杂的振动现象。

基于小波分析的旋转机械非稳态振动源识别

分析对比了傅里叶变换、Gabor变换和小波变换,以说明小波变换的多分辨率分析特点.同时研究了小波分析方法在旋转机械系统非稳态振动源识别中的应用,包括基于小波分析的振动源信息特征提取,以及源识别结果的修正等.最后在研究小波理论与算法的基础上,利用M atlab语言开发了基于小波分析的旋转机械非稳态振动源识别软件,并利用该软件对转子实验台实测信号进行分析处理.

基于小波分析的铁路车辆轮对纵向非稳态振动研究

基于小波分析法研究铁路车辆轮对纵向非稳态振动问题,分别采用傅立叶变换、离散小波变换和连续小波变换法研究一系定位刚度突变、车辆变速运行工况下轮对的纵向振动特点。结果表明:傅立叶变换无法分析轮对的非稳态振动问题,而采用小波分析方法可以很方便地提取轮对定位系统参数突变或受到瞬时冲击的信息以及车辆在变速运行过程中轮对的非稳态振动信息。

基于小波分析的铁路车辆轮对纵向非稳态振动探讨

文章主要基于小波分析对铁路车辆轮对纵向非稳态振动的问题进行探讨,在这一过程中具体从定位刚度突变、车辆变速运行等工况下分析轮对纵向振动的特点,结果证明了小波分析法便于对轮对定位系统突变及车辆变速运行时轮对非稳态振动信息的提取。

非稳态振动信号的积分算法研究

研究了基于高通滤波的时域积分和频域积分算法对锤击法模态试验加速度响应信号和旋转机械NVH常规测试中升降过程加速度信号的适用性,分别用仿真线性系统脉冲响应函数和线性变频函数模拟2种加速度信号,并应用2种算法进行处理。仿真结果表明,利用加速度信号的频谱有助于确定2种算法中滤波所需的截止频率,且频域积分法在波形的保真度和相位的准确性上都比时域积分法要好。最后给出了频域算法用于实测信号的例子,积分后的信号在零线附近波动,可用于工程中作为真实速度或位移信号的近似。

航空发动机转子非稳态振动分量提取方法

对发动机转子振动状态进行监测是提高发动机可靠性的重要方法之一。然而在实际运行与振动监测过程中发现,发动机转速变化快且转子振动分量微弱,其转子谐频振动分量难以实时跟踪提取。为解决这一问题,提出了基于稀疏谐波乘积谱及自适应Vold-Kalman滤波的航空发动机转子振动分量提取方法。首先,分析了发动机机匣信号特性,通过机匣信号中叶片通过频率与转频的谐波关系,结合谐波乘积谱的思路,提出了一种快速计算发动机转频的方法,该方法无需准确的键相信息。其次,使用变步长迭代的方法最小化阶次谱残余误差,确定Vold-Kalman滤波器的最佳滤波参数,从而实现发动机转子谐频振动分量的准确提取。通过仿真数据验证了本方法在较大的噪声下仍能够很好地提取出机匣信号中微弱的转子振动分量,并与多种经典信号分解方法进行了对比。最后,对实际发动机信号进一步分析,针对发动机启停、加减速状态2种典型非稳态工况进行了计算并验证,证明了所提方法的优越性。

转子-轴承系统的非稳态分岔

通过构造非稳态分岔图 ,研究了转子 -轴承系统在转速以一定角加速度升降时的非稳态运动。研究显示 ,稳态过程中产生倍周期分岔或概周期分岔的系统 ,相应地也将经历非稳态倍周期或概周期分岔 ,并且在运动形式转换时存在渗透和跳跃现象。研究揭示了渗透量与加速度的关系 ,并通过数值模拟 ,描述了运动转换的过程。

船用柴油机振动信号气阀磨损预测系统

船舶柴油机在运行过程中变化复杂,受到内部各部件的振动、冲击、摩擦及燃烧等激励作用,缸盖会产生非稳态振动信号。非稳态振动信号可以实现相应零部件及燃烧状态的故障预测,气阀是柴油机的重要部件,通过振动信号来分析气阀磨损情况具有重大意义。本文基于实测以及有限元模拟得到不同磨损状况下的缸盖振动信号,通过对其进行分析,得到对应磨损程度下的特征参数,使用数据分析软件MATLAB构建特征参数与气阀磨损量之间的BP神经网络模型,并基于此模型构建船用柴油机振动信号气阀磨损预测系统。

变速器典型制造故障数据集研究

针对传统方法识别变速器制造故障的局限性,引入深层神经网络进行故障识别。在使用深层神经网络进行故障识别时,故障数据的数量、特征多样性和特征吻合度等都对识别结果产生较大影响,因此对变速器故障数据集进行研究。首先,通过分析选择时频域统计分析法和转速谱阵图分析法;然后,基于变速器的典型制造故障数据建立3种形式的故障数据集,每种数据集包含6类标签;最后,搭建深层卷积神经网络和深度信念网络模型,利用模型进行故障数据集的分类识别。实验结果表明:建立的制造故障数据集可以较好地代表变速器制造故障。

立磨内刚-散耦合动力学过程仿真分析

为了研究散体物料的粉碎机理,利用离散元法建立立磨物料粉碎系统的刚-散耦合仿真模型,通过仿真分析得到了散体物料在磨辊与磨盘共同挤压作用下的运动规律,以及散体物料对于磨辊的反作用力分布规律,揭示了宏观机械系统与微、细观散体物料系统间双向耦合机理,可为立磨内经常发生的大振幅非稳态振动的抑制提供参考。