CN103048135A - 一种柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法 - Google Patents
一种柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开的是一种柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，通过搭建柔性转子滚动轴承基础***试验台架，进行***多故障的试验，对转子***的位移、振动加速度、轴心轨迹等参数的监测，发明了信号采集、处理***。针对实际的并发多故障现象，故障辨识，分别基于希尔伯特变换、小波分析、轴心轨迹图像处理等方法得到振动加速度、位移信号的时域和频域特征值，使用神经网络及支持向量机对不平衡故障、球轴承疲劳故障等进行诊断，提出高效的在线实时故障检测算法。
Description
技术领域
本发明涉及机械工程，尤其涉及一种一种柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法。
背景技术
高速旋转机械是机械、石油化工、航空航天、电力等工业部门中应用最为广泛的关键机组，例如高速加工机床、压缩机、电动机、发动机等。研究转子***的不平衡、轴承疲劳和基础松动故障的实验、针对故障耦合形式提出准确、高效的辨识算法，是建立轴承转子***故障诊断理论的需要，其成果将对促进高速滚动轴承及柔性转子***性能的发展、对提高和保持高速旋转机械的综合指标和可靠性、提高整个***的寿命和经济性指标都有着重要的理论意义和实用价值。
专利号为201010595048.3的发明涉及一种气体轴承-转子***动态加载一体化实验台,涉及超高速旋转机械加载技术;主要基于超高速气体轴承支承模块,一体化基础支撑结构,迷宫-气膜联合密封结构,静、动态加载机构和转子***等关键技术;包括径向气体轴承、止推气体轴承、径向-止推联合气体轴承、轴承拆卸工装、一体化机匣、凸台、盖板、密封支架、迷宫密封环、气膜密封环、主支撑架、激振器、可调简支梁、非连续变截面简支梁、简支梁加载调整螺栓、加载弹簧、力-频率传感器、可倾瓦加载轴承、蜗壳、驱动涡轮、止推盘、转轴等;缺少对多故障耦合的辨识研究，而本发明可测试转子***的振动、温度、位移等信号以及轴承的磨损、润滑状态，且增加了数据采集及信号处理软件，发明了高效的柔性转子-滚动轴承-基础***的多故障辨识算法，故障诊断准确率达到90%以上，提高了转子轴承***故障诊断的正确率。
发明内容
本发明公开的是一种柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，通过搭建柔性转子滚动轴承基础***试验台架，进行***多故障的试验，对转子***的位移、振动加速度、轴心轨迹等参数的监测，发明了信号采集、处理***。针对实际的并发多故障现象，故障辨识，分别基于希尔伯特变换、小波分析、轴心轨迹图像处理等方法得到振动加速度、位移信号的时域和频域特征值，使用神经网络及支持向量机对不平衡故障、球轴承疲劳故障等进行诊断，提出高效的在线实时故障检测算法。
且提出如下创新点：
1、使用希尔伯特法提取特征值，有一定滤波作用，消除外界干扰。
2、目前使用希尔伯特法的研究多采用人工识别，项目提出将频谱图分区，提取各区能量总和作为特征值，便于进行智能识别。
3、使用能量值作为故障特征，通过智能识别能量值大小是否超过阈值，可判定***是否正常运行，达到预判有无故障的效果。使用神经网络训练和测试样本。
4、将任意格式轴心轨迹图更改为统一像素大小以及统一灰度值，运用canny算子大小对图像做不同程度的边缘检测。
5、提取图像的七个不变矩作为主要评判标准，统一七个不变矩的大小的输出格式表示为科学计数法。
6、以七个不变矩和三个特征值为主要评判依据，作为支持向量机的训练和测试样本，运用支持向量机判断故障的种类。
7、应用小波对实验所得轴心轨迹的二维图像进行去噪处理，可得到高信噪比的轴心轨迹。
8、运用仿射不变矩的方法对轴心轨迹图像进行变换，得到可表示该图像的特征值。
9、以BP神经网络为识别工具，仿射变换得到的特征值为输入量，通过大量数据输入对神经网络进行训练，得到能够识别不同故障特征的神经网络诊断***。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例选用BP神经网络对不平衡故障及轴承球疲劳故障的故障辨识，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
1. 读入相关信号
2. 对相关信号进行3层小波分解
3. 组装BP神经网络的训练用矩阵
4. 将训练用矩阵进行分组，分成训练时的输入矩阵和输出矩阵，并且做归一化处理。
5. 训练BP神经网络，同时做出残差图显示收敛情况。
6. 读入测试所用相关信号数据5000个
7. 对相关信号进行3层小波分解
8. 组装BP神经网络的测试用矩阵
9. 使用训练好的BP神经网络进行故障预测
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
Claims (9)
1.本发明是一种柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，使用希尔伯特法提取特征值，有一定滤波作用，消除外界干扰。
2.根据权利要求1所述的柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，采用人工识别，将频谱图分区，提取各区能量总和作为特征值，便于进行智能识别。
3.根据权利要求1所述的柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，使用能量值作为故障特征，通过智能识别能量值大小是否超过阈值，可判定***是否正常运行，达到预判有无故障的效果。
4.使用神经网络训练和测试样本。
5.根据权利要求1所述的柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，将任意格式轴心轨迹图更改为统一像素大小以及统一灰度值，运用canny算子大小对图像做不同程度的边缘检测。
6.根据权利要求1所述的柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，提取图像的七个不变矩作为主要评判标准，统一七个不变矩的大小的输出格式表示为科学计数法。
7.根据权利要求1所述的柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，以七个不变矩和三个特征值为主要评判依据，作为支持向量机的训练和测试样本，运用支持向量机判断故障的种类。
8.根据权利要求1所述的柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，应用小波对实验所得轴心轨迹的二维图像进行去噪处理，可得到高信噪比的轴心轨迹。
9.根据权利要求1所述的柔性转子滚动轴承基础***多故障耦合实验器及故障辨识方法，其特征是，运用仿射不变矩的方法对轴心轨迹图像进行变换，得到可表示该图像的特征值。
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2012
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