外文翻译--使用有限元基神经网络的机器健康检测与寿命管理 中文版【优秀】.doc外文翻译--使用有限元基神经网络的机器健康检测与寿命管理 中文版【优秀】.doc

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本科生毕业设计(论文)翻译学生姓名学号班级专业机械工程及自动化指导教师1美国机械工程师学会汽轮机与动力工程杂志1996年10月使用有限元基神经网络的机器健康检测与寿命管理作者纽约应力公司MJROEMER,CHONG,SHHESLER本文展示了一种新办法,利用有限元模型的最新的神经网络技术监测旋转机械的安全性。台式转子演示装置作为一种概念证明工具,在这里得到了应用。该方法通过神经网络把详细的转子动力有限元模型与机械传感测量相融合,对机器进行监测。这种神经网络是经过专门的训练的。与现在的方法相比,这种方法的优势在于它使用一种先进的神经网络。神经网络包含了详细的有限元模型的知识,与系统测量的结果相结合,对机械故障进行诊断,以及对部分应力变化进行精确预测。这种技术需要使用最新的神经网络技术,在PC机上利用精确的有限元分析对机械故障诊断和部分机械应力进行实时预测。可旋转组件与有限元基相关的知识内容的实用性在于实时的对部分组件寿命的预测以及对故障精确快速的诊断。序言对于旋转机械,最大限度地提高关键部件运行寿命和可用性,同时尽量减少无计划维修停机的危险和灾难性的失败,是所有行业共同的目标。本文介绍了基于有限元的神经系统改善目前的先进的机械健康监测,增加有效的结构组成部分的诊断和监测。特别是神经网络分类器作为一个信息收集和发送的中心被开发,它对转子系统的健康使用实验和分析数据作出准确的决定。该网络观察转子系统监测诊断结构断层,从各种潜在的故障源预测部件。桌面示范转子被用作证据的概念工具。传感器的演示装置在适当的地点测量整个转子系统的振幅。从这些测量,神经系统通过神经网络训练的大量详细的有限元模型将诊断断层和预测旋转部分。目前,商业专家系统可用于环境监测,没有旋转部分压力的知识,其只用测量系统的数据。如果没有这些压力的数据,直接计算其余部分状况将非常困难。2微型转子台演示神经系统如何用于获得及时的有限元模型结果和机器故障诊断。对旋转轴和反应部队的轴承估计的动态应力证明了有限元模型的能力。网络的诊断能力通过预测磁盘不平衡的地点、程度和阶段、大量的未对准、转子一定程度的摩擦或机械松动以及轴承间隙的问题变现出来。动应力估算和结构诊断都通过取自轴承位置的振动测量来进行的。本文还显示网络预测非线性动力学应力轴和预测机械故障的能力。转子演示装置和测量过程转子系统配置。桌面转子演示装置是为了展示概念,本文提出了实际的硬件。该演示平台的目的是要作为多功能足以重复各种振动生产的现象存在于所有类型的旋转系统。许多不同类型的振动有关的特征通过不断变化的转子的速度、一定程度的不平衡。轴弯曲、轴摩擦和转子轴承间隙来建立和测量的。由此产生的动态特性通过近距离探头和/或加速度计来测量,并且通过多通道动态信号分析仪来处理。转子配置研究显示图1。转子安装由下列部分组成1惠普电机。2柔性橡胶联轴器。3刚性钢耦合(用户控制源轴偏心)43个球轴承和3个经向轴承。52个带有平衡重洞的旋转盘。63/8英寸直径25英寸长钢轴7电机调速控制器与闭环反馈。8各种接近探测器和加速度计。9提供转子预载,转子摩擦,机械松动条件的装置。3图1转子演示平台两个滚子轴承支撑电机电枢,而四个含油铜套轴承通过各个联接器和磁盘固定。一个稳固的基础三六英寸铝可调轴承座的位置和橡胶隔震英尺提供足够的刚性转子配置。通过比例速度反馈算法,使电机转速控制与专用接近探头和齿车轮测得的速度保持一致。最初,在数据反馈之前转子在两个面之间005M内平衡。一个速度的提高实验确定转子的临界转速。图2中给出了测量转子从0到100赫兹的响应。第一共振转子模式被确定在约80HZ或4800转。转子运行持续在40赫兹的平衡条件确定了敏感性转子变化的条件。图2转子反应0100HZ数据采集与数据库开发。振动测量由大野测器CF6400,四通道,数字信号分析仪获得接近探测器和加速度计的信号处理的条件。实测频率响应转移到个人计算机上,对每阶段的恢复程度和读数进行了测定。请注意,输入
编号:201311171854387781    类型:共享资源    大小:515.00KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-17
  
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