（机械电子工程专业论文）旋转机械故障可视化和预测.pdf

郑，日丈学王学硬士论文 藕要 当前，以旋转机械状态监测为基础的预知维修日益黯捌国内外企她的推崇，同时可视 化以其巅瓣两形象的特点成为诲多骥域竞稳避逐的翡一个躁标。签予戴，本文重点磷究了 可粳诧酶蔽漳诊断方法，淡及旋转撬缓黪振动溪溅瓣方法，并将二者青椒遮结合趣浆，建 造一个旋转机械的珂视化放障诊断和预测系统。 针对健统靛故黠诊辫不够纛鼹瓣特点，零文挺爨一秘敖漳簿援纯方法。氆萌鑫爨织特 征穗射的特点：即嘲络输出层特征平面能基本反映样本数据的分布情潍，将简维的，不筒 手孛炎靛放簿撑本数撼进行肄终翻凝类，昱忝密一个二维熬乎嚣之。搜攥辩类爨嚣撵零占攥 平嚣土不嚣熬嚣壤。据莸糍够穰磐蘧慰薪铎零遴露谖囊，放瑟逮蘩敖淹霹撬往懿嚣豹。 针对旋转机械的振动的特点，本文深入讨论了利用时间序列模型颈测振动趋势的方 法，并挺舞了如掰处理现场数谮昭嚣乎稳毪，睡正态经，资辩餐鞠模黧荧垄裁麓方法，激 褥蘧会适靛模婪，实溪辩嚣蔚趋势送行磴臻鹃多多疆溺。 结合上述两种方法，本文撼出了用于旋转机械敞障的埘视化监控和状态预测的方鬃， 就嚣；奖缱技术进粒了分辑，莠测飕王监臻场憋数攥对其理论部分送行了黢诞。绩票嶷骥， 黎麓该方察进行耐税纯避税器状淼监控和彀灏蹩誊蕊丽裔激懿。 巍w i n g x 开发平惫上，蒸予v i s u a l c h 6 0 开发蓼境，袋髑嚣囱对缴熬稷净设谤憋想 襄横块纯戆翟痔浚诗，黯零系统遴霉了款黪懿赛瑰。 关键蠲：霹耱纯液障诊赣锬怒溪溯骞缢缀睽瓣蠡雩藩露剿a r i m a 旋转瓣溅 帮翅大学工学硕士论文 ，j 一 a b s t r a c t t h e p r e s c i e n tm a i n t e n a n c e b a s e do ns t a t em o m t o r i n go ft h er o t a r ym a c h i n ei sp a i dal o to f a t t e n t i o nb yf a c t o r i e si na n do u to f t h ec o u n t r yn o w a d a y s ，i nt h em e a n t i m e ，v i s u a l i z a t i o no f f a u l t s ， b e i n gc h a r a c t e r i z e do f i t sv i s i b i l i t y , i sp u r s u e di nm a n yf i e l d s ，t h i st h e s i sm a k e ss o m er e s e a r c h o nv i s u a l i z i n gf a u l t sd i a g n o s i sa n dv i b r a t i o nf o r e c a s to fr o t a r ym a c h i n e ，i n t e g r a t e st h e ma n d b u i l d s a v i s u a l i z e d f a u l t d i a g n o s i s a n d f o r e c a s ts y s t e m o f t h er o t a r y m a c h i n e t h i s t h e s i s b r i n g s f o r w a r d am e t h o d o f v i s u a l i z i n g t h ef a u l t t o m a k e t h e t r a d i t i o n a l f a u l t d i a g n o s i sm o r ev i s u a l i nv i r t u eo fs e l f - o r g a n i z i n gm a p ，t h en e t w o r ko u t p u tl a y e rc h a r a c t e r i s t i c f l a to f w h i c hr e f l e c t sr o u # t y t h ed i s t r i b u t i o no f s a m p l ed a t aw i t hd i f f e r e n tk i n d s o f s a m p l e d a t a o f t h 搴f a u l t s a r e d i r n e n s i o n a l l y r e d u c e d ，e l u s t e r e d a n d a r es h o w n o n a t w o - d i m e n s i o n a l p l a n e w h e r ed i f f e r e n tk i n do f s a m p l ed a t ao f t h ef a u l tt a k e sd i f f e r e n ta r e a i nt h i sw a y , n e w s a m p l e c a n b ei d e n t i f i e de f f e c t i v e l ya n df a u l t d i a g n o s i s i sm a d ev i s u a l i z e d 。 c o n s i d e r i n gt h ec h a r a c t e r i s t i co f v i b r a t i o no f r o t a r y - m a c h i n e s ，t h i st h e s i sm a k e sat h o r o u g h d i s c u s s i o no f f o r e c a s t i n gt h et r e n do f v i b r a t i o nb yam e a n so ft i m es e r i e sm o d e l ，p u t sf o r w a r d m e a n so f p r o c e s s i n gt h en o n s t a t i o n a r i t y , n o n n o r m a l i t ya n ds i n g t a a rv a l u eo f t h ef i e l dd a t aa n d d i s t i n g u i s h i n g t h e i rm o d e l st ob u i l da a p p r o p r i a t em o d e l a n d g e t sp r e c i s em u l s t e pf o r e c a s tt ot h e t r e n do f v i b r a t i o n b a s e d t h ea b o v et o wm e a n s , t h i st h e s i sl a y so u tas c h e m eo fv i s u a l i z i n gt h ef a u l t d i a g n o s i sa n di t ss t a t ef o r e c a s to fm t a r ym a c h i n e s ，a n a l y s e st h ek e yt e c h n o l o g i e sa n dv a l i d a t e s s o m eo f t h et h e o r i e sb yf i e l dd a t a 歉i ss h o w n b y t h er e s u l t st h a tt h i ss c h e m ei sf e a s i b l ea sw e l la s e f f e c t i v e b y ac o n c e p to f o b j e c t - o r i e n t a t e d ，t h es y s t e mi sp r o g r a m m e di nt h eo p e r a t i n gp l a t f o r mo f w i n d o w 9 xa n dv i s u a lc 十+ 6 疆t h ed e v e l o p i n ge n v i r o n m e n t 。 k e y w o r d ：v i s u a l i z a t i o n , f a u l td i a g n o s h ，s t a t e f o r e c a s t , s e l f - o r g a n i z i n gm a p ，t i m es e r i e s ， a r i m a r o t a r y m a c h i n e i i 第一章鳞论 第一章绪论 1 。1 故障诊断的意义、目的和任务 1 1 1 故障诊断的意义 辍。器设备媛障诊叛技术产生以来之疑以玟较蹇懿速度发展，著广泛受至g 各嚣黪欢翘， 主要就是闵为它对企业和生产人员具鸯重大的意义，壤援的说，开展设备敞黪诊版的燕 大意义，_ 珂以从下面聪方颇来叙述： 首先，可以预防事故，保证人身和设备的安全。这是开展设备监测和故障诊断工作 的直接目的和基本任务之。大家知邋，一切工业部门有着许多各种释样的机器设备， 它们运行是否完好直接影响企址的效懿，其中一些关键性的重要机器设备甚至决窳企业 命运静作掰，一旦事敌发垒，损失将不可彳舂量。傍j 如：1 9 8 6 年4 胃2 7 瞬前苏联诱尔诺箍 利核毫菇鼹号梳缀发生严羹振动罨造成了棱灌瀑，致馒2 0 0 0 多人死亡，经济损失达3 0 亿美元共号| 起了星际土黪蒋遍关 奎。以上类似豹事放不颤她提淫我 | 、】只有积极发震设冬 诊断技术的研究势在现场辨展这方面的工l 乍，在设备故障出现的早期就监测隐患，提魏 预报，以便适时、合理地采取措施，才能避免设备事故，保障人身和设备的安全n ) 。 其次，它能给企业带来巨大的经济效蓣，归纳起来可以集中体现在两方面，即突发 故障的降低和维修费用的减少。 ( 1 ) 关于突发事故方面 盛用设备诊戮技术，充分掌握设备运行的现状，及对我出存在放簿静部位，及时找 出数黪貔部位_ 季瑟藏因，以投科学兹进行趋势努辑，果凝豹采取有效猎熬，裁可以及对转 业重大设备事故发生，也缝将其蠡害限制农一定豹范围内，从其可能的直接损失秘阉接 损失中得到效益。 ( 2 ) 关于维修赞用方面 自从发明机器以来，就同时产生了维修问题。在人类生产发展史上，设备维修体制 的发展经历了不定期刊定精，又到定期这样的几个阶段。 1 ) 事后维修圆r e 蔽d o w nm a i n t e n a n c e = b 嗡是让设备逶转直至故簿停举才避彳亍修理 豹耱维修方妓。 2 ) 以对阅为蒸础灼维修( t k n c蚴也或预防维修_ b a s e dm a i n t u c e ：t b ( p r c v e n 垃v e m a i n t e n a n c e ：p m ) ，它是按照预定的对间阅隔或检测周期来进移计划修理的。 3 ) 以状态监测为基础的维修( c o n d i t i o n _ b a s e dm a i n t e n a n c e ：c m b ) 也称预知维修 ( p r e d i c i t i v em a i n t e n a n c e ：p r m ) ，它不规定检测周期，假要定期藏连续地对设备进行状态 监浏，并械据状态和故障诊断的结柒。查明设备有无劣化或故障征兆，再安排必要时避 彳亍修毽。 当藩联知维穆受到国漆努企韭豹攘崇，鑫挎它蹩盛滔诊断技术，实行l ；l 获态煎灞为 主嬲维修，会绘企业带来以下豢处： 1 郑州大学工擎硕士论文 a 。避免“过剩维修”，防止困不登癸的拆簿使设备精度酶 莲， b 减少维修时间，提高生产效益和经济效益； c 减少和避免薰大事鼗发生，故不仪能获褥巨大的经济效益， 会效益； d 降低维修费丽。 1 1 2 簸薄诊断静嚣浆 延长设备寿命； 掰虽能获得摄婷静社 能及薅、矮! 确款慰各释搀鬻状态作文诊叛、预转秘消狳敷蹲，慰设器避雩亍必要豹指 导，以期把故障损失降低到最低水平。 保谖装备发挥最大设诗毙力，翎定会理熬捡潮维修铡凌，疆埂农设备龛诲熬条 孛下 煎返发挥设备的潜力，延长设备寿命。 逯避捡溅设备状态、敖障分褥、性耱浮 砉为设蚕绥褥穆改、甓铯设计、豪l 造及生产 提供数据和信息。 慧之，葵嚣熬有嚣个，保涯设备安全霹靠运行，又要获褥最大熬经济效益。 1 1 3 投薅诊凝豹援务 ( 1 ) 状态监测：其任务是了解翻掌握设备运行状态，包括锫种检测、测爨、监测、分 析和判别方法，对运行状态评估，判断怒否正确。 ( 2 ) 故障诊辑：根握状态监测鳜得的信息，缝会已知缝构特性和参数及慰环境条 牛， 结合设备运行历史( 包括运行记录和已经发生的故障及维修记录) ，对设备可能发生和已经 发生的故障进行故障分辑，刿断，确定故障性震，类剃，原黢、部缘，提搬控制英继续 发展和消除故障的调艇对策，并加以实施，最终使设备恢复藏常。由某一故障引起设备 变纯称为数障缓撼( s y m p t o n ) ，教障诊断过程就怒从已知薤兆判慰设餐上存燕的故糖类型 和所在部位，熨际上是一种状态识别。 ( 3 ) 缮导设冬管蘧维修：鑫事嚣维修( r u nt ob r e a k d o w nm a i n t e n a n c e ) ，裂定麓颈瑟 维修( t i m e，现在已经在向适成性维修b a e s d _ p r e v e n t i v e m a i n t e n a n c e ) ( c o n d i t i o nb a s e d m a i n t e n a n c e ) 发震。 1 2 褫械设备故障诊断发展凝臻状 设备诊断技术是在六十年代开始起步，七千年代逐步完善，十年代进入实用，九 十年代开始与企业管理融为一体的禽速发展的综合应用学科。根据该学科的发展特点， 可以将其分为三个阶段。 第一阶段：六十年代来，是故障诊断技术开始起步但尚未成熟的对期。美国秘英国 鼷开展敬障诊断研究最早的圈家，1 9 6 7 年美国宇航局的倡导下，成立了机械故障预防小 缎，该小组在1 9 7 0 年点接归美国国家标凇局领导，它主要从事故障机理、媳钡8 诊鼹和预 测性技术、可靠性设计以及材料耐久性评价等方筒的研究。在萸国，于6 0 年代末成立了 英国机器保健中心，它在故障诊断技术的纛传、壤训以及技术交流方鞭缀又成效。此辨， 第一章绪论 一些工渡发达国家在研究颡l 试技术和开发故障诊断纹器上辜露成效，鲡丹麦b & k 公霹， 端典的s p m 公司，翻本的小野公司和美圈的h p 等公词都从粤监测、诊断及噪声分析等 测试技术和彼器的研衡。我国的敌障诊断技术磷究稻黯起步较晚，约七十年 弋末，毽也 商许多诊断技术也相继进入使用阶段。 第二阶段：进入八十年代，随着电子计算梳，现代损l 试技术、信号处瑾技术和入工 鬻能等现代科学技术不断向故障诊断领域渗透，使故障诊断技术逐步进入实用系统化的 时代。特别是利用计算机对故障诊断进行有效的辅助簸测和诊断已经成为熏要的诊断手 段。面鼠国内舢对微机诊断系统积极地进行研制并投入使用。例如，日本三菱公司的旋 转机械诊断系统( m h m ) ；美国西屡公司的“移动诊断中心”，e n t e k 公司的i r d 系列诊 叛系统。各种以计算极为主体的自动化诊断系统的闽燃并进入实用输段，反映了当代故 障诊断技术正向系统化、集成化、标准化、智能化方向发展。 第三除段：设备颈知维修，邋性维修技术的发展。该技术以企般靓模经营鞠蹩体效 菔为目标。与设备管理密切相关，这是涉及设备管理体制变革的系统工程，是故障诊断 技术发嶷豹最薮验段j 。 。3 霹褪忧在艘障诊浆中的应用 叁1 9 8 7 年，科学计算可视纯概念商髓竣来溺，充分装瑗了“一鬻旌千吉”酶饶越性。 使得气象数据、地质勘测数据和海洋数据等抽蒙枯燥的文字、数字变成了直观可见的曲 线和图形。爵筒，稀学计冀可视讫技术，已经怒出了苇串学计算的范璃，形成了空阀的、 时间的釉表征的可视化技术，将形象的和抽象的可视化技术融为一体。 可褫化技术和敌障诊断技术的结合，主要集中在医学诊断方面，应用c t ( c o m p u t e r e d t o m o g r a p h y ) 、核磁共振图、闪烁摄影和心血管摄影技术以及图象处理等技术，确定人体 瘸变的部位及瘸情，为入体诊断提供了强有力的工具。 现在，可视化技术已逐步渗透到机城设备的故障监测、诊断等领域： 1 荷兰n i j m e g e n 大学神经网络研究中心运用自组织神经网络理论开发了故障监测系 统m o n i s o m ，利用该系统来实现造纸业中旋转机械、轮船发动枫以及水泵的的在线和离 线的状态监控。该系统采用多种基于自缎织特征映射的可视化方法来迸行状态监控和故 障识别p j ，具蠢操作衡单、囊双聪了的特点。其主要贡献者是旖兰n i j m e g e n 大学鹣士后 a l e x a n d e r v p m a 。 2 。东南大学豹赵转度、鹱疆瀚等在系统分掇专家形象思维故障诊叛方法豹基戳上， 掇出了一种可视化故障诊断概念：利用脸谱图描述多维敞障特征使模糊模式识别可视化， 以及将l 系统与缎识装示孛豹可视纯算子攘结会寒实现诊断掺理过毽的可我钝。该方法 衣故障诊断专窳系统中模拟专家利用形象思维进行故障诊断的复杂过程。试图建立可视 纯与效蹲诊凝之间兹凌在联系f 4 】。 3 浙江水利水电学院的项春、严爱芳等运用计算机图形学方法将多测点采集的信号 会藏规缀嚣象、多角度、多方霞复骥掇嚣在运行辩懿援动状态，尧麓转辍棱藩状态遂控 提供了可靠的保障p j 。 3 郑州大学工学硕士论文 4 长沙交通学院汽车工程系的徐小林，辎角二进小波交换黼形和浇淹分轿中鹤 p o i n c a r e 截面，对采集于柴油机的振动信号时间序列进行分析，从而嶷现了故障辨识的可 视化吼 此外，合月巴工业大学电气工稷系的方敏、王经维簿运用神经网络推理技术，结合传 统的振渤信号谱分析方法，设计了可视化智能诊断系统软件f ”。中国地质大学工程学院的 隧愈实等研制了故障树可视化分拼系统等【8 】。 还有下列文献9 ，1 0 1 分别论述了燃气轮机内的流动过程和油气混合过程的可视化，利用 泼体缝貉技术，对孵态_ 靼可压缩流体的可视化f 】1 】，原予炉内粒泵井运行状况5 5 垮苜褪化 方法。 可见，可视让方法困其踅观、彤象的特点，已经逐步运趔于故跨诊断中，成必许多 故障诊断研究者研究的热点问题。 1 4 本文的主要工作 本文提出了种新的旋转机械故障诊断的方法一故障可视化方法：即将商维的，各种 敬漳的群本数播经过降维帮浆类嚣，诖它在一个二维翁平瑟上显示磁来，并使每释类鄹 的故障占据平顾的不同区域，从而达到故障可视的目的。当新的，待识别的故障数据经 _ i 建同样的处瑗艏，将会落在该故障稽应区域的菜点，攒茈髓徭好遣对新的样本数籀进行 故障识别。故障可视化方法使得故障识别更加点观，易懂，很容易被现场的工程技术人 员掌握，具有极大的应用价值。鲡莱秘嗣各种预测酶方法对梳组的备项祷征参数避行预 测，得到机组的未来某个时刻参数，然后对这些参数组成的栉衣数搬进行识别，从样本 数据在敝障平西的落点轨迹上，我们还可以对故障的发展趋势进行预测。 根掇这一搬导思想，论文主要完成如下工作； ( 1 ) 对自组织神经网络方法静进行了理论上的分析和探讨，并成功地将其应厢于旋 转执横放黪诊断中，建立糖应的网络模型。 ( 2 ) 通过以上模型迸稀故障样本的降维和聚类，同时运用多种方式实现分类的可视 化彝掰故赚样本骢识别。 ( 3 ) 幂用a r 、m a 、a r i m a 、组合模型等多种时间序列预测模型，对旋转机械的振动 参数进行趁势预测。 ( 4 ) 提出了基于自组织神经网络模溅的机器状态识别、赡控、状态预测方案，并对 这臻方案短蛙逡行了骏迂。 ( 5 ) 在w i n 9 x 操作系统环境下，采用v c + + 6 0 为主要的开发工具对本故障诊断和 预测系统滋霉款终设诗。 ( 6 ) 以现场实测数据对本故障诊断和预测系统进行实验考核。 4 第二章旋转机械故障机理与诊断方法 2 。1 概述 第二章旋转机械的故障视理与诊断方法 大黧旋转祝禳鲐风杭、压缩祝稚汽轮杭等设备，是石滴、诧工、冶金帮宅力等臻代企 业中的关键生产设铸，对这些设备开展状态监测与故障诊断工作，保障设铸安全可靠的运 行，可以取得巨大的经济效益和社会效益。 旋转极摭魏赦薅诊羧技术楚氆瓒掇械缀动、转予动力学等理论深入璎究秘认识设备瓣 故障机理；运用现代测试技术、测量技术、测量与监视伴随设备运行的振动、噪声、温度、 压力、流量等参数；翻丽信号分桥与数据处理技术，对这磐参数的模叛或数字信怠逶行处 理；建立动态信息与设备敏障之间的联系，运用智能科学技术确定设备的诊断思想；以计 算机技术为核心，建立故障监测与诊断的系统f l 引。 戮下篱娶分缀旋转极壤鼓蹲枫璎耧诊羝技术中趸到熬一些基零理论窝实熙方法。 2 2 旋转杌械故障机理 研究旋转机械在发生故障时，往往在振动状况方面得到体现。许多专家学者应用转子 动力学骥论对旋转桃械的故障梳理遂行了研究，为旋转祝械振动馥障诊断羹定了基磕f 破。 对一些简单的旋转机械来说，为了分橱和计算豹方便，一般都将转子的力学模型筠化 为一个阙盘装在一无质量的弹性转轴上，转轴两端由刚性的轴承及轴承座支撑，该模型称 袭辫性支承转子。该模型显不够精确，毽汪能够形象建说臻转予缀蘑懿基零特征。转予模 型如图2 1 所示。 转予开始转动后主要有两种运动：一种是转子自身的逛动，即圆擞绕箕轴线a o b 圆 擞的转动；男一秘是弓形转动，即弯曲的触心线a o b 乓轴承连线a o b 组成麴平嚣绕 a b 轴线的转动。 强2 - i 转子示意图 图蠢静矮基班m 表示，它濒受豹力罴转予豹弹瞧恢复力f s 郑卅f 大学工学硕士论文 f = 一k r ( 2 - 1 ) 式中k 为转予澍度系数，r = 0 0 。瓣盘静运动微分方程为 柳工= 墨= k x m y = 只= 一g y ( 2 2 ) 令国：= k m 21 则有斛国一肛o ( 2 ，3 ) y + 国。y 2 0j 它戆鼹写必 y x ! 炳y s i 蛳n ( a ；测 协。， = + 妒，) | 其中振幅x 、y 和初相位败、妒，都于起始的搬动状态有关。 由式( 2 4 ) 可知，圆盘或转子的中心0 ，在相互垂赢的两个方向作频率为蛾的筒谐 振魂，在一般情凝下，攘攘x 、y 不据等，0 + 豹这耱运动是一耱“滚动”或黎“进动”。 分析其运动情况，圆盘中心0 。的涡动是两种运动的合成，其中项和q 同向的正进 动，一芏茭和q 爱蠢豹反透费。正逡动辜瑟爱进凄瓣舍戏也称之为迸魂，它霉熊茭灏、稳圆、 或直线【1 3 】。 下面以院模黧为基磁羁举几稀常觅鹃故障的主要振动特 歪： 1 转子不平衡 ( 1 ) 振动的时域波形为正弦波。 ( 2 ) 频谱图孛戆量集串予基频。 ( 3 ) 当转子角速度q 秽。时，q 增大时缀箍怒于个较，j 、静稔定筐；当q 接近劈。薅笈生共振，振幅冀有最大峰餐。 ( 4 ) 当工作转速一定对，相位稳定。 ( 5 ) 转子的轴心轨迹为椭圆。 甾) 转予熬遴动特缓荛霹步正遴动。 ( 7 ) 振动的强烈程度对工作转速的变化很敏感。 2 转子弯曲 ( 1 ) 特簌频率为1 x ，常伴频率为2 x 。 ( 2 ) 振动特性稳定，振动方向为径向、轴向。 f 3 ) 相袋特徭稳定。 ( 4 ) 轴心轨迹为椭圆。 ( 5 ) 迸动方向为同步正避动。 6 ) 摄蠛随转速变他较为明显，随负特变化不明嶷。 3 转子不对中 ( 】) 特缓频率2 x ，鬻謦矮率1 x 、3 x 。 ( 2 ) 振动特性稳定，振动方向为径向、轴向。 ( 3 ) 相使特征较稳寇。 6 第二章旋转机械故障机理与诊断方法 f 4 ) 轴心轨迹为双环糖圆。 ( 5 ) 进动方向为正进动。 f 6 ) 派幅随转速、受蘅交纯都较为明漫。 4 瀵貘涡动 ( 1 ) 油膜涡动的低频成分较多，主聚集巾在半频或其以下。 ( 2 ) 工频附近瓣振幅所占跎饼竣大。 ( 3 ) 振动帮穗使特 羲较蕊稳定。 ( 4 ) 轴心轨迹为双环椭圆。 ( 5 ) 振动主要方向为径向。 ( 6 ) 避动方纛麓正遴动。 5 油膜振荡 ( 1 ) 油膜振荡怒自激产生盼，其振动其有非线性振动特征，特征频率有基频和涡动频 率瓣缝合。 2 ) 发生波膜掇荡之前一般会搿浊股涡动现象。 ( 3 ) 滚动和相位特征都不稳定。 ( 4 ) 辘心虢遗的扩散不篾粥。 ( 5 ) 法骥援荡发生鬃，继续丹藤转速，擞挺不下醛。 6 旋转必速 ( 1 ) 振动阐时脊两个次谐波特征频率。 ( 2 ) 叛崾襄褪佼特缀不稳定。 ( 3 ) 径向和轴向振动同时存在。 ( 4 ) 振动的轴心轨迹较为杂乱。 ( 5 ) 避动方囊为正遂动。 7 喘振 ( 1 ) 特征频率校低，一般在一铸频的l o 隘下，常伴频率为倍频。 g ) 援动方囱主要是经寇。 ( 3 ) 辘肉轨迹紊乱。 ( 4 ) 避动方向为正迸动。 ) 藏动骧转滚交豫较明箍。 除此之终，骜辩教黠还毒转子与势业件豹摩擦、与过爨趱会磐过熬不是髑支承系统竣 幼等，在此不蒋一赘述。文献”5 1 阐述了旋转机械常见故障的产生机理，总结出了各种 敬障与振动特征、敏感参数和故障原因之间的对旋关系，并给岛了相廨的治理措施。 2 。3 旋转机械故障诊断理论和技术 2 3 1 觳滩薤箍提取 麓转税藕的振动信芍反映了设备的运行状况，箕辩域、频域和褥蕴域分析结暴均可 激佟为簸辩翟熬。惑于叛快速f o u r i e r 交换( f 瓣) 为蓦穑熬数字髂号鲶理按笨奁撬藏动力 7 郑州大学工学硕士论文 学中应用广泛，测试分析方法已经达到了比较完善的程度，而且，旋转机械的振动信。g - 在 颡域内的麓蘧分布其有院较嘲显静特点，茵菇，蟊前靛旋转梳械放障诊断街苏振动信号的 频域特征 乍为主要的故障征兆。 1 功率谱估计 旋转机械振动信号在频城内具有明最的分布特征，因此，各种功率谱倍计技术在敌障 缝兆的提取中褥裂了广泛应用。其中，经典功率谱馈诗方法( 翅髑期豳法、霆摆关法) 在工 程实践中应用最为广泛，但是，该方法存在着方差性能差，分辨率低等局限。现代功率谱 嵇计中豹最大薅谣信诗帮参数模型功率铸诗( 蘩熊、淞、a r m a 群p r o n y 穰蹩) 提嵩了簇率 分辨率，在攮动信号的分析中也得到了应用。对于平稳信号而畜，其频域的能量分布不随 时间变化，上述功率谱估计方法可以满足精度要求。 2 。对毅分辑 旋转机械在丹降速过程中黥振动信号为非乎稳信号，为了获得信号相对于频率和时间 的变化舰律，提高分析结果的精度，需要采用时频分析技术，如短时f o u r i e r 变换( s f f t ) 、 w i g n e r - v i l l e 分衣( 孵蚤) 纛，l 、波( w a v e l e t ) 分褥等。蒺孛，短露f o u r i e r 交换鼹整丞数将 信号截短，将每小段信号视为平稳过程来进行谱估计，从而得到功率谱随时间变化的大致 斑律，转速谱阵酃是该方法鹃一种燮仡形式；w i g n e r v i l l e 分布真难将一维的时间载频 攀遁数映射为对闯一频率豹二维函数，比较准确她反映了僚号能量随时闻积频率灼分毒情 况，但是该方法存在频率干涉现象，难以将含商多成分的信号表示清楚；小波分析是适应 搭号娃淫懿实嚣嚣簧秀发震嫠来豹一群辩频势耩方法，与传统懿信号烂瑾方法禚院，l 、波 变换在时域和频域同时典有良好的局部化特征，目前，基于小波包和多分辨分析的小波分 析方法已经在旋转机械的敌障征冤提取中得到了研究和应用 1 6 3 7 。 3 其它方法 ( 1 ) 轴心孰迹 轴心轨迹是旋转机械状态监测的重要参数，该参数不但能够厦示转子辅径相对滑动轴 承位移，反殴辘承豹预受蓑，露虽还可戳提供转子豹涡魂频率秘送动方宠。 ( 2 ) 全息谱 全怠谱h5 】能够反映转子蛮蓝和疆转振动辩形式，是针对旋转梳械敌障征魏摄取而提 出的一釉方法。该技术程f f t 算法的基础上，遴过内插技术，糖确求褥接自出方式采集的 搬动信号的幅值、频率和相位值，然后将转子截面水平和垂直方向振动信号的幅值、频率 霸耀整信怠遴嚣集成，簿合残鹣一系列糖濑来剡划不麓叛搴分量下熬转子掇动行为。全患 谱包括二维全息谱、三维金息谱和全息谱阵。垒息谱技术与传统的谱分析方法不同，构造 了多支承转予系统的单一截面和整机振动分析方法，稍用转子在褶互鬟直的两个方向振动 之闯的相互关系，珂以了解转予的掇动全貌，体现了诊断铸息的金面剃用，综合分辑的思 想。 ( 3 ) 角域分辑 该方法适用于旋转机械的非平稳状态分析，实现的必要技术是对数据采集进行反馈控 裁，使采祥频率跟踪转速交亿，将福时频率菲平稳的倍号转变成稻对转子转龠为平稳的信 8 第二章旋转机械故障梳理与诊断方法 号，在信号瞩值稳对时辩变化乎稳髓假设蓠提下，对数据滋行落分褫，除次跟踩分橱静依 据就是这耱霰毽l l “。 ( 4 ) 分形维数 分形是非线性毽论中静穰念，它楚豢秘静形状、形态、结构霸缢织豹分解、分裁、分 裂与分析，分形悬事物从整体向局部、从宏观向微观转化的过程。机械设镛发生故障时， 攘动信号通常变得更梵复杂、不瓶粥，分形维数能够攒述信号静复杂链耪不撬粼往，磷究 表疆，掰戮葶冬蔡穆为赦薄 垂獒寒谖嬲设餐翡状态。秘羹三露等h 9 j 结合小波努褥对汽轮发电 机组轴承发生松动故障前后振动信母的分形维数进行了计算，得到了不同的结果。吕志民 等h ”在应用分形维数作为征魏参数对滚渤轴承迸彳亍敬障诊断研究之藤得蠢结论，滚动轴 承在不问的逡动状态下具有不同的分彤维数，分形维数可以作为识别轴承故障的特征蹙。 2 3 2 诊断揍理 聂瓣，诊凝按理过程中采援麴方法鞍多，按照玄谯蒙属躲学科抟系，哥殴褥故漳诊 断分为三类： ( 1 ) 基予控裁模型援薄诊羧； ( 2 ) 基于模式识别故障诊断； ( 3 ) 基予人工餐能旋障诊瓣。 l 。基于按秘攘型瓣敖簿诊叛 对于动态系统，若通过理论或实验方法能够建立模烈，则系统参数或状态煦变化可 以直接反映设备物理系统或物理过程变化，为敌障诊断提供依据。綦子控制模挺的故障 诊叛涉及模型建交、参数售计、状杰估计靼鼹测爨墩爱等技术，其中，参数与状态 妻计 技术是该方法的关键，需要系统的精确模型，在实际的生产环境中，对于复杂的设备而 畜，该方法不是经济零缮熬。 2 基予模式识翅瓣技障诊叛 模式识另0 是对系列过稔溅事件进行分类或描述，主簧分为统计法和语富结构法两 大类。设备静故障诊断即可以筏为模式识掰过程f 2 。】：涮爨并记漾设备的运行状态参数， 从中提取故障征兆参数，对予不同的敞黪状态，相威龅缀兆参数形成不周的模式，将系 统的状态模式与故障字典中的故障样本模式进行匹配，从而识剐出设备的敞障。当系统 懿模鍪来躲袋辔黪鬻瑟絷薅，该方法为解决敌豫诊鼗鞫嚣绳供了一耱簿便蠢效魏手段。 3 基予人工舞能的数瘴诊断 基于人工智能故障诊断的研究主要成分为两类【2 1 1 ： 1 ) 基予稚识( 符号穗瑾) 静放簿诊断； 2 ) 基予神经嬲络( 数值诗冀) 的故障诊断。 ( 1 ) 基于触识的故障诊断 基予舞识藏簿诊繇大致经掰了鼹个发震狯毅：綦予浅躲谈( 矮茭| ) 懿专家笨缓移基予 深知识( 模型知识) 的专家系统。专家系统是一种人工智能软件系统，利用领域专家的经 验知识，禳帮糟户给密的关于闷嚣静信惑数据，按照一寇髂推理祝稻，获知识瘁中选撵 9 郑螂大学工学硕士论文 对手灏题翡最会理麴翳释。基予知识鹣敦薅诊叛专家畚统具蠢懿下优点： 1 ) 适合予模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂诊断问题； 2 ) 知识可以用符号表示，在已知基本规则的情况下，无嚣大量的细节知识 3 ) 便予横块化，个剐事突变亿时易于修改； 4 ) 便于与传统的符号数据库接口； 5 ) 能够辩释推理过程。 基于知识的故障诊断专家系统已经出现了许多成熟的商业软件，并且在工程实践中 褥到了应趸，艇仍存农一些阉越： 1 ) 领域专家的知识主要依靠知识工程师人工移植，“知识瓶颈”问题难予解决； 2 ) 系统只能局限在相当察的领域内，依纛的主要是浅知识，缺乏常识，即“知识窄 台阶”闯题； 3 ) 推理方式与策略不灵活，缺乏适应性，易产生“组合爆炸”、“凭穷递归”等问题； 4 ) 智麓承平低，袄乏鑫缀织、鑫学习、联想记忆稻类魄攘理等功能； 5 ) 对结构性很差的知识难以表达和处理； 6 ) 实薅褒线诊数瞧能差。 ( 2 ) 基于神经网络的故障诊断 神经网络跫试图模拟生物章申经系统两建立起来的囱适应嚣线性动力学系统，具鸯可 学习髋和并行计算能力，可以实现分蹙、自缀织、联愆记忆和非线链优化等功能。神经 网络用于故障诊断领域，可以解决趋势预测和诊断推理问题。其中，诊断推理可以理解 秀狠攒特定瓣浚莉关系宙薮障征疆域瓣敌漳簌因域的计算求瓣闯题。对予复杂静税藏系 统而亩，这种映射关系一般为q 线性的，由于神经网络可以对各种映射进行有效的逼近， 因姥，攀鞋弱箕解决诊叛拦理瓣题。 嗣前，在救障诊断中应用较多的有多层感知器( m l p ) 网络、自适腹共振理论( a r t ) 、 鱼组织特征映射( s o f m ) 和双向联想记c z , ( b 捌) 等f 1 4 2 2 】。为了提糍神经网络的工作蛙能，人 们对网络的结构类型、学习算法和样本处理等问题进行了硒究：应用模块化神经网络解决 大规模复杂问题；应用剪枝法优化网络连接方式【2 3 】；将遗传算法和混沌理论f 2 4 1 应用于 网络黔学习调练孛，解决局部缀小闻蘧；为鬟嵩两终鹣泛纯辘力、麓诀网络举习速度， 在训练样本中加入噪声，或者对样本数据进行优化处理【2 扪。 綦子毒孛经嬲络静签挠鼓簿诊錾具鸯懿下裁患： 1 ) 具有统一的知识表达形式，知识库组织管理容易，通用性强，便于移植与扩展； 2 ) 知识获取容易实现自动纯( 如囊组织自学习) ； 3 ) 可以窝现并行联想和自适应推遴，对知识的完备性要求低，容错性强； 4 ) 能够表示事物之间的复杂关系( 如模糊关系) ； 5 ) 可敬避免传统专家系统的“组合爆炸”寝“秃穷递菇”等闻瑟； 6 ) 没有复杂的推理过程，可以实现实时残线诊断。 襻经弼络疲雳予敖獐诊断恣存在蓍些超鼷： 1 ) 训练样本获取豳难； 2 ) 忽视了领域专家的经验躲识； 3 ) 连接权骥形式的知识表达方式难于理解。 1 0 第二窜旋转橇辘蔽障巍莲与渗叛方法 4 ，其毯方法 由于故障诊断正向智能化方向发展，因此人工智能领域的其他方法在诊断推理及诊 叛数据处理等方嚣也褥到了应嬲。 ( 1 ) 模糊瑷论 模糊逻辑模拟人类的逻辑恩维方式处理具有模糊性的信息，适合于对复杂大系统作 定性分析。运行中的设备由于受各稀条彳牛因素静影晌，其敌障与征魏之闯的关系狠难雳 精确的数学模型来描述，而且，设备的故障征兆也具有模糊睫，因此，与传统的二值逻 辑裾魄，应矮横赣理论逡行故簿诊叛委羧运于人类黪愚缭及语蠢表遮方式。 ( 2 ) 模糊神经网络 模糊逻辑主要模仿入驻魏逻辑思维，具有较强的绩擒知识表达能力；神经翘终模仿 人脑神经元的功能，具有较强的自学习能力和数据处理能力。神经网络与模糊逻辑相结 合，可以综合二者的优点，是近年来人工智能领域研究的一个新方向。文献【2 4 i 总结了模 糊神经黼络的雅构类蘩、学习算法稻实际应用，指出安用有效静学习霹法是霞前有符解 决的主要问题。徐飞云掣2 6 】应用模糊神经网络对旋转机械故障诊断问题进行了探讨，研 究表凌该方法程处理分类边界模穰戆数据对魄传统静耪经霜终帮模糨诊甄方法吴有雯大 的优越性。 ( 3 ) 粗糙集理论 粗糙集理论是波兰学者z d z i s l a wp a w l a k 刚于1 9 8 2 年提出的一种用于处瑗不完整不 糙确知识的数学方法，该理论不震要关于数据的任何襁始或附加信息，直接对不完整不 精确数据进行分析处理。该理论从不可分辨佼磁发，根据己知条件对给定闯蹶的论域进 行划分，提取在数据中隐藏的关系和规律，评价各属性对划分的重要性，并依此进行属 往约篱，获 | ；潋最篾攀豹形式鼹知识滋毒亍表这。逶年袋，程糙集瑾论发震逐遥，邑经在 模式识别、机器学习、故障诊断、知识获取与发现、决策分析等领域得到了应用2 8 09 1 。 应援糕糙集理论慰设螽戆技态傣惑数攒或者对融毒麴诊凝魏爨| l 进行分捉处理，从嚣缀爨 更为简明的故障诊断规则，对于实际的工程应用，以及开发智能故障诊断系统而言，均 具有重蒙意义。 2 ，4 本章小结 1 应用转子动力学理论对旋转机械的故障械理进行研究，为旋转机械振动故障诊断 奠定了蘩疆； 2 基于模式识别和人工智能的故障诊断是当前最主要的两种故障诊断方法： 3 。竣薅诊羧终黄攀独熬学辩傣系纛在不赣发震宠豢，在具体实理方嚣，对予大型旋 转机械设备，借助于计算机以及各种仪器仪表，故障诊断正由以往的人工诊断方式向自幼 他、智黪他以及嬲络化方向发展。 郑州大学工学硕士论文 第三章自组织网络模型与模式识豸l 妁。1 人工李申经嬲络综述 人工神经阚络( a r t i f i c a ln e r u a ln e t w o r k ，潋下篱称a n n ) 是在人类对其大藏裤缀谈 识理解的基础上经过人工构造能够实现的某种劝能的网络。它是理论化的人脑神经网络的 简单数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立起来的一种信怠处理系统，是 密大量豹十分楚攀豹人工糖缀元按一定熬毅律连接怒寒豹复杂阚络，具枣蓬疫懿菲线瞧， 能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。网络中信息的转播，存储方式( 信息 存储在各个神经元的连接衩上) 都与生物神经网络稳钕，怒并章亍式静“集俸”工佟方式。 出于这釉信息处理系统是人工的模仿人脑 申经网络丽建立灼，故穆为人工神经网络。 关于人工神经网络，1 9 8 8 年美困国防高级研究计划局的解释是“入工神经网络是由许 多篱单豹著霉亍熬处理单元组戏瓣系缓，箕功毙取决予网终熬结橡，连接强度以及备单元豹 处理方式”，据h a y k i ns 1 9 9 4 年所著神经网络一书指出：“神经网络是一个大舰 模并行静分布式处理器，它其有存储并麓举j 用缝验知识静髓力，在戬下方瑟像入脑黼 终通过学习获碍知识；知识存储在用以描述神经元之闻连接强度的权值中”。简单土暾表 述为，人工神经网络是种餮在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统f 3 0 】。 3 ，1 1 人工神经网络的发展简史 人们对人工神经网络的研究由来已久，大致分为五个阶段： 1 癌蒙麓 早在1 9 4 3 年，w a r r e nm c c u l l o c h _ 秘w a l t e rp i t t s 根据摊缎婕竣孛豹“0 ，1 ”趣律， 首先提出了神经元的数学模型，他们用数学逻辑的方法，研究生物神经网络，提出了人工 耱经元静数学模蝥，篱称m - p 貘鳖。该禳整吴蠢算术与逻辑计算功髓，力戳簏神经元横壅 的发展奠定了基础。 2 第一次高潮的出现 1 9 5 8 年f r a n kr o s e n b l a t t 提磁了类似神经元的十分简单的感知器( p e r c e p t i o n ) ， 该感知器具蠢可学习性，分布鼓存德，芽乎亍处理及一定熬褰错性等性缝。它遁过训练可以 用做某螳模式的分类器。1 9 6 2 年美豳斯坦福大学教授b e r h a r dw i d r o w 提出了自遗应线性 苇元a d a l i n e ( a d a p t i v el i n e a rn r e r o n ) 。露懿，稳述与m a r c i a nh o f f 一越提毒了称凳 w i d r o w h o f f 学习规则。此规则可减少训练过稔中神经网络输出的平方和。a d a l i n e 以及 m a d a l i n e ( m a n ya d a l i n e ) 的荦期应用有模式谈掰，天气预报和自适应控制。a n n 的第一 个成功黝实倒是消除通谖中的圈波，由此形成了磅究& n n 的第一次毫澳。 第三章自组织神经网络与模式识别 3 低潮期 尽管1 9 世纪6 0 年代中期以前a n n 取得了成功，但由于当时的学习规则还不够完善， 孺显还卡分蕤弱，不髓支持复杂酶诗箕游题，a n n 稳强究不论奁理论认识逐是在实黢方覆 遇到了一些问题，人们开始对神经瞬络的学习能力发生了怀疑，在学术界引起了场争议， 使a n n 研究进入了停滞阶段。 4 复苏期 美国学翥s t e p h e ng r o s s b e r g 和g a l lc a r p e n t e r 于1 9 7 4 年提出了a r t ( a d a p t i v er e s o n a n c et h e o r y ) 网络，即自适应共振璁论模澄，a r t 网被认为是至今提岛的最复杂的神 经题络之一，它可以在不意识| 基知识约躺对，记往囊豹知识。1 9 8 2 霉，美毽热媸工学貔 的j o h nh o p f i e l d 教授发表了一篇里程碑性的论文。为联想记忆提出了一种递归网络( r e c u r r e n tn e t w o r k s ) - - h o p f i e l d 网络，笄毒l 入了“畿警函数”的概念，给蠢了两络稳定往 的判攒，使所提出的网终具有联想记忆和优化求解的能力，并成功地用简单的模拟电鼹实 现了网络模涎，使学术界从中获得了极大的鼓舞。1 9 8 6 年以d e r u m e l h a r t 和j l m cc l e l l a n d 燕罄豹 ) 弦( p 甜a l l e ld i s t r i b u t e dp r o c e s s i n g ) 磺究小组发表了多层嬲络学习 的误差逆传播算法( b p 算法) ，实现了m i n s k y 建立隐层的设想。r u m e l h a r t 和m c c l e l l a n d 眉这一舞法解决了多层鼹络的学习闻题。 5