往復機械故障動力學分析及故障診斷研究.pdf

1、往復機械廣泛應用于各工業(yè)領域，對其進行故障診斷研究是目前國內(nèi)外的研究熱點之一。人們對往復機械故障診斷開展了許多研究，但由于其結構復雜、激勵源多，對其實施故障診斷較困難，使其總體水平較低，這與生產(chǎn)中應用現(xiàn)狀是及其不相符的。因此有必要加強開展往復機械故障診斷的研究。
　　 本文以隔膜泵為例，采用碰撞——分離二狀態(tài)接觸力模型建立了往復機械磨損故障動力學模型，井采用龍格庫塔法對隔膜泵磨損故障動力學方程進行了數(shù)值求解，研究了不同參數(shù)下滑塊

2、的動態(tài)響應，并繪制了Poincare映射圖，證明了出現(xiàn)磨損時的運動為混沌運動。
　　 同時在此基礎上，針對往復機械故障診斷存在的難題，并結合分形和混沌理論的特點，分別以關聯(lián)維數(shù)和李亞普諾夫指數(shù)為特征向量研究了往復機械的故障診斷方法。以隔膜泵為例，對三種不同的磨損仿真信號進行了分析，通過方法計算出每種信號的關聯(lián)維數(shù)，采用Wolf方法計算出每種信號的李亞普諾夫指數(shù)，從計算結果可以看出，不同故障時的關聯(lián)維數(shù)和李亞普諾夫指數(shù)不同，從而可

3、以判斷不同狀態(tài)時的故障類型，達到故障診斷的目的，證明了該方法應用于往復機械的故障診斷具有較好的效果。
　　 設備故障診斷技術的另一發(fā)展方向為與最新信號處理方法和現(xiàn)代智能方法相融合。本文引入EMD（經(jīng)驗模態(tài)分解）技術，AR模型以及RBF網(wǎng)絡模型，研究了基于EMD-AR模型的RBF網(wǎng)絡故障診斷方法。并以往復式空氣壓縮機的滾動軸承四種不同狀態(tài)下的信號為例，采用上述方法，通過EMD技術對信號進行分解，獲得平穩(wěn)的IMF分量，再對每一個IM