基于基座多傳感器信息融合的轉(zhuǎn)子裂紋故障診斷.pdf

1、基于振動分析的故障診斷方法是轉(zhuǎn)子故障診斷中最常用且行之有效的方法。在由轉(zhuǎn)子及轉(zhuǎn)子支承部件組成的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障診斷過程中，常常直接以轉(zhuǎn)子本身為監(jiān)測對象，傳感器一般安裝在靠近轉(zhuǎn)子部件的軸承座上，或設計專用傳感器支撐架實現(xiàn)傳感器安裝，這在實際應用中十分不便，通用性差。以基座為監(jiān)測對象進行轉(zhuǎn)子故障診斷，傳感器安裝方便，通用性強。但是，由于基座離故障源較遠，采集到的振動信號比較微弱，所以目前基于基座的故障診斷技術(shù)尚處于探索階段。而多傳感的信息融合

2、方法可以擴展時空范圍，獲得更多信息量，能更全面描述診斷對象。所以本文提出基于基座多傳感器信息融合的裂紋轉(zhuǎn)子故障診斷方法，主要從以下幾個方面進行了研究:
　　1.通過ANSYS有限元分析軟件對基于滑動軸承支撐的裂紋轉(zhuǎn)子實驗臺進行振動瞬態(tài)分析。分析其在實際運行情況下基座振動特性，歸納出影響基座振動特性的若干因素及基座多傳感器布置方案。
　　2.采用美國Spectra Quest公司的轉(zhuǎn)子實驗臺和奧地利的Dewetron數(shù)據(jù)采集系

3、統(tǒng)進行基座多傳感器振動測試實驗研究，通過相關(guān)函數(shù)法對信號進行分析，驗證基座多傳感器布置方案。
　　3.研究了自適應加權(quán)的信息融合方法，在總均方誤差最小的前提下計算出基座上各個傳感器的權(quán)值，根據(jù)權(quán)值求得融合信號。在小波分析多層分解下提取出故障特征值，并結(jié)合升速過程中的伯德圖有效的診斷出轉(zhuǎn)子裂紋故障。
　　4.研究了基于支持向量機(SVM)的多傳感器信息融合方法，對不同時域特征量、基座多傳感器信號和軸承座單傳感器信號、正常運轉(zhuǎn)和