吉林转子故障机理研究模拟实验台

航空发动机双转子系统叶片-机匣碰摩故障模拟，Faultsimulationofblade-casingrubbingfordual-rotorsystemofaero-engines叶片-机匣碰摩严重影响航空发动机的性能、可靠性及安全性。考虑叶片-机匣碰摩、轴承非线性、联轴器不对中及高低压转子不平衡，利用有限元法建立双转子系统的非线性动力学模型；然后利用模态综合法缩减系统自由度，数值求解降阶模型的非线性振动响应，分析叶片-机匣碰摩故障响应特征。数值与实验结果表明：航空发动机双转子系统为多激励非线性系统，系统振动响应频率成分复杂，包括高低压转轴频率、多倍频、组合频率及其他复杂频率；当叶尖间隙较大时，叶片-机匣碰摩可能为局部碰摩，故障特征频率为叶片通过频率及其倍频，并在叶片通过频率两侧存在高低压转轴频率的调制边频带；当叶尖间隙较小时，叶片-机匣碰摩可能发生全周碰摩，呈现出由干摩擦引起的强烈自激振动。研究结果可为航空发动机双转子系统的叶片-机匣碰摩故障诊断及叶尖间隙设计提供一定参考。故障机理研究模拟实验台的使用方法需要熟练掌握。吉林转子故障机理研究模拟实验台

针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题，提出一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解，利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量，将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解；选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入，得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心；通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证，瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台山东故障机理研究模拟实验台校正故障机理研究模拟实验台的实验过程需要严谨对待。

搭建PT500机械故障实验台过程中，在实验台关键位置设置4个三向加速度传感器，共计12个信号采集通道用以测取轴承座振动信号。实验台共设置4个轴承座，各传感器通过信号采集通道与轴承座连接，由于轴在运转过程中不同方向的振动信号不同，将各传感器的三个信号采集通道分别布置在轴承座的两个径向方向x、y与一个轴向方向z上，各轴承座与其连接通道在实验台中的位置如图6所示。图6中Ⅰ~Ⅳ为四个轴承座，Ch1~12对应12个信号采集通道，以CH1~3为例的三个方向通道布置位置如图中右侧所示，ChV对转速进行测量，P为负载盘。转子实验台通过两个负载盘进行质量不平衡转动实验以模拟转子系统的6种故障状态，每种状态的质量块数量及分布情况如表2所示。在安装质量盘的过程中，单个负载盘负载时，将质量块集中布置；两个负载盘同时负载时，质量块的安装位置呈180°。

瓦伦尼安实验台主要用于高速旋转轴系的转子动力学验证研究，配合多通道振动数据采集器，上位机软件，电涡流传感器，振动加速度传感器，激光转速计，冷却水循环系统使用。，多通道信号能够更加***地表征旋转机械的运行状态，因此融合多传感器信号采集通道的诊断方法相较于单通道方法更能准确判断机械故障。针对利用单信号采集通道实施故障辨识方法的识别精度较低问题，提出一种融合多通道信息的集成极限学习机模式辨识方法应用于旋转机械故障诊断。首先通过布置在机械设备关键部位的多个信号采集通道获取振动信号，并对各通道信号分别提取相同特征，构建与通道相对应的特征集；其次将各特征集划分为训练、测试集并分别构建及测试极限学习机，实现信号采集通道与分类模型的一一对应；***采用相对多数投票法对各极限学习机的输出进行整合得到集成模型，从决策层角度实现多通道的信息融合，并输出机械设备故障诊断结果。实验结果表明，该方法相较于利用单通道信号的极限学习机具有较好稳定性及较高辨识精度。关键词：故障诊断；多通道；集成学习；极限学习机；怎样保证故障机理研究模拟实验台的实验数据的准确性和可靠性?

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现有方法对强噪声背景下的弱信号的分析不是很理想，提出一种循环相位网络来分析高斯白噪声下的微弱周期信号，循环相位网络在一定信噪比范围内相比于其他微弱信号检测法能更好的提取微弱信号相关信息，且计算量小，相关理论简单，适应于对微弱信号的快速检测。为了进一步减少计算量，引入了微弱信号存在性检测法滤除纯高斯噪声信号，经实验验证微弱信号存在性检测法与循环相位网络相结合，对强噪声背景下的微弱周期信号分析具有良好的效果吉林转子故障机理研究模拟实验台