汽轮机典型非线性振动故障诊断系统的开发研究

论文摘要

汽轮机典型非线性振动在机组实际运行中普遍存在,其故障诊断研究具有重要意义。本文基于短轴承非线性油膜力模型、非线性刚度轴支撑的转子碰摩模型,利用数值积分法,对转子系统由于油膜涡动和碰摩故障引起的非线性动力学行为进行研究。利用转子振动试验台,对油膜涡动和碰摩故障进行了实验分析,实验结果验证了理论分析的结论。对BP网络和CPN网络进行了改进和优化,并在此基础上开发了汽轮机振动故障诊断系统。通过对多种故障诊断分析实例,说明了诊断系统的有效性、可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状综述和选题意义
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 油膜涡动和碰摩故障的非线性特性分析
• 2.1 油膜涡动的非线性特性分析
• 2.1.1 油膜涡动振动机理
• 2.1.2 短轴承非线性油膜力模型
• 2.1.3 系统参数变化对油膜涡动的影响分析
• 2.2 转子系统碰摩时的非线性特性分析
• 2.2.1 非线性刚度轴支撑的转子碰摩模型
• 2.2.2 系统参数变化对转子碰摩运动的影响分析
• 第三章 油膜涡动和碰摩故障的实验研究
• 3.1 转子振动试验台简介
• 3.2 振动信号采集
• 3.2.1 频谱混迭
• 3.2.2 频谱泄漏
• 3.3 振动信号处理
• 3.3.1 振动信号预处理
• 3.3.2 振动信号的频域特征分析
• 3.4 油膜涡动故障特征分析
• 3.4.1 偏心量变化对油膜涡动振动特性的影响
• 3.4.2 转速变化对油膜涡动振动特性的影响
• 3.4.3 油压变化对油膜涡动振动特性的影响
• 3.5 碰摩故障特征分析
• 3.5.1 偏心量变化对碰摩振动特性的影响
• 3.5.2 转速变化对碰摩振动特性的影响
• 第四章 BP 网络和CPN 网络的分析研究
• 4.1 BP 网络分析
• 4.1.1 BP 网络简介
• 4.1.2 BP 网络结构参数的选取
• 4.2 BP 网络的优化
• 4.2.1 交叉验证法
• 4.2.2 弹性BP 算法
• 4.3 CPN 网络分析
• 4.3.1 CPN 网络简介
• 4.3.2 对向传播网络的学习训练过程
• 4.4 CPN 网络的改进
• 4.5 添加噪声提高网络泛化能力
• 4.6 神经网络集成
• 第五章 基于BP 和CPN 网络的汽轮机振动故障诊断系统的开发研究
• 5.1 开发环境
• 5.2 数据采集子系统
• 5.3 频谱分析子系统
• 5.4 历史数据回放子系统
• 5.5 故障诊断子系统
• 5.6 故障特征数据库子系统
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况