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。
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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
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本文来源: https://www.lw50.cn/article/fa72985734ada575a09d58b4.html