!!故障转子系统的非线性振动分析与诊断方法附录A matlab程序
A.1 传递距阵法分析程序 %main_critical.m %该程序使用Riccati传递距阵法计算转子系统的临界转速及振型 %本函数中均采用国际单位制 % 第一步：设置初始条件（调用函数shaft_parameters） %初始值设置包括：轴段数N，搜索次数M %输入轴段参数：内径d,外径D，轴段长度l，支撑刚度K，单元质量mm，极转动惯量Jpp[N,M,d,D,l,K,mm,Jpp]=shaft_parameters; % 第二步：计算单元的5个特征值（调用函数shaft_pra_cal） %单元的5个特征值： %m_k：:质量 %Jp_k：极转动惯量 %Jd_k：直径转动惯量 %EI：弹性模量与截面对中性轴的惯性矩的乘积 %rr：剪切影响系数 [m_k,Jp_k,EI,rr]=shaft_pra_cal(N,D,d,l,Jpp,mm); % 第三步：计算剩余量（调用函数surplus_calculate）,并绘制剩余量图 %剩余量：D1 for i=1:1:M ptx(i)=0; pty(i)=0; end for ii=1:1:M wi=ii/1*2+50; [D1,SS,Sn]=surplus_calculate(N,wi,K,m_k,Jp_k,JD_k,l,EI,rr); D1; pty(ii)=D1; ptx(ii)=w1 end ylabel(‘剩余量’)； plot(ptx,pty) xlabel(‘角速度red/s’); grid on % 第四步：用二分法求固有频率及振型图 %固有频率：Critical_speed wi=50; for i=1:1:4 order=i [D1,SS,Sn]=surplus_calculate(N,wi,k,m_k,Jp_k,Jd_k,l,EI,rr); Step=1; D2=D1; kkk=1; while kkk<5000 if D2*D1>0 wi=wi+step; D2=D1; [D1,SS,Sn]=surplus_calculate(N,wi,K,m_k,Jp_k,Jd_k,l,EI,rr); end if D1*D2<0 wi=wi-step; step=step/2; wi=wi+step; [D1,SS,Sn] =surplus_calculate(N,wi,K,m_k,Jp_k,Jd_k,l,EI,rr); End D1; Wi; If atep<1/2000 Kkk=5000; end end Critical_speed=wi/2/pi*60 figure; plot_mode(N,l,SS,Sn) wi=wi+2; end %surplus_calculate,.m %计算剩余量 %（1）计算传递矩阵 %（2）计算剩余量 function [D1,SS,Sn]= surplus_calculate(N,wi,K,m_k,Jp_k,Jd_k,l,EI,rr); % (1)计算传递矩阵 %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %(a)初值设为0 %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ for i=1:1:N+1 for j=1:1:2 for k=1:1:2 ud11(j,k.i)=0; ud12(j,k.i)=0; ud21(j,k.i)=0; ud22(j,k.i)=0; end end end for i=1:1:N for j=1:1:2 for k=1:1:2 us11(j,k.i)=0; us12(j,k.i)=0; us21(j,k.i)=0; us22(j,k.i)=0; end end end for i=1:1:N for j=1:1:2 for k=1:1:2 u11(j,k.i)=0; u12(j,k.i)=0; u21(j,k.i)=0; u22(j,k.i)=0; end end end %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %(b)计算质点上传递矩阵―――点矩阵的一部分！ %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ for i=1:1:N+1 ud11(1,1,i)=1; ud11(1,2,i)=0; ud11 (2,1,i)=0; ud11(2,2,i)=1; ud21(1,1,i)=0; ud21(1,2,i)=0; ud21 (2,1,i)=0; ud21(2,2,i)=0; ud22(1,1,i)=1; ud22(1,2,i)=0; ud22 (2,1,i)=0; ud22(2,2,i)=1; end %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %(c)计算质点上传递矩阵―――点矩阵的一部分！ %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ for i=1:1:N+1 ud12(1,1,i)=0; ud12(1,2,i)=(Jp_k(i)-Jd_k(i))*wi^2; %%%考虑陀螺力矩 ud12(2,1,i)=m_k(i)*wi^2-k(i); ud12(2,2,i)=0; end %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %(d)以下计算的是无质量梁上的传递矩阵―――场矩阵 %计算的锥轴的us是不对的，是随便令的，在后面计算剩余量时，zhui中会把错误的覆盖掉 %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ for i=1:1:N us11(1,1,i)=1; us11(1,2,i)=1(i); us11 (2,1,i)=0; us11(2,2,i)=1; us12(1,1,i)=0; us12(1,2,i)=0; us12 (2,1,i)=0; us12(2,2,i)=0; us21(1,1,i)=1(i)^2/(2*EI(i)); us21(1,2,i)=(1(i)^3*(1-rr(i))/(6*EI(i)); us21(2,1,i)=1(i)/EI(i); us21(2,2,i)=1(i)^2/(2*EI(I)); us22(1,1,i)=1; us22(1,2,i)=1(i); us22 (2,1,i)=0; us22(2,2,i)=1; end %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %此处全为计算中间量 %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ for i=1:1:N＋2 Su (1,1,i)=0; Su (1,2,i)=0; Su (2,1,i)=0; Su (2,2,i)=0; Sn(1,1,i)=0; Sn (1,2,i)=0; Sn (2,1,i)=0; Sn(2,2,i)=0; SS (1,1,i)=0; SS (1,2,i)=0; SS (2,1,i)=0; SS (2,2,i)=0; end for i=1:1:2 for j=1:1:2 SS1(i,j)=0; Ud11(i,j)=0; Ud12(i,j)=0; Ud21(i,j)=0; Ud22(i,j)=0; Us11(i,j)=0; Us12(i,j)=0; Us21(i,j)=0; Us22(i,j)=0; end end %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %(e)调用函数cone_modify修改锥轴的传递矩阵 %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ cone_modify（4，wi）; cone_modify（5，wi）; cone_modify（6，wi）; cone_modify（7，wi）; cone_modify（8，wi）; cone_modify（16，wi）; cone_modify（17，wi）; cone_modify（18，wi）; cone_modify（19，wi）; cone_modify（22，wi）; cone_modify（24，wi）; %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %(f)形成最终传递矩阵 %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ %Ud11 Ud12 Ud21 Ud22 为最终参与计算的传递矩阵 for i=1:1:N u11(:,:,i)=us11(:,:,i)*ud11(:,:,i)+us12(:,:,i)*ud21(:,:,i); u12(:,:,i)=us11(:,:,i)*ud12(:,:,i)+us12(:,:,i)*ud22(:,:,i); u21(:,:,i)=us21(:,:,i)*ud11(:,:,i)+us22(:,:,i)*ud21(:,:,i); u22(:,:,i)=us21(:,:,i)*ud12(:,:,i)+us22(:,:,i)*ud22(:,:,i); end u11(:,:,N+1)=ud11(:,:,N+1); u12(:,:,N+1)=ud12(:,:,N+1); u21(:,:,N+1)=ud21(:,:,N+1); u22(:,:,N+1)=ud22(:,:,N+1); for i=1:1:2 for j=1:1:2 SS1(i,j)=0; end end for i=1:1:N+1 ud11= u11(:,:,i); ud12= u12(:,:,i); ud21= u21(:,:,i); ud22= u22(:,:,i); SS(:,:,:i+1)=( ud11* SS1+ ud12)*inv(ud21* SS1+ ud22); Su(:,:,i)= ud21* SS1+ ud22; Sn(:,:,i)= inv(ud21* SS1+ ud22); %计算振型时用到 SS1=SS(:,:,i+1); end %＝＝＝＝＝＝(2)计算剩余量＝＝＝＝＝＝ D1=det(SS(:,:,N+2); for i=1:1:N+1 D1=D1*sign(det(Su(:,:,i)); %消奇点 end %＝＝＝＝＝＝(2)不平衡响应值EE＝＝＝＝＝＝ EE（:,:,n+2）=-inv(SS(:,:,N+2)*PP(:,:,N+2); for i=N+1:-1:1 EE(:,:,I)=Sn(:,:,i)*EE(:,:,i+1)-Sn(:,:,i)*UF(:,:,i); end
A.2 碰摩转子系统计算仿真程序 %main.m %该程序主要完成完成jeffcott转子圆周碰摩故障仿真 %＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝第一步：设置初始条件 %rub_sign:碰摩标志，若rub_sign=0,说明系统无碰摩故障；否则rub_sign=1 %loca: 不平衡质量的位置 %loc_rub: 碰摩位置 %Famp: 不平衡质量的大小单位为：[g] %wi: 转速 单位为：[rad] %r: 偏心半径 单位为：[mm] %Fampl: 离心力的大小 单位为：[kg,m] %fai: 不平衡量的初始相位 [rad] clc clear [rub_sign loca loc_rub Famp wi r Famp1 fai]=initial_conditions % 第二步：设置转子系统的参数值 %N： 划分的轴段数 %density: 轴的密度 单位为:[kg/m^3 %Ef: 轴的弹性模量 单位为：[Pa] %L: 每个轴段的长度 单位为：[m]
电梯曳引机在振动中的故障诊断分析
电梯曳引机在振动中的故障诊断分析摘要曳引机作为旋转机械是我国工业企业、日常生活中的常用设备-电梯中的关键部件，一旦发生事故就会严重影响整个设备甚至整个企业的正常运转。
本文首先探讨了电梯曳引机振动中的故障诊断的必要性与可行性，建立了电梯曳引机振动中的故障在线监测体系，并提出了相关发展展望。
关键词电梯曳引机；机械振动；故障诊断；在线监测中图分类号tu857 文献标识码a 文章编号1674-6708（2012）78-0065-01当前世界各国屡屡发生重大电梯安全事故，我国也曾发生多起断齿急坠事故，造成巨大经济损失[1-2]。
因此，开展电梯曳引机状态监测与故障诊断系统的研究意义重大。
本文为此具体探讨了电梯曳引机振动中的故障诊断体系的建立。
1 旋转机械振动中的故障诊断的必要性与可行性1.1 旋转机械振动中的故障诊断的必要性旋转机械故障诊断技术对于减少维修费用，降低生产成本，提高经济效益和社会效益具有重要作用。
一台200mw的汽轮机发电机每停机一天，则少发电480万千瓦时，经济损失高达数百万元[3]，一台电梯停止运行，涉及千家万户的生活甚至安全。
可以通过监测机械设备是否出现故障的迹象来预知并防止可能产生的停机。
振动监测及机械设备诊断是对生产设备状态进行跟踪的有效方法，符合最佳维护实践，能够延长设备使用寿命，避免意外停机。
此外，访问关键生产设备运行状态的可靠性信息是至关重要的，而不是等到设备内部出现故障后得到一个故障信号。
机械设备停车保护只是整体监测策略的一部分，它针对的是那些不起眼的状况。
真正的监测设备需要训练有素的工作人员使用配套的软件在重要的压缩机、涡轮机、变速箱、泵、连接器和风机等设备发生意外故障前就发现和确定各种迹象。
不管如何，能够及时进行维护总要比等到发生灾难性的故障然后进行费用高昂的维修要好得多[4]。
1.2 旋转机械振动中的故障诊断的可行性某某企业通过对某电厂汽轮机的现场测试，分析了转子系统故障发生的原因，针对机器的振动超标问题，采取改变转子支承刚度和改变轴承支承位置等措施，保证了机器正常和可靠地运转，进而创造了近亿元的直接经济效益。
5汽轮发电机轴系振动测试诊断及处理
汽轮发电机组轴系振动测试、诊断及处理刘占生(哈尔滨工业大学,能源科学与工程学院)1.转子表面粗糙度对转子轴振测量及动平衡精度的影响1.1问题的提出转轴振动是反映汽轮发电机组工作状况的关键参数。
国际上考核汽轮发电机组振动是以轴振为标准。
在我国，300MW以上汽轮发电机组及核电机组考核指标中明确规定振动以轴振为准则。
然而，在测量轴振位移时，得到的信号中含有因转轴的表面粗糙度（表面凹坑或凸起，转轴的椭圆度等）形成的干扰成分。
这些干扰成分经常使保护系统发生误报警而引起停机，造成巨大的经济损失。
根据这些信号对转子进行动平衡，精度会受到影响，进行故障诊断常发生误诊。
图1示是为某旋转机械在不同转速下的轴振信号。
途中红点标注部分为测量轴表面凹坑，从中可看出，随着转子转速的升高，轴振幅值和相位在发生变化，而转子表面缺陷却不发生变化，这就是振动信号和干扰信号的区别。
图1 转速为1761转/分时，轴振信号图2 转速为2943转/分时，轴振信号图3 转速为3187转/分时，轴振信号图4 转速为3307转/分时，轴振信号1.2解决方法1.2.1低速补偿方法上述问题早已引起了人们的重视，美国Bently Navada公司转子动力学研究所曾提出了低速补偿的方法，但由于许多旋转机械(如，汽轮机发电机组)在不同负荷下，转子与静子间的胀差会发生变化，使传感器在不同转速、不同负荷下测量时所对的转轴位置不同，因此这种方法在测量时不仅未能消除干扰，反而引入了一个附加干扰。
因此，这种方法适用于转子与静子不发生轴向相对位移的场合。
1.2.2基于小波滤波方法根据振动信号的特点，将振动幅值变化大于某一设定值作为约束条件，采用小波方法滤掉转轴表面干扰成分，是当前采用的一种方法。
图5为转子在2089转/分时，光滑转子表面的轴振信号，视这组信号为真正的轴振信号。
然后，在传感器所对的径向平面内砸一个小坑，再将转子加速到2089转/分，测得的振动信号如图6所示。
转轴裂纹的故障机理与诊断
转轴裂纹的故障机理与诊断石油化工行业的旋转机械一般转速都非常高，载荷也较大，长期运转后，转轴上易出现横向疲动裂纹，导致断轴的严重事故。
相对而言，转轴裂纹的故障概率比其他故障少得多，但因能产生轴裂纹的潜在原因很多，如各种因素造成的应力集中、复杂的受力状态、恶劣的工作条件和环境等，加之裂纹对振动响应不够敏感（深度达1/4直径的裂纹，轴刚度变化仅为10％左右，临界转速的变化也只有5%左右），有可能发展为断轴事故，危害极大。
因此，对轴裂纹诊断知识的学习很有必要。
一、故障机理转轴裂纹对振动的响应与裂纹所处的轴向位置、裂纹深度及受力情况有关。
视裂纹所处部位应力状态的不同，裂纹会呈现出三种不同的形态。
(1)闭裂纹转轴在压应力情况下旋转时，裂纹始终处于闭合状态。
例如，转子重量不大、不平衡离心力较小或不平衡力正好处于裂纹的对侧时就是这种情况。
闭裂纹对转轴振动影响不大，难以察觉。
(2)开裂纹当裂纹区处于拉应力状态时，轴裂纹始终处于张开状态。
开裂纹会造成轴刚度不对称，使振动带有非线性性质，伴有2×、3×、…等高频成分，随着裂纹的扩展，l×、2×、等频率的幅值也随之增大。
(3)开闭裂纹当裂纹区的应力是由自重或其他径向载荷产生时，轴每旋转一周，裂纹就会开闭一次，对振动的影响比较复杂。
理论分析表明，带有裂纹的转子的振动响应可分别按偏心及重力两种影响因素考虑，再作线性叠加。
由于偏心因素的影响，振动峰值会出现在与两个不对称刚度相应的临界转速之间；而重力因素的影响结果，是在转速约为无裂纹转轴的临界转速处时，会出现较大峰值。
裂纹的张开或闭合与裂纹的初始状态、偏心、重力的大小及涡动的速度有关，同时也与裂纹的深度有关。
若转子是同步涡动，裂纹会只保持一种状态，即张开或闭合，这与其初始态有关。
在非同步涡动时，裂纹在一定条件下也可能会一直保持张开或闭合状态，但通常情况下，转轴每旋转一周，裂纹都会有开有闭。
含故障滚动轴承-转子系统的非线性动力学分析
含故障滚动轴承-转子系统的非线性动力学分析含故障滚动轴承-转子系统的非线性动力学分析摘要：滚动轴承在转子系统中起着重要的支撑和传动作用。
然而，由于操作条件不良或材料疲劳等原因，滚动轴承可能出现故障，导致转子系统的性能下降甚至发生严重事故。
本文通过对含故障滚动轴承-转子系统的非线性动力学分析，探讨了故障对系统稳定性和振动响应的影响，并提出了相应的改进措施。
1. 引言滚动轴承是一种常见的机械传动元件，广泛应用于各种机械设备中。
在转子系统中，滚动轴承承担着支撑和传动的作用，对系统的性能和可靠性有着重要的影响。
然而，由于工作条件的变化和材料疲劳等原因，滚动轴承可能会出现故障，如疲劳裂纹、卡滞、磨损等，从而导致转子系统的性能下降。
2. 故障滚动轴承的动力学模型故障滚动轴承的动力学模型需要考虑轴承几何形状、材料特性和故障类型等因素。
在本文中，我们以单个滚动轴承为研究对象，将其建模为多自由度系统，考虑了转子和轴承的非线性特性。
3. 故障对转子系统稳定性的影响故障滚动轴承会引起转子系统的不稳定振动，影响系统的稳定性和可靠性。
通过分析系统的特征根和相平面图，可以得到故障滚动轴承的振动特性和稳定性边界。
4. 故障对转子系统振动响应的影响故障滚动轴承的存在将引起转子系统的非线性振动响应。
通过数值仿真和实验分析，可以研究故障滚动轴承对系统振动频谱、幅值和相位的影响。
5. 改进措施为了提高含故障滚动轴承-转子系统的稳定性和可靠性，可以采取以下改进措施：①改善润滑条件，减少摩擦和磨损；②使用可调节补偿机构，自动调整轴承间隙；③监测和检测系统的工作状态，及时发现和处理轴承故障。
6. 结论通过对含故障滚动轴承-转子系统的非线性动力学分析，可以得到故障对系统稳定性和振动响应的影响规律。
在实际应用中，我们应该重视滚动轴承的工作状态和健康监测，及时采取合理的预防和维护措施，以确保系统的安全稳定运行。
7.综上所述，故障滚动轴承对转子系统的稳定性和振动响应产生重要影响。
基于EEMD降噪和FFT的转子故障振动分析
基于EEMD降噪和FFT的转子故障振动分析马转霞;费维科;周新涛;刘涛【摘要】针对转子产生故障时的振动信号受噪声干扰大、故障特征不明显这一难题,提出基于集合经验模式分解(EEMD)降噪和傅里叶变换(FFT)的转子振动信号分析方法.首先利用EEMD方法将原始故障信号分解成若干本征模态分量(IMF),然后计算各分量与原始信号之间的相关系数,筛选出有用分量并进行信号重构.最后对重构信号进行傅里叶变换(FFT)得到振动信号的特征频率.数值模拟和实验结果证明该方法的有效性和实用性.【期刊名称】《噪声与振动控制》【年(卷),期】2018(038)004【总页数】4页(P165-168)【关键词】振动与波;EEMD降噪;相关系数;FFT;故障特征【作者】马转霞;费维科;周新涛;刘涛【作者单位】西安汽车科技职业学院机械工程系,西安 710038;西安汽车科技职业学院机械工程系,西安 710038;西安汽车科技职业学院机械工程系,西安 710038;西安汽车科技职业学院机械工程系,西安 710038【正文语种】中文【中图分类】TH113.1;TN911.7转子是旋转机械的核心部件，其性能的好坏直接决定了系统工作的可靠性。
因此，必须定期监测转子的运行状况，一旦发生故障，系统应快速作出响应。
目前最常用的状态监测手段是通过振动信号分析来实现的。
但由于工作环境恶劣、测试条件有限等原因，所测得的振动信号往往夹杂了很多噪音干扰，大大降低了信号分析的准确性。
因此，故障诊断的第一步是减小或去除信号中的噪声干扰[1]。
经验模式分解（EMD）是一种适用于非线性、非平稳信号的处理方法，可将信号自适应地分为有限个本征模态分量（IMF），从中筛选出有用分量进行信号重构，从而达到降噪的效果。
但是，EMD算法在分解过程中容易出现频率混叠现象，严重影响降噪效果。
集合经验模式分解（EEMD）是EMD的改进算法，其原理是利用高斯白噪声频率的均匀性来消除分量之间频率的重叠和间断现象，使信号自适应地分解到不同尺度上，并保持连续，从而避免了模态混叠[2]。
基于分形关联维的汽轮机转子的振动故障诊断
ｍｐａ ＠１ ． 讯
华 南 理 工 大 学 学 报 （ 然 科 学 版） 自
第３ ４卷
障类型之间存在某种对应关系 ， 分形维数 的计算可 作为故障征兆提取 的一种方法加 以应用 Ｊ众多分 ． 形维数中， 分形关联维数对 吸引子 的不均匀性反应 敏感 ， 更能够反映吸引子的动态结构． 对于单一的时 间序列 数 据 ， 联 维 是一 种 简 单 实 用 的 方法 ． 关 Ｊ Ｇ￣ｓ ｒ ｒ Ｐｏａｃ 在 Ｗｈ ｎｙ 嵌入定理” ｒ ｂ ｇ 与 ｒ ｃｉ ｓｅ ｅ ｃ ａ ｉｅ 的“ ｔ 和 Ｐｃａｄ的相 空 间重构 理论 的基 础 上 ， 出 ｒ一 种 由 ａｋｒ 提 时间序列数据求其动力系统吸引子的关联维方法 ， 称为“ 嵌入空间法” ＧＰ关联法” 计算过程重点 或“ ． ， 如下 文 所述 ．
ｖＯ ． ４ ＮＯ ４ １３ ．
（ ｔ ａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ Ｎａ ｒｌ ｃｅ ｅＥ ｉｏ ） ｕ ｎ ｉ
Ａｐ ｉ ２ ０ ｒｌ ０ ６
文章编 号 ： ００ ６Ｘ ２０ ）４０８－ １ － ５ （０６ ０－ ５ ６ ０５ ０ ０
基于分 形关联维 的汽轮机转子的振动故障诊断 木
梁 平‘ 龙新峰 樊福梅
（ ．华南理工大学 电力学 院 ， １ 广东 广州 ５ ０ ４ ； ．华南理工 大学 化 工与能源学院 ， 东 广州 ５ ０ ４ ； １６ ０ ２ 广 １６ ０ ３ ．广东省 电力工业学校 ， 广东 广州 ５０ ２ ） １５０
摘 要： 采用 Ｂ ｎ ｙ ｅｔ 实验台模拟不 同转速下碰摩、 ｌ 松动、 不对 中、 不平衡几种常见汽轮 机 转子振 动故 障 ， 行 实验研 究． 进 通过相 空 间重 构理 论 ， 满足 随机 分 形 统计 自相 似 性 的振 对 动信号序列进行相空间重构， 计算其分形关联 维数， 从而再现动力学特性． 实验分析结果 表 明： 碰摩故 障时的分形关联维数最大， 松动和不对 中时的分形 关联 维数 次之 ， 不平衡 时 计算所得的分形关联维数最小； 同故障类型下的分形关联维数增量不 同． 不 因此 ， 分形关 联 维数 可以作 为一种 振 动故 障征 兆加 以提 取 ． 关键词 ： 分形 ； 分形关联 维数； 汽轮机转子； 振动 ； 故障诊断
转角不对中故障的转子系统非线性动力学特征
为和故 障振 动的特征等方面 ， 例如文献 ［ ０ 研究 了一 １］
个 滑动轴 承支承 的不对 中转 子系统 的非线性 动力学
对 中是 引起机 械 故 障的重 要原 因之一 ， 在化 工旋 如
转机 械 中，Ｏ 的故 障是 由转 子 的不 对 中引起 的。 ６ 在
矩 的分 析 ， 出了在 转 子旋 动 时会产 生 偶数 倍 频 的 得
别 作用 有集 中质量 ， ， 承 弹簧 的等 效 刚度 分 ｍ。支
别 为 ｋ ，。２个转 子在铰链 处 由一 刚度为 ｋ 的扭 ｋ ， ， 转 弹簧 连 接 ， 在转 子 １的左端 作用 有 一刚性 的轴 向 支承 ， 量 ， 的偏 心距为 。为简 化起见 ， 文采用 质 本
李 明
（ 安 科 技 大 学 力学 系 西 西 安 ，１ ０ ４ ７０５）
摘要
在 刚 性 转 子 和 小 角 度 不 对 中 量 等 假设 条 件 下 ， 虑 转 子 的转 角 不 对 中和 质 量 不平 衡 等 因 素 后 ， 立 了转 子 考 建
系 统 的 动力 学模 型 。 先 ， 首 根据 Ｌ ｇ ａｇ 方 程 推 导 了系统 的运 动 微 分 方程 。 论 分 析 表 明 ， 角不 对 中转 子 系统 是 ａ ｒｎ ｅ 理 转
学建模 以及 角不对 中对 系统动力 学特征 的影 响 。
献［ —］ ４６ 主要针对 的是 齿轮联 轴器耦 合 的转子 系统 ，
其 中文献 ［ ］ 过 对作用 于 齿轮 联轴 器 上 内摩 擦 力 ４通
１ 动 力 学 模 型 及 其 分 析
转 子 系统 如 图 １所 示 ， 中 ２个 无 重 的转 子 分 其
机械振动与故障诊断基本知识
旋转机械状态监测与故障诊断讲义陈国远深圳市创为实技术发展有限公司2005年8月目录第一章状态监测的基本知识 (4)一、有关的名词和术语 (4)1. 振动的基本参量：幅值、周期（频率）和相位 (4)2. 通频振动、选频振动、工频振动 (6)3. 径向振动、水平振动、垂直振动、轴向振动 (6)4. 同步振动、异步振动 (7)5. 谐波、次谐波、亚异步、超异步 (7)6. 相对轴振动、绝对轴振动、轴承座振动 (7)7. 自由振动、受迫振动、自激振动、随机振动 (7)8. 高点和重点 (8)9. 刚度、阻尼和临界阻尼 (8)10. 共振、临界转速、固有频率 (9)11. 分数谐波共振、高次谐波共振和参数激振 (9)12. 涡动、正进动和反进动 (9)13. 同相振动和反相振动 (10)14. 轴振型和节点 (10)15. 转子挠曲 (11)16. 电气偏差、机械偏差、晃度 (11)17. 偏心和轴心位置 (11)18. 间隙电压、油膜压力 (11)二、传感器的基本知识 (12)1. 振动传感器 (12)2. 电涡流振动位移传感器的工作原理 (13)3. 电动力式振动速度传感器的工作原理 (13)⒋压电式加速度传感器的工作原理 (14)第二章状态监测常用图谱 (15)1．波德图 (15)2．极坐标图 (16)3．频谱瀑布图 (16)4．极联图 (17)5．轴心位置图 (18)6．轴心轨迹图 (18)7．振动趋势图 (19)8．波形频谱图 (20)第三章旋转机械的故障诊断 (22)1. 不平衡 (22)2. 不对中 (23)3. 轴弯曲和热弯曲 (26)4. 油膜涡动和油膜振荡 (28)5. 蒸汽激振 (30)6. 机械松动 (33)7. 转子断叶片与脱落 (33)8. 摩擦 (38)9. 轴裂纹 (40)10. 旋转失速与喘振 (40)11. 机械偏差和电气偏差 (43)第一章状态监测的基本知识一、有关的名词和术语机械振动是指物体围绕其平衡位置附近来回摆动并随时间变化的一种运动。
旋转机械检测诊断流程图
振动分析
比较历史振动数据，以识别长期趋势和变化。
ABCD
振动分析
分析振动的频率、幅值和相位，以确定异常的原 因和位置。
振动分析
根据振动分析结果，制定相应的维修和调整计划。
油液分析
油液分析
采集旋转机械的润滑油样本，进行油 液分析。
油液分析
检测油液的粘度、酸碱度、金属颗粒 等参数，以评估润滑系统和机械部件 的磨损情况。
随着人工智能和机器学习技术的快速 发展，智能化检测诊断技术在旋转机 械领域的应用将更加广泛。
详细描述
通过集成传感器、大数据和机器学习 算法，实现对旋转机械的实时监测和 故障预测，提高设备运行效率和安全 性。
在线监测与远程诊断技术应用
总结词
在线监测和远程诊断技术将进一步提高旋转机械的运维效率 和可靠性。
神经网络诊断法
总结词
利用神经网络的自学习、自组织和适应性等 特点，对旋转机械的故障进行智能诊断。
详细描述
神经网络诊断法是一种新兴的故障诊断方法 。它通过训练神经网络对大量的故障样本进 行学习，使其具备对旋转机械故障进行智能 诊断的能力。这种方法能够自动提取故障特 征，进行分类和识别，提高诊断的准确性和 可靠性。同时，神经网络还具有较好的泛化 能力，能够处理复杂的、非线性的故障情况
专家系统诊断法
总结词
利用专家知识和经验构建诊断系统，通 过推理和判断，对旋转机械故障进行诊 断。
VS
详细描述
专家系统诊断法是一种基于人工智能的故 障诊断方法。它通过收集和整理专家在旋 转机械领域的经验和知识，构建一个庞大 的知识库，并利用推理引擎进行故障诊断 。这种方法能够提供更加准确和快速的诊 断结果，尤其适用于复杂和不确定的故障 情况。
双转子-中介轴承系统非线性振动特性
双转子-中介轴承系统非线性振动特性高朋; 侯磊; 陈予恕【期刊名称】《《振动与冲击》》【年(卷),期】2019(038)015【总页数】10页(P1-10)【关键词】双转子; 中介轴承; 振动突跳; 双稳态; 非线性振动【作者】高朋; 侯磊; 陈予恕【作者单位】哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001; 哈尔滨工业大学能源科学与工程学院哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】V231.96采用双转子结构的航空发动机因具有较高的推重比和气动稳定性，不易发生喘振等优点，应用较为广泛。
但由于中介轴承的引入，使得航空发动机双转子系统振动耦合强烈、非线性突出[1]。
为理清双转子-中介轴承系统的动力学行为，从而提高航空发动机运行稳定性，国内外学者做了许多工作。
廖明夫等[2]建立了简支对称的双转子模型，运用解析方法研究了双转子的振动特性，并重点分析了中介轴承的影响，为转子结构设计和中介轴承选择提供了指导准则。
周海仑等[3-4]考虑了中介轴承的耦合作用、转静件的碰摩等，建立了双转子航空发动机整机动力学模型。
邓四二等[5]采用 Hertz 接触模型模拟中介轴承非线性力，采用 Newmark 法分析了转子转速及轴承参数对双转子系统动力学特性的影响，并进行实验验证。
胡清华等[6]建立了五自由度的航空发动机双转子模型，通过与三自由度模型和中介轴承线性化的五自由度模型对比，发现转子的旋转自由度和支撑的非线性对系统的动力学行为有很大影响。
罗贵火等[7-8]对比分析了同向和反向旋转双转子系统的拍振响应及轴心轨迹，并通过实验验证了理论结果。
Ferraris 等[9]分析了刚度阵非对称的反向旋转双转子的动力学特性，得到了临界转速、不平衡响应曲线以及进动方向的变化规律。
符毅强等[10]建立了考虑中介轴承非线性力的反向旋转双转子系统简化模型，通过数值求解发现系统的幅频响应存在明显的共振滞后现象，并分别讨论了转速比，中介轴承径向游隙以及阻尼比对系统滞后特性的影响。