旋转机械转子不平衡的预测.pdf

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1、旋转机械转子不平衡的预测刘其洪，黄显接(华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州510641)PredictionoftheRotatingMachineryRotorUnbalanceLIUQihong，HUANGXianjie(SchoolofMechanicalandAutomotiveEngineering，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510641，China)摘要：为了预测旋转机械转子不平衡量发展的1小波包趋势，设计了基于轴承实验平台的转子不平衡实验，模拟旋转机械转子在运行过程中逐渐从静平衡1．1小波包分解状态

2、发展至许用不平衡状态的振动过程。小波包分解(WPD)是小波分解的推广。它不关键词：转子不平衡；趋势预测；BP神经网络；仅对低频部分进行分解，对高频部分也实施了分小波包解，而且小波包分解能根据信号特性和分析要求，中图分类号：TP301自适应地选择相应频带与信号频谱相匹配，是一种文献标识码：A比小波分解更为精细的分解方法。因此，小波包具文章编号：1001—2257(2014)12—0058—03有更广泛的应用价值。小波包分解具有任意多尺Abstract：Inordertopredicttherotorunbal—度特点，避免了小波分解时频固定的缺陷，为时频ancedevelopi

3、ngtrendofrotatingmachine，thero—分析提供了极大的选择余地，更能反映信号的本质和特征L3]。torunbalanceexperimentisbasedonbearingtestplatform，Simulatingtherotatingmachine’Sprocess在多分辨分析中，L(R)一W，表明，多分辨fromastaticequilibriumconditionstoallowablevi—分析是按照不同的尺度因子J，把Hilbert空间L。(R)分解为所有子空间w，(∈)的正交和。其中，brationunbalanceconditions

4、．w，为小波函数W()的闭包(小波子空间)。小波包Keywords：rotorimbalance；trendforecast；分解对小波子空间按照二进制分式进行频率的细BPneuralnetwork；waveletpacket分，以达到提高频率分辨率的目的。将尺度子空间V，和小波子空间w，用一个新的子空间U?统一起0引言来表征，若令：』【u一(1)转子不平衡是旋转机械典型的故障之一。转一W子振动是反映系统整体及其变化规律的主要信号，J∈z蕴含着丰富的故障征兆信息。如何准确、全面地提则Hilbet的空间分解+一，W即可用的统一分解为：取征兆信息，对故障类型的确定及故障发展趋势预

5、U0_=u0J∈z(2)测具有十分重要的意义¨】]。BP神经网络是目前应定义子空间是函数U(￡)的闭包空间，而用最广泛的神经网络模型之一，具有自组织、自学己，；是函数U。(￡)的闭包空间，并令U(￡)满足下面习功能，通过对历史数据的学习，训练出具有归纳的双尺度方程：全部数据的特定神经网络，自学习对于预测有特别uz()一∑h(尼)(2t～志)(3)重要的意义_2]。【，z抖()一∑g(k)u(2￡一是)(4)收稿日期：2014—07—31g(是)一(一1)(1一忌)，两函数具有正交关系。·58·《机械与电子}2014(12)由式(3)构造的序列{M(￡))称为由基函数。3转子不

6、平衡量趋势预测模型的(￡)一(￡)(()为尺度函数)确定的小波包。对信构建[]号进行小波包多层次分解如图1所示。V3o()=03．1数据预处理lU：=1通过电涡流传感器采集转子振动水平方向的lJl=2j『ll=3信号，LabVIEW采集板卡将采集的信号首先进行图1小波包多层分解滤波去噪处理，去噪后的数据保存至数据库1．2小波包特征提取MySQL，经过数据库进行分组，每分钟／组，将分组对小波包分解系数重构，提取各频带上的信的信号输入至LabVIEW后台的Matlab脚本中。号，求各个频带信号的总能量，例如，分别提取检测3．2小波包特征值提取三层小波包分解的第3层从低频到高频8个

7、频率成将经过预处理后的信号为s()，根据小波包分分的信号特征，计算各个频段的能量，即析对信号的时频分辨技术，在任意一个分解罢次Jr—上，正交小波包变换均能够把信号频谱分量自适应E，一IIs()I。d一>JzJ(5)J——地投影到相应频段的正交小波包空间上，而且信号E(一0，1，⋯，7)为S。，对应的能量；z，(=0，的信息成分完整无缺，因此，信号S(￡)在每一分解1，⋯，7；尼一1，2，⋯，，z)为重构信号离散点的幅值，层次上的各个正交小波包空间投影分量，则代表信为采样点数。通常情况下，系统出现故障时，