旋转机械油膜涡动稳定性特征提取及监测方法.pdfVIP

第19卷第4期 振 动 工 程 学 报 V01．19No．4 2006年12月 ofVibration Dec．2006 Journal Engineering 旋转机械油膜涡动稳定性特征提取与监测方法 孟庆丰1，李树成2，焦李成1 (1．西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安710071；2．西安交通大学机械工程学院，陕西西安710049) 摘要：结合经验模式分解(EMD)、随机减量技术(RDT)和遗传算法(GA)，提出～种用于旋转机械油膜稳定性在线 监测的特征提取方法。用经验模式分解从原始振动信号中分解出与油膜稳定性有关的低频分量，用随机减量技术 从该低频分量中提取出自由衰减响应，然后采用遗传算法从自由衰减响应中拟合出系统的阻尼比作为稳定性参 数。方法已应用于离心压缩机组油膜稳定性的在线监测，结果表明用本方法提取的特征参数能够有效地反映油膜 稳定性状态，可对油膜稳定性裕度进行趋势分析，实现稳定性的在线监测和预报。 关键词：旋转机械；在线监测；油膜涡动；经验模式分解；随机减量技术 中图分类号：THl33文献标识码：A 文章编号：1004—4523(2006)04-0446-06 的变化。这种方法的优点是可以对稳定性趋势和状 引 言 态进行在线分析和预测，但缺陷是对轴承几何参数 的实际测量精度、传感器的安装和调试等要求非常 油膜涡动是由转轴与流体动力润滑轴承之间的 高，实质上难以实现。此外，轴心位置监测是通过间 流体动力引起的一种自激振动，是系统失去稳定性 接监测轴心位置的变化来预测稳定性状态，适合于 (简称失稳)的一种表现。在一定条件下，系统一旦失 定性分析，难以给出定量的结果。另一种常用的稳定 稳，转子涡动振幅会急剧增大，使机组产生强烈振 性分析方法是应用系统阻尼(例如阻尼比或对数衰 动，其特点是具有突发性，振动频率约为转子旋转频 减率)来评价稳定性状态，主要优点是可以定量地进 率的一半(通常为转子转频的o．42～0．48倍)，且在行稳定性裕度和趋势分析，从理论上讲是一种十分 转子中产生交变应力，有极大的危害性[1]。由于许多 理想的稳定性分析方法，但系统阻尼的在线获取比 因素都会影响稳定性，如油温、油压、轴承间隙以及 较困难，阻碍了方法的应用。 转子平衡、对中情况等，即使稳定性设计良好的机组 本文将经验模式分解(EMD)和随机减量技术 在运行数月或数年后，同样会出现失稳问题。因此， (RDT)结合起来研究稳定性特征参数提取和稳定 油膜稳定性的在线监测十分重要。 性在线监测问题‘2~8]。首先对原始振动信号进行 现有的在线监测方法主要有频谱分析、瀑布图 EMD分解，用RDT技术从分解出来的低频信号中 和轴心位置监测。频谱分析方法是根据失稳后出现 提取自由衰减响应，然后用遗传算法(GA)拟合系统 半频成分的振动来实现的，主要是通过频谱分析、监 的阻尼比作为稳定性特征参数，从而实现了油膜稳 视振动信号中半频成分的存在。这种方法的主要缺 定性的在线监测和预报。尽管近期的研究表明EMD 陷是只有当系统已经处于失稳状态时才能发现，难 方法存在许多局限性[4插]，使其有时无法得到正确的 以对稳定性状态进行趋势分析，无法预测油膜涡动 结果，然而就本文涉及的从信号中分解低频分量来 的发生。瀑布图方法也是利用频谱图来监测半频成 说，能够满足EMD分解的要求。 分，不同的是在机组升速或降速过程中进行，因此可 观察不同转速下的稳定性状态。这种方法同样存在