旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的非線性問(wèn)題及智能診斷技術(shù)

前言

　　旋轉(zhuǎn)機(jī)械是指大型汽輪發(fā)電機(jī)組、水輪發(fā)電機(jī)組、核電機(jī)組、航空航天發(fā)動(dòng)機(jī)、高速壓縮機(jī)、離心機(jī)、離心泵和高精度機(jī)床等以轉(zhuǎn)子系統(tǒng)為工作主體的機(jī)械設(shè)備，廣泛地應(yīng)用于電力、石化、冶金、機(jī)械、航空等各工業(yè)部門。隨著科學(xué)技術(shù)與現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機(jī)械正朝著大型化、連續(xù)化、高速化、輕型化、集中化、自動(dòng)化和大功率、大載荷方向發(fā)展。這一方面提高了生產(chǎn)率，降低了生產(chǎn)成本；但另一方面，這些設(shè)備一旦發(fā)生故障，所造成的經(jīng)濟(jì)損失將會(huì)成倍地增加。最近幾十年來(lái)，機(jī)械設(shè)備故障導(dǎo)致的災(zāi)難性事件時(shí)有發(fā)生，造成的經(jīng)濟(jì)損失、人員傷亡和社會(huì)影響也是難以估量的，因此對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械在速度、容量、效率和安全可靠性等方面提出了更高的要求，另外，研究轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的非線性特性和故障機(jī)理，發(fā)展并應(yīng)用先進(jìn)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行檢測(cè)和診斷顯得尤為重要。　　轉(zhuǎn)子系統(tǒng)非線性動(dòng)力學(xué)的研究始于20世紀(jì)50年代。近20年來(lái)隨著非線性科學(xué)、應(yīng)用力學(xué)及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，轉(zhuǎn)子非線性動(dòng)力學(xué)取得了迅速發(fā)展。轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中存在的非線性因素多種多樣，而且非常復(fù)雜，非線性因素之間會(huì)產(chǎn)生一定程度的耦合、多頻激勵(lì)及運(yùn)動(dòng)耦合，導(dǎo)致復(fù)雜系統(tǒng)響應(yīng)——自激振動(dòng)、多解現(xiàn)象、擬周期運(yùn)動(dòng)和混沌運(yùn)動(dòng)等的發(fā)生。這些運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是不平衡激勵(lì)引起的強(qiáng)迫振動(dòng)與非線性因素弓I發(fā)的低頻振動(dòng)的合成。對(duì)擁有大量強(qiáng)非線性因素的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，使用非線性動(dòng)力學(xué)分析不但可以避免由于參數(shù)線性化而忽略對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為具有重要影響的非線性因素的缺陷，而且能將強(qiáng)迫振動(dòng)和各種自激振動(dòng)（包括初始條件）因素統(tǒng)一在一起來(lái)考慮，得到與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試更加接近的分析結(jié)果?！　∞D(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的非線性動(dòng)力學(xué)是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門新興學(xué)科，研究作為現(xiàn)代轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)的新熱點(diǎn)內(nèi)容，它以轉(zhuǎn)子故障的非線性特征為主要研究對(duì)象。從故障原因上看，轉(zhuǎn)子故障主要包括轉(zhuǎn)定子碰摩、轉(zhuǎn)子裂紋、基礎(chǔ)（部件）松動(dòng)、陀螺效應(yīng)、密封和軸承油膜引發(fā)的故障等。

內(nèi)容概要

本書主要內(nèi)容包括：旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的非線性動(dòng)力學(xué)理論和方法，具有單一和耦合故障的轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的復(fù)雜非線性運(yùn)動(dòng)特性和故障特征，耦合故障的相互作用機(jī)理、影響規(guī)律和主次關(guān)系，單一和耦合故障及工作轉(zhuǎn)速對(duì)系統(tǒng)周期運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性的影響，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷技術(shù)，智能故障診斷系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法，基于知識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)等。
本書可供從事旋轉(zhuǎn)機(jī)械科學(xué)研究、設(shè)計(jì)、制造及應(yīng)用的科技人員閱讀，亦可供高等院校相關(guān)專業(yè)的師生參考。

書籍目錄

前言
第1章  緒論
  1.1  旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障問(wèn)題研究的目的與意義
  1.2  轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障非線性問(wèn)題的常用研究方法
  1.3  轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障非線性問(wèn)題中的分岔與混沌研究方法
  1.4  轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障非線性問(wèn)題的研究概況
  1.5  轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障智能診斷技術(shù)研究概況
  1.6  本書的主要內(nèi)容
  參考文獻(xiàn)
第2章  轉(zhuǎn)子系統(tǒng)單一故障的非線性特性
  2.1  概述
  2.2  具有非線性彈性的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)分析
  2.3  非線性彈性轉(zhuǎn)子系統(tǒng)碰摩的非線性特性分析
  2.4  裂紋故障轉(zhuǎn)子系統(tǒng)非線性特性分析
  2.5  基礎(chǔ)松動(dòng)故障轉(zhuǎn)子系統(tǒng)非線性特性分析
  參考文獻(xiàn)
第3章  單跨轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)耦合故障的非線性特性
  3.1  概述
  3.2  耦合故障轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)模型和運(yùn)動(dòng)微分方程
  3.3  耦合故障轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)非線性特性分析
  3.4  單跨轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)故障的穩(wěn)定性分析
  3.5  基于模型的故障轉(zhuǎn)子系統(tǒng)定量診斷
  3.6  故障轉(zhuǎn)子系統(tǒng)非線性特性的實(shí)驗(yàn)研究
  參考文獻(xiàn)
第4章  雙跨轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)單一故障的非線性特性
  4.1  概述
  4.2  雙跨故障轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)模型和運(yùn)動(dòng)微分方程
  4.3  雙跨碰摩轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的非線性特性分析
  4.4  雙跨裂紋轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的非線性特性分析
  4.5  雙跨松動(dòng)轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的非線性特性分析
  4.6  雙跨故障轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)周期運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性分析
  參考文獻(xiàn)
第5章  雙跨轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)耦合故障的非線性特性
  5.1  概述
  5.2  雙跨轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)裂紋-碰摩耦合故障的非線性特性
  5.3  雙跨轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)松動(dòng)-碰摩耦合故障的非線性特性
  5.4  雙跨轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)松動(dòng)-裂紋耦合故障的非線性特性
  參考文獻(xiàn)
第6章  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷技術(shù)
  6.1  概述
  6.2  誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.3  BP網(wǎng)絡(luò)存在的問(wèn)題及改進(jìn)方案探討
  6.4  遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用
  6.5  灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.6  小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.7  基于信息融合的集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  參考文獻(xiàn)
第7章  智能診斷系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
  7.1  概述
  7.2  智能診斷系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)
  7.3  智能診斷系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
  參考文獻(xiàn)
第8章  設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)
  8.1  概述
  8.2  基于知識(shí)的故障診斷專家系統(tǒng)
  8.3  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷系統(tǒng)
  參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　旋轉(zhuǎn)機(jī)械是指大型汽輪發(fā)電機(jī)組、水輪發(fā)電機(jī)組、核電機(jī)組、航空航天發(fā)動(dòng)機(jī)、高速壓縮機(jī)、離心機(jī)、離心泵和高精度機(jī)床等以轉(zhuǎn)子系統(tǒng)為工作主體的機(jī)械設(shè)備，廣泛地應(yīng)用于電力、石化、冶金、機(jī)械、航空等各工業(yè)部門。隨著科學(xué)技術(shù)與現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機(jī)械正朝著大型化、連續(xù)化、高速化、輕型化、集中化、自動(dòng)化和大功率、大載荷方向發(fā)展。這一方面提高了生產(chǎn)率，降低了生產(chǎn)成本；但另一方面，這些設(shè)備一旦發(fā)生故障，所造成的經(jīng)濟(jì)損失將會(huì)成倍地增加。最近幾十年來(lái)，由于機(jī)械設(shè)備故障導(dǎo)致的災(zāi)難性事件時(shí)有發(fā)生，造成的經(jīng)濟(jì)損失、人員傷亡和社會(huì)影響是難以估量的。例如，1986年美國(guó)的“挑戰(zhàn)者”號(hào)航天飛機(jī)爆炸事件，造成的經(jīng)濟(jì)損失舉世罕見；1992年6月日本海南電廠的一臺(tái)600MW超臨界火力發(fā)電機(jī)組因機(jī)組共振而造成斷軸毀機(jī)事故，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)45億～50億日元。我國(guó)的個(gè)別電廠在20世紀(jì)80年代因機(jī)械激烈振動(dòng)而發(fā)生重大事故，造成的經(jīng)濟(jì)損失達(dá)幾億元。因此，對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械在速度、容量、效率和安全可靠性等方面提出了更高的要求；另外，發(fā)展并應(yīng)用先進(jìn)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行檢測(cè)和診斷顯得尤為重要。

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