一种旋转设备的全频带拍振识别方法技术

本发明专利技术涉及一种旋转设备的全频带拍振识别方法，该方法包括：采用振动速度传感器采集转子的振动速度信号；使用变分模态分解VMD对振动速度信号进行分解，得到多个本征模态函数；对所有本征模态函数进行FFT变换，得到相应的频谱；同时对所有本征模态函数进行Hilbert变换后得到解析信号，求得相应的幅值包络，并对每个幅值包络进行FFT变换，得到相应的包络谱；分析包络谱并判断本征模态函数是否可能为拍振信号，并进一步分析频谱后确定是否为拍振信号并获得激振分量。与现有技术相比，本发明专利技术能够有效规避主观判断带来的不确定性，提升溯源分析时的鲁棒性，并在无转频先验条件下实现全频带拍振检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及旋转设备故障诊断，尤其是涉及一种旋转设备的全频带拍振识别方法。

技术介绍

1、拍振是旋转设备运行中常见的异常振动现象，其典型特征表现为振动信号在时域中的幅值呈现缓慢周期性的起伏波动。该现象主要由两个频率相近的激振源相互干涉引发，当激振频率差值处于特定区间时，振动能量会在时域产生显著调制效应。以工业离心压缩机为例，当叶轮与主轴因配合间隙异常产生旋转部件松动时，松动部件的冲击激励频率可能接近转子基频，从而激发持续拍振。此类故障引发的周期性冲击载荷会加速机械部件疲劳损伤，造成转子动平衡劣化，甚至导致密封组件失效引发介质泄漏，严重威胁设备安全运行。因此准确识别拍振现象的存在并追踪其潜在激励源与形成机制，可为故障诊断、设备维护和健康管理提供关键依据。尤其在多源激励、复杂工况下，有效的识别与溯源手段有助于提前发现潜在风险，提升设备可靠性，延长服役寿命，保障工业系统的连续运行。

2、目前，技术人员通常采用时域分析、频域分析来检测旋转设备中的拍振现象，但这些方法存在一定的局限性。尽管vmd分解能够从混叠信号中提取出潜在拍振成分，但后续的判别主要通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，所述振动速度传感器安装在转子支撑处。

3.根据权利要求1或2所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，所述振动速度传感器为对低频调制敏感的振动速度传感器。

4.根据权利要求1所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，所述使用变分模态分解VMD对振动速度信号进行分解后，得到多个本征模态函数imfk(t)及其中心频率fk，其中k＝1,2,...,k,...,n，n表示分解数量。

5.根据权利要求4所...

【技术特征摘要】

1.一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，所述振动速度传感器安装在转子支撑处。

3.根据权利要求1或2所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，所述振动速度传感器为对低频调制敏感的振动速度传感器。

4.根据权利要求1所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，所述使用变分模态分解vmd对振动速度信号进行分解后，得到多个本征模态函数imfk(t)及其中心频率fk，其中k＝1,2,...,k,...,n，n表示分解数量。

5.根据权利要求4所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，对所有本征模态函数imfk(t)进行hilbert变换，得到相应的解析信号，并求得相应的幅值包络ek(t)，接着对每个幅值包络进行fft变换，得到相应的包络谱

6.根据权利要求5所述一种旋转设备的全频带拍振识别方法，其特征在于，对于一个本征模态函数imfk(t)的包络谱从其前m个频率成分中计算出最大峰值及对应的频率和剩余幅值的均值定量分析与之间的关系、与fk之间的关系，判断是否为显著的低频主导...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄芝富，陈良，
申请(专利权)人：上海鸣志自动控制设备有限公司，
类型：发明
国别省市：