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题名轴承周期冲击激励下发动机薄壁支承结构响应机理研究
被引量：5
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作者
耿斌斌
左彦飞
王辰
江志农
胡明辉
贺雅
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机构
北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室
北京化工大学发动机健康监控与网络化教育部重点实验室
北京化工大学压缩机技术国家重点实验室压缩机健康智能监控中心
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期72-78,99,共8页
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基金
国家自然科学基金(U1708257)
中国博士后科学基金面上资助项目(2017M610746)
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文摘
燃气涡轮发动机轴承故障频发,然而,轴承故障信号经过复杂的薄壁结构传至机匣表面衰减严重,致使基于振动信号分析的轴承故障诊断难度增大。为此,从轴承故障特征产生机理出发,在薄壁支承系统固有特性分析的基础上,基于周期冲击激励与振动响应时频域关联分析,阐释了轴承冲击激励下,复杂薄壁支承结构测点的响应特征。相关结论可以为基于共振解调的轴承故障诊断提供参考,对具有薄壁支承结构的燃气轮机轴承故障预警或诊断有一定的参考价值。
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关键词
薄壁支承结构
轴承故障
响应机理
有限元分析
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Keywords
thin-walled support structure
bearing failure
response mechanism
finite element analysis
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分类号
V231.92
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法
被引量：6
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作者
江志农
赵南洋
夏敏
赵飞松
高佳丽
张进杰
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机构
北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室
中石化重庆天然气管道有限责任公司
北京化工大学压缩机技术国家重点实验室压缩机健康智能监控中心
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2019年第3期1-6,共6页
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基金
国家“863”计划资助项目(2014AA041806)
国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203305)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JD1815)
双一流建设专项经费资助项目(ZD1601)
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文摘
不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同,而机组故障信号特征往往被淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中,因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大,一直困扰着柴油机的实际故障诊断工作。提出一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法,为柴油机变负荷工况下故障监测预警打下基础。方法融合机组的多源信号特征构建特征向量,通过流形学习t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)实现特征向量的维数约简和敏感特征提取,采用K最近邻分类算法(KNN)完成柴油机运行负荷状态的自动分类。正常及故障状态下多组柴油机监测数据的处理结果验证了方法的有效性和实用性。
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关键词
振动与波
柴油机
变负荷
流形学习
KNN
敏感特征
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Keywords
vibration and wave
diesel engine
variable load
manifold learning
KNN
sensitive feature
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分类号
TK42
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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