CN105067105B - 利用旋转机械启停车瞬态信号特征的动力学参数识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种利用旋转机械启停车瞬态信号特征的动力学参数识别方法，包括：1)采集转子启停车过程的振动信号和键相信号；2)对步骤1)采集到的振动信号进行滤波，得到的基频振动分量；3)提取步骤2)得到的基频振动分量的共振点后的拍峰值点及拍谷值点，分别绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线，并计算绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线的均值曲线；4)利用步骤3)提取的拍峰值点曲线减掉步骤3)提取的均值曲线得到一条振动幅值衰减曲线，以此来估计系统的动力学参数。本发明通过分析转子启停车瞬态振动信号在临界转速附近区域后的振动信号，从时域信号中估计系统动力学参数，避免复杂的频域扫频等方法，实现系统参数的“在线”测量。
Description
【技术领域】
本发明属于旋转机械技术领域，特别涉及一种旋转机械系统的动力学参数识别方法。
【背景技术】
由于大型旋转机械是电力、石化、航空、冶金等基础领域中的重要设备，它的安全运行是一项重要的任务。随着工业技术的进步和对生产效率的追求，当下的大型旋转机械日渐向高速、重载的方向发展，这些都对结构设计的合理性有了很高的要求。当外部激振力频率接近于系统的固有频率时，会引起系统的共振，这种振动可能会影响机器的正常运行，严重时破坏系统的结构，引起事故。通过模态分析方法识别出系统的固有频率，使机器正常运行时远离固有频率，或者加速通过这一频率范围，保证机械的安全运行。因此转子系统模态参数的识别，对转子系统的理论研究和实际应用都具有重要的意义。
目前常用的转子系统结构参数分析方法主要有时域法，频域法等。频域法是对采集到的振动响应信号进行傅里叶变换得到频率响应函数，然后识别出模态参数，是一种常用的方法。频域识别方法物理概念清楚、直观，对测量精度要求不高，抗噪声能力强，但频域法需要相应的激励源，这些激励源包括脉冲激振、正弦激振、随机激振、扫频激振等，激励设备复杂。时域分析法是最直接的一种识别方法，它利用振动响应的时间历程数据进行参数的提取，可避免信号变换引入的能量泄露等问题，时域参数识别不受系统大阻尼及密集频率的限制，不需要复杂的激振设备，可实现“在线”识别。失衡转子在启停车瞬态过程中经过了转速区间的各个转动频率，启停车瞬态过程不同频率下失衡产生的离心力可以看成是一种扫频激励源。根据机械动力学及转子动力学，转子系统等效为一个二阶系统，因此常用二阶系统运动微分方程来描述一个转子系统，其启停车瞬态过程的振动响应信号包含系统的结构参数，但是现有技术还没有有效的方法能够从该振动响应信号中提取系统结构参数。
【发明内容】
本发明的目的是提出一种利用旋转机械启停车过程瞬态振动响应信号特征的动力学参数识别方法，该方法通过提取转子临界转速附近拍振动信号的拍振峰值点时域波形信息计算系统固有频率，阻尼比参数，实现时域信号内的系统参数识别。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
利用旋转机械启停车瞬态信号特征的动力学参数识别方法，包括以下步骤：
1)采集转子启停车过程的振动信号和键相信号；
2)对步骤1)采集到的振动信号进行滤波，得到的基频振动分量；
3)提取步骤2)得到的基频振动分量的共振点后的拍峰值点及拍谷值点，分别绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线，并计算绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线的均值曲线；
4)利用步骤3)提取的拍峰值点曲线减掉步骤3)提取的均值曲线得到一条振动幅值衰减曲线，以此来估计系统的动力学参数。
优选的，步骤1)中，使用电涡流传感器和键相传感器分别采集转子在启停车过程中的振动信号和键相信号。
优选的，步骤2)中，通过对键相信号进行处理，获得转速升降曲线，并对转子启停车振动信号进行滤波或提纯处理，得到基频振动分量。
优选的，步骤4)中，启停车过程的升速率根据步骤2)中获得的转速升降曲线计算，根据振动响应信号上拍振区域相邻的拍峰值点或拍谷点之间的相位值关系，计算出转子固有振动频率，并根据提取得到振动幅值衰减曲线通过矩阵最小二乘法计算出系统的阻尼比。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明的意义是通过分析转子启停车瞬态振动信号在临界转速附近区域后的振动信号，从时域信号中估计系统动力学参数，避免复杂的频域扫频等方法，实现系统参数的“在线”测量。
【附图说明】
图1为转子启停车瞬态信号响应示意图；
图2为拍信号提取振动衰减曲线过程示意图；
图3a为转子试验台结构示意图；图3b为图3a的侧视图；
图4为转子启车过程振动响应示意图；
图5为转子启车过程升速曲线示意图；
图6为转子启车过程中共振区域附近振动衰减信号提取示意图。
【具体实施方式】
本发明一种利用旋转机械启停车瞬态振动响应信号特征的系统参数识别方法，包含以下步骤：
1)采集转子启停车振动信号和键相信号；
2)对步骤1)采集到的振动信号进行滤波，得到的基频振动分量；
3)提取步骤2)中基频振动分量的共振点后的拍峰值点及拍谷值点，分别绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线，并计算绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线的均值曲线；
4)利用步骤3)提取的拍峰值点曲线减掉步骤3)提取的均值曲线得到一条振动衰减曲线，以此来估计系统的动力学参数。
步骤1)中，使用电涡流传感器1、2、3、4和键相传感器5分别采集转子在启停车过程中的振动响应信号和键相信号；
步骤2)中，通过对键相信号进行处理，获得转速升降曲线，并对转子启停车振动信号进行滤波或提纯处理，得到基频振动分量；
步骤4)中，启停车过程的升速率根据步骤2)中获得的转速升降曲线计算，根据振动响应信号上拍振区域相邻的拍峰值点或拍谷点之间的相位值关系，计算出转子固有振动频率，并根据提取得到振动衰减曲线通过矩阵最小二乘法计算出系统的阻尼比。这里计算得到的固有振动频率和阻尼比，与振动响应信号中共振区的模态相关。
下面通过仿真信号对本发明做进一步详细说明。
利用Wilson-θ或4阶龙格库塔算法对一转子系统进行数值仿真，得到转子启车的振动响应图，如图1所示。(其中转子质量m＝9kg；阻尼c0＝25s-1；刚度k0＝2.4×106N/m，e＝0.04mm)
主要的计算过程如下所示。
1)转子固有频率的计算
转子启停车过程经过共振区域时各信号频率相近，易形成拍振信号，在拍峰值处或拍谷值处各频率成分是同相的，但每个信号不一定正好是经过了一个或几个完整的周期。由此关系可以求解出系统的固有频率。
2)系统阻尼比的计算
拍信号波峰及波谷数据点提取振动衰减曲线，采用矩阵最小二乘法来计算系统阻尼比，振动衰减曲线提取如图2所示。
仿真信号中系统的固有频率为ωd＝516.398rad/s，阻尼比为ξ＝0.00267，经计算得到有阻尼固有频率为ωd＝516.162rad/s，阻尼比为ξ＝0.00248。两个结果十分接近，说明计算方法是可行的。
【实施例】
实验所用的转子实验台(如图3a和3b所示)为Bently Rotor kit-4。通过电涡流传感器1、2、3、4分别测量转子电机端、自由端水平和垂直方向上的振动位移信号，另外采用电涡流传感器5获取转子的键相信号。转子起动过程一个垂直方向的振动位移信号如图4所示。整个过程的信号由Sony PC208AX数字磁带记录仪进行采样和存贮，每通道信号的采样频率为24000Hz。起车实验从盘车转速180rpm开始，以一定的升速率启车直到稳定运行转速4000rpm。起车过程转速通过键相信号计算得到，其升速曲线如图5所示。
据图6的峰值点曲线、谷值点曲线以及中间曲线，计算自由振动衰减曲线，再利用矩阵最小二乘法估计阻尼比和无阻尼固有频率分别为0.0031和ωn＝220.7257rad/s或fn＝35.1296Hz，频率与实际差异仅为0.24Hz。
Claims (4)
1.利用旋转机械启停车瞬态信号特征的动力学参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)采集转子启停车过程的振动信号和键相信号；
2)对步骤1)采集到的振动信号进行滤波，得到基频振动分量；
3)提取步骤2)得到的基频振动分量的共振点后的拍峰值点及拍谷值点，分别绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线，并计算绘制拍峰值点曲线及拍谷值点曲线的均值曲线；
4)利用步骤3)提取的拍峰值点曲线减掉步骤3)提取的均值曲线得到一条振动幅值衰减曲线，以此来估计系统的动力学参数。
2.根据权利要求1所述的利用旋转机械启停车瞬态信号特征的动力学参数识别方法，其特征在于，步骤1)中，使用电涡流传感器和键相传感器分别采集转子在启停车过程中的振动信号和键相信号。
3.根据权利要求1所述的利用旋转机械启停车瞬态信号特征的动力学参数识别方法，其特征在于，步骤2)中，通过对键相信号进行处理，获得转速升降曲线，并对转子启停车振动信号进行滤波或提纯处理，得到基频振动分量。
4.根据权利要求3所述的利用旋转机械启停车瞬态信号特征的动力学参数识别方法，其特征在于，步骤4)中，启停车过程的升速率根据步骤2)中获得的转速升降曲线计算，根据振动响应信号上拍振区域相邻的拍峰值点或拍谷值点之间的相位值关系，计算出转子固有振动频率，并根据提取得到振动幅值衰减曲线通过矩阵最小二乘法计算出系统的阻尼比。
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