利用随机共振的叶片裂纹微弱信息增强方法

摘要：

离心式压缩机叶片作为压缩机内最重要部件,长期承受周期性振动和流动诱使激励的作用.而叶片的故障将对压缩机的运行以及现场安全可靠性有严重的影响,因此如何有效地识别压缩机叶片裂纹早期故障显得尤为重要.由于叶片裂纹故障属于低频微弱故障,通常被调制到叶片通过频率处,但是故障频率难以识别,清晰度较低.首先在叶片通过频率处进行信号滤波,然后应用Woods-Saxon and Gaussian Potential随机共振模型对特征频率进行加强,从而得到叶片裂纹故障频率.通过在叶片裂纹附近安装压力脉动传感器,利用压力脉动信号对叶片裂纹信息进行监测.实现模拟叶片裂纹的信号测试,验证了WSG随机共振模型在叶片裂纹早期故障识别中的有效性以及可靠性.同时通过应变试验进行验证此方法的有效性.

关键词：离心式压缩机、叶片裂纹、信号滤波、随机共振

所属期刊栏目：52

分类号：TH113

资助基金：国家自然科学基金资助项目51575075;中央高校基本科研业务费专项DUT14ZD204

在线出版日期：2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：94-101