發(fā)布時(shí)間：2018-07-28 15:08

【摘要】：有效監(jiān)測(cè)機(jī)械密封的端面接觸狀態(tài)有助于對(duì)密封失效做出早期預(yù)警。針對(duì)密封聲發(fā)射信號(hào)難以降噪的問(wèn)題,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粒子濾波和最小二乘支持向量機(jī)的聲發(fā)射建模方法。首先通過(guò)機(jī)械密封的端面膜厚測(cè)量,研究聲發(fā)射能量在密封啟動(dòng)過(guò)程中的變化規(guī)律;接著利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建信號(hào)的狀態(tài)空間,再通過(guò)粒子濾波算法對(duì)狀態(tài)空間濾波降噪;最后從濾波信號(hào)中提取特征,并利用最小二乘支持向量機(jī)構(gòu)建機(jī)械密封端面接觸狀態(tài)的檢測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明該方法能有效實(shí)現(xiàn)機(jī)械密封端面狀態(tài)的無(wú)損檢測(cè),具有良好的工業(yè)前景。
[Abstract]:Effective monitoring of the end contact state of mechanical seals is helpful for early warning of seal failure. Aiming at the difficulty of noise reduction of sealed acoustic emission signal, a modeling method of acoustic emission based on neural network particle filter and least square support vector machine is proposed. Firstly, the change rule of acoustic emission energy in the starting process of seal is studied by measuring the thickness of end surface film of mechanical seal, then the state space of signal is constructed by artificial neural network, and then the state space filtering noise is reduced by particle filter algorithm. Finally, the feature is extracted from the filtered signal, and the detection model of the contact state of the mechanical seal end surface is built by using the least square support vector mechanism. The experimental data show that this method can effectively realize the nondestructive testing of the mechanical seal end surface, and has a good industrial prospect.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;四川日機(jī)密封件股份有限公司;
【基金】：中央高�；�本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(SWJTU12CX039)
【分類號(hào)】：TH136

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2150640