[发明专利]一种转子多点不平衡量识别方法

说明书

本发明公开了一种转子多点不平衡量识别方法，利用遗传算法具有全局寻优能力和粒子群算法局部寻优能力较强的优点，将其应用于转子多点不平衡量识别过程。本发明基于转子系统结构信息，建立转子系统集中质量模型，获得转子系统的理论响应；然后结合实测振动信号，引入正则化思想确定目标函数，利用遗传算法进行转子系统不平衡量数目识别；在此基础上利用粒子群算法进行不平衡量位置和大小识别。本发明仅通过获取某固定转速下有限传感器位置的振动信息，即可获得转子不平衡位置和大小，解决了传统不平衡量识别需多次进行启停车添加试重的不足，为后续精准的动平衡提供了指导。

技术领域

本发明属于旋转机械动平衡技术领域，具体涉及一种转子多点不平衡量识别方法。

背景技术

现代社会中，旋转机械应用十分广泛，在诸如钢铁、石化、航空航天等大型生产企业中，包括了风机、汽轮机、电机、燃气轮机、压缩机、鼓风机、航空发动机、泵等关键设备，其运行状况的好坏直接影响企业的生产，一旦因故障停机，将造成巨大的经济损失和严重的后果。因此，企业对这类设备的状况非常关注。

大型旋转机械面临的一个最大的问题是振动问题，由于振动而造成机械性能损坏占有很大的比例。在产生振动的各种原因中，最主要的是转子不平衡。据统计，旋转机械的各种振动故障中，不平衡引起的振动占60％左右。因此，动平衡技术对大型旋转机械显得尤为重要。

传统转子动平衡方法，如影响系数法和模态平衡法，从提出至今已经有了长足发展，但仍存在一些不足。影响系数法需要多次启停转子来获取系统的影响系数矩阵，模态平衡法则需对转子系统进行精准的模态分析，工程实现难度较大。因此，若能提前了解转子的不平衡分布或者对其具有一定的预估，即对转子进行不平衡量识别，则可大大加快动平衡效率。旋转机械不断向着高速化、复杂化方向发展，若只进行单点不平衡量识别，无法适用于复杂多变的工业现场。因此，寻求一种转子多点不平衡量识别方法对现场动平衡很有必要。

发明内容

本发明的目的在于克服传统不平衡量识别方法需要多次启停车添加试重的不足，提供了一种转子多点不平衡量识别方法，该方法根据转子固有结构及实测振动信息，识别转子不平衡量。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种转子多点不平衡量识别方法，包括以下步骤：

1)获取转子系统固有的结构及模态信息：转子长度l、直径d、密度ρ、弹性模量E，转盘直径D、厚度t和位置，轴承刚度K、阻尼C和支承位置；

2)对转子系统进行节点划分，建立转子系统集中质量模型；

3)采用Riccati传递矩阵，结合步骤2)中集中质量模型，获得转子系统理论不平衡响应；

4)采集转子系统实际运行的振动信号；

5)结合转子系统理论不平衡响应和实测振动信号，使用遗传算法进行不平衡量数目识别；

6)在步骤5)所得不平衡量数目的基础上，使用粒子群算法进行不平衡量位置和大小识别。

本发明进一步的改进在于，步骤2)中建立转子集中质量模型，具体过程如下：

将转子系统离散成圆盘、轴段和支承基本单元，把每个轴段的质量和转动惯量集总到左右两端构成的刚性薄圆盘上，轴段本身则简化成无质量的弾性轴；其中圆盘的属性包括集总质量M_i、集总直径转动惯量Jd_i和集总极转动惯量Jp_i；

集总质量：

集总极转动惯量：

集总直径转动惯量：