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风机故障中近似嫡的定义及其性质

时间: 2018-07-02 15:19 浏览次数: 来源:乾宇防雨百叶风口

 1.近似嫡的定义


  近似嫡表示某时间序列的复杂性,可以用于混沌特征的识别及其混沌程度的整体度量。随系统的无序化程度的增加对应的近似嫡也增加。由于信息是描述系统不确定程度的物理量,信息量越大,那么信息的损失速率越大,其不确定程度就越大。所以,对混沌系统而自由于初值敏感性而导致的轨迹指数发散,仍以微小的初始不确定性都将按某一确定指数增长率被放大。



  2.诊断实例分析


  实验选取华北电力大学风机实验室的C4-73No 8D风机,采样频率为2000Hz采样点数20K,对风机正常工作状态、质量不平衡状态、轴承不对中状态、动静碰磨状态、轴承松动状态等不同工作状态下测得的振动数据进行分析。


  近似嫡从衡量时间序列复杂性的角度提供了一种表征信号整体特征的无量纲指标,具有计算所需数据短、抗噪及抗野点能力强、对确定性信号和随机信号都适用等特点,但噪声的存在会直接影响近似嫡的计算结果。降噪后同一状态的近似嫡发牛了明显的变化,区分度明显提高。同时也说明了本文提出的降噪方法的有效性。因此,噪音对近似嫡计算结果仍然有很大的影响,必须对原始信号进行消噪处理。这样可以更加准确地区分出不同的工况并进行故障的判别。



  3.结论


  探讨了用分形理论来分析旋转机械动力系统的特性,恰当定义动力系统的分维数对旋转机械的常见单一故障具有良好的区分度。实验和分析表明,分形理论能有效地识别旋转机械的常见故障。


  (1)应用一种新的降噪方法作为计算风机上作状态的近似嫡的前期处理,使得近似嫡更接近于该上作状态的真实值,提高了对风机运行状态描述的准确性与可靠性。


  (2)振动信号在一定的尺度范围内具有分形特征,分形维数作为旋转机械设备故障诊断的敏感因子是可行的,分形维数使识别不同上作状态变得相对容易,避免了传统频域或时域分析诊断的复杂性,只用一个简单的数就可以来进行状态检测和故障诊断,这种方法简单、直观、易行,采用分形维数作为故障的特征参数,克服了传统方法在故障特征的提取、分析上的困难。