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梁結(jié)構(gòu)碰撞位置的定量診斷方法

2016-12-07 03:12姚紅良聞邦椿
振動、測試與診斷 2016年4期
關(guān)鍵詞:諧波定量故障診斷

姚紅良, 孫 云, 許 琦, 聞邦椿

(東北大學(xué)機(jī)械工程與自動化學(xué)院 沈陽,110819)

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梁結(jié)構(gòu)碰撞位置的定量診斷方法

姚紅良, 孫 云, 許 琦, 聞邦椿

(東北大學(xué)機(jī)械工程與自動化學(xué)院 沈陽,110819)

針對機(jī)械設(shè)備中廣泛存在的各種梁結(jié)構(gòu)常因振動等原因與外界發(fā)生碰撞而不能及時準(zhǔn)確檢測出碰撞位置的問題,提出了一種梁結(jié)構(gòu)碰撞故障位置的定量診斷方法?;谥C波平衡理論推導(dǎo)出碰撞梁響應(yīng)信號中高次諧波成分之間的對比關(guān)系,根據(jù)無故障系統(tǒng)和故障系統(tǒng)信號的響應(yīng)之差,提取某一高階諧波分量,結(jié)合梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的有限元模型來診斷碰撞故障的具體位置。對懸臂梁和復(fù)雜梁結(jié)構(gòu)的數(shù)值仿真和實驗結(jié)果顯示,該診斷方法能夠準(zhǔn)確判斷梁結(jié)構(gòu)的碰撞故障位置。通過改變未知參數(shù)的實驗表明,該方法具有較好的穩(wěn)健性,不需要大量的先驗數(shù)據(jù),僅用兩個測點的響應(yīng)數(shù)據(jù)就可以診斷出故障的準(zhǔn)確位置,簡單又便于實現(xiàn)在線診斷。

碰撞; 定量診斷; 諧波分量; 梁結(jié)構(gòu)

引 言

梁類結(jié)構(gòu)廣泛存在于各類機(jī)械裝備中,其在設(shè)備運行中可能會發(fā)生各種故障。復(fù)雜梁類結(jié)構(gòu)體積巨大,往往因碰撞而發(fā)生嚴(yán)重破壞,從而影響設(shè)備的安全運行。因此,梁類結(jié)構(gòu)碰撞故障的診斷研究具有重要意義。

目前,梁類結(jié)構(gòu)的故障診斷方法可以分為定性診斷方法和定量診斷方法兩大類。定性診斷方法多是通過對采集到的振動信號進(jìn)行分析處理來判斷故障的存在。Nguyen等[1]應(yīng)用自適應(yīng)神經(jīng)結(jié)構(gòu)和小波分析的方法識別梁結(jié)構(gòu)故障。Chen等[2]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對梁結(jié)構(gòu)表皮剝落損傷和連接松動問題進(jìn)行診斷,該方法對微小故障具有很好的敏感性。羅躍綱等[3]利用小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法診斷設(shè)備故障。Du等[4]使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSOSAEN算法對梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行故障診斷,該方法具有良好的容錯性。定性診斷方法能夠直接迅速地判斷結(jié)構(gòu)是否存在故障,但不能直接確定故障的位置等定量參數(shù)。定量診斷方法需要根據(jù)系統(tǒng)本身的物理特性進(jìn)行建模,將振動信號與模型結(jié)合進(jìn)行故障診斷,從而診斷出故障的具體位置和嚴(yán)重程度。文獻(xiàn)[5]結(jié)合擴(kuò)展卡爾曼估計算法及遞推最小二乘估計算法進(jìn)行梁結(jié)構(gòu)的損傷診斷。文獻(xiàn)[6]提出采用適宜求解奇異性問題的小波有限元法檢測梁類結(jié)構(gòu)多裂紋參數(shù)。文獻(xiàn)[7]提出一種提升小波包分解、多傳感器特征融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類相結(jié)合的結(jié)構(gòu)損傷診斷方法,對復(fù)合材料機(jī)翼盒段進(jìn)行損傷特征辨識。國外對梁類結(jié)構(gòu)故障的定量診斷方法也很多。Sinou等[8]提出利用裂紋梁結(jié)構(gòu)的非線性振動響應(yīng)和高階頻響函數(shù)檢測故障位置。文獻(xiàn)[9]利用小波變換方法檢測梁裂紋位置。文獻(xiàn)[10]提出利用非線性輸出頻率響應(yīng)函數(shù)來診斷梁的裂紋故障。文獻(xiàn)[11]提出了首先利用模態(tài)變化診斷裂紋位置,然后通過響應(yīng)敏感度來診斷裂紋大小的二步方法。定量診斷方法還可與許多方法結(jié)合,使數(shù)學(xué)計算更加容易,如結(jié)合奇偶校驗法[12]、基于沃爾泰拉模型[13]等。由于定量診斷方法既可以定量診斷出故障的位置,也可以診斷出故障的嚴(yán)重程度,對機(jī)械設(shè)備的預(yù)知維修有很大的貢獻(xiàn)。以上方法大多應(yīng)用于梁類結(jié)構(gòu)的裂紋類故障,而目前針對梁類結(jié)構(gòu)碰撞故障的診斷方法很少。

鑒于梁類結(jié)構(gòu)碰撞故障診斷的重要性,筆者提出一種定量的梁結(jié)構(gòu)碰撞故障位置診斷方法。該方法通過建立梁結(jié)構(gòu)的動力學(xué)模型,利用故障振動響應(yīng)的高次諧波成分進(jìn)行故障診斷。采用數(shù)值仿真和實驗驗證的方法分別對簡單梁結(jié)構(gòu)和復(fù)雜梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,驗證了該診斷方法的正確性和有效性。

1 梁結(jié)構(gòu)的動力學(xué)模型

梁結(jié)構(gòu)模型采用歐拉梁單元組成,每個單元有兩個節(jié)點,每個節(jié)點包含6個自由度,分別為x,y,z方向的平動和繞x,y,z方向的轉(zhuǎn)動,單元模型如圖1所示。

圖1 梁單元有限元模型Fig.1 Finite element model of beam element

梁結(jié)構(gòu)的動力學(xué)方程為

(1)

其中:M,C,K分別為質(zhì)量、阻尼、剛度矩陣(設(shè)系統(tǒng)有N個節(jié)點,則矩陣均為6N×6N階方陣);u為振動響應(yīng)矢量;F為偏心電機(jī)產(chǎn)生的激勵矢量。

設(shè)系統(tǒng)碰撞故障發(fā)生在節(jié)點L處,則故障系統(tǒng)的動力學(xué)方程為

(2)

其中:T6L-3為碰撞位置矢量;Pz為碰撞力在節(jié)點L處z方向上的分量;ur為故障的振動響應(yīng)矢量。

式(2)-式(1),得

(3)

其中:Δu=ur-u。

式(3)即為故障系統(tǒng)剩余振動量動力學(xué)方程。由式(3)可以看出,碰撞力可以被視為系統(tǒng)的外加等效力,系統(tǒng)本身的質(zhì)量、阻尼和剛度矩陣保持不變。

2 定量診斷方法推導(dǎo)

將廣義故障力也展開成各階諧波分量和的形式,即

(5)

其中:Aieijωt為碰撞故障力的第i階諧波分量。

根據(jù)諧波平衡理論,有

(6)

(7)

利用式(7)即可診斷系統(tǒng)的碰撞故障位置。設(shè)梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的兩個任意節(jié)點號為n1和n2,由式(7)得到

(8)

當(dāng)δL取最小值時,L即為故障節(jié)點位置。取系統(tǒng)響應(yīng)中的前N階諧波分量,則故障系統(tǒng)的碰撞故障力為

(9)

3 診斷步驟

本研究方法的具體診斷步驟如下:

2) 計算系統(tǒng)的頻率-加速度響應(yīng)函數(shù)矩陣E(jlω);

3) 建立下式并計算δL

(10)

4) 當(dāng)δL取最小值時,L即為系統(tǒng)的碰撞位置。

4 數(shù)值模擬及實驗

4.1 懸臂梁結(jié)構(gòu)仿真結(jié)果

采用歐拉梁單元模型建立梁結(jié)構(gòu)的有限元模型,如圖2所示。懸臂梁長為400 mm,寬度為40 mm,厚度為3.4 mm,截面為矩形。將其劃分為11個單元,每個單元長度為40 mm,共11個節(jié)點,每個節(jié)點包含6個自由度。彈性模量為210 GPa,泊松比為0.3,材料密度為7 850 kg/m3。一端全約束(節(jié)點1),電機(jī)所在位置(節(jié)點11)采用mass21集中質(zhì)量單元。

圖2 懸臂梁結(jié)構(gòu)有限元模型Fig.2 Finite element model of cantilever structure

激振力加載在節(jié)點11處,方向垂直于梁表面,大小為1.132 N,頻率為146 Hz;碰撞力加載于節(jié)點8,方向垂直于梁表面。節(jié)點8的響應(yīng)如圖3所示,頻域響應(yīng)中出現(xiàn)了豐富的高倍頻成分。取節(jié)點6,8和節(jié)點8,9兩組觀測點,采用2X數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,診斷結(jié)果如圖4所示。兩組數(shù)據(jù)診斷的最小值均在節(jié)點8處,即可準(zhǔn)確判斷出碰撞故障位置。

圖3 節(jié)點8的響應(yīng)Fig.3 Response at node 8

圖4 懸臂梁仿真診斷結(jié)果Fig.4 Diagnosis results of cantilever beam by simulation signals

4.2 復(fù)雜梁結(jié)構(gòu)仿真結(jié)果

假設(shè)某復(fù)雜梁結(jié)構(gòu)(框架結(jié)構(gòu))高為450 mm,分為3層,每層柱高為150 mm,x方向上的梁長為250 mm,z方向上的梁長為150 mm。梁和柱為等直徑的圓柱體,圓柱體的截面半徑為10 mm,有限元模型如圖5所示??蚣芙Y(jié)構(gòu)最下端4個節(jié)點全約束,材料密度為7 850 kg/m3,彈性模量為210 GPa,泊松比為0.3。

圖5 復(fù)雜梁結(jié)構(gòu)有限元模型Fig.5 FEM of the complex beam structure

對節(jié)點11施加x方向的正弦激振力,激振力幅值為1 N,激振頻率為125 Hz,設(shè)碰撞接觸剛度為1×108N/m,碰撞間隙為1×10-3m。

假設(shè)碰撞故障發(fā)生在節(jié)點6,取節(jié)點8和節(jié)點10,節(jié)點8和節(jié)點12兩組觀測點。診斷結(jié)果如圖6所示,結(jié)果驗證了該方法在復(fù)雜梁類結(jié)構(gòu)診斷中的有效性。

圖6 復(fù)雜梁結(jié)構(gòu)仿真診斷結(jié)果Fig.6 Diagnosis results of complex beam structure by simulation signals

4.3 實驗結(jié)果

實驗裝置如圖7所示。結(jié)構(gòu)與懸臂梁仿真模型相同,激振頻率為148 Hz,碰撞方向垂直于懸臂梁表面,傳感器布置在節(jié)點3,6和節(jié)點9。使用B&K Pulse信號采集器以及配套的加速度傳感器對振動信號進(jìn)行采集。

圖7 懸臂梁實驗裝置Fig.7 Experimental equipment

正常情況和碰撞情況下節(jié)點6的時域響應(yīng)和頻譜圖結(jié)果分別如圖8,9所示。從圖9可以明顯地看出響應(yīng)呈非線性特征。

圖8 非碰撞時節(jié)點6的響應(yīng)曲線Fig.8 Response at node 6 without impact

圖9 碰撞時節(jié)點6的響應(yīng)曲線Fig.9 Response at node 6 with impact

使用相同節(jié)點的響應(yīng)信息,但是取不同階諧波分量,分別采用傳感器3,9響應(yīng)剩余量的2X諧波分量和傳感器6,9響應(yīng)剩余量的4X諧波分量作為診斷依據(jù),診斷結(jié)果如圖10所示??梢?,兩種情況都能準(zhǔn)確地診斷出碰撞故障位置,驗證了診斷方法的正確性和可行性。

圖10 實驗診斷結(jié)果Fig.10 Experiment diagnosis results

4.4 方法穩(wěn)健性分析

由于本研究方法采用了結(jié)構(gòu)動力學(xué)模型,因此必須分析動力學(xué)模型的精度對診斷結(jié)果的影響,即模型不精確時本研究方法的穩(wěn)健性。由于動力學(xué)模型中質(zhì)量和剛度都容易確定,而阻尼的確定比較困難,因此改變阻尼的大小,觀測其對診斷結(jié)果的影響。在建模時設(shè)計的材料阻尼基礎(chǔ)上,將阻尼矩陣C分別乘以0.01,0.1,10和100,得到的診斷結(jié)果如圖11所示。當(dāng)系統(tǒng)阻尼整體改變很多時,診斷結(jié)果與原結(jié)果基本無差別,驗證了本研究方法的穩(wěn)健性。

圖11 改變阻尼診斷結(jié)果Fig.11 Experiment results when damping changed

5 結(jié) 論

1) 結(jié)合諧波平衡理論,推導(dǎo)出存在碰撞故障時梁結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)和碰撞位置之間的關(guān)系,提出梁結(jié)構(gòu)碰撞位置的定量診斷方法,并給出了診斷的具體步驟。

2) 進(jìn)行故障診斷時,僅需任意兩點的振動響應(yīng)數(shù)據(jù)就可以定量診斷出故障位置,方法簡單有效,便于實現(xiàn)在線診斷。

3) 仿真和實驗結(jié)果表明,該方法具有很好的效果。改變阻尼的實驗表明該方法具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

[1] Nguyen S D, Ngo K N, Tran Q T, et al. A new method for beam-damage-diagnosis using adaptive fuzzy neural structure and wavelet analysis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 39(1-2): 181-194.

[2] Chen Qian, Chan Y W, Worden K. Structural fault diagnosis and isolation using neural networks based on response-only data[J]. Computers and Structurese, 2003, 81(22-23): 2165-2172.

[3] 羅躍綱, 陳長征, 曾海泉, 等. 基于信息融合的集成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷[J]. 東北大學(xué)學(xué)報: 自然科學(xué)版, 2002, 23(8): 802-805.

Luo Yuegang, Chen Changzheng, Zeng Haiquan, et al. Integrated wavelet neural networks in fault diagnosis based on information fusion[J]. Journal of Northeastern University: Natural Science Edition, 2002, 23(8): 802-805. (in Chinese)

[4] Du Shichang, Xi Lifeng. Fault diagnosis in assembly processes based on engineering-driven rules and PSOSAEN algorithm[J]. Computers & Industrial Engineering, 2010, 60(1): 77-88.

[5] 雷鷹, 江永強(qiáng). 輸入輸出信息有限觀測下的結(jié)構(gòu)損傷診斷[J]. 振動、測試與診斷, 2012, 32(5): 736-740.

Lei Ying, Jiang Yongqiang. Structural damage detection technique with limited input and output measurement signals[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2012, 32(5): 736-740. (in Chinese)

[6] 陳雪峰, 李兵, 訾艷陽, 等. 梁類結(jié)構(gòu)多裂紋微弱損傷的小波有限元定量檢測方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報, 2005, 41(7): 126-130.

Chen Xuefeng, Li Bing, Zi Yanyang, et al. Multiple infant cracks detection for beam-type structures by wavelet finite element method[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2005, 41(7): 126-130. (in Chinese)

[7] 陳換過, 江金壽, 李劍敏, 等. 基于提升小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷檢測[J]. 振動、測試與診斷, 2013, 33(1): 116-121.

Chen Huanguo, Jiang Jinshou, Li Jianmin, et al. Damage detection of wing-box based on lifting wavelet packet transform and neural network[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2013, 33(1): 116-121. (in Chinese)

[8] Sinou J J. On the use of non-linear vibrations and the anti-resonances of higher-order frequency response functions for crack detection in pipeline beam[J]. Mechanics Research Communications, 2012, 43: 87-95.

[9] Wu Nan, Wang Quan. Experimental studies on damage detection of beam structures with wavelet transform[J]. International Journal of Engineering Science, 2011, 49(3): 253-261.

[10]Peng Zhike, Lang Ziqiang, Billings S A. Crack detection using nonlinear output frequency response functions[J]. Journal of Sound and Vibration, 2007, 301(3): 777-788.

[11]Lu X B, Liu Jike, Lu Zhongrong. A two-step approach for crack identification in beam[J]. Journal of Sound and Vibration, 2013, 332(2): 282-293.

[12]Beckerle P, Schaede H, Butzek N, et al. Balancing filters: an approach to improve model-based fault diagnosis based on parity equations[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2012, 29: 137-147.

[13]Tang Hao, Liao Yuhe, Cao Junyi, et al. Fault diagnosis approach based on volterra models[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2010, 24(4): 1099-1113.

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2016.04.004

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(“九七三”計劃)資助項目(2012CB026006);國家自然科學(xué)基金資助項目(51475085)

2014-06-11;

2014-10-14

TH113.1

姚紅良,男,1979年10月生,副教授。主要研究方向為非線性振動和故障診斷。曾發(fā)表《摩擦熱彎曲轉(zhuǎn)子系統(tǒng)穩(wěn)定性定量研究》(《機(jī)械工程學(xué)報》2014年第50卷第17期)等論文。

E-mail: hlyao@mail.neu.edu.cn

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