基于实测SCADA数据的大型海上风电机组尾流激振现象

对引起风电设备机组振动的相关因素展开研究，基于不同工况下海上风场实测SCADA秒级数据展开处理与分析，发现机组振动水平随尾流区内湍流强度增加而增加，但湍流强度并非引发机组振动超限的直接原因。结合典型故障时刻下高频采样数据进行时频域分析，排除叶轮转动频率与系统固有频率重合引发共振这一原因，推测机组振动超限可能与前排机组尾流中的脉动频率相关。     

基于小波包汽轮机货油泵振动信号仿真分析

文章通过小波包分析方法对汽轮机货油泵信号进行仿真分析验证,对信号进行时域信号分析,基于振动信号的小波包特征提取,得出故障频率特征,进而可以分析判定故障的存在,验证小波包分析对故障特征量提取的有效性。     

螺杆式滑油泵异常振动故障诊断

某船用螺杆滑油泵出油管路振动烈度高达257. 7 mm/s,文章测量了该泵和另一台同型号泵的管路、泵体的振动速度和振动加速度波形,并逐一进行比较分析。管路振动速度波形和频谱表明,故障泵振动不稳定,速度频谱中存在明显的异常频率成分。泵体振动加速度波形分析结果表明,正常泵高频脉冲信号出现的频率与泵的正常排油频率对应。故障泵高频脉冲信号出现的频率明显不规律,说明故障泵的螺杆配合存在问题。泵体高频脉冲信号对于螺杆泵的状态监测与故障诊断具有重要意义。     

高速柴油机气门漏气故障的振动诊断

本文介绍利用柴油机缸盖表现振动信号诊断高速柴油机气门漏气故障的研究。本文阐明了引起缸盖振动的激励源特征，对气门漏气故障进行了模拟试验，探讨了影响漏气程度的因素，对不同漏气状态下缸盖表现振动信号进行了分析，研究表明：利用柴油机缸盖表面振动诊断气门漏气是可行的，提出了气门漏气故障诊断方法。     

船用电机轴承震动标准探析

本文从滚动轴承各部件故障频率、振动位移、轴承故障振幅三方面分析了船用电机的故障,介绍了振动诊断过程,探析了船用电机振动检测标准,并使用该标准对电机进行了诊断,证明该方法具有实用性。     

柴油机活塞—缸套磨损故障振动诊断机理的研究

通过对活塞组横向撞击的理论分析和活塞－缸套磨损故障的模拟试验，揭示了机身侧面振动的内部激励源及其与柴油机工况，活塞－缸套磨损间隙的内在联系，讨论了故障诊断中振动特征能量折优化选择问题，提出了和种适用于多种机型柴油机不同工况下活塞－缸套工作间隙的振动监测方法。     

大型回转支承装置故障的综合诊断

阐述了在轴承的结构、运动特点及典型故障类型，分析了各种故障的振动、油样和电参量特征，提出了基于振动分析、光铁谱技术及电机电流瞬的大轴承故障综合诊断方法，并用该方法对多家企业的７种机型、１２台设备进行了２１次综合测试分析，取得了良好的效果。     

柴油机故障的振动诊断

首先分析了活塞环失效和缸熄火对柴油机振动的影响，以６１６０柴油机为研究对象，研究了活塞环失产和缸熄火两种故障工况是的振动特征及与正常工况的区别。结果表明：这两种故障对于整个发动机的振动都有影响，但仅在故障缸附近的机体和缸盖的振动变化才具有一定的规律性。这一结论可以用于柴油机活塞环失效和缸熄火两种故障的诊断之中。     

人工智能技术舰船发动机状态分析

发动机振动信号分析是判断发动机状态的重要因素,传统方法忽略对发动机振动信号的处理,导致舰船发动机状态分析时间较长,为此设计一种基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法。采集舰船发动机的振动信号,采用时域分析法对振动信号处理,获得发动机振动信号特征中不同信号和不同时刻的相互依赖关系,依据人工智能技术确定振动信号的鲁棒值,从而确认舰船发动机异常情况,以此完成舰船发动机状态分析。在舰船发动机无故障情况下和有故障情况下进行了发动机状态分析的实验。结果证明,在无故障情况下和有故障情况下,本文设计方法对发动机状态的分析时间均比传统2种分析方法的分析时间短,证明此次设计的基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法分析效果好。     

基于模式识别理论的内燃机状态识别研究

用模式识别的理论和方法，对内燃机气门间隙的识别问题进行了探讨。在分析气门振动力学模型的基础上，通过测取振动信号获得故障特征信息，用模式识别的来日方长 方法，在建立状态特征模式空间的基础上实现对故障分类识别。考虑到内燃顶振动信号的复杂性，采用了外触发采样和有效截取的方法进行信号的数据采集和分析。     

Cat Boost算法在舰船轴承故障诊断领域的应用

轴承是舰船故障发生的常见位置,针对现有机器学习方法在舰船轴承故障诊断领域中存在多分类精度差、运算效率低等问题,提出一种基于Cat Boost(category boosting)算法的轴承诊断技术。首先,对振动信号进行时域分析、频域分析以及EMD(empirical mode decomposition)分解,得到截选振动信号段的特征指标;其次,利用Cat Boost算法在所提取特征中进行筛选,通过基尼指数快速建立树结构并进行排序。最后,选取不同维数特征输入进行模型算法评价,并与传统方法分类的准确率进行对比。试验结果表明,该方法在处理滚动轴承故障多分类问题上故障特征提取更为有效,识别效果明显高于其他传统算法。     

附属分离盘抑制圆柱涡激振动的数值模拟

基于动网格技术,编写UDF程序计算附属不同长度分离盘的圆柱双自由度涡激振动,并借助FLUENT软件模拟计算其周围流场。通过模拟计算不同长度附属分离盘的圆柱涡激振动,系统地对比分析其所受升阻力系数、振动响应、尾流涡形态、运动轨迹和频率特征等方面内容,并总结其一般规律。分析发现,添加合适长度的分离盘可以大大降低涡泄频率,有助于避开"锁定"区域,降低涡激振动的响应,同时还应该注意附属分离盘带来的多频和宽频振动特征。该数值模拟方法也为附属抑制装置的立管涡激振动数值模拟奠定了基础。     

变张力细长柔性立管涡激振动响应特性数值研究

基于尾流振子模型，对轴向时变张力下细长柔性立管涡激振动响应特性进行数值研究。研究考虑三种不同的流剖面：线性剪切、指数剪切、以及真实阶梯流剖面；采用二阶中心差分方法求解结构振动和尾流振子的耦合方程；系统地比较三种不同流剖面下结构的振动位移、振动频率、位移包络线，以及位移时空演化等VIV响应特性。数值结果表明，线性剪切流下VIV振动位移和振动频率均与真实阶梯流下位移和频率存在很大差别，指数剪切流下VIV振动位移与真实阶梯流下情况非常接近，但指数剪切流下VIV振动频率与真实阶梯流下频率仍有较大差别。     

机械振动与电磁振荡的妙用

一般地说，任何一个物理量的值不断地经过极大值和极小值而变化的现象，称为振动，振动是自然界中最普遍的一种运动形式．     

基于HHT边际谱与SVM的柴油机故障诊断方法研究

提出基于希尔伯特黄变换边际谱的柴油机故障诊断方法,对3110型柴油机几种故障工况及正常情况下的缸盖振动信号进行测试,采用抽区间采样分析法对缸盖振动信号进行时域特性分析,得出信号随时间和频率变化的精确表达。尝试以边际谱的最大峰值和最大峰值频率作为特征向量,用SVM分类器对柴油机的工作状态和故障类型识别。实验分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地识别柴油机气门间隙变化和断油故障。     

固定海床上海底管跨顺向和横向耦合振动实验研究

虽然对于圆柱体结构涡激振动问题的研究很多,但是对于海床近壁影响下海底管跨顺向和横向耦合涡激振动特征了解的还相当少。文章在波流水槽中开展了实验研究工作,对固定海床上海底管跨顺向和横向耦合振动进行了探索。实验模型由一根长2.6m,外径为16mm,壁厚为0.3mm的钢管制作而成,模型质量比为2.62。实验间隙比为2.0、4.0、6.0和8.0。模型的动力响应采用光纤光栅应变传感器测量,每个振动方向沿模型管线长度方向均匀布置四个传感器。利用模态分析方法对应变数据进行处理得到模型的振动位移响应,进而分析得到振动频率、响应幅值、模态特征等数据。对不同间隙比条件下管线横截面运动曲线沿管长的变化以及随流速的变化进行考察,发现对于e/D>2.0,运动曲线表现为常见的8字形,但是对于e/D=2.0,横截面运动曲线表现为泪滴形图样。各间隙比条件下顺向振动频率与横向振动频率的比值大部分集中在2.0附近,证实了对于锁定范围内的流速,顺向振动频率是横向振动频率的2倍。     

汽轮给水泵机组振动频率特性分析

对汽轮给水泵机组进行振动测试，分析其振动频率特性，有以下结论：泵机叶频、倍叶频以及汽轮机转子叶频较为明显；机组振级在较低频段内和在中、高频段内较大，且在较高频段内呈现随着频率增大而增大的趋势；机组公共机架处的振动，水泵比汽轮机贡献要大；水泵出口处的振动对机组公共机架有较大影响。通过利用浮筏隔振效果估算该型设备对舰艇辐射噪声贡献较大的频率。根据分析结果，提出了如何降低水泵的叶频以及叶频相关频率、汽轮机的叶频，以及机组振动中高频连续谱成分的改进建议。     

某船轴带发电机中间轴承高温故障诊断分析

文章针对某客滚船在试车过程中轴带发动机中间轴承出现的高温故障问题，初步判断该中间轴承高温故障是轴系振动引起。通过对中间轴承振动和轴系的回旋振动、扭转振动实测，进一步判断故障可能是轴系回旋振动共振引起，因此建立集总参数-分布参数的混合模型，计算轴系回旋振动的固有频率。结果表明，该船轴带发电机中间轴承高温故障是由于轴系回旋共振引起的，对轴系部件整改后，高温故障排除。     

基于振动信号的汽轮滑油泵故障原因分析

针对某型汽轮滑油泵振动过大问题,在深入研究其结构特点及工作原理的基础上,通过跟踪采集该设备关键部件振动信号,综合运用振动信号时频域分析等方法,查找振动特征及其敏感参数,从而确定该设备异常振动激励源及故障原因为减速器主动齿轮存在故障。     

某柴油机异常敲击故障分析

<正>目前大型柴油机故障诊断主要利用各种在线采集的热工参数,由于柴油机故障类型多、故障原因多样,有时也需要采用离线传感器采集其他参数进行辅助判断。便携式振动采集器和传感器尺寸小、重量轻、携带方便,可以发现的故障类型多,在柴油机离线故障诊断中使用广泛。柴油机运转时不可避免会产生较大的振动,这是由其结构特点和工作性质决定的。柴油机结构复杂,故障产生的原因有时模糊不清;柴油机振动激励源多,传递路径复杂,柴油机各类故障所对应的振动频率较难确定。