柴油發(fā)電機組聯(lián)軸器故障診斷

機車柴油發(fā)電機組的聯(lián)軸器是連接軸系和傳遞扭矩的重要部件，聯(lián)軸器一旦出現(xiàn)故障往往整個發(fā)電設(shè)備都不能工作，從而造成重大經(jīng)濟損失。尤其是在非穩(wěn)定工況，聯(lián)軸器傳遞的扭矩變化頻繁，其運行條件惡劣，故障多發(fā)。如何在發(fā)電機組運行的情況下及時掌握聯(lián)軸器的狀態(tài)，判斷故障部位、起因和嚴重程度，并提出解決方案就顯得非常重要。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學習、聯(lián)想記憶拓撲映射特性，可以對復雜的信息進行識別并給出準確的分類，因此可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論對聯(lián)軸器故障進行診斷。

通過扭轉(zhuǎn)振動信號診斷旋轉(zhuǎn)機械故障具有理論分析成熟、信號易于測取、信號信息量豐富和診斷等優(yōu)點，因而了廣泛的研究和應(yīng)用。本文結(jié)合軸系扭轉(zhuǎn)振動信號和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對聯(lián)軸器在非穩(wěn)定工況可能發(fā)生的故障進行診斷研究。

聯(lián)軸器故障診斷就是通過提取聯(lián)軸器運行狀態(tài)的特征向量，并在向量空間內(nèi)對故障類型進行分類識別。本文提取扭轉(zhuǎn)振動信號，通過在角域?qū)π盘栠M行分析來確定故障類型。實際使用中聯(lián)軸器典型的故障有:螺栓斷裂、螺紋孔裂紋、膜片斷裂和兩端不對中等。當聯(lián)軸器發(fā)生這些故障時，其剛度和阻尼參數(shù)往往會產(chǎn)生相應(yīng)的改變。