多尺度竞争下的耦合故障转子裂纹动态扩展机理及剩余使用寿命预测研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51905388
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Rotor crack is one of the most dangerous faults in rotating equipment, which makes the crack dynamic diagnosis and prediction in rotors quite important. Focusing on the key problem in remaining useful life prediction (RUL) of cracked rotors in rotating machines, researches are carried out for a general crack-unbalance-misalignment coupling fault rotor about its crack dynamic propagating rules under the multi-scale competing behaviors, and methods for its incipient crack parameters identification. Firstly, the construction of a multi-time scale crack model is studied by a surrogate modelling technique considering the coupling between the fast rotor dynamics and the slow crack propagating behaviour, and then the crack dynamic propagating rules in coupling fault rotors are investigated under the competition between the fast and slow behaviours. Secondly, based on the study of influence rules of unbalance and misalignment faults on the time varying stiffness characteristics of cracked rotors, a multivariate synchro-squeezing transform method is proposed to realize the time varying stiffness feature extraction and to enhance the weak features for incipient cracks. Afterwards, a crack identification method is put forward by utilizing the extracted sensitive features based on the Kriging surrogate model. Finally, the RUL is predicted by combining the identified crack parameters and the crack dynamic propagating rules. The research can provide efficient theories and methods for health monitoring of cracked rotors, and is of great significance for the safe and reliable operation of the key rotating equipment.
转子裂纹是旋转设备中最危险的故障,对其开展动态诊断和预测非常重要。项目针对裂纹转子剩余寿命预测中的关键问题,以裂纹、不平衡及不对中耦合故障转子系统为研究对象,围绕多尺度竞争下的耦合故障转子裂纹动态扩展规律以及早期裂纹参数识别开展研究。首先,利用代理模型技术,研究考虑转子动力学行为与裂纹扩展行为快慢变耦合的多时间尺度裂纹建模方法,进而研究耦合故障转子多尺度竞争下的裂纹动态扩展规律;其次,在不平衡与不对中故障对转子裂纹时变刚度特性影响规律研究的基础上,提出基于多元同步压缩变换的裂纹时变刚度特征提取及早期裂纹特征强化方法;进一步,利用提取的多传感器敏感特征,提出基于Kriging代理模型的早期裂纹参数识别方法;最后,基于早期裂纹诊断结果及裂纹动态扩展规律,实现裂纹转子的剩余使用寿命动态预测。本研究可为裂纹转子健康监测提供理论和方法,对保障关键旋转设备的安全可靠运行具有重要的意义。

结项摘要

转子裂纹、不平衡及不对中是转子系统常见的三大故障,其中转子裂纹是最危险的故障,且由于转子不平衡及不对中无法彻底消除,使得裂纹发生时往往还伴随着不平衡及不对中故障。在多故障共存的情况下,由于故障间的耦合作用,转子系统动力学行为更为复杂,使原本微弱的早期故障特征更难提取,导致早期裂纹诊断更困难。. 项目针对耦合故障转子系统,首先基于有限元方法,采用Timoshenko梁单元建立了无裂纹转子—轴承系统有限元模型;基于线性断裂力学应变能量释放率理论推导了裂纹单元刚度矩阵;通过集成无裂纹及裂纹单元建立了裂纹转子—轴承系统有限元模型;基于应力强度因子为零法,对转子裂纹呼吸作用进行模拟及改进;通过不对中反作用力模拟联轴器不对中;通过与现有文献、大型商用软件以及实验测试结果对比,验证了建模方法及求解的正确性。. 其次,基于建立的耦合故障转子动力学模型,采用全谱及短时全谱方法,分别研究了不对中、裂纹及不对中-裂纹耦合故障下的全谱特性。进而,基于耦合故障转子全谱特性,提出了基于涡动幅值比特征的耦合故障的转子裂纹定量检测方法。. 最后,针对运行状态下的耦合故障转子裂纹定位尤其是多裂纹定位的难题,利用呼吸裂纹超谐非线性行为,从多传感器时空信息融合的角度出发,研究在未知健康转子模型信息的情况下,实现多裂纹定位的方法。考虑实际转子中阶梯引起的局部刚度降低对裂纹定位的干扰,通过频域奇异值分解提取了只对裂纹敏感的超谐特征变形形状,提出了基于超谐特征变形形状的多裂纹定位方法。为了提高定位方法的鲁棒性,提出了基于多尺度贝叶斯信息融合以及多尺度自适应D-S证据融合的裂纹定位方法。提出了多元高阶动力学模式分解驱动的裂纹定位方法,通过自适应提取裂纹引起的非线性动力学模式,利用裂纹处的动力学模式畸变实现了耦合故障下的多裂纹转子定位。. 项目相关研究及成果可为旋转设备状态监测系统的开发提供理论支撑和方法参考,具有重要的理论及工程价值。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Baseline-Free Adaptive Crack Localization for Operating Stepped Rotors Based on Multiscale Data Fusion.
基于多尺度数据融合的步进转子运行无基线自适应裂纹定位
  • DOI:
    10.3390/s20195693
  • 发表时间:
    2020-10-06
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lu Z;Cao S;Yuan R;Lv Y
  • 通讯作者:
    Lv Y
Crack Localization in Operating Rotors Based on Multivariate Higher Order Dynamic Mode Decomposition.
基于多元高阶动模分解的运行转子裂纹定位
  • DOI:
    10.3390/s22166131
  • 发表时间:
    2022-08-16
  • 期刊:
    SENSORS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Lu, Zhiwen;Li, Feng;Cao, Shancheng;Yuan, Rui;Lv, Yong
  • 通讯作者:
    Lv, Yong
Modal analysis and damage localization in plate-type structures via TDD and PE methods based on the data of an integrated highspeed camera system
基于集成高速摄像系统的数据,通过 TDD 和 PE 方法对板式结构进行模态分析和损伤定位
  • DOI:
    10.1016/j.ymssp.2022.109309
  • 发表时间:
    2022-05-27
  • 期刊:
    MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Cao, Shancheng;Nian, Haibo;Xu, Chao
  • 通讯作者:
    Xu, Chao
Crack localization in stepped rotors based on Bayesian fusion of multiscale superharmonic characteristic deflection shapes
基于多尺度超谐波特征偏转形状贝叶斯融合的阶梯式转子裂纹定位
  • DOI:
    10.1111/ffe.13237
  • 发表时间:
    2020-05-31
  • 期刊:
    FATIGUE & FRACTURE OF ENGINEERING MATERIALS & STRUCTURES
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Lu, Zhiwen;Cao, Shancheng;Lv, Yong
  • 通讯作者:
    Lv, Yong
Intelligent Timber Damage Monitoring Using PZT-Enabled Active Sensing and Intrinsic Multiscale Entropy Analysis
使用 PZT 主动传感和固有多尺度熵分析进行智能木材损坏监测
  • DOI:
    10.3390/app12189370
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    Applied Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Guo Shuai;Shen Tong;Li Li;Hu Huangxing;Zhang Jicheng;Lu Zhiwen
  • 通讯作者:
    Lu Zhiwen

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其他文献

高分一号WFV影像的深圳市水库CODMn浓度时空分布特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李俊;张文志;邓孺孺;鲁志文;梁业恒;沈雪娇;熊龙海;刘永明
  • 通讯作者:
    刘永明
子系统对动力包双层隔振系统隔振性能影响
  • DOI:
    10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.02.023
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    振动.测试与诊断
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈俊;闫兵;孙梅云;时威振;鲁志文;董大伟
  • 通讯作者:
    董大伟

其他文献

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鲁志文的其他基金

高分辨位移场驱动的运行轮轴裂纹参数识别及剩余寿命评估方法
  • 批准号:
    52375118
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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