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不完备先验知识下的机械密封端面磨损状态评估研究

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摩擦学学报 2016年第6期36卷 717-725页

作者：李克斯张尔卿傅攀林志斌西南交通大学机械工程学院四川成都610031 四川日机密封件股份有限公司四川成都610045

针对机械密封端面全状态先验知识不易获取,正常开启状态下和未打开状态下的先验知识可以获取的特点,以声发射信号作为监测信号,提出基于因子隐马尔可夫模型(FHMM)的机械密封端面磨损状态评估技术.应用经验模态分解(EMD)方法对原始信号... 详细信息

针对机械密封端面全状态先验知识不易获取,正常开启状态下和未打开状态下的先验知识可以获取的特点,以声发射信号作为监测信号,提出基于因子隐马尔可夫模型(FHMM)的机械密封端面磨损状态评估技术.应用经验模态分解(EMD)方法对原始信号进行分离提取,得到准确反映信号的特征信息,将机械密封端面接触状态下的先验特征归一化,并建立因子隐马尔可夫(FHMM)监测模型;根据观察序列对数似然度得到评估密封端面磨损状态性能指标,实现对端面磨损状态的评估.机械密封端面磨损状态监测试验表明:该方法能在仅具备端面接触状态先验知识的情况下,实现对密封端面磨损状态的初步评估,而且所需样本数较少、训练速度快、结果准确、具有较好扩展性.

关键词：机械密封端面磨损不完备状态评估

基于粒子群优化LS-SVM的车刀磨损量识别技术研究

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计算机应用研究 2014年第4期31卷 1094-1097,1101页

作者：李威霖傅攀张尔卿西南交通大学机械工程学院成都610031

刀具的磨损状态直接影响产品加工质量、成本和效率,对刀具磨损量的实时监测识别具有重要意义。针对刀具磨损状态先验样本少和常规神经网络识别模型收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的刀具磨损... 详细信息

刀具的磨损状态直接影响产品加工质量、成本和效率,对刀具磨损量的实时监测识别具有重要意义。针对刀具磨损状态先验样本少和常规神经网络识别模型收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的刀具磨损识别方法,并针对支持向量机的惩罚因子和核参数对模型识别精度影响较大的问题,提出一种根据个体适应度来调整惯性权重的自适应粒子群算法进行自动参数寻优。以车削加工为研究对象,采集加工过程中的切削力信号,应用小波包分析技术提取反映刀具磨损状态的特征信息作为识别模型的输入,然后利用训练好的自适应粒子群算法优化后的LS-SVM识别模型进行刀具磨损量识别。实验结果表明,该自适应粒子群优化算法比标准粒子群优化算法参数寻优能力更强;粒子群优化LS-SVM模型能高效地实现刀具磨损量识别,与BP神经网络相比具有更高的精度,且所需样本数较少,训练速度更快。

关键词：刀具状态监测小波包分析粒子群优化最小二乘支持向量机

遗传算法优化的模糊神经网络在刀具磨损诊断中的应用

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机械科学与技术 2014年第11期33卷 1682-1687页

作者：曹伟青傅攀张尔卿西南交通大学机械工程学院成都610031

针对刀具磨损监测时,采集的振动信号含有强烈的背景噪声,难以提取故障频率的问题,提出采用形态滤波消噪后进行经验模态分解来提取故障频率;同时,为了准确监测刀具的磨损状态,将提取的故障特征输入到遗传算法优化的模糊神经网络对刀具的... 详细信息

针对刀具磨损监测时,采集的振动信号含有强烈的背景噪声,难以提取故障频率的问题,提出采用形态滤波消噪后进行经验模态分解来提取故障频率;同时,为了准确监测刀具的磨损状态,将提取的故障特征输入到遗传算法优化的模糊神经网络对刀具的磨损进行识别,模糊神经网络的基函数采用B样条基函数。传统的网络学习算法采用梯度下降法,这在学习过程中容易陷入局部最小,论文采用遗传算法寻求全局的最优解。实验表明,该方法能有效地应用于强噪声背景下的刀具磨损识别。

关键词：经验模态分解形态滤波 B样条基函数模糊神经网络遗传算法

基于压缩感知的密封端面声发射信号提取技术研究

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润滑与密封 2023年第9期48卷 158-164页

作者：张尔卿陈平周燕中密控股股份有限公司四川成都610045

机械密封动、静环高速转动摩擦时会产生一定频段的声发射(AE)信号,根据声发射信号可以判断密封的运行状态。为提高AE信号数据传输效率,提出一种基于压缩感知的密封环声发射数据降维方法:利用稀疏矩阵将采集的原始AE数据进行稀疏表示,再... 详细信息

机械密封动、静环高速转动摩擦时会产生一定频段的声发射(AE)信号,根据声发射信号可以判断密封的运行状态。为提高AE信号数据传输效率,提出一种基于压缩感知的密封环声发射数据降维方法:利用稀疏矩阵将采集的原始AE数据进行稀疏表示,再通过观测矩阵将稀疏表示后的AE数据进行压缩采样以达到降维的目的,数据传输完成后利用OMP等信号重构算法将压缩后的信号恢复。将AE原始数据与重构后的数据进行对比,验证了该方法的可靠性。通过实验对比证明,在压缩比为0.2~0.4,训练样本集K值为80~160时,选择K-SVD作为稀疏矩阵,伯努利随机矩阵作为观测矩阵,采用OMP算法的信号重构效果最佳,其均方根误差为7.06×10^(-6)~7.39×10^(-6)。

关键词：机械密封声发射信号压缩感知数据传输信号重构

不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究

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机械科学与技术 2015年第3期34卷 418-422页

作者：张尔卿傅攀李威霖西南交通大学机械工程学院成都610031

在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取。针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术。应用小波包分解技术提取信号... 详细信息

在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取。针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术。应用小波包分解技术提取信号特征信息,利用刀具磨钝状态下的先验归一化特征信息建立CHMM监测模型;根据刀具未知状态特性向量与监测模型间的对数似然度获取刀具性能指标,实现刀具磨损状态评价。铣刀全寿命磨损实验表明:该方法能在仅具备磨钝状态先验知识情况下,实现对刀具的磨损状态的初步评估,且所需样本数较少,训练速度快。

关键词：刀具状态评估隐马尔可夫模型小波包分析不完备数据

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两种合金密封环与浸渍石墨配副损伤失效研究

西南交通大学学报 2023年

作者：郑靖何佳欣雷磊杨丹黄元宝张尔卿张车宁西南交通大学材料先进技术教育部重点实验室中密控股股份有限公司

某石油化工泵分别采用Cr合金密封环和YG-6硬质合金密封环，在300-400 ℃与浸渍石墨密封环配副，发现Cr合金密封环长期服役仍能保持良好的密封性能，而硬质合金密封环运行一段时间后发生气体泄漏。为了探究两种合金密封环服役性能差异的... 详细信息

某石油化工泵分别采用Cr合金密封环和YG-6硬质合金密封环，在300-400 ℃与浸渍石墨密封环配副，发现Cr合金密封环长期服役仍能保持良好的密封性能，而硬质合金密封环运行一段时间后发生气体泄漏。为了探究两种合金密封环服役性能差异的缘由，本论文对失效密封环进行了表面形貌、化学成分与力学性能表征，分析了失效机制。研究结果表明：Cr合金密封环材质为含Cr的马氏体钢，未作表面强化处理，表面硬度和弹性模量分别为629.8±14.2 HV30和244.7±17.4 GPa，与浸渍石墨配副接触区出现以轻微犁削效应为主的环形磨斑，磨损表面粗糙度显著降低；硬质合金密封环表面硬度和弹性模量分别为1475.3±60.1 HV30和815.3±57.2 GPa，密封环表面残余应力高，存在氧化腐蚀诱导的材料脆化，配副接触区无明显磨损，但出现氧化开裂导致的块状缺损；综上，Cr合金密封环表面的低刚度和高粗糙度导致其配副接触区发生磨粒磨损，但磨损表面存在打磨抛光行为，与浸渍石墨配副仍能保持良好的密封性能，而YG-6硬质合金密封环表面高残余应力和高温服役环境诱导的材料氧化脆化，导致配副接触区发生开裂破坏，密封失效。

关键词：密封环 Cr合金硬质合金失效分析磨粒磨损氧化脆化

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机械密封端面接触状态的声发射监测方法

润滑与密封 2014年第8期39卷 8-13,34页

作者：张尔卿傅攀陈侃张智西南交通大学机械工程学院四川成都610031 四川日机密封件股份有限公司四川成都610045

针对机械密封运行过程中反映密封端面接触状态的工作参数(端面开启时间、膜厚等)测量困难的问题,提出基于声发射信号的机械密封端面接触状态监测方法。根据密封端面产生的声发射信号具有时变非线性且突发性强的特点,采用经验模态分解(E... 详细信息

针对机械密封运行过程中反映密封端面接触状态的工作参数(端面开启时间、膜厚等)测量困难的问题,提出基于声发射信号的机械密封端面接触状态监测方法。根据密封端面产生的声发射信号具有时变非线性且突发性强的特点,采用经验模态分解(EMD)法对原始信号进行分离提取。EMD法能够将信号分解为不同时间尺度和不同频带的一系列固有模态函数,然后根据能量分布特征对伪分量进行剔除,得到"近源"声发射信号,抽取其信号特征运用Laplace小波相关系数法实现对密封端面接触状态的准确识别。通过机械密封测试试验证明,声发射监测技术能准确地识别机械密封装置动静环之间的接触状态和摩擦形式,能够在工业现场推广使用。

关键词：机械密封声发射经验模态分解状态监测

粒子滤波在机械密封端面接触状态声发射监测中的应用

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润滑与密封 2015年第4期40卷 95-101,132页

作者：葛贞笛张尔卿傅攀西南交通大学机械工程学院四川成都610031

机械密封端面运行过程中所产生的声发射信号在传递过程中容易受到环境噪声的干扰,难以有效地从背景噪声中分离出来。研究粒子滤波技术在机械密封端面膜厚及开启状态声发射监测中的应用。将声发射传感器安装在机械密封静环座上,对动静环... 详细信息

机械密封端面运行过程中所产生的声发射信号在传递过程中容易受到环境噪声的干扰,难以有效地从背景噪声中分离出来。研究粒子滤波技术在机械密封端面膜厚及开启状态声发射监测中的应用。将声发射传感器安装在机械密封静环座上,对动静环端面开启状态进行外部间接检测;运用粒子滤波技术处理采集的声发射信号,提取信号时域、频域及小波包能量特征;建立BP神经网络模型,对机械密封端面开启状态及膜厚进行识别。结果表明:粒子滤波技术能够有效地将密封端面产生的信号从背景噪声中分离出来;通过BP神经网络对提取的特征值进行模式识别,实现了密封端面膜厚变化范围的间接测量。该方法分析结果与电涡流传感器直接测量所得到的结果完全一致。

关键词：机械密封粒子滤波状态监测声发射神经网络

基于自校正Kalman滤波的液膜密封端面摩擦状态监测技术

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润滑与密封 2016年第4期41卷 106-110页

作者：葛贞笛傅攀张尔卿西南交通大学机械工程学院四川成都610031

声发射技术是液膜密封端面摩擦状态的有效检测方法,但是受工业背景噪声的影响,难以分离出声发射信号中所需信息。针对此问题,采用基于ARMA模型的自校正Kalman滤波技术处理声发射信号。该滤波器能在系统模型参数和噪声特性未知的情况下,... 详细信息

声发射技术是液膜密封端面摩擦状态的有效检测方法,但是受工业背景噪声的影响,难以分离出声发射信号中所需信息。针对此问题,采用基于ARMA模型的自校正Kalman滤波技术处理声发射信号。该滤波器能在系统模型参数和噪声特性未知的情况下,收敛于稳态最优卡尔曼滤波器,因此滤波后的声发射信号的所需特征信号更突出,有利于液膜密封端面摩擦状态的检测。建立RBF神经网络,以时域、频域和时频域特征值作为输入进行网络训练,实现密封端面摩擦状态模式识别。实验结果证明,该监测方法能实时有效地识别端面摩擦状态,识别结果与电涡流直接测量得到的结果一致。

关键词：声发射液膜密封 ARMA模型自校正Kalman滤波 RBF神经网络