基于混沌理论的复杂旋转机械故障诊断技术研究

目前机械系统故障诊断的研究多局限于典型和单一故障方面，而工程实际中涉及的都是复杂机械系统，其故障具有多重性和耦合特性。本研究将针对复杂机械系统多重故障耦合特性进行深入的理论研究，在典型故障状态下复杂机械系统的振动特征信号的检测和识别研究基础上，运用能量理论和混沌理论，探讨确定复杂机械振动特征信号的各种分形特征和混沌特性的方法，进行耦合重叠故障的时域和频域的特征提取以及分形量化分析。并通过理论研究和实验相结合的方法，对汽轮发电机组转子系统在故障发生的不同进程中的关联维数以及最大李亚普诺夫指数的变化情况和二者的关联特性研究，进行对故障的本质特性和量化特征的描述，实现对故障的特性分析和程度估量，最终创建一套检测提取和识别复杂机械振动信号的有效方法和可靠技术手段。研究成果将改进和完善故障诊断技术，有效提高设备维护水平，具有重要的理论意义和实用价值。