大型旋转机械稳定运行机理及智能诊断研究

The domestic large-scale rotating machinery has the problem of “can’t stop when must to stop, stop when not necessary to stop” sometime due to insufficient in intelligent fault diagnosis. To solve this problem, the project is proposed to study the operation stability mechanism and the intelligent fault diagnosis of the large-scale rotating machinery..The project will take the large-scale compressor sets as research objects. The multi-unit rotor system synchronization on operation stability and the principles of the stability losing under typical faults or multi-faults of the multi-unit rotor system will be studied based on nonlinear dynamics and rotor dynamics. The forecasting method of the multi-unit rotor operation stability of the large scale rotating machinery will also be studied based on fuzzy logic theory and system evaluation theory. The early signs identification and diagnosis method of the stability losing method and the precise intelligent diagnosis of early fault for the large-scale rotating machinery will be studied based on advanced digital signal processing methods and pattern recognition method. The software and framework of the platform which combining monitor, forecasting, diagnosis and decision-making together will be built by combining expert system theory..The success of the project can reduce the shutting down of the large-scale rotating machinery, precisely and intelligently diagnosis the rapidly processing faults, improve the operation stability and finally promote the technical innovations of enterprises and awaken the old northeast industrial base.

目前国产大型旋转机械存在运行稳定性差、智能诊断技术不足等问题，导致该类装备出现一些“该停车时不停，不该停车时停车”的现象，因此项目提出进行大型旋转机械运行稳定性和智能故障诊断的研究。.项目拟以大型离心压缩机机组为研究对象，结合非线性动力学理论和转子动力学理论，研究大型旋转机械多机组转子系统同步运行稳定性机理，以及典型故障和耦合故障下的失稳规律；结合模糊数学理论和系统评价理论，研究该类装备运行失稳的预测方法，以及提高同步运行稳定性的抑制方法问题；结合现代数字信号处理和模式识别方法，研究大型旋转机械失稳早期征兆辨识，以及失稳故障的准确智能诊断方法；结合专家系统理论，建立该类装备监控、预测、诊断、决策一体化软件框架，并编制出软件。.项目的成功，预计将减少大型旋转机械的停机次数，及时准确诊断出其早期故障，提高其运行稳定性，从而可以提升企业产品的竞争力和创新能力，为东北老工业基地的振兴做出贡献。

针对目前国产大型旋转机械存在运行稳定性差、智能诊断技术不足等问题，导致该类装备出现一些“该停车时不停，不该停车时停车”的现象，进行大型旋转机械运行稳定性和智能故障诊断的研究。项目的主要研究内容和结果如下：.第一、结合非线性动力学理论和转子动力学理论，研究了以旋转件松动故障为代表的结构场失稳机理；以转静件摩擦故障为代表的结构场和热场耦合失稳机理；以气流激振故障为代表的流体场失稳机理，掌握了大型旋转机械多机组转子系统失稳机理。.第二、建立了转子系统振动特征-运行稳定性的映射关系，实现单机组和多机组的稳定裕度描述。提出了基于改进AHP确定主观权重法和神经网络算法的多机组稳定性裕度评价体系，并研究了基于线性和非线性吸振器的转子系统稳定性在线提高方法。.第三、针对大型旋转机械早期故障发展迅速，导致机组稳定裕度迅速下降的问题，研究微故障的智能诊断技术，提出了基于样本密度自适应的早期失稳故障信号采集方法、早期失稳故障微弱信号特征提取方法、基于案例数据学习早期失稳故障智能诊断方法、变工况条件早期失稳故障报警阈值自学习方法等。.第四、编制了大型旋转机械运行稳定性分析软件、早期故障诊断软件等，提出了该类装备监控、诊断、评估决策一体化软件框架。将成果在实际工程的诊断和决策中加以应用，解决了工程实际问题。.项目的成果对于掌握大型旋转机械的运行稳定性机理，减少大型旋转机械停机次数具有重要意义。项目成果已经应用于国产大型旋转机械的故障诊断和运行维护，及时准确诊断出了早期故障，提高其运行稳定性，减少了“该停车时不停，不该停车时停车”现象。项目的成果可以提升企业产品的竞争力和创新能力，为东北老工业基地的振兴做出贡献。