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基于摄动解的非线性转子系统不平衡量识别

本文ID:LW20038 字数:16687.页数:50 ¥128
范文编号:JX1490范文字数:16687.页数:50 附任务书,外文翻译 基于摄动解的非线性转子系统不平衡量识别 摘 要 为了识别非线性转子轴承系统的不平衡量,把滑动轴承油膜力表示成适合参数识别的三次多项式形式,并用摄动法求得非线性转子轴承系统的前三阶近似解。引入遗传算法来识别非线性油膜力的动力系数和不平衡的大小..

范文编号:JX1490  范文字数:16687.页数:50 附任务书,外文翻译

基于摄动解的非线性转子系统不平衡量识别                                             
摘        要

  为了识别非线性转子轴承系统的不平衡量,把滑动轴承油膜力表示成适合参数识别的三次多项式形式,并用摄动法求得非线性转子轴承系统的前三阶近似解。引入遗传算法来识别非线性油膜力的动力系数和不平衡的大小和位置,为了获得最充分的信息,分别对转子测量点的测量信号和三阶近似解进行相关分析,得到它们的工频、倍频和三倍频幅值和相位信息。用摄动解和测量信号的工频、倍频和三倍频的的振动矢量差作为评价函数,来描述待识别参数的优劣程度并使各个分量的权重误差最小。
 本文采用摄动法求解并根据不平衡力的特点,把微分方程的求解变成求解一系列相互关联的线性方程组。用摄动解和测量值的工频、倍频和三倍频的各个方向的振动矢量差作为评价函数,进行优化求解,改进了遗传算法识别三次多项式油膜力模型下转子轴承系统的参数和不平衡量的方法。该方法能有效缩短计算时间,提高了计算速度,加快了遗传算法的收敛速度,为无试重动平衡和在线识别转子轴承系统的参数和不平衡量奠定了一定的理论基础。
      结果计算结果表明用摄动法求解取非线性转子轴承系统前三阶近似解已经有足够高的精度。从识别误差来看,其搜索精度相当高,识别的参数精度也较高。用遗传算法识别的参数计算得到轴心轨迹非常接近数值计算的轴心轨迹。
关键词:非线性   转子-轴承系统   摄动解  遗传算法  参数识别

 目  录
中文摘要 …………………………………………………………………………………1
英文摘要 …………………………………………………………………………………2
目录……………………………………………………………………………………… 4
第一章    绪论………………………………………………………………………… 1
      1.1  线性转子系统的不平衡量及参数识别的发展现状………………………1
      1.2  非线形转子系统的不平衡量识别研究现状………………………………3
第二章   非线形转子轴承系统运动方程及其摄动解…………………………………5
      2.1  本章主要内容………………………………………………………………5
      2.2  摄动法介绍…………………………………………………………………5
      2.3  摄动法求非线性方程的近似解……………………………………………5
      2.4  公式整理………………………………………………………………… 13
      2.5  摄动法求解验证………………………………………………………… 14
      2.6  小结……………………………………………………………………… 15
第三章   引入遗传算法对不平衡量的优化识别…………………………………… 16
      3.1  遗传算法的概念及其优越性……………………………………………16
      3.2  初始群体的生成………………………………………………………… 17
      3.3  编码……………………………………………………………………… 17
      3.4  适应度函数设定………………………………………………………… 17
      3.5  遗传操作设计…………………………………………………………… 18
      3.6  收敛性…………………………………………………………………… 18
      3.7  遗传算法的应用………………………………………………………… 19
      3.8  小结……………………………………………………………………… 19
第四章   计算结果和分析…………………………………………………………… 20
      4.1  转子轴承系统模型……………………………………………………… 20
      4.2  26个参数优化…………………………………………………………… 20
        4.2.1  改变权重函数后优化结果………………………………………… 20
        4.2.2  改变迭代次数后优化结果………………………………………… 22
        4.2.3  参数范围扩大后优化结果………………………………………… 24
         4.2.4  基于遗传算法的较好的识别结果…………………………………25
     4.3  小结…………………………………………………………………………26
第五章   结论………………………………………………………………………… 27
参考文献…………………………………………………………………………………28
致谢………………………………………………………………………………………30
附录………………………………………………………………………………………31


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