基于声发射的机械密封端面摩擦状态研究

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机械密封广泛引用在在石油化工、电力、冶金、给排水、航空航天等行业。随着我国工业迅猛的发展,对机械密封产品尤其是高端的机械密封产品的需求正迅速增加。本文的研究对象金刚石涂层机械密封是通过在传统的机械密封环表面通过化学气相沉积(Chemical Vapor Deposition,CVD)工艺制备一层类金刚石涂层,从而提高密封耐磨性,提高密封寿命的高端机械密封,通常应用在核电,航空航天等领域。本文研究了一种针对此类密封状态监测的技术,其主要内容如下:(1)研究了金刚石涂层机械密封端面涂层的失效机理。对前人的研究成果进行总结,金刚石涂层机械密封表面的类金刚石涂层(Diamond Like Carbon films,DLC)失效分为三个过程:1)摩擦系数先迅速上升随后减速上升的磨合期;2)摩擦系数总体趋于稳定的平稳期;3)摩擦系数缓慢上升随后加速上升的破坏期。(2)验证了金刚石涂层失效分为三个时期的合理性。设计了一种温度为辅,声发射为主机械密封监测方法,并通过对金刚石涂层机械密封的全寿命实验过程中密封端面温度变化趋势的分析验证了金刚石涂层失效分为三个时期的合理性。(3)基于广义S变换对金刚石涂层机械密封端面产生的声发射信号进行了分析及滤波。针对声发射信号频率范围广(频率范围几至几百千赫兹)的特点,本文提出使用广义S变换对声发射信号进行分析,并通过与短时傅里叶变换,小波包分析,S变换等方法对比,说明了广义S变换在高频范围内具有更好的频率分辨率。随后在广义S变换的基础上对声发射信号进行分析并选取了感兴趣的频率成分对声发射信号进行了滤波。(4)使用多分类遗传算法优化的孪生支持向量机对机械密封端面磨损状态进行了分类。孪生支持向量机是一种在支持向量机的基础上优化而来的二分类方法,针对孪生支持向量机参数难以选择,且只能进行二分类的局限性。本文提出了基于遗传算法优化的多分类孪生支持向量机,并根据机械密封端面状态监测实验中采集的声发射信号的特征对密封端面的摩擦状态进行了分类,得到了较高的分类准确率,同时分类准确率比使用支持向量机有了4%左右的提高。证明了本文研究的针对金刚石涂层机械密封端面摩擦状态识别方法的有效性。
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