一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法技术

一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法，先建立转子轴系的动力学模型，得到理论不平衡响应，再结合实际不平衡响应，构造优化目标；然后确定粒子群各粒子维度，初始化粒子群，包括随机初始化粒子群位置和速度，并根据混沌衰减原则确定各维度混沌惯性权重因子；进行粒子群寻优，更新粒子速度和位置，迭代直至到总迭代次数的80％，进入混沌粒子群寻优阶段；确定第t代最优粒子，以其为初始值，进行tent混沌映射处理，得到混沌粒子群，对混沌粒子群进行粒子群寻优得到混沌最优粒子，并随机替换掉原始粒子群中一个粒子；重复直至既定迭代次数，所得到的最优粒子的各参数即为所求不平衡参数；本发明专利技术满足高精度、简便操作的转子动平衡场合要求。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法
本专利技术涉及转子动平衡
，具体涉及一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法。
技术介绍
转子运行的稳定性是衡量旋转机械性能优劣的重要标准，在实际现场中，由于诸多因素的干扰，转子会出现失稳现象，造成转子的动不平衡。为了保证转子正常运行，需要定期对转子进行性能评估，降低由不平衡故障带来的影响。而产生转子不平衡的众多故障又可根据其发生原因大致分为两类：静态故障和动态故障。静态故障是指在设备停止运行下仍存在的不平衡故障，如由加工误差、装配误差等原因造成的转子质量分布不均、质心偏移等故障。动态故障则是设备在长期运行下由各部件的损伤引起的不平衡故障，如转子的磨损、轴承故障等。针对静态故障，一般在转子装配后会进行现场平衡，而动态故障则需要采用实时补偿的方法进行消除。针对目前的大型旋转机械设备，如大型汽轮机机组、发电机机组等，通常采用多面平衡技术完成转子不平衡校正。准确的不平衡参数辨识是转子进行动平衡的前提。为了准确的完成不平衡参数辨识，一些方法也相继被提出，其中可根据研究对象不同大致分为两类，一种是基于试验的影响系数法和一系列改进影响系数法，另一种则是基于模型的不平衡辨识方法。这两种方法实质上是两种互补的不平衡参数辨识方法，前者注重通过多次试验标定系统的影响系数，由于操作简便，因此适用于大批量小种类转子的平衡领域。后者则是基于研究对象的数学模型的不平衡辨识方法，因此省去了影响系数法的多次试验，多适用于特定转子的不平衡参数辨识。但是，这两种方法都存在不平衡参数解算精度问题，在转子平衡检测测点面数量小于待平衡面数量，由此带来的解算方程的病态性问题一般通过增加试验次数解决，但该方法仍具有一定的局限性。因此，一种无需多次试验且精度高的转子不平衡参数辨识方法被迫切需求。“智能化”是未来制造业发展的趋势，而智能化的内涵则是自发性，即算法或设备具有不断自我发现、自我更新的能力，而粒子群优化算法正是这样一种智能算法。粒子群优化算法是一种仿生物群体性的优化算法，通过将个体和集体联系起来，不断地进行系统内部自我调整，从而达到最优的一种算法。在转子不平衡参数辨识问题中，不平衡参数求解的精度直接决定了一种方法的好坏，有学者通过不断提高求解模型的精度从而间接地实现高辨识精度，也有一些学者则不断改进求解算法以期得到更高精度的参数值，但由于过分追求精度而增加的计算复杂度也使得这些方法很难得到实际应用。而粒子群优化算法计算简便，求解精度高，因此十分适用于转子的不平衡参数辨识问题。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法，能够满足高精度、简便操作的转子动平衡场合要求。为了达到以上目的，本专利技术采取技术方案如下：一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法，包括下述步骤：步骤1，建立转子轴系的动力学模型，得到理论不平衡响应方程：Z＝AeiΩt其中，A＝Ω2[-MΩ2+JΩ2+K+iΩC]-1Q，Ω为回转速度，M为系统的质量矩阵，J为系统的惯量矩阵，K为系统的刚度矩阵，C为系统的阻尼矩阵，其中Qξ为动坐标系ξ向不平衡分布，Qη为动坐标系η的不平衡分布；步骤2，根据步骤1得到理论不平衡响应Z，根据实际测量得到实际不平衡响应构造优化目标：其中n为设置测点数量；同时，给定优化范围Φ；步骤3，确定粒子群各粒子维度：p＝[x1,θ1,x2,θ2,…,xN,θN]其中，N为系统的平衡面数量；步骤4，初始化粒子群，包括随机初始化粒子群位置和速度，并根据混沌衰减原则确定各维度混沌惯性权重因子：其中，wit为粒子i第t代的惯性权重因子，wimax和wimin为设置的最大和最小惯性权重因子，T为总迭代次数，rt为第t代的衰减半径，Ut为第t代的tent映射序列；步骤5，进行粒子群寻优，更新粒子速度和位置，不断迭代直至进行到总迭代次数的80％，进入混沌粒子群寻优阶段；步骤6，在混沌粒子群寻优阶段，确定第t代最优粒子pglobal_best，以该粒子为初始值，进行tent混沌映射处理，得到混沌粒子群：p＝pglobal_best×U其中，U为tent混沌映射序列；对混沌粒子群进行粒子群寻优得到混沌最优粒子pchaos_global_best，并随机替换掉原始粒子群中一个粒子；步骤7，重复步骤5、步骤6直至达到既定迭代次数，所得到的最优粒子pglobal_best的各参数即为所求不平衡参数。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：1、本专利技术基于转子系统的动力学模型，在得到了不平衡响应的特征方程后，引入粒子群优化求解思想替换掉原有不平衡辨识直接求解过程，有效的解决了多面转子不平衡辨识存在的病态性问题；2、结合了混沌优化思想和粒子群优化算法，采用分布均匀的tent映射作为映射函数，将被视作粒子的多维度变量在各维度上混沌化，并在迭代次数达到总次数的80％时进入混沌粒子群寻优过程，极大的增加了不平衡辨识精度；3、本专利技术无需复杂的计算过程，操作简便，十分适用于测量面小于平衡面的实际应用场合。附图说明图1为本专利技术实施例的转子系统模型示意图图2为本专利技术实施例的转子系统测量原理图。图3为本专利技术实施例的流程图。图4为本专利技术实施例的测点S1平衡前后效果图。图5为本专利技术实施例的测点S2平衡前后效果图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做详细描述。如图1所示，实施例动平衡实验系统所用转子模型为单跨度四平衡面双测点转子模型，转子全长560mm，以每8mm轴段划分为一个单元，从左至右共划分为70个单元；B1、B2为滚动轴承支承位于节点8、节点65处，P1、P2、P3、P4为加重平衡面位于节点18、节点30、节点42、节点56处，S1、S2为测振传感器，测量系统的不平衡响应，位于节点24、节点48处。如图2所示，实施例转子系统实验平台由电机调速仪、多平衡面转子系统、传感器、信号前处理器、信号采集仪、上位机等组成；在实验中，多平衡面转子系统采用本特利RK4实验台，传感器选用德国米依高精度位移传感器，用于测量转子运行时的跳动，同时，本特利RK4实验台有用于测量实际转速的凹槽，因此信号采集仪一共输出5路信号到上位机软件中进行信号分析。如图3所示，一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法，包括下述步骤：步骤1，建立转子轴系的动力学模型，得到理论不平衡响应方程：Z＝AeiΩt其中，A＝Ω2[-MΩ2+JΩ2+K+iΩC]-1Q，Ω为回转速度，M为系统的质量矩阵，J为系统的惯量矩阵，K为系统的刚度矩阵，C为系统的阻尼矩阵，其中Qξ为动坐标系ξ向不平衡分布，Qη为动坐标系η的不平衡分布；步骤2，根据步骤1得到理论不平衡响应Z，根据实际测量得到实际不平衡响应构造优化目标：其中n为设置测点数量；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法，其特征在于，包括下述步骤：/n步骤1，建立转子轴系的动力学模型，得到理论不平衡响应方程：/nZ＝Ae

【技术特征摘要】
1.一种适用于多面转子的不平衡参数辨识方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1，建立转子轴系的动力学模型，得到理论不平衡响应方程：
Z＝AeiΩt
其中，A＝Ω2[-MΩ2+JΩ2+K+iΩC]-1Q，Ω为回转速度，M为系统的质量矩阵，J为系统的惯量矩阵，K为系统的刚度矩阵，C为系统的阻尼矩阵，其中Qξ为动坐标系ξ向不平衡分布，Qη为动坐标系η的不平衡分布；
步骤2，根据步骤1得到理论不平衡响应Z，根据实际测量得到实际不平衡响应构造优化目标：



其中n为设置测点数量；同时，给定优化范围Φ；
步骤3，确定粒子群各粒子维度：
p＝[x1,θ1,x2,θ2,…,xN,θN]
其中，N为系统的平衡面数量；
步骤4，初始化粒子群，包括随机初始化粒子群位置和速度，并根据混沌衰减原则确定各维度混沌惯性权重因子：...

【专利技术属性】
技术研发人员：运侠伦，庞哲凯，梅雪松，姜歌东，刘斌，许睦旬，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61