文献类型：期刊文章

作　　者：李晓晖[1] 傅攀[1] 曹伟青[1] 陈侃[2]

机构地区：[1]西南交通大学机械工程学院,成都610031 [2]四川日机密封件股份有限公司,成都610041

出　　处：《振动与冲击》

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU12CX039)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：8

起止页码：83-89

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20161902366063)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：有效监测机械密封的端面接触状态有助于对密封失效做出早期预警。针对密封声发射信号难以降噪的问题,提出基于神经网络粒子滤波和最小二乘支持向量机的声发射建模方法。首先通过机械密封的端面膜厚测量,研究声发射能量在密封启动过程中的变化规律;接着利用人工神经网络构建信号的状态空间,再通过粒子滤波算法对状态空间滤波降噪;最后从滤波信号中提取特征,并利用最小二乘支持向量机构建机械密封端面接触状态的检测模型。实验数据证明该方法能有效实现机械密封端面状态的无损检测,具有良好的工业前景。

关 键 词：密封端面接触  声发射 粒子滤波 状态监测  最小二乘支持向量机

分 类 号：TH17]