摘 要

随着世界经济的发展，货运范围不断扩大，航运和航运需求增加。船运有着其得天独厚的优势。与此同时，现代船舶变得更加智能和信息化，船舶对柴油机滑动轴承的使用寿命提出了更高的要求。对滑动轴承的磨损状况也应该更及时有效的了解。有效监测滑动轴承的磨损可以延长滑动轴承的使用寿命。节约生产运营成本，所以通过轴心轨迹法研究船舶柴油机上面的滑动轴承磨损可以精准的监测滑动轴承的磨损状况，因此，对滑动轴承的磨损状况进行准确诊断。

同时，国内外对旋转机械故障诊断技术的重视程度不断提高，相关研究也在积极展开，极大地推动了故障诊断技术的发展。由于滑动轴承的磨损和振动特性的复杂性，深部单元故障信息的进一步研究有待进一步研究。步研究其轴向轨迹的自动识别将不可避免地促进水电设备的状态维修机制。术和新理论，为精确识别轴向轨迹提供了可靠的技术支持。 随着信号处理，模式识别和人因此，就单纯滑动轴承的磨损而言，进一完善各种新技工智能理论的发展和完善，相关技术将更加简单，实用，自动，可靠。

在本篇论文中首先完成了滑动轴承磨损的轴心轨迹法诊断方案设计，其次在实验平台进行轴心轨迹数据采集及预处理，并且了解并掌握轴心轨迹法来诊断滑动轴承的磨损状况的原理及步骤，对轴心轨迹法的数据采集参和参数的预处理

关键词：船舶柴油机 滑动轴承 轴心轨迹法

abstract

With the development of the world economy, the scope of freight transportation is expanding, so the demand for shipping and shipping is increasing day by day. Shipping has its unique advantages. At the same time, the modern ship is becoming more and more intelligent and informational. The ship has a higher requirement for the applicable life of the diesel engine bearing, and the wear condition of the sliding bearing should be more timely and effective. The effective monitoring of the wear of the sliding bearing can improve the life of the sliding bearing and save the cost of production and operation. Therefore, the wear condition of the sliding bearing can be accurately monitored through the study of the sliding bearing wear on the marine diesel engine by the axis locus method. Thus, the wear condition of the sliding bearing can be accurately diagnosed.

At the same time, the importance of the fault diagnosis technology of rotating machinery is increasing at home and abroad, and the related research is actively carried out, which greatly promotes the development of fault diagnosis technology. Because of the complexity of the wear and vibration characteristics of the sliding bearing, the excavation of the deeper unit fault information remains to be studied. Therefore, the further research on the automatic identification of the axis trajectory of the sliding bearing is bound to push forward the new technologies and new theories of the state maintenance mechanism of the hydroelectric equipment. Accurate identification of axis trajectory provides reliable technical support. With the development and improvement of signal processing, pattern recognition and artificial intelligence, the related technologies will be more simple, practical, automatic and reliable.

In this paper, the axis locus method of the journal bearing wear is first completed. Secondly, the data acquisition and preprocessing of the axis locus on the experimental platform is carried out, and the principle and steps of the axis locus method to diagnose the wear condition of the sliding bearing are understood and mastered, and the data acquisition parameters and parameters of the axis locus method are obtained. Preconditioning.

Key words: axis locus method for sliding bearing of marine diesel engine.

目录

摘要 I

abstract II

第一章绪论 1

1.1课题研究背景 1

1.1.1滑动轴承的磨损种类 1

1.1.2轴心轨迹法的运用及发展 2

1.2课题研究意义 3

1.3国内外研究现状^[ 4

1.4研究内容及章节安排 4

第二章 轴心轨迹法主要运用 6

2.1轴心轨迹图 6

2.2轴心轨迹识别方法 6

2.2.1轴心轨迹法在旋转机械中的运用 6

2.2.2轴心轨迹的形状识别 7

2.3轴心轨迹法研究现状 7

2.3.1.转子故障机理研究方法转子故障机理研究 7

2.3.2轴心轨迹的提纯方法 7

2.3.3.轴心轨迹的特征识别方法 8

2.4轴心轨迹法现在还存在的问题 8

2.5轴心轨迹法研究意义 9

第三章 对滑动轴承磨损的轴心轨迹法诊断方案设计 10

3.1滑动轴承轴心轨迹数据采集与预处理 10

3.1.1数据采集参数 10

3.1.2数据的预处理 10

3.1.3轴心轨迹数据的预处理方法 10

3.2轴心轨迹的周期算法 10

3.2.1相关周期的提出 10

3.2.2基本合成算法 11

3.3基于轴心轨迹法的滑动轴承稳定性分析 14

第四章 轴心轨迹对于滑动轴承诊断的磨损特征参数 17

4.1滑动轴承磨损特征参数 17

4.2 对于滑动轴承运行状态定量评估 18

4.2.1对于滑动轴承运行状态定量评估 18

4.2.2对于滑动轴承运行状态的定量评估方法 18

4.2.3对于判断滑动轴承运行状态轴心轨迹法的采用 19

第五章 归纳总结 22

5.1结论 22

5.2展望^[25] 22

参考文献 24

致谢 26

第一章绪论

1.1课题研究背景

随着世界经济的发展，货运范围不断扩大，航运和航运需求增加。^[1] 船运有着其得天独厚的优势，能运送大批量的货物，与其他货运方式相比较有更高的经济性，在长时间的货运过程中，船舶经常遇到各种海况，因此要求船舶保持良好的状态。^{[2] [3]}然而，与此同时，现代船舶变得更加智能和信息化，船舶对柴油机滑动轴承的使用寿命提出了更高的要求。对滑动轴承的磨损状况也应该更及时有效的了解。有效监测滑动轴承的磨损可以延长滑动轴承的使用寿命。^{[4] [5]}节约生产运营成本，所以通过轴心轨迹法研究船舶柴油机上面的滑动轴承磨损可以精准的监测滑动轴承的磨损状况，因此，对滑动轴承的磨损状况进行准确诊断。在滑动轴承工作期间，轴颈和轴承衬套之间的接触会导致摩擦，导致表面受热，磨损甚至死亡。 因此，在设计轴承时，应使用良好的减摩滑动轴承材料来制造轴瓦，适当的润滑剂和合适的供给方法，以改进轴承结构以获得厚膜润滑等。

1.1.1滑动轴承的磨损种类

滑动轴承的磨损种类有^{[6] [7] [8]}

1、瓦面腐蚀：光谱分析发现有色金属元素的异常浓度;亚微米磨损颗粒谱中有许多有色金属组分;润滑油水分超标、酸值超标。

2、轴颈表面腐蚀：光谱分析后发现铁元素等浓度异常，并且铁谱中有许多铁成分的亚微米颗粒等物质，润滑油水分超标或者酸值超标。

3、轴颈表面拉伤：光谱分析显示铁浓度异常。在铁谱中有铁基切割颗粒或黑色氧化物颗粒，并且在金属表面上有回火颜色。

4、瓦背微动磨损：经过光谱分析后发现铁浓度等异常，并且铁谱中有许多铁成分亚微米磨损颗粒等物质， 期间还存在润滑油水分及酸值异常等现象。

5、轴承表面拉伤：光谱分析显示铁浓度异常。切割光谱出现在铁谱中，磨粒是有色金属。

6、瓦面剥落：在铁谱中出现有很多大尺寸的合金磨损、层状等颗粒。

7、轴承烧瓦：在铁谱中存在较多较大尺寸的合金磨粒还有黑色金属氧化物等物质。

8、轴承磨损：在铁谱中发现了大量的大型疲劳剥落合金磨粒和层状磨粒。铁谱中有更多的大型合金晶粒和黑色金属氧化物。由于轴的金属特性（高硬度，不良让步等原因，易造成粘着磨损，磨粒磨损，疲劳磨损，微动磨损等情况。

1.1.2轴心轨迹法的运用及发展

随着现代旋转机器变得大型，重型和高度自动化，它们对状态监测和故障诊断的要求正在增加。许多常见故障的机理，特点和现场诊断方法还需要进一步研究。轴轨迹是反映机器运行状态的重要信息类型，其识别方法也需要多样化，集成化和智能化。

具体体现在以下几个方面，：

1.轴向轨迹进动的方向和稳定性研究大量文献对轴向轨迹的形状识别进行了讨论和研究。但是，仍然缺乏有关发展和稳定方向的研究成果。轴轨迹的进动方向分为正向和负向进动。识别进动方向的传统方法主要由轴轨迹上的点与原点之间的角度以及x轴之间的角度来确定。这种方法有很多限制，只能对包含坐标原点的简单轴轨迹进行分析。提出了一种从轴向轨迹采样点构造多边形的新方法，根据多边形每个顶点的凹凸性和每个顶点多边形的旋转方向确定进动方向。已取得较好的识别效果。^{[9] [10]}对轴向轨迹稳定性的研究主要集中在轴线轨迹的重复性上，以说明转子运行的稳定性。因此，应该找到量化指标来分析它们的稳定性。定性的定量分析提供了可能性。分形理论是提出一个自相似系统。复性越差，对应的分形维数越大，因此使用分形维数可以更好地说明转子的稳定性。水电分形理论的出现为轴向轨迹稳轴的轨迹重机组的当地轨迹数字也有很大的相似之处。轨迹形状方面具有很大的实用性。因此，该理论在精确描述水电机组轴线有很大的作用。

2.多种方法融合识别研究由于现有轴向轨迹识别方法的局限性，近年来结合几种不同的识别技术是轴向轨迹识别方法的发展趋势。如将数学形态学与小波变换相结合，形成小波，小波和神经网络相结合的形式，形成小波神经网络，并进一步引入模糊理论形成模糊小波神经网络。形态小波是一个非线性小波框架。形态小波理论既是数学形态学的形态学特征，又是小波技术的多分辨率特征，该算法只涉及加减运算，最大和最小运算。不需要考虑转子振动信号的频谱特性，算法简单，具有良好的抗噪声和细节保持性能。它可以很好地应用于轴向轨迹识别。小波神经网络考虑到小波变换和神经网络的优点，可以避免传统神经网络的盲目性，具有更好的学习能力，更高的精度，结构简单，收敛速度更快。：模糊小波神经网络将模糊隶属度融入小波神经网络的输入层和输出层，通隶属函数的选择，输入和输出可以分类。该方法提高了模糊边界数据处理的能力，可以更有效地对轴轨迹图像边界的模糊数据进行分类。这些新的识别方法充分利用各种识别方法的优点，相辅相成，为轴向轨迹识别技术的自动化提供有力的保证，具有良好的应用前景。

3.信号分析技术的发展国内外研究机构已经引进了相关产品，用于现场信号采集和旋转机械的数据处理。 对于轴向轨迹信号的采集和处理也是实际的工程应用，但是由于测得的转子在现场的振动信号随时间没有非常规律的变化， 有些可能会随机变化，并且由于软件系统适应性的限制，现有系统可能无法有效地分析和处理转子信号。 提取相应的运行状态和故障类型是不可能的。传统的分析方法是对采集到的转子振动信号进行频谱分析。可以在轴轨迹中组合彼此垂直的两个信号，并使用频谱分析的结果分解轴的轨迹。这使得轴轨迹识别结果更加可靠。将新的复值过程的高阶累积量谱与传统的二阶统计量进行比较分析。除了有效抑制噪声外，还可以保留信号的相位信息，同时可以实现轴轨迹净化和特征提取两项功能。在轴向轨迹识别方面具有良好的应用前景。信号分析技术的发展不仅对轴向轨迹的识别具有重要的应用价值，而且对于研究转子系统的失效机理也具有非常现实的意义。对轴向轨迹的双通道信号进行信号分析，捕捉故障信息并进行建模，分析各种因素引起的故障机理。究，不仅可以对已知失效进行更准确的分类和识别。轴轨迹的识别是基于对失效机理的研它还可以根据故障机理找出未知故障，从而能够更好地为轴旋转机械的状态监测和故障诊断提供服务。

1.2课题研究意义

轴心轨迹法：轴轨迹意味着当旋转轴旋转时，它将围绕旋转轴的中心点振动，并且该传统的轴轨迹识别基于人机对话。因此，对于正确识别移动的轨迹是轴轨迹。正常的轴向轨迹应该是相对稳定的椭圆，在其主轴和次轴之间的差别几乎没有。

在不对中的情况下，轴的轴线是月牙形和香蕉形，并且在严重时是形在发生摩擦时，会出现许多锯齿状的角或环;} 当轴承间隙或刚度差太大时，它是一个非常扁平的椭圆;当倾斜瓦块的安装间隙相互偏离很大时，会出现明显的不均匀性。如果轴轨迹的形状和大小的重复性好，则表明转子涡旋是稳定的; ^{[11] [12] [13]}否则，就是不稳定的。当转子产生亚异步自激振动时，其轴向轨迹往往不稳定。滑动轴承在液体润滑条件下，滑动面被润滑油分离而不直接接触，摩擦损失和表面磨损可以大大减少，油膜也具有一定的吸振能力。 但起动摩擦阻力较大。由轴承支撑轴的在滑动摩擦下工作的轴承。