导　　师： 李伟光

授予学位： 博士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 涡轮转子系统的机械振动是影响潜航器性能主要因素,它工作过程中所产生机械振动通过基座、壳体向外传播而产生水下噪声,而具有独特双层油膜结构的油膜支承可倾瓦轴承表现出良好承载性能,在潜航器等对振动噪声敏感领域得到足够重视。本文以油膜支承可倾瓦轴承为研究对象,基于油膜支承可倾瓦轴承在潜航器上应用为出发点,重点研究油膜支承可倾瓦轴承振动信号处理方法,消除振动信号中工频干扰、噪声。主要研究内容如下:⑴开展油膜支承可倾瓦轴承试验,总结出振动信号工频干扰特征。⑵分析经典奇异值分解方法在振动信号工频干扰消除上的特点,探索研究奇异值影响因素、奇异值有效阶次确定方法、奇异向量性质等奇异值分解方法,为将其应用于振动信号工频干扰消除应用奠定基础。⑶研究一种基于奇异向量谱估计的工频干扰消除算法,该算法将奇异值、奇异向量相结合,首先采用优选差分谱峰值方法确定奇异值有效阶次以降低噪声,再采用奇异向量频谱估计方法提取工频成分,避免对工频幅值、频率、相位等参数的精确求解,降低了振动信号工频干扰消除计算复杂度,进而提出振动信号工频干扰消除判别方法。为验证算法有效性:将所提取工频成分作Hilbert变换,分别将变换前、变换后的工频成分与振动信号作内积运算,利用相关函数性质对运算结果作对比,前者因相关性最强而数值较大,后者因不相关而数值较小;采用Prony算法求得幅值、频率、相位等工频参数精确值;采用工频干扰消除判别方法进一步验证工频参数准确性。通过与滤波器、傅里叶变换、小波变换、稀疏分解等经典方法直接应用相比,基于奇异向量谱估计的工频干扰消除算法效果更佳。⑷基于奇异向量谱估计算法进一步提出SVD谱图概念,通过奇异值、奇异向量以二维图形�

关 键 词： 油膜支承可倾瓦轴承 工频干扰 奇异值分解 平稳小波变换

领　　域： []