【摘 要】
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旋转机械是工业生产中最为常用的机械之一，在化工、电力、冶金等行业有着广泛的应用，随着科学技术的发展，旋转机械向着高速化、大型化、自动化的方向发展，设备的尺寸越来越大，结构
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旋转机械是工业生产中最为常用的机械之一，在化工、电力、冶金等行业有着广泛的应用，随着科学技术的发展，旋转机械向着高速化、大型化、自动化的方向发展，设备的尺寸越来越大，结构也越来越复杂，其运行过程中一旦出现故障，将会造成巨大的损失，研究旋转机械故障诊断和处理，保障机组安全可靠的运行，具有非常重大的意义。 现有的故障诊断方法绝大多数都是基于转子运行时某个稳定转速下的振动信息，没有充分利用转子启停车等非平稳过程的振动信息。全息谱技术在频域内融合了转子多截面、多方向的振动信息，可以综合地反映旋转机械运行时振动的全貌，但是其存在无法处理非平稳信号的缺陷。 本文针对目前旋转机械故障诊断领域存在的问题，提出了基于参数化时频分析和全息谱理论进行转子故障诊断和动平衡的方法，并在转子实验台上进行了实验验证，结果表明该方法能够有效地利用转子启停车过程振动信号进行故障特征提取和动平衡。 首先介绍了全息谱的基本原理及其衍生算法，同时详细讲解了参数化时频分析的数学定义和推导过程，指出参数化时频分析适用于分解多分量信号。 其次，论文提出了在启停车振动信号的时频旋转域分解各频分量的方法，仿真分析和实验台启车实验均表明该方法具有较高的精度。 在此基础上，提出使用二维全息瀑布图提取转子启停车过程状态特征，实验台上模拟正常、不平衡、不对中、动静碰磨和横向裂纹五种状态并分别总结和提取各自的全息瀑布图特征和合成轴心轨迹特征，随后分别使用全息系数矩阵和合成轴心轨迹不变矩矩阵构造故障样本数据集，结合等维尺度变化对高维数据集进行降维处理。 最后将参数化时频分析理论和全息动平衡技术相结合，提出了利用转子启车过程瞬态振动信息进行转子动平衡的方法，动平衡实验结果表明该方法可以同时减小转子启停车过程工作转速处和临界转速处的振动，平衡精度较高。
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