旋转机械如离心泵、汽轮机、压缩机、航空发动机等是工业领域乃至国防领域的重要设备,具有举足轻重的作用。转子不平衡是旋转机械的常见故障,它影响机器的健康运行,且容易诱发其他二次故障。有效降低转子不平衡程度对维护机器正常工作、保证机器长周期运行具有重要的意义。减小转子不平衡的有效方法是对不平衡转子进行动平衡。转子现场动平衡需添加试重,多次启停机,费时费力,如能准确识别转子不平衡量的参数,进而确定配重位置,直接添加配重,则能缩短设备动平衡时间、降低动平衡成本。鉴于此,本文针对旋转机械转子系统不平衡问题,进行了柔性转子系统不平衡参数的识别研究,提出了基于优化算法的旋转机械转子系统不平衡参数识别方法,准确识别转子不平衡参数,进而准确确定配重位置,一次配重成功。论文主要工作如下:(1)提出一种模态扩展与优化算法相结合的转子不平衡参数识别方法,以单盘转子系统为研究对象,采用模态扩展理论,估计出了等效不平衡力,准确识别出了不平衡量的轴向位置,建立了只包含不平衡量参数的目标函数,采用蚁狮算法、遗传算法、模拟退火算法、果蝇算法优化目标函数,仿真和实验研究结果表明:果蝇算法的识别结果相对较优,该方法能够准确识别转子的不平衡参数。(2)提出一种反问题与优化算法相结合的转子不平衡参数识别方法,以单盘转子系统为研究对象,构建不平衡响应、不平衡量、频响函数之间的等量关系,利用振动数据估算等效不平衡力,通过不同优化算法识别不平衡参数,仿真和实验研究结果表明:果蝇算法的识别结果相对较优,提出的不平衡识别方法能准确识别不平衡参数。(3)针对反问题需要获取不平衡量轴向位置的局限性,提出模态扩展与反问题相结合的转子不平衡识别方法,以双盘转子系统为研究对象,首先采用模态扩展技术识别出不平衡的轴向位置,然后采用反问题估算等效不平衡力,构建目标函数后,采用不同优化算法识别转子不平衡参数,仿真和实验研究结果表明:遗传算法识别结果相对较优,该方法能够准确识别转子不平衡参数,依据识别结果进行了动平衡实验,平衡后振幅下降明显,验证了所提识别方法的可靠性和有效性。