低温多效海水淡化蒸发器换热管振动监测与分析

来源 :噪声与振动控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chungkhoan2002
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低温多效海水淡化蒸发器换热管在振动与腐蚀的作用下容易发生破损,严重危及装置运行的可靠性和淡化水的品质.通过换热管自振频率的测量和管束振动监测,分析不同工况下换热管不同位置的振动信号时域波形图和频谱特征,研究喷淋密度、蒸发量和蒸发温度等因素对换热管振动的影响.研究结果表明,喷淋冲击导致传热管振动强度远大于降膜流动与蒸汽横掠引起的流致振动;在蒸发器运行温度(40℃~70℃)范围内,温度变化对管束振动幅值的影响较小,喷淋密度和蒸发量的增加会导致换热管振动强度增加,且管束的最大振动位移峰峰值未超过相关设计标准.
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在多尺度平行因子分析理论的基础上,将原始信号经过多尺度小波分解得到三维时频信号,再经平行因子分析得到通道加载因子、时间加载因子和频率加载因子,通过实验分析,后二者可以明显地表征设备正常或故障状态,利用这一特征建立不同状态的离心泵与其对应的时间加载因子和频率加载因子的映射关系,并以此作为改进粒子群算法优化后的支持向量机分类器的特征向量进行故障分类.与小波包能量特征相比,所提的这种诊断方法用于离心泵故障诊断时提取特征更为简便,所提分类器的分类准确率有显著提高,而其复杂度却没有明显增加.
针对滚动轴承发生故障时非线性信号特征难以提取导致诊断效率较低的难题,提出一种基于参数优化改进的多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)与核极限学习机(Kernel extreme learning machine,KELM)相结合的故障诊断方法.首先,使用关联积分法(C-C算法)对MPE的嵌入维数和时间延迟进行优化;其次,计算滚动轴承振动信号在选定的经验参数与优化参数下各尺度的排列熵值并以此构建特征向量;最后,利用KELM对滚动轴承进行故障分类.结果表明,参数
针对磁浮列车辅助变流器的外转子风机轴承短期内失效问题,首先开展风机装车线路运行和台架安装变频运行的振动测试和频响测试,结合外转子风机双质量振子系统的分析,揭示风机轴承过度磨损故障的原因为耦合共振,耦合共振是由风机4倍电磁激振力波及4倍电流谐波激励与其定转子同向运动轴向振动模态产生的.然后提出基于故障振动形态和实测载荷谱归纳方法的故障复现试验方案,并在振动台上成功复现故障.最后给出调整波形弹片的刚度、优化辅助变流器电源谐波电流和适当提高风机转速的整改方案.研究成果可为类似结构的故障定位、分析和复现提供理论指
对某地铁普通整体道床地段与钢弹簧浮置板道床地段隧道内和车内噪声进行测试,研究列车内外噪声辐射大小及频谱特性.研究结果表明:隧道内距离轨面越近,噪声越高,说明轮轨噪声为主要噪声源;同一轨道区段,不同车厢内噪声峰值频率相同,但是噪声峰值有略微区别;浮置板地段,隧道内噪声在40 Hz~125 Hz频段,车内噪声在20 Hz~400 Hz频段较普通道床地段有所增大,其他频段隧道内和车内噪声均不大于普通道床地段;对隧道内和车内噪声的1/3倍频程声压级曲线进行A计权处理,普通道床和浮置板道床地段声压级峰值频率较计权之
针对大圆机的大型薄壁齿轮在制造与装配过程中容易产生偏心问题,提出一种基于振动信号的齿轮偏心故障检测方法.首先,利用偏斜度解卷积(Skewness Deconvolution,SED)增强振动信号中的齿轮偏心故障特征.其次,运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将目标信号分解为有限个固有模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF).然后,提出加权-相关频峭度指标(Weighted Correlation-frequency Kurtosis
有效的智能故障诊断模型已经成为机械设备故障预测与健康管理的研究热点,故障诊断模型建立的重点工作是学习高分辨率的故障特征,传统方法往往过多依赖于人工或者先验知识,故急需以一种智能方式从输入信号中自动地提取特征.首先利用SAE从振动信号的频谱中学习特征,并选用L1正则化约束SAE的学习能力防止模型产生过拟合现象;随后选用Softmax回归函数建立故障分类器,将提取的信号特征输入其中实现故障类型的分类.最后通过一组滚动轴承实验数据对所提方法的准确性进行验证,实验结果显示这种深度神经网络方法在进行轴承智能故障诊断
为了完善现有地铁轨道振动测试评价体系的不足之处,从而更全面地研究地铁轨道的振动传递特性.首先利用加速度传感器,以某地铁线路的减振道床和普通整体道床轨道为研究对象进行振动测试,然后采用“1/3倍频程分析”对两者的钢轨、道床、隧道壁分频振级进行对比分析,最后采用“传递函数分析”方法对振动在钢轨、道床、隧道壁的传递过程进行了研究.研究表明:由于不同轨道结构的基础约束存在差异,减振道床的钢轨与道床的振动响应略大于普通整体道床,而隧道壁竖向的振动响应显著低于普通整体轨道,因此减振道床的减振效果主要体现于对列车垂向振
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为了研究裙板结构对市域列车车外噪声的降噪效果,基于声线跟踪法,建立4节编组的车外噪声仿真模型.考虑车辆的主要噪声源,包括轮轨噪声、气动噪声、辅助设备噪声等,同时考虑影响车辆振动和噪声的关键边界条件,包括列车结构、桥梁结构、地面声反射等,计算列车140 km/h匀速运行时的车外通过噪声,并进一步研究车厢底部不同位置安装半/全遮挡裙板,以及裙板内侧铺设不同吸声材料后的车外降噪效果.研究结果表明,转向架及辅助设备位置安装全遮挡裙板的降噪效果最好,可降低车外噪声约3 dB(A);转向架裙板内侧铺设平均吸声系数为0