87、机械设备密封故障检测与压缩机状态监测研究

机械设备密封故障检测与压缩机状态监测研究

1. 机械密封简介

机械密封是旋转设备的关键部件,因其运行可靠、功耗低、泄漏少等优点,广泛应用于泵、反应器、压缩机和旋转塔等设备中。据统计,约 95%包含化学过程的旋转设备采用机械密封来防止动力输入轴与壳体之间的介质泄漏。然而,机械密封的意外故障给油气行业带来了巨大的经济损失。

机械密封主要由动态部件和静止环两部分组成,密封面之间的间隙需适当,以防止过度泄漏。当密封开始运行且无法形成液膜时,旋转部件与静止密封面之间会产生摩擦,导致接触面恶化,出现划痕、强力、磨损和发热等问题,最终可能导致机械密封失效。

为了维护密封性能,人们研究了多种精确识别机械密封故障的方法,如声发射、温度测量和化学测量等。以下是部分研究成果的简要介绍:
|研究人员|研究内容|
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|Li 等人|基于声发射检测,利用遗传粒子滤波器与自回归(AR - GPF)和超球体支持向量机(HSSVM)对密封端面的接触状态进行监测|
|Jianjun 等人|基于离心泵概念,对新型泵出式流体动力机械密封进行数值分析,发现泄漏率和开启力随通道直径、介质压力和螺旋角的增加而上升|
|Zhang 等人|研究声发射信号,通过经验模态分解、相干系数和拉普拉斯小波监测密封端面在摩擦条件下的状态|

2. 密封运行机制

机械密封面材料会发生弹性变形和应力波发射现象,主要由于静止面与旋转环之间的摩擦,产生表面振动和声学声音。这些表面振动和空气传播的声音信号包含大量摩擦信息,其振幅与各部件间摩擦释放的能量相关,这一特性可用于机械密封故障检测。

弹性波主要由材料变形或

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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