转子不平衡量的HBGM估计
V ol 38No.4
Aug.2018
噪
声与振动控制NOISE AND VIBRATION CONTROL 第38卷第4期2018年8月
文章编号：1006-1355(2018)04-0203-05
转子不平衡量的HBGM 估计
赵宏武，陈洪武，蔡正祥
（上海海洋大学工程学院，上海201306）
摘要：在工业领域，转子不平衡是旋转机械故障中的重要问题之一，不平衡量的识别更显得尤为重要。目前，识别不平衡量的方法较多，但有些方法仍存在可改进之处。现提出一种基于HBGM 估计（GM-estimate with high breakdown point ）的转子不平衡量识别方法，当振动数据中存在异常值时，该方法可通过计算稳健距离和临界值寻找振动数据中的异常值并减小权重，利用中位数使此方法具有较高的崩坏点，保证了不平衡量估计的稳健性。通过转子实验台进行实验，证明该方法可以得到转子不平衡量的最佳估计值并能识别转子振动数据中的异常值。
关键词：振动与波；转子；不平衡；HBGM 估计；稳健距离；崩坏点
中图分类号：O321
文献标志码：A
DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-1355.2018.04.039
HBGM Estimation of Rotor Unbalance
ZHAO Hongwu ,CHEN Hongwu ,CAI Zhengxiang
(College of Engineering,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China )
Abstract :In the industrial field,rotor unbalance is one of the important problems in rotating machinery,and the identification of unbalance is more important.At present,there are many methods to identify the unbalance,but some of them can be improved.In this paper,the GM-estimate with high breakdown point (HBGM)estimation method has been put forward for the identification of the rotor unbalance.The outliers in the vibration data can be found with this method through the computation of robust distance and the critical value and the weight reduction.The median can be utilized to this method so that it has higher breakdown point and the robustness of the unbalance estimation is ensured.The corresponding experiments are done on a rotor platform.It is shown that the optimal estimation value of the rotor unbalance can be obtained by this method and the outliers in rotor vibration data can be identified.
Keywords :vibration and wave;rotor;unbalance;HBGM estimation;robust distance;breakdown point
在转子所有故障中，不平衡故障占70%。在转子进行动平衡时，所加平衡块质量和位置的微小误差也会对转子造成很大的影响，所以转子的不平衡量识别问题显得尤为重要。国内学者提出了利用升速响应振幅进行转子模态平衡的方法[1]。国外学者则采用遗传算法，可以有效识别转子的不平衡量[2]。以上方法都需获得相对准确的数据，但在干扰较大的环境下，不平衡量结果仍会受到很大影响。
在转子的平衡计算过程中，目前普遍使用的是影响系数法，该方法较为简便，但存在病态方程[3]。将最小二乘法和影响系数法相结合，虽能解决病态方程问题，但最小二乘法受异常值影响非常大，导致得到的加重质量和相位不够精确[4]。加权最小二乘
收稿日期：2017-12-11
作者简介：赵宏武(1993-)，男，吉林省四平市人，硕士研究生，
主要研究方向为转子动平衡。E-mail:809347623@https://www.wendangku.net/doc/265210276.html,
法虽能抵抗异常值的影响，但需要经验积累并对振动数据进行繁琐的处理。稳健方法中的GM 估计虽能有效识别不平衡量，但振动数据较多时无法识别异常值。现提出一种基于HBGM 估计的方法对转子进行不平衡识别，该方法根据转子回归模型，在GM 估计的基础上利用中位数计算稳健距离，在振动数据较多的情况下，也可以通过稳健距离有效识别异常值并降低权重。该方法具有较高的崩坏点，保证了稳健性，使转子动平衡量的识别更加精确并能有效识别异常值。
1转子回归模型及平衡方法
影响系数法是转子动平衡最常用的方法。根据线性振动理论，在a 个转速、b 个测振点、m 个平衡平面条件下，转子平衡方程为[5]
[]E 0
=[]Y +[]X ×[]
β(1)
其中：[]E 0为各测点的残余振动；
[Y ]为转子不平衡万方数据