机械密封端面膜厚状态是表征机械密封健康状况的重要参数,通过评估密封膜厚状态可以有效的延长机械密封的使用寿命,降低机械工作过程中的故障率。为了评估流体动压型机械密封开启过程的健康状态,该研究通过在实验平台上利用声发射和电涡流传感器对其信号进行实时监测并采集信号。将实验采集的信号进行处理,利用KPCA方法降维优化抽取的特征参数,采用DHMM算法建立模型进行训练并测试。结果表明,DHMM模型能够对机械密封的健康状态进行有效的评估。

维持机械密封端面间一定的膜厚是保证机械密封正常运行的关键,利用声发射技术监测得到的反映机械密封膜厚状态的信号往往信噪比很低,对其工作状态进行分类存在一定的困难。提出一种基于声发射信号利用总体经验模式分解(EEMD)和离散隐马尔可夫模型(DHMM)识别的机械密封端面膜厚识别技术。首先对声发射信号进行分帧处理,运用EEMD方法对信号进行时频分析,对分解出的子频分量分别提取时域和频域特征,再由核主成分分析法对特征参数进行优化降维,利用简化后的特征参数矢量训练各个机械密封端面膜厚状态的DHMM,最后由训练好的DHMM实现机械密封端面膜厚状态的识别,从而实现机械密封端面接触状态的监测。试验研究表明:该方法能够快速有效地判断出膜厚状态,并且需要的训练样本少,训练速度快,对实现机械密封端面接触状态的智能化在线监测具有重...