现代生产中,转子不平衡是旋转机械故障中的重要问题之一,不平衡会影响机械安全运行,甚至造成重大人员伤亡和经济损失,所以不平衡量的识别显得尤为重要。因此,本文提出一种基于高崩溃点稳健回归分析对转子不平衡量进行识别。基于对转子试验台的研究,忽略了转子圆盘的影响,对转子试验台进行了模态频率求解;分析了转子圆盘转动惯量对固有频率的影响并进行了求解;分析了转子试验台作为刚性转子和柔性转子的平衡方法以及故障特征;利用最小二乘影响系数法和线性振动理论对转子不平衡识别进行了数学建模,得到了多盘转子试验台线性回归模型;考虑到稳健回归方法——M估计和GM方法,并利用GM稳健估计高崩溃点特性,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,该方法基于M估计和GM估计的基础上得到的,在已知影响系数矩阵情况下,测量转子试验台不平衡的振动数据后,进行不平衡量的识别。HBGM估计不仅能识别转子实验台影响系数矩阵的异常值,也能识别出振动数据中的异常值,而且具有较高的稳健性。在转子试验台进行动平衡试验前,需要把握转子故障特征及其模态。在转子试验台不平衡的故障特征中,最为明显的是轴心轨迹。对转子轴心轨迹和模态分析进行仿真,利用Hypermesh进行网格划分,得到柔性转子后联合Adams进行转子试验台不平衡轴心轨迹的仿真,可以得到转子试验台不平衡而产生的椭圆形轨迹。通过Ansys workbench和Simsolid对试验台进行模态分析,得到转子试验台Campbell图、模态频率和振型。由Campbell图可知转子的进动方向,从而可以得到圆盘对转子试验台一阶、二阶固有频率的影响方式。Ansys workbench进行仿真时,对转子试验台建模过程比较复杂,比如网格划分,轴承建立等方面,而Simsolid无网格划分技术进行模态分析,该方法无需网格划分,将模型导入后会自动识别接触连接等,只需设置简单的接触,该方法也可以得到比较可靠的模态频率与振型,对于设计人员更加简单方便。最后,基于转子试验台进行实验验证,测定转子试验台的临界转速与轴心轨迹,得到的转子试验台临界转速与计算结果、仿真结果基本一致,不平衡时轴心轨迹与Adams仿真结果基本吻合。最后对转子不平衡量识别的HBGM方法进行实验验证,利用HBGM高崩溃点稳健估计方法进行识别不平衡量和所有数据中的异常值。实验结果表明,该方法既可以识别影响系数矩阵中的异常值,也能获取转子不平衡量振动响应中的异常值,并且得到转子不平衡大小和相位的相对精确估计,具有一定的实际应用。