转子系统的碰摩故障是一种强非线性现象,具有复杂的非线性动力学行为。随着转子转速和载荷的不断提高以及新型材料的日益推广使用,系统的非线性将更加突出,表现出混沌特性。从理论和实验两方面识别碰摩转子的复杂动力学现象,认识其非线性规律,对于转子系统的设计、使用及故障诊断具有重要的意义。本文以碰摩转子为主要研究对象,从两方面对碰摩转子的非线性问题展开研究。其一是基于非线性转子动力学理论对碰摩转子系统非线性动力学行为进行分析;其二是基于融合相空间重构技术提取碰摩转子实验数据中的混沌特征量。概述地说,围绕上述问题所开展的具体研究内容包括以下方面:1.碰摩转子系统非线性动力学模型的建立。在考虑非线性油膜力、非线性刚度和非线性摩擦力对碰摩转子影响的基础上,建立了非对称油膜力作用下碰摩转子系统非线性动力学微分方程。2.碰摩转子系统非线性动力学行为研究。应用数值分析方法研究了碰摩转子系统复杂的动力学行为,并利用分岔图、Poincare截面图、时域波形图、轴心轨迹图、相图及频谱图详细分析了碰摩转子系统混沌运动的演化规律。重点研究了转速、偏心量、非线性刚度比、定子刚度及速度影响因数对转子系统分岔和混沌行为的影响。研究结果表明,非对称油膜力、非线性刚度和非线性摩擦力对系统动力学行为的影响与转速有很大关系。3.碰摩转子系统相空间重构参数选择方法研究。针对嵌入维数计算过程中存在主观性强、计算速度慢等缺点,提出基于IMF分量数的嵌入维数计算方法,该方法物理意义明确、简单有效,在计算过程中不需要先验知识,并且延迟时间对嵌入维数的计算精度没有影响。4.碰摩转子系统相空间重构方法研究。通过对重构后混沌吸引子的形状进行对比分析,指出基于单变量时间序列的相空间重构方法中存在信息不完备等弊端,为了解决这一问题,提出基于Bayes估计的融合相空间重构方法。将相空间重构和数据融合相结合,针对各个单变量时间序列重构出的吸引子与原系统真实吸引子之间存在的偏差,在相空间中利用Bayes估计将各个单变量相点进行最优融合,得到更为理想的融合相空间。并将所提出的方法应用到典型混沌系统和碰摩转子系统中。分析结果表明,融合相空间能够更完整地复现碰摩转子系统的主要特征信息。5.碰摩转子系统混沌特征量的提取方法研究。为了保证故障信息的完整性,提出在融合相空间中计算混沌吸引子的特征量—最大Lyapunov指数和关联维数,给出相应的算法。分析结果表明,利用相点融合技术得到的多变量时间序列的最大Lyapunov指数和关联维数更真实、精确。最大Lyapunov指数和关联维数这两个量化指数对系统故障辨识是行之有效的,其有效性在典型混沌系统仿真以及碰摩转子系统的三种故障分类与辨识中获得证实。6.碰摩转子系统的实验研究。设计出转子系统局部碰摩装置,在RK4转子实验台上测取碰摩转子系统三种典型故障数据,包括油膜失稳、碰摩以及碰摩和油膜失稳耦合故障数据。