机械密封端面液膜厚度状态检测技术研究

• 作者: 张尔卿 李克斯 李晓辉 肖丁
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 机械密封 膜厚检测 声发射 人工智能 状态识别
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 120-127
• 页数: 8页
• 分类号: TH117
• 字数: 5007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2017.01.021

摘要

利用电涡流技术和声发射技术对静压型机械密封的端面膜厚分别进行直接和间接测量,研究机械密封在不同转速和压力下的膜厚变化规律,并通过先进信号分析和人工智能,研究密封在不同膜厚区间的声发射特征,建立基于人工神经网络的机械密封端面的状态识别模型,以实现对密封流体膜厚的区间估计.研究结果表明:机械密封工作时压力主要影响膜厚的变化区间,而转速主要影响膜厚的瞬时波动;构造的基于BP神经网络的联级决策模型,对于密封膜厚的平均识别率达到了85％,从而实现了机械密封端面膜厚从有损检测到无损检测的转变.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李克斯	西南交通大学机械工程学院	10	20	3.0	4.0
2	张尔卿		5	13	2.0	3.0
3	李晓辉	西南交通大学机械工程学院	3	3	1.0	1.0
4	肖丁		3	6	2.0	2.0