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要的意义。 试验设备及系统构成文中试验装置为液体密封装置封端面膜厚识别技术-电动液压弯管机滚弧机滚圆机张家港电动弯管机滚弧机，装置中动环、静环的材料都是碳化硅，在密封腔内的介质为水。由于声发射信号不能直接反映液膜厚度，所以本文同时采用电涡流传感器的测量结果作为对比

转载 。声发射传感器安装于静环座上，在动环和静环内分别镶嵌一个金属环，然后将动静环端面及其内部的金属环打磨至平齐状态，在内嵌于静环的金属环上钻一个足够放下电涡流传感器的小孔，然后将电涡流传感器伸入小孔内，同时保证传感器探头和内嵌于动环上的金属环的距离为0．01mm［4，5］。试验装置及传感器安装如图1所示。图1电涡流以及AE传感器的安装示意电涡流传感器和声发射传感器的主要技术参数如表1和表2所示。表1KD2306电涡流传感器的参数项目参数量程(mm)0．5分辨率(μm)0．1线性度＜1%频率响应(kHz)50表28152B12SP声发射传感器的参数项目参数量程(kHz)50～400灵敏度［V/(m/s)］57采样频率(MHz)22．2数据采集与分析试验分别在恒压变转速(0～1500r/min)和变压恒转速(0．5～10MPa)的条件下进行，试验过程中，采用具有PCI接口的数据采集卡和工控机分别采集并记录。试验装置中具有内嵌金属环，由于加工精度的限制，很难保证金属环与动静环端面是严格意义上的平行，所以电涡流传感器实际检测到的信号具有正弦波的特性。便于计算，取实际测量曲线上下包络线的平均值作为电涡流传感器各个时刻的测量值。从电涡流直接测量膜厚的结果中，将机械密封的膜厚分为3种状态，如表3所示。表3膜厚程度分类模式厚度(μm)薄＜8封端面膜厚识别技术-电动液压弯管机滚弧机滚圆机张家港电动弯管机滚弧机 转载