宋運鋒, 王慶鋒*, 李 華, 舒 悅, 肖 旺

(1.北京化工大學 壓縮機技術國家重點實驗室, 北京 100029;2.國家管網(wǎng)集團研究總院, 河北 廊坊 065000;3.合肥通用機械研究院, 安徽 合肥 230000;4.國家管網(wǎng)集團聯(lián)合管道有限責任公司西部分公司, 新疆 烏魯木齊 830013)

機械密封失效是造成設備故障的主要原因之一，離心泵維修費大約有70%用于密封故障維修[1].過早更換密封件會增加生產(chǎn)成本，反之會因失效而造成安全隱患.為了保證工業(yè)生產(chǎn)的連續(xù)性和安全性，同時降低生產(chǎn)成本，需要對機械密封端面進行實時監(jiān)測，了解密封的運行狀態(tài)[2-4].

機械密封正常工作時，由于密封介質(zhì)、內(nèi)部結(jié)構(gòu)及工作條件(轉(zhuǎn)速、介質(zhì)、壓力等)的不同，機械密封可能會經(jīng)歷邊界潤滑、混合潤滑和流體動力潤滑這3種不同的摩擦學狀態(tài).對于機械密封摩擦學行為，常見的測試方法有端面溫度[5]、端面膜厚[6-7]、端面膜壓[8]、端面摩擦扭矩[9-10]以及聲發(fā)射[11]等測量方法.受機械密封空間結(jié)構(gòu)的限制，以上摩擦學行為測試方法很難應用到工程實踐中.

機械密封在運行過程中，端面振動信號蘊含著大量的摩擦學狀態(tài)信息，端面液膜厚度、液膜壓力、接觸力和泄漏量等的變化與密封環(huán)的振動直接相關，劇烈振動還可能導致端面磨損加劇影響使用壽命[12-13].有學者研究了機械密封的殼體振動加速度測量方法[14]，但采集信號更多的受到轉(zhuǎn)速、軸承和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的影響而不是摩擦學行為影響.

本文中旨在提出1種基于端面振動加速度測量機械密封摩擦學行為的方法，提取端面摩擦學行為敏感振動特征參數(shù)，研究振動敏感特征參數(shù)隨機械密封摩擦學狀態(tài)演變的規(guī)律，建立機械密封性能退化評價準則，為機械密封預測性維修提供技術支撐.

1 試驗部分

1.1 試驗設備

如圖1(a)所示，設計并搭建了機械密封摩擦學行為測試試驗臺，包括機械密封組件、變頻調(diào)速系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)以及傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng).機械密封組件作為整個試驗臺的核心試驗部件，主要由機械密封(主)、機械密封(輔)和密封試驗腔體組成.為了確保試驗臺的工程應用性，使用了ZLM IP 530/06型輸油泵的工業(yè)機械密封，而不僅僅是1對盤式密封摩擦副；密封副材料為SIC-SIC，密封介質(zhì)采用渦輪發(fā)動機航空潤滑油.

如圖1(b)所示，機械密封(主)為單端面接觸式機械密封，其由動環(huán)、靜環(huán)、推環(huán)和腔體等組成.機械密封(輔)與機械密封(主)結(jié)構(gòu)相同，其主要作用是防止密封介質(zhì)泄漏到電機側(cè)；主、輔密封背靠背布置，可以起到平衡軸向力的作用.如圖1(c)所示，4支熱電偶傳感器埋設于機械密封(主)靜環(huán)背部直徑為2 mm的盲孔內(nèi)，2支三軸加速度傳感器鑲嵌于機械密封(主)靜環(huán)背部的槽內(nèi).

潤滑系統(tǒng)包括循環(huán)油泵、油箱、調(diào)節(jié)閥及附屬管線，循環(huán)油泵將航空潤滑油從油箱中輸送到密封腔體，使用調(diào)節(jié)閥對密封腔體壓力進行調(diào)節(jié)并維持設定壓力，潤滑油將摩擦副產(chǎn)生的熱量帶走并返回到油箱.冷卻系統(tǒng)包括風冷式冷水機、油箱冷卻盤管、閥門及管線等，循環(huán)冷卻水用于冷卻潤滑油及變頻電機殼體.

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由NI 9234數(shù)據(jù)采集卡、NI 9213數(shù)據(jù)采集卡、熱電偶溫度傳感器、壓電式三軸加速度傳感器和LabVIEW虛擬儀器等組成.數(shù)據(jù)采集卡的采樣時間設定為為1 s，采樣頻率設定為為25.6 Hz，每個數(shù)據(jù)文件包含25 600個加速度和溫度采樣點，每隔10 s記錄1組數(shù)據(jù)文件以利用LabVIEW虛擬儀器完成加速度時域分析和頻域分析.

變頻調(diào)速系統(tǒng)主要包括變頻調(diào)速三相異步電動機、變頻器及控制臺.變頻調(diào)速三相異步電動機額定頻率為100 Hz，功率為40 kW，電壓為380 V.通過控制臺對變頻器進行調(diào)節(jié)，可以實現(xiàn)三相異步電動機轉(zhuǎn)速在0~6 000 r/min的連續(xù)變化.

1.2 機械密封端面磨損變化時端面振動加速度數(shù)據(jù)采集試驗

一般情況下機械密封失效時間最短為6個月[15]，完成機械密封“運轉(zhuǎn)到泄漏”退化周期的摩擦學行為試驗需要時間較長.在摩擦副運行工況穩(wěn)定且潤滑條件較好的情況下，短時間內(nèi)完成機械密封性能退化摩擦學行為試驗存在困難.為了在較短時間內(nèi)完成機械密封“運轉(zhuǎn)到泄漏”退化試驗，采用1個嶄新的動環(huán)和3個在輸油泵站長期應用且磨損程度不同的動環(huán)來代替機械密封性能退化的4個階段.

按照行業(yè)標準《機械密封 第1部分：技術條件》 (JB/T4127.1-2013)規(guī)定，機械密封主要零件的使用技術要求為硬質(zhì)材料密封端面表面粗糙度Ra應不大于0.2 μm.測量范圍Ra為0.05~15.00 μm的便攜式表面粗糙度儀TR 100滑動測量4個動環(huán)的表面粗糙度值列于表1中，4個動環(huán)的外貌照片如圖2所示.用光學影像測量儀測得4個動環(huán)的表面形貌照片如圖3所示，按端面磨損程度升序命名為1#、2#、3#和4#動環(huán)，代表端面性能退化的第I、II、III和IV階段；4#動環(huán)端面粗糙度0.32 μm，按照JB/T 4127.1-2013行業(yè)標準，應該判定為失效狀態(tài)密封環(huán).

表1 動環(huán)表面粗糙度測量值Table 1 Surface roughness measurement value of rotating ring

Fig.2 Rotation ring exterior diagram: (a) 1#, (b) 2#, (c) 3# and (d) 4#圖2 動環(huán)外貌照片：(a) 1#，(b) 2#，(c) 3#，(d) 4#

Fig.3 Rotation ring surface micrographs: (a) 1#, (b) 2#, (c) 3# and (d) 4#圖3 動環(huán)表面形貌的影像照片：(a) 1#，(b) 2#，(c) 3#，(d) 4#

機械密封端面磨損的振動加速度數(shù)據(jù)采集試驗工況為轉(zhuǎn)速均3 000 r/min，試驗腔體壓力恒定為0.2 MPa，4個性能退化階段運行時間均為3.5 h.機械密封端面磨損變化時端面振動加速度數(shù)據(jù)采集試驗采集的數(shù)據(jù)信息列于表2中.每個階段采集靜環(huán)端面軸向(Z)、徑向(Y)和切向(X)3個方向的振動加速度數(shù)據(jù)，4個性能退化階段共采集12組數(shù)據(jù).

表2 定轉(zhuǎn)速試驗樣本信息Table 2 Constant speed test sample information

1.3 機械密封轉(zhuǎn)速變化時端面振動加速度數(shù)據(jù)采集試驗

機械密封轉(zhuǎn)速變化的端面振動加速度數(shù)據(jù)采集試驗設計為5個階段，轉(zhuǎn)速分別為1 000、1 150、1 350、1 650和2 100 r/min，每個階段持續(xù)時間為2 h，試驗腔體壓力恒定0.4 MPa，采用1對嶄新的動環(huán)和靜環(huán)進行試驗，每個階段采集密封環(huán)軸向(Z)、徑向(Y)和切向(X) 3個方向的數(shù)振動數(shù)據(jù)，5個轉(zhuǎn)速階段共采集15組數(shù)據(jù).機械密封轉(zhuǎn)速變化的摩擦學行為試驗采集的數(shù)據(jù)列于表3中.

表3 變轉(zhuǎn)速試驗樣本信息Table 3 Variable speed test sample information

2 端面性能退化振動加速度敏感特征指標構(gòu)建

2.1 端面振動特征參數(shù)提取

基于表2采集的機械密封端面磨損變化時的端面振動加速度數(shù)據(jù)，提取端面振動信號的統(tǒng)計量特征和熵特征.各特征值的計算方法列于表4中[16].

表4 時域、頻域和熵計算方法Table 4 Time domain, frequency domain and entropy calculation method

(1) 時域特征可以直接表征信號隨著時間的變化，單一特征無法準確表征密封端面的摩擦學狀態(tài)，本文中采用F1~F18共18種時域特征信號對密封端面摩擦學狀態(tài)進行表征，其中有量綱指標F1~F12共12個，無量綱指標F13~F18共6個.

頻域分析是設備狀態(tài)分析領域中最常用也是最重要的手段之一，本文中對F19~F22共4個頻域特征進行分析.

(2) “熵”泛指設備運行狀態(tài)的1種量度，以及某些設備運行狀態(tài)可能出現(xiàn)的程度[17].經(jīng)驗模態(tài)分解、小波包分解和變分模態(tài)分解方法[18]已經(jīng)廣泛應用于工業(yè)設備狀態(tài)評估中；熵可以反映出振動信號的信息量和復雜度，熵越大，不確定性越大，復雜性越大.

基于小波包分解方法，對分解信號進行熵特征提取.通過提取F23小波包能量熵以表征信號在不同尺度上的能量分布，提取F24小波奇異熵以表征原始信號的復雜程度.首先，應用變分模態(tài)分解(VMD)方法提取分解信號的熵特征，變模態(tài)分解的模態(tài)個數(shù)K設置為3；然后，計算各分量的樣本熵、信息熵、排列熵、模糊熵和散布熵.采用上述方法提取的密封端面振動信號的熵特征列于表5中.

表5 熵特征Table 5 Entropy characteristics

建立1個高維特征集來表征機械密封端面摩擦學狀態(tài)，在特征值篩選和去除冗余不敏感特征的基礎上，構(gòu)建1個多維敏感特征子集，探索從不同維度表征機械密封摩擦學狀態(tài)信息.

2.2 端面振動敏感特征參數(shù)篩選

用合適的端面振動特征參數(shù)表征密封端面的摩擦學特性，可以掌握其摩擦磨損過程中的變化規(guī)律[19].特征選擇的目的是在不犧牲摩擦學狀態(tài)表征精度的前提下去除冗余和無用特征.信號中包含著有效信號與干擾信號，從信號中提取有效信號必須要用到各種有效的信號處理方法[20].當機械密封運行過程中摩擦學狀態(tài)發(fā)生變化時，密封端面振動信號與正常工作振動信號會產(chǎn)生一定差異，時域特征通常反映振動信號的能量信息，頻域特征通常反映信號的周期信息.因此，對機械密封性能進行摩擦學狀態(tài)表征的充要條件是選取和構(gòu)建合適的特征指標.摩擦學狀態(tài)表征的第一步是構(gòu)建敏感特征指標集，理想特征指標應具有單調(diào)性、相關性和魯棒性3個關鍵性質(zhì)[21-22].

(1) 單調(diào)性

單調(diào)性常作為設備健康指數(shù)與摩擦學狀態(tài)一致性的評價標準[23]，取值范圍為[0, 1].在機械密封摩擦學行為變化過程中，若指標與時間呈正比或反比，其單調(diào)性為1；若指標變化趨勢不明顯，其單調(diào)性為0.單調(diào)性計算公式如式(1)所示[21].

式中，mon表示單調(diào)性指數(shù)，X=(x1,x2,···,xn)是健康指數(shù)時間序列，為單位階躍函數(shù)，n為健康指數(shù)總樣本數(shù).

(2) 相關性

相關性能夠反應該特征指標對于同類設備的普適性[23]，取值范圍為[0, 1].相關程度越高，取值越靠近1，表征效果越明顯；反之越低.相關性用式(2)來表示[21].

式中， Coor 表示相關性指數(shù)，X=(x1,x2,···,xn)為某種性能退化指標序列，T=(t1,t2,···,tn)為相應的監(jiān)測指標時間序列.

(3) 魯棒性

魯棒性反映摩擦學狀態(tài)表征指標對干擾的魯棒性[23]，取值范圍為[0, 1]，取值越大,其魯棒性越好.魯棒性可用式(3)來表示[21].

(4) 敏感度

基于機械密封摩擦學狀態(tài)表征指標的單調(diào)性、相關性和魯棒性特性構(gòu)建敏感度指標，作為摩擦學狀態(tài)表征指標優(yōu)化的目標函數(shù).對敏感度指標進行排序即可篩選敏感特征指標.敏感度可用式(4)來表示[24].

式中，Sens為敏感度指標，wi為單個摩擦學狀態(tài)表征指標的屬性權(quán)重，因其本身特性不同，賦予不同的屬性權(quán)重.為消除人為因素的影響，本文中選用熵權(quán)法分配屬性權(quán)重.

熵權(quán)法首先計算摩擦學狀態(tài)表征指標的變化程度，依據(jù)變化程度大小確定客觀權(quán)重[25].某個摩擦學狀態(tài)指標的信息熵Ei越小，表明指標值的變化程度越大，信息越多，在監(jiān)測中越重要，權(quán)重越大；反之，則表明該指標在綜合評價中重要性略差，其權(quán)重越小.假設有m個評價指標、n個評價對象的實際數(shù)據(jù)，將其歸一化后轉(zhuǎn)變?yōu)闃藴驶瘮?shù)據(jù)，定義其第i個指標的熵為

將式(6)代入式(4)中得到基于熵權(quán)的敏感度模型，敏感度值與單調(diào)性、相關性和魯棒性等指標取值呈正相關.敏感度值越高時，說明該指標對機械密封摩擦學行為越敏感.

2.3 端面振動敏感特征指標構(gòu)建

機械密封端面磨損的振動加速度數(shù)據(jù)采集試驗分別采集了端面X、Y和Z方向4個性能退化階段的振動加速度原始波形數(shù)據(jù).X1 234代表了靜環(huán)端面X方向性能退化周期的振動加速度原始波形數(shù)據(jù)，Y1 234代表了靜環(huán)端面Y方向性能退化周期的振動加速度原始波形數(shù)據(jù)，Z1 234代表了靜環(huán)端面Z方向性能退化周期的振動加速度原始波形數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含4 800組數(shù)據(jù)文件.首先，分別提取X1 234、Y1 234和Z1 2343組振動波形信號的統(tǒng)計學特征、頻域特征、變模態(tài)分解和小波包分解后的熵特征，共得到39個特征構(gòu)成原始特征向量集，并計算出特征向量值；然后，將39個特征向量值采用式(7)反正切歸一化 處理，消除各特征值大小差異，利用基于熵權(quán)的敏感度特征篩選方法計算各特征參數(shù)的敏感度值.

式中，x?表示反正切歸一化后的特征向量的敏感度值， a rctan表示函數(shù)返回此數(shù)值表達式的反正切值.

39個特征參數(shù)的敏感度值計算結(jié)果如圖4所示，根據(jù)敏感度值大小篩選出敏感度最高的3個敏感度指標.敏感度最高的3個端面振動特征指標列于表6中，其中模糊熵最敏感，代表隨密封端面退化程度的增大，振動信息的不確定程度升高；其次是均值，作為有量綱時域特征指標，均值是對振動信號波動狀況的直觀體現(xiàn)，可以反映機械密封的摩擦學狀態(tài)；最后是排列熵，可反映機械密封摩擦學狀態(tài)時間序列隨機性、復雜度以及振動信號的突變特征.

表6 敏感特征Table 6 Sensitive features

Fig.4 Sensitivity distribution of 39-dimensional original characteristic parameters圖4 39維原始特征參數(shù)敏感度分布

3 端面振動加速度敏感特征參數(shù)隨摩擦學狀態(tài)變化規(guī)律

3.1 端面振動加速度敏感特征參數(shù)隨端面磨損程度變化的規(guī)律

密封端面形狀各異的微凸體對機械密封的摩擦學狀態(tài)有著顯著影響.正常情況下，機械密封處在混合摩擦學狀態(tài)；端面磨損會改變微凸體曲率半徑，端面摩擦學狀態(tài)隨著微凸體曲率半徑的變化而變化.本試驗中研究試圖揭示端面振動加速度特征參數(shù)隨磨損程度增加的變化規(guī)律.

采用均值、模糊熵和排列熵作為敏感特征參數(shù)，研究其在軸向、徑向和切向3個維度隨機械密封退化周期的摩擦學狀態(tài)變化趨勢.圖5所示為軸向、徑向和切向敏感特征退化曲線，樣本編號1~1 200為1#動環(huán)的摩擦學特性，1 201~2 400為2#動環(huán)的摩擦學特性，2 401~3 600為3#動環(huán)的摩擦學特性，3 601~4 800為4#動環(huán)的摩擦學特性.

Fig.5 Degradation curves of axial，radial and tangential sensitive features: (a) fuzzy entropy,(b) mean value and (c) permutation entropy圖5 軸向、徑向和切向敏感特征退化曲線：(a) 模糊熵，(b) 均值，(c) 排列熵

由圖5(a)、(b)和(c)可以看出，隨著動環(huán)端面磨損程度的加劇，均值、模糊熵以及排列熵均呈現(xiàn)上升趨勢.摩擦副的摩擦學狀態(tài)從性能退化周期的I階段的混合摩擦學狀態(tài)逐步過渡到性能退化周期的II~IV階段的邊界摩擦學狀態(tài)；在邊界摩擦學狀態(tài)下，隨著磨損程度增加，端面微凸體的數(shù)量增多，端面軸向、徑向和切向3個方向的摩擦力均會增大，進而引起端面振動加速度增加.如圖5(a)所示，隨著端面磨損程度的增大，端面軸向、徑向和切向3個方向上的模糊熵變化趨勢基本一致并呈現(xiàn)上升趨勢，其中切向模糊熵對磨損程度變化較敏感；在性能退化周期的III階段前期，3個方向的模糊熵呈現(xiàn)了寬幅振蕩，隨后穩(wěn)定上升.如圖5(b)所示，在性能退化周期的I~II階段，端面磨損程度變化較小，均值變化趨勢不明顯；端面性能退化程度到III和IV階段時，均值比I和II階段有了顯著的增大，但均值在III階段呈現(xiàn)寬幅振蕩狀態(tài).如圖5(c)所示，隨著端面磨損程度的增大，端面軸向、徑向和切向3個方向上的排列熵變化趨勢基本一致并呈現(xiàn)上升趨勢，但端面徑向排列熵比軸向和切向排列熵更敏感；在性能退化程度的II和III階段，軸向、徑向和切向3個方向的模糊熵均呈現(xiàn)一定程度的寬幅振蕩現(xiàn)象.

綜上所述，隨著端面磨損程度的增加，端面摩擦學狀態(tài)從混合摩擦狀態(tài)逐步過渡到邊界摩擦學狀態(tài)，端面振動加速度模糊熵、均值和排列熵對于端面磨損程度的增加均表現(xiàn)出了較好的敏感性，其中模糊熵相比較均值和排列熵對于端面磨損程度的變化更敏感.

3.2 端面振動加速度敏感特征參數(shù)隨轉(zhuǎn)速變化的規(guī)律

基于1.3節(jié)中機械密封轉(zhuǎn)速變化時的端面振動加速度數(shù)據(jù)，分別計算X56 789、Y56 789和Z56 789對應的軸向、徑向和切向模糊熵、均值和排列熵.X56 789代表了靜環(huán)端面X方向5個轉(zhuǎn)速下的振動加速度原始波形數(shù)據(jù)，Y56 789代表了靜環(huán)端面Y方向5個轉(zhuǎn)速下的振動加速度原始波形數(shù)據(jù)，Z56 789代表了靜環(huán)端面Z方向5個轉(zhuǎn)速下的振動加速度原始波形數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含3 500組數(shù)據(jù)文件.

混合摩擦狀態(tài)下的機械密封摩擦副周向摩擦力(極坐標系)隨著轉(zhuǎn)速的升高而增加，靜環(huán)端面振動加速度也會隨著轉(zhuǎn)速的升高而增加.圖6所示為機械密封端面振動敏感特征參數(shù)隨著機械密封轉(zhuǎn)速變化的曲線.如圖6(a~c)所示，隨著轉(zhuǎn)速的增大，模糊熵值由0.1增大至0.7左右，均值由0.1 m/s2增大至0.8m/s2左右，排列熵由0.7增大至6左右；模糊熵、均值和排列熵隨著轉(zhuǎn)速的升高呈現(xiàn)線性增加趨勢，并且在軸向、徑向和切向3個方向上的變化趨勢基本一致.

Fig.6 Change curve of face sensitive characteristic parameters with rotational speed: (a) fuzzy entropy,(b) mean value and (c) permutation entropy圖6 端面敏感特征參數(shù)隨轉(zhuǎn)速變化曲線：(a)模糊熵，(b)均值，(c)排列熵

圖7所示為端面振動波形基頻幅值隨轉(zhuǎn)速變化的曲線.機械密封轉(zhuǎn)速從1 000增大至1 150、1 350、1 650和2 100 r/min時，對應的計算振動加速度波形基頻為20、23、27、33和42 Hz的幅值，繪制成端面振動波形基頻幅值-轉(zhuǎn)速曲線.如圖7所示，端面振動波形基頻幅值隨著轉(zhuǎn)速的升高而增加，其中徑向振動波形基頻幅值相對切向和軸向振動波形基頻幅值變化更敏感.

Fig.7 Variation curve of fundamental frequency amplitude of face vibration waveform changing with rotational speed圖7 端面振動波形基頻幅值隨轉(zhuǎn)速變化曲線

綜上所述，機械密封混合摩擦狀態(tài)下，靜環(huán)端面振動模糊熵、均值和排列熵隨著轉(zhuǎn)速的升高呈現(xiàn)線性增加；端面振動波形基頻幅值隨著轉(zhuǎn)速的升高而增加，且徑向振動波形基頻幅值變化更敏感.

3.3 機械密封失效評價方法

采用某輸油站預防性維修更換的密封環(huán)作為試驗器材，按照磨損程度定義為2#動環(huán)、3#動環(huán)和4#動環(huán)，其測量的粗糙度分別為0.09、0.20和0.32 μm.眾所周知，密封環(huán)在運行中無法測量端面粗糙度并進行健康狀態(tài)評價.

基于前述端面模糊熵、均值和排列熵3類敏感特征參數(shù)摩擦學狀態(tài)變化規(guī)律研究成果，將密封環(huán)性能退化周期I、II、III和IV階段的軸向、徑向及切向的敏感特征值進行K中心聚類分析[26]，計算出每個性能退化階段的三維坐標聚類中心，分別作為機械密封失效模糊熵評價準則、均值評價準則和均值評價準則，如圖8、圖9和圖10所示；實時計算軸向、徑向和切向的三維敏感特征值，計算該矢量坐標與退化狀態(tài)對應的聚類簇心的歐氏距離，采用最近鄰原則匹配確定當前退化等級，實現(xiàn)機械密封性能退化狀態(tài)評價.

Fig.9 Mechanical seal performance degradation mean value evaluation criteria圖9 機械密封性能退化均值評價標準

Fig.10 Mechanical seal performance degradation permutation entropy evaluation criteria圖10 機械密封性能退化排列熵評價標準

采用聚類方法建立機械密封性能退化評價準則應該滿足所有聚類簇心應盡量分布在對角線方向上，理想情況下應該成1條直線[27].從圖8~10對比分析看出，機械密封性能退化排列熵和模糊熵評價準則難以區(qū)分機械密封性能退化的第I~III階段，且聚類簇心不滿足分布在1條對角線上的要求；機械密封性能退化均值評價準則可以明確區(qū)分第II~IV階段，且聚類簇心分布在對角線上，滿足性能退化評價準則要求，本文中選擇均值評價準則實現(xiàn)機械密封性能退化評價.

綜上所述，機械密封的失效評價方法為實時計算軸向、徑向和切向的端面振動原始數(shù)據(jù)均值的三維矢量坐標，計算該坐標與退化狀態(tài)對應簇心的歐氏距離，采用最近鄰匹配原則匹配機械密封的退化狀態(tài)；當機械密封性能退化等級達到IV級預示著機械密封可能失效.

4 結(jié)論

a.利用端面振動加速度的測量方法，在機械密封補償環(huán)鑲嵌加速度傳感器，采集到的振動加速度敏感特征參數(shù)隨摩擦學狀態(tài)變化而變化，可以實現(xiàn)機械密封的摩擦學行為監(jiān)測.

b.隨著端面磨損程度的增加，端面摩擦學狀態(tài)從混合摩擦狀態(tài)逐步過渡到邊界摩擦學狀態(tài)，端面振動加速度模糊熵、均值和排列熵對于端面磨損程度的增加均表現(xiàn)出了較好的敏感性，其中模糊熵相比較均值和排列熵對于端面磨損程度的變化更敏感.

c.機械密封混合摩擦狀態(tài)下，靜環(huán)端面振動模糊熵、均值和排列熵隨著轉(zhuǎn)速的升高呈現(xiàn)線性增加；端面振動波形基頻幅值隨著轉(zhuǎn)速的升高而增加，且徑向振動波形基頻幅值變化更敏感.

d.嘗試建立了機械密封性能退化均值評價準則，計算靜環(huán)端面振動均值的軸向、徑向和切向三維矢量坐標與評價準則對應4個簇心的歐氏距離，采用最近鄰匹配原則匹配機械密封的退化狀態(tài)，可實現(xiàn)機械密封性能退化狀態(tài)評價.