流体机械

项目	动压槽深度/μm
环a	8
环b	6
环c	4
环d	2

项目	动压槽深度/μm
环a	8
环b	6
环c	4
环d	2

基于振动加速度信号的干气密封状态监测方法研究与试验验证

王凯源 ¹ , 蔡国娟 ² , 辛昊 ¹ , 尹一凡 ¹ , 王庆锋 ¹ , 马越 ³

流体机械 | 应用技术 2026,54(3): 91-98

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流体机械 |应用技术 2026 , 54 (3) : 91 -98

基于振动加速度信号的干气密封状态监测方法研究与试验验证

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王凯源¹, 蔡国娟², 辛昊¹, 尹一凡¹, 王庆锋¹, 马越³

作者信息

¹北京化工大学机电工程学院，北京 100029

²中石化（天津）石油化工有限公司，天津 300271

³中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司海洋采油厂，山东东营 257237

通讯作者:

王庆锋（1972），男，博士教授，主要从事设备状态监测与智能运维研究，通信地址：100029北京市朝阳区北三环东路15号北京化工大学诊断与自愈工程研究中心，E-mail：Wangqf2422@163.com。

作者简介:

王凯源（2000），男，硕士，主要从事旋转机械健康管理研究，E-mail：1196529034@qq.com。

Research and experimental validation of condition monitoring method for dry gas seal based on vibration acceleration signals

Kaiyuan WANG¹, Guojuan CAI², Hao XIN¹, Yifan YIN¹, Qingfeng WANG¹, Yue MA³

Affiliations

¹School of Mechatronic Engineering，Beijing University of Chemical Technology，Beijing 100029，China

²Sinopec （Tianjin） Petrochemical Co.，Ltd.，Tianjin 300271，China

³Offshore Oil Production Plant，Shengli Oilfield Branch，China Petroleum & Chemical Corporation，Dongying 257237，China

出版时间: 2026-03-30 doi: 10.3969/j.issn.1005-0329.2026.03.011

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摘要

收起

针对干气密封全寿命退化状态监测困难、振动信号研究不充分等问题，提出一种基于振动加速度信号的干气密封状态监测方法。通过动力学分析与COMSOL仿真，揭示动压槽深度减小导致密封性能退化的机理。搭建干气密封试验台，采集不同转速（1 000~2 500 r/min）、压力（0.15~0.25 MPa）及动压槽深度（8，6，4，2 μm）下的振动加速度数据，模拟全寿命退化过程，并建立基于支持向量数据描述（SVDD）的状态监测模型。该模型以健康数据训练超球参数，实现对退化数据的在线检测。结果表明：动压槽深度为2 μm时的轴向振动加速度有效值较8 μm时显著增大；在一定参数范围内，轴向振动加速度有效值与转速呈正相关，与压力及动压槽深度呈负相关；SVDD模型可在早期（槽深6 μm）识别退化趋势，实现失效预警。研究可为干气密封的智能监测与健康管理提供技术支撑。

关键词

干气密封 / 轴向振动加速度 / 状态监测 / 支持向量数据描述（SVDD）

Abstract

收起

In response to challenges in monitoring the full‑life degradation state of dry gas seals and insufficient research on vibration signals，a condition monitoring method for dry gas seals based on vibration acceleration signals is proposed.Through dynamic analysis and COMSOL simulation，the mechanism of sealing performance degradation caused by the reduction in dynamic pressure groove depth is revealed.A dry gas seal test rig is built to collect vibration acceleration data under different rotational speeds （1 000~2 500 r/min），pressures （0.15~0.25 MPa），and groove depths （8，6，4，2 μm），simulating the full‑life degradation process.A condition monitoring model based on support vector data description （SVDD） is established.This model trains hypersphere parameters using healthy data to enable online detection of degraded data.The results show that the root mean square （RMS） value of axial vibration acceleration at a groove depth of 2 μm increases significantly compared to that at 8 μm.Within a certain parameter range，the RMS value of axial vibration acceleration is positively correlated with rotational speed and negatively correlated with pressure and groove depth.The SVDD model can identify degradation trends at an early stage （groove depth of 6 μm），enabling failure warning.This study provides technical support for the intelligent monitoring and health management of dry gas seals.

Key words

dry gas seal / axial vibration acceleration / condition monitoring / support vector data description （SVDD）

引用本文

王凯源, 蔡国娟, 辛昊, 尹一凡, 王庆锋, 马越. 基于振动加速度信号的干气密封状态监测方法研究与试验验证. 流体机械, 2026 , 54 (3) : 91 -98 . DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2026.03.011

Kaiyuan WANG, Guojuan CAI, Hao XIN, Yifan YIN, Qingfeng WANG, Yue MA. Research and experimental validation of condition monitoring method for dry gas seal based on vibration acceleration signals[J]. Fluid Machinery, 2026 , 54 (3) : 91 -98 . DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2026.03.011

正文

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0　引言

收起

干气密封作为一种非接触式轴向动密封，具有密封性能可靠、能耗低、使用寿命长等特点，已被广泛应用于石油化工、食品制药等领域^［1-6］。干气密封的泄漏故障约占离心压缩机非计划停机次数的36.84%，因此，其运行状态直接影响设备的安全性能。目前，干气密封的智能监测与健康管理技术已在国际上取得显著进展。随着工业自动化与智能化水平的不断提高，研究机构及企业在干气密封的监测技术、故障诊断方法和健康管理系统等方面开展了广泛研究，有力推动了该领域的技术创新与应用推广^［7-8］。

在非接触式干气密封间隙检测方面，刘暅豪等^［9-10］针对超高转速干气密封在多重复杂效应下的运行工况，通过建模仿真，揭示了间隙流体诱导的动、静环轴向变形规律，进而阐明了此类变形对密封性能的影响机制；文献［11-12］创新性地采用电涡流技术，实现了端面接触状态的动态评估。在密封界面摩擦监测方面，HUANG等^［13-14］利用声发射技术，系统研究了干气密封在启停阶段及稳定工作过程中的端面接触行为；丁雪兴等^［15-16］通过摩擦学试验，揭示了工况参数与密封元件磨损量、摩擦系数之间的动态耦合关系。然而，目前对干气密封摩擦行为的认识仍不够深入，其复杂的相互作用机制尚未得到全面阐明。

摩擦振动作为摩擦副能量传递的重要表征，携带丰富的系统状态信息，为摩擦学特性研究提供了新的技术途径^［17-18］。CHEN等^［19］利用加速度传感器采集信号，结合小波包变换进行频带分解，进而分析其时域与频域波形；DING等^［20］基于均方根和傅里叶变换识别密封件的运行状态；FAN等^［21］采用声发射技术研究了干气密封在启停操作中的状态演变，并将其划分为4个阶段；ZHANG等^［22］基于混沌理论，对干气密封启停阶段的声发射信号非线性行为进行了表征。陈金鑫等^［23］针对非接触式机械密封多源故障信号识别难题，结合CNN与Vision Transformer，引入Patch概念构建改进模型，实现了最高达99.42%的密封状态智能识别准确率。

目前，干气密封状态监测主要依赖电涡流法、声发射技术和摩擦学试验等传统方法，这些方法虽取得一定进展，但在实时性与动态变化监测方面仍存在局限。摩擦振动信号作为一种重要的状态信息，受限于传感器安装与数据采集的难度，尚未得到充分研究。为此，本文提出一种基于端面振动加速度测量的干气密封状态监测方法，搭建干气密封试验台，探究静环端面振动加速度特征信号的变化规律，并基于不同健康状态下的振动加速度数据，构建全寿命周期数据集。据此，建立了基于支持向量数据描述（support vector data description，SVDD）的状态监测模型并进行验证，旨在实现干气密封早期失效的实时、精准检测。

1　退化仿真试验及振动来源机制

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1.1　干气密封性能退化动力学分析

干气密封的核心部件为摩擦副，其失效主要表现为动、静环表面的摩擦与磨损。为通过仿真分析表征密封性能状态，选取压力分布、气膜刚度及泄漏量作为性能评价指标。

（1）压力分布。

根据雷诺方程，气膜内的压力分布与气膜厚度的三次方成正比：

∂ ∂ θ h 3 ∂ p ∂ θ + 1 r ∂ ∂ r r h 3 ∂ p ∂ r = 0

（1）

式中，

h

为气膜厚度，μ

m

，

h = h b + h s

；p为介质压力，MPa；θ为极角；r为径向距离，m；

h b

为基准间隙厚度，

μ m

；

h s

为动压槽深度，

μ m

。

因此，动压槽深度的变化会引起气膜厚度h的改变，进而影响气膜内的压力分布。

压力变化计算式如下：

p r, θ = ∫ 1 h 3 ∂ q / ∂ θ + ∂ r q r / r ∂ r d r d θ

（2）

式中，

q

，

q r

分别为环向和径向流量，m³/s，两者均与动压槽深度密切相关。

当动压槽深度

h s

减小时，气膜厚度

h

减小，导致雷诺方程左侧压力梯度项中的

h

³显著减小。为维持流量连续性，压力梯度

∂ p ∂ θ

和

∂ p ∂ r

必须增大，从而使压力分布的不均匀性加剧，由此可得出：

∂ p ∂ θ ∝ 1 h 3

（3）

∂ p ∂ r ∝ 1 h 3

（4）

h s

越小，压力分布的不均匀性越明显，可能引起局部压力过低，致使密封端面发生直接接触，最终引发失效。

（2）气膜刚度。

气膜刚度定义如下：

K = Δ F 0 / Δ h 0

（5）

式中，

K

为气膜刚度，

N / μ m

；

Δ F 0

为开启力变化量，N；

Δ h 0

为气膜厚度变化量，

μ m

。

由式（6）可知，气膜刚度随气膜厚度的减小而增大。结合雷诺方程进一步分析刚度随动压槽深度

h s

的变化趋势：当

h s

减小时，气膜厚度

h

随之减小，压力梯度相应增大，并可能引起局部压力过低。动态稳定性下降表现为气膜厚度的波动增大，从而导致气膜刚度显著降低，容易引发振动或失稳现象。

（3）泄漏量。

气膜泄漏量计算式：

Q = b h 3 Δ p / 12 μ

（6）

式中，

Q

为泄漏量，L/h；b为泄漏通道的宽度（周向长度），mm；

Δ p

为进口与出口的压力差，MPa；

μ

为气膜气体的动力黏度，Pa⋅s。

当

h s

减小时，

h

减小，泄漏量迅速降低。基于上述密封性能指标的分析可知，干气密封的密封性能与气膜厚度的变化密切相关。在实际应用中，可通过调节动压槽深度来主动调控气膜厚度的大小。

1.2　干气密封性能退化仿真

基于上述理论分析，选取4组密封面动压槽深度不同的动环进行仿真分析。动压槽深度

h s

分别设置为2，4，6，8

μ m

。图1示出干气密封动环螺旋槽结构。

相关几何参数如下：静环内半径

r i

=63 mm；静环外半径

r o

=68.5 mm；槽数

N g

=12；槽坝比γ=0.7；槽堰比

β

=0.5；螺旋角α=20°；槽根半径

r g

=64.65 mm；动压槽深度

h s

=8 μm。

动压槽采用顺时针方向布置的对数螺旋槽，其型线方程如下：

r = r g e θ t a n α

（7）

式中，r为极径；r_g为螺旋槽根径；α为螺旋角。

采用COMSOL软件，在转速2 000 r/min、压力0.2 MPa的工况下建立仿真模型，并针对双端面气膜的上、下两部分分别构建二维几何模型。

1.2.1　压力分布分析

不同动压槽深度下压力分布仿真结果如图2所示。当动压槽深度为8

μ m

时，高压区起始压力降幅仅为0.05 Pa，压力梯度分布也表现出更好的均匀性与平稳性。这意味着密封端面载荷分布更为合理，端面承载能力得以提升，从而有助于避免局部泄漏或磨损。从压力分布来看，动压槽深度为8 μm时密封性能达到最佳状态。

1.2.2　气膜刚度分析

不同动压槽深度下气膜刚度仿真结果如图3所示。

干气密封气膜刚度随动压槽深度的增大而逐渐升高。当动压槽深度为8 μm时，气膜刚度达到最大值；气膜刚度越大，表明气膜的承载能力越强。

1.2.3　泄漏量分析

不同动压槽深度下泄漏量仿真结果如图4所示。干气密封的泄漏量随动压槽深度的增加呈上升趋势。当动压槽深度从2 μm逐渐增大至8 μm时，泄漏量由约0.003 L/h增加至0.028 L/h。该趋势符合式（6）所描述的气膜泄漏量与气膜厚度三次方成正比的关系：动压槽深度的增加导致气膜厚度增大，从而引起泄漏量上升。所有工况下的泄漏量均显著低于JB/T 11289—2012《干气密封技术条件》中对动态泄漏量的规定限值（常规工况下要求≤30 L/h）。

综合分析上述3组密封性能指标可知，当动压槽深度为8 μm时，气膜最为稳定，摩擦磨损概率最低，密封性能达到最佳；而在动压槽深度为2 μm时，气膜刚度最弱，压力梯度最大，密封效果最差。

2　干气密封静环端面振动加速度特征信号变化规律

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2.1　干气密封试验台搭建

为全面验证所提干气密封状态监测方法的有效性，设计并搭建了干气密封状态监测试验台，如图5所示。该试验平台主要由气密性测试单元、电动机及其变频系统、气体循环系统与数据采集系统组成。干气密封系统由主密封、辅助密封及密封试验腔体三部分组成，如图6所示。密封副材料选用SiC-SiC。主密封包括动环、静环、推环与密封腔等构件，辅助密封在结构上与主密封一致。系统采用背靠背安装方式，该布置形式有利于平衡轴向载荷，并可提升密封系统的整体性能。

MEMS传感器安装于静环背面的凹槽中（见图7），可用于测量三轴加速度。

2.2　轴向振动加速度有效值随转速的变化

开启大流量风机进行充气，设定试验压力为0.25 MPa，启动电动机并将转速设为1 000 r/min，随后进行数据采集，采样频率为25 600 Hz，采样时长为1 s，该过程持续30 min；之后，分别在转速为1 500，2 000，2 500 r/min条件下重复上述操作。同时，在压力分别为0.20 MPa和0.15 MPa时，也依次重复以上步骤。

对采集的数据进行分析，计算轴向振动加速度信号的有效值，结果如图8所示。可以看出，在所有压力条件下，振动加速度有效值与转速呈明显的正比关系，表明随着转速增加，干气密封系统内部的动态响应增强。

2.3　轴向振动加速度有效值随压力的变化

开启大流量风机充气至压力0.25 MPa，启动电动机并设定转速为1 000 r/min，进行数据采集（采样时间1 s，采样频率25 600 Hz），持续采集端面振动加速度信号20~30 min；随后在压力分别为0.20 MPa和0.15 MPa条件下重复上述数据采集过程；同时，在电动机转速为1 500，2 000 r/min时，亦分别重复以上操作。轴向振动加速度有效值随压力的变化如图9所示。

从图可以看出，在所有转速条件下，轴向振动加速度有效值均随压力增加而逐渐减小。尤其在0.25 MPa时，其有效值显著低于0.15 MPa与0.20 MPa条件下的结果。

2.4　干气密封性能退化试验

考虑到干气密封寿命较长，且实验室润滑条件良好、运行状态稳定，难以在短期内完成其全生命周期的性能退化试验。基于对干气密封性能退化的分析，使用上述仿真试验中所研究的4种不同动压槽深度的密封环来依次表征密封状态的4个阶段，见表1，密封面按槽深程度编号为a，b，c，d。其中，环a认定为健康状态；环b认定为良好状态；环c认定为退化状态；环d认定为失效状态。

试验共分为4个阶段，每个阶段使用1组密封环。每个阶段试验结束后，停止试验装置运行。待密封腔体及内部介质冷却至室温后，拆卸干气密封并更换为动压槽深度不同的密封环。电机转速设定为2 000 r/min，每个阶段持续0.5 h，试验压力保持为0.2 MPa。在4组试验中，每个传感器的采样时间设为1 s，并每分钟保存1组数据文件，以保证数据的连续性与完整性。

干气密封性能退化特征见图10。图中，0~28组测试数据对应环a；29~60组对应环b；61~90组对应环c；91~110组对应环d。

从图可以看出，轴向振动加速度有效值从初始约0.05g的较低水平逐渐上升，尤其在100~110组之间，轴向振动加速度峰值显著升高，出现多次尖峰，最高达到0.3g。此类振动突增可指示机械故障或性能退化。

3　干气密封性能退化监测方法

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3.1　性能退化监测模型构建

SVDD是一种单类分类方法，其基本思想：在训练阶段仅需使用大量健康（正常）状态下的样本，通过寻找一个能够包含绝大多数正常样本的“最小球”来描述正常类数据的分布。当新样本输入时，若其位于该球体之外，则视为异常。通过计算新样本与球心的距离d，并与球的半径r进行比较，即可判断样本是否异常：若d>r，则判定为异常样本；若d≤r，则判定为正常样本。

图11示出基于SVDD建立的干气密封早期故障检测模型流程。首先，采集干气密封端面振动加速度信号，并提取其二维敏感特征（有效值）；随后，利用正常状态下的历史数据训练SVDD模型，确定正常样本超球体的中心与半径；接着，计算实时监测数据与超球中心之间的广义距离d_i，若d_i超过半径阈值r，且连续超限的点数超过动态窗口阈值，则判定为干气密封发生早期故障。

3.2　干气密封状态监测方法验证

鉴于每组测试时长为20~30 min，每个测点至少累积20个数据点，4组试验共获得110个有效数据点。根据动环表面动压槽深度差异，将干气密封的健康状态划分为4个阶段：第0~28组对应健康状态；第29~60组对应良好状态；第61~90组对应退化状态；第91~110组对应失效状态。并以第28个采样点作为性能退化的起始参考点。将健康状态数据输入训练好的SVDD模型，计算各点与超球中心的广义距离d_i，并通过比较d_i与阈值r进行早期失效判断。检测结果如图12所示。可以看出，模型在第30个数据点处识别出早期故障，该结果与端面振动加速度有效值的实际监测趋势一致，验证了SVDD模型对干气密封早期故障的有效检测能力。

4　结论

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（1）在压力为0.25，0.20，0.15 MPa条件下，转速与干气密封轴向振动加速度有效值呈正相关；在转速分别为1 000，1 500，2 000 r/min时，压力与轴向振动加速度有效值呈负相关；在压力0.2 MPa、转速2 000 r/min条件下，轴向振动加速度有效值与动压槽深度呈负相关。

（2）基于4种不同槽深的动环模拟端面性能退化过程，获取了表征干气密封全生命周期的振动加速度数据集。分析表明，振动加速度能够有效反映密封性能的退化趋势。利用支持向量数据描述（SVDD）构建的状态监测模型，经试验验证，可在第30个数据点成功识别出早期退化，说明该方法适用于干气密封的健康管理研究。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

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郑娆，张敬博，李双喜，等.船舶艉轴双端面密封端面热-力耦合变形及影响因素分析［J］.流体机械，2022，50（12）：20-26.

ZHEN R，ZHANG J B，LI S X，et al.Analysis of face heat-force coupled deformation and influencing factors of double end face seal for ship stern shaft［J］.Fluid Machinery，2022，50（12）：20-26.

周思遥，陈敏，周绍玉，等.新型流线槽流体动压型干气密封性能［J］.润滑与密封，2022，47（9）：99-104.

ZHOU S Y，CHEN M，ZHOU S Y，et al.Sealing performance of hydrodynamic mechanical seal with new streamline groove［J］.Lubrication Engineering，2022，47（9）：99-104.

江安迪，丁雪兴，王世鹏，等.槽内有序造型微孔对端面干气密封稳态性能的影响［J］.润滑与密封，2025，50（2）：30-40.

JIANG A D，DING X X，WANG S P，et al.Effects of ordered micro‑holes in the groove on the steady‑state performance of end face dry gas seal［J］.Lubrication Engineering，2025，50（2）：30-40.

张兰霞，丁雪兴，张帅，等.动压和静压型干气密封流动特性及密封性能对比研究［J］.润滑与密封，2025，50（4）：16-23.

ZHANG L X，DING X X，ZHANG S，et al.Comparative study on flow characteristics and sealing performance of hydrodynamic and hydrostatic dry gas seals［J］.Lubrication Engineering，2025，50（4）：16-23.

黎景宏.G18801螺杆膨胀动力机干气密封改造研究［J］.液压气动与密封，2025，45（4）：115-123.

LI J H. Study on modification of dry gas seal for the G18801 screw expansion dynamo［J］.Hydraulics Pneumatics & Seals，2025，45（4）：115-123.

TOWSYFYAN H，GU F S，BALL A D，et al.Modelling acoustic emissions generated by tribological behaviour of mechanical seals for condition monitoring and fault detection［J］.Tribology International，2018，125：46-58.

BOSAR G J，KROGEL E T.Proper troubleshooting techniques can extend life of mechanical seals［J］.Pulp & Paper，1988，62（3）：155-161.

PLUMRIDGE J M，HYDE B J，PAGE R L.The development of more tolerant mechanical seals［J］.Shaft Sealing in Centrifugal Pumps，1992：9-22.

刘暅豪，丁雪兴，丁俊华.超高速微织构螺旋槽干气密封热-流-固耦合分析［J］.流体机械，2025，53（3）：69-78.

LIU G H，DING X X，DING J H.Heat-fluid-solid coupling analysis of ultra‑high speed micro‑textured spiral groove dry gas seal［J］.Fluid Machinery，2025，53（3）：69-78.

刘暅豪，丁雪兴，徐洁，等.超高速干气密封微织构气膜润滑特性研究［J］.流体机械，2024，52（3）：24-32.

LIU G H，DING X X，XU J，et al.Study on lubrication characteristics of micro‑textured gas film in ultra‑high speed dry gas seal［J］.Fluid Machinery，2024，52（3）：24-32.

ZOU M，DAYAN J，GREEN I.Feasibility of contact elimination of a mechanical face seal through clearance adjustment［J］.Journal of Engineering for Gas Turbines and Power，2000，122（3）：478-484.

DAYAN J，ZOU M，GREEN I.Contact elimination in mechanical face seals using active control［J］.IEEE Transactions on Control Systems Technology，2002，10（3）：344-354.

HUANG W F，LIN Y B，GAO Z，et al.An acoustic emission study on the starting and stopping processes of a dry gas seal for pumps［J］.Tribology Letters，2013，49（2）：379-384.

HUANG W F，LIN Y B，LIU Y，et al.Face rub‑impact monitoring of a dry gas seal using acoustic emission［J］.Tribology Letters，2013，52：253-259.

丁雪兴，王平西，张伟政，等.螺旋槽干气密封环端面摩擦试验及其性能分析［J］.化工学报，2017，68（1）：208-214.

DING X X，WANG P X，ZHANG W Z，et al.Analysis of tribological test and performance under rings end faces of spiral groove dry gas seal［J］.CIESC Journal，2017，68（1）：208-214.

丁雪兴，王平西，魏龙，等.两种螺旋角干气密封环端面摩擦特性试验研究［J］.摩擦学学报，2017，37（3）：290-296.

DING X X，WANG P X，WEI L，et al.Experimental study on friction characteristics of end face of dry gas seal rings with different spiral angle［J］.Tribology，2017，37（3）：290-296.

葛世荣，朱华.摩擦学复杂系统及其问题的量化研究方法［J］.摩擦学学报，2002，22（5）：405-408.

GE S R，ZHU H.Complicate tribological systems and quantitative study methods of their problems［J］.Tribology，2002，22（5）：405-408.

李精明，魏海军，魏立队，等.基于谐波小波和去趋势波动分析的摩擦振动信号研究［J］.振动与冲击，2017，36（15）：235-239.

LI J M，WEI H J，WEI L D，et al.Frictional vibration signals based on harmonic wavelet and detrended fluctuation analysis［J］.Journal of Vibration and Shock，2017，36（15）：235-239.

CHEN D L，CHEN Y，CHEN J X.Processing and analysis of friction vibration signal of diamond‑like carbon film microtextured dry gas seal rings［J］.Industrial Lubrication and Tribology，2024，76（5）：632-638.

DING J H，YU S R，LIU Z，et al.Fault diagnosis of dry gas seal operation status based on acoustic emission monitoring［J］.Lubricants，2024，12（2）：35.

FAN W J，HUANG W F，LIU Y，et al.State evolution of dry gas seal during repeated start‑stop operation using acoustic emission method［J］.Tribology Transactions，2020，63（1）：173-181.

ZHANG S，DING X X，CHEN J L，et al.Analysis of chaotic features in dry gas seal friction state using acoustic emission［J］.Lubricants，2025，13（1）：40.

陈金鑫，丁雪兴，陆俊杰，等.基于CNN-VIT模型的非接触式机械密封多源故障状态识别方法［J］.流体机械，2024，52（9）：98-107.

CHEN J X，DING X X，LU J J，et al.Multi‑source fault state recognition of non‑contact mechanical seal based on CNN-VIT model［J］.Fluid Machinery，2024，52（9）：98-107.

2026年第54卷第3期

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doi: 10.3969/j.issn.1005-0329.2026.03.011

接收时间：2025-05-02
首发时间：2026-10-22
出版时间：2026-03-30

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收稿日期：2025-05-02
修回日期：2025-11-26

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¹北京化工大学机电工程学院，北京 100029

²中石化（天津）石油化工有限公司，天津 300271

³中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司海洋采油厂，山东东营 257237

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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