本文關(guān)鍵詞：基于嵌入式傳感器的齒輪箱早期故障診斷研究　出處：《太原理工大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：傳統(tǒng)的齒輪箱故障診斷方法是在齒輪箱體表面上安裝加速度傳感器,采集齒輪系統(tǒng)的振動信號,但從箱體上的傳感器所采集到的齒輪嚙合引起的振動信號在傳遞中要經(jīng)過較多的環(huán)節(jié)。當(dāng)齒輪發(fā)生點(diǎn)蝕、裂紋等微弱的早期故障時,由故障引起的振動沖擊信號通過齒輪體、齒輪軸、軸承及軸承座最后傳遞到箱體的傳感器上,齒輪嚙合點(diǎn)到傳感器的振動傳輸路徑對振動信號而言,就如串聯(lián)了機(jī)械式濾波器一樣,信號在傳遞過程中各種不同頻率成分的幅值要衰減,并且高頻成分幅值衰減比低頻成分快得多,導(dǎo)致振動信號中的故障信息被削弱和丟失,所以齒輪早期的微弱的故障特征信息很難提取到。針對這一問題,本論文提出了一種新的測試方法,即把傳感器直接安裝在齒輪箱體內(nèi)的齒輪體上,這樣縮短了振動信號的傳遞路徑,有效降低了信號在傳遞過程中的衰減,有利于齒輪傳動系統(tǒng)的早期故障診斷。為驗(yàn)證該方法的有效性,本文從齒輪動力學(xué)和齒輪故障診斷方法兩個方面進(jìn)行對齒根裂紋長度為2mm和4mm的故障齒輪系統(tǒng)進(jìn)行了理論分析和運(yùn)轉(zhuǎn)試驗(yàn),在動力學(xué)分析中,采用了顯示動力學(xué)對齒根裂紋引起的擾動進(jìn)行了模擬分析,在故障診斷方法中,采用了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和時頻峰值濾波聯(lián)合降噪法,對實(shí)驗(yàn)信號進(jìn)行降噪處理。論文主要研究內(nèi)容如下:(1)采用有限元法計(jì)算出齒輪在健康狀態(tài)和不同裂紋長度的故障狀態(tài)下的時變嚙合剛度,得出齒輪在一個完整的嚙合周期里時變嚙合剛度的變化曲線;建立了單級齒輪系統(tǒng)的動力學(xué)模型,根據(jù)變化的嚙合剛度求解齒輪在不同狀態(tài)下的動力學(xué)特性。(2)運(yùn)用LS-DYNA對齒輪的健康狀態(tài)和裂紋故障狀態(tài)(包括2mm和4mm)進(jìn)行動力學(xué)分析。分別選取了齒輪體上、軸和軸承上的結(jié)點(diǎn),分析了不同裂紋狀態(tài)齒輪的加速度信號,結(jié)果表明:當(dāng)裂紋長度是2mm時,從齒輪軸和齒輪體上采集的信號能診斷出裂紋故障,而軸承上的信號則沒有出現(xiàn)故障特征。當(dāng)裂紋長度增大到4mm時,從輪體上、軸和軸承上的信號中都呈現(xiàn)出故障頻率成分,這說明振動信號在傳遞過程中出現(xiàn)了頻率成分的損失。為第五章的實(shí)驗(yàn)方案提供了基礎(chǔ)。(3)針對齒輪箱振動信號非線性非平穩(wěn)性的特點(diǎn),提出了一種基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,簡稱EEMD)和時頻峰值濾波(Time-Frequency Peak Filtering,簡稱TFPF)相結(jié)合的降噪方法。針對TFPF算法在窗長的選擇方面受到限制的問題,采用了EEMD方法對其進(jìn)行改進(jìn),使得信號在噪聲壓制和有效信號保真兩方面得到權(quán)衡。結(jié)論:EEMD+TFPF能有效地去除噪聲,成功提取齒根裂紋故障特征。(4)對新的測試方案在齒輪傳動實(shí)驗(yàn)臺上進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)分別采集了健康齒輪和裂紋齒輪(裂紋長度為2mm和4mm)在箱體上和齒輪體上的信號,并對獲取的信號采用基于EEMD+TFPF+CAF的降噪方法來提取故障特征,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:齒輪體上的振動信號能診斷出2mm和4mm裂紋故障,而箱體信號只能診斷出了4mm的裂紋故障。與第三章的結(jié)論相一致,所以對齒輪箱的早期故障診斷,嵌入式傳感器測量方法更適合。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TH132.41

【參考文獻(xiàn)】

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6 孫文s，

本文編號：1332576