發(fā)布時(shí)間：2020-05-15 02:03

【摘要】：隨著機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化與智能化程度日益提升,人們對(duì)機(jī)械設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估及管理的需求變得尤為迫切。而行星齒輪作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最重要的組成部分,通常在低速、重載的環(huán)境下工作,一旦發(fā)生故障,會(huì)引起連鎖反應(yīng),造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失、危害人身安全。因此對(duì)其進(jìn)行預(yù)知維修具有非常重要的意義。本文以行星齒輪為研究對(duì)象,進(jìn)行故障預(yù)測(cè)的研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,提出原始離散振動(dòng)數(shù)據(jù)函數(shù)化轉(zhuǎn)換的方法。針對(duì)離散數(shù)據(jù)存在的數(shù)據(jù)丟失等問題,采用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析思想中的函數(shù)型數(shù)據(jù)擬合方法,對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)化轉(zhuǎn)換,以函數(shù)形式代替離散數(shù)據(jù)點(diǎn),對(duì)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的行星齒輪數(shù)據(jù),采用傳統(tǒng)的傅立葉基函數(shù)進(jìn)行擬合,對(duì)不適用傳統(tǒng)基函數(shù)的故障數(shù)據(jù),建立不同故障位置基函數(shù)模型。經(jīng)誤差參數(shù)篩選后提取函數(shù)系數(shù)作為新的樣本數(shù)據(jù)集。其次,提出行星齒輪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。針對(duì)行星齒輪數(shù)據(jù),建立結(jié)構(gòu)深度為3層的行星齒輪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,來(lái)解決淺層預(yù)測(cè)方法僅適用于小批量樣本數(shù)據(jù)的局限性,彌補(bǔ)傳統(tǒng)淺層預(yù)測(cè)方法需人為進(jìn)行特征提取與特征降維的不足。并與淺層預(yù)測(cè)模型中最具代表性的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析,證明所建預(yù)測(cè)模型在針對(duì)樣本數(shù)據(jù)量過多的數(shù)據(jù)時(shí),預(yù)測(cè)效果更好。再次,研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu),從輸入數(shù)據(jù)的維度不同、卷積核大小不同、有無(wú)批量歸一化層、模型結(jié)構(gòu)深度不同等方面進(jìn)行研究,分析以上因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。最終確定輸入數(shù)據(jù)形式為一維、卷積核尺寸隨層數(shù)增多而減小、具有批量歸一化層的7層深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。最后,搭建行星齒輪故障試驗(yàn)臺(tái)。設(shè)計(jì)行星齒輪模擬故障試驗(yàn)方案,進(jìn)行原始時(shí)域信號(hào)的數(shù)據(jù)采集,對(duì)行星齒輪離散數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)化轉(zhuǎn)換,以建立的結(jié)構(gòu)深度為7層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行故障預(yù)測(cè),與結(jié)構(gòu)深度為3層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型相比提高了預(yù)測(cè)精度。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

能真正作為擬合方式進(jìn)行應(yīng)用。（4）小波基函數(shù)現(xiàn)階段小波函數(shù)得到了快速的發(fā)展，特別適用于數(shù)據(jù)的局部特征信息突出，或者數(shù)據(jù)不連續(xù)、存在迅速變化行為的情況。這使得學(xué)者可以對(duì)原始數(shù)據(jù)的函數(shù)進(jìn)行合理的推斷，以及當(dāng)局部特征存在時(shí)，進(jìn)行很好的擬合，計(jì)算公式如下：/2( ) 2 (2 )j jjk t t k(2-6)此外還有其他諸多基函數(shù)等方法，同上述基函數(shù)展開方式一樣各有優(yōu)劣，由于本文篇幅所限且并不常用故而不再一一列舉。上述所列 4 種基函數(shù)擬合方法是應(yīng)用最廣的擬合方法，，特別是傅立葉基函數(shù)和 B 樣條基函數(shù)能夠滿足實(shí)際的離散數(shù)據(jù)擬合。2.2.3 正常行星齒輪振動(dòng)數(shù)據(jù)的函數(shù)曲線擬合通常情況下對(duì)于無(wú)故障的旋轉(zhuǎn)機(jī)械來(lái)說(shuō)，其在正常運(yùn)轉(zhuǎn)下的振動(dòng)數(shù)據(jù)一般符合三角函數(shù)的形式，為了驗(yàn)證這一觀點(diǎn)，采集正常運(yùn)轉(zhuǎn)的行星齒輪振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行觀測(cè)，如圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TH132.425

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本文編號(hào)：2664291