【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代,隨著中國制造2025的提出,工業(yè)生產(chǎn)已向著網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向邁進(jìn)。齒輪作為重要的傳動(dòng)元件,在工業(yè)生產(chǎn)中扮演著重要角色。近幾年,為了減少人力對齒輪設(shè)備進(jìn)行維護(hù)與管理帶來的成本和誤差,齒輪故障診斷和剩余壽命方法已成為研究熱點(diǎn),而大多數(shù)研究基于解析模型,主要通過構(gòu)造觀測器估計(jì)系統(tǒng)輸出,然后將其與輸出的測量值作比較從中取得信息,這種模型往往需要建立精確的系統(tǒng)性模型,但隨著齒輪等設(shè)備復(fù)雜化,無法建立這種模型,也就不能進(jìn)行正確的故障診斷和剩余壽命預(yù)測研究。針對此問題,本文提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,研究的主要工作:利用從齒輪、齒輪軸承中所獲得的正常和模擬的振動(dòng)信號(hào),通過貝葉斯算法來進(jìn)行齒輪故障診斷和軸承剩余壽命預(yù)測,細(xì)分如下:(1)通過離散傅立葉變換(FFT)對齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取,統(tǒng)計(jì)每個(gè)特征值,運(yùn)用降維和決策樹J48算法找到最佳特征數(shù)量,再使用樸素貝葉斯和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器,對二者的分類精度比較,最終找到優(yōu)越的特征分類器。其中樸素貝葉斯方法獲得了83.74%的分類精度,并利用混肴矩陣進(jìn)行分類器驗(yàn)證。(2)利用獲得的齒輪軸承振動(dòng)信號(hào),再基于改進(jìn)貝葉斯推理算法對其進(jìn)行剩余壽命預(yù)測(RUL)。在RUL的研究中,主要是由加速度計(jì)拾取、采集齒輪箱中的軸承振動(dòng)信號(hào),從小波閾值去噪中提取健康指標(biāo),然后對指標(biāo)采取線性降維方法和特征累計(jì)。最后,利用改進(jìn)的貝葉斯推理算法進(jìn)行軸承RUL預(yù)測,并且應(yīng)用該算法到QPZZ-II平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。獲得了93.49%的平均精度。
【學(xué)位授予單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TH132.41;TP18
【圖文】：

實(shí)驗(yàn)裝置實(shí)體圖

25圖 3-6 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖齒輪連接到一個(gè)直流電機(jī)(用作發(fā)電機(jī))產(chǎn)生 2.1 千瓦功率，這是耗的。因此，變速箱的實(shí)際負(fù)載只有3馬力，為其額定功率(5.6馬力)的環(huán)境中負(fù)載利用率從 50％到 100％不等。在傳統(tǒng)測力計(jì)的情況下可能會(huì)發(fā)生額外的扭轉(zhuǎn)振動(dòng)。在此避免這種情況下，通過使用直流組。

圖 3-7 齒輪傳動(dòng)振動(dòng)信號(hào)然后利用 MATLAB，對所采集到的振動(dòng)信號(hào)計(jì)算其平均值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差和均方差，并且繪制 FFT 頻譜圖和功率譜圖，分別如圖 33-9 所示，其中頻率單位 Hz，功率譜級單位 dB。表 3-3 統(tǒng)計(jì)特征結(jié)果平均值 最大值 最小值 標(biāo)準(zhǔn)差 方差 均方差 峰0.5028 7.2283 -6.2727 1.6315 2.6618 1.7068 5.30.50.60.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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本文編號(hào)：2798856