基于高階譜理論的行星齒輪磨損故障診斷方法研究

發(fā)布時間：2020-10-17 02:34

　　行星齒輪箱在保障機械設(shè)備安全高效的運轉(zhuǎn)中,起著非常重要的作用,為了避免不必要的損失,在工程實際中往往需要對其進行實時監(jiān)測以及定期維修。當(dāng)行星齒輪箱發(fā)生故障時,測得的信號通常具有非平穩(wěn)、非線性、非高斯分布的特性。而高階統(tǒng)計量理論在處理此類信號時,可以有效地消除信號中的高斯噪聲,在反映信號故障特征的同時,還能夠提取信號中的耦合成分。本文以三級行星齒輪箱為研究對象,展開基于高階譜理論的行星齒輪磨損故障診斷識別方法研究。主要涉及以下四方面的研究工作:(1)對高階統(tǒng)計量理論進行了介紹。詳細描述了高階矩和高階累積量的定義及區(qū)別;介紹了高階譜的定義,同時對雙譜和對角切片譜的性質(zhì)進行了仿真信號的分析和驗證;(2)對行星齒輪箱的結(jié)構(gòu)與振動信號降噪算法進行了研究。介紹了實驗所用行星齒輪箱的結(jié)構(gòu)、相關(guān)特征頻率等;介紹了小波降噪算法理論,將改進Bayes閾值降噪算法應(yīng)用于齒輪振動故障仿真信號和實際磨損故障信號的降噪中。實驗結(jié)果表明:本文改進的Bayes閾值降噪算法提高了信號的信噪比;(3)對行星齒輪磨損故障特征提取方法進行了研究。介紹了EMD理論以及IMF分量選取規(guī)則;將選取后重構(gòu)信號進行對角切片譜分析。實驗分析結(jié)果表明:EMD-對角切片譜算法能夠有效的提取出齒輪的故障頻率、嚙合頻率以及相關(guān)的調(diào)制頻率等,能夠判斷出齒輪故障,且優(yōu)于雙譜算法、單獨使用對角切片譜和傳統(tǒng)的功率譜算法;(4)提出了對角切片譜-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪磨損程度識別方法。介紹了Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,參數(shù)的設(shè)置以及輸入、輸出向量的要求;提取采集的行星齒輪不同磨損程度的特征頻率處幅值作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量,對其進行訓(xùn)練和識別。結(jié)果表明,對角切片譜-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能夠?qū)π行驱X輪的磨損程度進行有效的識別。
【學(xué)位單位】：北京信息科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH132.41
【部分圖文】：

國際市場,機械設(shè)備,齒輪傳動,齒輪

國際市場對于齒輪的需求在近十幾年內(nèi)在逐步增加，如圖1.1。圖 1.1 國際市場齒輪需求齒輪傳動在機械傳動中起著非常重要的作用，主要體現(xiàn)在保障機械設(shè)備的高效運轉(zhuǎn)以及動力傳動兩方面。齒輪箱有時會在比較惡劣的工作條件下運轉(zhuǎn)作業(yè)，而齒輪等又屬于易受損的部件之一。由于齒輪故障造成工業(yè)生產(chǎn)中機械設(shè)備運轉(zhuǎn)異常的現(xiàn)象非常常見，尤其是對于大型的旋轉(zhuǎn)類機械和較長的生產(chǎn)線來說，一旦某一個零部件出現(xiàn)故障，輕則可能引起整個機械系統(tǒng)和生產(chǎn)設(shè)備的停機，從而導(dǎo)致整條生產(chǎn)線的待修甚至停止生產(chǎn)等問題；重則可能給企業(yè)形象帶來污點以及巨大的經(jīng)濟損失，例如在環(huán)境污染、人員傷亡及輿論影響等方面。例如，近些年在國內(nèi)外由于機械設(shè)備或者齒輪發(fā)生故障造成嚴重后果的事件有：2003 年，中國某海軍潛艇由于突發(fā)機械故障的原因，造成艇上超過 70 人全部遇難，傷亡非常慘重；2014 年，美國某型號戰(zhàn)機由于齒輪故

雙譜,對稱區(qū)域,性質(zhì),對稱性