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基于改進(jìn)形態(tài)分量分析算法的齒輪箱復(fù)合故障診斷研究

發(fā)布時(shí)間:2021-03-01 22:56
  齒輪箱作為傳遞動(dòng)力的中間部件,在各類機(jī)械設(shè)備中應(yīng)用廣泛。對(duì)齒輪箱進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷具有重要的科研價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。齒輪箱故障診斷方法眾多,但采用振動(dòng)信號(hào)分析法最為廣泛、方便、成熟,振動(dòng)信號(hào)分析法中提取故障特征信息是故障診斷的關(guān)鍵。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析齒輪箱故障發(fā)生部位,齒輪和軸承是齒輪箱最易失效零件。分析了齒輪的失效類型,分析了齒輪故障發(fā)生原因、表現(xiàn),分析了齒輪局部故障振動(dòng)特性,給出數(shù)學(xué)模型,齒輪出現(xiàn)局部故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)往往出現(xiàn)調(diào)幅調(diào)頻成分;軸承的故障類型與齒輪類似,但振動(dòng)特性表現(xiàn)不一致,為振動(dòng)沖擊信號(hào)。軸承出現(xiàn)局部故障時(shí),滾動(dòng)體經(jīng)過(guò)缺陷位置形成激勵(lì),其振動(dòng)信號(hào)中往往出現(xiàn)快速衰減的周期性瞬態(tài)沖擊成分。給出軸承故障時(shí)的故障特征頻率計(jì)算公式,為軸承故障判定做準(zhǔn)備。齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)往往是非線性非平穩(wěn)信號(hào),而Hilbert-Huang變換能夠有效的應(yīng)用在非線性和非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)中,并且可以做到自適應(yīng)分解。Hilbert-Huang變換由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和希爾伯特變換兩部分組成,其中EMD方法將信號(hào)分解為多個(gè)本征模態(tài)分量(IMF),然后對(duì)每個(gè)本征模態(tài)分量做希爾伯特變換,獲取每個(gè)IMF的瞬時(shí)譜,組合... 

【文章來(lái)源】:華北水利水電大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】:75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于改進(jìn)形態(tài)分量分析算法的齒輪箱復(fù)合故障診斷研究


一對(duì)齒輪嚙合的力學(xué)模型

斷裂故障,疲勞點(diǎn)蝕,齒輪,齒輪表面


圖 2-3 齒的斷裂故障Fig 2-3 Fault of gear tooth的疲勞點(diǎn)蝕過(guò)程中齒輪之間的兩個(gè)齒面將繼續(xù)產(chǎn)生循環(huán)應(yīng)力,當(dāng)其大時(shí),這時(shí)齒輪表面層會(huì)有小的疲勞裂紋產(chǎn)生,隨著裂紋慢慢剝落然后形成點(diǎn)蝕。當(dāng)齒輪發(fā)生疲勞點(diǎn)蝕故障時(shí),表整,出現(xiàn)小坑使接觸面積減少,接觸應(yīng)力增大,進(jìn)一步加劇效,不能繼續(xù)使用。

點(diǎn)蝕,疲勞點(diǎn)蝕,齒面,斷裂故障


圖 2-3 齒的斷裂故障Fig 2-3 Fault of gear tooth2)齒的疲勞點(diǎn)蝕嚙合過(guò)程中齒輪之間的兩個(gè)齒面將繼續(xù)產(chǎn)生循環(huán)應(yīng)力,當(dāng)其大于接極限時(shí),這時(shí)齒輪表面層會(huì)有小的疲勞裂紋產(chǎn)生,隨著裂紋的慢料會(huì)慢慢剝落然后形成點(diǎn)蝕。當(dāng)齒輪發(fā)生疲勞點(diǎn)蝕故障時(shí),表面材不平整,出現(xiàn)小坑使接觸面積減少,接觸應(yīng)力增大,進(jìn)一步加劇齒面輪失效,不能繼續(xù)使用。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于小波-包絡(luò)解調(diào)的齒輪箱復(fù)合故障研究[J]. 李嘉鵬,苑宇.  大連交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
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博士論文
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[4]齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)去噪及特征提取算法研究[D]. 張澎濤.東北林業(yè)大學(xué) 2014
[5]齒輪箱復(fù)合故障診斷方法研究[D]. 李蓉.湖南大學(xué) 2013
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碩士論文
[1]基于EEMD和SVM的齒輪箱故障診斷與識(shí)別[D]. 谷宇希.華北水利水電大學(xué) 2016
[2]齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 劉楠春.華北水利水電大學(xué) 2016
[3]基于形態(tài)分量分析的齒輪箱多故障診斷方法研究[D]. 王敏.湖南大學(xué) 2016
[4]基于信號(hào)共振稀疏分解的齒輪箱故障診斷方法研究[D]. 李星.湖南大學(xué) 2014
[5]基于EMD的齒輪箱故障特征提取方法研究[D]. 張強(qiáng).大連理工大學(xué) 2013
[6]某齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)特征提取及分析技術(shù)研究[D]. 賴達(dá)波.電子科技大學(xué) 2013
[7]基于時(shí)、頻域—小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的齒輪箱故障診斷研究[D]. 時(shí)建峰.太原理工大學(xué) 2008
[8]齒輪箱故障源信號(hào)分析方法及系統(tǒng)研究[D]. 項(xiàng)文娟.浙江大學(xué) 2007



本文編號(hào):3058141

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