本文選題：齒輪箱　切入點：故障診斷　出處：《中北大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：作為機(jī)械設(shè)備中關(guān)鍵部件的齒輪箱，在連接及傳遞動力方面起著至關(guān)重要的作用，齒輪箱一旦發(fā)生故障將會直接關(guān)系到整個設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)，甚至危及人身安全，因此齒輪箱故障診斷技術(shù)的研究具有重要的安全和實際工程意義。 目前，隨著人們對故障診斷準(zhǔn)確度等要求的提高，使得智能領(lǐng)域與故障診斷的結(jié)合越來越緊密，從而為故障診斷技術(shù)的研究提供了一個新的重要手段。而以Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( recurrent neural network, RNN)因其具有較好的動態(tài)特性而被廣泛地應(yīng)用于故障診斷。 本文以齒輪箱為研究對象，在深入研究其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作過程的基礎(chǔ)上，建立了齒輪箱故障診斷系統(tǒng)，，利用小波包理論實現(xiàn)了對測量到的齒輪箱振動信號進(jìn)行降噪處理，借鑒信息融合的思想成功地提取了能夠反映齒輪箱運(yùn)轉(zhuǎn)信息的融合特征量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)⒘�。在認(rèn)真研究了Elman網(wǎng)絡(luò)的理論框架的基礎(chǔ)上，總結(jié)分析了Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的不足，提出了改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其應(yīng)用于齒輪箱故障的故障診斷。本文選取了齒輪箱經(jīng)常容易發(fā)生的五種故障模式，作為研究對象。建立了改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、OHF Elman和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種模型并進(jìn)行仿真。經(jīng)過一系列訓(xùn)練與測試，結(jié)果表明：改進(jìn)后的Elman網(wǎng)絡(luò)在穩(wěn)定性及收斂速度等方面有明顯優(yōu)勢，可以在實際工程故障診斷中應(yīng)用，為齒輪箱的故障診斷技術(shù)提供了一種更有效的方法。
[Abstract]:As a key component of mechanical equipment, gearbox plays an important role in connection and transmission of power. Once the gearbox breaks down, it will directly affect the operation of the whole equipment and even endanger the personal safety. Therefore, the research of gearbox fault diagnosis technology has important safety and practical engineering significance. At present, with the improvement of the accuracy of fault diagnosis, the combination of intelligent field and fault diagnosis is becoming more and more close. Thus, it provides a new and important means for the research of fault diagnosis technology, and recurrent neural Network (RNN), represented by Elman artificial neural network, is widely used in fault diagnosis because of its good dynamic characteristics. In this paper, a gearbox fault diagnosis system is established on the basis of deeply studying the internal structure and working process of the gearbox, and the noise reduction of the measured vibration signal of the gearbox is realized by using the wavelet packet theory. Based on the idea of information fusion, the fusion characteristic quantity, which can reflect the gearbox operation information, is successfully extracted as the input parameter of the neural network. The theoretical framework of the Elman network is carefully studied. In this paper, the shortcomings of Elman neural network in fault diagnosis are summarized and analyzed, and an improved Elman neural network is put forward, which is applied to the fault diagnosis of gearbox. In this paper, five fault modes of gearbox are selected. As the research object, three models of improved Elman neural network, Elman Elman and Elman neural network, are established and simulated. After a series of training and testing, the results show that the improved Elman neural network has obvious advantages in terms of stability and convergence speed. It can be used in practical engineering fault diagnosis and provides a more effective method for gearbox fault diagnosis.
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

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本文編號：1604797