本文選題：嚙合殘余信號 + 壽命預測��； 參考：《南昌航空大學》2012年碩士論文

【摘要】：齒輪傳動作為機械傳動的主要方式，在其穩(wěn)定運行中發(fā)揮著重要作用。運行過程中齒輪的壽命預測，對于確定設備大修周期、預防事故發(fā)生具有重要意義。傳統(tǒng)的壽命預測方法多是基于疲勞損傷累積假說，需要已知外載荷及其材料的疲勞壽命曲線，主要為齒輪設計服務，不能估計由于齒輪斷齒所引起的齒輪壽命減少。齒輪壽命終結是由于齒輪發(fā)生了裂紋、斷齒等故障，這些故障常是從齒輪微細裂紋或材料組織形態(tài)的細微改變開始的，并不是沒有任何征兆，往往在嚙合振動信號中有所反映。 本文在故障診斷的基礎上對齒輪的剩余壽命進行預測，以齒輪振動嚙合殘余信號為分析對象，它是將時域同步平均信號剔除嚙合頻率及其諧波余下的部分做傅里葉逆變換得到的，對齒輪微細裂紋及組織形態(tài)的變化更加敏感。具體做以下研究： 1．提出基于AR模型及兩樣本K-S檢驗的齒輪故障進展指標，設計基于AR模的線性濾波器處理齒輪振動嚙合殘余信號得到預測誤差信號，將預測誤差信號進行兩樣本K-S檢驗，得到K-S檢驗的統(tǒng)計量D，以其作為齒輪故障進展指標。 2．以得到的故障進展指標為基礎進行壽命預測，借助于灰色理論及馬爾科夫鏈相結合的方法建立壽命預測模型，灰色GM（1,1）模型對故障進展總體趨勢進行預測，馬爾科夫鏈模型修正其殘差。 3．搭建電能回送式齒輪故障診斷試驗臺及基于LABVIEW的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，進行齒輪全生命周期試驗，即齒輪從正常狀態(tài)運行至完全失效，間隔采集振動數(shù)據(jù)進行剩余壽命預測試驗。 結果表明，基于AR模型及兩樣本K-S檢驗的齒輪故障進展指標能夠及時發(fā)現(xiàn)齒輪早期裂紋并能較好地反映其故障進展趨勢；基于灰色馬爾科夫的壽命預測模型能很好的預測齒輪故障進展趨勢，便于剩余壽命的預測，，該預測方法對于在線齒輪的剩余壽命預測具有一定的工程意義。
[Abstract]:Gear transmission, as the main mode of mechanical transmission, plays an important role in its stable operation. The prediction of gear life during operation is of great significance for determining the overhaul period of equipment and preventing accidents. The traditional life prediction methods are mostly based on the fatigue damage accumulation hypothesis, which requires the fatigue life curve of known external loads and materials, which is mainly used for gear design, and can not estimate the reduction of gear life caused by gear tooth breaking. The end of gear life is due to the fault of the gear, such as crack and broken tooth, which usually start from the micro crack of gear or the slight change of material structure, and it is not without any sign, and it is often reflected in the meshing vibration signal. In this paper, the residual life of gear is predicted on the basis of fault diagnosis, and the residual signal of gear vibration meshing is taken as the analysis object. It is obtained by using Fourier inverse transform to remove the meshing frequency and the remaining part of harmonic from the time-domain synchronous average signal, and is more sensitive to the change of fine crack and microstructure of gear. Do the following research: 1. A gear fault progress index based on AR model and two samples K-S test is proposed. A linear filter based on AR mode is designed to process the residual signal of gear vibration meshing to get the prediction error signal. The prediction error signal is tested by two samples K-S test. The statistical quantity D of K-S test is obtained, which is regarded as the index of gear fault progress. 2. Based on the obtained index of fault progression, the life prediction model is established by means of grey theory and Markov chain method, and the general trend of fault progress is predicted by grey GM1 / 1) model. Markov chain model modifies its residuals. 3. A power return gear fault diagnosis test-bed and a data acquisition system based on LABVIEW were built. The gear life cycle test was carried out, that is, the gear running from normal state to complete failure, and the residual life prediction test was carried out by collecting vibration data at intervals. The results show that the gear fault progress index based on AR model and two-sample K-S test can detect the early crack in time and reflect the trend of fault development. The life prediction model based on grey Markov can predict the fault trend of gear, and it is convenient to predict the residual life. This prediction method has certain engineering significance for the prediction of the remaining life of on-line gear.
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH132.41;TH165.3

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本文編號：1817135