本文選題：直升機動力傳動系統(tǒng) + 行星齒輪��； 參考：《南昌航空大學》2012年碩士論文

【摘要】：為了降低飛行事故，保證飛行安全，對直升機動力傳動系統(tǒng)進行故障診斷研究。行星齒輪傳動系是直升機動力傳動系統(tǒng)的關鍵部分，動力系統(tǒng)事故多出于行星傳動系；振動診斷是動力系統(tǒng)診斷的基本方法，所以直升機動力傳動系統(tǒng)故障診斷的關鍵就是行星齒輪的振動診斷。如果能把齒輪箱振動信號進行分解，就可以通過檢查各個齒輪振動信號的特點，發(fā)展齒輪狀態(tài)估計與故障診斷的各種方法。行星齒輪振動診斷首先必須分離出每個行星輪的振動信號，然后對分離出的信號采用適當?shù)姆椒ㄗ鲞M一步的分析處理，從而診斷出行星輪的故障所在，以達到直升機動力傳動系統(tǒng)故障診斷的目的。 本文針對行星齒輪失效中最常見的輪齒故障進行診斷和分析。首先結合信號加窗等相關理論，提出基于時域同步平均的行星齒輪振動信號分離方法，，該方法采用多傳感器測量的方式獲取齒輪振動信號，并根據(jù)行星齒輪振動信號波形的整體形狀來確定分離窗函數(shù)。然后設計并制作直升機動力傳動系統(tǒng)故障診斷試驗臺，建立基于LABVIEW虛擬儀器技術的振動信號采集系統(tǒng)。再對行星齒輪做人為毀壞失效試驗，使行星齒輪分別在無故障、一個輪齒破損以及連續(xù)五個輪齒破損的情況下進行嚙合試驗，采集每種情況下齒輪的振動信號。最后利用基于時域同步平均的行星齒輪振動信號分離方法直接分離齒輪箱振動采樣原始信號，并通過時域統(tǒng)計指標、頻譜、倒頻譜、細化譜、連續(xù)小波變換以及提升小波變換等分析方法對分離后的信號進行綜合對比分析。 結果表明：基于時域同步平均的行星齒輪振動信號分離方法可實現(xiàn)對行星齒輪振動信號的充分分離，實現(xiàn)在信號平均時不丟失信息，而且不再履行傳統(tǒng)信號平均的那些要求，無需較長采樣周期；小波變換方法能夠有效診斷和定位行星輪的故障信息，反映齒輪失效的演變，診斷準確率高，其中連續(xù)小波變換可以很容易判斷出齒輪的故障類型，提升小波變換可以判斷出齒輪中具體有幾個輪齒產(chǎn)生了破損現(xiàn)象。充分驗證了基于時域同步平均的行星齒輪振動信號分離方法的有效性，以及小波分析方法在行星齒輪故障診斷中的優(yōu)越性和可行性。
[Abstract]:In order to reduce flight accidents and ensure flight safety, the fault diagnosis of helicopter power transmission system is studied. The planetary gear transmission system is the key part of the helicopter power transmission system, and the accidents of the power system are mostly caused by the planetary transmission system, and vibration diagnosis is the basic method of the power system diagnosis. So the key to the fault diagnosis of helicopter power transmission system is the vibration diagnosis of planetary gear. If the vibration signal of the gear box can be decomposed, various methods of gear state estimation and fault diagnosis can be developed by checking the characteristics of each gear vibration signal. The vibration diagnosis of planetary gear must first separate out the vibration signal of each planetary gear, and then make further analysis and processing of the separated signal, so as to diagnose the fault of the planetary gear. In order to achieve the helicopter power transmission system fault diagnosis purpose. In this paper, the most common gear failure in planetary gear failure is diagnosed and analyzed. Based on the theory of signal windowing and so on, a method of separating planetary gear vibration signal based on time-domain synchronous averaging is proposed. The method uses multi-sensor measurement to obtain gear vibration signal. The separation window function is determined according to the whole shape of the vibration signal waveform of planetary gear. Then the fault diagnosis test-bed of helicopter power transmission system is designed and made, and the vibration signal acquisition system based on LabVIEW virtual instrument technology is established. Then the planetary gear is damaged and failure test, which makes the planetary gear meshing test under the condition of no fault, one gear tooth breakage and five consecutive gear teeth breakage, and collects the vibration signal of each kind of gear. Finally, the planetary gear vibration signal separation method based on time-domain synchronous averaging is used to directly separate the original signal of gear box vibration, and through time domain statistical index, frequency spectrum, cepstrum, fine spectrum. Continuous wavelet transform and lifting wavelet transform are used to analyze the separated signals. The results show that the method of separation of planetary gear vibration signals based on time-domain synchronous averaging can realize the full separation of planetary gear vibration signals, and realize that there is no loss of information when the signals are averaged, and that the requirements of traditional signal averaging are no longer fulfilled. The wavelet transform method can effectively diagnose and locate the fault information of planetary gear, reflect the evolution of gear failure, and have high diagnostic accuracy. The continuous wavelet transform can easily determine the fault type of gear. Lifting wavelet transform can be used to determine the damage of several gear teeth in the gear. The validity of the method based on time-domain synchronous averaging for separating planetary gear vibration signals and the superiority and feasibility of wavelet analysis in fault diagnosis of planetary gears are fully verified.
【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

【參考文獻】

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本文編號：2094736